《产品思维》——刘飞 （读书笔记）
2019年9月25日
断断续续的把这本书看完了，许多内容也只是囫囵吞枣一般过了一遍，后面还会再看看这本书的。整体上感觉是很有干货的一本书，不像某些书那么空洞，仅对后面几章进行小结。
第七章 核心用户价值就是产品要实现的产品价值
书中有一些知识点是我一直都没有关注过的，比如俞军老师的价值公式：产品价值=（新价值-旧价值）- 迁移成本。我认为这个公式主要是应用在To C端产品的，To B项目和这个公式中提到的关系没有那么大。因为B端用户大多是企业中的员工、相关机构的工作人员，他们的选择并没有那么多，只要上面说必须要用，那他们就得用。当然，这对采购这个产品的决策者来说（新价值-旧价值）就是一个考量的因素，迁移成本我认为可以忽略不计，即使这个产品再难使用，只要能给企业带来效率的提高，使用的用户也会去学习使用这个产品。
书中对产品价值的衡量还写另外一个公式：产品价值=平均创造的用户价值 * 覆盖的用户数量。一个产品的价值并不仅仅取决于产品在用户心中的价值，还取决于到底有多少用户是这么想的。这是个基础的市场判断，不管是完整的产品品牌还是独立的功能模块，甚至是小需求，都要观测和判断到底有哪些用户会认可其价值。忽略公式中两个因子的考量，可能会出现两种情况：只关注用户价值不考虑覆盖用户数量；只关注覆盖用户的数量，认为覆盖用户少的产品价值低。
第八章 用户体验= 可用性 + 易用性 + 稳定性
如今用户体验已经不单单是交互和视觉了，而是贯穿用户使用产品整个周期的方方面面。只要是用户的感受，就是用户体验。作者从四个维度拆解了用户体验问题：1.可用性，让用户可以达成预期目的。2.易用性，让用户达成目的的成本降低、效率提升。3.稳定性，降低不可用、不易用的概率。4.超预期，让用户有超过原本预期的感受。
前两个维度之间是严格区分的，其他维度可能会交叉，如异常过多就会导致用户任务产品不可用或不易用；某些情况下，用户认为有超预期的体验也是可用性的一部分。
第九章 深入场景，探索供给侧的价值
产品思维是从外到内的认知，认知用户等于对外界的认知，我们要先关注产品到底为谁而做，产品到底面向什么人，从这些人的人生故事到他们的心智模型，都要摸索清楚。而创造价值则是内外间的交互，我们既要思索用户视角的价值感受，也要思索我们做出的产品，在市场中相对而言的价值有多少，能覆盖的用户有多少。
从创意到实现，并非有足够的认知就行，还要包括至少两个核心逻辑：供给侧能力；迭代思维。
作者认为“科学思维”是贯穿整个产品生命周期的，与上面两个核心逻辑结合则为产品工作者一定要熟知和掌握的三项核心思维。
若仅仅懂用户，懂价值，只是懂需求而非懂供给，这种情况下很难做出好产品。供给侧的经验和逻辑是要有拆解需求一样的拆解能力和熟悉度。有了基本的供给侧逻辑（我认为在符合公司主体业务的范围内能发现相应用户的核心需求，公司领导可以解决供给侧的问题），才能谈具体如何做产品。产品在落地阶段后，最关键的是迭代思维。认知用户和做用户价值判断，认知行业和做供给侧逻辑判断，是先决条件，但是否符合真实世界的逻辑，没人能提前准确预测，中间的不确定性就要靠迭代思维来弥补。
在迭代思维的底层是科学思维。在抽象层面提供方法论，是产品经理和产品设计者与社会学家都需要掌握的能力。
若我们把用户定义为狭义上的产品和服务的最终使用者，那供给侧通常分为两种情况：提供单向功能（独立品牌：百度搜索、微信、腾讯视频、爱奇艺），多方撮合（平台类：淘宝、天猫、微信公众号、滴滴出行、美团外卖）
供给侧的画像未必只是指第三方的供给、合作伙伴、合伙人、员工这样的真实的人，也有可能是人脉、资源甚至是钱。
