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策略在產(chǎn)品形式上無處不在，產(chǎn)品頁面上的內(nèi)容都是一種策略。

我們經(jīng)常在工作中會和市場部同事溝通市場競爭策略，和營銷部制定營銷策略以及經(jīng)常會去體驗關于策略類型游戲等等，和產(chǎn)品溝通也會聊到用戶增長策略，看新聞會發(fā)現(xiàn)新聞推薦策略。不管是溝通還是體驗產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)每個人對策略的理解都不盡相同。

所以我們思考一下：究竟什么是策略？

一、策略的基礎內(nèi)容和特性

看今日頭條其實我們發(fā)現(xiàn)首頁上有幾種策略？

首先今日頭條定位于新聞類型產(chǎn)品，slogan為“你關心的，才是頭條”，每個人看到的新聞都不盡相同，所有有個性化推薦策略。

然后我們看頁面展示：

• 抓取策略：從央視新聞網(wǎng)、新華社等平臺抓取的新聞信息資源，這就會涉及到如何抓取，抓取什么樣的資訊，所以用到了抓取策略手段；
• 搜索策略：頂部的搜索內(nèi)容，需要通過什么關鍵詞搜索，搜索的過程是怎樣的，搜索后的反饋是什么，所以用到了搜索策略；
• 頁面識別分類策略：新聞資訊的分類，肯定不是人工去分類的，那么就會涉及到如何分類，怎么分類，分類的權重怎么劃分，怎么展示，所以就用到了頁面分類策略；
• 頁面展示策略：有些內(nèi)容是純文字展示、有些是圖文結構、有些是文字+視頻展現(xiàn)方式，所以用到了頁面展示策略
• 產(chǎn)品推薦策略：基于新聞給你推薦什么樣的自媒體？為什么給你推薦這些自媒體，所以用到了產(chǎn)品推薦策略。

于是，從今日頭條首頁上，至少用到了這五種策略手段。可以肯定的是策略算法在產(chǎn)品中的地位不言而喻。

其實我們就對策略的基礎有了一個了解：

1. 策略不是一個明確的行業(yè)。我們定義產(chǎn)品時肯定會說：今日頭條是一個新聞類產(chǎn)品，淘寶是電商類產(chǎn)品，而并非說他們是策略產(chǎn)品；
2. 策略不是具體的產(chǎn)品形態(tài)。一般產(chǎn)品形態(tài)我們會說：這是一個ToB產(chǎn)品，這是一個ToC產(chǎn)品，而非說這是一個策略產(chǎn)品。

但是我們可以在任何產(chǎn)品模塊中/產(chǎn)品中加入策略：

• 新聞推薦策略：推薦是這個產(chǎn)品的邏輯和產(chǎn)品模塊的思路；
• 增長策略：增長是這個產(chǎn)品目的，至于如何增長則是這個產(chǎn)品的方法和思考；
• 價格策略：價格是為了讓這個產(chǎn)品的銷量和利潤最大化；

總之，我們可以將策略理解為：可以服務任何一個行業(yè)、產(chǎn)品、產(chǎn)品形態(tài)，甚至只是一個目的。

再來看百度地圖的頁面：

1. 搜索策略：可以搜索地理位置，公交車、始發(fā)地和目的地等等，基于搜索形態(tài)匹配了對應的搜索策略；
2. 渲染策略：展示路徑、位置、周邊地標、景區(qū)和水源等等，在地圖產(chǎn)品可以稱之為渲染策略；
3. 路線分類策略：為始發(fā)地到目的地匹配不同的路徑，同時推薦最優(yōu)路徑，展示公交線路、具體的導航路線以及到達預估時間。

二、那么基于策略怎么去迭代產(chǎn)品？

比如有一款計算器無論在什么環(huán)境下，計算器屏幕的亮度都是一樣的。對于用戶來說，因為受外部環(huán)境的影響，可能強光下體驗不是很好。那么從產(chǎn)品的角度上去考慮有什么好的解決方案呢？

這時候我們需要從產(chǎn)品角度上去思考策略方法：

第一種：更改屏幕背光功能，通過手動去開啟背光——功能調(diào)整

這種問題更像一個0/1問題：

• 當X=0時，背光關閉；
• 當X=1時，背光開啟；

這個解決方案是非常粗糙的，同時需要人工成本，需要手動操作。

那么有沒有更好的解決方案呢？

第二種：背光亮度受環(huán)境亮度影響——簡單策略

背光亮度受環(huán)境亮度影響亮度越高，計算器顯示屏就越亮，亮度越低，顯示屏亮度就越低。那么亮度與光的強度的關系就是一次函數(shù)關系：y=ax+b。

這個解決方案雖然幫助我們解決了自然條件下的通用問題，但在某種環(huán)境下，產(chǎn)品亮度忽明忽暗，我們就需要手動去調(diào)整屏幕的亮度。其實我們發(fā)現(xiàn)用戶在各種環(huán)境下對于亮度本身是有不同需求的。那么怎么調(diào)整呢？

第三種：背光亮度受環(huán)境影響/時間/……多維度影響——復雜策略算法

如果背光亮度受環(huán)境等多維度影響時，其實就變成了多元化函數(shù)關系表：y=f(x1,x2,x3…)

