重新認知決策:信息和底層邏輯是關鍵第一步

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編輯導讀:產品經理在工作中經常需要作出決策,決策功能優先級、決策方案的優劣、決策投入和風險等等。而這些決策很有可能決定著我們的職業生涯。那么,如何才能做出一個正確的決策呢?本文作者從自身工作經驗出發,對此發表自己的看法,與你分享。

在工作中,產品經理做競品分析有助決策方案的優劣;做需求文檔,我們要決策功能優先級;做活動策劃要決策投入和風險;在涉及項目管理(大部分小公司沒有專職項目經理)我們更要決策項目資源、人員的分配等等。

在生活中,我們決策自己的職業發展。是做產品還是做研發?在TAB中哪一家的offer中進行選擇?決策熬時間得到職業的晉升還是通過讀研來獲得晉升?這些都是需要我們進行決策的。我們常說選擇大于努力,但殊不知好的選擇還是需要努力來培養的。

以上至自己。

一、產品的好/壞決策

時常我們聽到某某說,作為產品經理我們要常復盤,去思考當初在做的時候那個環節有問題,以后有優化的空間。但是實際上這種復盤只能在出現問題后才會發現問題,但是很多真正致命的問題我們難以發現。

例如很多地方我們都是盲目跟從潮流進行設計決策。為什么短視頻都需要采用抖音全屏沉浸式?因為用戶體驗好,有沉浸感,讓用戶不知不覺的劃劃劃,所以我們也要用。這種就是十分典型的盲目跟從(盲目決策)。說體驗好,有沉浸感那是你在抖音、快手上的體驗,那是它們擁有各自獨特算法進行支撐了。那么你有什么?你在復盤的時候能發現這個問題?

在沒有基礎能力支持下,盲目采用其他人的解決方案,這無疑是一個不太好的決策。單一個點還不足以說明這是不太好的決策,我們繼續延伸。在沒有好推薦算法的情況下,我們只能使用普通排序去硬推內容,用戶每次看見的內容只有很小概率是用戶喜歡的,大部分出現的內容都是他不喜歡的。

這時想象一個場景,用戶拿著手機使用產品,每次看見的都是不感興趣的,用戶只能拼命的劃,結果內容展示還是那么沒有太大的改變,最后用戶覺得產品沒意思,導致不在使用。因為產品老是展示用戶不感興趣的內容,讓用戶覺得在浪費消磨時間并且強迫看不喜歡的內容,所以說這是一個不太好的決策。

而微信視頻號的做法無疑是個較好決策,在內容不夠豐富的時候,龍哥深度理解微信的本質,微信只是一個載體,并沒有貿然使用全屏進行內容的展示。因為自身層次不夠,當前我也看懂不,只是通過現象層,猜測這樣信息展示的更多,有更強的自主選擇性。

然而微信則是深知內容與用戶之間的關系。內容越多,用戶“中靶率”(但屏推薦10個內容,其中有1個內容用戶喜歡,中靶率10%,多次推薦取平均中靶率)越高,對系統推薦算法要求就較低,用戶滑動一次就可以涉及2-10個內容(依據你的設計來)。如果采用全屏,每次滑動就只能涉及一個內容,“中靶率”就很低,只能通過提升算法內容來提升中靶率。所以采用微信現有方式。

其實上面說的好與壞過于主觀,因為我并不知道他們做決策的時候是什么場景,所以我無法感同身受。如果按照是非對錯來定義,大家都是好決策,因為你執行下下去了,沒有造成不可挽回的損失。而真正一直作出壞決策的產品都已經涼了。

1. 決策因素:信息

我們不可能一直做正確的決策,因為總要有壞決策讓我們吸取教訓。如果以為真能像小說,電視劇里一樣,突然覺醒一路平推,美女豪車事業三豐收,那我推薦去宜家買個枕頭這個實在。

在做決策前,信息是我們必須掌握的前提。我們常說的場景、用戶、需求就是這在這之中。同時信息包括日常的知識的積累以及外部時效性信息的獲取。比如,我們在設計功能的時候,需要去了解其他同類或非同類競品有沒有相同的解決方案,他們的現象是什么形式,這樣的形式有什么優勢/劣勢。除了這些,我們還要了解我們用戶有什么特征,我們現在產品的整體情況如何等。這些都是需要我們知曉的信息。

2. 信息的搜索(收集)

收集是信息獲取最基本的能力,作為產品設計師,信息收集更是我們的基本素養。不要以為是搜索是一個很簡單的玩意,要想把搜索玩轉還是需要一定的技巧。如果你說百度沒有搜索到答案,那就用谷歌,谷歌不行那就雅虎。那可能就是你不會用。其實不管百度,谷歌還是雅虎他們都極度相似,會使用的人會根據自己實際需求進行選擇,而不會用的人換再多也是不會用。

我們要學會使用關鍵字進行搜索,而不是直接復制粘貼問題到搜索欄直接搜索,等待算法結果的投食。比如,我們以設置統一的word格式,我們常直接搜索「如何將word文檔中的文字格式設置的相同」。這樣我們會得到算法推薦的結果。和我預期結果似乎不同(我其實想說的格式刷)。

我們提煉其中的關鍵「文檔」、「文字」、「格式統一」,再一次進行搜索。這樣我們可以直接對比搜索結果。這樣我們能夠知道關鍵搜索的重要。

同時我們多多的去嘗試使用不同的組合詞進搜索,可能開始看不出差異,但是要知道很多優秀內容被隱藏的很深。只能通過部分關鍵字才會搜索到。

3. 搜索擴展

  • 通過「關鍵字A」+「關鍵字B」讓搜索結果包含兩個「關鍵字」。
  • 通過「關鍵字A – 關鍵字B」讓搜索結果以「關鍵字A」為基礎,屏蔽「關鍵字B」的內容。
  • 通過「關鍵字A|關鍵字B」讓搜索結果包郵他們兩個的「關鍵字」。
  • 通過書名號「《關鍵字》」讓搜索結果不去拆分《》里面的內容。
  • 通過在「關鍵字filetype:doc、text、prd、ppt」讓搜索結果只展示對應格式的內容。

