数据/方法论固然重要,但人为分析更有价值
在工作中经常会遇到需要你做决策的工作,而客观数据和成熟的方法论只是提供参考的一部分。
在工作中经常会遇到需要你做决策的工作,不论是运营(活动策划,内容调性,用户分类,运营策略等),还是产品(功能确定,用户体验等)。那么像这些工作,一般都是怎么决策的呢?
比较常见的有数据和方法论两个,讲两个案例,大家就明白了。
案例1:在产品讨论会上老板(或其他商务同事)问这个模块还需不需优化,然后有个PM说这个模块的点击率占整个产品的30%到40%,所以这个模块对用户来说是有需求的,我们应该在这个模块上做深入优化,提供更多的服务,一来可以延伸产品线,二来可以增加用户停留时间,在配合运营手段,从而提升整个产品的日活。
这个就是典型的利用数据说话,根据数据走向,直接得出结论。
案例2:有一天,老板召集所有运营人员开会,问这个产品该怎么运营,然后其中有一个运营说了自己看法:他认为,竟然要把产品做起来,首先就需要有日活。日活的提升应该从拉新及留存在两个方向走。拉新可以从上各大应用市场,线上活动,渠道合作等方向去做,留存可以从用户体系,内容体系等方向走。
这个就是典型的方法论,通过方法论,把问题逐一拆分来解决。
从两个案例中,可以说两种的处理方式是靠谱,有依据很说服力的,分析的也很清晰,在现实工作的中,大部分的企业都是这么做决策的,都是通过上述某一个方法中的一个,只要说的清楚,基本上团队都会认可。
但,我认为,这里存在一个误区:通过数据或方法论就得做出结论,等于你只要提出数据或方法论,就给出结论,中间没有任何人为实际分析(或者说场景分析)。
即:数据/方法论=结论
其实这是有误区的,不应该说通过数据或方法论,就忽略人本身的价值,应该是通过数据或方法论后,在结合人的实际分析(或场景分析),最后再得出合理化的结论。
即:数据/方法论+人为分析=结论
在我们平时工作中,强调一些数据,客观事实,有依据固然是重要的,但这只是工作的中作为判断的一部分,而不是全部。在人的实际分析(或场景化分析)面前,这些所谓的数据或方法论,是显得很渺小的,太过追求这些并不是好事。
像现在好的互联网产品,有哪个是依靠方法论或者数据做起来的,如果真的靠这些可以,那么现在不是很多好的互联网产品?如:张小龙,做的产品哪个是依靠数据或方法论的,在看近期的小程序,都是基于人为分析得出来的结论(场景化分析),当然,不是说数据或方法论不重要,但他只是作为决策的一部分。
就好比,你用高德地图,它会根据你的目的地推荐几条路线,但最终决定哪条路线的还是你,你会根据这些路线做出分析(如:哪条路会更塞车,哪条路收费更贵,哪条路更近),最后选择你最熟悉的路线。在这里高德只是根据你的目的地配合着大数据提供几个方案,但你还是需要分析自己的实际分析去做决策,这就是典型的:数据/方法论+人为分析=结论。
所以,让我们多一些人为分析,如:场景分析,态度主观等,客观数据和成熟的方法论只是提供参考的一部分。
作者:Pemg,一个互联网从业者屌丝,希望把自己的经验及理解记录下来,于是开始了写作分享。公众号:pemg的笔记
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