策略产品经理应该如何创造价值?

编辑导语:随着X行业的不断发展,产品经理岗位的细分也越来越多,如用户产品经理、策略产品经理、AI产品经理等。在本篇文章中,作者以“策略产品经理”为主体,结合案例分析了策略产品经理创造价值的几种方fǎ,并且总结了其创造价值的演进路径。

一、创造价值的几种方fǎ

在《俞jun产品方fǎ论》中,俞junX认为,创造价值的主要方fǎ有:劳动、分工、交易、新技术、X,这五种方fǎ我将其归类如下:

策略产品经理如何创造价值

其中除最朴素的劳动创造价值外,其余四种方fǎ大致可以分成两种——X挖掘效用差和效率差来创造价值。

怎么理解效用差?为什么说交易能够X创造效用差来产生价值呢?

这里举个例子:假如甲乙两个人各持有一张100元的纸币,那么两人之间不会交换这两张纸币,因为他们的货币价值是相等的,交换不会有任何意义。

但如果甲是一个要进地铁站的乘客,持有的是一张100元的纸币;乙是地铁站的便利店老板,持有的是10张10元的纸币呢?

这样的交换是有可能发生的,即我们常常会遇到的“换零钱”。

对于甲来说,交换后可以到只接受10元纸币的shòu票机mǎi票,而对于乙来说,接下来就可以去隔壁只接受100元纸币的ATM机中存入一周的收入,不用跑到更远的X了。

这样一来,虽然二者在货币价值上是相等的,但这笔交易让双方的效用都得到了提升,这种效用差就是交易带来的价值。

我们接下来聊聊效率差,先说分工:

1776年亚当·斯密出版的《囯富论》在开篇就讲述了这样一个X扣zhēn的案例:X一枚扣zhēn需要完成抽铁线、拉直、切截、削尖、装圆头、涂sè、包装等,前前后后加起来至少18种cāo作。

如果这些cāo作都由一个人完成,那么这个人无论多么努力,都无fǎ熟练cāo作所有机械,并在一天内X出20枚扣zhēn。

事实上,扣zhēn工厂会选择将这18种cāo作分配给18个X来分别完成,这样一来,许多cāo作都因为熟练让效率得到巨大提升,即所谓的熟能生巧。

经过分工后,一个10人的团队每天也能正常生产48000枚扣zhēn,即平均每人每天生产4800枚扣zhēn,远超一个人单独生产扣zhēn的产量。

可见分工前后单个工作上的效率提升,能够带来平均意义上整个团队的效率差。此外,企业上下游X分工,因为需qiú和资源X带来的规模效应,也能够带来效率差,这里就不再赘述了。

接下来说说新技术带来的效率差。这部分效率差主要来自机器对人工的替代,机器既包括看得见的硬件如机床机械臂等,也包括软件如智能客服机器人等。

从蒸汽机时X始,这种替代就成为了不变的趋势。从机械自动化到电子自动化再到现在的智能化,原本需要人类参与的劳动不断被机器替代。

那么为什么说机器替代人工能够带来效率差呢?

最简单的逻辑,一台机器的工作时间是7×24=168小时,人的工作时间是5×8=40小时(机器的23.8%),按997算的话也只有7×12=84小时(机器的50%)。也就是说,相比人工来说,机器天然就存在1到3倍的效率差。

这样的效率差不仅存在于执行阶段,在学xí阶段也是如此。对于许多机械式的决策过程,机器也能在明确的目标下,XX不间断学xí获得决策能力。这也是机器学xí越来越受到重视的由来。

而这些都还没有算上并发带来的时间尺度上的进一步效率提升。

作为一个可以X工作的、边际成本近乎为零的生产力,机器让这个世界的商品和X成本大幅下降。与分工类似,技术带来的这种效率差大幅提升了这个世界单位时间的价值产出。

二、案例

来聊聊几个具体的案例:

1. Call Center客服系统

X初期,客服团队是一个能够很快组建起来的团队,市场上人员供给很多,X后能够快速培训上岗。

策略产品经理如何创造价值

不过,随着X的扩张和人员的增加,团队管理和客服系统都X考验。

在优化之前我们可以先确定的是,优化的目标一个是减少人力成本(提升人效),还有一个是减少用户在外呼系统中的等待时长。

后者不仅仅影响用户体验,同时也关系到通讯成本,因为话务系统会按并发线路收费,用户平均等待时长越长,滞留在系统中的用户就越多,即需要的并发线路就越多。

在两个目标基础上,我们需要找到一条合适的效率优化路径去执行。

首先第一步,也是最基本的,就是分工。如果企业拥有多个X线,那么对应的客服团队也将根据各X线的X量或者话务量进行划分。

划分之后,用户的呼叫不再是随机分配了,而是先经过接线员接待,再分liú转接到专门的坐席:

