产品团队的批判性思维:如何通过合理的决策带来合理的结果?

为什么一些X的决策会如此鱼惷?为什么面对问题会一脸懵bī?为什么我们总能避开正确的X?为什么一手好牌能打成烂牌……如果你也有相同的困惑,这篇文章或许能给你一些解答。

今天这篇文章是一篇译文,作者特蕾莎(Teresa)是一名富有经验的产品发现教练,这篇文章源自于她在2017年伦敦产品思维X的演讲——产品团队的批判性思维。

因为觉得它很有价值,很认真地做了不严格(根据个人理解有所有调整)的翻译。

读了这篇文章以后,我突然明白,一切决策都和心理表征有关系。心理表征源自于过往的经历并长期存储于头脑之中。如果X在做决策的时候心理表征是“面子”,那么解决方案可能就是“X”。

但不可否认,每个人的心理表征都会有一定jú限性。我们在做决策的时候,倘若缺乏开放X的态度,缺乏客观的liú程和方fǎ,不能让不同背景的XX贡献出自己的心理表征,那最终决策必然存在极大的风险。

作者也提出了自己的解决方案——“机会解决方案树”。它X可视化方式共享团队成员的心理表征,达到合理决策的目的。

最后,祝大家2020新年快乐,阖家安康。

一、从一个故事开始

早在2008年,我在一家初创X担任产品经理,我们主要的产品是为大X校友会X的在线社区。和许多产品团队一样,我们也X诸多的挑战。

每当我们推出一个新的在线社区的时候,校友们都会争先恐后地去看看他们的新网站。但随着时间的推移,访问量却变成了X细liú。

X用户研究,我们知道校友们喜欢给其他社区成员发送邮件来征qiú建议,例如,“如何找到下一份工作?”“住在新城市的哪个地方合适?”,这些也正是我们希望用户做的。

我们的产品允许用户向整个校友社区发送邮件,但问题在于没有人愿意收到X邮件。例如,住在达拉斯的校友收到电子邮件有“在芝加哥X的物品”“在波士顿出租的房屋”以及“在旧金山的实xí机会”。

如果我们想提升校友的参与度,我们就必须减少社区中不必要的X邮件。

你是否和我一样,已经开始思考如何解决这个问题了?

当我qiú助于我的团队,开始头脑风bào的时候,我们的工程师赛斯提出:“让我们集成X地图!做一个能展示全球校友居住位置的地图。”

我很X,居然有如此的突发奇想。我实在想不出其中的道理,很好奇地问:“X地图会如何为我们解决X邮件的问题?”但赛斯回答:“哦,不会的,但这会提升参与度,因为这很酷。”我开始向其他小伙伴寻qiú帮助,可悲的是,他们同意赛斯的观点:地图会很酷。

当时,我无fǎ用言语来表达我的沮丧,但直觉上我知道做一个酷的东西是不够的,知X们住在哪里并不是一个很大的需qiú,添加X地图感觉就像是个噱头。

其实,这个故事并不是关于“我和赛斯,到底谁对谁错”而是一个更复杂的故事:一名产品经理应怎样让团队做正确决策,而不是怎样让团队做得更快。

二、普遍性的问题

如今,作为一名产品发现教练,我看到了这一幕在一个又一个团队中一次次地上演:我们不知道,一个既定的目标(如提升参与度)如何有效地转变为相关的具有可行性的解决方案。于是我试着解构chāi解这个问题:

1. 我们很容易爱上自己的想fǎ

我们很容易产生一个想fǎ。当我们听到一个需qiú时,就会立刻自动地在想解决办fǎ,或许这样闭合的脑回路感觉很好。

但当我们爱上我们的想fǎ时,我们不愿意审视它,我们也不会停下来反思,我们不会问:“这个想fǎ到底真的好吗?”

这就是赛斯的问题,他了解了X地图API并很X,他迫不及待地想试试看。他和我们团队的其他成员分享了他的想fǎ,他们很快也爱上了这个想fǎ。

2. 我们没有考虑足够多的想fǎ

当我们爱上我们的想fǎ时,我们就不会考虑足够多想fǎ。

我的团队非常喜欢X地图的想fǎ,他们迫不及待地开始深挖,迫不及待地想要做些能提升参与度的事。X地图的想fǎ可能是个好主意。但是头脑风bào的研究表明:当我们产生更多的想fǎ时,我们就会产生更好的想fǎ。

更重要的是,当我们考虑更多想fǎ时,我们会做出“比较和对比”的决策,而不是“非是即否”的决策。

我们很难非是即否地回答,一个决策是好还是不好。因为“好”不是绝对的,而是相对的。我们应该问一个“比较和对比”的问题:“这些想fǎ中哪一个看起来最好?“这更容易回答。

试想一下,短跑冠jun博尔特独自在一条赛道上跑步,他跑得快吗?这很难说。再想象一下,他和其他选手在一条跑道上跑。他跑得快吗?

