通过总结策略产品经理的招聘JD后，笔者整理出这个岗位的三大内容，分别是定价能力、业务匹配、上下游。具体的内容来看正文吧。
本文从招聘策略产品的job description，整理出3大内容，并根据我的经历详细描述，希望对想转型或刚入门的同学有所帮助。比较粗浅，欢迎指正~
定价能力可以换成任何其他的策略能力，如分单、推荐等。
01 定价能力
当前互联网的基本都是解决效率问题，因此大部分公司的策略产品，目标是提升效率。比如美团点评和滴滴出行的分单，头条和微博的feeds推荐，以及淘宝京东的商品推荐。
但凡涉及到供应链深处，参与了商品的价格和库存，定价能力的建设成为核心。
定价能力来自哪？
在不同的定价方式中，能力的建设无非来自两处：技术和人工。
技术是指你的定价方式确定之后，所建设的系统，针对不同单品提供价格的基础能力。人工，则是系统搭建、优化和迭代的专业知识和市场信息的获取能力。
技术能力的建设，最基本的是利用海量的数据，打造基础模型。并设定定价的目标，比如提升成交转化率，明确约束条件，设计对应的业务模型。
人工能力的建设，一是将领域内的知识系统化、线上化，并将部分知识特征化，作为模型的输入；二是搜集市场的反馈，作为模型输出的校正。
用做菜举例不太恰当，但也可以简单比方。基础模型就好比基础的食材，业务模型就是一道一道的菜。
食材的新鲜程度，决定了菜肴的菜色和口感。人工能力，就是尝下味道，加点盐，或者针对客人的特殊要求，放弃葱花或者香菜。
因此，模型覆盖面广，解决大面问题，人工对信息响应快，解决极端问题。
在实际的业务场景中，可以针对不同的问题，合理利用模型和人工，搭建出不同的定价机制。
02 业务匹配
重业务的公司，要求策略产品必须能从业务中发现和挖掘问题，并设计不同的定价能力去匹配业务不同阶段的目标。
怎么才算是深入了解业务呢？
第一种方法，是到业务中去，实地陪访评估师，了解作业流程中采集了什么数据，处理了哪些信息，哪些被漏掉了，哪些是关键。我们提供了什么，又缺失了什么。
第二种，是到更大的市场中去，调研竞对在每一个环节是如何处理。他们的考虑是什么，是否可参考。个人车主、车商、4S店他们又都怎么玩。
策略产品平时很容易陷入无限的数据，甚至在反复考量评估指标的合理性。适时的抬头看路，可以更好的脚踏实地。
认识到业务发展的阶段性，是在被不停的迭代和业务各种需求蹂躏的时候，必要的清醒。
如何在不同阶段，配合业务进行定价能力建设呢？
为了规模，准确率和召回率都可以在比较低的范围，可以快速获取大量数据，作为下一个阶段的迭代基础。
降低成本/提升利润，需要在模型和策略设计中，增加成本/收益的控制项。这里最关键的是细项的拆解和机制的映射。涉及敏感内容，就不展开。
最难的是，如何站在上帝视角看问题。
可以假设自己有一双洞察世事的双眼，能看透不同的角色在流程中的定位，他们的心理，利益关系，以及在每一种情况发生时，他们将作何选择。
03 上下游
定价能力的上游，是数据和信息的获取和清理的通路和产品化建设。
商品的基础数据，是一个电商公司的基本。如何从属性数据中提取到关键的特征，或者优化特征的权重，是需要反复的调整和数据分析，并加以业务判断。
线上的转化漏斗，如uv、pv、click、clues等信息，表达了用户的意愿。去掉异常值，使用这些数据进行线上转化的判断，是常用的规则建设基础工作。
线下的数据，如智能钥匙柜、场地的摄像头，销售系统中的工单、带看等状态，都是可以用来作为用户反馈的数据。需要进行通路的建设和数据埋点。
数据的覆盖度和准确率，决定了它们的可用性和权重。
既然如此，上游的数据建设具体是做什么？
如何将杂乱无章的数据结构化、有机关联，并且以一定的组合和权重出现在模型的建设中，是策略产品经理的基础工作。
市场信息和人工领域的知识，作为基础的特征建设，需要建设独立的机制，并因此设计产品功能和流程，保障数据的采集及时性和准确性。
对于初级的策略产品经理，日常工作中一大比例，是处理模型同事发现的异常数据，发现这些数据背后的流程问题或者数据存储漏洞，及时进行fix。
策略上线的时候，也需要特别关注历史数据的处理。增加新的字段时，需要对历史缺省数据的补充，和它关联的数据，需要review，然后一一处理。
模型迭代过程中，通过badcase分析，也可以发现模型在不同维度上的表现，有时需要根据具体的业务问题，新增字段进行模型迭代。
下游闭环的建设，又是干嘛呢？
其一，是定价策略对应的各环节适配。价格调整后，用户端对用户应该展示什么价格，客服系统的系统、销售工具，店长的操作系统，都应该怎么调整。
其二，是将定价能力作为决策辅助和基础能力，进行产品化输出。换一个角度看，也是推进定价能力在各环节发光发热，将产出最大化。
这里最难的是，定价作为一个基础，应该在业务漏斗中扮演什么角色，策略产品需要判断，什么是决策辅助信息，什么是基础能力。
策略产品经理的日常工作很容易就陷入到一个又一个大坑里。需要拥有一个全局的视角，随时都知道自己在哪，清晰地知道自己在做什么，要拿什么结果。
什么时候该深入，什么时候该放弃，哪里需要优化，哪里可以根据情况抽离。都是需要长期积累业务敏感度和反馈sense。小可也是刚刚入门，就发现太难太艰深。
涉及工作内容，很多东西没有详细展开，点到为止。
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题图来自PEXELS，基于CC0协议
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