成熟的决策，只讲利弊，不讲对错——互联网产品决策力-技术圈

本文整理自“2021年产品运营大会7城巡回”活动分享的内容。

以下是大会分享内容：

时间回到十年前，2011年，是移动互联网元年。那一年身边大量的人换手机。于是王兴决然放弃PC端流量，转向去做移动端的流量。

王兴的团队在Foursquare和Groupon之间分析了很久之后，最后决定：把更有趣又离现金流更近的Groupon从国外copy到中国。

这个决策的结果，就是有了今天我们熟悉的美团。

时间回到大约五年前，2015年，阿里在对Surpercell游戏公司的商务拜访中，发现这家公司之所以如此成功，除了组织管理之外，还得益于强大的中台支持。确保快速推向市场，快速试错。

这种模式正是阿里所需要的，于是阿里做出决策：推出了基于TD时代的“小前台，大中台”战略。很快成为了中国中台战略企业的标杆。

类似的案例很多很多。

每一个商业故事或产品成败的背后，都源于当初的一个决策。

有时候商业和爱情一样，“赢得船票，是我一生中最幸运的事”。

互联网时代，产品，本质就是商业。产品就是要解决用户问题的。

而解决问题，并获得商业回报的核心，在于决策。

本文就理性决策、公司做决策、数据决策等方面做分析。

1、理性决策

2、公司决策

3、数据决策

4、数据决策的落地

1、理性决策

俞军在他的书里说，个人决策偏好，大致分三类：直觉决策、理论决策、事实为依据决策。

我们大部分决策，都是在“我认为对”、“我喜欢”、“我懂的”、“我过去就是这么做的”……范围内的选择。

是一些我们自己根本无法了解的隐蔽性潜在动机引导的决策结果。甚至是来自于大脑“杏仁体”的本能反应。

反映在互联网产品工作中，就是“拍脑袋”、“不深入”、”经不起推敲”。

达利欧在《原则》这本书中，提到了影响合理决策的两个最大障碍分别是：自我意识和思维盲点。

自我意识，就是一个人潜意识中非常顽固非常深层次的心理生理防卫机制。比如前面提到的“我认为”、“我喜欢”、“我懂的”。

思维盲点，是说一个自我意识越强的人，一个经历相对不够丰富的人，往往思维盲点就越多。

在商业行为中，更多的决策要规避自我和刻板的圈层认知同质化，选择理性决策和事实为依据的决测。

如何做出理性决策，可以用看一个简单的决策模型。

理性决策=计策+谋略。

计，就是向多数人征询建议，所谓“从长计议”。
策，就是把这些人的建议，一条一条列出来分析利弊。
谋，就是找少数人商量。这个阶段千万别广泛讨论了。
略，就是针对筛选下来的几条核心建议，在小范围内，进行利弊决断。

《孙子兵法》说：是故智者之虑，必杂于利害。杂于利，而务可信收发；杂于害，而患可解也。

翻译过来就是说：成熟的人，只讲利弊，不讲对错。

理性决策就是建立在群体或个体深入调研和筹划之下的利弊取舍。

决策的原则：先策后决，不破不决。

也就是先向外借众人之力和众人之智，然后再启动个人决策。

这里的“众人之力和众人之智”，推而广之，包括所有能获取到的素材。比如经验、工具、数据等。

理性决策方法可以是通过方法推理、数据考证，或思维的破局。

2、公司做决策

2014年的诺基亚手机销量世界第一。从世界第一到破产，诺基亚只用了一年的时间。

当微软以72亿美元收购诺基亚的手机业务时，诺基亚高层说：我们并没有做错什么，但不知为什么，我们输了。

柯达，公司市值也从1997年2月的310亿美元降至2011年9月的21亿美元，十余年蒸发99%。

一个公司的决策，往往更是难以把控。或许有机会，或许有员工发现过风险。但是总逃不过主动内因或被动的外因的干预。

公司如大船航海，波涛中总有主动和被动之处。

公司决策=被动决策+主动决策。

被动的决策，其目标是让业务流程标准化，让复杂问题简单化。

为这些标准化的问题做决策，以确保让80%的普通人，也能做到80分。同时让20%能人，有机会能发挥出天分，把关键的20分处理好。

善于作战的领导，都是善于在创造有利的作战态势上下功夫，而不是苛求下属去苦战、恶斗。要根据作战的有利态势，去选择合适的人。

公司的主动决策，就是主动寻找决策的机会，挖掘决策的价值。

寻找决策机会（主动决策），比决策（往往是被动决策）本身更重要。

我们通常使用一个商业工具：三对分析（对标、对手、对友），来帮助我们寻找决策机会。

所谓对标，就是谁值得我学习？

所谓对手，就是我在替代谁？谁在替代我？

所谓对友（不是队友），就是我和谁是1+1大于2？

《大学》说：物有本末，事有终始。知所先后，则近道矣。

启发我们：注意力放在哪，我们的进步就在那个地方。

要把有限的精力和决策资源，放在最重要关键事项的决策价值上。寻找关键决策价值，才是公司决策的本质。

在学习、结交、竞争三者之间，推荐几个用于公司战略的心理模型：

囚徒困境:选择合作还是背叛
智猪博弈:谁说没有免费的午餐
斗鸡博弈:狭路相逢,谁输谁赢
猎鹿博弈:追求双腻的格局
酒吧博弈:人群中的少数派
枪手博弈:弱者的生存之道
分蛋糕博弈:谈判中的博弈之道
信息不对称:信息承载价值
蜈蚣博弈:从终点到起点

