編輯導(dǎo)語：產(chǎn)品人最需要具備的就是產(chǎn)品思維，它可以讓你在工作中對(duì)業(yè)務(wù)有全面的了解，并且可以提升自己的決策能力，產(chǎn)品人也需要有一套產(chǎn)品方法論，以便更好的處理業(yè)務(wù)；本文作者分享了關(guān)于產(chǎn)品方法論的理解，我們一起來了解一下。

本文會(huì)從宏觀分析，拆分增長公式，確定優(yōu)先級(jí)，理解用戶，理解變化等多個(gè)維度，較為全面地分享我的產(chǎn)品方法論。

另外，之所以選擇從玩游戲的視角來切入，主要原因有三：

• 首先是我自己喜歡游戲，也玩過很多不同種類的游戲，并且從08年開始就參加EOG、WDC等全國范圍的電競(jìng)比賽，也曾在DOTA2中天梯排名前50，算是一個(gè)半職業(yè)游戲玩家（通過游戲能獲得收入）；
• 其次，我對(duì)博弈論（Game Theory）也十分感興趣，并且有一定的理論基礎(chǔ)，能夠求解一些簡(jiǎn)單的混合策略納什均衡；
• 最后一點(diǎn)，則是我在形成自己產(chǎn)品方法論的過程中，發(fā)現(xiàn)做產(chǎn)品和玩游戲有很多思路是相通的；比如博弈論里面的三個(gè)要素：參與人、策略、收益，也剛好可以對(duì)應(yīng)產(chǎn)品中的用戶、產(chǎn)品決策（需求）和用戶行為。

希望在分享結(jié)束后，大家能對(duì)產(chǎn)品思維有更全面一些的了解，并能運(yùn)用到生活和工作中，一定程度上提升自己的決策質(zhì)量。廢話不多說，那么現(xiàn)在開始吧。

一、理解游戲規(guī)則

讓我們來玩一個(gè)剪刀石頭布的游戲，假設(shè)這個(gè)游戲是異步的，現(xiàn)在對(duì)方出了剪刀，你會(huì)選擇出什么呢？

大部分人會(huì)說石頭吧，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的剪刀石頭布里面，石頭可以贏剪刀。不過抱歉，這次游戲你輸了，因?yàn)檫@個(gè)游戲的規(guī)則是剪刀贏石頭；是不是感覺被糊弄了，沒關(guān)系，后面你應(yīng)該能贏回來。

拋開先入為主的概念，在玩任何游戲前，先搞清楚規(guī)則，后面的決策才會(huì)有意義。

游戲中需要搞清楚游戲規(guī)則，產(chǎn)品工作也一樣，我們?cè)谧霎a(chǎn)品工作前最好對(duì)外部規(guī)則有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)，包括但不限于法律法規(guī)、行業(yè)政策、競(jìng)爭(zhēng)格局等因素。

游戲怎么玩，都是圍繞規(guī)則來進(jìn)行的，弄清產(chǎn)品游戲規(guī)則的主要方式是做一些宏觀或“中觀”的分析。

我們經(jīng)常聽到宏觀分析和微觀分析。宏觀用于分析大的行業(yè)趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)格局，視野較高，對(duì)應(yīng)產(chǎn)出的內(nèi)容是“戰(zhàn)略”；微觀則是在具體的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，需要對(duì)用戶洞察入微，了解用戶場(chǎng)景和需求，在每一個(gè)階段設(shè)計(jì)和實(shí)施好，對(duì)應(yīng)的是“實(shí)施/執(zhí)行”。

