《策略产品经理：模型与方法论》读后感1000字
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《策略产品经理：模型与方法论》是一本由青十五著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：89.00，页数：320，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。 《策略产品经理：模型与方法论》读后感(一)：比较有干货的一本书 比较全的一本书，可读性较高。 全书基本分为两块，第一块侧重硬能力，重点介绍了函数方法论和经济学方法论，应用于推荐、搜索和广告三大常见业务场景，辅以具体的例子，让人很快对这两个方法论有了一定了解，并介绍了在应用过程中的能力要点解析。 第二块侧重软实力，对策略产品的定位和未来发展前景以及常用沟通模型都有涉及。 总而言之，比较适合刚接触算法相关工作的产品同学，有助于建立自己的工作方法论。 《策略产品经理：模型与方法论》读后感(二)：力荐给所有的C端和B端产品经理读 有经验的产品经理如果只读一本策略书，那么就选这本。豆瓣评分当前已达8.9，这就说明了一切，随着阅读群体扩大，预测不应低于8.5，应是产品经理类书最高的。 豆瓣评分当前已达8.9，这就说明了一切，随着阅读群体扩大，预测不应低于8.5，应是产品经理类书最高的。这是因为该书不同于其他书，其他书多是工作总结和汇编。但要读策略的读者，多是有经验的产品人，是有基础的和有常识的。而本书，恰恰在这个定位上做的很准，没有多余的内容，如A/B测试等。 而这本书是C和B端产品经理都可读，因为虽然而策略多数是B端产品经理做，但如果有能力C端的也不防做些简单的策略，因为常规的增长套路用过后，用策略方法能让你的用户再高速增长。而当明确了受众群体后，下面就要看书的写作质量了，不得不说是上佳之作。这主要体现在这几个方面。 1. 有自己的理论体系。总结了自己的函数方法论，解释清楚了规则和函数的差异。并引入了经济学知识，从而能让策略符合经济学原理。这些理论体系的引入，给产品人指明了学习方向。策略的知识众多，要学什么是必须明确的。 2. 全书框架清晰，逻辑层层递进。从前面的策略的历史，概念的引入。再到中间全书最核心的函数方法论，经济学方法论的阐述，辨析和应用。而最后又阐述了策略产品经理的能力模型，也对发展路径做了分析。给策略产品经理的进阶指明了方向。 3. 如论文般分析到位，同时表述准确和精炼，无奇淫技巧。印象深刻的是前面对策略产品经理的定义上，通过对各种称谓的分类总结，归纳出什么是策略产品经理，是对策略产品经理定义最准确的，分析的也很到位。同时本书也没有引入新的概念，也没有引入高大上的词，如道法器，底层思维，功能产品经理等。这自然会影响一部分人的体验，但这恰恰这是负责任的体现。因为如无必要无增实体，用较少和准确的词阐述知识，才能深刻理解知识。而不是“沉迷于大大小小的套路与奇淫技巧”——该句引自青十五自己的话。 以上就是对全书的总结，应该说从理论深度，到书的结构，再到表述，都是不错的。但有的人也有些反对意见，比如说公式看不懂。但不用公式还有什么方法，解释函数方法论呢？用公式恰恰是必要的。因为公式是精炼的，并有助于思考。而这方面薄弱的同学，也可知道学习方向。而如果其他的也读不懂，则大概率还不是产品经理，或者斗胆说不适合做产品经理。 最后，说说下次改版的建议。书作为第一版是没问题的，因为只要能解决受众群体的问题就可以了。但书也需要迭代。如果再版，则建议：1）加入更多的实操案例，这样将更好地理解内容和套用内容。