策略产生的背景
1.随着流量红利的消失和产品同质化日趋严重，如果想更多的占用用户时间，就需要满足用户个性化的需求，这就导致策略的诞生。策略具有复杂和易变的特点，所以策略产品经理这个岗位就逐渐诞生了
2.产品经理工作的分工变得越来越细，随着行业发展以及产品经理从业人员的急剧增长，需要更精细化的分工来提高效率，所以有了商业产品经理、增长产品经理、用户产品经理、策略产品经理、后台产品经理
什么是策略
一种解决问题的手段，实现某个目的。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。
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
策略的意义
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。
策略的应用场景
1.当某个功能流程涉及到前后台数据抓取和分发逻辑时；
2.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；
3.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；
4.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。
策略PM VS 功能PM
传统的产品经理主要是进行用户画像，然后抽象出主要目标用户，然后为这类用户做设计；而策略型产品经理主要是在信息过载的情况下，为用户提供个性化的推荐服务，服务于用户个性化的需求。
两者的共同点就是都是为了提升用户体验并服务于结果（比如阅读时长）。
策略PM VS 数据PM
某种程度上来说，策略产品经理是数据产品经理的延伸。
策略PM的基本素质
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
策略PM工作四要素
1、待解决问题：就是这个策略是要解决什么问题？
2、输入因素：影响策略的相关因素有哪些？这个要从用户使用场景出发，拆解的越细越多越好。相关因素能拆解多少，要看产品经理对业务、对用户的理解能力和对场景的拆解能力。
3、计算逻辑：策略的设计部分了，包含逻辑结构、触发条件、计算公式、展示效果等。
4、输出效果：就是达到理想状态后，用户会看到什么效果。或者系统计算的结果是什么样子。
以今日头条为例：
待解决问题：如何从大量候选内容中找到用户最喜欢的内容。
输入因素：用户喜欢这件事情可能会受到哪些因素的影响。比如画像标签（性别、年龄、职业、所在地等）、行为标签（比如说他喜欢给点赞收藏哪一类的文章，哪一类的文章阅读时长较长等）......
计算逻辑：实际工作中这个计算逻辑主要由策略RD开发给出，就是所谓的算法，其实PM也不用关心里面的细节，但是你要清楚里面大概的思路。
输出效果：所有的候选内容按照用户喜欢度从高到低排序，得到用户最终看到的feed流。
分析来源：BOSS直聘JD
搜索关键词：策略产品经理
筛选策略：1-2线知名互联网公司，去除内容策略、广告策略相关职位，共计12个JD
总结
市场上对策略PM的需求不少，但不如数据PM的职责明确、集中，会细分为不同的策略：推荐策略、搜索策略、内容策略等，因此对资格要求也不尽相同。
策略设计、落地、迭代的主要目的还是促进业务的持续发展，发挥产品核心价值，加强产品创新。
具体工作基本可以总结为策略的“全生命周期管理”，策略的设计、落地、跟进、迭代，以及整个策略体系的构建；对PM算法要求较高的岗位会包含建模分析、提供建议等
主要职责
1、策略体系建立：结合业务场景，设计策略体系，包括量化体系、推荐策略、搜索策略等
2、策略优化：
（1）深度分析和挖掘用户行为数据，制定和完成产品策略，并为改进策略提供依据；
【进阶：对用户能力进行建模和分析，提供诊断和合理建议】
（2）配合算法研发，跟踪产品形态和数据，通过跟进ABTest等方式促进策略迭代，评估策略效果并不断优化。
3、策略产品：调研规划、产品设计、策略制定、开发落地
4、业务应用：构建用户成长体系，实习那用户行为价值分层，对不同层级用户执行价值及活跃管理策略
任职要求
数据：对数据敏感并有很强的洞察能力，快速从繁杂数据中发现问题，极强的业务学习能力，能够把数据和业务紧密联系，良好的数据分析和解决实际问题的能力
工具：熟练mysql、数据处理工具，熟悉常见的数据分析和处理方法，会写科学的上线效果评测
经验：策略、推荐、搜索、数据挖掘相关产品项目经历；建模分析经验
专业：统计、数学、计算机相关专业优先
性格：思维敏捷，做事心细，有良好的文字表达能力和逻辑思维能力，较强的学习能力，自我驱动力强，具备优秀的合作沟通能力
