今年春節(jié)，因為疫情影響，為了不給國家添堵，不給家里添麻煩，我提前把回老家的車票退掉了，安靜地呆在上海家中哪也不去，認認真真地過年、思考、寫作。

今天這篇文章是一篇譯文，作者特蕾莎(Teresa)是一名富有經驗的產品發(fā)現(xiàn)教練，這篇文章源自于她在倫敦產品思維大會的演講——產品團隊的批判性思維。

因為覺得它很有價值，我根據(jù)個人理解，很認真地做了不嚴格地翻譯。這篇文章解答了我關于做決策一些困惑：為什么一些領導的決策會如此愚蠢？為什么面對問題會一臉懵逼？為什么我們總能避開正確的答案？為什么一手好牌能打成爛牌？……

讀了這篇文章以后，我突然明白，一切決策都和心理表征有關系。心理表征源自于過往的經歷并長期存儲于頭腦之中。如果領導在做決策的時候心理表征是“面子”，那么解決方案可能就是“維穩(wěn)”。

但不可否認，每個人的心理表征都會有一定局限性。我們在做決策的時候，倘若缺乏開放民主的態(tài)度，缺乏客觀的流程和方法，不能讓不同背景的專業(yè)人士貢獻出自己的心理表征，那最終決策必然存在極大的風險。

作者也提出了自己的解決方案——“機會解決方案樹”。它通過可視化方式共享團隊成員的心理表征，達到合理決策的目的。

希望對于大家有所幫助，點擊“閱讀原文”可以查看英文原文，贊賞后可以獲得本文中英雙語的PPT。

最后，祝大家2020新年快樂，闔家安康。

一、從一個故事開始

早在2008年，我在一家初創(chuàng)公司擔任產品經理，我們主要的產品是為大學生校友會服務的在線社區(qū)。和許多產品團隊一樣，我們也面臨諸多的挑戰(zhàn)。

每當我們推出一個新的在線社區(qū)的時候，校友們都會爭先恐后地去看看他們的新網(wǎng)站。但隨著時間的推移，訪問量卻變成了涓涓細流。

通過用戶研究，我們知道校友們喜歡給其他社區(qū)成員發(fā)送郵件來征求建議，例如，“如何找到下一份工作？”“住在新城市的哪個地方合適？”，這些也正是我們希望用戶做的。

我們的產品允許用戶向整個校友社區(qū)發(fā)送郵件，但問題在于沒有人愿意收到垃圾郵件。例如，住在達拉斯的校友收到電子郵件有“在芝加哥出售的物品”“在波士頓出租的房屋”以及“在舊金山的實習機會”。

如果我們想提升校友的參與度，我們就必須減少社區(qū)中不必要的垃圾郵件。

你是否和我一樣，已經開始思考如何解決這個問題了？

當我求助于我的團隊，開始頭腦風暴的時候，我們的工程師賽斯提出：“讓我們集成谷歌地圖！做一個能展示全球校友居住位置的地圖?！?/p>

我很震驚，居然有如此的突發(fā)奇想。我實在想不出其中的道理，很好奇地問：“谷歌地圖會如何為我們解決垃圾郵件的問題？”但賽斯回答：“哦，不會的，但這會提升參與度，因為這很酷。”我開始向其他小伙伴尋求幫助，可悲的是，他們同意賽斯的觀點：地圖會很酷。

當時，我無法用言語來表達我的沮喪，但直覺上我知道做一個酷的東西是不夠的，知道人們住在哪里并不是一個很大的需求，添加谷歌地圖感覺就像是個噱頭。

其實，這個故事并不是關于“我和賽斯，到底誰對誰錯”而是一個更復雜的故事：一名產品經理應怎樣讓團隊做正確決策，而不是怎樣讓團隊做得更快。

二、普遍性的問題

如今，作為一名產品發(fā)現(xiàn)教練，我看到了這一幕在一個又一個團隊中一次次地上演：我們不知道，一個既定的目標（如提升參與度）如何有效地轉變?yōu)橄嚓P的具有可行性的解決方案。于是我試著解構拆解這個問題：

