分析策略产品

[乖女锁不住]

作为策略产品，我们首先要建立的认知是：世界是被概率支配的。一方面，每个用户具备群体性，他的行为总会归属于某一个群体 或 多个群体；另一方面，用户同样具备个体性和随机性，总会有偏离群体的行为与选择。 所以，策略产品首先要建立对于“概率”的认知：承认个体性，我们不可能做到百分之百的用户满意。即便我们满足了用户全部所说的，他一样会心口不一；发现群体性，去认知这个群体在特定场景下的意图、去尝试理解他们的行为，从而制造产品以迎合这一群体的在概率意义上的选择与行为。 承认了概率之后，我们才会认知到“算法不是万能的，BadCase是永远存在”，才不会说出“如果算法推的准，就不会有BadCase，用户就会非常满意”这类表述。告别试图全知全能的妄念，转而去思考更好的与算法协作。 当我们将算法应用于具体场景时，实际上就是在设定更有针对性的目标，完善相应的输入数据，从而使得算法能够更好的拟合我们的目标值。 以订阅制为例，可以将用户划分为两类：对于未付费的会员用户，我们的关注点是如何用更有吸引力的商品、更低门槛的价格吸引他尝试；而对于已付费的会员用户，我们的关注点则变成了如何让他更多的消费，从而让他觉得值、持续续费。 那么，在算法目标上，未付费的用户更适合设定转化目标，而已付费用户则更偏向时长目标。对应的，我们也需要提供充分的数据，如不同用户付费前、付费后的内容消费行为数据、不同内容对于付费转化的贡献等等数据，供算法进行学习和判断。