有的朋友經常談及自己的工作不夠“厚”，感覺沒有什么提升。工作內容按照難易度和替代性高低可大致分為三個等級，關鍵是我們需要提高自己的認知、沉淀出屬于自己的業務問題方法論。作者總結了基于科學環的產品方法論，希望對你有所幫助。

一、工作本身的分類

總是能聽到朋友說覺得工作不夠“厚”，在開始的時候覺得能夠學習到新知識，但越做越覺得自己做的是重復性勞動，只是按照一個流程不斷重復循環，沒有新的提升。

又或是有的朋友反饋能分到的活兒都很簡單，毫無技術性可言，甚至隨便從大街上找個人過來都可以完成。

在我看來，工作內容按照難易度和替代性高低可大致分為三個等級：“是個人都會的”-“做過一次基本都會的”-“不一定每個人都會的”。而朋友們所提及的情況，往往是在工作內容是第一或者第二層時，所強烈感受到。

第一層的工作主要是依賴于信息，相對來說知識密度較低，一般新人所負責的工作內容會偏重于此，例如我是一個新人房產中介，此時我毫無經驗但有需求方所需的房屋信息，此時我往往做的是負責用戶的詢問，并按照信息給出答復。

第二層的工作主要依賴于經驗，相對來說要求負責相關事項的人員擁有一些既有經歷，能夠較為完整地識別到問題和關鍵點，并在執行過程中保證如期落地，因此這部分工作主要是由有一定經驗的人來負責，例如我此時已經是一個從業兩三年的房產中介，在過去的經歷中我獨自負責了從用戶咨詢、帶看房源，辦理過戶到立契 、繳納稅費、辦理產權的二手房交易全流程，熟悉了這份工作的全流程，能夠相對輕松地完成此類事務性工作地推進。

第三層的工作更多的是依賴于個人的方法論和思考，這些工作內容相對復雜棘手，按照日常事務性工作思路推進往往是無用功，因此需要負責人使用自己的洞見和解決方法去應對挑戰，這類工作就對負責人有著更高的要求，例如面對一個吹毛求疵的客戶，想要她完成交易，不是每一個擁有成單經驗的房產中介都能順利達成目標的，一個既能準確洞察客戶核心訴求、又深諳交易談判溝通心理的有自己銷售哲學的中介方能成單。

三個層級所對應的從業者，可替代性也逐漸遞減，第一層級的工作基本無門檻，可替代性高，第二層級的工作有一定的門檻，但門檻有限，因此可替代性也較高，第三層級的工作則過濾了大多數人，門檻較高。

隨著經驗的積累，往往大多數人都能獨立應對第一層和第二層的工作內容，然后第三層工作內容并不是每個人都有能力去負責的，而其中的關鍵則是個體的解決問題的方法論和認知，因此要想自己的不可替代性有所提高，那務必需要提高自己的認知、沉淀出屬于自己的業務問題方法論。接下來，會展開如何沉淀方法論的方法論。

二、如何進階：關于方法論的方法論

2.1 華萊士科學環

華萊士于1971年提出的“科學環”（如下圖所示），描述了社會科學研究“理論-假設-觀察-概括或檢驗-新的理論”的循環過程，是理論總結和沉淀的抽象模型。

具體來看，研究者會基于現有理論并使用邏輯演繹方法提出研究假設，并通過具體的研究方法設計去實現假設的驗證觀測，再經由分析和檢驗方法對觀測結果進行歸納并決定是否接受假設，最終歸納結論進一步推論或整理提煉成更具有通用性的理論。

其中，從經驗概括到形成理論，再到提出假設，是理論研究范疇；從提出假設到觀測驗證假設，再到經驗概括，屬于實證研究范疇。從理論到觀測主要使用的是演繹法、而從觀測到理論的上行則是歸納法。

