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互联网产品决策力:成熟的决策,只讲利弊,不讲对错

互联网产品决策力:成熟的决策,只讲利弊,不讲对错

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。

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这个决策的结果,就是有了今天我们熟悉的美团。

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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。

目录

  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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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:

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  • 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。

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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。

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(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。

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(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。

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(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:
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(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。

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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。

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“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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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