市场对产品经理的细分：用户产品经理、增长产品经理、策略产品经理、商业产品经理、语音产品经理、AI产品经理、CRM产品经理等等。分类方法不是很科学。
第一部分讲解【策略】：策略就是一种实现目标，解决问题的手段。和其它产品功能一样，都是服务于业务的一个功能点。而差别在于策略功能的用户需求和影响条件复杂多变，无法通过一个功能点就满足各类用户的各类需求。
第二部分讲解【策略产品经理】：今天我们从功能设计产出的角度，划分为功能产品经理和策略产品经理两类，依据产品工作流程，分享策略产品经理的工作特点。
一、从产品的角度上讲，策略可以服务于任何一个产品、业务线、功能点。它和功能，文案、活动等一样，就是一种解决问题的手段。
举例说明：
从产品运营举例有：用户成长体系策略、用户增长策略、补贴策略，公众号运营策略等等；
从产品功能举例有：百度的搜索策略、头条的个性推荐策略、滴滴的订单分发策略、京东的优惠券派发策略、P2P产品的风控策略、电商返利系统的防作弊策略等等。
策略能以更低廉的成本，以更高效，更精准的方案实现各种复杂的数据抓取和分发需求。
因为策略的底层技术支撑是AI算法，所以策略是可以不断进化，并且实现自我完善的，它也更适配于各种复杂的场景和需求。
二、策略通常应用在什么功能上？
- 当某个功能流程涉及到前后台数据抓取和分发逻辑时；
- 当产品用户量和数据量巨大，用户群种类和数据种类繁多，用户需求复杂多变时；
- 当产品需要通过一个功能点满足用户在各种场景下的各种需求时；
- 当某个功能点涉及的相关因素会随着用户的增加或需求的变化，而不断增加和变化时；
如果功能满足以上四个条件，那就也许，就需要给该功能配置底层策略功能了。
举例说明：头条信息流的个性化推荐策略。
- 信息量和用户量巨大而繁杂；
- 产品需要满足针对不同用户推荐符合用户当前喜好的内容；
- 为了实现这个功能，系统需要分析用户行为数据，建立并不断细化用户画像，猜测用户喜好，过程中还要考虑时间，地点，天气环境等各类因素；此功能在产品端，只有一个信息流页面，无法通过交互个性推荐的需求；
而这个需求也不是一个常规的信息提起逻辑+排列逻辑就能满足的。所以这就需要一个底层策略系统，以支持高效的个性化推荐。
三、怎么判定业务线哪些环节需要搭配策略
我个人总结了以下三个步骤，仅供参考。
- 定义业务核心理想态；
- 拆解业务流程，挖掘策略功能点；
- 定义策略逻辑。
1. 定义业务核心理想态
“理想态”是一个产品、一条业务线、一个功能点，在当前资源条件下想要达到的满足用户需求的最佳效果。因为业务是不断发展的，所以理想态也是随着业务变化而不断变化的。
“业务核心理想态”，是当前整个业务线在满足业务核心需求时想要达到的效果。这里有一个主次关系，一个产品的主业务是由无数的子业务组成的。每一个子业务都有自己的理想态，而每一个子业务的理想态都是为了完成业务核心理想态而服务的。
先定义业务理想态的意义在于——明确当前业务核心目标和需求，为接下来的功能拆解和细分需求挖掘定方向。
2. 拆解业务流程，挖掘策略功能点
有了核心理想态，确定业务当前要实现的核心目标后，就需要拆解业务流程了。
首先，从业务流程图中，找到前后端发生数据转化的功能节点。然后，确定每一个功能点需要达到的理想态是什么样子的。
切记：这些理想态是能帮助实现业务核心理想态的。
之后，分析功能是否包含以下特点：
相关用户基数大，用户人群广而杂；
此功能，对于单个用户在不同场景下需要满足的需求是不一样；
功能相关因素复杂多变，需要针对不同的情况自动分发相应的数据。
具备以上几个特点则表示，该功能可能需要匹配底层策略系统了。
3. 定义匹配什么策略
