策略产品经理：模型与方法论读后感摘抄

《策略产品经理：模型与方法论》是一本由青十五著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：89.00，页数：320，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《策略产品经理：模型与方法论》读后感(一)：一本不可多得的好书

首先说，一本书若是能有一套自己的方法论，这是非常不容易的。现在很多书都是东拼西凑的，好一点的也仅是加入一些工作中实操心得。这本书能系统总结出一套方法论，而且是一套可行的方法论，这非常不容易。

其次，这套东西是经过作者自己实践的，这一点也很不容易。

最后说说行文，可以看出作者在这方面非常用心，语言浅显易懂，小案例得到。

《策略产品经理：模型与方法论》读后感(二)：比较有干货的一本书

比较全的一本书，可读性较高。

全书基本分为两块，第一块侧重硬能力，重点介绍了函数方法论和经济学方法论，应用于推荐、搜索和广告三大常见业务场景，辅以具体的例子，让人很快对这两个方法论有了一定了解，并介绍了在应用过程中的能力要点解析。

第二块侧重软实力，对策略产品的定位和未来发展前景以及常用沟通模型都有涉及。

总而言之，比较适合刚接触算法相关工作的产品同学，有助于建立自己的工作方法论。

《策略产品经理：模型与方法论》读后感(三)：力荐给所有的C端和B端产品经理读

有经验的产品经理如果只读一本策略书，那么就选这本。豆瓣评分当前已达8.9，这就说明了一切，随着阅读群体扩大，预测不应低于8.5，应是产品经理类书最高的。

豆瓣评分当前已达8.9，这就说明了一切，随着阅读群体扩大，预测不应低于8.5，应是产品经理类书最高的。这是因为该书不同于其他书，其他书多是工作总结和汇编。但要读策略的读者，多是有经验的产品人，是有基础的和有常识的。而本书，恰恰在这个定位上做的很准，没有多余的内容，如A/B测试等。

而这本书是C和B端产品经理都可读，因为虽然而策略多数是B端产品经理做，但如果有能力C端的也不防做些简单的策略，因为常规的增长套路用过后，用策略方法能让你的用户再高速增长。而当明确了受众群体后，下面就要看书的写作质量了，不得不说是上佳之作。这主要体现在这几个方面。

1. 有自己的理论体系。总结了自己的函数方法论，解释清楚了规则和函数的差异。并引入了经济学知识，从而能让策略符合经济学原理。这些理论体系的引入，给产品人指明了学习方向。策略的知识众多，要学什么是必须明确的。

2. 全书框架清晰，逻辑层层递进。从前面的策略的历史，概念的引入。再到中间全书最核心的函数方法论，经济学方法论的阐述，辨析和应用。而最后又阐述了策略产品经理的能力模型，也对发展路径做了分析。给策略产品经理的进阶指明了方向。

3. 如论文般分析到位，同时表述准确和精炼，无奇淫技巧。印象深刻的是前面对策略产品经理的定义上，通过对各种称谓的分类总结，归纳出什么是策略产品经理，是对策略产品经理定义最准确的，分析的也很到位。同时本书也没有引入新的概念，也没有引入高大上的词，如道法器，底层思维，功能产品经理等。这自然会影响一部分人的体验，但这恰恰这是负责任的体现。因为如无必要无增实体，用较少和准确的词阐述知识，才能深刻理解知识。而不是“沉迷于大大小小的套路与奇淫技巧”——该句引自青十五自己的话。

以上就是对全书的总结，应该说从理论深度，到书的结构，再到表述，都是不错的。但有的人也有些反对意见，比如说公式看不懂。但不用公式还有什么方法，解释函数方法论呢？用公式恰恰是必要的。因为公式是精炼的，并有助于思考。而这方面薄弱的同学，也可知道学习方向。而如果其他的也读不懂，则大概率还不是产品经理，或者斗胆说不适合做产品经理。

