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榮耀標識增長的瓶頸（III）：最小改變顆粒
促進產品裂變生長的顆粒往往是細微而簡單的，但是尋找他并利用它似乎不是一件容易的事。
很多人終其一生，都沒能做好一件事；
很多品牌開了無數腦洞會，卻依然沒能找準賣點；
當人們面對選擇總表現得難以取舍，裹足不前，幻想滿足市場的所有需求，最終卻失掉了占領心智高地的機會。
一個簡單的道理是，任何人和品牌能喚起他人記憶的信息非常有限。
徐悲鴻創作過無數畫作，但能被廣泛記住的卻是他畫的馬；
達.芬奇做過很多超前研究，可被提及最多的還是《蒙娜麗莎》；
雖然愛因斯坦在物理學眾多領域貢獻杰出（比如分子運動論、統一場論），但人們言之必綁定“相對論”。
我們知道，那些市值幾百上千億美金的公司，往往都是從極簡的事情做到極致。
百度的核心產品是一個簡單的搜索框，然后把“keywords”的價值挖掘到極致；
可口可樂歷經百余年，直到現在大部分的利潤仍然來自是一瓶簡單的汽水飲料；
騰訊的即時通訊產品，最早被稱為“網絡尋呼機”，不過是把過去只有通過電信信號傳輸的信息，移植到網絡上；
那么這么簡單的方式，為什么只有少數的公司可以做大？
其中一個關鍵的問題是，很多人錯誤的理解了“簡單”的含義。
我們所處的世界，經常會有這樣的聲音：
- 復雜的生活太累啦！我希望過得簡單一點；
- 我渴望單純的愛情，希望愛情都是簡單的；
- 公司的管理太復雜，我們必須把它調整的簡單一些；
- 營銷的理論太多了，我還是喜歡簡單粗暴的方式；
這些思想非常常見，但實際上沒有弄清到底什么是才是“簡單”。
首先，簡單是提高效率，但不一定一上來就省力。
比如，遇到困難的時候有人幫助會讓事情變得輕松，但在此之前你需要拿出時間和誠意去發展人際關系；
其次，簡單也絕非不去思考和行動。
假如你想要和戀人之間的關系變得簡單可依賴，就要先去用你希望他對待你的方式去對待TA，并且觀察TA的接受程度，直到形成默契，而不是什么都不想也不去做，就等著別人以你想要的方式來待你，那么這就不是“簡單”，而是自私；
還有，簡單不是去除必要環節。
舉個例子，我們人類都是由一枚的受精卵發展而來的，它的結構非常簡單，卻可以裂變成組織、器官，直到形成完整的哺乳動物體。
試想如果去除這一過程，還會形成人類個體嗎？
顯然不可能，但很多時候，我們力求簡單，卻往往不假思索地去除了必要環節，比如，我們厭煩公司政治，就妄圖人為去除，或是假設其不存在，而不是想怎樣讓它朝對運營有利的方向發展，最終往往栽在上面，然后換一家公司，繼續妄想，“希望新公司的氛圍可以單純一些”。
最近，有些朋友了解到“奧卡姆剃刀原理”、“第一原理性”等高大上的概念，經常拿來對我說，你的產品思維、運營思路應該簡單，因為人家說了，“如無必要，勿增實體”。
事實上，這句話并沒有錯，錯的是人們總是很難分辨什么是必要的，所以往往去除了必要環節，否則它就僅僅是說服他人的一種說辭。
簡單更不是粗暴
對比下邊這兩張圖，你覺得哪張更簡單，哪張更粗暴？
顯然，下邊這張圖更復雜，制作起來非常粗暴，設計人員只要無意識地堆砌元素就可以。
上邊是喬布斯主持的蘋果發布會的環節設計，喬幫主輕輕地從牛皮紙袋里拿出Mac，這個設計非常簡單，卻讓人們產生了想要擁有它的沖動，絕對不粗暴。
在這里“簡單”指的是輸出過程，不是思考過程，越是簡單的輸出，越考驗設計者的思考功力。
那么，要找到簡單的成長顆粒，實現像受精卵一樣快速裂變的結果，需要具備哪些思維方式呢？
?一、母題思維
很多人都會遭遇一種狀態，就是每天都在做從0到1的事情，中途遇到阻礙無法繼續，就會半途而廢，然后再找另一件事，重頭開始，循環往復。
這很類似，高考復習時，很多成績平平的學生，經常采取“題海戰術”，在他們的頭腦里，每道題都是新的，所以他們面臨的任務就非常艱巨，需要記住所有看過的題集。
