面临选择时，通常有两类决策方式：一种是多方权衡、加权计算后再比较；另一种则是凭感觉，哪种决策更靠谱？

你考虑换工作，也拿到了一个offer，看上去还行，但称不上心仪，正纠结是否要跳槽，于是你想到了“科学决策”。

罗列工作的属性，包括：薪酬福利、职位级别、公司口碑、上司人品、工作地点、工作压力……

给各属性分配权重。然后，对新工作与原工作的各个属性打分，计算加权总分。最后谁分数高，就选择谁。

这种决策方法称为富兰克林规则，是普遍使用的决策方法。

计算结束之后，你发现新offer略高，于是决定跳槽。

正当你兴高采烈写离职申请时，你一个研究前沿决策学的朋友恰好有事找你，于是你顺带询问他换工作的事。

了解情况后，朋友告诉你，“决策方法不妥，我建议你只需考虑一点……原工作跟新工作，在这一点上哪个占优势，就选择哪个。”

你听后很惊讶，这几乎不用动脑的决策，会比计算加权总分（富兰克林规则）靠谱么？

一、决策学能打破鱼与熊掌不可兼得的局面么？

我们面临选择时，通常会采取两类决策方式：一种是多方权衡、加权计算后再比较（俗称理性决策）；另一种，“凭感觉”。

哪种决策更靠谱？

学者们通常会告诉你：

前者决策慢，但准确性高；后者决策快，但牺牲了准确性。

这符合谚语“鱼与熊掌不可兼得”，也符合我们一贯的“公平感”，你想要好结果，那就得付诸努力。

但现实真的如此么？

是否存在快决策比慢决策更准确的情况，我们能贪婪的既要鱼又要熊掌么？

看到这里，我相信你的脑海中已经涌现了诸如“认知偏见”、“概率谬误”、“聪明人也会办蠢事”、“系统1，系统2”（诺贝尔经济学奖丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中提出的心理框架）等等，一系列说明“人类非理智行为主导人类做出蠢决策”的畅销书关键词。