這個解決方案可以由多個條件來決定背光亮度的輸出值。

三、策略四要素

我們針對上面的案例，策略的實現(xiàn)可以分為四個流程：

• 待解決問題（提出問題點）：我們上面案例是如何解決產(chǎn)品背光亮度的問題，如何解決？怎么解決？
• 輸入值（影響解決方案因素）：針對問題，產(chǎn)品經(jīng)理分別用功能、簡單策略和復雜策略算法三種方式來進行解決問題；
• 計算邏輯（將輸入轉(zhuǎn)換成輸出規(guī)則）：站在功能的角度上解決問題主要是讓用戶手動開啟/關閉背光；簡單策略是通過外部環(huán)境的亮度值改變產(chǎn)品背光的亮度值；復雜測試是通過外部多維度的干擾因素來影響產(chǎn)品背光亮度值；
• 輸出（具體的解決方案是什么）：用三種方式分別輸出結論。

那么再回頭針對今日頭條的案例分析，這四個流程（待解決問題、輸入、計算邏輯、輸出）每步的結果是什么就很清晰了。

四、策略的手段

產(chǎn)品存在某類問題，需要去思考該問題的最佳解決方案所受到多因素影響不是一成不變的，可以持續(xù)收集這類因素的變化，并跟著變化不斷調(diào)整解決方案。

策略一定是跟著需求走的，是不斷對接用戶體驗，完善功能的。策略也不是高大上的算法，只是為產(chǎn)品功能提供最優(yōu)的解決方案。

五、策略型產(chǎn)品經(jīng)理和功能型產(chǎn)品經(jīng)理有什么不同？

首先我們看產(chǎn)品經(jīng)理工作流：

粗獷的可以劃分為：

（1）發(fā)現(xiàn)問題

對于功能型產(chǎn)品經(jīng)理來說，收集完業(yè)務需求和產(chǎn)品版本規(guī)劃性需求后，整體來說，是相對聚焦的需求。

怎么說呢？此時的用戶角色是一個相對比較具象的角色。比如：電商中用戶下單流程，是假設的一個人去體驗用戶下單流程，這個流程能不能走通？能不能形成完整的閉環(huán)？

對于策略型產(chǎn)品經(jīng)理來說，在用戶走完這個流程后，我需要的是哪群用戶在某個時間段內(nèi)走完了這個流程，且達成了購買、加入了購物車，放棄支付……也就是說策略型產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的是這群用戶的路徑通道。然后針對其數(shù)據(jù)，我能給予更好的解決方案。

2）收集需求池，項目啟動

功能型產(chǎn)品經(jīng)理是可以通過該版本的需求、功能邏輯和原型就能完整的表達產(chǎn)品所要呈現(xiàn)的效果。提供的是相對單一的解決方案。而策略型產(chǎn)品經(jīng)理則有所不同，是解決不同用戶在不同情況下的各類需求，很難通過流程圖和原型表達出來。

比如：微信的“看一看——精選”模塊，feed流就是單一性的產(chǎn)品需求，是可能通過原型圖和流程表現(xiàn)出來的，但是給什么人推薦什么內(nèi)容就不能通過原型表達出來，更多的是通過邏輯和算法來說明。

3）跟進開發(fā)評估

通常功能型產(chǎn)品經(jīng)理更多是通過開發(fā)了解上線后產(chǎn)品呈現(xiàn)的效果，是否和該版本有異常，并不會和技術聊到怎么去實現(xiàn)這個版本的過程。而策略型產(chǎn)品經(jīng)理更多的是通過邏輯和算法和技術進行溝通，了解實現(xiàn)的過程。比如電商中“猜你喜歡”的里面的邏輯實現(xiàn)過程，以及實現(xiàn)后效果的反饋并調(diào)整都是通過策略來進行的。

4）上線后的效果反饋和產(chǎn)品迭代

單一的產(chǎn)品迭代和數(shù)據(jù)反饋通?？梢酝ㄟ^較少次迭代能到達比較好的效果。而策略型產(chǎn)品經(jīng)理需要關注的是數(shù)據(jù)反饋的問題，需要多次產(chǎn)品迭代和A/B測試才能呈現(xiàn)更好的效果，總之策略型產(chǎn)品經(jīng)理追求的沒有最好，只有一步步更好的解決產(chǎn)品功能和用戶需求。

可以通過一個案例來聊下策略產(chǎn)品經(jīng)理怎么實現(xiàn)更好的體驗。

比如：一個電商平臺，我們知道需求方為：用戶、商家，可能還有供應商、物流等。

這里簡單一些聊可以分為用戶和商家：

• 用戶的訴求：希望買到質(zhì)量好、便宜的商品；
• 商家的訴求：銷售更多的商品、實現(xiàn)利潤最大化，瀏覽商品的人多。

其實可以看到用戶的訴求和商家的訴求其實是最大理想化。那么針對這兩個理想化，可以去思考用戶訴求和商家訴求的邊界值：用戶希望買到最便宜的商品就是免費送——0元。

商家希望更大限度的推廣自己的商品和店鋪，增加曝光度。

對于電商平臺，平臺初期給每個商家的曝光量都是一致的。那么商家想要增加自己的曝光量，需要通過手段來吸引用戶，那么就會采用促銷甚至0元定時搶這樣的方式。這時候表面上對用戶是有利的，其實實際上對商家而言，商家的店鋪實現(xiàn)了最大化的曝光。

商家也不能無限制的促銷和0元搶，而用戶也體驗了該商家的商品，商家未促銷時，而用戶在該店鋪瀏覽商品其實就是已經(jīng)認可了該店鋪，用戶得到商品所付出的錢也會在增加，商家只需要在適當?shù)慕祪r，就其實可以促成訂單。商家就可以針對該用戶的習慣，為他推薦對應的商品品類。

而對于平臺來說，通過【用戶商品對】就可以為各位用戶提供各類商品和商家，組成無限【用戶商品對】。所以用戶打開電商產(chǎn)品中就可以直接給用戶推薦商家和商品了。

至于別人是不是這么做的，我不知道，反正我是這么做的。

本文由 @John 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議