本书主要分为四大部分。
第壹部分为基础认知，简要介绍时代背景，从行业发展角度阐述策略产品经理产生的必要性，包括策略产品经理的工作职责与工作内容，给读者一个整体的认知。
第二部分为函数与经济学应用，介绍了基于机器学习理论出发的函数方法论、实际案例剖析，如推荐、搜索、广告等，以及基于经济学理论的方法论、实际案例，如风控、定价等。
第三部分为算法与前沿技术，介绍了机器学习的本质、基础的机器学习算法、深度学习相关的前沿技术。
第四部分为能力拆解与策略团队建设，从数据分析、沟通、项目管理、判断等多个方面介绍策略产品相比其他产品经理额外需要的能力，以及不同产品阶段的策略团队组建思路。
前言
概览篇
第1章 智能化时代下的产品经理
1.1 当下的技术和市场环境002
1.1.1 技术升级带来的新变化002
1.1.2 用户和市场的趋势走向006
1.2 双拐点来临，常规产品经理如何转型009
1.3 智能化时代催生了策略产品经理012
1.3.1 最早的策略产品经理招聘信息012
1.3.2 常规产品思维和策略产品思维014
第2章 策略产品经理到底是什么
2.1 策略产品经理的本质017
2.1.1 基于方法的命名017
2.1.2 基于目标的命名019
2.1.3 基于场景的命名021
2.1.4 小结023
2.2 策略产品经理职责剖析024
2.3 策略产品经理能力剖析026
方法篇
第3章 策略产品经理必备的函数方法论
3.1 业务函数的定义与拆解031
3.1.1 业务函数的定义031
3.1.2 业务函数的拆解032
3.2 函数方法论框架036
3.2.1 产品策略与函数方法论3+1要素036
3.2.2 一个简单的案例——图片验证码识别041
3.3 常见的基准策略044
3.3.1 热门排行策略045
3.3.2 最近行为策略047
3.3.3 基于业务规则的基准策略048
第4章 函数方法论三要素详解
4.1 三要素之样本051
4.1.1 样本选取的原则051
4.1.2 样本获取的方法053
4.2 三要素之特征060
4.2.1 特征选择的原则061
4.2.2 特征选择的方法062
4.3 三要素之评估070
4.3.1 评估前的样本切分070
4.3.2 常见的评估方法072
第5章 基于函数方法论的业务策略分析
5.1 一个简单的案例——营销投放的策略分析080
5.1.1 营销投放的三大流派080
5.1.2 RFM模型与营销投放策略082
5.2 三大应用场景之搜索业务的策略分析086
5.2.1 搜索系统的演进086
5.2.2 搜索系统的策略分析088
5.3 三大应用场景之推荐业务的策略分析094
5.3.1 推荐系统的演进094
5.3.2 推荐系统的策略分析098
5.4 三大应用场景之广告业务的策略分析103
5.4.1 广告系统的演进103
5.4.2 广告系统的策略分析110
5.5 三大应用场景小结117
5.5.1 三大应用场景的关系、共性与差异117
5.5.2 殊途同归：召回排序架构120
第6章 策略产品经理必备的经济学方法论
6.1 几个重要的经济学概念122
6.1.1 理性人假设、偏好与效用函数122
6.1.2 成本、收益与边际124
6.1.3 博弈论与拍卖126
6.2 基于经济学的业务策略分析129
6.2.1 定价问题的策略129
6.2.2 匹配（调度）问题的策略134
6.3 经济学方法论与函数方法论140
6.3.1 定价问题：Airbnb动态定价策略140
6.3.2 匹配（调度）问题：美团骑手派单策略146
6.3.3 两种方法论的共性与差异151
6.4 经济学前沿：未来会是怎样的153
第7章 聚焦现在：机器学习模型解析与在业务中的应用
7.1 机器学习的本质157
7.2 常见基本模型161
7.2.1 决策树162
7.2.2 K-近邻168
7.2.3 支持向量机171
7.2.4 朴素贝叶斯和高斯判别分析174
7.2.5 逻辑回归178
7.2.6 基本模型小结183
7.3 从业务问题到模型184
7.3.1 群体的智慧：国际机票联程推荐184
7.3.2 车牌的秘密：车险营销策略188
7.4 三大应用场景经典模型193
7.4.1 搜索系统的经典模型193
7.4.2 推荐系统的经典模型196
7.4.3 广告系统的经典模型201
7.5 常见模型融合204
第8章 放眼未来：深度学习模型解析与影响
8.1 从感知机到深度学习208
8.1.1 感知机与神经网络209
8.1.2 深度学习与人工智能发展史214
8.1.3 深度学习爆发的三个条件217
8.2 深度学习与函数方法论三要素221
8.2.1 自编码器与特征221
8.2.2 迁移学习与样本223
8.2.3 多任务学习与评估226
能力篇
第9章 数据分析能力要点解析
9.1 从数据源获取数据231
9.1.1 数据流简介231
9.1.2 数据工具232
9.2 从数据到事实：三种常用挖掘方法235
9.2.1 对比236
9.2.2 细分236
9.2.3 溯源237
9.3 从事实到观点：多种典型逻辑论证方法238
9.3.1 例证法239
9.3.2 选言证法240
9.3.3 归谬法241
9.3.4 多种论证方法的组合241
9.4 从观点到方案：两大决策结果验证步骤243
9.4.1 评估与实验指标设计243
9.4.2 设计实验方案与A/B测试246
第10章 沟通与项目管理能力的模型解析
10.1 什么是沟通模型253
10.1.1 Shannon-Weaver模型253
10.1.2 沟通信道与编解码模型255
10.2 如何高效达到沟通目的259
10.2.1 一个风控经理的烦恼259
10.2.2 一类实用的沟通方法：利益沟通法262
10.3 项目管理的模型分析264
10.3.1 项目管理的不可能三角264
10.3.2 项目管理模型266
第11章 策略类产品的价值、迭代路径与壁垒
11.1 产品价值的主要来源270
11.1.1 效用差271
11.1.2 效率差273
11.2 策略类产品的效率差与迭代路径275
11.2.1 从“人工”智能到“人工智能”275
11.2.2 寻找“待采摘的花生地”：策略产品迭代的方法论277
11.3 用效率差构建产品的壁垒278
11.3.1 样本优势：“高频打低频”的另一个真相279
11.3.2 样本优势与效率壁垒281
第12章 职业路径与团队组建
12.1 从不同职位到策略产品经理283
12.1.1 从常规产品经理到策略产品经理283
12.1.2 从算法工程师到策略产品经理287
12.1.3 从数据分析师到策略产品经理291
12.2 管理模型与策略团队组建294
12.2.1 一个运营团队的变迁：从运营后台的演进路线说起294
12.2.2 管理模型：管理解耦与能力抽象298
后记与致谢
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