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編輯導(dǎo)語：經(jīng)驗(yàn)主義亦稱“經(jīng)驗(yàn)論”，是一種認(rèn)識論學(xué)說。與“理性主義”相對。經(jīng)驗(yàn)主義認(rèn)為感性經(jīng)驗(yàn)是知識的唯一來源，一切知識都通過經(jīng)驗(yàn)而獲得，并在經(jīng)驗(yàn)中得到驗(yàn)證。在日常工作中，我們往往需要警惕調(diào)入“經(jīng)驗(yàn)主義”的陷阱中。本文作者為我們列舉了一些常見的認(rèn)知偏差，并且分析了應(yīng)該如何消除認(rèn)知偏差。

一、從蒙眼狂奔談起

設(shè)想一個場景：你打開車門，坐上駕駛位，系上安全帶，打開發(fā)動機(jī)，環(huán)顧四周，然后帶上眼罩；接著你放下手剎，松開腳剎，踩下油門，汽車駛出。

請問上述場景出現(xiàn)交通事故的可能性？

幾乎是百分之百。顯然，以上場景極少在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生，因?yàn)樗腥硕贾?，在川流不息的公路上，蒙眼狂奔的后果，撞到人或者被撞到，無異于送死。

但是如果我們將公司或者業(yè)務(wù)比作一輛正在高速飛馳的汽車的話，這種現(xiàn)象似乎并不鮮見，用百度搜索「蒙眼狂奔」，我們將會得到以下結(jié)果：

樂視的崛起讓「蒙眼狂奔」變得家喻戶曉，很多公司由此對這種快速行動的業(yè)務(wù)模式，備受啟發(fā)，甚至趨之若鶩。

但是樂視的衰亡卻沒有讓這些急于發(fā)展而沒有仔細(xì)考慮公司戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)模式的公司警醒，這些「蒙眼狂奔」的公司在業(yè)務(wù)快速膨脹的同時，也帶來了巨額的虧損。

從游戲直播到虛擬現(xiàn)實(shí)，從共享單車到知識付費(fèi)，每一個資本試圖催熟的行業(yè)風(fēng)口，都掩埋著累累白骨。它們無疑是「蒙眼狂奔」的受害者，而臺上一將功成，只要還在場中，便要繼續(xù)狂奔。

一般情況下，這些公司會在開始階段做些市場調(diào)查和研究，準(zhǔn)備工作就此打住，整個公司進(jìn)入戰(zhàn)備狀況，各部門開動馬力，直接開始設(shè)計和開發(fā)新產(chǎn)品。

很多公司甚至都不需要最初的市場調(diào)研，這些公司通常從以下兩個場景開始：

1. 最主要的場景：聽從「深耕行業(yè)數(shù)十年」的行業(yè)專家的計劃，行業(yè)專家對行業(yè)有著深刻理解，無須和客戶交流；如果你向他們詢問市場調(diào)研，他們會告訴你沒有人比他們更懂市場。
2. 另一個常見的場景：基于管理者的猜測和假設(shè)的。有些時候，公司的整體戰(zhàn)略方向變更可能僅僅源自老板在早餐時的靈光乍現(xiàn)或者是晚餐時的靈機(jī)一動。

盡管媒體們在介紹成功的公司和產(chǎn)品時，極力渲染創(chuàng)始人的無所不能和未卜先知，塑造了一個個在世喬布斯。

但是幸存者效應(yīng)告訴我們，亡者無法發(fā)聲。很多時候，產(chǎn)品之所以失敗，正是由于管理人員對于需求探索時所采取的怠惰態(tài)度，太過依賴經(jīng)驗(yàn)和直覺，僅僅憑借先入為主的觀念就武斷地做出決策。

顯而易見，對于需求的認(rèn)知偏差就如同蒙蔽雙眼的眼罩。只有盡量消除由于各種原因?qū)κ袌稣J(rèn)識不足所導(dǎo)致的認(rèn)知偏差，才能真正理解市場，了解用戶的需求。