但是，请恕我不客气的提醒一句，由于常年的“非对即错”教育，我们的思维已经变得非常教条，比如：

“认知偏见”是存在缺陷的人类思维的一种，既然是“缺陷”，那就是有问题，因此做任何决策都必须将之隔离。

这个推演乍一看好像有道理，那我们不妨换个说法：

你女朋友喜欢胡吃海喝，是存在“贪吃缺陷”的人类性格，因此吃任何食物都必须将你女朋友隔离。

发现问题了吧！

实际上，科学界对人类认知的各种研究本身也犯了一个严重错误，我称之为“书呆子偏见”。

这些人都过于执着于“真理”，放大了“认知偏见”的恶果，却忽视了这些“缺陷”的功绩。

科学家特别容易犯这个错，我们要理解他们，因为科学的初衷就是研究精准，容不得“含糊不清”。

我们看“认知偏见”这个叫法，翻译中就透露着满满的恶意。其实还有一个词汇描述同样的意思，叫：SimpleHeuristics，即简单启发法。

褒义使用启发法这个术语的不是别人，正是爱因斯坦。（发表量子力学方面的重要论文《论有关光的产生和转换的一种启发式观点》时引用）

爱因斯坦用这个术语表达的是：

启发法意味着不完善，甚至是错误，但却是非常有价值的。

老爱是以说话谨慎闻名的，但请留意“价值”两字前面的形容词——“非常有”。

为什么“认知偏见”非常有价值？理由很简单：认知是为适应（生存）服务。

这个原则非常重要，如果你周边没人，建议至少朗读三遍，饱含深情的那种。

但科学却是为寻求真理服务，而认知不在乎真假，只在乎利弊，这便是两者的分歧。

如果你还是蔑视各种不理智的“凭感觉决策”，不妨想象一个场景：

两个人在野外遇到老虎，一个人二话不说拔腿就跑，另一个人二话不说拿起计算器就算（是爬树还是跳河存活概率大），你说谁更有生存？

实际上，那些抨击“认知偏差”的经典实验中提出的反例，本身也充满着“偏离现实”的情境。用心理学的话来说，就是缺乏“生态效度”。

比如，在一个经典实验中，认知科学家Tversky和Kahneman请大学生对“琳达”做出评估：

琳达，31岁，单身，率直开朗，主修哲学，学生时关注歧视和社会公平问题，参加过反战示威活动。

那么，以下哪个选项的概率大：

A. 琳达是银行出纳员；

B. 琳达是积极参加女权运动的银行出纳员；

这个实验被引用很多，你或许也认识这位“琳达”，实验最有趣的地方是，86%的大学生选了B。

这显然不符合“现实”，如上图所示。

实验进而揭示我们人类思维中“忽略基础概率”的认知偏差，然后让人“恍然大悟”。

但我们反思下现实，什么情况我们才会去评估一个年轻异性的职业？

只有两种情况，要么是自己找对象，要么是给人介绍对象。

这种情况，我们的直觉判断，该女士性格接近“具有女权倾向的银行出纳员”显然比“普通银行出纳员”这一信息更具实用价值。

同样道理，单身女性夜深人静遇上陌生男子，第一时间应听从你剧烈跳动的心脏——危险！远离！而不是想着“根据基础概率，该男子犯罪率很低”并漫不经心玩手机。

在多数现实情境中，基础概率没有任何现实意义！

事实上，心理学家们挖空心思编排的各种证实人类“认知偏差”的经典实验要么是现实生活中极端罕见，要么是毫无意义。

当然，我并不是说我们压根无需考虑“认知偏差”。

比如，许多“奸商”就常常利用“锚定效应”、“从众心理”、“登门槛效应”等认知偏差促成交易，但我同样必须警告大家过度防御，以致错杀了一个优雅（既更快还更准确）且具有强大生存力的决策模型。

没错，在决策方面，就是会出现很神奇的现象，许多情境下，所谓科学的“慢决策”反倒不如基于直觉的“快决策”，换句话说，鱼与熊掌竟可兼得。

你或许在想，我懂，比如专家的直觉通常比普通人的科学决策更准。

但我下文要说的是：基于“无知”的快决策反倒比专家的慢决策更准。

二、无知在复杂情境中让你更受益

众所周知股市是世上最无常、最复杂的领域之一，就连股神巴菲特也曾讽刺股市专家，“唯一价值就是让算命先生看起来也很厉害”。

如果你准备购买国内的股票，你会更相信投资分析家还是国外路人？

生态理性决策科学家BernhardBorges、GerdGigerenzer等人曾以6个月时间对美国股市的多种不同投资方案业绩进行追踪比较。

下面，我截取我们关注的三组投资方案进行对比：

针对美国股市：

• 对比组1，美国保值蓝筹股增长基金（即专业机构的专家模型）
• 对比组2，美国“道琼斯30”（美国最好的蓝筹股代表）
• 对比组3，在德国步行街随机采访180个路人，选择他们听过名字（有点印象）的美国上市公司，选取出现频率最高的10个股票（即对美股一无所知的群体决策）。

6个月后考察市场业绩，美国专家组获得了19%的增长，“道琼斯30”获得了23%的增长，而基于德国路人集体无知决策组获得了高达47%的收益！（实验期恰好是历史牛市阶段）

为了确认不是巧合，GerdGigerenzer团队又针对德国股市，选取美国路人、德国专家、德国达克斯30指数等多种不同投资策略进行对比，同样得出类似结论。

有意思的是，在更详细的实验中发现，基于“国外路人印象”的选择比“本国路人印象”获得了更大收益，换句话说，在股市上，最为“无知”的群体，反倒获得了最大的收益。

这实在是个惊人（且诱人）的情报。

这意味着如果你要炒股，与其听专家分析或者算命先生，还不如随机逮几个印度和尚、美国嬉皮士，问他们听过哪些中国公司，这样做出的决策靠谱。（我不怂恿大家入股，上述实验恰巧发生在全球“牛市”周期。还是那句话，股市有风险，投资需谨慎。）

