这里没有废话
//系统化思考，方得豁然开朗
为什么产品会失败？最近在胖教练徐毅的新译作《做对产品》（阿尔贝托 索维亚著）一书中我读到了一个叫做“空想之地”的原因。
人们在设计产品的时候，一定会做市场调研。许多组织为了做市场调研，甚至会投入大量的时间和金钱。但是《做对产品》一书的作者通过解剖了大量的做过深度市场调研，但仍然失败了的产品之后发现“针对这些失败的产品所做的所谓市场调研大多数都不是在真正的市场中进行的。而是在虚构环境下进行的”。这个虚构的环境，作者称之为“空想之地”。也就是说，你根据市场调研的结果做决策，看似稳妥，实际可能错的离谱，即使是你在调查问卷设计完美，而且参与调研的人都很认真的回答了问题。
为什么你调查到的“客户需求”，看似真实，实际并不真实？我来讲一个大家都熟悉的故事：
”
一个记者问一个农民：“如果你有一百亩地,你可以捐出来吗? ”
农民回答:“可以!”
记者又问:“如果你有一百万,你愿意捐出来吗?”
农民回答:“我愿意！”
记者最后问: “如果你有一头牛,你愿意捐出来吗? ”
农民回答:“我不愿意。”
记者:“为什么?”
农民:“因为我真的有一头牛”。
这个故事告诉我们什么呢？记者问的前两个问题，以及农民的回答，就像我们在做用户调查时的问题和答案。如果基于这个记者的调查报告，整个村的农民愿意捐赠大量的财物，捐赠意愿非常强烈。但当你真去收捐赠财物的时候，能收上来的屈指可数。
因为人们在回答问卷的问题时，表达的是观点，是主观的，带有偏见的。并且是一些缺乏思考、证据和严肃性的揣测。并不是从“切身利益”出发。而当涉及到切身利益时（例如故事中的第三个问题时）人们的决策结果可能与自己的观点南辕北辙。这就是为什么调查报告会指示完全错误的方向。
本书的作者在第二章虚构了一个“阿尔贝托啤酒公司”的故事。该公司通过广泛的市场调研，得出一个结论，那就是蜜桃口味清淡啤酒将会大受欢迎。但当公司将产品摆上货架后，却遭遇了销售的滑铁卢。因为当你做客户调查时，就相当于你问一个人“如果有个公司给市场提供一款特别的啤酒你觉得怎么样”时，那个人当然会说“当然好啊！”。因为反正不用自己付出，有损失也不需要自己承担，多一款啤酒何乐而不为呢？但当这个人去超市买啤酒时，要从自己口袋里掏出钱来时，他的决策要理性的多，而这个理性的决策结果和他当初回答调查时的观点可能完全不一样。
除了市场调研外，还有些产品经理会与他人聊产品创意，用户需求，用户痛点等，试图在聊天的过程里收集反馈。这也是一种客户调研，但事实是，没有比这更糟的调研方式了。因为人们在给予反馈的时候，同样不是基于切身利益的，也就是既不花他们的钱，成败也不会给他们带来损失。而且人们喜欢发表意见，给别人建议。有时候甚至为了表现出自己很懂，而用信誓旦旦的语气陈述一些未经证实和严肃思考的观点。这些特点在他们参与调查问卷时也得以彰显。
正是由于参与调查的大部分人，都处于这种与切身利益不相关，或者短期不相关的状态，才使得调查报告并不可信。“切身利益问题”也成了导致空想之地产生的原因之一。其他原因还包括“翻译缺失问题”，“预测问题”，“证实性偏差问题”。这四个最常见的问题构成了“空想之地的四大失败之怪”。空想之地的存在会导致“假阳性”结果的产出。
假“阳性”
“假阳性”结果的意思是，新产品创意收集到的肯定意见和相关预测足以让你信服该创意值得跟进，甚至值得敢在他人行动之前迅速跟进并全力以赴。然后你投入了大量的资金和时间开发该创意，通过完美到位的执行，推出了一款新产品，然而随后什么都没发生。所有哪些积极的观点和美好的预测，以及那些“只要你做出来，我一定买单”的承诺从未兑现，或者至少没有达到你的心理预期。
作者在书中描述的这种被假阳性鼓舞进行投入，但最终没能达到预期的例子，我在身边就有不少。一些辞职创业的朋友，有开概念餐厅的，有开发一款软件产品的，有提供某种线上服务的。他们无一不是在调研或者和朋友，甚至所谓的“专家”聊天的时候收到很多肯定的意见，这些意见让他们认为只要产品推出肯定会有人买单，但结果往往与期待相反。
除了有假阳性之外，空想之地还有“假阴性”。因为在调研的时候，人们不光会给你正面的反馈，还会给出负面的反馈，让你觉得你的点子肯定不行，用户不会喜欢，从而裹足不前。直到有一天，你发现有人成功的实现了跟你之前提出的创意非常相似的的创意，于是你成了空想之地的受害者。
那我们该如何避免空想之地给自己创造产品的过程带来的伤害呢？答案就在《做对产品》一书的第三章--数据胜过事实，尤其是你自己的数据。
本章的开篇就解释了所谓你自己的数据，就是“你自己团队亲自收集的，用于验证创意的第一手的市场数据。数据必须满足新鲜度，强关联，可信度和统计学意义等标准”。
举个例子，当我决定开始做一个管理类的自媒体的时候，我并不确定写什么样的内容会带来最丰厚的打赏和广告收益。我当然可以去跟人们聊天，听听他们想要听什么内容，会为什么样的内容付费，但这样我就很容易掉入“空想之地”，写出来的文章并没有人真的付费。但是我选择了用数据说话，即先试着持续的输出一系列文章和短视频，然后分析打赏人数，打赏金额，转发人数，留言内容等数据，在半年之后，当数据积累到一定程度后，我终于得出了我的付费用户群体画像，并且能产出精准服务他们的内容。
这直接推翻了一个普遍的人生经验---如果你想做一件事，最好先征求一下周围人的意见。
数据胜过事实，这让我想起另一个人尽皆知却又富含哲理的故事，那就是“小马过河”。故事里的大象，就空想之地中的假阳性结果，松鼠则是空想之地中的假阴性结果，而数据，则是小马最终决定自己试试看之后得出的结论。
1
END
1
Top Read
1 | |
2 | |
3 |
4 | |
5 | |
6 |