1、 我們很容易愛上自己的想法

我們很容易產生一個想法。當我們聽到一個需求時，就會立刻自動地在想解決辦法，或許這樣閉合的腦回路感覺很好。

但當我們愛上我們的想法時，我們不愿意審視它，我們也不會停下來反思，我們不會問：“這個想法到底真的好嗎？”

這就是賽斯的問題，他了解了谷歌地圖API并很興奮，他迫不及待地想試試看。他和我們團隊的其他成員分享了他的想法，他們很快也愛上了這個想法。

2、我們沒有考慮足夠多的想法

當我們愛上我們的想法時，我們就不會考慮足夠多想法。

我的團隊非常喜歡谷歌地圖的想法，他們迫不及待地開始深挖，迫不及待地想要做些能提升參與度的事。谷歌地圖的想法可能是個好主意。但是頭腦風暴的研究表明：當我們產生更多的想法時，我們就會產生更好的想法。

更重要的是，當我們考慮更多想法時，我們會做出“比較和對比”的決策，而不是“非是即否”的決策。

我們很難非是即否地回答，一個決策是好還是不好。因為“好”不是絕對的，而是相對的。我們應該問一個“比較和對比”的問題：“這些想法中哪一個看起來最好？“這更容易回答。

試想一下，短跑冠軍博爾特獨自在一條賽道上跑步，他跑得快嗎？這很難說。再想象一下，他和其他選手在一條跑道上跑。他跑得快嗎？

很明顯，一個“比較和對比”的決策會更容易評估。

此時，你或許覺得自己已的想法夠多了，稍后會講怎么辦。

先讓我們回到我的團隊的問題上：我們愛上了我們的第一個想法，這也導致我們沒有把想法考慮得夠多。除此之外，我們團隊還犯了以下的錯誤：

3、我們沒有向目標機會看齊

賽斯的谷歌地圖想法讓我抓狂的原因，不是因為我覺得這個想法不好，而是因為我覺得這無關緊要。它沒有解決我想解決的問題。這說明，我們也沒有圍繞著一個目標機會（或我們試圖解決的問題）進行思考。

在我的團隊在進入創(chuàng)意階段前，我沒有花時間確保他們在問題上保持一致。以至于賽斯在思考如何提升參與度時候，卻沒有考慮到我所關注的：如何減少垃圾郵件的問題。

4、我們沒有考慮足夠多的機會點

頭腦風暴會議中，我認為減少垃圾郵件是一個正確的機會，而賽斯想的卻是幫助人們與附近的校友建立聯(lián)系。我們倆都只考慮了各自的一個機會點。

就像我們通過考慮更多的想法避免“非是即否”的問題一樣，機會點也是如此。我們不要問“這個機會值得追求嗎？”我們要問“這些機會中哪一個看起來最好？”

這也就是說，如果沒有更多機會點可供選擇，我們就會冒險去解決一些不重要問題。

我們應該做的是退后一步看問題：“所有可能提升校友參與度的機會還有哪些？”

三、用“機會解決方案樹”可視化你的思維

安德斯·艾利克森寫了《刻意練習：如何從新手到大師》一書，這本書總結了他用畢生的工作，探尋新手和專家之間的區(qū)別。

他認為專家比新手有更復雜的心理表征。他對心理表征的定義如下：

“心理表征是長期保存在記憶中的預設的信息模式，如事實、圖像、規(guī)則、關系等，可以用于在某些特殊情況下快速而有效地作出反應?！?/p>

他認為，“心理表征的重要價值在于它能幫助我們處理信息：幫助我們理解和解釋信息，并將其保存在記憶中，對其進行組織和分析，并幫助我們據(jù)此做出決策?！?/p>

這不是我們所需要的答案嗎？是什么使我們能夠理解、解釋、組織和分析我們收集的所有信息，以便我們可以據(jù)此做出更好的產品決策？

在上面的故事中，我們每個人都帶著不同的信息來參加頭腦風暴會議，每個人都依賴自己的心理表征來快速做出決策。我是帶著對用戶的深入了解來參加頭腦風暴會議的，因為我剛剛完成了一輪用戶調研。而賽斯帶著對新技術的深入了解參加了頭腦風暴會議，因為他剛剛讀過谷歌地圖API。