下面我們羅列一些在需求探索的過程中，一些相當(dāng)常見的認(rèn)知偏差。

二、常見的認(rèn)知偏差

1. 經(jīng)驗(yàn)效應(yīng)：我們的領(lǐng)域問題專家無所不知

有些公司，培養(yǎng)和雇傭了很多人才。他們在這些特定行業(yè)有著多年工作經(jīng)驗(yàn)，對于產(chǎn)品和市場有著深入的了解，我們將這些人才稱作領(lǐng)域問題專家，有時產(chǎn)品經(jīng)理就是領(lǐng)域問題專家。

很多時候，對產(chǎn)品經(jīng)理來說，我們可以不假思索地說出客戶的需求，即使用戶還未曾向我們真正開口，很多同儕將此引以為傲，自詡為有「產(chǎn)品 Sense」。事實(shí)上，所謂「產(chǎn)品 Sense」不過是基于經(jīng)驗(yàn)的條件反射。

在一個快速變化的世界中，過于依賴經(jīng)驗(yàn)，并不是好事。

——我們將上述基于經(jīng)驗(yàn)做出快速反應(yīng)的現(xiàn)象稱為「經(jīng)驗(yàn)效應(yīng)」。

經(jīng)驗(yàn)效應(yīng)是指公眾個體在對對象進(jìn)行認(rèn)知時，總是憑借自己的經(jīng)驗(yàn)對對象進(jìn)行認(rèn)識、判斷、歸類的一種心理活動方式。也就是說，人們在對他人或他物認(rèn)識時，常常會自覺不自覺地根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生一種心理準(zhǔn)備狀態(tài)，并基于這種準(zhǔn)備狀態(tài)對對象作定勢分析。

諾獎得主、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)大師丹尼爾·卡尼曼對經(jīng)驗(yàn)效應(yīng)有著更加深入的說明，在其著名的科普著作《思考，快與慢》中，向我們介紹了兩種思維模式：反應(yīng)迅速的經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)和深思熟慮的思維系統(tǒng)。

前者基于模式識別，僅僅需要有限信息，即可做出快速決策，快速但不準(zhǔn)確，適合解決極端和突發(fā)的問題。后者基于分析推理，往往需要大量信息和推演，才能獲得答案，準(zhǔn)確但不及時，適合解決抽象和復(fù)雜的問題。

在大多數(shù)情況下，我們的思維系統(tǒng)是由經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)主宰的，即使接收到極為有限的信息，我們的大腦會根據(jù)既往經(jīng)驗(yàn)快速產(chǎn)生結(jié)論。這是我們祖先用以保命的絕技，也正是我們在沒有和客戶交流的情況下可以的快速產(chǎn)生結(jié)論的原因。

對于我們的祖先來說，將一頭溫順的未知動物視作猛獸而撒腿就跑顯然沒有問題。但是如果將自己的觀點(diǎn)視作理所當(dāng)然，假定客戶的需求必定一如過往，那么最終結(jié)果可能是產(chǎn)品的最終失敗和市場份額的不斷丟失。

如果產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常和用戶經(jīng)常交流，并不斷更新其對市場的認(rèn)識，在突發(fā)情況下，他的經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)可以產(chǎn)生很大作用，快速做出合理的判斷。

但如果只是囿于舊有的知識和經(jīng)驗(yàn)，拒絕和用戶溝通，在整個需求探索過程中持續(xù)用經(jīng)驗(yàn)代替知識，用直覺取代思考，最終設(shè)計出產(chǎn)品必定會出現(xiàn)問題。

在這個不斷變化的世界中，事實(shí)往往違背直覺，超乎經(jīng)驗(yàn)。

2. 確認(rèn)描述：我們已經(jīng)和用戶溝通過了

顯而易見，與目標(biāo)市場用戶溝通非常重要，但事實(shí)上，并不是所有市場調(diào)研都是以正確的方式進(jìn)行的，很多時候，市場調(diào)研不過是對于已知觀點(diǎn)的重復(fù)和重新確認(rèn)。

