慢思考,快行动:怎样做成大事?

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有一种读书方法,叫“把书读薄”,就是看完书后根据自己的理解和认识写读后感。这篇文章就是一个典型的例子,作者读完书后,根据自己的理解和自身案例,写出了一篇参考意义非常大的文章,希望可以帮到大家。

《怎样做成大事》作者收集了25个不同行业(如国防、建筑、核能、航空、奥运会等)的1.6万个大型项目发现:

  • 在预算、成本与收益三个方面,只有0.5%的项目达成预期目标;
  • 在预算、成本两个方面,也只有8.5%的项目达成预期目标;
  • 仅预算一个方面,也只有47.9%的项目达成预期目标。

如何达成预期目标?作者提出了“慢思考,快行动”的方法论,以及“模块化”的解决方案。

这本书带给我很多启发,仿佛打通任督二脉一般,所以今天分享给你,希望对你有启发。

一、一个失败的项目

2023年9月初,我们立项通过了一个大型项目(代号:S)。

S项目在产品方案阶段历时1个多月,前后推翻了3个版本后,磕磕绊绊进入研发阶段;

2024年2月下旬提测,但在3月下旬测试进度完成40%后,因方案的用户复杂度、计算的精确度与后期维护成本等原因决定放弃。

项目投入7、8个人,历时近5个月,损失近百万。

为什么会这样?

当项目阶段性复盘时,我们发现的都是执行阶段的问题。

比如产品经理需求文档不清晰,沟通后也更新不及时,导致研发过程中进度被影响;

比如现有系统复杂度太高,基于当前架构,无法有效控制研发周期与最终效果,导致无法达到预期目标;

或缺少项目经理角色,无风险预警与管理,才导致工期延误。

事实却并非如此,它大概率是失败于项目立项之前。

二、策略性虚假称述与沉没成本才是主因

S项目由一位领导主抓,其在2023年下半年时承诺某标杆客户A,将于2024年3月底之前上线。

当承诺过后,剩下的就是实现,这是一种策略性虚假称述。

策略性虚假称述是指出于策略性目的而有意的、系统的歪曲或错误称述信息的倾向

比如领导为了挽留这一家标杆客户,策略性选择把它当做通用需求做,并寻找相关需求来作证通用化的必要性。

前期先让产品经理介入方案设计,中间反复沟通,确认初版方案时,已经到了2023年10月;

为确保方案可行,提前让研发同学介入评审,发现方案不可行,又反复调整了两个版本,时间又过去了一个多月;

伴随着沉没成本的不断累加,所有人(研发/设计/测试等)都已经被卷进来,每个人心里都觉得有问题,却碍于沉没成本与权威,只是私下抱怨,却无人说推翻方案。

研发2个多月后提测,谁都无法保证质量与效果,直到临近截止日期,无法如期交付,最终只能登门拜访当面道歉后,重新设计新方案,再次承诺2024年6月底解决。

如何才能避免这类事情的发生?

三、慢思考,快行动

林肯曾经说过:如果我有5分钟砍一棵树,我会用3分钟来磨刀。这就是我们常说的“磨刀不误砍柴工”,也是“慢思考,快行动”的本质。

与之相反的是“快行动,慢思考”,就像上述案例一样,前期好像行动迅速,实际评审、研发、测试阶段却问题不断,最终导致项目失败。

什么才是“慢思考,快行动”?

  • 以终为始,从右往左思考
  • 最大虚拟性产品
  • 模块化

1. 以终为始,从右往左思考

因思考惯性,我们的思考习惯是从左往右。

左边是什么?是看得见摸得着的产品方案(且大概率是第一个方案),是眼前的这家标杆客户;

右边是什么?是为什么要立项?项目目标是什么?有最佳解决方案吗?

为什么S项目要立项?

因为这是一家标杆客户,且领导已承诺?显然不应如此。

项目目标是什么?

目标是解决标杆客户的需求,还是解决所有类似客户的需求?

如果是前者,则解决方案可以用更低成本的方式;

如果是后者,那其他客户的需求是什么?对应解决方案能覆盖吗?

实际情况是:有3-4家客户有同类需求,但实际业务规则差异非常大,根本无法通用化处理。

当前是最佳解决方案吗?

从评审反复近1个月到研发时间2个多月,测试1个多月排期确认时,基本已经说明方案的可行性,却因沉没成本而忽略风险而继续投入,直到崩溃。

吃一堑,长一智。

下次如何避免此类问题?

我提炼了一个大型项目(1个月以上工期)的需求分析表(如下图),以及两个产品原则。

原则1:产品经理应该把50%以上精力放到立项之前,只有慢思考,才能快行动。

原则2:但凡项目工期超过2个月,则重新思考方案或分拆子项目。

2. 最大虚拟性产品

互联网行业推崇的是:最小可行性产品,而现实世界的大型项目却推荐:最大虚拟性产品。

关键区别在于:时间周期与成本。

如果做一款互联网产品,时间周期短,可用最小成本验证需求后,逐步迭代,用户是可接受的;

如果是拍一部电影、建一栋楼等,时间周期长,投入巨大,这就需要用最大化虚拟性产品。

它的本质与最小可行性产品一致,即尽可能用更小的成本验证需求,获取反馈后迭代方案,但为了保证验证效果,则应采用更逼真、更精细化的方案。

比如建筑行业的数字建模与实体模型,它不是最小可行性产品,而是一个超逼真、细节极其精细的产品(即最大虚拟性产品);

或者是电影行业的模拟视频,它是有一帧帧真实画面构建而成,所有图片细节都是逼真的,所有动效都是真实的,这是最大虚拟性产品。

那对于互联网产品来说,最小可行性产品与最大虚拟产品的界限在哪儿呢?

