進擊的數(shù)據(jù)分析：像炒菜一樣做策略

開局一張圖

對策略感興趣的朋友們好～今天古牧君將首先介紹下策略產(chǎn)品經(jīng)理的崗位職責(zé)，解釋下它跟炒菜的相似性；然后再通過2個具體實戰(zhàn)案例，手把手教你怎么“炒菜”。希望通過本文，幫數(shù)據(jù)分析方向的從業(yè)者們，更全面的認(rèn)知到自己未來的多種可能～

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為什么說策略產(chǎn)品經(jīng)理的工作就如同炒菜？

首先，咱們必須得說清楚，策略產(chǎn)品經(jīng)理這個title下，其實干什么的都有，有做增長的、有做營銷的、有做交易的、有做推薦的......這種情況就跟數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理一樣，同樣頂著這個title，有做底層數(shù)倉的、有做數(shù)據(jù)中臺的、有做數(shù)據(jù)應(yīng)用的......總之，你要是只看“策略”倆字就選了個崗位報了個培訓(xùn)班，那么大概率你會一臉懵逼一頭霧水

為啥會出現(xiàn)這種情況呢？大概因為這類崗位比較面向應(yīng)用，且比較新吧。一般面向應(yīng)用的崗位，會隨著實際應(yīng)用場景的變化而快速演化，有哪些新的場景出來，就有哪些對應(yīng)的新崗位頂上來。好比近兩年宏觀上的流量紅利吃的差不多了，沒法再像之前那樣光靠砸錢野蠻增長，必須精打細(xì)算、科學(xué)量化指導(dǎo)用戶增長了，就逐漸接受了增長黑客、增長策略產(chǎn)品經(jīng)理、用戶增長產(chǎn)品經(jīng)理這類崗位。同時，一個相對新的崗位，自身也還在不斷的發(fā)展和重新定義，所以內(nèi)部難免會“豐富多樣”一些

繼續(xù)說下策略產(chǎn)品經(jīng)理在工作中面臨的問題。你說現(xiàn)在這個算法和機器充分發(fā)展的時代，什么情況需要人呢？肯定就是遇到了機器都解決不了的復(fù)雜場面了。你想啊，現(xiàn)階段算法和機器能解決的，其實很大程度上都是一些共性的問題，但隨時實際業(yè)務(wù)場景的不斷發(fā)展，現(xiàn)實的復(fù)雜性已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了系統(tǒng)的擴展性，原本設(shè)計的算法+規(guī)則已經(jīng)不能應(yīng)對紛繁復(fù)雜的現(xiàn)實世界了，就需要人工頂上來。說到底，策略做的事兒，就是建立算法與實際應(yīng)用之間的橋梁，因地制宜的讓算法和功能落地發(fā)揮更好的作用

從這個角度來看，做策略的，就跟炒菜很像了。尤其是對比算法崗位，如果把算法比作種菜的，他們需要詳細(xì)的了解食材生長的原理；但策略不那么需要，它只需要基于對食材特性的理解，把它們按照食客的口味進行加工就好。這種加工又可以分為兩種，一種是組合，好比西紅柿+雞蛋組合成西紅柿炒雞蛋；一種是精加工，好比就一條魚，要最后端出一盤松鼠桂魚

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實戰(zhàn)案例1：組合“食材”

有一種策略的設(shè)計，不需要從0到1白手起家，手頭已經(jīng)有不錯的半成品了，只需要你依據(jù)“食客”的口味，再結(jié)合“食材”的特性把它們好好組合在一起，就能發(fā)揮不錯的效果。下面這個免押金借還充電寶、圖書、雨傘等生活用品的場景，就是一個典型示例：

原本這個場景就是依靠一套通用的風(fēng)控模型，但實際運行起來發(fā)現(xiàn)有這么3大囧境：

1，在跟政府、商家合作的發(fā)布會上演示免押金借還物品的時候，發(fā)現(xiàn)一些政府官員、或者商家自己的人，竟然被風(fēng)控模型擋在門外？作為一次大型品牌宣傳活動，實在有些尷尬......