但光從這兩個(gè)角度分析，中間跨度過大，戰(zhàn)略也很難直接落地。所以我引入了一個(gè)中觀的概念。

“中觀分析”對(duì)應(yīng)的是產(chǎn)品工作過程中的拆分增長公式或者分析GMV的構(gòu)成等等這類的分析。中觀分析可以讓我們對(duì)產(chǎn)品現(xiàn)狀有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)，像是中間層，既能承接戰(zhàn)略，又能指導(dǎo)落地。中觀分析對(duì)應(yīng)產(chǎn)出的內(nèi)容是“戰(zhàn)術(shù)”，有了“戰(zhàn)略”和“戰(zhàn)術(shù)”之后，在執(zhí)行的過程中我們才可有跡可循，減少繞彎路。

1. 宏觀分析——形成游戲大局觀

常見的宏觀分析工具相比大家都耳熟能詳，比如SWOT、PEST（或者升級(jí)版的PESTEL）、波士頓矩陣和波特五力模型；這些在網(wǎng)上能輕易查詢到，就不展開講解了。

這里我想先分享一個(gè)俞軍在《俞軍產(chǎn)品方法論》里有提到過的“詹森生產(chǎn)函數(shù)”，我把公式稍微簡(jiǎn)化了一下，是這樣的：

這里的Q是指產(chǎn)量，這個(gè)公式提出的時(shí)間是1970年代，當(dāng)時(shí)還是偏生產(chǎn)者導(dǎo)向的時(shí)代，供給遠(yuǎn)大于需求，因此產(chǎn)量Q基本正比于公司獲得的利潤。我們可以簡(jiǎn)單把公式里的產(chǎn)量理解為利潤?！皉”是外部規(guī)則，也可以理解成剛才說的宏觀的游戲規(guī)則，包括經(jīng)濟(jì)、政治、法律、社會(huì)結(jié)構(gòu)、環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)等等要素。R則代表資源，C代表企業(yè)的內(nèi)部規(guī)則，T則指代技術(shù)。

這個(gè)公式表達(dá)的含義是：企業(yè)利潤是關(guān)于外部規(guī)則的一個(gè)函數(shù)，外部規(guī)則對(duì)利潤的影響遠(yuǎn)大于其他因素。在外部規(guī)則不變的情況下，影響利潤的關(guān)鍵要素就是技術(shù)；而如果一個(gè)行業(yè)里外部規(guī)則和技術(shù)相對(duì)固定的情況下，影響利潤的最大因素則是內(nèi)部規(guī)則，例如人事制度、迭代周期等等。但短期內(nèi)，這里的每一項(xiàng)有可能塑造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

從這個(gè)公式的視角來看，產(chǎn)品這個(gè)游戲是基于宏觀的外部規(guī)則下，思考如何組合內(nèi)部的這些變量或如何提升這些變量的值，以獲得更大利潤的游戲。內(nèi)部的元素都需要圍繞外部的規(guī)則來設(shè)定，包括內(nèi)部規(guī)則，比如晉升機(jī)制制度應(yīng)該如何、迭代周期應(yīng)該幾天等等。

理論上，這些都應(yīng)該基于外部規(guī)則來考慮，到底哪種機(jī)制能更利于我們的提升產(chǎn)出或者說能形成優(yōu)于市場(chǎng)平均的決策質(zhì)量；另外，外部規(guī)則一旦發(fā)生改變，這里面的元素也都需要重新考慮和組合。

上述的很多元素其實(shí)更多是最上層在決策，產(chǎn)品包括技術(shù)或者運(yùn)營的小伙伴們能影響的范圍有限，更多是思考如何把T這個(gè)環(huán)節(jié)做好。

但我認(rèn)為理解這個(gè)公式，能有助于形成一定的“游戲大局觀”。

2. 中觀分析——增長公式拆解

關(guān)于中觀分析，我拿我們電商工作中分析新客增長來舉一個(gè)例子。如下圖：

這個(gè)公式乍一眼看上去有點(diǎn)頭暈。這很正常，即使是寫出這個(gè)公式的我本人，看到的時(shí)候也頭暈了一下。但別小看這個(gè)公式，它主要有以下三個(gè)作用。