供给侧创新：模式创新与技术创新。模式创新通常源于新要素进入市场，能够依赖新要素对旧模式进行改造，从而从成本和体验上达成俱佳结果的方式。互联网史上的几次核心的新要素进入都带来了模式创新的知名产品，其中移动支付这个新要素带来的更多是基于位置的服务（LBS）产品的兴起。他们的创新更多的是极好地抓住时机，在新要素的生态下探索出了新的用户体验方式，让用户体验差变得非常大，如网约车与出租车的叫车效率和车上服务体验差变大。
新要素带来的新机会
| 新要素 | 信息获取 | 通信社交 | 购物消费 | 生活服务 | 视频娱乐 |
| 互联网 | 百度 | 淘宝 | 58同城、赶集网 | 优酷土豆 | |
| 移动互联网 | 头条、公众号、微博 | 微信 | 拼多多、小红书 | 团购 | 抖音快手 |
| 移动支付 | 盒马 | 出行、外卖 |
两类商业模式：流量与交易
流量模式引入的商业模式通常都是广告，百度和头条都是如此，微信公众号和知乎的部分商业营收也是商业广告。这种模式下，对做好商业化的要求就是找到更好的广告主以及提供更精准的服务。流量模式下还有一种特殊的模式，是基于流量做商业变现的转化，比如豆瓣平台是很大的流量平台，可以将豆瓣电影的用户流导流给豆瓣电影日历这个产品，相当于流量与交易相结合的模式，本质上仍属于广告导流，只是导给了平台内的另一个产品。
交易模式的产品分为两个类型，一个是平台型，一个是自营型。
不管是流量模式还是交易模式，互联网产品的商业模式有个核心因素——要有一定的规模效应，或者在一定的阈值后，边际收益逐步增加，边际成本逐步降低，否则会得不偿失。
9月28日
第十章 以四个步骤驱动产品迭代
1.判断最重要的体验差。在体验差最大化的核心指导思想下，我们可以找到最重要的体验差是什么以及该做什么。
2.新体验的最小成本尝试。用最低成本去实验我们的方法是不是真的解决问题。
3.观察结果，识别错误。近几年大火的数据分析师岗位的职责就是帮助我们清晰的认知所有行为与结果之间的关联，有科学的分析和对用户的正确感知，我们就能知道所做的最小成本尝试是否奏效，以及不奏效的原因究竟是什么。
4.坚持对的，放弃错的。了解到结果后，接下来就是要快速迭代，把正确的坚持下去，把有问题的那些错误判断、错误方案都摒弃掉。
这四个步骤循环往复，构成了迭代思维的核心逻辑。
新体验要做最小成本尝试
最小成本尝试是为了验证新体验的方案和我们的判断是否奏效，需要满足以下三个要点：1.不能过于简陋和变形，导致无法验证判断的正误；2.在这个基础上，成本最小化完成尝试的方案；3.尝试前要确定预期和判断标准。第一点极为重要，不少人为了MVP（最简可行产品）而MVP，做出的产品其实离原本想实现的用户价值差别很大，最终结果不好，也很难证明是对用户价值的判断有问题。
有了MVP判断后，就要进行下一步的试验了。大公司常见的试验方法有：1.灰度（或称小流量）试验；2.A/B试验。灰度试验是选定一部分特殊目标用户，或者随机选定一部分用户，先行试验。A/B试验其实是灰度试验的进阶，即同时投放到市场中两套拿不准的方案，看哪个方案效果更好、问题更少。确定试验方法的同时，一定要有明确的预期和判断标准，否则所谓的“迭代思维”就会流于形式。有不少自认为了解迭代思维的互联网公司，会反复做最小成本版本和A/B试验，却从来不复盘，也不关心过去判断的正误，那跟没有做迭代并没有区别，是属于“自上而下式的设计”，不是基于用户的“自下而上式的设计”。
用数据观察结果，做分析识别正误
