作为一个产品经理或产品负责人会可能忽视哪些实际上很重要的事？
不要用战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰。大部分人急于处理手上的需求，而不是先定位关键问题。导致团队投入大量精力，却做了无用功。 前段时间，我参加了一个线下分享会，一位做数据统计工具的朋友分享的一段话给我留下了深刻的印象：「在我们监测到的版本迭代中，只有不到 10% 的版本产生了积极的数据变化」。当时我觉得很惊讶，绝大部分的迭代都是无用功吗？ 仔细想想，我认可了这一结论。回想起创业的前半年，我们大约上线了 12 个版本，发布了 100 多项新功能或者优化，但用户核心的使用数据并没有明显的提升。 是不够努力吗？我想并非如此，为了发版大家也经常体验凌晨四点的北京。我翻阅了当时的版本计划，希望进一步查明原因。我发现在这半年中，我们对整体 UI 进行了 3 次调整，发布了许多用户喜欢的小功能，但对核心功能的优化进展却比较慢。 很可能是我们没有尽快优化核心功能体验，很多新用户还没开始体验我们设计的小功能，就流失了。 我意识到：「做什么」可能比「怎么做」更重要，花时间定位有价值的问题，能避免做无用功。 什么是有价值的问题 一个问题是否有价值，有两个衡量指标： 1. 关键度：目前解答该问题的必要性有多高； 2. 解答度：针对该问题，目前可以解答的有效程度。 以关键度和解答度为轴，可以得到一个价值矩阵。 很显然，一个有价值的问题，应该是既关键又能被有效解答的，也就是位于矩阵的右上角。 如何定位有价值的问题 先聊聊一个常见的误区：我们经常倾向于处理自己能够解答的问题，解答度可能足够高，却容易忽略其关键度。 在 Becoming Steve Jobs 中，讲到乔布斯创办 NeXT 的经历。从 NeXT 这个名字上就可以看出乔布斯的野心，为了成就 “The industry’s next great company”，乔布斯在产品上倾注了大量的心血。他将自己的完美主义发挥到了极致，在 NeXT 电脑中添加了很多超越时代的设计：镁合金立方体主机、能读写的光驱、能够播放音乐，等等。这些设计提升了工艺复杂度，使得第一代电脑售价超过 $3,000，而同期的 Mac 仅售 $2,500。 结果，第一代 NeXT 电脑只收获了 400 台/月的销量，远低于公司原计划销量 10000 台/月。 很大程度上是因为，当时 NeXT 面对的主要客户是高校、科研机构，他们对于价格非常敏感。虽然 NeXT 在设计方面给予了极高的解答度，却忽视了更关键的问题：相对于设计，用户更考量价格因素。 对于关键度低的问题，即使解决的再完美，从受益者的角度（用户、顾客、外界环境）其价值仍然为零。 所以，要产出有价值的成果，正确的策略是：先定位关键度高的问题，然后尝试解答。 那么，如何定位关键度高的问题呢？ 提高关键度 1. 多问几次 “所以呢？” 面对问题，直觉经常在短时间内帮我们作答，但我们知道，对于复杂情况，直觉回答的问题有时位于较低的层次。需要多问几次“所以呢？”，挖掘本质的本质，才能定位关键度高的问题。 比如，我在重构一个排行榜设计时，快速发现原设计的问题是：没有向用户展示排序规则。在直觉的引导下，我迅速在文档中写道：需要明确展示排序规则。 设计稿完成以后，我再回头 Review 隐约觉得设计依旧不够合理。于是，我开始分析自己最早写下的问题，发现「没有展示排序规则」是一句很笼统的描述，没有定位到关键问题。 我尝试对自己提问“所以呢？”，得到了这样的回答：所以用户不能得知排序规则，无法形成激励。 到这个阶段，至少我明白了问题所在。于是，我进一步问自己：所以呢？如果用户明确了排序规则，就能够达成激励效果吗？回答是：目前的排序机制不能有效的激励用户，需要重新设计排行机制激励更多用户。 倘若不是多问自己“所以呢？”，我可能在思考表层阶段便采取了价值不高的方案。 2. 建立模型，整体思考 对于系统性的问题，建立全面的模型，就很容易看出哪个环节的问题更为关键。 之前思考过这么一个问题，对于「健身工具 + 社区型」的 App，如何提升社区活跃度？ 如果仅从社区的角度，可能认为内容发现机制是目前最关键的问题，因为内容发现机制能刺激「生产 - 消费」的循环。 但如果梳理整体流程，并建立如下模型，就很容易看出，App 事实上是由训练和社区两个循环构成，而社区中很大一部分流量来源于训练打卡。也就是说，如果不优化训练到社区的流量漏斗，针对社区机制的优化，就只能作用于少量用户，影响力有限。所以，训练漏斗才是提升社区活跃的关键问题。 这就好比仅拥有一亩地，无论如何努力，一亩地的产量也无法无限制的提升，开垦荒地增加田地面积才是提升产量的有效手段。 3. 极限思维，排除关键度低的问题 面对多项问题难以分辨关键度的情况，可以在其中几项中填入极限值，或者设想某项问题已经得以解决，思考可能的结果，就能排除关键度低的问题。 比如，有一阵子我研究「健身社区应该服务于内容沉淀还是关系沉淀」的问题。似乎这两者都比较关键，究竟哪个方向更好，并不容易分析出来。这时候可以利用极限思维，想像某个方向已经做到极致，看看是否满足预期。 假设已经将内容引导做到极致，社区就能够沉淀足够有价值的内容并吸引目标用户吗？答案是否定的：即使做到极致，用户受限于专业度，只能针对基础的健身问题（比如如何减脂、如何瘦腿）展开讨论。最终，内容同质化严重，无法吸引用户持续消费。所以，内容沉淀可能并非关键问题。 提高解答度 然而有时候，我们定位了关键问题，却不知如何着手。因为关键问题通常比较复杂，很难在短时间内找到答案。在定位高关键度的基础上，可以对问题进行分解提高解答度。 比如，对于手游，留存率是核心的数据指标之一。如何提升留存率很显然是很关键的问题。但是这个问题容易解答吗？我想并不是，因为产品改进难以直接提高留存。 所以，我们需要先分解留存率：总体留存可以分为新玩家留存和老玩家留存，再针对这两项留存，逐步展开，找到与之相关的所有因素，然后再针对分解后的问题，给出解决方案。 比如对于新用户留存：可以优化视觉体验，来提供更好的第一映像；或者设计更有好的引导流程，帮助用户学掌握游戏玩法。 对于老用户：可以持续的推出新的副本来刺激活跃度；逐步提高等级的上限，刺激玩家挑战；或者增加好友系统、工会系统等帮助玩家建立联系。 所以，提高解答度的一个有效的方法是对问题进行一步步分解，直到可以解答的程度，然后针对分解后的问题给出解决方案。 结语 正如爱因斯坦所说： 要避免做无用功，首先要定位关键问题。因为所谓产出，均以结果为导向，对于价值不够大的问题，即使过程中投入足够多精力也无法产生太大的意义。 所以，我一直警醒自己：不要用战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰。 希望能对你有所帮助。 也许你也会对我的专栏感兴趣： 。