唯一的問題是，產品團隊需要聯(lián)合團隊成員的知識，通過共享心理表征作出快速決策。

因此，我提出了“機會解決方案樹”這個視覺化思考工具：通過可視化的樹狀圖，把預期目標的拆分成不同的機會點，再把機會點拆分成多個解決方案，在通過實驗驗證解決方案的可行性。

四、如何繪制“機會解決方案樹”？

1.從定義明確的預期結果開始

產品團隊需要弄清楚他們想要達到的目標是什么。

我的團隊有一個明確的預期目標，那就是提升校友的參與度。但從我們的團隊可以看出，光有一個清晰的目標結果是不夠的。

我們需要自問一下：“什么可以提升參與度？”在我們開始尋找解決方案之前，我們應該先畫出機會空間。

我們很容易將機會理解成客戶的需求或痛點，但我們也需要考慮那些讓人愉悅的機會和可成功復制的機會。

2.機會應源自于生成性研究

為了探索如何達到預期的結果，我們應該從規(guī)劃機會空間開始。

為了確保我們始終以用戶為中心，我喜歡將機會點的定義限制為客戶可能會說的話。這些機會點應該來自生成性研究——客戶訪談和客戶觀察 。

現(xiàn)在我的團隊剛剛結束了一系列的校友訪談，我們獲得以下的機會列表：

這個列表列出我們在校友訪談收集到的內容。接下來怎么做呢？

大多數(shù)人可能會先開始排列優(yōu)先級，你可能會問：“哪些機會對我們來說是最重要的？”

但如果這些機會點的類別不相近，那我們很難對它們進行優(yōu)先級排序。例如，“雇傭一個應屆畢業(yè)生”或“指導一個學生”都屬于“回饋社區(qū)”的方式，我們很難對他們進行優(yōu)先級排序。就像我們拿“蘋果”與“水果”做優(yōu)先級比較，顯得有點不合理。

譯者點評：這里用的麥肯錫的金字塔法則更加易于理解：問題需要進行分類，做到“相互獨立，完全窮盡”，蘋果和水果是相互包含的關系，不同層級的事物難以進行比較。

3. 用機會解決方案樹簡化優(yōu)先級排序

為了簡化我們的優(yōu)先級排序難度，我們可以將這些機會點分組，將類似的機會整理在一起。這樣會更加清楚。最后我分成了三組：

1. 我需要幫助；

2. 我想和母校保持聯(lián)系；

3. 我想回報社區(qū)。

我們可以先對這三組進行優(yōu)先級排序，而不是對一個很長的列表進行優(yōu)先級排序。

從用研報告可知，我們用戶反饋的較為普遍的機會點是“我需要幫助”。

雖然確實也有人反饋“收到了太多的電子郵件”，但這并不像“我需要幫助”那么普遍，但請注意我的“我收到太多電子郵件”的位置。

 “誰住在我附近”在“我需要幫助”的機會點之下，這樣看來賽斯似乎是對。

如果賽斯和我今天有這樣的對話，這棵樹無疑會幫助我們對話提升一個層次。與其爭論“電子郵件太多”與“誰住在我附近”，不如先問問這三個機會點哪一個更重要。

我們很容易就同意“我需要幫助”的機會對校友來說是最重要的。我們應該把注意力轉移到優(yōu)先考慮“我需要幫助”機會的子節(jié)點上。

但現(xiàn)在又有些問題困擾著我，我認為“我需要幫助”與“我收到了太多電子郵件”有著內在的聯(lián)系。我們需要把需要幫助的人和能提供幫助的人聯(lián)系起來。如果我們用戶濫發(fā)電子郵件，他們就不太可能提供幫助。