第一點(diǎn)，通過公式，我們可以理解影響利潤的關(guān)鍵因素和現(xiàn)狀。其實(shí)公式里面的每個(gè)值，產(chǎn)品現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)是多少，都可以替換進(jìn)去觀察。我們可以帶有一定主觀偏見的去思考現(xiàn)狀有哪些提升空間，這是第一個(gè)作用。

第二點(diǎn)，這個(gè)公式可以幫助我們更好地理解不同因素之間的影響關(guān)系。比如補(bǔ)貼金額Cb與轉(zhuǎn)化率f(Cb,P)的關(guān)系；投放金額Ct與投放帶來新用戶數(shù)f(Ct)的關(guān)系，它們都是正相關(guān)但又都是邊際遞減的。更棒的一點(diǎn)是，我們可以把其中一部分因素的現(xiàn)狀數(shù)值替換進(jìn)去，只留下一個(gè)變量函數(shù)，那么我們可以通過數(shù)學(xué)中“求導(dǎo)”的方式，計(jì)算這個(gè)變量的最優(yōu)解。例如，我們現(xiàn)在每天投放100萬，拉新10萬。我們想了解這個(gè)投放金額是否合理，可以將其他數(shù)據(jù)替換進(jìn)去，僅保留投放金額Ct和拉新人數(shù)f(Ct)，通過求導(dǎo)就可以計(jì)算出Ct應(yīng)該等于多少才是最優(yōu)解。當(dāng)然，這樣做的前提是，需要先不停地嘗試投放金額和拉新人數(shù)的關(guān)系，擬合出f(Ct)這個(gè)函數(shù)才行。

第三點(diǎn)，也是關(guān)于落地的一點(diǎn)，我們可以通過公式思考每個(gè)環(huán)節(jié)中可能的產(chǎn)品影響因素和策略，確定各種待執(zhí)行的“戰(zhàn)術(shù)”。例如在自然新增用戶數(shù)這里，我們可以考慮做一些拉新活動(dòng)，在轉(zhuǎn)化率這里可以考慮提升價(jià)值感知，降低操作成本等策略。當(dāng)然這個(gè)只是在現(xiàn)有盈利模式框架下做的分析，我們也可以跳出框架，思考新的盈利模式 ，比如賣會(huì)員、賣皮膚之類的，那么對(duì)應(yīng)的公式和策略也都會(huì)改變。

恭喜你，如果你堅(jiān)持讀到這里的話，本文最讓人頭暈的（跟數(shù)學(xué)有關(guān)）兩個(gè)階段你已經(jīng)看完，后面的內(nèi)容會(huì)讓你感覺輕松一些。

二、明確游戲目標(biāo)，遵循SMART原則

讓我們?cè)賮硗嬉淮渭舻妒^布的游戲，現(xiàn)在我們知道規(guī)則是石頭贏剪刀。對(duì)方出了剪刀，請(qǐng)問你出什么呢？出石頭對(duì)吧。Emm，也不一定對(duì)。例如你在跟一個(gè)十分心儀的女生玩游戲，她很在乎輸贏，這樣你也許贏了游戲，但是失去了一個(gè)獲得女朋友的機(jī)會(huì)。

也就是說，有時(shí)候單個(gè)游戲的盈利并不是唯一的目標(biāo)，例如有的公司做一些項(xiàng)目本身不賺錢，只是為了某一塊的布局而做，為的是未來或者其他項(xiàng)目能更好的盈利，也是這個(gè)道理；所以玩游戲除了規(guī)則以外，還要明白目標(biāo)。

做產(chǎn)品也一樣，基于宏觀和中觀分析產(chǎn)出戰(zhàn)略后，在具體執(zhí)行之前還需要拆解成可執(zhí)行的目標(biāo)。設(shè)定目標(biāo)時(shí)我們盡量要遵循Smart原則，也就是目標(biāo)必須是明確的、可度量的、可實(shí)現(xiàn)的、具有關(guān)聯(lián)性的（通常是與其他目標(biāo)或戰(zhàn)略的關(guān)聯(lián)性）以及有時(shí)間限制的。

