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內容簡介

　　這是一部從數(shù)學、經濟學、人工智能3個角度講解策略產品經理方法論的著作。作者對自己多年的策略產品經驗進行了總結和提煉，D創(chuàng)了函數(shù)方法論和經濟學方法論。這些方法論在大量實踐中被證明行之有效。本書對這兩大方法論進行了詳細講解，并且重點講解了策略產品經理應該掌握的機器學習、深度學習核心知識。更重要的是，本書還傳遞了一種非常重要的策略產品思想：所有的產品策略問題都可以用模型來解讀。模型能幫助我們快速揭開問題背后隱藏的本質，從而實現(xiàn)舉一反三，融會貫通。本書圍繞搜索、推薦、廣告、定價、匹配調度等各種常見的應用場景，總結了大量策略產品模型。全書一共12章，分為3篇。概覽篇（第1~2章）：深度剖析策略產品經理的本質、工作內容、工作職責，且明確給出必須具備的能力項，以幫助讀者對策略產品經理形成整體認知。方法篇（第3~8章）：這是本書的核心部分。首先詳細剖析策略產品經理兩個常用的方法論——函數(shù)方法論與經濟學方法論，并配有大量案例與解決方案；然后沿著函數(shù)方法論的脈絡，介紹策略產品經理必須掌握的機器學習、深度學習模型等前沿技術，并針對策略產品經理實際工作內容給出相應的落地指導。能力篇（第9~12章）：專門針對策略產品經理實際工作進行指導。首先針對策略產品經理必備的能力項進行深度講解；然后針對不同背景的人轉型策略產品經理給出有效轉型途徑；最后針對策略團隊的組建給出指導建議。

作者簡介

　　青十五（本名：賴博彥）資深策略產品經理，國內策略產品經理發(fā)展的積極推動者和研究者。D創(chuàng)的策略產品經理函數(shù)方法論和經濟學方法論，具有非常強的實用性，得到了業(yè)界的充分肯定。曾就職于去哪兒網，歷任數(shù)據與算法工程師、高級策略產品經理等職務。任職期間，負責開發(fā)和搭建了BU的數(shù)據平臺，并主導完成了機票搜索部分的模型輸出與線上實施，使機票聯(lián)程業(yè)務整體提效1~1.5倍。在創(chuàng)業(yè)公司做過高管，任策略產品總監(jiān)，帶領策略團隊實現(xiàn)核心營銷指標100%增長，同時負責公司人才梯隊建設，并在公司內部完成整套策略產品經理系列課程開發(fā)與培訓。對業(yè)務策略建模、策略團隊組建與管理也有深刻理解。本碩畢業(yè)于北京大學信息學院智能科學系（中國第一個本科人工智能專業(yè)），具有豐富的人工智能、研發(fā)與產品背景，在海量數(shù)據的處理與分析方面有豐富的實踐經驗。

