策略产品经理：模型与方法论读后感精选

《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)：野心很大，有点什么都想讲但总有些点没讲透的感觉

作者的野心太大了，什么都想覆盖到，结果就是感觉有很多个点都讲的不够那么的透。不过可以明显看出作者是一个算法出身，做过的业务范围覆盖搜、广、推、匹配、图像、风控等各种领域的全栈工程师（这种毫无疑问是码农中的大佬级别的人物了，要知道搜广推看上去差不多，其实细做下去不同业务的细节差异挺多的），并且已经作为业务负责人hold过整个业务团队的角色了，所以有这种野心可能也还算能cover，但是还是会有想什么都写了，就会觉得总有些点没写深，或者某些点自己并不太擅长，然后去强写有些凑字数的嫌疑。

如果你是一名业务人员（产品、策略产品、分析、运营），那这本书里面的大部分算法细节相关的章节（主要是7，8章）可以不用看了，因为反正也看不懂。但是3、4章的基本模型概念应该还是需要理解的，再就是第九章ABTest那部分的内容。数据分析的思考方式，应该是业务人员的主要核心能力之一吧，所以应该不太用关注。

如果你是一名算法工程师，那么，大部分模型概念，机器学习算法、数据分析AB测试的部分都可以跳过了，主要是3、4、7、8、9章的内容都可以跳过了。项目管理、策略产品迭代、职业规划这部分感觉写的都不是很出彩，可快速过一下。

作为一个做过搜、推的算法同学的角度来说，我觉得信息密度对我最大的章节大概还是在5.1、6.2、6.3、7.3章的内容了。我觉得没做过相关业务的同学这几章可以好好读一下，还是会比较有收获的。再就是10章（项目沟通）、11章（策略迭代）、12章（职业路径&团队建设）的内容，这一块的内容虽然写的不够出彩，但是做技术起来的同学往往容易忽略这些问题，因此快速看看应该也会有些收获。

最后的最后，编辑出来挨打吧，规划出来让作者写这么一本大而全的书，这算是一个书籍定位上的失误啊。。。

《策略产品经理：模型与方法论》读后感(四)：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(五)：《策略产品经理：模型与方法论》点评

随着时代的发展与技术的进步，产品经理的内涵与外延也不断丰富，职责也不断细分，如用载体对象可划分为软件产品经理和硬件产品经理，软件产品经理又可以功能型产品经理，策略型产品经理等。

策略型产品属于比较新兴的一种产品经理类型，按作者说法，出现的主要原因有2个：一是以深度学习为代表的人工智能技术迎来了突飞猛进的发展，让AI开始在计算机视觉、完全信息博弈、语音识别、自然语言处理等多个领域逼近甚至超越普通人达到专家水平，特别是最近的ChatGPT更是惊艳全球，仅2个月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用;二是增量市场转为存量市场，野蛮生长的时代已经结束，精细化运营时代到来。AI代表着技术的突飞猛进，存量市场则代表数量增长已经停滞，而我认为，这些都是外在的因素，内在的因素是人的个性化得到充分的释放，简单粗暴的服务已经得不到认可，需要用更细分的策略进行千人千面服务，以获取更多的剩余价值。

策略产品经理与普通产品经理有什么不一样吗？

首先我们来看一下策略的定义。通过百度得出，策略，指计策；谋略。一般是指：

1、可以实现目标的方案集合；

2、根据形势发展而制定的行动方针和斗争方法；

3、有斗争艺术，能注意方式方法。

可见策略的定义还是非常广泛的。

作者也给出了说明：二者的工作内容本质上依然服从产品经理的基本框架，因此无论是数据分析能力、沟通能力还是项目管理能力，常规产品经理的基本能力与素养都能在工作中继续发挥重要作用。而二者更大的差异在于解决问题的思路。相比常规产品经理常用的分支思维与流程思维，策略产品经理更多时候需要使用模型思维来思考和解决问题。总体来说，模型思维是对世界的一种抽象，包括对输入变量的抽象，以及对输出目标的抽象（解决方案能否用函数或公式表达）。