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经过分工之后,对每个坐席来说培训内容大幅减少,同时由于专注在某一类shòu后X上,坐席的熟练度也大幅上升,整体而言提升了人效。

而接线员这个角sè,由于决策过程极度机械化,所以其实往往一开始就被菜单分liú系统替代了,就是用户呼叫后会听到的“机票请按1,酒店请按2……”这样的系统。

其中X的顺序,则往往按X量或话务量从高到低来排,这样的话从先验角度看,这是最大概率优先击中用户要咨询的X、期望耗时最短的baseline(基准)策略。

策略产品经理如何创造价值

不过很快你会发现,这里面其实有一个小的优化点:我们可以尝试着X一下用户真正想要咨询的X,而不是简单地用一个基准策略。

比如,如果说用户最近只有酒店订单,没有机票订单,那么是不是他更可能会咨询酒店X?或者说用户在外呼之前,浏览了他的酒店订单,是不是也更可能会咨询酒店X?

也就是说,我们可以基于用户订单或用户行为,构建一个模型去X用户意图,菜单的排序可以根据这个X函数来决定:f(用户订单,用户行为)=要咨询的X用户订单用户行为要咨询的X这个问题本身是有一个最基本的样本闭环在里面的,你可以X用户键入的数字验证模型的准确率。

这样一来,随着样本的增加,模型X准确率不断提升,也就意味着会越早击中用户的意图,从而减少用户的滞留时间。

当然,这里面可能需要有一个泉衡,如果是咨询次数比较多的用户,会对菜单顺序有一个肌肉记忆,频繁地变更菜单排序反而会扰乱他的xí惯。所以系统优化时,要考虑一段时间内确保顺序不变。

不过这些细节很快就变得不重要了,因为我们的客服接线系统马上将要迎来再一次进化——X分liú替代菜单分liú:

策略产品经理如何创造价值

近几年如果你打过X等大型企业的客服X,会发现已经不再是导航菜单了,而是直接让你说出要办的X,系统XX识别,直接将你分X专门的坐席去了。

这样一来,当X识别能力足够强时,过去的多级菜单分liú过程一下子就被缩短了。而且你会发现,之前做的用户意图X模型也并没有白做,它可以恰好嵌入到引导语中去引导用户:“请说出您要办的X,例如酒店退订”。

那么整个这一条路径下来,从最开始的分工,到菜单分liú系统(机器)替代接线员(人工),再到X分liú(新技术)替代菜单分liú,我们不断地X挖掘效率差,减少了人力成本,优化了用户体验,创造了价值。

而且这里面还有一个特别X思的事情,你会发现,诶?我一个客服接线系统,居然做着做着就做成了一个搜索系统:

用户的X被识别成文本(query)后,我需要将这个文本背后的用户诉qiú(意图)识别出来,导航到要办的X坐席那里去(搜索结果);搜索之前要X引导语(搜索提示),如果识别或搜索不出来还需要做兜底(无结果页面)……

所以,策略产品经理其实是一个比较抽象的Title,许多能力也都是相通的,各位负责X的朋友不妨放宽对领域的X,多给我们这些打X一些机会吧。

2. 自动化数据X

第二个案例:来自一个自动化数据X的场景,聊一聊策略迭代过程中一些非技术、非X的难点。

这样的场景比较常见,例如自动化Push、短信召回、广告投放等。X起步的时候,基本上是人海战术,即由运营同学在海量的数据池中X画像数据,筛选出精准投放的目标去做召回或投放。

常见的画像诸如“25-35岁”、“高收入人X”、“最近一周有交易”等用户属性、行为简单画像信息。

不过随着画像做得越来越细,画像数量越来越多,运营同学如果还想X这种简单的画像筛选来提升转化率,工作量会变得非常大。而且,随着深度学xí的介入,后期的一些特征已经无fǎ用画像语言描述了。

所以这时候就需要切换到一些自动的、模型化的系统来做投放,这也是一种挖掘效率差的方fǎ。

策略产品经理如何创造价值

但这里面就有一个问题在于,对于运营Leader来说,提高人效是好事情,但你的模型准吗?可别影响到我的KPI——转化率了啊;而对于一线运营同学来说,也可能会有疑惑,你这个自动化投放系统上了,那还要X啥呢?会不会缩减团队裁员了?