這告訴我，我們的機會結構并不完全正確。如果兩個機會有內在的聯(lián)系，那么我希望它們在樹上彼此更接近，以反映這種聯(lián)系。讓我們再試試。

通常，機會的組合方式并不是只有一種。你的機會結構應該反映出你在用戶調研中聽到的內容，并且應該能較好地優(yōu)先級排序。

首先，我將“我需要幫助”和“我想回報社社區(qū)”的機會點合并為一個名為“我想與其他校友建立聯(lián)系”的機會點，在它下面再有3個子節(jié)點：

• 1. 我想與校友建立專業(yè)性聯(lián)系；
• 2. 我想與附近的校友產生聯(lián)系；
• 3. 我不知道該與誰建立聯(lián)系；

機會結構在重新調整后，把我們的視線帶到了市場的兩端——需要幫助的人和能夠提供幫助的人。他們在同樣的機會節(jié)點下更加緊密地聯(lián)系在一起。當我們在給不同的聯(lián)系方式（如，專業(yè)性、地理位置等）排定優(yōu)先級的時候，也不會偏袒市場的某一方。

這也減少了我和賽斯之間的分歧。我們都同意應該將注意力放在左邊的分支上。我們只是不同意哪個機會點會更重要。這使得通過查看數(shù)據(jù)更容易解決我們之間的分歧。我們可能會問：“有多少校友想與身邊的人建立聯(lián)系？有多少校友不知道該和誰聯(lián)系？”

有時需要多幾次嘗試才能找到有效的結構。關鍵是要確保它能反映出你從客戶那里聽到和看到的信息，并能幫助你就優(yōu)先考慮的事項做出正確的決定。

記住，沒有絕對的答案。隨著團隊對客戶了解的加深，您的樹結構將繼續(xù)發(fā)展。視覺化思維的價值在于，它能幫助您的團隊解決分歧，并共享不同的視角。

一旦你們有了一個滿意的機會結構，你就可以考慮解決方案了。

4.請專注于一個目標機會進行構想

前面提到過，可能對于大多數(shù)人來說，不是沒有想法，而是想法太多。當你有太多的想法時候怎么辦？

我們可能有很多想法，但它們往往會散布在我們的樹上，就像這樣：

頭腦風暴的價值在于，通過一個又一個新的想法，推動想法的迭代，從而找到真正具有創(chuàng)造性的解決方案。但很多是初步的想法，也會導致產品停留于膚淺層面。

這不僅失去了頭腦風暴的創(chuàng)造性，而且最終也導致我們面對一堆方案不知所措。另外，我們也很難給不一樣的事物排定優(yōu)先順序。

相反，我們可以通過逐行排列優(yōu)先級來選擇目標機會，然后再深入挖掘這個目標機會點，再產生多個解決方案，如下圖：

這樣可以通過鎖定一個目標機會來制定“比較和對比”的決策，而不是讓想法散落在不同的機會之間。最終，你會發(fā)現(xiàn)有許多的想法去解決一個目標機會。

現(xiàn)在，你已經有足夠多的想法了。你可能考慮開始排定優(yōu)先級了，或者迫不及待開始試驗你的頭號Idea。但這會導致另一個“非是即否”決策——我們覺得最好的想法到底是好是壞？我們應當建立一個“比較和對比”的決策，我期望你能回答：這些解決方案中哪一個看起來最具有可行性？

5.通過投票縮減范圍，設計實驗來做對比和比較

當我們有很多想法時，我推薦你先用點投票法縮減列表，再使用實驗來評估這個集合。

首先使用點投票將一個大的列表縮減為3-5項。研究表明，團體比個人更善于評估想法，而點投票是一種快速的投票方式。

然后用實驗來確定剩下的3至5個想法中哪一個看起來最有希望。

但值得注意的是，當大多數(shù)團隊進行實驗時，他們希望通過實驗來確定一個想法是否好，但這是另一個“非是即否”的決定。我希望你設計的實驗，能夠幫助你在一系列好的想法中做出選擇，做到一個“比較和對比”的決策。

