时间飞快，来杭也一年了，今天整理一下对这一年的思考与复盘。

关于工作

感觉在阿里（目前在淘特，可能阿里不同BU情况也不同，下简称阿里）的第一年，对当下互联网公司算法的工作职责有了更深的理解，或者说是纠正了之前的一些理解。同时，我一直认为“看见”得更多，才能“思考”得更多，当有机会跳出当前环境看见更多不一样的事情，才有机会思考是什么造成了这些差异，以及哪些是更适合自己的。

电商平台和打车平台，算法的分工与方向的差异

之前在滴滴，业务算法大概是三个大方向，交易撮合、定价补贴和用增生态（分别也对应了当时新澄海的几个楼层，好像有楼层越高工资越高的传闻，XDDDD），来阿里之后，发现这边主要是两个大方向的分工，搜推广和用增，前者主要负责端上各类场景的推荐承接、搜索、以及商业化广告业务，用增类主要是负责端上用增类产品（游戏、权益、动线）以及三方外投、Push等以拉新、促活、召回为目的的用增工具。

搜推可以理解为电商平台的交易撮合，都是在做实时的供需匹配，而用增则对应生态的方向，负责用户的全生命周期，拉新、促活以及沉默流失的召回。那问题来了，之前我所在的定价补贴部门去哪了呢？

在滴滴时候也和老板短暂交流过这个问题，在其他互联网平台一般都不会设有类似“定价补贴”的部门，今年我对于这个问题的回答是：平台商业化的方式以及交易市场的特性决定了这个情况。网约车平台的主要商业化手段是TakeRate（抽成），而电商、外卖的主要收入在于营销费用，即我们常说的商家广告收入，仍然是类似信息流的流量变现思路，按照这个思路继续思考，与滴滴业务更相近的是亚马逊、京东自营、天猫超市和阿里健康，这类业务需要做大盘子，提升GMV来提升自己的收入，这些公司都有自己的收益管理和定价供应链部分；另一方面，由于网约车交易市场的特性，需求和供给都存在时间、空间维度的错配，比如早高峰打车人多但是车少，晚上郊区车少，市中心车多，改善这种不匹配关系是提升平台GMV的重要来源之一，同时由于网络效应的存在，降低供需错配可以提供更好的用户体验，带动商业增长的飞轮。

0619补充：高度标准化的SKU（从ODT角度看可能存在无数商品，但是核心是对时长、里程、场景进行定价），使得网约车平台更容易做商品的定价。

此处单说一下与外卖业务的差异，从美团财报上可知，目前外卖业务的主要盈利点仍然是营销费用，同样是O2O平台，为什么滴滴做不到？外卖业务是需要兼顾B商家、C用户、D骑手三方的收益，对于商家和用户而言，更像是电商平台，没有时间约束的交易市场，并不存在供需的错配，存在供需问题的是用户和骑手，用户在集中的时间内下单，而骑手在午饭和晚饭时间内能服务的用户数有限，这会限制平台规模的增长，单纯从补贴定价的角度，对于这个问题的缓解程度有限，性价比远低于对于骑手生态的优化（增加更多兼职骑手作运力补充）和对于配送效率的提升。而在滴滴，B商家和D骑手其实是同一个，而且交易市场的时间、空间特性，限制了司机在单位时间内所提供服务的上限，司机很难在平台“买更多流量”来变现，同时据我个人可能过时的认知，受限于产品设计，将不确定性过多地转嫁给司机，对司机而言，ROI上限很低，司机很难在平台上通过“营销工具”来提升自己的收入，这都使得很难通过司机端营销工具为平台提供收入。

（保命申明：此处只讨论功能上的分工，并不涉及具体组织架构。）

用户增长，在做一件什么样的事

虽然以前老板们对用户增长以及增长黑客的概念推崇备至，但我个人对于用增并没有过多思考，可能当时也没觉得自己是在做用户增长吧...过去这一年，做了一些以及看了很多用增相关的工作，有了一些初步的认知。用增做的事，抽象来说，围绕用户全生命周期做的所有事情，都是用增的工作，如下图所示。

《增长黑客》中提供了很多增长的方法论，如AARRR模型、RARRA模型等等，此处不赘述，单纯说我个人的一些感悟。在我眼里，用增算法，主要做两类产品：

承接式产品，让用户留下来。通过场域的心智特色满足用户差异化的诉求，提升用户停留时长、使用频率和深度，比如说各色各样的促销、营销会场（天天特卖、夏季女装专场），端上的互动游戏（蚂蚁森林、芭芭农场），甚至是经典游戏（手淘app上斗地主）。对于这类产品，更多的是产品设计，是一种产品驱动的用增产品，算法更多是“接需求”，提升场景承接效率多数情况就是提升ctr，游戏中多见的是数值设计。
杠杆式产品，撬动用户的关键行为。通过杠杆式产品，用各种投入来改变用户的行为或提升表现，最常见就是权益（红包、券）、端Push以及外投工具。算法在其中主要负责打磨杠杆产品效率，以及做多种投放工具的预算分配和联动，通过有限的投入换取更多的用户行为，合作方更多是运营、财务。

关于商业化的设计

今年看到一句格局很大的话，商业化设计应该是一种业务的顶层设计（忘记原话咋说的了），电商平台上，我们在平衡商业化广告占比的时候，都会关注于端内自然流量的效率损失，更多关注的是PV粒度的流量价值，实际上格局可以更大一点，过去几年，shopee在东南亚市场，会有较高的商业化率，其并非不关注端上用户的体验，而是认为商业化的收入可以带来更多的业务提升，帮助业务的增长飞轮快速转动起来，将商业化收入投入到平台用户增长与营销活动上，只要全端的业务是正向增长的，损失一点用户的体验也是可以接受的，这就是把商业化这件事从推荐场的视角上升到全端业务的视角。