我们更好奇的是，为何基于普通人的“再认”（印象）做出的决策竟能比专业投资者的分析决策更有优势？

顺带一提，现在的金融分析师已将无知群体的“再认”公司纳入数据模型了。

这背后到底隐含着什么秘密？

我们不妨先从记忆、生态及进化的三维视角看待这个问题。

三、再认保护我们避开“风险收益不对称性”伤害

我们对“再认”都不陌生，曾经去过的地方、看过的书、认识的人，哪怕名字全忘了，只要重新一接触，就能马上再认出来。

那么，人类的再认能力到底有多强悍呢？

认知心理学家谢泼德曾做过一个再认实验：

向实验者以5秒一张图片的速度连续呈现1000张图片，事后进行记忆测验，被试平均能认出98.5%的图片。

科学家斯丹丁进一步推进研究，他向被试短时间内提供了10000对图片，结果被试的再认率仍能保持8300次。

最终结论是，人类的再认记忆容量能轻松覆盖正常人一辈子的经历。

简而言之，再认记忆是一种宽广的、自动化的、可靠的认知资源。

那么，为什么我们的大脑要特别优待“再认能力”呢？从进化视角看，就很好理解。

大自然中存在显著的“风险收益不对称性”。

典型情况是，一种陌生（未知）的水果，你吃下它获得的收益，可能是1小时热量的卡路里，但为此付出的风险，可能就是你的小命。

我们预估陌生水果有毒无毒的概率各为50%，因此，陌生水果的期望收益是：

“一点营养”*50%减去“一条小命”*50%，这肯定是个极大的负值。

这就是“风险收益不对称”的典型特征，就好比掷骰子只有掷到6你才赢钱，其它都是输钱，在这种规则下长期赌下去肯定会赔精光。

顺带一提，人类的各类赌局也是“风险收益不对称”，长期赌博，庄家的胜率是100%。

大自然就是一个典型“风险收益不对称”环境，原始条件下，食物时有时无、危机四伏、环境充满不确定性，为了能在这种情况下存活，最好的策略就是“接近熟悉，远离陌生”。

而判断事物是熟悉还是陌生，依赖的就是“再认能力”，漫长的进化过程中，我们大脑自然会对“再认能力”进行高度优化。

哲学家大卫·休谟断言：我们观察到的频率越高，我们的信念就越强。

近期有关“人类对事件发生频率监控能力的研究”也支持休谟的观点，记忆对不断流动信息的发生频率非常敏感。

实际上，古老的“收益风险不对称性”正是我们人类“熟悉即安全”的由来。

时至今日，我们仍每天在用“熟悉感决策”，无论是购买商品、面试、交友、择偶……多数时候，我们都会将熟悉的列为“候选对象”。

大企业每年豪掷数十、上百亿的预算做品牌曝光，正是为了让我们露出大猩猩般的憨笑啊。

我稍微费点篇章谈论人类基于“再认”决策的好处，正是为了扭转大家对“认知偏见”的“偏见”。

近年来，我们将太多注意力放在“认知偏见”（即简单启发法）的失误上，却忘了它其实是一种高性价比的“原生态”决策模型（之一）。

乍一看，“简单启发法”不需付出精力，实际上，它却是人类整体在自然生态环境中积累了上万代跨度数十万年的“生态经验算法”。我们说专家直觉靠谱（仅在特定领域），是因为他们积累了数十年的经验，那为何人类积累了数万代经验的“简单启发法”就靠不住了呢？

没有人会因为牛顿定律不够精确而舍弃它，也没有人会看到孩子哭闹就直接来一针镇静剂，既然如此，我们为什么要舍弃各类“简单启发法”呢？

明白了进化、生态与简单启发法的关系，我们就马上能揭秘，为什么在“生态情境”下，直觉的简单启发法更胜于“专家的分析计算”。

除此之外，我们更想知道，在哪些情境下，这类“不费脑”的直觉决策能比耗时费力搜集数据计算的决策更为靠谱。

为了探索真相，GerdGigerenzer团队选择了20种不同情境，并对人类“基于直觉的简单启发法决策”跟“基于科学数据分析的决策”进行竞赛。

四、为何简单启发法更适用于现实世界

在直觉决策方案中，Gerd Gigerenzer 选择了我们人类最常用的“采纳最佳启发法”，大家不要被名字吓到，算法很简单。以人类择偶为例，采纳最佳法决策如下：

你找对象时，首先考虑“整体感觉”（属性1），如果候选对象的整体感觉差不多，那么你才考虑家庭背景（属性2），如果家庭背景也差不多，那么你就考虑职业收入（属性3）……