做到這一點最簡單的方法是，確定每個想法成立所需的關鍵假設，然后設計實驗以測試每個假設。如下圖，

如我們選取“推薦收件人標準”這個想法，通過地理位置自動匹配收件人和發(fā)件人，或根據(jù)朋友的朋友來發(fā)送消息。我們可以列出這些關鍵問題和實驗設計：

• 關鍵問題：請求幫助的人會信任我們的收件人推薦嗎？
• 實驗設計：我們可以制作一個用戶界面的原型，看看人們的反應。

• 關鍵問題：我們是否能夠預測誰應該能夠收到消息？
• 實驗設計：我們的機器學習團隊可以做一個可行性實驗。

• 關鍵問題：朋友的朋友更有可能提供幫助嗎？
• 實驗設計：查看數(shù)據(jù)庫，看看朋友的朋友是否更有可能回復之前的消息。

你可能會問：我怎么知道我的實驗結果是否好？例如，15%的轉化率夠高嗎？

這就像是我們在問：“博爾特跑得快嗎？”當他獨自在跑道上跑步時，很難說。但是，如果你嘗試了多種想法，你可以問：“根據(jù)我收集的數(shù)據(jù)，哪種解決方案看起來最好？”這很容易回答，就像博爾特和別的運動員一起賽跑時才能顯得更快。

請用做實驗的方式在一組解決方案中選擇，而不是評估單個解決方案。

五、總結

數(shù)十個產品團隊受益于“機會解決方案樹”，如果你像我一樣，你想讓你的整個團隊參與決定構建什么，但你總是被“谷歌地圖”所困擾，或者你的團隊陷入了意見辯論的泥潭，那么我建議你開始構建一個機會解決方案樹。

花點時間直觀地描繪出你的思維，將有助于你的團隊抓住常見的批判性思維錯誤，如創(chuàng)建“非是即否”決策而不是“比較和對比”決策。

另外，這棵樹還充當了一個發(fā)現(xiàn)路線圖，幫助你的團隊對機會空間，以及實現(xiàn)預期成果的潛在路徑的達成一致共同理解。和傳統(tǒng)的路線圖一樣，它將幫助你向你的領導和公司其他人傳達你所了解的東西。譯者注：作者繪制了一張圖描述了如何通過“機會解決方案樹”做到持續(xù)發(fā)現(xiàn)的能力：產品團隊按季度制定目標，通過每周進行客戶訪談來發(fā)現(xiàn)機會點，然后針對一個機會點構思大量的解決方案，并制作原型和實驗來評估解決方案的可行性，過程中不斷的迭代優(yōu)化。

請開始你的機會解決方案樹，記住以下幾個要點：

• 從明確的預期結果開始；
• 然后規(guī)劃出機會空間，請記住機會點應該來自生成性研究：客戶訪談和客戶觀察
• 調整你的機會結構，不同的結構將帶來不同的可能性；
• 通過逐行排列優(yōu)先級來選擇目標機會；
• 通過鎖定目標機會來限定創(chuàng)意的產生范圍；
• 最后，運行實驗來評估您的解決方案集

最后送一首我很喜歡的林俊杰的歌《我繼續(xù)》，方文山的詞寫得很贊：

我愿瀟灑如鷹

遠離地上宿命 那紛擾的城市人群

俯沖掠過森林

愛不該有邊境 讓恨一路的飄零

這是場戰(zhàn)役?……

首先給前線的醫(yī)務工作者致敬，再給還在武漢的朋友們致敬，最后也致敬每一個宅在家中的你，正是因為宅，所以阻斷了病毒傳播的機會。

文：PM熊叔（ID: pmxiongshu）

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