用户新媒体运营操作指南

为什么购物或视频会给我们推荐一些商品和视频内容？为什么我们如此沉迷抖音无法自拔？这都是由于产品采用了推荐策略，给用户看喜欢看的内容，产品让用户觉得有价值，那么用户和产品的粘性就会增强，就会实现最终的转化。作者以电商平台付款时间为例，分析如何针对性采取不同策略，希望能给各位同学带来启发。

作为一枚互联网人，可能大家都知道并且熟知策略这个词，对它又爱又恨。

用户可以通过产品策略推荐内容快速得到自己喜欢的东西，免除了大量查找搜索的时间。但是，正因为策略推荐的内容太过精准很容易让自己沉迷其中无法自拔。 今天，我就为大家详细梳理一下“策略”是什么，怎么能够实现精准策略推荐。

一、策略是什么

策略，咋听起来是一个非常高大上的词儿。 那么，策略到底是什么呢？

策略与功能、文案、活动一样，是一种解决问题，实现指标的有效手段。其实，策略在生活中无处不在，但它是的，像“一只看不见的手”时刻影响着我们每个人的生活。

策略可以在任何一个行业、产品、形态中看到，甚至只是一个目的。例如：新闻推荐策略（如何从大量候选内容中找到用户最喜欢的内容）、反欺诈策略（如何避免意外发生，将产品收益做到最大化）、价格策略（制定怎样的价格可以让商品销售额最大）等。

那么，策略是如何在生活中起作用的？

作为产品，我们如何才能更好地使用策略呢？ 举个例子：

超市的货品怎么摆放，才会让商品更畅销的同时让超市获取更高的利润（待解决的问题）？

首先，我们来分析下影响超市商品销售的因素有哪些（影响解决方案的因素）： 从商品类别维度来看，商品可以分为：热销商品、一般商品、滞销商品；从时间维度来看，商品有未过期、即将过期两种；从超市老板角度来看，既想多屯商品以便卖出去更多，同时又要保证让商品在保质期内尽可能全部卖出去，以保证不会砸在手里造成经济损失。

根据上述分类，我们可以采取的策略有（计算逻辑和输出）：

将一般商品放在显眼且前置的位置来提高曝光率；将滞销商品与热销商品摆在一起同时摆在靠后的位置；同类别或商品的周边辅助产品摆放在一起，将快过保质期的商品放在商品的前边等。

这样，我们就可以整理出来策略的四大要素：

待解决问题影响解决方案的因素（输入）将输入转化成输出的规则（计算逻辑）具体的解决方案（输出）

在面对一些问题的时候，我们首先需要对问题进行拆解，找到影响问题的所有因素。 我们需要时刻收集这些因素的变化，并通过一定的计算逻辑进行转化，以便使解决方案随着外部因素的变化而不停的调整，让问题得到更好的解决。 这种手段即是策略，而策略实行的过程点就叫做策略四要素。

二、如何找到待解决的问题

有时候解决问题不难，但是找到应该解决的问题，才是最难的。 一般来说，发现问题的途径总结出来就四种途径： 用户反馈收集；系统监控；阶段性调研；效果回归。

1. 用户反馈收集

通过“自有渠道+外部渠道”收集产品信息，根据不同的反馈信息进行分类，剔除无意义的反馈后进行分类归档。 常见自有渠道：产品各端上的用户反馈入口、客户收集到的问题等；常见外部渠道：各类应用商店评论、微博、贴吧等媒体渠道的评论。

2. 系统监控

此类途径针对的是数据相对稳定的产品，通过对数字性指标的收集和观察，能够自动、实时地发现问题进行通知的手段。

此类途径能够帮助我们双手，自动发现需求。然而，此类途径的关键点为如何定义待监控指标（告诉机器要观察哪些指标）与如何定义报警规则（告诉机器什么时候通知我们、怎么去通知我们）。 以电商平台支付为例：

定义待监控指标：电商平台的一次支付、二次支付比例数据；定义报警规则：二次支付订单（首次订单取消后再次下单同一商品）占比超过1%，系统邮件通知相关负责人发出警报。

3. 阶段性调研

此类途径是针对产品现状进行的系统性分析，此时产出的分析结论最能代表产品问题全貌，可以有效指导下阶段的产品计划。 阶段性（产品）调研的时间节点：

接触新产品：接手某个产品方向的时候；周期性回顾：每个月/季度/半年等固定周期的回顾；不定期回顾：其他需要临时回顾整个产品现状的时候。

具体如何调研，需要注意的是，这里的调研指的并不是通常意义上的产品调研，而是产品业务中的某项数据指标调研。

例如，之前的待监控指标数据是否达到理想状态、拆解未达理想态的情况。至于什么是理想态、怎么定义理想态、理想态怎么拆解下文会有详细讲解。

4. 效果回归

此类途径为策略产品工作循环的最后一环，一句话解释，就是之前发现的问题有没有解决掉/是否达成目标。

如果问题有被解决掉/已达成目标，那么有没有进一步优化空间、有没有引入新的问题。

如果前置问题没有被解决掉/未达成目标，是因为什么导致问题没有被解决/目标没有达成，如果要达到目标接下来要做什么。

三、如何策略地解决问题

解决问题我们可以分为四步走，分别为：定义理想态，拆解未达理想态的情况，提出解决方案，验证是否解决。

1. 定义理想态

某项数据/功能我们期望它是什么样的，能够达到何种状态。

需要注意的是，所有的理想态都是为阶段性的产品目标服务的。随着产品的进化，理想态的定义也在随着进化。

2. 拆解未达理想态的情况

通过对一段时间内的理想态内容数据进行case抽样提取，将所有未达到理想态的case进行分析、统计归类，明确未满足的原因。

3. 提出解决方案

根据case的未满足原因，使用hmw方法对其进行解决方案设计。

4. 验证是否解决

解决方案上线一段时间后，再次进行case抽样查看分析，是否达到理想态状态。若已达到理想态，那么是否还有进一步优化的可能；若未达到理想态，则再对未达到理想的状态进行拆解分析。

总而言之，策略的通用工作流程就是“发现问题→解决问题”的循环。通俗来讲，就是没事找事，别让自己闲下来。

四、案例

背景：某电商平台发现，一小部分的用户（影响面约3%）会在购物订单取消后，（在订单生成之后的）30min-120min内，二次生成订单，并完成支付订单。 经了解，现有产品逻辑是：30min内用户未付款交易自动取消。

现有的这种时间似乎有点影响用户体验，我们假设将订单支付的时间延长，应当能增加订单付款的成功率。为此，我们要针对用户的待支付时长设计一套解决方案，以此来增加付款成功率。

1. 待解决问题

购物订单取消且倒计时结束之后，二次生成订单并完成支付购买的用户比例小于3%