这样的概括有些笼统，引用网上一段关于模型的描述：模型是对真实世界的抽象。只有抽象的东西才属于逻辑世界。建立了模型才能做推演。模型必须符合两个要求：

第一、模型中包含必须各种实体（人、组织、物品等等） ，以及这些实体之间的相互关系，都有非常明确的定义。

第二、模型可以做逻辑推导。

国外有人专门写了一本书叫《模型思维》，讲解了24种模型，从线性回归到随机漫步，从博弈论到合作，涵盖学习、工作、生活等方方面面。可见模型思维不一定非得函数化或公式化，但起码需要逻辑化，函数化/公式化需要非常好的数学功底，这一门槛估计至少会刷掉80%的产品经理。

初步梳理完策略产品经理的定义，其需要掌握哪些方法论呢？作者给出了2个独创的方法论：

函数方法论和经济学方法论。函数和经济学，可都是大词啊，范围稍微大了一些。

什么是函数方法论：当面临一个具体的业务场景时，需要对问题进行建模——定义业务函数，即用明确的函数语言描述业务输入（即自变量）与业务输出（即因变量）。包含的要素有：

样本、特征、评估+模型与算法，即函数方法论的3+1要素。个人的理解是，业务问题的公式化表达与求解。

样本、特征、评估+模型与算法都是非常数学化的内容，相关的书籍汗牛充栋。本书做了一个入门级的介绍。书中还介绍了基于函数方法论的3大业务场景策略分析：搜索、推荐、广告。3大场景都是服务10亿级以上客户的万亿级市场，如万亿市值的Google 80%的营收来自搜索广告，基于信息流（视频流）推荐的抖音（Tik Tok）服务超过10亿球用户。可见，服务的客户群体越大，函数化的系统价值越大。反过来也说明一个事情，如果服务的客户群体不够大，使用复杂的函数化业务体系，投入产出比就不一定划算。

函数化方法论可以看做是对于业务问题解决的一种精细化手段，而经济学方法论，重点针对的是定价与匹配的问题。

定价策略：最典型是亚马逊或者京东，或者携程一类旅游类（酒店、机票），商品的价格无时无刻都在变动，一个好的定价策略可以帮商家赚取更多的利润。

匹配（调度）策略：类似滴滴、美团这种o2o服务的，一个好的匹配策略可以兼顾各方利益。

但是，这些好像都是大厂才有才能做的事情，其他领域能用到的机会貌似不多，可能是我自己孤陋寡闻。

除了函数和经济学方法论，书中同时介绍了策略产品经理还需要掌握的机器学习与人工智能相关概念及技巧。

能力篇介绍了策略产品经理需要掌握的数据分析能力、沟通与项目管理能力、策略类产品的价值、迭代路径与壁垒。按前文作者所说，该能力与普通产品经理无太多区别，本质上依然服从产品经理的基本框架。

策略产品经理与普通产品经理的最重要的区别在于：技术在机器替代人工的过程中带来了效率差，大幅降低了成本，这样的效率差是策略类产品最主要的价值来源，也是策略产品经理基于策略的价值所在。

但是，我们也必须看到，随着人工智能的不断进步，在封闭策略领域，人类已经完败，典型如围棋博弈。在开放式策略领域，随着ChatGPT类更强大的人工智能的出现，策略产品经理辛苦构思、探索的策略模型，可能都不如机器来的好，来的快，来的高效。这是策略类产品经理可能面临的技术进步导致被取代的风险。

作为一本偏入门级的书籍，本书也是相当硬核，书里数学公式随处可见，窃以为其实可以简化一下，之前《时间简史》的出版编辑曾说，一本科普书每增加一个公式，销量就减半，希望本书没受到太大影响（手动狗头）。

最后，总结如下：

1.新时代下的产品经理可以不懂算法，但一定要懂模型及其演进路径

2.懂得模型思维及具备强大数学基础的产品人，具备创造更大产品价值的可能，远的如谷歌创收人，近的如张一鸣

3.客户群体越大，策略产品经理越有价值