最小可行性产品更适用于C端产品,而最大虚拟性产品更适用于B端产品(尤其是大型项目),它的形态可以是逼真、有细节数据、有真实交互的原型方案。

是的,它在前期非常耗时耗力,但也是综合成本最低的方案。

因为项目研发前的工作,最多只是浪费产品经理的时间精力,而立项通过后,将浪费设计、研发、测试等同学的时间精力,后者成本是前者的N倍

所以我才提出:产品经理应该把50%以上精力放到立项之前。

具体把时间花在哪呢?

  1. 通过调研、分析等方式,明确需求(需求是1,方案是0);
  2. 思考并完成需求分析表,明确为什么做与目标;
  3. 制作最大化虚拟性产品,与用户完成反确认,并基于反馈反复打磨它。

3. 一个成功的项目

如何在入职一周内,输出产品规划?(附案例与方法论)分享过一个案例。

即我入职时接收到的任务目标是:全面研究竞品,重构考勤系统。

经过【需求是1,方案是0】的方法论指引,最终选择的并非重构路径,而是有效解决客户需求的方案。

当时也犯了一个错误,初审时的产品方案太大(评审3个小时才完成一半)。

初审完成后,及时止损,重新把方案拆分为5个独立可上线的子项目,逐步迭代,最终历时近8个月,全部如期上线。

现在复盘成功经验的话,至少有三个方向决策正确:

这背后的本质,就是“慢思考,快行动”在互联网行业的践行(尤其是面向企业端产品)。

所以我才提出:但凡项目周期超过2个月,就需要重新设计方案或拆分子项目。

4. 模块化

最后,再聊一聊模块化。

互联网行业推崇的是:小步快跑,快速迭代的最小闭环产品原则,以及相互独立且自我闭环的微服务设计。

同理,实体行业则推崇:模块化。

它的本质是重复与抽象。

  • 比如搭建一个巨型太阳能发电厂,核心就是设计一个个以太阳能电池为基础组件的“积木块”,在项目现场把多个太阳能电池组装在一起,就可高效完成。或者在贫困地区创建成千上万所学校,也可设计几种学校结构,拆解为一间一间独立的教室,再把它们进行组合,就可以得到许多所的学校。
  • 比如特斯拉的一体式压铸技术,把上万个零部件打包成一个模块。如果把它迁移至互联网软件行业,本质也适用。
  • 比如Workday是一款财务与人力资源SaaS产品,它的架构设计核心就抽象为两大“积木块”:业务流程、对象。
  • 比如发简历、面试、入职、调岗、排班、加班等,都是一个个的业务流程,把它们进行抽象与封装,形成一个个流程“积木”,不同的企业可以进行组合使用。

每一个流程则由:类型、触发条件、触发节点、触发对象等组件组合而成,按需配置。

有了流程,剩下就是面向对象。

每个流程会面向一个或多个对象,同时流程流转又会对对象产生信息流,遵循领域设计原则,把每个对象的流程与记录独立封装,即可形成一个对象的详情。

比如员工调薪是一个流程,它作用对象是员工,操作对象是薪酬专员,可以根据需求配置不同流程节点,流程结束后,员工花名册跟薪资档案信息同步更新。

  • 对于员工来说,可以在自己的主页看到所有对自身(即对象)的所有流程与信息变化(比如入转调离,定薪调薪等);
  • 对于薪酬专员,也可以在员工花名册看到所有相关员工的操作流程与信息变化。

同时,当把架构设计抽象为流程和对象之后,产品页面也可抽象为几大类:流程配置页、流程流转页面、对象详情页等,实现整个系统的操作体验一致性。

四、总结

大型项目为什么容易失败?

人们习惯策略性虚假称述与心理因素导致的沉没成本,所以采取“快行动,慢思考”导致。

如何解决?

采用“慢思考,快行动”的方式,具体可包含:

1、以终为始,从右往左思考。如果应用到互联网行业,则可用一个大型项目需求分析表,以及遵循两条原则:

  • 原则1、产品经理应该把50%以上精力,用在项目立项之前;
  • 原则2:如果一个项目工期超2个月,则一定考虑重新思考方案或拆分项目。

2、最大虚拟性产品。实施落地前,通过更精细的、更逼真的产品,验证用户需求,打磨所有细节,而不一定采取最小可行性产品。

3、模块化。它的本质是重复,通过抽象与设计不同的“积木块”的方式,实现模块化,从而保证品质,提升效率,降低成本。

本文核心方法论,主要来自于丹·加德纳教授的《怎样做成大事》一书,书中有更详实的论证,更精彩的案例,更逼真的细节,更引人入胜的文笔,推荐你亲自阅读。

专栏作家

邢小作,微信公众号:邢小作之家,人人都是产品经理专栏作家。一枚在线教育的产品,关注互联网教育,喜欢研究用户心理。

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