心智模型是复杂流程或者关系的一种简化表述，它们随着时间不断积累而出，能帮助做出更快或者更好的决策。本文概述了作者在产品管理职业生涯中积累的一些最有用的心智模型，希望能对在产品领域工作的人带来一些启发。

这篇文章的原文（英文）是Shopify的产品副总裁 Brandon Chu写的，他在文章中总结了产品管理的一些心智模型。作者基于他自己的产品管理经验，将单点问题、复杂的决策总结归纳成简单易理解的模型，并且用图形化的方式表达了出来，对提高产品决策水平还是很有帮助的。本着自利利他的精神，我将原文翻译成了中文，希望对你有所帮助。

心智模型是复杂流程或者关系的一种简化表述。它们是个人随着时间不断积累而出的，能帮助做出更快或者更好的决策。

举例来说，帕累托法则（即二八法则）宣称大概80%的结果来源于20%的努力。应用到产品管理领域，这个模型表明，你应该寻找的是如何用20%的投入解决80%的客户机会，而不是试图创造100%的客户机会。

心智模型是非常强大的，但它们的应用受限于它们所诞生的背景。为了避免这个弊端，你不应该依靠少数几个心智模型，而应该持续不断地构建网格化的心智模型，从而帮助你做出更好的决策。这个概念被著名的伯克希尔哈撒韦公司副董事长查理芒格所推广。他在一次演讲中提到如何获得智慧：

什么是基本的世俗智慧？ 第一法则就是，如果你只是记住一些单点事实并试着回忆它们，你是无法真正了解什么的。如果事实不是通过网格理论联系到一起的，你就没办法应用它们。

你的脑海里必须要有模型，而且你必须将你的经验——无论是间接的还是直接的——排列在这个网格模型上。你可能已经注意到，那些只会死记硬背的学生常常在学校或者生活中都是失败的。你必须要将你的经验放在你脑中的网格模型上。

那么，这些模型是什么呢？第一法则是你必须要有多个模型。因为如果你只有一两个正在使用的模型，从心理学的本质来看，你会扭曲现实以适应自己的模型，或者至少你认为它是适用的。你会像一个高超的脊椎按摩师一样不断掰弄现实以符合自己的预期。

这有点儿像一个谚语所说的那样：“对于拿着钉锤的人来说，每个问题都像是钉子。”对于脊椎按摩师来说，掰弄脊椎是他行医的方式，但是如果你按照这种方式来思考或者行动，这将是灾难性的。所以，你必须要有多个模型。

这篇文章概述了我在产品管理职业生涯中积累的一些最有用的心智模型。 当我学习了新的模型时，会不断更新它。

当然，这篇文章不仅仅是给产品经理们的，更是给所有在产品领域工作的人的。产品思维对产品经理来说并不是神圣的，事实上，它对于创造产品的人来说甚至更有用。

本文涵盖的心智模型将分为以下几类：

1. 弄清楚哪些值得投入
2. 产品设计和范围界定
3. 产品构建和迭代

一、弄清楚哪些值得投入

以下心智模型将有助于你决定你的团队接下来应该投入到哪里。

1. 投资回报

从财务概念上来说，投资回报是指：对于你投资的每一美元，你会得到多少回报？ 在产品领域，将你的资源（时间、钱、人力）视为“投资”，将对客户的影响视为回报。

它的用处：对于一个产品团队来说，可用的资源就是时间、钱和人力。当你对比潜在项目时，你应该永远选择每单元资源投入能最大化客户影响的那一个。

2. 交付时间价值

产品交付越早，对用户来说价值更大。

它的用处：

当决策要投入到哪个问题/机遇上时，你不能只对比不同功能的好处（如果你这样做，你将永远选择最大的那个功能）。相反，为了做出好的投资决策，你还要考虑这些功能的交付时间，将更大的价值放在能更快交付的功能上。