事實(shí)上，用心理學(xué)名詞描述的話，這種現(xiàn)象叫做「確認(rèn)偏誤」，是指人只會相信那些支持自己觀點(diǎn)的證據(jù)，而忽視那些更有說服力的相反觀點(diǎn)的證據(jù)。

確認(rèn)偏誤是一種在搜索信息、解釋現(xiàn)象、選擇立場、回顧案例等信息處理過程中選擇支持自己之前觀點(diǎn)和立場的行為偏好。

確認(rèn)偏誤的常見場景為：選擇性的收集信息和記憶，或者偏向性地解釋信息。

在很多人眼中，用戶研究意味著向用戶詢問產(chǎn)品需求和向用戶確認(rèn)希望產(chǎn)品所能實(shí)現(xiàn)的功能，但是這種方式并不奏效，在親眼看到產(chǎn)品之前，客戶并不清楚希望產(chǎn)品所擁有的具體功能。

當(dāng)然，我們需要和用戶交流。

但是當(dāng)你和用戶討論具體需求時，最好盡可能圍繞用戶的使用場景提出問題，多去了解用戶在特定環(huán)境下的行為模式和具體原因。隨著問題的不斷深入，我們將逐步發(fā)現(xiàn)用戶的行為方式和關(guān)鍵問題，并最終完成用戶使用場景模型的搭建。

3. 唯技術(shù)論：我們的規(guī)則和算法一定正確

從Excel 工作表中的計算公式到各種人工智能框架中的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法 。

我們有太多的工具可供用于假設(shè)與預(yù)測，從基于這些工具我們往往能得到很多相當(dāng)有用的結(jié)論，有時這些計算結(jié)果被寄托了過高的信任，雖然機(jī)器比人類更加理性。

但是由于算法設(shè)計，數(shù)據(jù)選擇等問題，會導(dǎo)致某些結(jié)果會以超過實(shí)際的比例頻繁出現(xiàn)，這種現(xiàn)象被稱為「算法偏見 (Algorithmic bias)」。

算法偏見描述了計算機(jī)系統(tǒng)中導(dǎo)致不公平結(jié)果產(chǎn)生—例如為一類用戶賦予特權(quán)，而忽視其他用戶的一種系統(tǒng)性的可重復(fù)錯誤。

錯誤的產(chǎn)生來源于多種因素，包括但不限于算法設(shè)計方面或未計劃和未預(yù)期的用戶使用場景，以及數(shù)據(jù)的編碼、收集、選擇過程以及作為樣本產(chǎn)生機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。

過分依賴公式和算法并不可取，將不可信的計算結(jié)果精確到到五位小數(shù)精度并不能真正增加預(yù)測的準(zhǔn)確性。那些在辦公室冥思苦想，埋頭苦干數(shù)月所產(chǎn)生的商業(yè)計劃和算法模型中，所預(yù)測的未來，常常會在現(xiàn)實(shí)的實(shí)證中遭遇慘敗。

我并非貶低規(guī)則和算法在需求和產(chǎn)品管理過程中的作用，相反，好的數(shù)據(jù)和算法結(jié)合可以幫助我們指明需求探索的方向和路徑。我只是試圖指出唯技術(shù)論的誤區(qū)所在，事實(shí)上，不管是顯性的規(guī)則。

我們需要多花些時間去和用戶溝通，嘗試去理解他們的業(yè)務(wù)背景，和潛藏其中的底層需求。在你最終了解用戶的問題，及其業(yè)務(wù)價值和潛在成本之后，再去設(shè)計業(yè)務(wù)模式。

三、應(yīng)該如何消除認(rèn)知偏差

1. 從假設(shè)到知識的演進(jìn)