通常说企业家格局主要体现在两个方面：一是比较优势，二是认知优势。

比较优势，就是做同样一件事，我们比别人有优势。

认知优势，就是我们能看到趋势。这一点有赖于思维的调整，通常有3种方法：认知升维、认知平维、认知降维。

公司决策的三大难点是：不重视决策资源、经常性被动决策、找不准核心问题。

方案是：

群体心智模式是最大的决策资源；
寻找决策机会比决策本身更重要；
找准核心问题是优质决策的前提。

上图的组织能力模型，表达的是：一个企业持续成功=战略×组织能力。

互联网公司普遍都是：大胆假设，小心求证。单点突破，快速迭代。在找对标解上，互联网公司比传统企业的优势要大多了。

3、数据决策

据说，亚马逊创始人贝索斯，那年在杂志看到一组数据，显示了万维网的数据增长了1024%。

然后他就尽管他不知道他要做什么，但他做了个决定，就是一定要进到互联网里领域。

所以他放开了华尔街的快速交易，开着车，从纽约就开到了西雅图，然后再去想我要做什么。后面的故事我们都知道了。

贝索斯的这个故事，常常被视为以数据为决策抓手的商业决策案例。

运用数据做决策，是理性决策中最有效的手段。无论是个人做决策，还是公司做决策，得数据者，得胜算。

作为互联网从业者，单纯说数据，我把数据的作用定性地分为如下四类。

（1）被动数据，就是最原始的数据，是后置性，定量反映现象。

比如常见的转化漏斗：我们发现转化不理想，于是查看了数据。发现了产品优化的可能性。

（2）主动数据，则是为一个现象，有目的地寻求数据上的关联性。比如尿不湿和啤酒的关联销售奥秘。

经过数据的跟踪分析，发现二者不是偶然，而是严格持续的关联。

（3）依赖形数据，就是为一些目标，必须分析数据的拆解指标。比如Uber通过OKR拆解实现业务目标：

（4）机会数据，主要反映在大数据挖掘上。大数据具有4个V的特性。随着大数据的积累、分析，和新技术应用，会展示出不可估量的机会价值。

因为数据决策的流程环环相扣，所以每个环节都不能出问题。否则南辕北辙。

为避免数据“说谎”，可以从以下方面进行自查：

选取的样本容量有误：忽略了有效用户，囊括了无效用户。
错判因果关系：有时候分母不一样才是你获得错误结论的罪魁祸首。
被数据的表达技巧所蒙蔽：我们需要警惕一些数据处理的小计俩，最小区间，上下极值等，不要被数据的视觉效果所蒙蔽。
不要过度依赖数据：很多牛逼产品决策，并非通过数据发现，而是产品经理综合智慧体现。

4、数据决策的落地

除了自己做决策，有时候还要影响别人的决策。

“如何说服老板，接受你判断是正确的方案？”

面对这一道面试题，相信很多产品经理脱口而出：给他看数据！

但实际上数据的获取也是有门槛的。

从产品经理职业角度来说，获取动态的业务数据价值更大。

做后台自用系统的，往往还是从自行埋点的角度，监控到用户事件。

比如想看以下，标准资料库的数据多少用户来用过，不理想又走掉了多少等。

因为后台数据的敏感性低，要监控的指标少，变动缓慢。

但是前台产品就截然相反。常见的比如一个App，敏感、快节奏。所以这时候找到SDK去监控数据，更加专业、成熟、安全、高效。

随着B端市场规模化，这种提供数据分析的SDK相当成熟。其中的佼佼者，就是友盟+。

2015年开始，我所在的公司基本就是选择友盟作为数据分析工具了。

一款优秀的B端产品，就是托管了所有的需求点。比如友盟提供的统计、分析、广告效果监控、运营分析和指导、产品稳定性监控等。

回到数据分析层面，其实最难的是数据的采集和存储。这是前提。

当保证了这个前提的情况下，就要思考数据的统计和分析能力。比如拉新、留存、日活、设备型号等基础数据的检测。

分析某事件随时间的变化趋势。根据添加的属性对某事件进行分组查看，查找符合某类筛选条件的事件。

多事件分析，通过对比同时间范围内不同事件变化趋势定位指标变化影响因素。

垂直于业务的专业性来说，分析模型比较重要。比如提供了“路径分析”：可向前向后展开用户访问路径，提示出业务增长机会。

对产品稳定性分析数据的累计，得出建设性结论：根据统计数据显示，当iOS的崩溃率超过0.8%，Android的崩溃率超过0.4%的时候，活跃用户有明显下降态势。

通过对数据分析工具的使用，得心用手地为数据分析的落地提升了效率。数据分析是数据决策的大前提。在数据分析的基础上针对性优化策略。

后记：

2021年，由PMtalk和友盟等联合举办了“产品运营大会7城巡回”活动，很荣幸作为其中一位分享嘉宾。

分享的主题是围绕决策和数据决策的。提到决策，不由想到数据决策。数据决策最难的无非是数据的获取和分析。数据的获取和分析，需要类似友盟+这种强大工具。

分享现场，就有很多会场朋友对演示内容拍照。在场外，更多朋友通过直播方式参与并互动。并且探讨相关的问题和建议。

而我个人也学到很多不一样的知识！

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