不懂算法, 如何让产品“智能”起来? ——无算法团队的产品经理AI赋能(上)
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对于许多没有算法团队支撑的产品经理来说,如何让产品在没有复杂算法的情况下实现“智能”功能,是一个亟待解决的问题。本文将深入探讨如何通过设计精良的规则引擎,为产品赋予“智能”属性,从而在资源有限的情况下实现业务增长。
声明:作者是在职产品经理,文章提到的项目为真实项目,保密要求做了脱敏处理。
我先说结论:在没有算法团队的前提下,一个设计精良的[规则引擎],就是撬动业务增长最有效的杠杆。
没有之一。
但很多人,尤其是技术背景的同事,一听到“规则引擎”,眼神里就透出三分薄凉,七分不屑
他们的潜台词我都能翻译出来:这不就是一堆if-else的封装吗?
“属于上个时代的产物了,是产品经理为了规避开发自己瞎搞的”
“典型的伪智能,跟真正的AI推荐系统比,就是个玩具”
毕竟在大家的认知里,AI就得是神经网络,智能就得是深度学习
毕竟在开发的认知里,没个算法博士都不配谈个性化推荐
毕竟在老板的PPT里,“基于规则的动态分发”这句话,远没有“AI驱动的智能推荐”听起来更震撼
这些宏大叙事,他们敢讲,我都不敢信
因为我知道,从PPT到现实的鸿沟,需要用真金白银去填补
但但但但但,重点来了。
如果说以前的规则引擎是写死的代码,那么现在,对于没有算法团队支撑的PM来说
规则引擎,就是性价比之王。
为啥?
我就问大家一个问题,对于90%的业务场景来说,需要那么复杂的深度学习模型吗
不好意思,真没有
大部分时候,我们需要的不是一个能预测用户下一秒想什么的算命先生
而是一个能对用户当前行为做出快速反应的金牌销售
所以在绝大多数业务场景下,我们离需要复杂算法的阶段,还隔着十万八千里
可以依靠规则优化的空间,还非常充足
时代变了兄弟们,老板也吃多了大饼
现在老板要的不是论文,是TM的转化率
1.过去偏见:为啥规则引擎总被口诛笔伐
说实话,以前这玩意儿被骂,一点都不冤
要是以前,一个产品经理拿着一堆if-else逻辑,就敢跟老板要几百万预算去做“AI项目”
就凭这股勇气就得被全公司的开发吊起来打
凭啥啊
就凭你会写,如果用户是男的,就给他推剃须刀吗
就凭你会写,如果用户来自北京,就给他推烤鸭吗
这种在代码里写死的逻辑,改一次得求爷爷告奶奶,排期得到下个世纪
一个简单的运营活动想换个Banner文案
对不起,请走研发流程等到你上线,黄花菜都凉了,是吧
这种体验就像你买了一辆“智能汽车”,结果发现它的“智能”就是天热了自动开冷气,天冷了自动开暖气
你想让它放首歌
对不起,请联系4S店进行固件升级
这不叫智能,这叫智障
那时候的规则引擎,就是个鸡肋食之无味,弃之可惜所以大家嫌弃它,太正常了
但问题是现在的规则引擎,它进化了呀
它不再是写死在代码里的“僵尸逻辑”,而是产品经理自己就能在后台配置的积木了
这时候你再说它是if-else那咋了?那咋了?
我一个产品经理,动动鼠标,就能实现:从抖音来的用户,落地页的BGM自动变成最近单依纯最火的“李白”。
凌晨2点还点进来的用户,页面自动切换成夜间主题,并弹出一张夜宵外卖权益券
这事儿,不香吗
2.横向对比:为啥它比“空谈算法”更值得选
有人说,你这不还是小打小闹吗
真正牛逼的公司,都直接上推荐算法了,千人千面
你这最多算“分组群面”
我还是那个道理,方案一样,成本不一样
你去组建一个算法团队,需要多少钱算法工程师的薪水,一个比一个吓人
还有数据标注、模型训练的服务器成本
没个几百万,你连响都听不见
对于很多中小公司来说,这绝对是师出无名的豪赌
但规则引擎,说白了就是个“可视化配置后台”一个中级Java或Go开发,一周就能给你搞出来
它解决的是0到1的问题
是用最小的代价,去验证“个性化”这件事到底能不能给你的业务带来增长
等你用这个看似简单的规则引擎,真的把转化率做上去了把老板的信心打出来了
那时候你再拿着实打实的数据去跟老板说:“老板,你看,我们简单的分组都能提升5%,要是上真正的AI算法,那不是要起飞了?”
