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策略产品经理与算法工程师如何协作
2022-02-28 11:37:05

前几天有训练营同学提问:

策略产品经理在工作中如何和算法工程师有效沟通,需要掌握哪些有用的沟通技巧和技能?

我估计很多朋友都会有类似的疑问:

  • 策略产品经理是不是就是搞算法模型的?

  • 如果是这样,那么他们和算法工程师有什么区别?

  • 如果不是,那么他们怎么和算法工程师合作?

这些其实都是对策略产品经理这个岗位不了解的原因导致的,所以今天我们就来聊一下,策略产品经理到底在实际工作中如何与算法进行协作,他们各自的工作侧重点又在哪。

首先,我们先来看一下算法工程师。

其实算法工程师也是开发工程师的一种,所以他们的工作很聚焦,就是coding,为产品方案提供实现手段和方法。

因为算法的特殊性,每一个算法模型背后都会对应一个收敛目标,而通常实际工作当中,这个目标又是业务目标,所以相比一般的前后端开发工程师来讲,他们除了保证不出现BUG,按照产品方案去coding,更需要去理解业务目标,及目标的组成

什么意思?

举个例子,比如在排序当中经常用到的CTR预估的算法模型,他的目标很简单,就是预估每个推荐或者排序结果的CTR,所以作为算法工程应该了解当前场景下CTR的计算口径、统计方式,以及内容有哪些维度信息可以给到参考,这些信息在业务维度的含义是什么等等。

这可能是前后端工程师不会去做的。

其次,我们再看一下策略产品经理。

关于什么是策略以及什么是策略产品经理,其实之前都有提到过。

关于策略产品经理,大家首先要有这样一个认知:策略产品经理首先他是个产品经理,所以,策略产品经理不是搞算法,搞模型的,发现业务、用户面临的问题,基于问题产出正确的方案,这种方案通常是通过数据的应用的方式,进而提升业务的核心指标

最后,我们再看看策略产品经理如何与算法工程师进行协作?

我会把这两个角色的协作分为两个环节:输入和输出

输入上,主要是业务维度的一些前置信息的输入上,主要包括以下几个方面

1. 目标同步

策略产品经理要及时同步当前场景阶段性目标的指标及其定义,尤其是在以算法模型为主的策略产品当中,这很重要。

比如拿短视频来举例,你当前的目标是追求播放时长,还是短视频点击率,这个对于算法同学训练模型至关重要。

2. 数据同步

首先,我要跟大家讲一点的就是:我们大多数人对于算法的爱是神秘的,认为算法是无所不能的,但其实并不是所有的策略都是通过算法模型来落地的,有时候规则的效果反而要优于算法。

这个大家可以慢慢体会,往后我也会写一篇文章聊一下这个事情。那么在不用算法模型落地的策略当作,策略产品经理需要给到算法哪些输入呢?

主要是在数据上。

参与规则计算的数据处理:数据量、数据时间窗的选择,脏数据的处理,数据加工以及数据时效的定义。

举个例子。你要使用用户的浏览数据来猜测用户的偏好,那么所有的浏览数据都需要用到么?明显不是,比如用户浏览1S很可能就不是一个正常的浏览,那么你参考它就不能得到准确的用户偏好。所以,这里其实有一个有效浏览的概念,那么如何定义有效浏览就是策略产品经理需要做的事情。

在输出上,算法与策略产品经理的主要协作点在于模型的效果评估上。

算法工程师可能更关注算法本身的好坏:比如准确率,召回率,AUC曲线等等;

策略产品经理则更关注算法模型在业务指标上的收益,所以基本上所有策略都会进行AB测试,观测核心指标的收益是正向,还是负向。

所以这里还是要说那句话:无论是规则还是算法,不管是白猫还是黑猫,能抓住老鼠的就是好猫


夏唬人
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夏唬人
夏唬人
发表文章57
京东/美团/阿里策略产品专家。《策略产品经理,数据赋能业务》作者
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策略产品经理与算法工程师如何协作吗?
考虑一下
很遗憾,羽毛不足
我知道了

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