很明显,一个“比较和对比”的决策会更容易评估。

此时,你或许觉得自己已的想fǎ够多了,稍后会讲怎么办。

先让我们回到我的团队的问题上:我们爱上了我们的第一个想fǎ,这也导致我们没有把想fǎ考虑得够多。除此之外,我们团队还犯了以下的错误:

3. 我们没有向目标机会看齐

赛斯的X地图想fǎ让我抓狂的原因,不是因为我觉得这个想fǎ不好,而是因为我觉得这无关紧要。它没有解决我想解决的问题。这说明,我们也没有围绕着一个目标机会(或我们试图解决的问题)进行思考。

在我的团队在进入创意阶段前,我没有huā时间确保他们在问题上保持一致。以至于赛斯在思考如何提升参与度时候,却没有考虑到我所关注的:如何减少X邮件的问题。

4. 我们没有考虑足够多的机会点

头脑风bàoX中,我认为减少X邮件是一个正确的机会,而赛斯想的却是帮助人们与附近的校友建立X。我们俩都只考虑了各自的一个机会点。

就像我们X考虑更多的想fǎ避免“非是即否”的问题一样,机会点也是如此。我们不要问“这个机会值得追qiú吗?”我们要问“这些机会中哪一个看起来最好?”

这也就是说,如果没有更多机会点可供选择,我们就会冒险去解决一些不重要问题。

我们应该做的是退后一步看问题:“所有可能提升校友参与度的机会还有哪些?”

三、用“机会解决方案树”可视化你的思维

安德斯·艾利克森写了《刻意练xí:如何从新手到大师》一书,这本书总结了他用毕生的工作,探寻新手和X之间的区别。

他认为X比新手有更复杂的心理表征。他对心理表征的定义如下:

“心理表征是长期保存在记忆中的预设的信息模式,如事实、图像、规则、关系等,可以用于在某些特殊情况下快速而有效地作出反应。”

他认为:

“心理表征的重要价值在于它能帮助我们处理信息:帮助我们理解和解释信息,并将其保存在记忆中,对其进行X和分析,并帮助我们据此做出决策。”

这不是我们所需要的X吗?是什么使我们能够理解、解释、X和分析我们收集的所有信息,以便我们可以据此做出更好的产品决策?

在上面的故事中,我们每个人都带着不同的信息来参加头脑风bàoX,每个人都依赖自己的心理表征来快速做出决策。我是带着对用户的深入了解来参加头脑风bàoX的,因为我刚刚完成了一轮用户调研。而赛斯带着对新技术的深入了解参加了头脑风bàoX,因为他刚刚读过X地图API。

唯一的问题是,产品团队需要联合团队成员的知识,X共享心理表征作出快速决策。

因此,我提出了“机会解决方案树”这个视觉化思考工具:X可视化的树状图,把预期目标的chāi分成不同的机会点,再把机会点chāi分成多个解决方案,在X实验验证解决方案的可行性。

四、如何绘制“机会解决方案树”?

1. 从定义明确的预期结果开始

产品团队需要nòng清楚他们想要达到的目标是什么?

我的团队有一个明确的预期目标,那就是提升校友的参与度。但从我们的团队可以看出,光有一个清晰的目标结果是不够的。

我们需要自问一下:“什么可以提升参与度?”在我们开始寻找解决方案之前,我们应该先画出机会空间。

我们很容易将机会理解成客户的需qiú或痛点,但我们也需要考虑那些让人愉悦的机会和可成功复制的机会。

2. 机会应源自于生成性研究

为了探索如何达到预期的结果,我们应该从规划机会空间开始。

为了确保我们始终以用户为中心,我喜欢将机会点的定义X为客户可能会说的话。这些机会点应该来自生成性研究——客户访谈和客户观察 。

现在我的团队刚刚结束了一系列的校友访谈,我们获得以下的机会列表:

这个列表列出我们在校友访谈收集到的内容。接下来怎么做呢?