以此类推，但如果在属性1“整体感觉”中，有一个候选人突出，那么你就直接忽视其他属性，直接跟人家好上了。

在科学决策方案中，GerdGigerenzer选择了以靠谱度跟复杂度著称的“多元线性回归算法”（即富兰克林规则的豪华旗舰版），决策如下：

我们首先列出择偶对象的重要属性：颜值、家庭资产、职业、教育……然后从大量“其他人的择偶数据”的分布中逆向推导（需借助专业统计软件）计算，进而建立“择偶回归模型”。然后根据该模型，代入候选人的属性进行计算，最后把你的下半生托付给得分最高者。

如果是你找对象，你更信任哪种？

乍一看，所有人都更信赖多元线性回归模型（尽管听上去不太把人当人看）。

但现实情境中到底如何呢？我们不妨先看下GerdGigerenzer团队的研究。

他们选取了包括社会、人口统计、经济、交通运输、健康、生物学、环境科学等在内的20种现实情境：

比如，择偶、辍学率、房价、城市人口、交通事故、肥胖预测、哺乳动物睡眠、降雨量、旧金山臭氧水平……

在每种情境中，“采纳最佳决策法”都仅依据“一个理由”直接进行决策推导，而“多元线性回归”则要收集大量信息并做大量计算。

以“房价”为例，“采纳最佳决策法”仅根据“资产税率”评估房价，而回归则根据“资产税率、房间数量、占地面积、房龄”等线索评估。

上述研究为期十多年，我们也不一一罗列具体每个情境中各自的准确率了，直接对比20种不同环境中的总成绩：

• 当数据量充分时（这对多元回归有优势）：采纳最佳的准确率是75%，多元回归的准确率是77%，略胜一点。
• 当数据量较缺乏时：采纳最佳的准确率是71%，多元回归的准确率则下降至68%。

光看数字没感觉，我简单说明下：

1. 在激烈的市场竞争中，几个百分点的差距常常决定了成王败寇；

2. 多元线性回归具备优势的前提条件是需要“喂食”大量原始数据，在现实情境中，除非是国家或BAT级别的互联网平台，一般人很难、甚至根本搜集不到这些数据，换句话说，连实验中提到的“数据较缺乏”的要求都远远达不到，这种高度缺乏数据的情况，多元回归的准确率会剧烈下降；

3. 多元回归的运算复杂度（决策成本）比采纳最佳高出几个指数的量级；

综上，GerdGigerenzer团队得出异常反直觉的结论：

我们通常认为，付出大量努力的决策比“凭着一两个重大线索”就下判断的“直觉”决策靠谱的多，但现实显然没我们设想的那么“公平”。

所幸，不公平的获利方正是我们人类大脑——在信息不充分（现实常常如此）的情况下决策——少即是多，无知比装模作样的数据决策更有机会获胜。

幸福来的太突然，你一定想要刨根问到底，到底是什么导致这种惊喜呢？

根源就一个字母：J。

五、真理与现实的分歧

这个问题的详细解释过于学术复杂，这里我简要的说明下根源。

“采纳最佳决策法”成功的条件是：

做出决策的属性1其权重远大于属性2，而属性2的权重远大于属性3，以此类推……

换句话说，只要决策环境是呈现“偏态分布”（即倒J型分布，我们俗话说的二八原则），那么我们基于直觉的“采纳最佳决策法”就具有强大的优势。

就拿择偶来说，你见谁找民政局要数据再拿着统计软件找对象的？如果不要遇上强势的家长干涉，多数人择偶还是最看重“整体感觉”，其次才是职业、房车等物质属性。虽然人们常吐槽离婚率，但从社会宏观上看，“不离婚率”远高于“离婚率”，这恰好说明“采纳最佳决策法”整体运作良好。

反之，各类“科学决策法”（比如富兰克林规则、多元线性回归）往往是将现实想的太完美，它基于一种过度理想化的假设：

即我们能获得影响决策的所有属性，并且通常默认现实是呈现“钟型曲线分布”（见下图），但这显然过度忽略简化了现实中的“不连续性变化”。

时下较好的决策模型，比如“贝叶斯网络”也是吸纳了采纳最佳决策的思想改进的，但运算量仍然非常复杂，不适用于日常生活。

如此一来，我们就能理解，为何以“采纳最佳决策”为代表的直觉决策既“省事快速”还能“更准确”，因为它如实反映了现实的环境结构：

现实中，无论是社会环境还是自然环境，到处存在体现“二八原则”正太偏的J型分布。

比如，财富分布、互联网流量、新闻曝光、人口分布、职位收入、市场容量、物种分布、权力、创新影响、新知识流动……

此外，现实中，我们决策时往往没法获取大量数据。

这两大因素共同赋予了“直觉决策”以强大的适应力。

但这并不意味着直觉决策就完全可靠，只是它比“缺乏数据的理性决策”可靠。

前文也做了剧透，不是我们人类大脑与生俱来就与真实环境匹配，事实上，正是大自然（包括自然与人文）无意中把大脑塑造成了快速且准确的决策专家（那些决策模型不匹配现实的物种早已灭绝），这正是演化效应。