依据当前业务情况，匹配策略需求。策略从本质上讲是一个服务于业务的功能点。
因此，策略的业务逻辑需要适配于其上层业务需求，也就是作为一个能够融入到原有流程中的子流程而存在。
举例说明：
一个互联网教育网站的销售系统，原有业务流程就是：
有用户点击在线咨询后，系统为他匹配一个销售完成营销服务。当用户量和销售人员量增加之后，业务理想态也从简单的提供销售服务，发展成提供精准且高效的营销服务。而新的业务理想态变成了，针对不同的用户，匹配更适合于该用户的销售人员，以实现从用户到客户的高转化率。
那依据业务流程，如下：
- 用户浏览网站，系统需要记录该用户行为，分析用户画像，此处需要用户画像自动收集和整理策略。
- 用户点击咨询，系统需要针对用户画像和销售画像，进行接线服务匹配，此处需要类似于个性化推荐系统的订单分发策略。
- 此次销售失败，系统需要分析原因，梳理用户画像和需求，在适当的时间内，将用户派送给更加适合的他的销售人员，进行二次销售。此处需要用户需求分析策略，画像优化策略，订单调取策略。
如果销售成功，那依据用户转化情况，那系统还可以定时向他推送其他课程信息。这里又需要一个精准推送策略。
那么依据这个思路，针对不同业务逻辑还能得出其他产品相关的底层策略系统。
例如：百度搜索，用户输入关键词后的，关键词模糊推荐策略。用户点击搜索后的“关键词需求识别策略”，需求确定后，系统从数据源筛选信息的“检索策略”，检索到信息后，系统需要针对需求和信息特点，适配不同的前端展示展示效果，此时又需要“展现策略”。
所以，你要不要利用这个思路，分析下你的产品在哪些环节需要搭配策略功能。
第二部分
一、工作流程异同点
无论是功能产品经理还是策略产品经理，终归都是产品经理，因此工作内容离不开需求挖掘和分析、功能设计+文档编写、开发跟进和验收、上线数据分析和需求回归这四件事。
1. 需求挖掘
功能产品经理，多对一类用户群进行深入的理解和分析，挖掘这一类人的共同需求，针对这一类人的共性需求制定解决方案。
策略产品经理，多针对某一功能，满足不同用户在不同场景下的精细化需求。需要PM宏观的分析每一类人在某些场景下可能存在的不同诉求，并分析不同人群的规模和需求强度，决定产品要满足到什么广度和强度。
举例说明：
- 产品经理发现很多用户在看完一个视频后，因为找不到其他喜欢的视频而退出网站。所以所以产品经理设计了相关视频推荐功能。
- 功能上线之后，发现用户点击率很低，用户调研后得到的反馈是，用户觉得推荐的内容和自己没什么关系，不是自己感兴趣的。
- 产品现状是，用户量和视频量巨大，无法通过某个特定的视频提取规则，满足各类用户的需求。
- 此时，策略产品经理就出现了，设计了一个综合考虑用户画像、内容属性、历史观看记录、热点舆情、地理自然环境等因素于一身的，基于用户行为分析、内容关系分析、用户内容关系分析等策略的个性化推荐系统。以满足不同用户在相关推荐中看到自己感兴趣的视频的需求。
总结下就是：基本上前者满足新需求，填补产品空白；后者满足更深入的需求，让功能更智能、更精准、更高效。
2. 功能设计+文档编写
从上一例子可以看出：功能产品经理通常是针对某类用户在同一场景的相同需求，从功能设计入手，以优化功能流程，前端交互效果等方式解决问题。
而策略产品经理，通常是针对不同用户，在不同场景下的个性需求。策略PM需要考虑与这些需求的影响因素，通过搭建各类因素间的逻辑关系解决问题。
举例说明：解决滴滴用户下单后等待司机接单时间过长的问题。
- 功能产品的解决方案是：在前端添加预估等待时长、用户当前排队序列、周围空车数，推荐拼车等功能。