大多数人可能会先开始排列优先级,你可能会问:“哪些机会对我们来说是最重要的?”

但如果这些机会点的类别不相近,那我们很难对它们进行优先级排序。例如,“X一个应届毕业生”或“指导一个X”都属于“回馈社区”的方式,我们很难对他们进行优先级排序。就像我们拿“苹果”与“水果”做优先级比较,显得有点不合理。

译者点评:这里用的麦肯锡的金字塔fǎ则更加易于理解:问题需要进行分类,做到“相互X,完全穷尽”,苹果和水果是相互包hán的关系,不同层级的事物难以进行比较。

3. 用机会解决方案树简化优先级排序

为了简化我们的优先级排序难度,我们可以将这些机会点分组,将类似的机会整理在一起。这样会更加清楚。最后我分成了三组:

  1. 我需要帮助;
  2. 我想和母校保持X;
  3. 我想回报社区。

我们可以先对这三组进行优先级排序,而不是对一个很长的列表进行优先级排序。

从用研报告可知,我们用户反馈的较为普遍的机会点是“我需要帮助”。

虽然确实也有人反馈“收到了太多的电子邮件”,但这并不像“我需要帮助”那么普遍,但请注意我的“我收到太多电子邮件”的位置。

“谁住在我附近”在“我需要帮助”的机会点之下,这样看来赛斯似乎是对。

如果赛斯和我今天有这样的对话,这棵树无疑会帮助我们对话提升一个层次。与其争论“电子邮件太多”与“谁住在我附近”,不如先问问这三个机会点哪一个更重要。

我们很容易就同意“我需要帮助”的机会对校友来说是最重要的。我们应该把注意力转移到优先考虑“我需要帮助”机会的子节点上。

但现在又有些问题困扰着我,我认为“我需要帮助”与“我收到了太多电子邮件”有着内在的X。我们需要把需要帮助的人和能X帮助的人X起来。如果我们用户滥发电子邮件,他们就不太可能X帮助。

这告诉我,我们的机会结构并不完全正确。如果两个机会有内在的X,那么我希望它们在树上彼此更接近,以反映这种X。让我们再试试。

通常,机会的组合方式并不是只有一种。你的机会结构应该反映出你在用户调研中听到的内容,并且应该能较好地优先级排序。

首先,我将“我需要帮助”和“我想回报社社区”的机会点合并为一个名为“我想与其他校友建立X”的机会点,在它下面再有3个子节点:

  1. 我想与校友建立X性X;
  2. 我想与附近的校友产生X;
  3. 我不知道该与谁建立X;

机会结构在重新调整后,把我们的视线带到了市场的两端——需要帮助的人和能够X帮助的人。他们在同样的机会节点下更加紧密地X在一起。当我们在给不同的X方式(如,X性、地理位置等)排定优先级的时候,也不会偏袒市场的某一方。

这也减少了我和赛斯之间的分歧。我们都同意应该将注意力放在左边的分支上。我们只是不同意哪个机会点会更重要。这使得X查看数据更容易解决我们之间的分歧。我们可能会问:“有多少校友想与身边的人建立X?有多少校友不知道该和谁X?”

有时需要多几次尝试才能找到有效的结构。关键是要确保它能反映出你从客户那里听到和看到的信息,并能帮助你就优先考虑的事项做出正确的决定。

记住,没有绝对的X。随着团队对客户了解的加深,您的树结构将继续发展。视觉化思维的价值在于,它能帮助您的团队解决分歧,并共享不同的视角。

一旦你们有了一个满意的机会结构,你就可以考虑解决方案了。

4. 请专注于一个目标机会进行构想

前面提到过,可能对于大多数人来说,不是没有想fǎ,而是想fǎ太多。当你有太多的想fǎ时候怎么办?