2）可加入一些原型页面，这样可以扩大受众群体，让初级产品经理也可掌握和使用。3）对公式做更多的解释，加入部分初级内容。以上仅做第二版建议，还应结合需求来看。而第一版也不应最求过度完美，这些就够了。期待下一版的早日出版。 《策略产品经理：模型与方法论》读后感(三)：公众号开更不到一个月，我收到了出版邀请 | 这本书的诞生故事 新书由来19年6月份，看到Caoz老师的一篇文章《时间是把尺子》，里面有这样一句话： 回想过去的一段时间，自己沉迷各种于大大小小的套路与奇技淫巧，最后发现除了和朋友吃饭吹牛增加一些谈资以外，其实并没有沉淀下什么。 反而是自己两三年前就早早注册了微信公众号，但迟迟没有动笔。 于是当下痛定思痛，从自己多年累积的策略产品经理工作方法论写起，开始了更新之路，并计划逐渐把过去几年关于这方面的一些思考和认知分享出来。 我想不管有没有人看，分享总是一个好的开始。 没有想到的是，这样的开始很快超出了我的预期。公众号开更不到1个月，就收到了机械工业出版社孙海亮老师通过公众号留言发出的出版邀请： 刚开始看到的时候甚至怀疑这是骗子，机械工业不是出版了《算法导论》这种学生时代教科书的出版社吗？怎么会找上我？ 加好友视奸了一下对方的朋友圈，嗯都是新书的宣发内容，好像不太像个骗子。 然后一聊才了解到，因为我写的一些内容恰好与孙老师当时正在做的出版策划方向不谋而合，孙老师也在各平台搜索这方面的作者。 于是这本《策略产品经理：模型与方法论》就这样来到了大家面前。 如果我们在招聘网站上搜索“策略产品经理”，会看到很多不同行业、不同业务的产品岗位，都叫“策略产品经理”： 这些岗位如果按目标、方法和场景划分，可以分类如下： 为什么它们都叫策略产品经理？它们是不是有什么共通的工作方法？就像有一根隐藏在背后的暗线将它们串连起来？ 我想这本书可以给你一个答案。 策略产品经理这个岗位，出现得并不晚。 事实上，如果按时间去搜索，早在2011年，就有招聘策略产品经理的JD了。这个职能本身或许出现得更早。 在这10年漫长的演变过程中，无论是互联网市场环境，还是人工智能技术的发展，都有了很大变化： 一方面，移动互联网渗透率增长变缓，我们常说的“红利期”越来越短，“流量洼地”越来越少，大家逐渐开始比拼“效率提升”这一内力； 另一方面，机器学习、深度学习技术在这十年间有了突破性进展，而数据的累积和商业环境的成熟又为技术发展与应用提供了肥沃土壤。 在这样一个“低垂的果实”已被前人不断摘取的背景下，过去的一些业务规则能提升的指标越来越少，但维护成本越来越高。策略产品经理的工作，也逐渐从人工规则向模型计算演进。 怎样借助技术力量，不断地提升用户、客户的效率，甚至是提升自己的工作效率，将会成为持续火热的话题，也是未来十年的发展方向。 关于具体的方法，也欢迎来书中与十五探讨。 对了，额外说一句，不要被书名吓到。 虽然书名叫《策略产品经理：模型与方法论》（原名《策略产品经理：用模型解读这个世界》） 那么关于那些过去产品经理捻熟于心的SWOT模型、5W1H模型、KANO模型、SMART原则、PESTEL模型、马斯洛需求层级等等等等…… 本书一个都没有。 请放心食用。 最后附上两篇在职人社分享的文字稿，供参考： 《世界上真的有“功能产品经理”吗？关于新书写作背后的一些思考》 《策略产品经理如何创造价值》 《策略产品经理：模型与方法论》读后感(四)：策略产品经理模型与方法论 第1章 智能时代下的产品经理产品经理的出现最早可以追测到1931年，时任宝洁公司广告部门初级主管，后成为宝洁公司总裁的 Neil H . McElroy，当时负责新品牌佳美香皂的营销推广工作。虽然当时宝洁公司投入了大量的人力和广告资源，但佳美香皂的销量一直不佳。