明確產(chǎn)品目標(biāo)后，我們需要了解我們可選擇的策略有哪些。除了剪刀石頭布，還有其他可能嗎？這里會(huì)涉及到問題的拆解以及優(yōu)先級(jí)的確定。

三、明確策略與確定優(yōu)先級(jí)

拆解問題和找出策略這個(gè)過程，沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

同一個(gè)問題我們可以從多個(gè)維度進(jìn)行不同的拆分，例如梳理給用戶發(fā)送彈窗的策略，可以按照不同的用戶屬性來拆分，也可以按照不同的頁面來拆分；但在拆分問題時(shí)，只有一個(gè)唯一要求，就是必須做到符合MECE原則，也就是“不重不漏”。我們來看兩個(gè)拆分策略的例子。

首先，下圖是一個(gè)錯(cuò)誤示范。在拆分新客轉(zhuǎn)化率時(shí)，如果按照下面的拆分方式，看似像在分析問題，實(shí)際上卻只是純粹的拍腦袋行為。

上圖除了在提升價(jià)值感知和降低價(jià)格感知時(shí)出現(xiàn)里重復(fù)的策略以外，光是這種拆解角度，就會(huì)有很多遺漏的地方；比如除了利用稀缺感、利用好奇心以外，我們還可以利用損失厭惡，利用成就感之類的，這種拆分方式很難不遺漏，也完全違背了MECE的原則。

下面是比較正確的示范：

上圖從一個(gè)電商App內(nèi)新客轉(zhuǎn)化漏斗的角度，將用戶從啟動(dòng)頁->商品曝光->商詳頁瀏覽->CheckOut->下單->支付成功這幾個(gè)主流程環(huán)節(jié)全部覆蓋；這樣幾乎能做到不重復(fù)和不遺漏，且這樣的拆分，針對(duì)每個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品策略也會(huì)更加具體，甚至可以將每個(gè)環(huán)節(jié)交由不同的產(chǎn)品經(jīng)理來負(fù)責(zé)跟進(jìn)。

拆分問題并羅列出策略后，接下來的問題是：這么多策略，到底應(yīng)該先做哪一個(gè)呢？

1. 確定優(yōu)先級(jí)——ICE原則

策略方向出來之后，產(chǎn)品經(jīng)理需要權(quán)衡不同策略的優(yōu)先級(jí)。確定優(yōu)先級(jí)的方式有很多，通常是從多位維度考慮，再加權(quán)來得出；這里也沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，公司可以根據(jù)實(shí)際情況來設(shè)定權(quán)衡優(yōu)先級(jí)的維度和辦法。

目前我們產(chǎn)品部在做增長相關(guān)需求的時(shí)候，通常會(huì)使用ICE原則來進(jìn)行打分確定優(yōu)先級(jí)（如下圖）。

ICE打分是從影響力、自信度和容易度三個(gè)角度進(jìn)行，對(duì)需求進(jìn)行優(yōu)先級(jí)的判定。影響力是指預(yù)計(jì)這個(gè)需求上線后，對(duì)目標(biāo)的影響程度有多大，影響越大得分越高；自信度則是我們（帶有一定先驗(yàn)概率的）認(rèn)為這個(gè)能夠達(dá)到產(chǎn)生影響的把握程度，把握越大得分越高；容易度則通常指開發(fā)難度或成本，成本越低，容易度得分就越高。

一般每個(gè)維度采取0-5分的形式，最終根據(jù)三個(gè)打分之和，來排列需求的優(yōu)先級(jí)。

四、策略的潛在收益——理解用戶

第四點(diǎn)，我們?cè)谕嬗螒驎r(shí)，還需要了解游戲里面的收益。例如如果出石頭贏了可以得 5元，出布贏了可得 1萬元，這在一定程度上也會(huì)影響我們的策略。在博弈論中，策略的收益取決于你對(duì)手的選擇是什么。對(duì)應(yīng)在做產(chǎn)品上，產(chǎn)品的收益在于用戶是否買賬、他們對(duì)不同的產(chǎn)品策略會(huì)做出什么樣的行為或反應(yīng)。