我们可能有很多想fǎ,但它们往往会散布在我们的树上,就像这样:

头脑风bào的价值在于,X一个又一个新的想fǎ,推动想fǎ的迭代,从而找到真正具有创造性的解决方案。但很多是初步的想fǎ,也会导致产品停留于肤浅层面。

这不仅失去了头脑风bào的创造性,而且最终也导致我们面对一堆方案不知所措。另外,我们也很难给不一样的事物排定优先顺序。

相反,我们可以X逐行排列优先级来选择目标机会,然后再深入挖掘这个目标机会点,再产生多个解决方案,如下图:

这样可以X锁定一个目标机会来制定“比较和对比”的决策,而不是让想fǎ散落在不同的机会之间。最终,你会发现有许多的想fǎ去解决一个目标机会。

现在,你已经有足够多的想fǎ了。你可能考虑开始排定优先级了,或者迫不及待开始试验你的头号Idea。但这会导致另一个“非是即否”决策——我们觉得最好的想fǎ到底是好是坏?我们应当建立一个“比较和对比”的决策,我期望你能回答:这些解决方案中哪一个看起来最具有可行性?

5. X投票缩减范围,设计实验来做对比和比较

当我们有很多想fǎ时,我推荐你先用点投票fǎ缩减列表,再使用实验来评估这个X。

首先使用点投票将一个大的列表缩减为3-5项。研究表明,团体比个人更善于评估想fǎ,而点投票是一种快速的投票方式。然后用实验来确定剩下的3至5个想fǎ中哪一个看起来最有希望。

但值得注意的是,当大多数团队进行实验时,他们希望X实验来确定一个想fǎ是否好,但这是另一个“非是即否”的决定。我希望你设计的实验,能够帮助你在一系列好的想fǎ中做出选择,做到一个“比较和对比”的决策。

做到这一点最简单的方fǎ是,确定每个想fǎX所需的关键假设,然后设计实验以测试每个假设。如下图,

如我们选取“推荐收件人标准”这个想fǎ,X地理位置自动匹配收件人和发件人,或根据朋友的朋友来发送消息。我们可以列出这些关键问题和实验设计:

关键问题:请qiú帮助的人会信任我们的收件人推荐吗?实验设计:我们可以X一个用户界面的原型,看看人们的反应。

关键问题:我们是否能够X谁应该能够收到消息?实验设计:我们的机器学xí团队可以做一个可行性实验。

关键问题:朋友的朋友更有可能X帮助吗?实验设计:查看数据库,看看朋友的朋友是否更有可能X之前的消息。

你可能会问:我怎么知道我的实验结果是否好?例如,15%的转化率够高吗?

这就像是我们在问:“博尔特跑得快吗?”当他独自在跑道上跑步时,很难说。但是,如果你尝试了多种想fǎ,你可以问:“根据我收集的数据,哪种解决方案看起来最好?”这很容易回答,就像博尔特和别的X员一起赛跑时才能显得更快。

请用做实验的方式在一组解决方案中选择,而不是评估单个解决方案。

五、总结

数十个产品团队受益于“机会解决方案树”,如果你像我一样,你想让你的整个团队参与决定构建什么,但你总是被“X地图”所困扰,或者你的团队陷入了意见辩论的泥潭,那么我建议你开始构建一个机会解决方案树。

huā点时间直观地描绘出你的思维,将有助于你的团队X常见的批判性思维错误,如创建“非是即否”决策而不是“比较和对比”决策。

另外,这棵树还充当了一个发现路线图,帮助你的团队对机会空间,以及实现预期成果的潜在路径的达成一致共同理解。和传统的路线图一样,它将帮助你向你的X和X其他人传达你所了解的东西。

译者注:作者绘制了一张图描述了如何X“机会解决方案树”做到持续发现的能力:产品团队按季度制定目标,X每周进行客户访谈来发现机会点,然后zhēn对一个机会点构思大量的解决方案,并X原型和实验来评估解决方案的可行性,过程中不断的迭代优化。

请开始你的机会解决方案树,记住以下几个要点:

  1. 从明确的预期结果开始;
  2. 然后规划出机会空间,请记住机会点应该来自生成性研究:
  3. 客户访谈和客户观察调整你的机会结构,不同的结构将带来不同的可能性;
  4. X逐行排列优先级来选择目标机会;
  5. X锁定目标机会来限定创意的产生范围;
  6. 最后,运行实验来评估您的解决方案集

最后,首先给前线的医务工作者致敬,再给还在武汉的朋友们致敬,最后也致敬每一个宅在家中的你,正是因为宅,所以阻断了病dú传播的机会。

如果你对于“机会解决方案树”还有什么问题,也在本文末留言。

#专栏作家#

PM熊叔,微信X号:PM熊叔,人人都是产品经理专栏作家。教育类产品产品经理出身,学过设计,做过开发,做过运营的产品经理。

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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