策略产品经理：数据赋能业务

图书标准信息

• 作者 夏杰
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2020-08
• 版次 1
• ISBN 9787121393471
• 定价 59.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 176页
• 字数 201千字

【内容简介】

随着互联网“下半场”的到来，企业经营思路发生了重大转变，由野蛮式增长逐步向精细化运营过渡，数据成为了各大企业制胜的法宝。与之对应的是，传统的以用户体验、产品功能为主要工作内容的产品经理市场饱和度越来越高，求职竞争越来越激烈，而壁垒却越来越弱，用数据赋能业务的产品经理则在招聘市场上供不应求，策略产品经理就是其中之一。本书主要从职业发展、技能体系、工作过程以及方法论沉淀等角度来生成策略产品经理的画像，旨在帮助有志成为一名策略产品经理的人士了解策略产品经理需要具备的基本素质与能力、他们是如何工作的，以及成为一名策略产品经理的学习路径。本书适合计划成为一名策略产品经理的在校生学习，也可以为想转型为策略产品经理的职场人士提供参考。另外，也很欢迎现阶段正在从事策略产品经理工作的同行阅读本书、一起交流。

【作者简介】

夏杰阿里巴巴策略产品经理、企业优秀讲师、知群产品经理课程邀请讲师。腾讯大学、人人都是产品经理社区专栏作家，2019年度人人都是产品经理社区“最具影响力作者”。擅长数据，精通搜索、推荐等策略产品设计，曾负责过多个主流APP、小程序的搜索推荐策略工作。工作和研究涉及电商、医疗、内容等领域，对数据赋能业务有较多的实践和创新应用，期间获得9项发明专利。微信公众号“夏唬人”的主理人。

【目录】

第1章 新形势下的产品经理 / 1 

1.1 数据时代产品的特殊性 / 4 

1.1.1 用户数据本身就是最好的运营资源 / 4 

1.1.2 到底什么是策略产品 / 6 

1.2 策略产品经理画像 / 8 

1.2.1 什么是策略产品经理 / 8 

1.2.2 策略产品经理的分类 / 10 

1.2.3 策略产品经理做哪些事情 / 12 

1.3 数据是策略产品经理的武器 / 16 

1.3.1 数据可以用来做什么事情 / 16 

1.3.2 数据产品经理与策略产品经理 / 19 

1.4 如何成为一名策略产品经理 / 22 

1.4.1 应用数据解决问题的敏感度 / 22 

1.4.2 策略产品化思维 / 24 

1.4.3 专业领域知识 / 26 

1.5 策略产品经理应避免陷入流量数据的怪圈 / 26 

1.5.1 流量越多越好 / 26 

1.5.2 数据的使用需要结合实际的场景 / 28 

1.6 小结 / 28 

第2章 策略产品经理需要掌握的知识体系 / 31 

2.1 产品埋点，数据驱动的源头 / 32 

2.1.1 埋点的一些基本概念 / 33 

2.1.2 埋点基本流程 / 38 

2.1.3 埋点注意事项 / 42 

2.1.4 曝光埋点 / 44 

2.2 A/B测试，让用户参与的测试 / 47 

2.2.1 什么是A/B测试 / 48 

2.2.2 关于A/B测试的几点认知 / 51 

2.2.3 A/B测试的流程 / 53 

2.3 策略产品经理必备的机器学习知识 / 62 

2.3.1 机器学习的过程 / 62 

2.3.2 机器学习能解决什么样的问题 / 64 

2.3.3 几种常见的模型和算法 / 65 

2.4 小结 / 73 

第3章 定义策略产品需求 / 75 

3.1 需求分析视角多元化 / 77 

3.2 需求是否具有完整性决定策略的成败 / 81 

3.2.1 需求量化，价值可视化 / 81 

3.2.2 容易被忽略的非规则类约束 / 85 

3.3 产出一个优秀的策略 / 89 

3.3.1 策略需求的本质 / 89 

3.3.2 写一份优秀的策略产品需求文档 / 93 

3.4 小结 / 96 

第4章 策略产品经理能力模型构建 / 97 

4.1 策略产品经理工作流程 / 98 

4.1.1 勇于发现问题，有问题才有解决方案 / 99 

4.1.2 产品设计，无形胜有形 / 102 

4.1.3 全程参与研发过程，实时调整 / 105 

4.1.4 持续迭代，没有最好，只有更好 / 107 

4.2 如何从0到1搭建一款策略产品 / 107 

4.2.1 一场信息处理的变革史 / 108 

4.2.2 什么样的业务适合推荐策略 / 110 

4.2.3 搭建推荐策略产品需要具备哪些条件 / 113 

4.2.4 搭建策略产品的流程 / 118 

4.2.5 六种常见的推荐策略产品思路 / 126 

4.3 策略产品经理的结构化思考方法 / 130 

4.3.1 从数据中发现问题 / 130 

4.3.2 结构化思考的方法 / 134 

4.4 小结 / 135 

第5章 未来属于会用数据的产品经理 / 137 

5.1 思考，成为一种习惯 / 139 

5.1.1 做推荐策略产品经理踩过的坑 / 139 

5.1.2 产品经理需要拥有泛化能力 / 142 

5.2 成长的关键在于快速学习 / 144 

5.3 数据会成为业务的基石 / 147 

5.3.1 你以为的数据驱动可能一直都是错的 / 147 

5.3.2 未来属于会用数据的产品经理 / 151 

5.4 小结 / 153 

写在最后 / 155