反觀那些成績優秀的學生，并不是因為他們的記憶力更強，而是更加擅于壓縮信息，而方式就是采用“母題策略”。
所謂“母題”，母題就是各門學科包含若干知識點的基本題、典型題，也是所有命題所參照的原型題，它可以幫助實現快速掌握知識的目的。
伊卜生就經常利用母題策略，比如營銷中有一個詞匯叫做“誠懇營銷”，我記住這個概念是因為看到一段日本雪糕廠的道歉視頻，大意是，一家歷史悠久的雪糕廠，產品30幾年未漲價，瀕臨破產，廠長帶領全體員工向用戶鞠躬，懇請大家：“我們真的撐不下去了，所以現在漲價5毛錢”。視頻發出后，雪糕的銷量增長了3倍。
這個母題的核心是，當市場中的品牌都在各種套路消費者時，反其道而行，誠懇當道，往往會收獲絕佳效果。
由此，未來再遇到類似的典故、案例（比如“亨利四世卡諾莎之行，華為誠懇營銷廣告、加多寶使我們無能…”），便可以歸類到這個母題的樣式下，解約大腦的存儲空間。
二.模型思維
當你發現母題間有很多元素是相同的，便可以用模型來進一步將它簡化、壓縮、抽象出來。
比如，很多時候，人們在做決策時，往往帶入太多矛盾因子，左右為難。
因此，就需要“決策模型”來輔助。
舉個例子，我的一位朋友線下開店，選址時面臨3種選項，起初，TA單純從價格角度判斷，決定選擇A，后來發現A的格局不好，裝修起來耗時費力，又決定選擇B，后來發現不符合“金角銀邊”的選址原則，決定選擇C，而C的價格又虛高…
我告訴TA，“不能相信自己的直覺判斷，而是應該把所有需要考慮的因素都列出來，然后綜合評分，選出得分最高的那一項，這就是你的決策模型”。
除了“決策模型”，在以往的文章中，伊卜生創造過很多簡化思考的模型。
三.算法思維
當母題和模型的量級增加，多到我們僅憑大腦已經無法記得過來時，就需要算法思維來幫忙。
介紹一種算法：快速排序算法
算法步驟：
- 界定范圍，該范圍內有諾干元素，用數字序號表示這些元素
- 從中挑出一個元素，程序語言中稱為 “基準”（pivot）。
- 重新排序，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的后面（相同的數可以到任一邊）。
- 把小于基準值元素的子數列和大于基準值元素的子數列排序。
（PS：已翻譯成人類語言，沒有提及數列、遞歸、基準值等學術名詞）
比如，之前提到的選址的例子，現在選址范圍確定為10個店面，然后從所有選址元素中提取出“價格”這個元素，這個價格可以是所有該行業線下店選址的平均值，然后把高于這個平均值的店面和低于它的店面分開，再各自進行排序，最終實現精準選擇最合適店面的目的。
除此之外，也可以用算法思維搞定很多事，比如最近ICO被取締的事情炒的沸沸揚揚，人們不禁要問，金融圈真真假假、是是非非這么多，如何分辨一起金融事件不是“龐騙”呢？
判斷這件事，也可以借助算法思維，就是你把所有歷史上出現的，你可以查到的“龐騙”和非“龐騙”的金融事件列出來，然后再把它們的組成元素拆解出來進行定性和定量，如：承諾利潤增長率、參與人數、監管機構條文數、巔峰周期、衰落周期、獲益人數、收益率、損失人數、損失率….,再用上邊介紹的算法進行排序，如果你要判斷的事件低于平均數值，可以判定大概率是騙局。
當然除了快速排序算法，還有很多其他實用的程序算法（比如BFPRT、二分查找算法）可以被我們的大腦借用，從而簡化思考和行為，更快速、精準的找到“最小成長顆?！?，實現裂變。
?結語：
“簡單最難”（Simple is the hardest）。
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#專欄作家#
伊卜生，人人都是產品經理專欄作者，微信公眾號：伊卜生（ID :?ibsen2020）
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