2，有些資質(zhì)很好的用戶，比如余額寶里存款大幾十萬、常年在淘寶上一擲千金的那種，竟然會因為近期更換了一個手機號，就被底層通用模型判定為有潛在違約風(fēng)險，必須先交押金才能借充電寶，用戶體驗很差

3，有些用戶雖然資產(chǎn)不多，但人家平時誠實守信，后臺記錄顯示借過的東西從來都按時交還并且沒有損壞。對這類用戶，每次還必須要交一次押金走一次審核，太不人性化

你看，這就正好是我們開篇提到過的，單靠系統(tǒng)擴展性無法解決的復(fù)雜現(xiàn)實場景問題，需要靠策略出馬

歸納上述問題，本質(zhì)上就是一套模型打天下，沒有對不同的用戶進行分群處理。對一些資質(zhì)高的用戶、習(xí)慣好的用戶，就應(yīng)該建立綠色通道。可如果在底層模型上改動，成本會比較大、周期會比較長，效果也不見得會很好，所以直接在策略層面動工解決問題，不失為一個思路

如同前面的分析，對待政府官員這類用戶，就應(yīng)該有特殊人群這個劃分；對待不同資質(zhì)水平的用戶，也應(yīng)該有不同的細(xì)分；對待商家自己的員工，同樣也要單獨放行；對待過往履約記錄比較好的用戶，也應(yīng)該給予獎勵

這些不同的用戶群，都可以沉淀形成不同的白名單，以后模型遇見這些用戶，就可以不同程度的開綠燈放行，減少不必要的麻煩

這套策略的原理其實不難，就像上面這個流程圖一樣，利用一些現(xiàn)成的底層模型組件組合一下就好。比如用戶資質(zhì)分群、負(fù)面風(fēng)控模型、場景履約模型等，就好比是炒菜，把現(xiàn)成的雞肉、花生米、蔥姜配合一些調(diào)料炒一炒，就能出來宮保雞丁了～

當(dāng)生成了這些白名單之后，配合原有的風(fēng)控模型和黑名單庫，就可以讓原有生澀不近人情的風(fēng)控準(zhǔn)入機制，變得“潤滑”很多了，至少開篇提到的3個囧境大幅減少了

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實戰(zhàn)案例2：精加工“食材”

還有一種策略的設(shè)計，手頭的食材種類不多，但需要從0到1做很多精加工才能成品。就好比手頭只有一條魚，要經(jīng)過一些烹飪設(shè)計才能做出一道松鼠桂魚來。這里我用搜索場景舉例，根據(jù)用戶的一連串搜索關(guān)鍵詞，判斷出在用戶眼中哪些品牌or產(chǎn)品之間是強競爭關(guān)系

上面這個散點圖，是競品分析的傳統(tǒng)做法。以汽車行業(yè)舉例，右上角的那個奇駿就是廣告主爸爸的兒子——本品，剩下的那些都是競品，哪個離奇駿最近，哪個就是本品的最大競品。傳統(tǒng)做法從相似度和爭奪率這2個維度來拆解“競爭”這個概念，試圖量化點與點之間的距離。但有問題，因為相似度和爭奪率是這么計算的：

• 相似度：在一段時間內(nèi)，既搜過本品也搜過競品的用戶，在搜過本品或搜過競品的總用戶中的比例（本品與競品的交集/本品與競品的并集）

• 爭奪率：在一段時間內(nèi)，搜索過本品的用戶中，有多少人還搜索過某個競品（本品與競品的交集/本品）

問題1：如果我事先不輸入任何競品，這個方法就行不通（相似度和爭奪率的核心都是算交集，可你不告訴我跟誰交，我怎么算？）。相當(dāng)于它無法突破已知的經(jīng)驗范疇，而我們往往就是需要數(shù)據(jù)告知一些經(jīng)驗以外的東西

問題2：這個方法中，只應(yīng)用了“重合”這一個特征。然而用戶的搜索行為是一個連續(xù)的序列，是有前后順序（先搜A再搜B和先搜B再搜A，不一樣）、有次數(shù)多寡（搜了10次A和只搜了1次A，不一樣）、有距離遠(yuǎn)近的（剛搜完A就搜B，和搜完A之后又搜了CDE之再搜B，不一樣），這些信息在傳統(tǒng)方法中，都沒有體現(xiàn)出來

問題3：傳統(tǒng)方法下，誰是競品需要看圖說話。那么問題來了，就拿圖里的逍客和途觀來說，看上去跟奇駿都比較近，到底哪個才是最強勁的競爭對手？

我們要做的就是像剝洋蔥一樣，從表象到本質(zhì)，從用戶的行為、抽象到數(shù)據(jù)軌跡、最后到軌跡中的核心元素。對一個用戶的連續(xù)搜索行為來說，它就是一連串的搜索關(guān)鍵詞，最底層本質(zhì)的元素，就是順序、位置、次數(shù)和內(nèi)容了