在研究中，研究者可以基于理論有大膽的想法去驗證，整體研究的周期具有較大彈性、試錯成本也更高。

2.2 基于科學環的產品方法論沉淀方法

而在商業環境中，由于功能策略迭代更新速度快、經營思維更強，對于需求研判及驗證的效率和成本要求則更高，基于科學環的產品方法論沉淀方法在假設來源及提出假設的方法上會與“科學環”有所差異。

首先，產品需求假設需要從從業務經驗、數據現狀或用戶反饋中獲取優化，而非如原有科學環中的“理論”去尋找啟發。

在實踐過程中如果要找到競對尚未涉足或注意到的機會點，那么我們不能依賴于成熟的業界范式去思考產品優化的方向，需要在自己業務場景中挖掘更具有即時性的機會點作為值得優化的需求假設。這要求產品經理對業務場景的數據、用戶反饋的聲音有敏銳的洞察，能從中抓住機會點。

其次，在商業場景中更加強調假設的可靠性，提出需求假設的方式需由“邏輯演繹”更進一層——從現狀數據中通過因果推斷來過濾合理且有價值的需求假設。

在假設產生的途徑上，由于邏輯演繹本身可能在前提或推論過程中存在誤差，且受限于實際資源和成本，對所有優化假設都進行效果驗證顯然并不現實。

因此，產品經理需要在需求方向判斷前期，即確定值得嘗試的產品方向之前，需要有更為堅實的支撐去論證我們所探索的方向是有其價值的，而非僅僅只停留在邏輯演繹的層面。也就是通過更進一步的研判與分析讓眾多優化方向的假設經過一輪篩選，在保證大概率效果為正的情況下再流入后續實驗驗證階段。

那如何能在實驗之前，能夠做出相對合理的推斷、保證決策質量呢？這就依賴于因果推斷。

舉個例子：

我們從數據現狀中發現，在電商平臺A享受過某服務的用戶，其購買頻次和GMV顯著高于沒有享受過某服務的用戶；此外從邏輯上來講，如果讓更多未了解或未使用過該服務的用戶享受過該優質服務，大概率會拉升這部分用戶滿意度，用戶更愿意來電商平臺A消費，進而也能間接帶動用戶購買頻次和GMV的增長。

乍一看我們就有了一個看上去還不錯的需求假設：通過推廣電商平臺A優質的服務，會帶動購買頻次和GMV的增長。

但仍有幾個問題需要進一步思考：究竟是購買頻次更高的用戶有更大幾率使用到該服務呢？還是因為使用過該服務讓用戶更愿意來電商平臺A消費呢？推廣該服務的收益是否能覆蓋成本呢，是否能真正帶來利潤呢？

如果我們無法回答以上問題，那在資源有限的情況下，收益不明晰的探索性嘗試大概率往往無法向下推進，哪怕往下探索大概率也是“碰運氣”。因此，就需要我們進一步通過現有數據去分析享受過某服務與購買頻次及GMV之間的因果關系，并根據分析結論決定后續工作流。

綜上，基于科學環的產品方法論沉淀方法的整體流程如下圖所示：

第一步，從業務經驗出發，通過因果推斷篩選有價值的優化假設；

第二步，設計合理的驗證假設的實驗方式；

第三步，執行實驗，選擇正確的分析和檢驗方式得出實驗結論；

第四步，基于實驗結論，再次歸納總結和推論，不斷在實踐中沉淀新的業務經驗，并在此過程中不斷提升決策敏銳力。

三、總結

產品經理需要在工作實踐中，不斷地從業務現狀和歷史數據中，通過合理科學的手段與方式（如基于歷史數據的因果推斷）來挖掘有價值的優化方向，并在實驗驗證過程中不斷總結和形成新的業務理解與實操方法論，不斷迭代認知。

但相較于具體工作流和實操方法，更重要的是，保持強烈的探索欲和對問題本質不斷追問的習慣，唯有此才能打破固有的慣性認知和技能舒適區，產品經理自身才會持續性地獲得深度成長。

唯有自身成長后，方能走出工作瓶頸，擺脫“螺絲釘”的命運，在更具有挑戰性的場景中創造更多的價值。