因此,怎样说服整个运营团队,切换到自动化系统来,是一个不大不小的难点。

在这样的情况下,我们选择把系统做成了一个帮助运营投放的辅助工具。当运营同学提取了待投放的数据池之后,这个工具可以将数据池中的所有数据,进一步按模型X的转化率从高到低排序依次投放,同时X投放后的转化率报表。

也就是说,运营同学原有的工作liú和结果不变,这个工具只是以一个支持、X者的角sè协助运营决策:

策略产品经理如何创造价值

随着工具的使用,运营Leader发现,这个模型还蛮准的,每次从报表上看,确实是大致按X的转化率成交的,于是逐渐就把整个投放工作都交给系统去做了。

而且,这也并不意味着一线的运营同学就没工作了。

实际上,除了原来的投放工作变成了监测系统投放后的报表以外,节约下来的人力资源被安排到了许多原本计划做、但没有时间或优先级去做的事情上,例如新产品的接入与冷启动、用户的二次转化、运营指标X搭建等等。

至此,我们从运营团队利益出发发起沟通,顺利完成了从人工到系统的替换,实现了价值的创造。

三、策略产品创造价值的演进路径

最后,我们再来总结一下,策略产品创造价值都有哪些常见的演进路径。

策略产品经理如何创造价值

第一条路径我称之为函数迭代,典型如一些营销投放、金融风控等场景,最开始都是用一些简单的分支逻辑来构建策略,这些策略本质上是一种分段函数。

在最优化目标的前提下,这些分支逻辑不断组合,节点也不断扩充,这种组合与节点扩充的过程实际上就是一种决策树模型的构建过程。

随着X的发展,分支和规则越来越多,增加一条分支或规则的边际成本越来越高,边际收益也越来越小。

这时会选择依托过去X上累积的样本,构建一些由复杂函数组成的模型(如深度学xí模型),来整体地提升收益而不是继续叠加单个规则,从而追qiú更高的ROI。

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第二条路径我称之为liú程chāi分,我们不一定要一上来就去优化整个链路,而是可以将X从liú程上chāi分,去尝试在其中某个环节提升效率、挖掘效率差。

例如上面提到的客服接线系统案例,可以将用户呼入的过程分为接线分liú和X咨询两个部分,然后对前者做进一步的效率优化。

又例如一个智能电销的系统,也可以chāi分为破冰+产品介绍+引导交易等几个liú程,前面破冰甚至产品介绍的部分都是比较机械化的,可以用电销机器人去替代。

当判断用户成交意向较高时,再转接到人工X去引导交易。

之前文章聊过的外mài配送问题也是类似,送外mài的过程可以分为商场取餐+沿途送餐+小区配送,那么对于场景相对简单一些的商场和小区,美团也正在尝试用机器人进行配送。

策略产品经理如何创造价值

第X路径我称之为问题转化,有一些X问题,直接去优化难度相当大,也不容易做liú程chāi分,那么这时可以考虑将其转化为一个更容易优化的新问题,近似地去解决原问题。

例如货车自动驾驶是一个非常复杂的问题,直接去实现这样一个L5级自动驾驶,要面对的路况可能是非常复杂的,可预见的五年十年都不一定能够实现。

但是,如果将这个问题,转化为一个货车后车跟车问题,问题的复杂度一下子就降下来了。对于后面的车来说,面对的路况基本上是固定的(前车X),只需要跟紧前车就好了:

策略产品经理如何创造价值

因此,这样的方案是一个能够更快落地的商业化解决方案,假设一个货车车队有5辆车,头车安排一个司机,后面的车都是自动驾驶车辆,那么相比过去的5个司机,也带来了高达80%的效率差提升。

类似地,过去做搬运机器人,如果放任机器人满地瞎跑,那么这是一个二维平面上的多智能体协同调度问题,复杂度很高,而且还要考虑到各种碰撞检测和异常处理问题,影响效率。

那么最快落地实现商业化的AGV搬运机器人是怎样的呢?

如下图所示,我们可以在地面上均匀地贴上二维码,机器人行走时X识别二维码,在地面直走,这样一来就变成了一个在网格矩阵做路径规划的离散问题,极大地简化了问题的复杂度。

策略产品经理如何创造价值

所以,当我们回过头来看,过去市面上关于“功能产品经理”(也有被称为“古典产品经理”的)与策略产品经理的区别,有没有功能设计上的差异、要不要投入设计师资源,这些只是表面;本质上来说,其差异在于创造价值的方fǎ不同。

对于策略产品经理来说,其创造价值的方fǎ总结起来就是:因地制宜、评估ROI、选择合适的路径、挖掘效率差。

以上,是此次分享的主要内容。

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