那时候,你要人给人,要钱给钱
这,才是一个成熟产品经理该干的事儿先活下来,再谈理想
真的,这套路,百试不爽
3.项目契机:被广告费烧出来的不智能反思
我们有一块是虚拟电商的业务,就拿其中两类举例:手机流量包和会员权益。
每个月,广告部都要在抖音、快手、广点通上烧掉几百万的广告费。
但结果呢?只是堪堪盈利。
我入职的时候,他们面临一个极其尴尬的局面:所有的广告,无论创意素材多么五花八门,最终都指向一个标准的、千篇一律的产品落地页。
尽管他们在落地页上做了非常多的埋点(比如点击率、提交率、单个素材停留时长、表单填写率、成功率等等)
后台也做了非常多的数据分析看板(比如转换漏斗看板、权益领取报表、流量分析看板、页面埋点报表)
可是埋点数据多,也就意味着,千头万绪没有一个明确的优化点
到底是两个页面不同的按钮,还是同一个页面不同的主图带来的转化提升,没法区分
只能按照经验去替换素材,换页面,甚至做大而全的通用页面
可最终还是会有很多灾难性的错配:
在抖音刷到“暑期游戏加速”广告进来的用户,看到的是和商务人士一样的“长途漫游流量包”
他一头雾水,脑子嗡嗡的,下一秒就划走了。
在财经App看到“知识付费会员7折”广告进来的白领用户,看到的却是和学生党一样的“校园特惠流量包”。
她心里绝对无了个大语,觉得我们不专业。
结果就是,我们的落地页跳出率常年高居60%以上
每一天,都有成千上万的用户被广告吸引而来,然后又在第一秒钟,被这个不合心意的落地页给无情劝退。
素材部的同事每次在会议上痛心疾首,说他们的广告素材都快卷出花了,结果全折在了这临门一脚上
那时候我意识到,问题的根源,不是广告创意,而是我们产品页面承接流量的能力
太弱了
4.破局之路:从写死到“乐高式”的规则后台
最开始,我的想法很朴素。我直接拉着运营开会,让他们给我几个跑量一般的链接做个测试。
然后跟开发说:“哥,加个逻辑。如果URL里带了媒体类型=douyin,就把Banner换成那个游戏风的图片,文案也改一下。”
开发人挺好,两天就给我上线了。同一个人群的链接效果立竿见影,抖音渠道的转化率提升了3%
没过几天我正高兴呢,运营同事又来了:“那个,快手渠道我们也想换个素材,还有广点通的……”
我再去求开发。一来二去,开发烦了,我也烦了。
产品迭代文档,变成了一本厚厚的《if-else需求说明书》。
我终于明白,靠人力去维护这种分发的逻辑,是一条死路。
我们需要一个系统。一个能让运营自己组装逻辑的系统。
于是,我花了整整一周时间,设计了一个后来被称为“动态聚合规则引擎”的功能模块。
它的核心思想,就是“万物皆可组件化”。我把落地页拆成了几个核心的“动态内容位”:
槽位1:头图Banner
槽位2:核心文案
槽位3:商品表单
槽位4:动作按钮
然后,在后台,运营可以为每个槽位,创建无数个不同的“内容版本”。比如,商品表单我们可以创建:
版本A:“游戏玩家优选”–主推大流量、低延迟的流量包
版本B:“商务精英套餐”–主推含通话时长、多地漫游的流量包
版本C:“影音会员专享”–主推定向免流的视频App会员权益包
最关键的一步来了:规则配置界面。
这是一个可视化的配置面板,彻底告别了求开发。
我可以在上面像搭乐高一样,创建一条规则:
如果:
a参数等于douyin
ANDb参数包含“game”
那么:
渲染Banner为“版本:热血游戏对战图”
渲染文案为“版本:大神操作,快人一步”
渲染商品为“版本A:游戏玩家优选”
渲染按钮为“版本:立即解锁游戏特权”
这个功能上线的那天,我们运营的同事终于可以根据广告投放策略,实时、动态地去调整落地页了
5.效果复盘:用确定性的增长,撬动不确定的未来
系统上线后的第一个月,我们做了大量的分组实验。
我们针对不同的渠道、不同的人群画像、不同的商品偏好,配置了三十多条精细化的规则。
结果呢?整个落地页的平均转化率,从之前的不到3%,硬生生拉到了4.5%
提升了整整50%
对于月耗百万广告费的部门来说,这意味着每个月实打实地多赚了几十万的利润。
有人可能会说,这不还是“分组群面”吗?离真正的“千人千面”还差得远。
还是那个道理。
在资源有限的情况下,用80%的精力,去解决那80%最明确的问题
这才是产品经理最大的价值。
我们用一个极其简单的、确定性的技术方案,解决了业务当前最痛的、最核心的“流量承接错配”问题。
这,就是性价比。
更重要的是,这个系统为我们未来的智能化,打下了坚实的地基。我们为每一条规则都做了数据埋点,现在我可以清晰地看到:
“抖音游戏”这条规则,转化率是6.2%
“财经会员”这条规则,转化率是5.8%
而那条“默认通用”的老规则,转化率只有可怜的3.2%
有了这些数据,下一步该怎么做,已经不言而喻了
我拿着这份数据报告,在月会上,正式提出了引入“自动化分配”的想法
我们手动的规则已经证明了‘精准匹配’的巨大价值。
现在我们有多条高转化率的规则,但具体给哪条规则多少流量,还是靠我们拍脑袋。
下一步,我们能不能让系统自己去学
自动把更多的用户,导向那些被证明过更牛逼的规则上?
那一刻,我不再是一个空谈AI梦想的PPT产品经理
而是一个手握数据,用确定的收益,去推动公司投入的实践者
这,就是不懂算法的产品经理,在这个时代,最好的破局之路
先用规则,把你能做的做到极致
然后,静待花开

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结语
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新规落地在即!今后“纯牛奶”必须100%生乳制造,一文读懂各种“奶”来源:@消费者报道微博已实施15年的《食品安全国家标准灭菌乳》(GB25190—2010)即将迎来重要更新:今年9月16日起正式实施的“第1号修改单”,明确生产灭菌乳不再使用复原乳。这意味着,灭菌乳(即我们常说的“纯牛奶”)将只能以生乳为原料,复原乳(即奶粉“还原奶”)不再被允许使用