當(dāng)我們掌握了最核心的4個元素之后，就可以依據(jù)它們來重新構(gòu)建模型了。這里有很多種方法，之前跟算法同學(xué)溝通時，他們天然想到的就是對時序列向量做相似性計算這類的高大上算法模型。但實際上呢？依據(jù)奧卡姆剃刀原則，越簡單的、越好解釋的，從某種程度上也就是最好的

一切都可以聯(lián)系到實際場景，以談戀愛為例打個比方，假設(shè)你有過很多個女友，現(xiàn)在也有女友（手動狗頭）：

1，順序：如果你現(xiàn)在要分手，想找個新女友，你覺得你現(xiàn)任會覺得新女友威脅更大，還是前任舊女友威脅更大？在搜索場景也是一樣，我先搜了一個競品，再搜本品，那是棄暗投明，這個競品有一定威脅，但不足為患；可要是我先搜了本品，再搜別的競品，那就是移情別戀了，這性質(zhì)可都變了～

2，位置：你覺得你現(xiàn)任，是更在乎你前任呢？還是前前前任呢？是對你的下一任新女友難以釋懷呢？還是對你的下下任女友在意呢？搜索也一樣，離本品越近，競爭關(guān)系越強

3，次數(shù)：這個更刺激了，你要是有個前女友，反反復(fù)復(fù)分分合合好幾次，你說你現(xiàn)任心里膈應(yīng)不膈應(yīng)？同理，一個競品反復(fù)搜索過多次，說明真的有在認(rèn)真考慮啊

4，內(nèi)容：你過往或者未來認(rèn)識的每一個女性，有些是同事、有些是朋友、有些是女友。定位不同，在你現(xiàn)任女友眼里的待遇也就不同；同時，就算都是前女友，你跟她們分別都談到什么程度，這也都是不同的待遇。搜索關(guān)鍵詞也是，有些搜索內(nèi)容就沒有競品的事兒，是搜一些八卦娛樂，不足為慮；即便是搜競品，搜的內(nèi)容程度也不同，有些就是打聽下價格，有些都到了打聽哪兒有4S店可以預(yù)約試駕的地步了，這競爭強度可就更強了

綜上，我們需要設(shè)計一個模型：

1，如果競品出現(xiàn)在本品之前，那么競爭強度就減弱一些；如果出現(xiàn)在本品之后，競爭強度就增強一些

2，如果離本品距離越近，競爭強度就越強

3，如果一次連貫的搜索行為序列中，出現(xiàn)的次數(shù)越多，競爭強度就越強

4，如果搜索內(nèi)容明確出現(xiàn)了競品的名稱，甚至出現(xiàn)了一些離購買行為很接近的關(guān)鍵詞，競爭強度就越強

按照這個標(biāo)準(zhǔn)，模型應(yīng)該是一個分段函數(shù)（體現(xiàn)順序特征），在每段里應(yīng)該是一個單調(diào)遞減函數(shù)（體現(xiàn)位置/距離特征），應(yīng)該是可以累加的，應(yīng)該能根據(jù)具體的關(guān)鍵詞給每次搜索行為打上本品和競品的標(biāo)簽，甚至根據(jù)關(guān)鍵詞賦予不同的權(quán)重。符合上述要求的模型其實有很多種，我們可以結(jié)合實際經(jīng)驗進行測算嘗試，最后擇優(yōu)錄用

最后對比一下新舊策略的計算結(jié)果，可以很明顯的發(fā)現(xiàn)，新模型把最開始列舉的那些問題都解決了。它可以直接量化的給出排名，而且還不限制輸入的范圍

最后，細(xì)心的朋友可能會發(fā)現(xiàn)，這個策略沒有評價標(biāo)準(zhǔn)啊？！坦白說，是的。它不像其他標(biāo)準(zhǔn)的有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法，有準(zhǔn)確率召回率等指標(biāo)來衡量，它只能靠實踐結(jié)果來自證：如果針對某個品牌or產(chǎn)品，策略算出來的top10競品中，80%+是符合大眾/專家感知（比如寶馬就是跟奔馳奧迪湊一起，不會被拿來跟比亞迪吉利等競爭），同時又能有20%左右的結(jié)果是意料之外情理之中的，那就是一個比較好的效果了。這就跟大數(shù)據(jù)的價值一樣，符合常識的同時，又能帶來驚喜

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古牧君用炒菜這個比喻，介紹策略產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作，不論是組合還是精加工，都應(yīng)該是面向“食客”的口味，都應(yīng)該是基于對“食材”特性的理解。祝大家能結(jié)合實例舉一反三，早日炒出自己的“拿手菜”！更希望大家在職場不要給自己設(shè)限，多了解下其他的可能性和選擇

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