关于「策略」的小思考

关于「策略」的小思考

2020年｜类型：原创｜标签：经验沉淀

了解策略的前世今身

前期梳理策略的环节至关重要，作为强依赖计算逻辑的策略，在收敛过程中，通常以叉乘的形式得到若干解决方案。在这一步我们需要明确：

这个策略是什么
在什么场景下解决什么问题
什么用户在什么时候如何使用
使用策略带来的收益与风险

分析策略触点

首先，改造旧触点

思考策略依附于哪些模块，这些模块出现在产品的哪些页面中，我们可以运用用户旅程地图轻量地梳理，并为这些模块添砖加瓦。

其次，添加新触点

考虑策略是否会产生新的触点。产生新触点的出发点可能是不依附于现有任何模块、现有架构不支持、功能上新不明显、入口太深无感知等等。

再次，完善触点体系

不论是现有触点还是新增触点，都需要考虑触点的变化是否牵一发而动全身：

是否挑战产品架构
是否挑战交互操作
是否挑战视觉规范

除此之外，策略触点的入口也是需要深思熟虑的。在有限的空间里面，需要考虑入口的状态与样式。

状态，包含使用前、使用中、使用后的操作状态、策略效果状态，是语义的集大成者。同时需要考虑空状态的设计。
样式，包含引导制度的建立和中断用户操作的判断标准。

选择设计模式

与策略相关的设计模式主要包括：

触点的设计模式
引导制度的设计模式
中断用户操作的设计模式

首先，分阶段

考虑该策略出现在哪些阶段。覆盖全生命周期还是某一阶段（如冷启动期）对于产品架构有非常重大的影响。甚至有些策略往往只会在特定条件下才会触发，用户无法系统而全面地了解原理。更友好地提供必要说明是提升体验的重要手段。

覆盖全生命周期
覆盖某一阶段 (如冷启动期)
特定条件下触发

其次，分级

策略验证后的有效性有多高，我们期望用户以什么样的方式接受收益与风险。针对不同风险的策略，又会有相应策略对其支持。如某一策略被验证“操作后，提量50%的有效性高达95%”，这样的策略我们强烈推荐用户大胆尝试。设计可以相应地增加说服力。

强烈推荐
建议尝试
存在风险

再次，分强度

业务层面基于实验效果、人群规模、需求强度的判断，期望以多大规模来执行策略。在设计中需要收敛。

全量发布
规则等级控制 (如满足多少消耗激活下一等级)
白名单控制
黑名单不可见

理想情况下，我们可以基于触点、引导制度、中断用户操作三种设计模式思考「分阶段」✕「分级」✕「分强度」的设计。但需要进一步沉淀并得到验证，希望早日将“合适的”修改为“相应的”的例证。

提升策略可信度

在策略被验证行之有效之后，我们可以适当地增加策略的可信度来提升产品使用率。常见形式包括：

从参考系提高可信度，包括竞争对手的使用情况、同行的使用情况、大盘的使用情况
从行业优秀案例提高可信度

披露策略效果

判断策略是否有效的检验手段之一，需要看应用策略后是否符合所设定效果目标，甚至达到设定效果目标及以上。当然也有可能出现产生效果但不达预期的情况。

超过预期
符合预期
低于预期

如何披露策略的效果是一种话术技巧。诚然，我们鼓励使用设定效果目标的绝对结果来衡量，如“目标转化数35个，应用策略后，实际转化数50个”；当然，数据的绝对结果意义不大或者不理想时，也可以从参考系给到相对结果，如“应用策略后，较昨日提升50%的曝光量”、“应用策略后，点击率追平大盘均值”等概念。除此之外，披露策略效果需要同时考虑数据披露粒度、数据生效时间、执行起止时间。