或许你也了解过，在特定领域具有丰富经验的专家，其直觉决策同样非常可靠。事实上，我们大脑更胜一筹，它是在大自然中野蛮生长累积了数十万年经验的“专家”，其认知适用性更广，并没有我们认为的那么“无知”。

所以，表面上是“感性决策”，实际上也可以称为“生态理性”决策——它更契合现实环境。

说了这么多，我有义务跟你分享下本专题的初衷：

我发现很多人往往简单的认为“只要逻辑不通就没价值”，或宁相信“缺乏数据的理性决策”也不相信自己的偏好。

确实，感情用事不是好习惯，但“感情用事”的对立面是“理智”，理智并不等于盲目理性。

所谓的理智决策，代表智慧，就是让我们在原生态环境中，即“视野受限、时间资源受限”做出最有利于生存（适应）的判断。

而理性决策，代表求知，追求的是“上帝视角”的完美答案，你不能用“上帝算法”来替“凡人”做出决策。

能耐着性子看到这里，辛苦了。当然，你的努力不会白费。下面，我将会在上述研究的基础上与你分享，如何在现实中做出更睿智的决策。

六、理智决策的五原则

决策的话题很宏大，较真起来，估计能写成一整个学科的教材了。

但是，根据上述研究，我仍然能为大家提供一些高价实用的决策原则，进而让我们的生命更有力度：

原则一，做出好决策的大前提是“对自己诚实”

理智决策不可或缺的是介入感性。看似意料之外，却在情理之中。

事实上，任何决策都没有绝对的“好与坏”，评估“好坏”就要涉及到“价值观”，而每个人的价值观差异极大。

所以，高质量的决策，前提就是“认识你自己”，立足自身的内心愿景进行决策。

拿我自己来说，当年大学毕业找工作时，恰好遇上金融危机，而我特别擅于考试，外加其他各种优势，要考个公务员可说是十拿九稳。“理性决策”来说，小学生都算得出我该去考个公务员。

但我并没有这么做——公务员的核心优势——稳定——在我看来却是——重复且缺乏自由，那样的职业生命简直要我的命。

所以我选择“对自己诚实”（情愿辜负许多亲戚的期望）。当然也遭到“报应”，甚至直到今天，我仍然在现实中磕磕碰碰。但如果上天能给我一个再来一次的机会，我会对公务员考试说三个字：去你的。

当然，我说的“对自己诚实”是建立在“承诺”的基础上，你不能说一方面要追逐自由（自由须付出巨大代价），另一方面又每天煲剧刷某音愚乐至死。

我们看到很多人活的很累、很虚无，正是因为做决策时“忽视了自己”。

比如，为了“迎合伴侣的喜好”、“跟风攀比”购物，为了“满足某些巨婴亲戚”、为了“满足父母的期望”而做决策，事后往往还喜欢以一种受害者的形象顾影自怜。

这根本就不值得同情，因为——你首先就不太尊重自身生命，生命的本质从来就不是委曲求全，而是在持续的冲突中变得更好。

原则二，优先利用“风险收益不对称效应”采用“一票否决式”决策法

前面我让大家深情朗诵了一句话“认知不是为了真理，是为适应服务”。

这给到我们很重大的启示，考虑到大自然显著的“风险收益不对称性”，这说明任何现存的物种在本质上都是通过“不做某事”而获得成功（进化）。

而我们要做出理智决策，就该好好借鉴这一最为古老的智慧：否决式决策

实质而言，“否决式决策”是上述“采纳最佳决策法”的逆反运用，相比之下，它拥有最佳决策法的优点——“简单快速”（无需搜寻、分析大量数据），既更为稳妥，还符合原则1，对自己诚实。