圖書目錄

目錄
前言
概覽篇
第1章　智能化時代下的產品經理
1.1　當下的技術和市場環(huán)境002
1.1.1　技術升級帶來的新變化002
1.1.2　用戶和市場的趨勢走向006
1.2　雙拐點來臨，常規(guī)產品經理如何轉型009
1.3　智能化時代催生了策略產品經理012
1.3.1　最早的策略產品經理招聘信息012
1.3.2　常規(guī)產品思維和策略產品思維014
第2章　策略產品經理到底是什么
2.1　策略產品經理的本質017
2.1.1　基于方法的命名017
2.1.2　基于目標的命名019
2.1.3　基于場景的命名021
2.1.4　小結023
2.2　策略產品經理職責剖析024
2.3　策略產品經理能力剖析026
方法篇
第3章　策略產品經理必備的函數(shù)方法論
3.1　業(yè)務函數(shù)的定義與拆解031
3.1.1　業(yè)務函數(shù)的定義031
3.1.2　業(yè)務函數(shù)的拆解032
3.2　函數(shù)方法論框架036
3.2.1　產品策略與函數(shù)方法論3+1要素036
3.2.2　一個簡單的案例——圖片驗證碼識別041
3.3　常見的基準策略044
3.3.1　熱門排行策略045
3.3.2　最近行為策略047
3.3.3　基于業(yè)務規(guī)則的基準策略048
第4章　函數(shù)方法論三要素詳解
4.1　三要素之樣本051
4.1.1　樣本選取的原則051
4.1.2　樣本獲取的方法053
4.2　三要素之特征060
4.2.1　特征選擇的原則061
4.2.2　特征選擇的方法062
4.3　三要素之評估070
4.3.1　評估前的樣本切分070
4.3.2　常見的評估方法072
第5章　基于函數(shù)方法論的業(yè)務策略分析
5.1　一個簡單的案例——營銷投放的策略分析080
5.1.1　營銷投放的三大流派080
5.1.2　RFM模型與營銷投放策略082
5.2　三大應用場景之搜索業(yè)務的策略分析086
5.2.1　搜索系統(tǒng)的演進086
5.2.2　搜索系統(tǒng)的策略分析088
5.3　三大應用場景之推薦業(yè)務的策略分析094
5.3.1　推薦系統(tǒng)的演進094
5.3.2　推薦系統(tǒng)的策略分析098
5.4　三大應用場景之廣告業(yè)務的策略分析103
5.4.1　廣告系統(tǒng)的演進103
5.4.2　廣告系統(tǒng)的策略分析110
5.5　三大應用場景小結117
5.5.1　三大應用場景的關系、共性與差異117
5.5.2　殊途同歸：召回排序架構120
第6章　策略產品經理必備的經濟學方法論
6.1　幾個重要的經濟學概念122
6.1.1　理性人假設、偏好與效用函數(shù)122
6.1.2　成本、收益與邊際124
6.1.3　博弈論與拍賣126
6.2　基于經濟學的業(yè)務策略分析129
6.2.1　定價問題的策略129
6.2.2　匹配（調度）問題的策略134
6.3　經濟學方法論與函數(shù)方法論140
6.3.1　定價問題：Airbnb動態(tài)定價策略140
6.3.2　匹配（調度）問題：美團騎手派單策略146
6.3.3　兩種方法論的共性與差異151
6.4　經濟學前沿：未來會是怎樣的153
第7章　聚焦現(xiàn)在：機器學習模型解析與在業(yè)務中的應用
7.1　機器學習的本質157
7.2　常見基本模型161
7.2.1　決策樹162
7.2.2　K-近鄰168
7.2.3　支持向量機171
7.2.4　樸素貝葉斯和高斯判別分析174
7.2.5　邏輯回歸178
7.2.6　基本模型小結183
7.3　從業(yè)務問題到模型184
7.3.1　群體的智慧：國際機票聯(lián)程推薦184
7.3.2　車牌的秘密：車險營銷策略188
7.4　三大應用場景經典模型193
7.4.1　搜索系統(tǒng)的經典模型193
7.4.2　推薦系統(tǒng)的經典模型196
7.4.3　廣告系統(tǒng)的經典模型201
7.5　常見模型融合204
第8章　放眼未來：深度學習模型解析與影響
8.1　從感知機到深度學習208
8.1.1　感知機與神經網絡209
8.1.2　深度學習與人工智能發(fā)展史214
8.1.3　深度學習爆發(fā)的三個條件217
8.2　深度學習與函數(shù)方法論三要素221
8.2.1　自編碼器與特征221
8.2.2　遷移學習與樣本223
8.2.3　多任務學習與評估226
能力篇
第9章　數(shù)據分析能力要點解析
9.1　從數(shù)據源獲取數(shù)據231
9.1.1　數(shù)據流簡介231
9.1.2　數(shù)據工具232
9.2　從數(shù)據到事實：三種常用挖掘方法235
9.2.1　對比236
9.2.2　細分236
9.2.3　溯源237
9.3　從事實到觀點：多種典型邏輯論證方法238
9.3.1　例證法239
9.3.2　選言證法240
9.3.3　歸謬法241
9.3.4　多種論證方法的組合241
9.4　從觀點到方案：兩大決策結果驗證步驟243
9.4.1　評估與實驗指標設計243
9.4.2　設計實驗方案與A/B測試246
第10章　溝通與項目管理能力的模型解析
10.1　什么是溝通模型253
10.1.1　Shannon-Weaver模型253
10.1.2　溝通信道與編解碼模型255
10.2　如何高效達到溝通目的259
10.2.1　一個風控經理的煩惱259
10.2.2　一類實用的溝通方法：利益溝通法262
10.3　項目管理的模型分析264
10.3.1　項目管理的不可能三角264
10.3.2　項目管理模型266
第11章　策略類產品的價值、迭代路徑與壁壘
11.1　產品價值的主要來源270
11.1.1　效用差271
11.1.2　效率差273
11.2　策略類產品的效率差與迭代路徑275
11.2.1　從“人工”智能到“人工智能”275
11.2.2　尋找“待采摘的花生地”：策略產品迭代的方法論277
11.3　用效率差構建產品的壁壘278
11.3.1　樣本優(yōu)勢：“高頻打低頻”的另一個真相279
11.3.2　樣本優(yōu)勢與效率壁壘281
第12章　職業(yè)路徑與團隊組建
12.1　從不同職位到策略產品經理283
12.1.1　從常規(guī)產品經理到策略產品經理283
12.1.2　從算法工程師到策略產品經理287
12.1.3　從數(shù)據分析師到策略產品經理291
12.2　管理模型與策略團隊組建294
12.2.1　一個運營團隊的變遷：從運營后臺的演進路線說起294
12.2.2　管理模型：管理解耦與能力抽象298
后記與致謝