在這個(gè)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品經(jīng)理最重要的事情是“理解用戶”。我這里借用一下俞軍在產(chǎn)品方法論里提到的“用戶的五個(gè)基本屬性”來展開簡(jiǎn)單講解一下。

用戶的基本屬性包括一下五點(diǎn)，理解這五點(diǎn)會(huì)幫助產(chǎn)品經(jīng)理在預(yù)判用戶行為或解讀用戶時(shí)，避免大部分的偏見。

• 異質(zhì)性：每個(gè)用戶的認(rèn)知、偏好和資源都不一樣；
• 情境性：不同情境會(huì)影響用戶的決策。比如同樣是面對(duì)異性的消息，獨(dú)自一人的深夜，和跟兄弟們?cè)诰W(wǎng)吧開黑時(shí)的處理方式是截然不同的；
• 可塑性：人的偏好和認(rèn)知會(huì)隨著外界不同的刺激而變化；
• 自利性：用戶追求個(gè)人總效用最大化；相關(guān)的基礎(chǔ)理論有馮諾依曼提出的期望效用理論以及最大化效用原理。這里暫不展開講解。作為產(chǎn)品經(jīng)理，關(guān)于自利性，只要能理解用戶會(huì)追求總效用的最大化以及效用的增長存在邊際遞減效應(yīng)基本就可以了。
• 有限理性：用戶的能力和精力是有限的，只能做到有限理性。

關(guān)于異質(zhì)性和自利性，這里先不展開講解了。關(guān)于自利性，我們只要能理解用戶會(huì)追求總效用的最大化以及效用的增長存在邊際遞減基本就可以。

接下來我將會(huì)結(jié)合前景理論、AI思維的習(xí)得規(guī)律以及西蒙的“滿意解”來重點(diǎn)聊一聊情境性、可塑性和有限理性這三方面。

1. 情境性——前景理論

這個(gè)理論我在之前的文章中已經(jīng)兩次提到，基于這張圖衍生出了包括“損失厭惡”、“稟賦效應(yīng)”、“確定效應(yīng)”等在內(nèi)的許多其他理論。前景理論也能夠用來解釋很多違反期望效用理論的現(xiàn)象。

大家注意觀察前景理論的曲線和其斜率（斜率可以理解為心理價(jià)值變化的快慢），稍加思考后應(yīng)該可以得出以下四個(gè)基本結(jié)論：

1. 確定效應(yīng)：處于收益狀態(tài)時(shí)，多數(shù)人是風(fēng)險(xiǎn)厭惡者。
2. 反射效應(yīng)：處于損失狀態(tài)時(shí)，多數(shù)人是風(fēng)險(xiǎn)喜好者。
3. 損失規(guī)避：多數(shù)人對(duì)損失比對(duì)收益敏感。
4. 參照依賴：多數(shù)人對(duì)得失的判斷往往由參照點(diǎn)決定。

例如當(dāng)某人認(rèn)為自己現(xiàn)在是獲利狀態(tài)時(shí)，因?yàn)橥蟮男甭时韧业男甭矢?，所以?duì)更多收入的感知價(jià)值會(huì)低于同等金額虧損的感知價(jià)值，因而往往會(huì)更容易產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的心態(tài)。

之前我也舉過炒股的例子，有些人股票漲了后，一旦有一點(diǎn)下跌就想賣掉，錯(cuò)過了持續(xù)的增長；而股票跌很多的時(shí)候，往往因?yàn)橐稽c(diǎn)上漲而舍不得賣出，最終被套牢。