- 策略产品的解决方案是：优化订单和司机的匹配策略，让系统更快为用户找到合适的司机，对于这个逻辑后台不但要搜索附近的空车，还要检索附近在等待时间内可能会到达的空车（含订单终点在附近，但是还未完成的订单），提前将他们加入匹配序列中。这些策略用户在前端是体验不到的，但是确实能减短用户等待接单的时长。
由例子可以看出：功能产品在文档编写和效果说明上，通常是绘制流程图和原型来表达功能解决的效果，开发成果具有明确的效果实现标准。
而策略产品通过逻辑描述和效果示例表达产品实现效果，可能过程中需要多个算法逻辑并行，所以是个相对复杂且发散的解决方案。
这也导致开发成果不具备可明确的效果实现标准，可能开发的过程中，策略产品经理就在不断修正策略和影响因素，以至于衡量标准也在调整。
3. 开发跟进和验收
功能产品对于开发成果，更关注展现效果和具体的操作结果。更关注呈现效果，而非技术实现逻辑和过程。针对开发成果是验收的性质，只要功能的操作流程，展示效果与文档描述的逻辑一致即可。
策略产品更多参与到开发的过程，与策略RD一起发现和解决各要素中的问题，随时准备优化和迭代逻辑，与开发一起追求策略逻辑的最优解。
4. 上线数据分析和需求回归
功能产品经理，每次迭代多面对单一而明确的问题，迭代结果也多直接影响用户的操作行为和直观体验。所以通常可以更快的达到较好效果，更快完成该优化的产品循环。
策略产品经理，因为更多的是通过底层数据处理逻辑，优化用户产品体验中的隐性隐性部分，而解决的也多是复杂且受很多因素影响的问题。
所以理想态本身在迭代过程可能都处在自身优化和不断明确的过程中，因此，策略需要多个产品循环才能达到较好的效果。
综上不难发现：功能产品经理不断优化和填充产品在业务各环节上的交互体验；而策略产品很有可能要针对某个单一的策略实现效果进行长时间的打磨和优化。
二、策略产品经理工作中的四个基本素质
通过第一节的内容，我们整理下策略产品经理相较功能产品经理，在工作岗位上更具有针对性的能力需求。
- 需求挖掘：不仅能借助用户视角，分析各类用户在不同场景下的一致需求。还要借助上帝视角，分析各类用户在各自不同场景下的分别存在哪些特定的需求，并分析出相关影响因素。
- 功能设计+文档编写：有极强的逻辑思维能力、分类整合能力、目标拆解能力。能把一群人，在不同场景下的各类需求和影响因素拆解清楚。将产品解决方案，通过严密的框架、模型、逻辑表述和结果示例，描述出来。
- 开发跟进和验收：对数据敏感，具有较强的数据埋点和分析能力。需要从多个元素中找到关键影响因素，善于从数据中发现和总结问题，引导下一个策略迭代。
- 上线数据分析和需求回归：能沉住气，耐得住寂寞，拥抱结果的不确定性，持续迭代在黑暗中寻找道路。
三、策略产品工作四要素
最后我们对策略产品做一个总结。
策略产品经理，在面对一些类型的问题时，这些问题会受到一些因素的影响，我们需要时刻搜集问题相关因素的变化，并将这些因素通过一定的计算逻辑进行转化，使解决方案随着外部因素的变化而不停的调整，让问题得到更好的解决。这个过程就是策略产品经理的工作内容。
整理下来，策略产品工作四要素就是：
- 待解决问题，即理想态；
- 输入：影响解决方案的因素；
- 计算逻辑：将输入转换成输出的规则；
- 输出：具体的解决方案。
举例说明：今日头条的个性化推荐策略。
- 待解决问题：从大量候选内容中，找到用户喜欢的内容；
- 输入：用户喜欢内容受到的影响因素，该用户特征（基础信息，历史行为）、候选内容特征（类别，关键词）、舆情热点信息（热点内容，关键词）；
- 计算逻辑：用户画像梳理逻辑，内容关联性计算逻辑；
- 输出：将内容按用户喜欢度由高到低推荐给用户。
