编辑导语:对于大多数产品经理来说，产品战略的布局是他们工作的重中之重。产品战略主要对产品结构、产品功能、市场投放和产品定位进行战略安排。笔者根据自己的工作经验，总结了一些常用的策略和方法。让我们来看看对产品策略感兴趣的朋友。

最近工作重点是处理数据，各种数据呈现和内部挖掘都要做策略，加上之前产品策略的经验。所以总结一些常用的策略和方法是个不错的主意。

结合实际工作场景和经验，将从以下几个层面进行:

当然，这种拆分是基于个人经验，不一定合理。其实会有很多重合的地方，这只是冰山一角，所以学什么都不晚。

在实际工作场景中，我们经常会遇到各种需要拍脑袋的场景。定性成分占比较大，除了基本的服务性能，很难定量评价。

比如我们在给作者评分的时候，往往会在作品数量、播放数量、粉丝数量、互动数量之间纠结。谁更重要，有多重要？

经过热烈友好的讨论，决定“播放量>:粉丝量>:互动>:工作”，那么各自的权重是多少？

哎，祭出一个“4-3-2-1”的圣诞树阵型，分别给它0.4、0.3、0.2、0.1的权重——这一幕已经看过很多次了，历史不会重复它的事实，但历史会重复它的规则，欢迎对号入座。

这里我们推荐层次分析法:

充分利用人的分析、判断和综合能力，广泛适用于结构复杂、决策标准多、难以量化的问题。层次分析法主要与专家调查结合使用，以提高评价体系的可信度。

总体框架如下:

具体实施步骤就不详细进行了。可以参考具体案例。

以后遇到定量定性的问题，不妨试一试。

世界是动态的，我们遇到的各种场景和数据都在不断进化，它们的进化不是孤立的，基本上都是基于之前的变化，包括众所周知的阶梯点和各种排名:

这里通常采用以下想法:

随着时间的衰减，最著名的是艾宾浩斯遗忘曲线和半衰期的概念。当处理过去的数据时，这种给定的指导通常是衰减和重量减少:

基于对抗的迭代改进，我们不得不提到ELO算法。简单来说，就是根据双方的预能力值来评估对抗的预期性能，如果实际性能比预期好，那么能力就会得到提升。

反之，能力下降，这很简单，但在各种竞技场景中被广泛应用，比如国际象棋计分、FIFA国家队排名以及Dota等电竞游戏。

以国际足联的积分为例，可以简单了解一下(截图来自国际足联官网):

基于ELO算法的思想，我在负责教育项目知识点掌握的时候做了一个大胆的尝试:

其实我们可以把解题比作人和试题的对抗。人的能力其实可以看作是对知识点的掌握，而题的能力可以用试题的难度来表征。所以基于这样的思路，我们对整个知识点的掌握做了大版本更新，整体效果反馈比以前更准确。

另外，我也在思考同样的方法是否可以用于作者的挖掘。初步想法是:

可以代表一个作者的阅读影响力、互动影响力、创作影响力等等。以阅读影响力为例，作者在上一个周期的阅读影响力可以用来估计他在下一个周期的阅读影响力表现(比如平均每篇文章的阅读量可以全局归一化)。如果实际表现好于预期，阅读影响力会增加，否则会减少。最后会对多个因素进行加权整合(之前的量化方法可能会派上用场)。

在处理数据的时候，有基本的概率论和梳理统计学知识做支撑是必要的，也是必然的，否则我们会一直秃顶，一切都是理所应当的。

在数据处理过程中(其实产品的逻辑是一样的)，有三件事:

是什么，为什么，怎么做？

因此，基于这三件大事，分别要做的是用描述性分析描述现状，用验证性分析探究原因，用探索性实践指导后续工作，上图也有简要概括。

目前游戏整体正在推送内容带上发布。一般我们会和被采访的同事或者学生讨论这个，如何论证看过游戏内容的用户在游戏中是活跃的或者消费更多的。这里就不赘述了。有兴趣的可以一起讨论。

这个单独出来，主要是因为在过去的工作场景中经常遇到，感觉特别有用，所以请大家推荐一下好的。

这是啤酒和尿布最著名的例子:

67%的顾客购买尿布和啤酒。

超市里有一个很有意思的现象:啤酒和纸尿裤一起摆在货架上卖，看起来是毫不相干的事情。为什么一起卖？

原来，在美国，女人经常会指示丈夫下班后给孩子买纸尿裤，丈夫买完纸尿裤后，大都会顺手买一瓶自己喜欢喝的啤酒(可见美国人爱喝酒)。

商家通过对一年多的原始交易记录的详细分析，发现了这个神奇的组合。于是毫不犹豫地把纸尿裤和啤酒放在一起销售，通过它们的关联性，促进了彼此的销售。“啤酒和尿布”的故事曾经是营销界的神话。

在以往的教育场景中，在对试题进行详细分析时，通常会对知识点、模型方法等维度进行拆解，总结出经常一起出现的知识点，以及一起出现的知识点和方法，在知识图谱和相关试题推荐中起到关键作用。

基于以上个人实践经验和闲暇思考，我做了一些整理，越来越觉得“学好数理化，走遍天下都不怕”。

整体梳理比较浅，希望和大家交流探讨，借助讨论碰撞和不断实践，不断修改完善。

作者:youngyue，腾讯IEG高级产品运营

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