策略產品黃金四步法：
「待解決問題」：首選明確要解決的問題，必須要具體，不可籠統，否則策略方向會出現偏差；
「輸入」：即從【用戶-場景-行為】維度出發，不同場景下用戶可能的行為，此作為策略的輸入；
「計算方式」：需用清晰的邏輯關係來表達，可配合流程邏輯關係圖，必要時可直接給出計算公式；
「輸出」：結果輸出。
在次筆者將自己有關策略產品的學習與理解，為大家做一次輸出，希望能夠幫助到對策略產品感興趣的童鞋們。
下面，筆者以視頻內容精準推薦為例進行分享。
背景
在視頻結束後，首屏往往會有6個其他視頻的推薦。現在，筆者按照策略產品工作方法論，分析這一視頻推薦策略，來系統介紹策略產品的工作方法論：策略產品四步法。
示例場景：下圖是某視頻網站在某電影結束後，播放界面展示的6個推薦視頻。用戶點擊相應位置，即可觀看相應視頻
1. 待解決問題
注：待解決問題，必須定義出清晰而精準的目標，否則將會導致策略方向出現偏差。原則上，一個策略，只解決一個問題。
此處待解決問題，筆者將其定義為：
視頻結束後為用戶推薦最貼合其胃口視頻，增加觀看時長。
2. 輸入（哪些因素會影響目標的達成）
注：影響因素，作為輸入步驟的關鍵環節，儘可能發散思維，細緻思考。具體思考方式可採取金字塔原理，先思考一級維度，然後二級維度，三級維度……，注意同級維度之間要互斥，不可出現交叉或包含被包含關係，儘量做到窮舉。此處分析越細緻，對於後續計算和輸出關節越有幫助。具體工具可採用腦圖或excel等均可。
如下圖即為筆者整理的視頻放映結束後，影響推薦精準性的相關因素：
（右擊，在新標籤頁中打開即可查看大圖）
3. 計算邏輯
計算邏輯指上述所列舉的各要素，在一定的場景下，採取什麼樣的邏輯關係，相互組合，互相作用，它們直接影響最終結果產出的準確度。
計算邏輯的表現樣式多樣，並不侷限，可用邏輯表述或邏輯公式，甚至是複雜的多元函數等。如果在邏輯關係中，涉及到相關概念，則需要對概念進行詳盡說明，這和PRD一個道理，其實就是PRD的一部分。
在計算邏輯這一環節，需要細緻闡述整體邏輯，邏輯關係與邏輯要素細節，要做到提交到相關干係人手中之後，對方能夠看得懂、易理解、可執行。如果涉及到比較複雜的計算公式時，比如函數，可以和RD部門合作完成。
3.1 邏輯模型
邏輯模型在實際工作環節中可有可無，它作為整體邏輯，是首要呈現給別人的內容，起到提綱挈領的作用，也就是金字塔原理的頂部內容，讓別人清晰的知道，接下來你要表達什麼，以及為什麼這樣表達，它有助於相關同事們從宏觀上理解你的思路。
邏輯模型完全由你自己定義，目的是思路闡述，此處避免過於細緻，要防止陷入細節。
3.2 邏輯執行流程
對於複雜的執行邏輯，推薦用流程圖來表述；簡單的邏輯，幾句話就能表述清楚的，直接文字描述亦可。
下面為筆者所整理的執行邏輯。
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3.3 賦權項與賦權值(附表)
此處引用賦權項與賦權值的概念。
賦權項：指包含但不限於用戶交互動作，所涉及狀態等，每一個賦權項均對應一個賦權值。即，當賦權項發生的時候，即可獲得或減少相對應的分值。
3.4 計算公式
公式一：匹配度計算
與當前視頻匹配度(D)=候選視頻標籤數 ÷ (該候選視頻標籤數+在播視頻標籤數）
與歷史視頻匹配度(L)=候選視頻標籤數 ÷ (該候選視頻標籤數+歷史畫像標籤數）
整體匹配度(P)=D+L
（注：公式中分母中標籤數量為去重處理後數量。）
公式二：偏好度計算
偏好度=（候選視頻標籤A賦權值+標籤B賦權值+標籤C賦權值+……+標籤N賦權值）÷歷史標籤總賦權值
注：
候選視頻標籤賦權值調取歷史畫像中相同標籤的賦權值，即候選視頻標籤A，則A的賦權值等於歷史畫像中標籤A在所有過往操作中所累積的賦權值；
歷史畫像中所有標籤數值，均為歷次操作所賦權數值的累加總和；
標籤賦權值參照附表一；
若平臺無法更新歷史賦值規則，則按照平臺既定規則賦值。
公式三：新熱度計算
新熱度計算方式，延續平臺既定熱度和新鮮度排序規則。
3.5 內容反差界定
內容反差界定，屬於整體策略方案的補充說明，可使整體邏輯推導過程和結果更加嚴密，具體工作中，補充內容視需要而定。
詞語釋義：內容反差界定，指基於既定規則，系統自動識別不屬於當前內容關聯推薦範疇的內容。
如何識別反差邊界：
（1）基礎用戶畫像：年齡、職業、性別等
示例場景：如當前用戶為一名38歲油膩大叔，絕對不可能喜歡動畫片。當賬戶出現大量動畫片的時候，則可基於年齡畫像，將動畫片列為反差內容予以排除（也許是用戶的孩子在看動畫片）。
（2）內容類別
不同類別內容，不可出現在當前內容關聯推薦列表。
示例場景：當前內容分類為電影，則電視劇、娛樂播報、動畫片、紀錄片、體育視頻等不同類別內容，不可出現在關聯推薦列隊中。
結論：內容推薦，首要原則要基於當前內容所述第一維度來區隔劃分，不可出現不同品類維度內容較差關聯推薦現象。
4. 輸出（結果）
輸出部分，作為整體策略工作的最後一個環節，屬於結果產出。再具體工作中，策略PM們所做的工作，一般截止到上述三步，第四步結果自然便產生了。
但結果的產出，並非意味著工作的結束，這僅僅只是開頭而已。策略，本質上，屬於一種探尋性的解決方案，在複雜多變的問題環境面前，解決方案永遠無法做到完美，所以，策略產品也永遠沒有止境。
在解決產出後，策略產品們首先需要做的是，進行效果迴歸，及時跟蹤實際效果，然後開啟永無止境的循環迭代。
另外，為了防止問題的發生，可將策略結果的輸出，採取A/Btest方式，在策略方案優化迭代的基礎上逐步覆蓋用戶群。
寫到最後
策略產品對於互聯網產品領域來講，雖然已經不算一個新的概念了，但它的普及也不過一年左右的時間，也算是一個較新的產品工種。做一名策略產品經理，並不是那麼容易的一件事情，它對PM的綜合素質要求較高，門檻自然較高。
策略產品經理，不同於功能產品，雖然和數據產品有一定重合，但亦有差別，究竟什麼是策略產品經理，以及如何做一名優秀的策略經理，請待筆者後續繼續為大家分享。