希望炒股的朋友在理解前景理論后，能盡量克服自身心理上的這種偏見，更理性的思考決策過程。

2. 可塑性——人類習(xí)得規(guī)律的過程

可塑性簡(jiǎn)單的說就是人是會(huì)變化的——人的觀念、偏好和認(rèn)知會(huì)隨著外界新的信息刺激而產(chǎn)生改變。

關(guān)于可塑性這一點(diǎn)，貝葉斯公式關(guān)于漸進(jìn)學(xué)習(xí)的解釋非常清晰，但我想在后面單獨(dú)寫一篇文章再來分享，這里想先從《AI思維》這本書中提到的人工智能和人類的習(xí)得規(guī)律示意圖來說說可塑性。

圖的上方是人工智能習(xí)得規(guī)律的示意圖。AI首先是通過大量的初始數(shù)據(jù)，形成或推演出一個(gè)模型。然后當(dāng)有新的輸入進(jìn)來時(shí)，模型就會(huì)給出預(yù)測(cè)或決策。這是個(gè)比較粗的框架，我們可以簡(jiǎn)單的理解為AlphaGO下圍棋時(shí)的決策模型就是這樣。

圖的下方講的是人類，其實(shí)也一樣，我們通過自己的經(jīng)驗(yàn)，形成自己處理方式的規(guī)律（或者說是認(rèn)知和偏見）。當(dāng)有新的問題或信息出現(xiàn)時(shí)，我們則會(huì)通過自己先前形成的規(guī)律，做出決策。同時(shí)，這些新的經(jīng)驗(yàn)或問題（可以統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)），也可能會(huì)讓我們的規(guī)律和認(rèn)知改變，通過這一點(diǎn)也可以理解人的可塑性。

3. 有限理性與滿意解

一些決策模型中會(huì)假設(shè)每個(gè)決策者理解概率和掌握了完全的信息，并且會(huì)通過這些來推算每個(gè)方案的利弊。但顯然用戶在決策的時(shí)候并不會(huì)把所有備選項(xiàng)都一一比較。例如在租房子時(shí)，我們不會(huì)把周圍所有的房子全部搜索出來比較，而通常是會(huì)找到一個(gè)相對(duì)滿意的即可。

諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者赫伯特西蒙在1956年提出了最早的替代期望效用理論的模型，核心的觀點(diǎn)是“人們?cè)跊Q策過程中尋求的并非最優(yōu)解，而是滿意解”。背后的道理也很好理解，因?yàn)槿藗冊(cè)跊Q策過程中收集信息、處理信息都是需要付出成本的（包括時(shí)間、精力甚至金錢），因此要遍歷或分析更多的可能項(xiàng)往往意味著要付出更多的資源。所以用戶在實(shí)際的決策中通常是尋求滿意即可，而不是過度追求最優(yōu)。

通過下圖可以比較直觀的理解：隨著搜索決策信息的成本增長，搜索到的決策帶來的收益其實(shí)是邊際遞減的，中間綠色的差值才是決策的凈收益最大的時(shí)候。由于人們的資源和理性都是有限的，用戶在決策時(shí)其實(shí)會(huì)本能地平衡“決策成本”和“決策收益”，并根據(jù)情況來判斷投入多少資源進(jìn)行決策。

4. 理解用戶的手段

理解用戶的常用手段主要是“用戶調(diào)研”和“數(shù)據(jù)分析”。

調(diào)研方式包括問卷調(diào)查、電話訪談等，這些在具體的產(chǎn)品工作中經(jīng)常用到；例如我們發(fā)現(xiàn)很多用戶生成了訂單但是不付款，但我們無法確定這些用戶到底是因?yàn)槭裁丛虿桓犊?，這時(shí)候就可以導(dǎo)出這些用戶的聯(lián)系方式，設(shè)計(jì)問卷調(diào)研或電話訪談搜集用戶反饋了。

