杭州小程序开发公司推荐_如何与算法协作
2021-03-27 00:26:37
杭州小程序开发公司推荐_如何与算法协作
在建立起概率的认知,明确算法不是万能的,一定会出错的情况下,我们似乎可以更加心平气和的思考:自己如何与算法协作,才有可能带来业务上的收益。
 
我个人的观点是:明确场景、定义目标、输入数据、评估结果。
 
1. 明确场景
这是产品经理最该琢磨的事情。用户 X 时空,一定能够出现各种各样的子场景。这也帮助我们将一个宏大的命题拆分为具体的、独立的子问题,逐个击破。
 
比如,在冷启动探索、低活跃度召回、高活跃度维系的不同场景下,用户的期待是什么?我们能否满足,如果不能满足,有无折衷的解决方案?
 
同样的推荐内容,在推荐、搜索、筛选等不同应用场景下,应该呈现出的差异是什么?
 
2. 定义目标与输入数据
回顾这句话”在我们的训练数据集合上,这个模型的确更贴近训练目标的。“
 
当我们将算法应用于具体场景时,实际上就是在设定更有针对性的目标,完善相应的输入数据,从而使得算法能够更好的拟合我们的目标值。
 
以订阅制为例,可以将用户划分为两类:对于未付费的会员用户,我们的关注点是如何用更有吸引力的商品、更低门槛的价格吸引他尝试;而对于已付费的会员用户,我们的关注点则变成了如何让他更多的消费,从而让他觉得值、持续续费。
 
那么,在算法目标上,未付费的用户更适合设定转化目标,而已付费用户则更偏向时长目标。
 
对应的,我们也需要提供充分的数据,如不同用户付费前、付费后的内容消费行为数据、不同内容对于付费转化的贡献等等数据,供算法进行学习和判断。
 
3. 评估结果
算法的学习是基于训练数据的,是否真的好,还需要上线见真章。
 
所以,产品经理对于结果可以更加开放,不要试图证明自己是对的,而是用平常心接受AB实验的结果。
 
在一次又一次的产品迭代中,积累产品Sense,从而能够做出更准确的预估:某一个产品决策是有更大的概率会做出收益的。
 
这个角度想,我们在用产品方案一次次的训练算法的时候,未尝不是一次次对于自己的训练呢?
 
策略产品的进步,无他,唯手熟尔。

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2021-03-27 00:26:37

杭州小程序开发公司推荐_如何与算法协作

在建立起概率的认知,明确算法不是万能的,一定会出错的情况下,我们似乎可以更加心平气和的思考:自己如何与算法协作,才有可能带来业务上的收益。
 
我个人的观点是:明确场景、定义目标、输入数据、评估结果。
 
1. 明确场景
这是产品经理最该琢磨的事情。用户 X 时空,一定能够出现各种各样的子场景。这也帮助我们将一个宏大的命题拆分为具体的、独立的子问题,逐个击破。
 
比如,在冷启动探索、低活跃度召回、高活跃度维系的不同场景下,用户的期待是什么?我们能否满足,如果不能满足,有无折衷的解决方案?
 
同样的推荐内容,在推荐、搜索、筛选等不同应用场景下,应该呈现出的差异是什么?
 
2. 定义目标与输入数据
回顾这句话”在我们的训练数据集合上,这个模型的确更贴近训练目标的。“
 
当我们将算法应用于具体场景时,实际上就是在设定更有针对性的目标,完善相应的输入数据,从而使得算法能够更好的拟合我们的目标值。
 
以订阅制为例,可以将用户划分为两类:对于未付费的会员用户,我们的关注点是如何用更有吸引力的商品、更低门槛的价格吸引他尝试;而对于已付费的会员用户,我们的关注点则变成了如何让他更多的消费,从而让他觉得值、持续续费。
 
那么,在算法目标上,未付费的用户更适合设定转化目标,而已付费用户则更偏向时长目标。
 
对应的,我们也需要提供充分的数据,如不同用户付费前、付费后的内容消费行为数据、不同内容对于付费转化的贡献等等数据,供算法进行学习和判断。
 
3. 评估结果
算法的学习是基于训练数据的,是否真的好,还需要上线见真章。
 
所以,产品经理对于结果可以更加开放,不要试图证明自己是对的,而是用平常心接受AB实验的结果。
 
在一次又一次的产品迭代中,积累产品Sense,从而能够做出更准确的预估:某一个产品决策是有更大的概率会做出收益的。
 
这个角度想,我们在用产品方案一次次的训练算法的时候,未尝不是一次次对于自己的训练呢?
 
策略产品的进步,无他,唯手熟尔。