最后，说说下次改版的建议。书作为第一版是没问题的，因为只要能解决受众群体的问题就可以了。但书也需要迭代。如果再版，则建议：1）加入更多的实操案例，这样将更好地理解内容和套用内容。2）可加入一些原型页面，这样可以扩大受众群体，让初级产品经理也可掌握和使用。3）对公式做更多的解释，加入部分初级内容。以上仅做第二版建议，还应结合需求来看。而第一版也不应最求过度完美，这些就够了。期待下一版的早日出版。

《策略产品经理：模型与方法论》读后感(四)：《策略产品经理》读后整理

1.产品经理从思维上要从补丁思维转换成模型思维，补丁思维具有滞后性，发现问题解决问题，不断的打补丁。模型思维则是需要有前瞻性，对业务问题进行系统性的建模，从更本质的方向去解决问题。

2.独占市场的商品三种定价策略，固定价格策略，撇脂定价策略，动态定价策略。核心区别在于随时间的推移价格不断浮动，对时间的分层越来越细，分层越细收益越高，占满整个三角收益区间。

3.策略产品经理的职位描述关键词：机制和策略的分析设计，策略评估与优化，算法的优化，拍卖机制，数据分析，跨部门协调沟通，原型和交互设计，需求设计文档，实现商业目标的最大化同时平衡用户体验，将商业目标进行拆解并设计策略分步提升。

4.函数式建模即从业务角度用明确的函数语言描述业务输入与业务输出。输入不一定描述的很严谨，但一定要囊括能了解到的所有要素，输出要尽可能量化，最好能用数值，是否或概率来描述。最后需要确定约束条件，永远都是在约束条件下进行输出。

5.函数方法论核心内容：3+1模型【（特征，样本，评估）+策略/算法】。

样本：内部样本（埋点落库，数据标注，数据增强，数据重组），外部样本（公开数据集，抓取与众包，采购与商务合作）特征（标签）：静态特征（属性标签），动态特征（行为标签），特征的选择可以从三个角度去选择，基于业务知识的特征选择（可解释性），基于模型收益的特征选择（少量特征覆盖大量样本），基于代理指标的特征选择（相似度或得分）。

评估：常见指标包括，准确率（所有预测样本中，正确判断了正样本和负样本的比例，所有猜对的除以总数），精确率（Precision，所有预测为正例的样本中，预测成功的数量，预测点击的样本中用户实际点击了多少），召回率（Recall，所有应预测为正例的样本中，预测成功的数量），PR曲线，ROC曲线。详情见补充文档

6.常见基准策略，常用于冷启动或妥协/兜底方案：热门排序策略：常见于热销榜人气榜等，原理是过去一段时间热销的产品被售出的概率最大，需要加上衰减函数，通常可以用牛顿冷却定律（物体的冷却速度与该物体和室温之间的温差成正比）。最近行为策略：原理是用户浏览收藏下单购买的商品或同类商品有更大概率被购买或再次购买。从加入用户行为数据开始意味着系统逐步向千人千面的个性化策略演进。基于决策树策略：利用经验制定专家规则，本质是一组分段函数。

7.Pearson相关系数等于两个变量的协方差处于方差，一般用于度量两个变量之间的线性相关性。等价于边准化后的余弦相似度，对非线性相关无法做出有效判断。

8.RMF模型可以作为基准策略，R最近消费时间，F消费频率，M消费金额，互联网领域可针对进行概念变换，比如改正最近登录时间间隔，登录频率，在线时长。本质上是一个三元变量的分段函数，即为选择业务上最重要或信息量最大的三个特征，同时每个特征可以再次细分。