4. 信息的篩選

搜索是獲取信息的第一步那么篩選就是第二步?,F在我們獲取信息的渠道太多太多了,現在已經不再是口口相傳的時間,我們幾乎每天都可以接受到來自微信、知乎、百度、短信等各自應用的消息沖擊,我們面對這些信息的時候至少要知道什么是搜索結果,什么是推廣結果,以及什么是官方網站,什么是山寨網站。確實有些山寨網站迷惑性很高,但你至少應該知道一些比對方式,比如org結尾的網站一般為非盈利團體、gov.cn的一般是國家政務網站。

除此之外,我們還可以通過選擇優質信息來源來進行篩選,例如,對于疫情問題,我就只是相信國家發布的信息,對于來源是抖音、快手或其他相似互聯網渠道的信息,我會做到不信謠,不傳謠,理性看待。同理對于互聯網信息我更加相信有權威的人,如曹大,馮大、帥張等這類有權威,舉足輕重的人。但相信權威也不是代表盲目跟隨,我們自己也要有最基本的認知,我們在面對自己不擅長的領域和知識是可以去跟著大佬做事,這叫權威跟隨,而不是盲目。

同時我們也要“警惕”所有的信息投食,以為不管如何“投食者”在如何的權威,再如何的為你好,但畢竟他不是你。就連日夜相處,血脈相連的父母,往往也會帶給你錯誤的信息,更何況是外人。畢竟不是感同身受,設身處地。所以在接受信息的時候,需要我們自身再次思考,從中找到符合自身的方法。

信息本身是沒有對錯之分,但信息會因為獲取者的認知水平造成偏差,我們不能因為一面之詞而作出all in。畢竟我不會為你問題負責,但你會為自己的決策買單。

二、決策因素:底層邏輯

往往我們出現重大失敗決策的原用都是我們沒去考慮這個事情的底層邏輯。去相信一夜暴富,卻不知為什么能夠一夜暴富。去想相信什么又變成水、白紙變貨幣的東西。面對這些“大餅”最直接的判斷就是,既然這個這么賺錢,為什么他不自己獨享(人都是自私的)? 他這么牛逼,為什么我在專業的平臺沒聽說過,反而是在娛樂平臺上刷屏(警惕假冒垃圾信息)等?

在這個基礎上那互聯網的邏輯是什么?互聯網帶來最明顯的基本邏輯就是線上化。日常溝通放在線上,變成即時通訊,有了微信,扣扣。交易購買線上化,有了淘寶,天貓。將問題解答放在線上就有了百度,知乎。而更多的產品則是在遵循這些基礎上融合“人性”和“玩法”,進行自身特色發展?;诰€上購物,融合人對事物的“貪”,結合我們組隊購買,你就要給我最大便宜的“心理欺騙”,有了拼夕夕。

我們都知道便宜沒好貨的基本底層邏輯,但是為什么我們還是對在拼夕夕上購買便宜商品趨之若鶩?還不是因為我們另一個底層邏輯:組隊購買(買的多)價格可以再便宜點干擾了我們,所以要我們自身去衡量兩者。

坦白說為什么很多招聘產品的公司最低都要本科,甚至是MBA、心理碩士。因為有較高的學歷代表你有一定知識積累,對于事物的底層邏輯較為通透,知道水不可能變成油。對于信息的甄別和收集分析有自己獨到的見解(抄作業都不會抄,你咋個畢業的)。雖然你不是百分百適用于所有人,但成功率無疑大于選擇其他低學歷的人。

同時為什么程序員轉產品,這種有技術背景的產品十分吃香?因為他們了解程序設計需要遵循的底層邏輯,知道哪些能做哪些不能做。

1. 底層邏輯:提升

坦白說,現在我們產品經理或是研發,幾乎人人焦慮。對職業焦慮,對技能焦慮等。焦慮本就是對未知事物的恐懼,害怕他會發生,但是一切壞事物終歸是會發生的,因為我們知道這是避免不了的。就像“墨菲定律”一樣,他告訴我們一個底層邏輯,我們無法完全避免壞的事物,這種事情總會發生。既然我們避免不了那如何辦,那就是增加“變量”。既然最壞的結果我們已經知道了為了避免二選一,我們就積極和外部做“能量”交換,讓方案變的更多,縮小最壞概率。這里的交換就是知識交換。

正是知道了這個底層邏輯,再結合“人性”和“玩法”,各種1元課程,體驗課蜂擁而至。而這是我們真正要遵循的底層邏輯卻是,知識的積累需要慢慢來,沒有人能夠一步到位,一步到位的要么是賺了信息差的紅利,要么就是在其他方面有成就。要考慮“幸存者偏差”。所以我們以此為基,為什么不去看一看博弈論,經濟學,哲學的書籍,通過這些多年長存的書籍,去提升自己?所以為什么我喜歡說:接受不完美的自己,學習需要慢慢來~

 

作者:wcof,在努力做產品不做產品經理的人;微信公眾號:Wcof(ID:wcofPM)

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評論
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  1. 真的寫的很好,很想問你是搞技術還是弄產品的,收索頭疼的問題,能否咨詢私聊

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    1. 我是搞產品的哈哈。

      來自四川 回復