欢迎来到相识电子书!
策略产品经理实践

策略产品经理实践

作者:韩瞳

分类:科技

ISBN:9787111657347

出版时间:2020-6-1

出版社:机械工业出版社

标签: 互联网 

章节目录

目录
前言
第1章 全面认识策略产品经理001
1.1 策略产品经理的定义001
1.2 策略产品经理的分类与职责004
1.2.1 策略产品经理vs功能产品经理004
1.2.2 策略产品经理的三种类型及其职责008
1.3 策略产品经理的职业前景011
1.4 策略产品经理的工作内容013
1.4.1 团队配置:策略团队的工作分工013
1.4.2 个人配置:策略产品经理的日常工作内容019
1.5 对策略产品经理的认识024
1.6 本章小结028
第2章 内容型产品的推荐策略029
2.1 推荐策略初探029
2.1.1 内容推荐定义030
2.1.2 推荐系统的指标体系034
2.1.3 推荐系统的极限037
2.2 推荐系统的基础知识038
2.2.1 推荐模型的基础知识038
2.2.2 树状结构与网状树形结构041
2.2.3 分类/标签体系设计的基本原则042
2.2.4 精确率和召回率的理解方式049
2.3 三种不同形式内容型产品的推荐策略050
2.3.1 PGC产品的内容推荐策略050
2.3.2 连载类内容的推荐策略052
2.3.3 社区的内容推荐策略056
2.4 本章小结062
第3章 主观评估:科学的“玄学”063
3.1 主观评估的分类和常用手段064
3.1.1 为什么需要主观评估064
3.1.2 主观评估的三个特点066
3.1.3 主观评估的两种常用手段067
3.2 主观评估的方法论072
3.2.1 主观评估的三条关键准则072
3.2.2 用户价值观和平台价值观的关系076
3.2.3 抽样方法和置信区间的计算方法077
3.3 项目实例:有监督模型的通用分类器标注流程083
3.3.1 标准制定流程中的“求同存异”085
3.3.2 样本标注的标准流程088
3.3.3 模型训练与汇报模板090
3.3.4 实际工作中的关键节点及决策091
3.4 耐心等待“信号”出现093
3.5 本章小结096
第4章 多变量数据分析:数据的基石097
4.1 数据分析的基本方法论099
4.1.1 确认问题101
4.1.2 拆解问题101
4.1.3 验证假设并寻找原因103
4.1.4 形成数据报告108
4.2 描述型统计量和统计学小知识111
4.2.1 描述型统计量的九值、三图、一表111
4.2.2 策略产品经理需要了解的三个统计学知识122
4.3 策略产品经理的SQL技能与常见分析案例126
4.3.1 SQL极简入门127
4.3.2 数据分析案例:男性向/女性向漫画Top10计算132
4.4 本章小结136
第5章 A/B测试:因果性的“钥匙”137
5.1 A/B测试的定义与应用139
5.1.1 A/B测试的背景139
5.1.2 A/B测试的定义和分类143
5.1.3 A/B测试上线流程147
5.2 假设检验的思想与基本方法151
5.2.1 原命题与逆否命题151
5.2.2 假设检验:先提出需要检验的假设,再收集证据152
5.2.3 A/B测试中的内部效度156
5.3 A/B测试在实际工作中的使用指南161
5.3.1 A/B测试中的收益预估165
5.3.2 分流均匀性检验和小样本问题170
5.3.3 A/B测试的5个操作误区171
5.3.4 A/B测试的两种局限性173
5.4 本章小结174
第6章 策略产品经理项目实践175
6.1 策略方案设计的基本原则176
6.1.1 策略产品经理的“术”176
6.1.2 如何定义策略理想态184
6.1.3 策略产品经理的软素质186
6.2 “芝麻信用分”等社交资本的设计思路188
6.2.1 简单社交资本与复杂社交资本188
6.2.2 复杂社交资本的“道”和“术”189
6.2.3 复杂社交资本设计中的关键节点190
6.3 主观评估之职级评定问题193
6.3.1 对内指标和对外指标的“道”和“术”193
6.3.2 理想态的定义:职级评估问题195
6.3.3 职级评估问题的关键节点196
6.4 如何度量100年内最佳体育教练201
6.4.1 关于全局对内指标201
6.4.2 “最好教练”的理想态是什么203
6.4.3 使用ELO等级分进行数值设计205
6.5 内容型产品中,什么是优质内容207
6.5.1 什么是优质内容208
6.5.2 是否应该推荐优质内容209
6.5.3 “天使价值观”与“恶魔价值观”的人性选择题211
6.6 内容稀缺性的度量方法213
6.6.1 基于用户画像的度量214
6.6.2 基于A/B测试实验的度量216
6.7 内容型产品中关于评论的策略设计218
6.7.1 评论区的理想态是什么218
6.7.2 前置型策略设计220
6.7.3 后置型策略设计221
6.8 策略模型的构造法数值设计223
6.8.1 找到因子和因子的关系224
6.8.2 设计曲线的理想形状226
6.8.3 构造法设计公式的迭代思路228
6.9 本章小结229