让我们以“是否跳槽”为例说明下：

我们虽然无法确定新工作是否比原工作强，但是，我们（结合自己实际情况）却能判断，存在哪些因素的工作是“一定不要去”：

比如，你刚准备还房贷，那么新创企业不要去，哪怕开出的薪酬可观；

根据“林迪效应”，对于“非自然”事物（比如技术、知识、业务），其存在时间越长，那么预期寿命也越长。换句话说，一家企业的预期寿命等于其已存在时间，因而新创企业的存活率相当低。

又比如，个人能力对业务价值影响微弱的岗位不要去，哪怕工作压力很小；

这种岗位更接近于重复性劳动力，大概率毫无发展前景，属于低收入的青春饭。

又或者，如果你不爱运动、体质差，那么要求996加班的工作岗位不要去。

……

现实中，只要你对自己足够了解，预先制定好各种“一票否决式”的原则，那么多数情况，比如，买房买车、择业择校、是否考研考博等等，都能够做出快速而又满意的决策。

就像纳西姆·尼古拉斯·塔勒布说的，“你的决定主要基于脆弱性，而非概率。”我们只需要排除脆弱（致命）的选项，结果通常不会太差。

原则三、尽量避免基于数据建模的复杂决策

复杂决策能得到优秀结果的前提有两个条件：

• 在高度秩序、有规律的领域；
• 你能获得大量数据；

现实中，普通人很难同时达成这两样条件。

就好比股市选股，与其自己耗时费力或迷信专家，还不如去趟非洲，问下他们都听过哪些国内的股票。

再次澄清一点，我并不反对数学、反对概率统计，但我反对“半吊子的理性”，反对“书呆子偏见”，尤其是在各种“非透明领域”，这甚至还不如掷硬币，掷硬币至少快速且不费事。

你或许会说，感性决策也经常会让我们“受骗”啊。没错，直觉很有用，但只有一个领域，要特别避免直觉——消费市场。

原则四、消费领域，如无刚性理由，切勿购买

理由很简单，广告商也深谙“再认效应”对我们决策的影响，而长期广告灌输的意识形态，已经偷偷用“符号需求”取代了我们的真实需求。

比如，房地产经典洗脑语“有房才有家”就通过成功说服DaMa群体，使房子变成了“成家”的虚假前提。

又比如，“爱情恒久远，一颗永流传”也是将爱情的符号价值偷偷移植到钻石上，以至于钻石相当昂贵。

我并不是提倡节俭，而是提倡理智，将金钱消费在自己内心认可的事物上（即原则1，对自己诚实）。

无论你家房子多大，放着一大堆不用的东西在那里积灰，看着也烦心吧。

当然，这个原则是渗透了我个人的价值观了，因为我认为盲目购买被洗脑后的需求很蠢，是毫无意义的浪费。

原则五、决策要理智，说服要理性

我一直坚信能看到这里的读者，认知水平是远超中位数（否则怎么能坚持看到这里）水平，正因为如此，我特别建议：

如果你的决策是要说服别人，那么无论你是如何决策，一定要摆出大量数据“证明”你是如此“科学决策”，因为，多数人都迷信“努力越多，决策越靠谱”，尽管它不符合现实。

尾声：不要停滞

本专题信息量有点大，我就不替你们总结论点了，只看结论的结果就是等于什么也没看。如果有空，可以把本文再刷一遍。

结束前，谈点不是题外的题外话。

我觉得现在不少人都被“理性决策观”耽误了人生。

我们看下，在“理性决策观”指导下的典型人生发展逻辑：

1. 设定人生蓝图（基于孩提时不切实际的幻想）
2. 等待条件成熟
3. 条件未达成
4. 继续等待

这种人生路线图最大的问题是，它是反人性的。

为什么这么说？因为生命的发展不可或缺的就是真实压力。

梦想能让你去教室自习么？考试一来绝对会去。这就是真实压力赋予你的行动力。

真实世界充满不确定性，你永远别想等到“万事俱备只欠东风”的理性决策环境，你越是迟迟不做决策，就越难与现实产生冲突，也就缺少生命发展的动力。

用一句很俗的话来说，有时候不逼自己一把，永远不知道自己的潜力有多大。

#专栏作家#

李少加，公众号：少加点班，人人都是产品经理专栏作家。《进化式运营》作者，“基于用户视角的用户养成运营框架”提出者，互联网商业独立研究者、运营管理专家。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议