“逻辑”是我们最后的共识。

前两年一直被老板叼“逻辑”差的问题，当时也没觉得这真的是个问题，今年在想这些事，感觉当时的确有点呆逼。近一年新感悟，或者是真真正正的感受到，人和人之间真的是没有任何“共识”可言，对于你需要沟通的任何人，都应该做毫无先验知识的假设，讲清楚事情的源头以及做这件事情的意义，当你想说服别人的时候，所能使用的最后的武器就是“逻辑”，用A->B->C来说明你的结论和你想做的事。

虽然最近还在被老板叼汇报说话和写文档写方案的问题，但个人感觉写的东西相比一年前，真是有了很大进步。之前老板推荐《金字塔原理》这本书来锻炼日常读写的逻辑，当这本书的确有点厚了，推荐《结构思考力》这本书，是前者的浓缩精华版。

和老板，应该是什么关系

毕业到现在一直觉得，和老板的关系，是一种“Supervised”的感觉，老板有任务需要你来完成，就像是给你出了一道题，然后你去解这道题，等你有结果后把答案交给老板，两者更像是一种对立的关系，甚至更为极端时候可能演变出一种对抗的心理，你尽管提任务，完不成算我输，我能完成我就很牛X。

今年觉得老板应该更像是co-worker，是一种资源。你和你的老板共同想完成一个大目标，然后你会负责其中一个小目标，做事情的目的并不是向任何人证明什么，而是确保共同目标的实现。遇到无法解决的困难的时候，及时向上求助，因为达成目标才是最重要的，老板能够花时间帮助你解决一些事情，是你完成这件事可以动用的资源。

这条不敢说是正确，但的确是目前让我过的更舒服的做法。

关于自我学习成长

深度学习

最近读《认知觉醒》里面，有提到“深度学习”（并非DeepLearning，而是专注、有深度地学习知识）。

书中写胡适的英语老师学习英文写作的方式：找一偏英文名家佳作，熟读几次后将其翻译成中文，一周之后，将中文翻译成英文，期间不参考原文，然后对比和原文的差异，找出翻译错误、失误和不够精良的部分。然后分析了不同程度地学习最终对于知识消化理解程度，依次是听、阅读、视听、演示、讨论、实践、教授给他人，随着这个顺序所理解的知识会更加深入，当你读书获取知识，只是最浅层的学习，当你讲出来、写下来的时候，是用你已有的知识来讲解新学习到的知识，这种知识的“缝接”是深度学习的关键。

对此真的是深有体会，我个人是一直有读论文、写博客的习惯，每次我在写博客的时候，往往会觉得之前读论文时候真的只是“泛泛”而读，很多细节不清晰，讲问题背景和解决方案的逻辑也不连贯，有时偷懒，简单的对论文做段落的翻译，结果就是写出来的东西“狗屁不通”，“阅读成本”极高，自己都不愿意再去看之前写的博客，而读过的文章也就只记得个大概。

去年年底时候，觉得这个问题比较大，索性开始逼着自己每次写博客的时候按照固定的框架来写，问题背景+解决方案+实验分析+总结，将读到的知识，塞进我自己的框架，再尽量用自己的话总结后写出来，一个段落总结一句话。刚开始这么做的时候，写得很痛苦，每次要想好久这句话用自己的语言该怎么说，所幸也是坚持了下来，现在不敢说能做的很好，的确有了很多进步。

今年对自己提了更高的要求，希望用这个方式写的东西，读起来“舒服”，希望自己继续努力吧。

《认知觉醒》中还提到深度学习的方法，在此安利分享：

尽可能获取并亲自钻研一手知识，二手的知识终究是是支离破碎的，从长远看，终归是要自己获得挖矿的能力；
尽可能用自己的话把所学的知识写出来，如果有机会，可以花足够长的时间去打磨一个主题或者观点，当你精心打磨的作品打动了别人，它产生的影响力将远比每天都写但缺乏深度的思考要大得多；
最后是反思生活，人和人之间的差距并不是来自年龄，甚至不是经验，而是来自经总结、反思和升华的能力。

“攒PPT”，多总结，多做拼图

单独写一个做总结的感悟。之前在滴滴的时候，临近快要走的那半年，当时觉得“攒PPT”这件事真的很重要，将业务做阶段性的总结，并随着业务推进，不断去丰满这个PPT。

然后今年初，老板说了一句话，说对于某个方向的调研、技术方案，不要零散在四处，要整合成一个文档，然后去丰富这个文档的内容，这个文档就是你对这个问题的理解。

这个做法其实就在实践“深度学习”，对所学的知识进行整合，“缝接“在自己已有的知识上。去年刚跳槽的时候，对之前的所做的因果推断方向做了一些总结，罗列大纲之后，做了大概50页PPT，希望之后能够继续丰富它的内容。今年还做了一个关于收益管理智能定价方向的整理，希望拖延症早点治好，在相关知识全忘光之前能整理好。

”反馈“闭环，多复盘

学工业工程应该都知道PDCA循环，Plan-Do-Check-Action，Check和Action就是在做反馈和反思，在强化学习中，Agent和环境交互后，根据reward的反馈才能学到新的知识。将这些理论套用在个人身上，做事交付之后，一定要对反馈足够重视，并且利用反馈修正自己做事的方法，这样才能成长。

除了对反馈又思考，反馈的次数也是一件值得重视的事，尝试的次数在保证质量的前提下，应该尽可能多。

尾

写下来之后，发现都是些碎碎念，但也还是留下了些东西，希望下次能再加些关于生活的内容。

拖延症，还是要努力克服。如果实在拖延，那就不要拖延到不了了之，做了总比不做强。

本文成于一周年零一月半后。