内容简介

这是一本全面梳理策略产品经理知识图谱、系统总结策略产品经理方法论、深入挖掘策略产品经理技巧的著作。策略产品经理是产品经理领域的一个细分新兴岗位,逐渐成为产品经理岗位的核心。

作者在策略产品领域有多年经验,不仅从0到1主导过30余个产品项目,而且经历了产品从日活3500万到日活过亿的策略设计全过程。本书得到了行业中多位产品专家的高度评价。

本书一共6章:

第1章从宏观的角度对策略产品经理的定义、分类、职责、发展前景、工作内容等做了全面介绍,帮助新人全面认识该岗位;

第2章首先讲解了内容推荐以及推荐系统的基础知识,然后详细讲解了不同形式的内容产品的推荐策略;

第3~5章深入地讲解了策略产品经理能力模型中最核心的评估能力,包括主观评估、多变量数据分析和A/B测试实验技能,这三项能力是项目评估的三个重要组成部分;

第6章通过案例分析的方式针对7种常见的策略产品相关问题给出了解决方案,同时总结了其中的“术”,有非常大的实践参考价值。

下载说明

1、策略产品经理实践是作者韩瞳创作的原创作品,下载链接均为网友上传的网盘链接!

2、相识电子书提供优质免费的txt、pdf等下载链接,所有电子书均为完整版!

下载链接

热门评论

  • 孙先森的评论
    抱着期待的心情一口气阅读完。 书中一部分内容以策略产品经理进行说明,去掉策略两个字两个貌似也能够适用。 唯一区分策略产品经理与功能产品经理的是,策略产品更多的是从数据 全局优化的角度去思考产品。 策略产品和功能产品在我看来不应该这么进行区分,应该是从关注产品层面。协同设计产品。 如果是推荐系统和其他算法,过于基础,讲了很多内容,更多的是科普基本概念,不具有普适性。
  • 千古壹号的评论
    专业性的知识点挺多挺丰富,但过于理论化、例子太少且不够生动。 另外,第一人称用“笔者”二字是真不合适,很没有代入感。
  • 丽丽萌的评论
    本来想给两星的,但觉得还是善良一些吧。内容比较浅,更适合入门来读。这些都还好,最令我不舒服的是感觉有些“贬低”非策略产品经理
  • ax的评论
    整体内容偏浅,讲了很多工作流程,该深入讲的地方点到即止,比较适合想入门的pm学习
  • dbthinking的评论
  • Vivian的评论
    更适合2年及以下刚入门的策略pm阅读。说了些策略pm日常工作中实际会做的事情,但是整体偏介绍略浅显。有几个点还蛮有共鸣,比如优质内容定义,产品理想态等,也都是最近在思考的问题。
  • 沈持盈的评论
    昨晚在贝秃头上下单,一口气读完了。中文互联网书籍中没有类似题材的竞品。完善强化了策略PM的概念,很实用,其他岗位的互联网人看看策略类的逻辑也OK。保留了字节跳动厂“大力出奇迹”的一贯产品风格。有空会再刷一遍的。
  • 阿莫西林的评论
    适合学生群体。作者对产品的理解比较浅,很多观点不准确。行文则故意复杂化。后悔购入。
  • 道禅的评论
    挺失望的,拼凑味有点重,很多点讲得浅,但又不是很易懂
  • XDash的评论
    东拉西扯想承载更多信息量,导致知识块的划分颗粒太粗,每个点又写的太浅。从这本书的呈现结果反推写它的写作策略,某种程度上可以判断作者是不是好的策略产品。
  • 出版人杨福川的评论
    本书最大的特点是实用性强,接地气,只有真正有丰富实践经验的作者才能写出来。
  • lewthonclitus的评论
    对于没有做过或者是初入门的策略产品很有助益,能大概了解这个岗位在行业的头部公司是怎么运作的(各家公司的差别其实还是挺大的)。有几个案例也不错,能得到一定启发,但是太粗太浅了,真正能落地的少。
  • 渡远的评论
    没有数理统计基础的话看着会有点累
  • Hmmmm9的评论
    基于自身实践,很不错的经验分享
  • Ziyang的评论
    干货经验类的东西比较多,还需要在工作中多磨砺应用,琢磨透了有望往P8方向努努力(认真脸。
  • MU7的评论
    工具书,很实战了,有些部分没有数学基础,会很吃力。比较意外的是,“道”部分的论述甚至比“术”部分要精彩。
  • 老男孩的评论
    基本涵盖了一个内容策略产品经理工作中会遇到的点,不过深度有些偏浅,书中的案例有些过干,隐藏的细节有些多,读起来比较难有共鸣。 对于书中提到的数据和统计知识,个人观点还是,当然能了解细节肯定是好的,但明白原理,结合业务目标思考最重要。
  • 小路的评论
  • 生锈的橙子的评论
    从内容运营的角度来说,这本书提到的一些策略制定方法可以让运营更好地理解如何通过数据的反馈来判断用户的行为方式,并且调整相应的运营手段。在还没有真正的算法之前,人工推荐的方式也一样可以仿照推荐算法的策略,尽可能地让用户感觉到自己是「被理解的」。
  • 小明的评论
    填补空白的策略产品书籍,适合入门及回顾~