迭代过程中需要观察的结果大致分为两种：用户反馈和行为数据。判断原则是：若有明确的行为数据，首要考虑的还是行为数据，毕竟数据相对客观且能量化。但是数据在不同人当中会存在认知错误，常规做法是数据先行，观测用户的基础行为数据，看我们做的最小成本尝试在用户群体中的影响如何：用户是不是在用，在如何用，然后做一些推论假设。
有了基于数据的推论假设后，就可以根据它们做进一步的分析拆解，看背后的原因究竟是什么。线上的批量调研形式更适合定量，而线下的集中式访谈更适合定性。
分析正误的基础：数据思维
真正的数据分析师是具有用数据来辅助产品的业务能力的，如滴滴出行的宋世君老师，他总结过自己的“数据分析十条”：1.分析师的核心能力是思辨。2.对讲真话负责，保持中立。3.论据充分，论证严谨，观点简明。4.数据先于观点，而不是观点先于数据。5.不要把问题复杂化，也不要惧怕复杂度。6.分析什么问题，往往比用什么方法更重要。7.好的分析师给别人输入，而不只是帮别人输出。8.分析什么没有价值，除非洞见改变了什么其他的东西。9.如果可能，应该基于问题收集数据，而不只是基于数据来问问题。10.不是所有问题都可以分析出答案，以开放的心态采纳其他的观点。
上述十个法则里，1、6、7、8、9、10都是在表述“数据分析产生的价值应当是洞察”这个道理。2、3、4描述的是科学精神。
除了刻意行为，常见的数据分析方面的认知偏误有许多：样本选择偏误、选择性偏误、幸存者偏误、基本归因错误、回归谬误、社会期望偏误、受试者期望效应。
坚持对的，放弃错的
常见的一种麻烦是，当你否认对方或者自我否认时，大家都会想到一个点：应该不是我的逻辑推断有问题，可能就是方案没有做好，再优化试试？于是就会陷入无穷无尽的优化，几乎所有的坏策略都会进入这种恶性循环，那些没办法给用户带来太大价值的功能和服务也越堆越多。
为了确保能够在迭代中真的“放弃错的”，可以：1.确保在预期时，就设置清晰的退出机制。2.塑造无压力的试错环境。3.由第三方来做中立的判断。
第十一章 借鉴科学思维，建立深度认知和决策
好的用户专家和产品专家，要能够洞察用户和产品，能够看到普通人看不到的背后的用户价值和他们的行为模式，看到如何搭建产品模型，怎样创造价值等。这需要深度认知和决策能力，而不是依靠使用工具和对既有方法论的熟悉程度。
决策者的洞察能力和自我迭代成长的方式与学者研究某些社会课题是极类似的，因为他们都是在发掘一件事背后的规律和原因，然后期望未来把它们运用到新的事情上去产生价值；同时，这些方法论会基于外部各种约束条件而变化，也存在各种偏误，需要适时调整和迭代。
可借鉴社会科学领域的尊重客观规律、明察约束条件的价值观，和抽象有效方法论。所有的决策和判断都要考虑自己和自己的产品所处的约束条件：用户画像、用户场景、用户心智、异常体验、供给逻辑、认知偏误等，都在影响最终产品的结果。在获取信息时，一定要明确洞察信息背后的约束条件、客观环境，不要盲信。
要有自己的方法论，有一个最重要的基础，就是具备批判思维，批判思维能够无帮助我们更好的迭代，它实际上是迭代思维的基础。与批判思维相对应的，是可证伪精神。有了可证伪精神，就可以清楚客观的认知自己和别人的决策和判断。没有人的产品决策和判断是永远正确的。
掌握科学思维最好的方法就是去了解学习社会科学里经典的理论，可以拿严谨的教材和通俗的畅销物来配哈阅读，熟悉了社会科学家研究人、经济、社会、心理的方法后，也就能认知用户和价值。
后记
无论当前遇到多少困难，都要珍惜现在的团队，把握手中的每个机会，认识更多的牛人，学习更多的知识，积累更多的经验。最终哪怕产品经理这个岗位在大趋势下不再热门，只要有竞争力，任尔东西南北风，你自岿然不动。
