中国统计网集齐“BAT”数据岗位offer背后的那些事……( 二 )

本文插图
2. 用系统思考提前应对老板们的脑洞一线的从业者们作为某种程度上的体力劳动者，相对老板有天然的劣势：从大量日常琐碎体力劳动中解放出来的老板们，有更多的时间、更多的信息去思考。上帝一思考，人类就发慌。老板们的每一个散点式发问，对毫无思考储备的我们来说，都是一次降维打击。如果日常机器能帮我们释放一部分劳动力，我们就有更多时间去尝试思考下老板视角的问题，用一个相对完整的体系去应对老板的散点问题，避免被动挨打、牵着鼻子跑3. 用敏锐的目光避开外行老板所有老板都有脑洞，但滋养脑洞的基础大相径庭。我们不应该苛求每个老板都是数据出身，但至少可以选择那些愿意尊重客观规律、或者秉承“让专业的人做专业的事”原则的老板。比什么都不懂更可怕的，是以为自己懂；比以为自己懂还要可怕的，是以为自己比专业人士更懂4. 用产品思维让自己破圈尤其在做过产品经理后感触最深，分析师的产出是否有价值、能否落地，最关键的就是会不会提问题，毕竟怎么分析问题是跟在提出问题之后的。能否提一个好问题，一方面是考验对业务是否熟悉，一方面就是考验能否跳出自身的思维模式。搞技术的人，或多或少都容易把自己的逻辑搞成自闭环，只在同业的小群体内能互相理解，跳出群体就会有鸡同鸭讲的感觉，这种就是小逻辑。而我理解的大逻辑，不仅仅是缜密完备的，也应该是朴素易懂的。能让大部分人都理解你的逻辑，才能让逻辑发挥作用，否则就是自我陶醉。能否站在对方的角度思考问题，就是从小逻辑到大逻辑的关键策略产品经理的专注
憧憬 “策略”这个词很性感，很飘逸，也很难被界定。市面上有各式各样的策略产品经理，从岗位招聘要求上看，会给人一种大学里做数据建模的感觉，很亲切现实策略产品经理的主要任务，就是做策略。虽然策略本身不好定义，但可以跟算法做个对比，在对比中稍微澄清一下。打个比方：算法好比种菜的，策略好比炒菜的。炒菜的不用知道这个西红柿是怎么种出来的，那个鸡蛋是怎么生出来的，但需要知道西红柿和鸡蛋各自的特点，再根据特点设计菜的炒法。所以策略可以理解为对算法的应用，既然是应用，就要结合应用场景做个性化适配。好比KFC在中国推出了豆浆油条一样，背后还是那套标准的餐饮供应管理体系，但在中国就有本土化。有时候，策略也可以是跳脱具体算法之外，因地制宜的设计一个计算逻辑，解决眼下应用场景的具像化问题在这个阶段，我主要做的是品牌广告方向的策略。背景很简单，每个投放品牌广告的客户，都是很有钱的爸爸，因为穷爸爸们只会锱铢必较的投效果广告——没人点击我就不掏钱。但品牌广告爸爸们不一样，作为大牌，每年都有一定的预算用在培养消费者心智（洗脑），具体形式就是投放一些让你看了觉得很有意思、并能增加品牌正面认知的广告，不强求消费者看了就掏钱买的那种。这类广告很难衡量效果，但爸爸们也不傻，想让我花钱，你至少要说清楚：

这次广告要投放给谁看？——找到合适的人

这次广告要在什么渠道来呈现？——在恰当的时机

这次广告主要突出的内容是什么？——说正确的话

为了回答这3个问题，过去传统的4A广告公司，就像影视作品里演的那样（比如《广告狂人》），通宵彻夜的脑暴、喝酒、抽烟、沉思，只为了灵光乍现的一刻。但现在4A公司和互联网广告巨头们，会强调用数据来驱动投放前的上述决策以百度为例，它知道很多人在想要购买一个商品之前的心路历程——搜索内容——把这些数据加以利用，就能避免纯创意层面上的撕扯（一千个人心中有一千个哈姆雷特，很难说我的创意就是绝对的好）。策略在这里的核心作用，就是利用数据设计出一个系统性的计算方法，解答上述3个问题