1 信息架构

  • 选择合理的解决方案：
    • 搜索系统
    • 推荐系统
    • 分类系统：1）类型的多样性、内容的模糊性、用户的差异性;2）多级分类要符合MECE原则;3）精确分类法前提是用户对划分标准非常认可：字母、时间;4）主题分类法：人文社科、经济管理;5）任务分类法;6）受众分类法;7）隐喻分类法：回收站、客服中心
    • 导航系统：导航具有系统性，所有页面都需考虑导航需求，导航需要符合系统的场景感，导航需要保证灵活性。1）传统PC端导航：全局导航、局部导航、情景化导航（正文中的链接等）、辅助导航（网站指南或索引）;2）移动端导航：全局底部导航栏、局部导航折叠、局部导航简化、局部导航碎片化、情景式导航（模态弹窗）、辅助导航
    • 标签系统：用于分类、导航、数据分析。标签的设计原则：消除歧义、相互联系、适度开放
  • 符合一般用户认知
  • 可视化的方案
  • 以人为中心的设计：认知心理学和行为心理学
    • 采摘模型
    • 珍珠生长模型
    • 7+-2法则
  • 系统容错设计
  • 合理的信息反馈
  • 系统的可扩展性
  • 关于设计准则的准则：所有的设计准则都可以违反

2 数据分析

数据驱动决策的常规流程：

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数据埋点的评估有两个层面：

  • 宏观数据质量主要看三个方面：数据丢失率、数据更新频率（实时更新、次日更新）、数据来源和维度
  • 微观层面：保证具体埋点的可靠性

选择指标的准则：可收集性、可理解性、可比较性、基准比率、可执行性、少即是多（关键指标要少）

数据分析的核心方法：

  • 可信度分析：增加数据统计的流量基数、增加数据统计的时间、增加对照组进行A/B测试
  • 趋势分析：环比、同比、定基比
  • 数据细分：分时、分渠道、分用户、分地区
  • 数据对比：孤立数据不能说明任何问题
  • 转化漏斗
  • 集群分析
  • 数据预估：极限分析法和类比法
  • 综合分析
  • 归因：相关性和因果性，归因的类型：宏观数据归因和微观数据归因

3 机器学习

4 用户运营

用户运营是一个依赖产品、技术和运营的综合课题，目标是通过一系列手段提升用户的生命周期价值，包含了用户的衡量、监控、留存、召回、变现等多个环节，能对产品策略产生重要的影响。

用户价值衡量

  • 客户关系管理指标：用户生命周期价值（LTV，life time value）、重复购买率、净推荐值（Net Promoter Score，NPS）
  • 线上行为指标：在内容领域最核心的指标用来衡量内容表现，比如点击率、阅读深度、阅读完成率等。在社区产品中最核心的指标用来衡量用户关系，比如关注率、粉丝数、好友数等。在电商领域最核心的指标用来衡量交易情况，比如成交量、成交额、UV价值等

不良数据和良性数据

NPS数据分为三类：NPS分数、NPS分数下的用户主观意见、NPS分数对应的用户相关信息

用户筛选

  • 人工规则
  • RFM模型：交易时间间隔、交易频次、金额
  • 算法筛选：用一批用户去筛选另一批用户，用用户标签去筛选用户

    用户留存

  • 创造用户价值
  • 定期举办运营活动
  • 自动化留存

    用户召回

  • 常规召回：利用用户在产品留下的核心资产
  • 广告召回
  • 营销召回

    用户变现

  • 会员
  • 广告
  • 电商
  • 游戏

    5 用户中心

    KANO模型将需求分为五类：基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异型需求、反向型需求

  • 注册用户
  • 会员体系
    • 给用户真正有价值的物质利益
    • 给用户真正在意的尊贵感
  • 客服系统

6 搜索系统

  • 词库

  • 倒序索引

  • 处理用户输入：分词、停用词、同义词和自动纠错
  • 内容筛选
  • 结果排序：文本权重、业务权重、用户行为权重、个性化因子、汇总排序
  • 搜索交互功能：热门搜索、自动补全、历史记录、自动纠错、高亮显示、相关词推荐、特殊词定制、自助排序、筛选器、空白页引导

搜索系统的评估：

  • 客观指标：搜索转化率、搜索跳出率、搜索损失销售额
  • 人工评估指标：召回率、准确率、F值
  • NDCG

数据系统是搜索系统搭建和迭代的基础，具体分三步：

  • 存储数据：搜索流量来源、搜索流量数据和搜索转化数据
  • 查询数据
  • 分析数据

7 推荐系统

  • 基于内容的推荐
  • 协同过滤的算法：余弦相信度、关联规则，基于内容和基于用户的协同过滤
  • 基于标签的推荐算法

隐语义模型（Latent Factor Model，LFM）–>机器学习

8 信息流系统

  • 信息加工策略：时间轴、重力算法、二级传播、亲密度算法、个性化算法
  • 信息流更新机制：固定排序、整体更新排序和上下更新排序
  • 规则类信息流设计：时间衰减法、对数衰减法、评价排序法、概率加权法
  • 个性化信息流设计：从规则算法到机器学习、用户冷启动、及时反馈、内容冷启动

9 线下交易匹配系统

线下交易是指用户通过在线产品购买线下服务，这些线下服务的提供者具有流动性，且需要与用户在线下接触才能完成服务。比如外卖服务、网约车服务、搬家公司、保洁服务、共享单车、分时租赁等

  • 资源排他性
  • 时空不匹配
  • 系统公平性
  • 系统开放性
  • 服务敏感性

10 产品逻辑之美

人的决策：非理性的决策、有立场的决策、信息不完全的决策

产品经理的逻辑包括5个方面：

  • 基础产品逻辑
  • 数理逻辑
  • 产品思维逻辑：知道什么是事实，什么是假设，什么是结论；知道事实是否充分，假设的依据是否可靠，结论的逻辑链是否通顺
  • 业务逻辑
  • 系统逻辑

参考

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