3. 时间范围

与交付时间价值相关，正确的投资决策根据功能优化所需要的时间范围而变化。

如果时间跨度足够长，3个月和9个月的构建花费是微不足道的

它的用处：

选择询问“我们在接下来的3个月中如何能创造最大的影响？”或者“我们在接下来的3年中中如何能创造最大的影响？”将导致你的团队做出截然不同的决定。

因此，在讨论要优化什么前，你通常需要先与你的团队或者利益相关者就时间范围达成一致。

4. 期望价值

预测未来是不完美的。相反，所有的决策会都会给未来不同结果带来概率。这些结果的概率加权之和是决策的期望价值。

它的用处：

当考虑一个项目的影响时，将所有可能的结果列出来并分配对应的概率。结果可变性通常包含了比预期时间更长的可能性，和不能解决客户问题的可能性。

一旦你列出所有的结果，将所有结果的可能性加权求和，你将对投资回报有更好的了解。

二、设计和范围

在你确定什么值得投入后，接下来的心智模型对于确定产品范围和设计产品很有帮助。

1. 向后回溯（反转）

与其从问题开始探索解决方案，不如从一个完美的解决方案开始，然后回溯到今天应该做什么。

注：向后推演并不总是最好的，它只是给你带来不同的视角

它的用处：

大多数的团队倾向于向前推演，这会以牺牲最终有影响力的东西为代价来提升实用性。

向后回溯帮助你确保自己聚焦在对用户最有影响力的、长期的工作上，因为你总是在为给他们带来完美的解决方案做逆向工程。

注意，向后回溯并不总是更好的，它只是给你带来不同的视角。同时使用两种视角来做计划是健康的。

2. 信心决定速度和质量

你对以下两个方面的信心应该决定你在构建产品时愿意牺牲多少速度和质量：

1. 你解决的问题的重要性
2. 你构建的解决方案的正确性

它的用处：这个心智模型可以帮助你建立晴雨表来巧妙地权衡速度和质量。最容易解释这点的方式是查看上图的两个末端。

1）最右侧

你有信心确定自己关注的问题对客户来说是真的重要的（通过客户验证），并且你非常清楚地知道应该如何解决它。在这种情况下，你不应该采取任何捷径，因为你知道客户将非常需要这个重要的功能，因而它最好真的是高质量的（比如，可扩展的、令人愉快的等）。

2）最左侧

你还没有向客户求证问题的重要性。在这种情况下，你花在功能构建上的投入越多，你就越有可能为一个不存在的问题创造功能。因而，你应该快速启动一些事情，并快速让客户验证它是值得好好投入的。比如，在这样的情况下，你可能会为还不存在的功能设置登录页，以评估客户的兴趣。

3. 解决整个用户体验

用户体验并不停留在表面。使用前、使用后发生了什么对设计同样重要。

它的用处：

当设计产品时，我们倾向于过度关注用户在使用产品过程中的体验（比如，软件中的用户界面）。

设计营销体验以及支持/困境体验同样重要。营销体验在于如何在客户使用产品前获客并设定他们对产品的期待值，支持/困境体验在于公司如何处理产品失败的情况。

尤其是创造良好的困境体验，它是赢得长期客户信任的绝佳机会。例如，亚马逊获得你最大信任的时候是在你作为客户必须退货的时候。

4. 实验、特性、平台

实验、特性、平台是产品开发的三种类型。每个都有自己的目标和平衡速度与质量的最佳方式。

它的用处：

通过识别项目的产品开发类型，你将为每种类型定义更合适的目标，并且调整质量和速度的权衡。

实验是为了输出学习，以便你能通过客户验证投入到新的功能或者平台上。如果你为学习做优化，你将考虑做一些原本食之无味的事情：比如，使用那些你打算删掉的黑客代码，或者用人工假装人工智能。

和实验相反，平台是永久的。其他人将在其上构建功能特性，因而在平台上线后再做修改是有极大破坏性的。

因而，平台项目需要非常高的质量（稳定性、性能、扩展性等），并且他们需要切实支持构建有用的功能特性。构建平台时，一个好的经验法则是与你的第一客户一起共创。即，当你正在开发平台的时候，让另一个团队同时在你的平台上开发功能。 通过这种方式，你可以保证平台能够支持有用的功能特性。

5. 反馈环

产品中的因果关系是系统的结果，这个系统是由正负反馈回路连起来的。

它的用处：

增长或者下降的最大驱动力可能来自系统的其他部分，反馈环有助于我们将其铭记于心。

比如，假设你是支付团队，你的KPI是让信用卡支付总额上升。你从用户增长团队获得了一个正向反馈，因为随着用户增长，你会有更多潜在用户会使用信用卡付款。但是，你也从现金支付团队获得了一个负向反馈，他们想要帮助用户更方便地使用现金交易。

了解到这些反馈环可以帮助你改变策略（比如，你可以选择通用的用户增长路径作为支付总额增加的最佳路径），或者了解你指标的负向变化（比如，信用度卡支付总额下降，是因为现金支付团队做的很棒，而不是因为信用卡产品很烂）。

6. 飞轮（递归反馈环）

正向或者负向反馈依靠自身循环并能通过自身动量加速的状态就是飞轮。

它的用处：

飞轮是反馈环的相关概念，但它们对管理平台和市场非常重要。比如，想象你在管理苹果的IOS平台，你有两个用户：APP开发者和APP用户。

更多的用户吸引更多的开发者（因为有更多的销售机会），而更多的开发者会吸引更多的用户（因为有更多APP可以购买），这就是飞轮现象。只要你培育好飞轮，你不仅仅会增长，还会以加速的方式增长。

