策略产品经理：出发
AIGC时代即将来临，当前情况下，产品经理需要对现有产品框架优化以应对AIGC对产品的冲击，而策略产品经理恰好符合这一需求。那么，你知道什么事策略产品经理吗？
常听过一句话，用户群体规模决定了一个产品的天花板。时至今日，移动互联网触达用户群体数量见顶，即便是银龄群体也被本地生活、社区团购、电商撬动，可见，移动互联网流量红利逐渐消退，C端用户流量见顶。
为此，从21年开始，各互联网企业便开始了对于现有流量的精细化运营，提高现有流量的变现和转化效率，互联网产品依然进入“下半场”——用户争夺、运维战。与此同时，产品竞争市场表现出以下三大特征：
- 互联网大厂的玩法逐渐趋同，主要表现为“电商+内容社交+短视频+本地生活”的多业态模式融合，单个APP的功能模块越来越多。
- 中小型互联网产品逐渐发展出各类垂直领域产品如小红书、soul、陌陌、探探等，市场竞争越发激烈。
- 如何让用户使用更方便，如何让APP更懂用户群体，成为产品发展重点。
随着5G、云计算、大数据、AI等基础设施的完善，企业发展重心逐渐转向内部，如何利用AI等降低员工内部的人力成本，实现企业组织效率的优化，成为企业未来一段时间发展的重心。
23年初，ChatGPT横空出世为商业注入了新的活力，AIGC成为C端用户热点，用户群体对其热情高涨，各大产品日均DAU均增幅明显，互联网迎来了全新的商业浪潮。
为什么选择策略？
AIGC时代的来临不可避免，AIGC已经成为手机、汽车、互联网、投融资的热门话题，相关热搜数见不鲜。例：【Canalys：2024年新一代生成式AI手机将占中国市场出货量12%】【传“欧版OpenAI”Mistral AI将获新一轮6亿美元融资，估值或翻三倍至60亿美元】【苹果接近与OpenAI达成协议，将ChatGPT应用于iPhone】
我认为，对于AI时代的产品经理来讲，AI会冲击用户调研、产品设计、产品运营等关键场景，主要表现为以下特征：
- 用户需求个性化：在未来，随着AI大模型等基础建设的普及，AI将会为个人提供定制化服务方案，根据用户不同偏好予以推荐、匹配AI玩法。在这种情况下，用户需求会根据用户个人偏好出现高度差异，定性的用户需求分析将更加困难，将更加需要依赖数据分析等方法进行研究
- 使用场景私密化：目前，AIGC在语言对话、情感交流、模糊搜索等方面有出色的表现。就语言对话与情感交流而言，用户未来的生活必然是人机交互的，1对1的使用。也就是说，未来可能会出现用户不愿分享隐私、隐私安全等问题，此时利用数据脱敏调研往往会取得更优质的结果。
- 产品功能多样化：以“文心一言”大模型为例，目前，其已经支持通过低代码/无代码的形式设计AIGC助手，且相较于市面APP相关功能，其产品功能水平不遑多让，相信，在未来，产品功能将会是“用户-产品”共建模式，为此，如何在现有产品框架上优化产品成为未来发展重点。
- 产品设计生态化：AIGC本身具备打通软件壁垒的功能，即便在现在，AIGC也可以通过与用户语音的交互，打通软件间的壁垒，实现变相的软件生态打造，在未来，产品必然会是一个“人机交互—AI调取”的生态产品，而在该生态产品中，对于各子系统的优化成为PM工作重点。
综上所述，我认为在AI时代下，产品经理必然需要保持对数据的理解、分析能力，对现有产品框架的优化以应对AIGC对产品的冲击将成为重中之重，而策略产品经理恰好符合这一需求。
一、什么是策略产品经理？
策略产品很少存在独立的产品形态，都是在一个业务产品实体中发挥作用。另外，策略本身就是针对一类问题的解决方案，而这种手段常常是通过数据应用来实现的。因此，策略产品在笔者看来就是从业务、场景出发，以数据来赋能业务的解决方案。 ——《策略产品经理：数据赋能业务》
在一定条件约束下，为了完成单一或多个可量化的业务目标，制定整体策略和效果评估体系，对最终业务目标达成负责的产品经理。 ——《搜广推产品经理》
总之，策略产品经理离不开三点：
- 数据导向
- 策略优化、效果评估
- 长远/短期效益权衡
常规的产品经理从业务类型、专业能力、应用场景进行分类，如电商AI产品经理，即为“行业（电商）+专业（AI）”的划分类别。
策略产品经理主要基于产品内部功能进行策略优化，主要据其应用场景如搜索引擎、电商对应搜索策略，推荐策略对应的生活、内容等范类，主要可以分为以下几种类型：
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