9.产品层面搜索策略的一些新变化：关键词预设（热搜词），即时搜索（键入即搜索），搜索结果直达（结构化的直接呈现内容），搜索业务的其他策略分析，详见P87

10.推荐的意义在于：如果把电商场景与线下购物类比的话，这样的变化相当于从过去的商品导购员推荐变成一个完全私人定制的商场，商场中所有的货架都是为你量身定做的。这在传统线下世界是无法实现的，而在互联网世界却能做到-每个人的手机屏幕都变成了货架，互联网的规模效应大幅降低了单次推荐的成本，让个性化陈列成为可能。推荐产品 “全面个性化〞这一发展趋势，为用户与内容或商品建立了更多可能的连接路径。对于用户而言，在互联网信息过载的背景下，这是一种经过验证的提升信息获取效率的解决方案；对于平台与生产者而言，全面个性化推荐也让中小生产者提供的长尾内容或商品更有机会被用户消费，一定程度上避免了强者恒强的 “马太效应”。有助于维护一个更多样化的商业环境

11.广告的基本矛盾：流量主收入=PV*广告曝光率*CPM；流量主来说广告收入与CPM挂钩，CPM越高收入越高；广告主收入=（客单价-CPS）*交易量；广告主来说业务营收与CPS挂钩，CPS越低收入越高；二者各自关心离自己最近的一个结算指标，且期望相反，这是广告系统所有产品逻辑的根源。

12.由基本矛盾可以引出：

13.对于一个公司内部的商业化团队来说，假设商业化团队从公司剥离出来成为一家新的子公司，那么实际上就等于采买了母公司的流量，借助母公司的数据作为DMP，去设法对接下有的广告业务做变现，商业化团队这是就相当于平台方的广告团队。从母公司才买流量的成本相当于行业或竞品平均每PV广告营收，这也是大部分木公司对流量变现的底线指标，也是商业化团队KPI的起点。

14.广告业务价值来自于两个效率差。

a.机制效率差：两个投放流派的效率差，广告主投放方式属于渠道派（使用素材和人群定向投放），广告平台投放方式属于数据派（使用用户行为进行个体策略投放）。这种效率差是由广告平台和广告主两个角色的天然数据边界决定的，通过效率差的填平可以带来价值，因此需要一定程度的数据共享来突破数据边界。从这个角度看广告系统的很多产品或解决方案都与数据边界的突破或移动有关。（比如广告平台来说，一方面开放了更多数据和权限给广告主，这些产品方案向括为广告主提供丰富的用户画像，通过提供 A/B 测试工具共享更多交互与反馈数据，甚至是支持自定义人群投放---即让自有用户数据的广告主提供用户睢一标识进行投放，广告平合只提供触达用户的管道；广告平台也在尽可能收集广告主带来的用户行动或成交数据，例如在一些特定的广告类型下选择可监控的浅层转化指标（如应用下载、复制微信号等），或者与有一定技术能力和反馈意愿的广告主合作对接交易数据，甚至是自建闭环让整个用户流程都在平台上完成，如各广告落地页、二类电商平台等。）

b.个体效率差：决定广告主执行投放行为的广告优化师，其投放水平参差不齐，如果使用机器代替投放水平较差的那部分广告优化师，拉高平台广告投放的平均水平，就可以获得更多的价值，提升投放效率或降低投放能力的门槛。投放自动化主要包括：动态创意：通过对广告素材的自动化组合，人群分发和效果测试来确定转化率最高的一组素材。人群自动匹配：借助种子人群进行人群扩散，帮助客户扩大筛选人群，或者通过分类，社交网络等模型寻找相似用户，达到扩大人群曝光量的作用。（要在价格约束的条件下进行）自动出价：广告效果（点击率与转化率），投放结算单价，广告曝光量是一组矛盾体，构成了广告投放的不可能三角。即：不可能同时达到转化率高，投放单价低，且能跑起量的投放状态。所以在广告出价阶段，最重要的工作是在曝光量（由广告主预算决定）和广告效果（由人群定向和素材决定）的约束下，根据情况不断优化调整投放结算单价（CPC和CPM）。随着OCPX的出现自动出价解决方案将预算控制，转化率预估和广告出价等都内化到了广告平台系统中。

