我在神策做研发:不会判断市场需求的研发,不是好码农

如果你看过“神策小数点”视频号的内容,那么你大概率已经见过林黄。在某一期的视频结尾,提及个人收获时,他害羞且一脸幸福地说:“我在神策找到了老婆。”过完农历新年,林黄加入神策也快四年了,这四年里,他用自己丰富的机器学习算法经验,帮助神策的客户解决了很多智能推荐、机器学习等问题,也通过演讲给技术爱好者输出了很多经验分享。他在神策做研发,他在神策成家立业。

日月其迈,从“初识”到“知己”

加入神策之前,林黄曾负责参与360搜索知识图谱、360搜索右侧推荐、360浏览器推荐、知乎首页推荐等项目,擅长利用数据和算法推动业务增长,解决实际问题。

经过在神策的朋友内推,林黄在2017年正式加入神策。起初,林黄很不适应,一方面,是客户能接受的沟通方式,他发现在面向客户做沟通与交付时,都需要从基础讲起。经过一段时间的磨合,林黄了解到虽然身边的同事大多拥有较强的技术能力,但面对的客户,尤其是刚刚走上数据化之路的传统客户,技术能力相对薄弱,为了能够让客户把神策的产品真正用起来,就需要花时间去帮助客户理解、引导客户表达需求。

另一方面,在神策这样的B端公司工作,其实与C端公司有很大差异。之前在C端做研发时,通常只需要负责自己管辖的某一个产品或者一系列功能即可,满足用户在该环节的需求就等于完成了工作。而B端企业的客户在行业、业务场景等方面有其特有属性,很难以一概全,挑战和困难随之而来。

在与客户的一次次“交锋”中,林黄不仅学会了如何基于客户真实业务场景打磨功能需求,而且多次收获客户和团队内的认可,他的技术能力、对客户业务场景的理解能力、需求沟通能力、跟进与反馈的能力等推动着他一天一天地成长与进步。在神策的这些年,林黄从“用技术手段解决问题”到“从客户业务场景中挖掘需求”,他深知,只有与市场共舞,才能深入探索To B的代码世界。

数据智能全面应用,要懂市场需求和业务场景

在神策数据,林黄是机器学习算法专家,主要负责人工智能机器学习在神策产品和业务中的探索与落地,主要包括推荐系统、智能匹配、指标预测和诊断、用户流失预测等。

林黄认为,推荐系统的搭建可以总结为两点:

第一,推荐系统不只是算法,它是一个系统工程,算法只占其中的一部分——通常我们去实现一个推荐系统时,构建算法的时间通常只占20%到30%。

第二,数据先行,数据是一切算法的前提。根据过去的经验总结,很多时候并不是模型和服务的原因,而是因为数据没有做对,才导致我们推荐系统的效果没有那么符合预期。

随着神策数据公司战略升级,基于数据流的企业运营框架SDAF全面落地,“两云一平台”全新产品矩阵也应运而生。因此,神策寄希望于林黄及其团队,希望他们能够将数据智能赋能到神策数据到所有产品线。

智能推荐这件事,是业务场景很明确、林黄和团队都很擅长的事情,但让数据智能可以匹配赋能所有产品并落地,在客户侧产生实际的业务价值。确实是值得花费心思做的事情。首先,它比单纯地推荐系统难,这是在创新方面的难;另外,在当下很多技术人的思想意识中,技术人只需要面向技术问题,很难去真正发现客户的业务需求,对需求落地也因此难以把控。

在过往的工作经验和职责安排中,他的工作更侧重于推荐这件事儿,而赋能全产品线需要对客户的业务场景等有深入洞察,根据不同行业的客户需求针对性进行规划并落地。赋能全产品这件事儿,对于林黄来说是确实是个不小的挑战。

他开始思考,到底如何发挥数据智能的价值?

林黄认为有三点:第一,依托于神策智能推荐,把智能算法的覆盖范围拓展至神策营销云的各个场景和触点,除了推荐场景之外,还包括push、弹窗、Banner等,以及触达的时机和渠道。

第二,智能预测+分析+智能诊断,深入分析感知到的每一个数据,并依据分析结果做出诊断决策等。为了帮助大家理解,林黄针对此做了场景化的描述:通常情况下,分析师发现产品的某一项关键指标如DAU下降,需要手动进行维度下钻,分析下降原因,经过多次对比洞察才能找到指标下降原因;而数据智能能够基于机器学习,根据历史数据,智能化判断数据异常,帮助客户及时发现问题所在,并基于智能诊断发现指标异常的原因,是渠道投放还是地域拉新等,贴合客户业务场景,形成闭环。

第三,基于神策用户画像和CDP,从用户维度,根据业务规则为用户打标签并进行分群,由此拓展到机器学习的方式为用户打上智能化标签。在这里,林黄以游戏产品举例:因为游戏产品的拉新成本相对较高,设计复杂且用户行为多,因此通常会用数据智能及时定位即将流失的用户,通过多数据分析模型,发现导致用户流失的原因。这个时候,企业便可以针对性地帮助用户尽快通过某关卡或者增强用户PK时的竞争力等,真正意义上实现用户洞察,打造挽回用户的强劲抓手。

每一次的从客户需求出发,都来自于神策“给客户带来价值”的观念。林黄说,加入神策之后,他从一个纯代码工程师变成了懂需求懂市场的研发人。

“我能解决的问题在不断变大”

在加入神策之后,林黄不只是闷头工作,他很喜欢团队内的双周分享,小伙伴们就自己近期工作、生活、学习上的任何一个点展开分享,或是解决了客户的一次难题,或是读了一本好书,亦或是对新入手的某款黑科技产品的全面解读……

林黄说,像神策这种扁平、透明的学习型组织不仅能够为老员工带来更多激情与新鲜感,更能为初入社会的应届生们打造一条完整、高效、有意义的职场之路。因为神策面向的客户业务场景丰富、复杂,就要求技术方案要更灵活、更全面,因此,在神策做研发,能够从底层数据采集到数据存储、查询、应用,包括整个链条中的算法逻辑,深入参与到解决方案的诞生。

团队如此,领导亦是如此。技术VP付力力始终坚持问题驱动,要求技术同事做的每一件事一定是实用的,一行代码能解决的坚决不要用五行,要用机器替代人力。当团队内的每个人都在努力变更好的时候,林黄也在发生变化,“我觉得我最大的进步和变化就是,我解决问题的能力在不断变大,我现在能够做更多从0到1的事情,让机器学习这件事真正赋能到更多的地方。”

缓进则退,不进则亡。作为研发工程师,现在的林黄很关注自己写出来的功能到底对多少人有用,他认为,对一个技术人来说,从只关注代码到关注代码的价值,就是在从初级到高级迈进的过程。

在神策做研发的这些年,林黄在不同阶段肩负着不同的使命,也拥有了独一无二的人生经历,如今,神策产品矩阵中的智能功能已经应用于各行业多个标杆客户,为客户带来了显著的效果和收入提升。他相信,2021将又会产生一个又一个发光发亮的精彩瞬间。

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