导致这一结果的原因一方面是佳美香皂与宝洁公司已有的象牙香皂过于相似，缺乏差异性定位；另一方面是当时的宝洁公司实行传统的职能管理制度，营销活动过于分散，缺乏统一协调。为此， Neil H. Mhly向公司提交了份3页的备忘录。备忘录中首次提出了品牌经理（ Brand Manager）这一岗位。品牌经理不仅要对最终的结果负责，还要全面负责产品分析、产品定位与广告投放，驱动产品设计与营销管理。 品牌经理这一岗位也成为互联网与移动互联网产品经理的前身，后者沿袭了品牌经理为结果负责这一特点，并根据不同公司的团队建制与分工情况，或多或少地开始承担下面这些工作：在调研期对用户、需求、竞品等进行一系列调研和分析工作，在设计期进行交互、视觉、逻辑等产品设计工作，在开发期进行项目管理、沟通协作、质量控制等方面的协调工作，以及在运营期针对增长、营销、反馈收集等进行运营工作。 策略产品经理是将业务问题建模为业务函数，把握输入、输出、优化目标，推动策略在业务中应用并不断迭代，最终实现业务目标的负责人。 定义业务函数，是指从业务的角度描述输入、输出，把业务建模成定义域等于所有可能的要素组成的多维空间，值域等于{0，1}、[0，1]或R的数学函数。 函数方法论的3+1要素 （样本、特征、评估）+（模型与算法） 产品经理在前三个要素参与较多，在后一个要素参与最少。 搜索与推荐代表了用户获取信息的两种途径（主动获取与被动接收），广告是二者商业变现的共同途径，对应的产品形态即为搜索广告与信息流广告。 搜索业务 1.Query分析 包括如下模块： 1）查询改写（Query Rewrite）：关键词纠错、同义词识别、关键词扩展 2）意图识别（Intent Detection）：意图分类、类目识别 3）查询解析（Query Parse）：query分词、权重计算 2.Doc排序 推荐业务 推荐系统的发展趋势是全面个性化。 一个从0开始构建的个性化推荐系统策略的发展大致分如下几个阶段： 1.基于内容的推荐：文本方法、向量方法 2.基于用户评价或行为的推荐：基于用户的协同过滤模型、基于物品的协同过滤模型、隐语义模型。 3.基于用户特征与内容特征的推荐。 用户特征与物品特征的构建有几种方法，以用户特征为例：业务规则用户画像、模型预测用户画像、嵌入式用户画像。 广告业务 互联网广告参与者分三个角色：流量主、广告主、广告平台。 相比搜索和推荐，广告是最为复杂的一个业务。这种复杂本质上来自流量主与广告主利益诉求的矛盾，因此广告平台在分配利益时需要对第四方——用户的行为进行准确预测。 目前使用最为广泛的拍卖机制是第二价格密封拍卖。 理性人假设、偏好与效用函数；成本、收益与边际；博弈论与拍卖 业务策略：定价问题、匹配（调度）问题。 Airbnb动态定价策略 美团骑手派单策略 机器学习的本质是函数预测。 机器学习三个经典问题：回归问题、分类问题、聚类问题。 搜索系统的经典模型：TF-IDF模型、BM25模型、PagrRank模型 推荐系统的经典模型：协同过滤模型、隐语义模型 广告系统的经典模型：逻辑回归、因子分解机 常见的模型融合 模型融合又称集成学习，主要包括Bagging，Boosting和Stacking。 数据流 1.从数据到事实：三种常用挖掘方法 对比、细分、溯源 2.从事实到观点：多种典型逻辑论证方法 例证法、选言证法（排除法）、归谬法 3.从观点到方案：两大决策结果验证步骤 价值的来源： 劳动 效用差：交易、制度 效率差：分工、新技术 策略产品经理的前一个阶段的岗位：以流程和功能实施为主的常规产品经理、算法工程师、数据分析师。 常规产品经理通常用分支思维与流程思维，策略产品经理更多是用模型思维来思考和解决问题. |