如果你正在管理一个飞轮，你必须要尽你所能让它正向旋转。如果平台上有过多的APP以至于新的APP无法再被发现，APP开发者增长速度也会放缓，飞轮也会被打破 — 你必须要解决这样的问题。

三、构建和迭代

当你正在构建、操作和迭代一个现有产品时，接下来的思维模型将很有帮助

1. 收益递减

当你专注于改善同一个产品领域时，每单位资源所创造的客户价值将会随着时间的推移而减少。

它的用处：

假设你根据客户反馈和调研有效地迭代产品，你最终将到达一个点，在这个点上你将没有太多可做的事情来改善它。这个时候你的团队就应该继续前进并投入到新方向上了。

2. 局部最大值

和收益递减 相关，局部最大值是增量改进不会再创造客户价值的那个点。这会迫使你对产品功能做跳跃式的改进。

它的用处：

这个心智模型和收益递减紧密相关，在极限值附近，哪怕不断改进一些点也不会产生实质性的变化。迭代在这个时候就会毫无用处，唯一的办法就是创新。

这个概念被发表在Eugene Wei 的一篇病毒式的推文《隐形渐近线》里，文中列举了亚马逊预见到的这样的一个例子，导致他们推出了Prime会员。

3. 版本二陷阱

在构建产品时，不要依赖第二个版本。确保第一个版本是完整的产品，因为它可能永远存在。

它的用处：

当定义你产品的第一个版本时，你将积累各种很棒的功能想要在后续的版本中添加。请意识到这些或许永远不会上线，因为你永远无法预知将来会发生什么：公司战略变更，你的首席工程师辞职或者整个团队被分配到其他项目…

为了对冲这些情况，请确保你每次交付的是一个“完整产品”。如果它不会再被改进，它在可预见的未来对客户仍然是有用的。不要交付一个依赖未来改进才能很好地解决问题的功能。

4. 免费赛（Freeroll）

当快速交付几乎没有损失并且有很多收益的情况叫免费赛。

它的用处：

在当前用户体验非常糟糕以至于任何基于直觉的合理改动都有可能让产品变得更好时，通常容易出现免费赛。它们不同于缺陷修复，因为缺陷指的是没有按照设计运行。

如果你的团队在想“让我们做点儿什么… 我们无法让产品更糟”，你面前就很可能有一个免费赛。

(Reddit 上的 r/CrappyDesign 就是这种情况的宝库）

5. 大部分价值是在版本一后被创造的

在你推出产品后，你才会对客户了解最多。不要浪费在这些了解的基础上再接再厉的机会。

它的用处：

在用户大规模使用产品前，所有的一切都是假设。当你的团队做了很多“上线前了解”，比如客户调研、原型测试、量化分析、Beta测试等，可以大大增加你正确的可能性。一旦你将功能交付给100%的用户，总会有一些行为和边缘案例出现。

从了解到的客户洞察比例来说，你将在功能发布后学到绝大部分客户洞察。考虑到这点，不投入到迭代产品（有时候甚至要大改产品）是没有意义的。

6. 关键失败指标 Key Failure Indicator (KFI)

它和你的关键绩效指标（KPI）相对立，是你不希望看到的发展方向。这个指标能保证你聚焦在健康增长上。

它的用处：

团队通常选择能直接反应积极结果的KPI，而不考虑实现这些结果的负面方式。一旦开始朝着KPI优化，他们实际上创造了对公司净不利的产出。

一个典型的例子就是，当一个团队让登陆页的注册转化成倍增长时，他们会认为自己是成功的，但是再去看客户总量却没有增长（这个时候已经太晚了）。正是因为同样的变更，导致兑换率下降了60%，这反而对公司是有害的。

流行的KPI <> KFI对有：

1. 在保持毛利率的同时增加收入
2. 在不取消功能B使用量的情况下增加功能A的使用量
3. 在不增加支持负载的情况下增加功能A的使用量

四、网格模型，而非检查清单

据我所知，目前还没有使用这些心智模型的方法论，这是许多读者可能不乐意见到的。如果你尝试按照检查清单的方式使用它们，仔细检查每个清单来判断是否适用，你最终会像用意念来做体操一样，让周围的人感到困惑和沮丧。

相反，它们应该只是你网格模型的一部分，帮助你对产品做出更好的决策，并让你清晰地向团队传达复杂决策背后的原因。

随着你积累了更多的模型，理想情况下，通过经验你将会获得更好的效果。