15.广告可以解释为：每次用户u访问或搜索时，在上下文c的情况下，系统展示广告a的期望收益。

16.广告平台方面对eCPM的优化：

17.CTR和CVR的预估问题，由于大多数广告平台都是按CPC和CPA结算，因此拆解后的CTR/CVR就成了广告问题的核心，用函数式来拆解：

18.计算广告和自动出价的方式抹平了投放机制的效率差和优化师带来的效率差，而自动出价的核心之一就是拍卖机制。一般选择GSP（广义第二高价）的形式进行出价，从博弈论上看，它的纳什均衡最优，更能奖励对广告出真实的价格，使系统更稳定，同时可解释和可操作性更强。 19.DSP的实时出价方式核心思路：同时接管出价策略和人群匹配策略。可以采用两种方式：

20.搜索和推荐互为主被动信息获取的场景补充，而广告则是二者的变现方式，实现商业闭环，让免费的信息分发服务拥有可持续性。 21.函数视角看待搜索，推荐，广告业务，P119。 22.博弈方持有的另一方不知道的私有信息成为不对称信息。比如对物品的高需求度，潜在价值等等。因此通常采用博弈机制设计来解决这一问题，即如何能够在信息不对称的情况下，尽可能的让吃优思有信息的人把信息真实地披露出来。由此引入拍卖机制。常见的四种拍卖方式：英式拍卖，荷式拍卖，第一价格密封拍卖，第二价格密封拍卖。支付第二高的价格，第一高价与第二高价的净收益当做说真话的奖励，让大家可以表达真实的估值。详见P27。 23.市场定价问题：

27.从特征处理的角度来看，在前后向量误差足够小的情况下，编码后的向量Z可以认为携带了绝大部分原始输人向量X 的信息，因此，这一过程可以视为对原始特征向量X的特征提取或降维。自编码器将代表输人向量的信息编码到另一向量中（通常维度小于原始向量)，这一思想即为嵌人（Embedding)。作为嵌人思想的一种应用，自编码器可以广泛应用手用户画像、社交关系、文本处理、图片应用等场景从更广义的角度来看，嵌人的本质是建立高维向量到低维向量的映射。

28.数据典型流转方向：用户行为-->数据源-->数据（ODS--DW--DM）-->事实-->观点（决策）-->方案-->结果

29.以内容平台为例，如果把每个内容创作者或主体一段时期内获得的流量从低到高排列，我们也可以得到创作者的流量基尼系数，数值越高意味着流量越集中地向头部创作者或MCN靠拢，贫富差距扩大以为这种小内容创作者在逐渐退出，头部创作者或MCN可能逐渐形成内容垄断，压缩平台话语权，从长远来看会影响平台的商业利益。是业务长时间演化的结果，需要结合产品策略和运营来共同改善。

30.只混淆患者认知的方案为单盲实验，对医生也混淆患者信息为双盲实验，用来排除实验实施人员带来的影响。

31.沟通时尽量选择信道容量更大的沟通方式，在条件允许的情况下尽可能使用信道容量最大的沟通方式，即当面沟通；适用多种沟通方式增加可追溯性，比如当面沟通后使用邮件确认沟通内容，视频会议后总结会议纪要并抄送全员。

32.根据深度学习中节点和层的概念，高效沟通中最好使用结构化交流，这也是PRD和各种文档的核心价值。编解码模型，神作，P256

33.沟通前思考多方角色面临的利益诉求，沟通时可考虑情感沟通法（命令，诉求，质问，反问）或利益沟通法（共同利益，个人利益，利益交换，利益共同体）。

34.高频业务吊打低频业务（外卖与送药），构建样本优势（样本的完整性/边际成本/反馈周期等）与效率壁垒。

35.推荐系统冷启动问题：

数分思维导图