下圖非常清晰地像我們展示了從猜測和假設(shè)到知識和事實(shí)的演進(jìn)過程

首先，我們從左下角的不覺未知區(qū)域出發(fā)：此時，對于我們所遇到的問題，我們有一些有趣的想法和猜測，甚至認(rèn)為我們可以借此解決問題。

在這個階段，我們對等待在我們面前諸多未知毫無準(zhǔn)備，甚至有些自以為是，此時我們處于「盲目樂觀期」。

慢慢地，隨著我們對于問題有著更加深入的了解，我們終于開始發(fā)現(xiàn)所處理問題的復(fù)雜性，對于解決方法陷入困境，一籌莫展。

此時我們來到了已覺未知區(qū)域，雖然此時我們的自信正在遭遇挑戰(zhàn)，心態(tài)瀕臨崩潰，但至少我們已經(jīng)開始意識到自己的無知，可以問出正確的問題。

我們繼續(xù)做了很多探索和研究，這些工作正在幫助我們加深對于問題的認(rèn)知，但是我們似乎還沒有真正理解事情的來龍去脈。這時我們處于已知未覺區(qū)域，雖然已經(jīng)形成對問題概念的基礎(chǔ)認(rèn)識，但是卻沒有建立一套自洽的解釋體系，可以行之有效地表述問題。

我們在繼續(xù)深入，逐漸有了越來越多的發(fā)現(xiàn)，那些孤立的細(xì)節(jié)的原點(diǎn)終于連綴成線，線最終交織成網(wǎng)，而這張網(wǎng)就是我們所指的知識，我們所探索的概念和細(xì)節(jié)，最終被我們的問題牽引，形成了彼此聯(lián)系的知識結(jié)構(gòu)。

此時我們到達(dá)知識的終點(diǎn)：已知已覺區(qū)域。

相應(yīng)地，我們各自需要經(jīng)過四個不同的階段：

1. 探索：不設(shè)限的開放式對話，充分發(fā)掘我們所不知道的問題的所有細(xì)節(jié)；
2. 驗(yàn)證：對于我們基于經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生的初始假設(shè)，針對性地進(jìn)行研究和驗(yàn)證，校驗(yàn)其正確性；
3. 解釋：仔細(xì)分析研究的結(jié)果，試圖挖掘概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
4. 確認(rèn)：越來越多的關(guān)聯(lián)關(guān)系最終被建立起來，我們可以借此解釋問題和要素間的因果關(guān)系。

2. 現(xiàn)有問題會激發(fā)新問題

如果不斷重復(fù)上述從猜想到知識的演進(jìn)流程，我們將得到一個不斷精進(jìn)的動態(tài)模型，每一個現(xiàn)有問題的探索都會觸發(fā)更多新的問題，我們可以通過聚焦于核心問題來限制潛在問題的最大規(guī)模。

隨著主要問題被逐漸窮舉，新的核心問題將不會產(chǎn)生，而隨著已知問題的不斷解決，問題規(guī)模最終收斂，趨近于目標(biāo)值——最終我們建立了一個自成體系的超大型知識網(wǎng)絡(luò)，一個更完備的領(lǐng)域知識模型。

如果將該模型運(yùn)用在我們的需求探索過程中，我們將從多個側(cè)面不斷趨近用戶需求的本質(zhì)，發(fā)現(xiàn)潛藏其中的根本動機(jī)，并找到更好的解決方案。

3. 謹(jǐn)記在心

1. 不要過于輕易地聽從直覺，你的經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)喜歡偷懶，總是太快就出結(jié)論；
2. 我們必須調(diào)動分析系統(tǒng)，確保有確鑿的證據(jù)可以支持現(xiàn)有結(jié)論；
3. 不要總是假定自己了解客戶的真實(shí)需要，多和你的用戶溝通，但是不要期望用戶幫你設(shè)計產(chǎn)品；
4. 不要過分相信那些來自于精美的報告，表格或者其他文件的信息，要基于這些信息所關(guān)聯(lián)的證據(jù)判定信息的價值，而非承載信息的媒介；
5. 從猜想到知識的思維過程總是困難重重，但這是構(gòu)建成功產(chǎn)品的最好方式。那些僅僅基于設(shè)想，假設(shè)和臆測的或者是管理層拍腦袋的想法的產(chǎn)品最終難免失敗。

本文由 @遍歷分形 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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