此外，閱讀一些心理學(xué)、博弈論或者消費(fèi)行為學(xué)等等書籍也很有助于理解用戶。

從產(chǎn)品經(jīng)理個(gè)人知識(shí)成長來的角度來說，我認(rèn)為理解用戶最最核心的還是以己度人的方式。哪怕一開始用戶的反應(yīng)跟你預(yù)期的差距很大，但是當(dāng)我們把偏見暴露出來，再不停的跟事實(shí)和結(jié)果校對(duì)后，我們對(duì)人性的理解會(huì)得到很好的提升，對(duì)用戶判斷的偏差也會(huì)越來越小?？偟膩碚f，理解用戶的過程其實(shí)就是理解自己，理解人性的過程。

五、游戲復(fù)盤

讓我們?cè)倩氐郊舻妒^布游戲，當(dāng)你玩過100局之后，發(fā)現(xiàn)對(duì)手總是在按照剪刀-> 石頭-> 布的順序出招，那么你的策略也一定會(huì)隨之改變吧。

這就是游戲復(fù)盤，在做產(chǎn)品的過程中，我們?cè)跊Q策之后也是需要復(fù)盤的。復(fù)盤主要分為兩塊：對(duì)結(jié)果復(fù)盤和對(duì)過程復(fù)盤。

第一種對(duì)結(jié)果復(fù)盤的方式是AB測(cè)試，這是產(chǎn)品經(jīng)理非常重要的工具。通過實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的方式，我們可以更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?、定量地了解我們之前的需求假設(shè)是否成立或者我們對(duì)用戶的預(yù)判是否準(zhǔn)確。

第二種方式是“三維歸因”。影響一個(gè)事情的因素可能很多，當(dāng)一個(gè)事情失敗后，如果只從一個(gè)角度去考慮難免有失偏頗。例如一個(gè)項(xiàng)目失敗了，有人可能會(huì)說，都是產(chǎn)品經(jīng)理做的不好。這就是單維度的歸因，三維歸因讓我們至少要從“行為主體”、“他人”、“情境”這三個(gè)維度來看待。

第三點(diǎn)是結(jié)果偏誤，我們?cè)谠u(píng)價(jià)決策時(shí)，不能只根據(jù)結(jié)果評(píng)價(jià)其好壞。而應(yīng)該著重評(píng)判決策的過程。例如玩德州撲克，如果AA（最大的牌）在翻盤前跟27（最爛的牌）推了All IN；這個(gè)決策是非常正確的，勝率接近90%。但最終發(fā)牌之后，27贏了。如果你足夠理性的話，這時(shí)其實(shí)沒必要后悔，因?yàn)槟愕臎Q策過程是正確的，堅(jiān)持做這種決策才是正確的做法。

我在《對(duì)賭》這本書中看到一個(gè)例子，大概是有個(gè)德州撲克職業(yè)選手在奪冠后，賽后記者問他認(rèn)為覺得自己打得最差的一手牌是什么，這個(gè)選手居然說的是讓他贏得最多的那一手牌。雖然他贏了，但他認(rèn)為當(dāng)時(shí)決策時(shí)是沖動(dòng)的，事實(shí)證明那是他的勝率也是更低的，即使最后運(yùn)氣好贏了，但這位職業(yè)選手依然讀自己的決策進(jìn)行了嚴(yán)格的復(fù)盤。這種復(fù)盤方式才是對(duì)提升決策質(zhì)量有益的。

此外，在對(duì)過程的復(fù)盤中，我們需要回過頭去考慮決策過程前和過程中的每個(gè)環(huán)節(jié)。包括當(dāng)時(shí)的目標(biāo)是否足夠清晰、是否搜集了足夠決策的信息、是否在決策過程中太過主觀或抱有太多偏見。

#專欄作家#

愛學(xué)習(xí)的Keyda，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。主要專注在線教育和電商類產(chǎn)品增長，擅長游戲化設(shè)計(jì)，定期分享產(chǎn)品設(shè)計(jì)和思考。

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