产品经理需知晓：决策的意义（二）

　　作为产品经理而言，有时候，我们需要有勇气面对失败，并承认失败，而不是抱有侥幸的心理，期待运气的作用改变计算结果。
　　1。4决策与决策力
　　我们做出的每一个决策都有可能正确，也有可能错误，而决策力就是衡量我们决策正确概率的名词。有的产品经理决策正确的概率很高，决策力也就很强，而有的产品经理决策错误的概率很高，对应的决策力也就很弱。
　　什么原因导致决策力的差异呢？我想并不是因为我们的运气好和坏，尽管我不得不承认确实有运气的成分，但却不会是主要因素。
　　现在，你想要买一件衣服，这件衣服在超市卖199元，便利店卖200元，衣服品牌，质量，进货渠道完全相同，而超市距离你现在的位置需要开30分钟车，便利店与你的位置，需要步行5分钟，你会
　　在哪里买这件衣服呢？
　　还记得决策的五个关键信息吗？价值观，目的，多个策略，选择，成本，这里的价值观就是我们想要这件衣服，而两个策略的目的都是获得这件衣服，只是成本不太一样，超市的成本是30分钟的时间成本，加上199的现金成本，而便利店的成本是5分钟的时间成本，加上200的现金成本。
　　我想，我们都会选择在便利店购买，综合成本相对而言更低，在你准备出门去便利店时，住在超市附近的朋友给你打了个电话，他告诉你，超市正在做一场活动，全场2折，而你想要买的那件衣服，也是2折销售，也就是39。8元就可以买到。
　　成本的对比就发生了变化，超市的成本变更为30分钟时间，加上39。8元现金，而便利店的成本则是5分钟时间，加上200元现金。
　　我们可能都会做出新的决策，前往超市购买这件衣服。
　　影响我们做出决策的是信息，当我们具备足够的信息，且信息真实度，信息的质量有所保障的情况下，就能提升我们做出正确决策的概率。而错误的信息，缺失的信息，都会导致我们做出错误的决策。
　　通知你超市打折的朋友，或许忘了告诉你，2折活动仅限超市的会员可参加，而办理会员需要充值10000元现金。又或者这位朋友忘了告诉你，这件衣服只剩一件了，甚至已经卖完了。而你因为这些错误的，不完整的，有缺失的信息，仍然做出了错误的决策。
　　如何面对错误的决策
　　对信息的错误理解，或者信息本身的错误或缺失，都会导致我们做出错误决策。难以避免的，我们将会经常犯错，我们会为此感到焦虑，不安以及愧疚，每个人都会有很多次决策错误，但是决策错误并不等同于失败，我们需要对决策错误有比较正确的认识。
　　我们会担心自己做出了错误决策，认为决策错误会导致产品走向失败，会让我们自身走向失败。确实，有许多的公司或个人走向失败都是因为做出了错误的决策，但这只是表面现象。
　　真正让我们走向失败的并不是单个决策的错误，而是连续的多个决策错误，也就是一错再错，最终导致了失败的结果。
　　张某作为奢侈品电商的产品负责人，参照拼多多做了拼团功能。
　　当功能开发到一半时，他意识到自己可能做了一个错误的决策，拼多多的用户特征与奢侈电品电商截然不同。这意味着，受到拼多多用户青睐的拼团功能，不一定能被奢侈品电商的用户所接受。
　　尽管有一些不好的预感，但已经进入开发阶段了，他准备等上线看了效果再做判断，万一是有用的呢？万一是自己多虑了呢？
　　当新版本上线以后，与预测相同，拼团功能无人问津，甚至有一些用户因为拼团功能，开始怀疑商品的真实性和品质，张某认为新功能上线还需要观察一段时间，可能当有的用户尝鲜以后，会发生一些化学变化。并且为了扩大裂变效应，张某决定将拼多多的砍价功能也列入了排期。
　　连续多次决策错误，最终让产品陷入了舆论危机，用户将这款奢侈品电商和拼多多进行类比，将拼团和砍价功能理解成廉价，高仿，用户的信任度段时间内掉入了低谷。
　　新用户没有发生转化，老用户持续流失，这款奢侈品电商也走到了尽头。导致失败的，从来不是某一次的错误决策，而是连续多次的错误决策，甚至有很多产品属于，一错再错，不再回头，直到关闭服务。
　　我们应该学会用决策来处理决策错误，当我们发现决策错误时，需要做一个新的决策：是否停止当前的策略，此时我们要重新整合信息，对成本和风险以及我们期望的目标做出新的计算，如果计算结果风险较大，成本较高，就需要停止挣扎执行的策略，宣告这次的决策错误。
　　曾经有一位CEO告诉我，作为产品经理而言，有时候，我们需要有勇气面对失败，并承认失败，而不是抱有侥幸的心理，期待运气的作用改变计算结果。
　　即时停止策略，宣告策略结束，一方面让已经付出的成本成为了亏损，同时也是阻止了更多成本的投入，实际上是将损失降到了最低，即时止损也是一种正向的价值。
　　随后，便需要自我总结，我们已经知道决策的正确与错误并不是单纯的判断能力，而是信息数量和质量的捕获能力，决策错误时，必然是存在某些我们信息是我们遗漏了的，或者是错误的。
　　找到这些异常的信息，将这些信息补充进我们策略思考的范围，是我们要做的第二件事。
　　我曾经做了一款产品，在上线前，大家都没有信心，但是这款产品上线后，一周内就获得了100万用户，尽管数据结果让我们非常惊喜，但我心里很清楚，这是一个错误的决策，我并没有预判到这样的数据增长结果。
　　我开始思考我所缺少的信息，是什么因素导致用户的增长，我很确定产品内部的增长机制，并不足以带来如此大量的用户进入。
　　我们缺少了某些关键因素，这导致最初预备的服务器数量，性能都支撑不住用户的增长。
　　并不是说数据不理想才是决策错误，即使是数据大范围超出预期，也是决策错误，也需要我们寻找导致错误产生的，被我们遗忘的某些信息。
　　《足迹》因为“大片模式”这个功能，短时间爆红，数据上来讲称之为数据暴走也不为过，持续一周多的时间霸占APPStore免费榜全榜第一，DAU一度超过300万，还在持续增长，日PV达到了2亿，日新增用户接近200万。
　　而在该功能上线之前，足迹的日活用户只有数万，极端的，超出预期的数据增长，除了带来VC的青睐，更多的是给技术带来了巨大的挑战，崩溃，延迟，卡死，无响应，信息丢失给用户带来了极其不好的体验，这是由于足迹的技术架构不能支持如此大规模数据引入导致的问题。
　　同时，核心功能未构造壁垒，同类产品的龙头轻易的就讲该功能嫁接，美图，微博仅用了两周的时间，就实现了类似功能，这让足迹雪上加霜。
　　现在，我们已经不怎么听到足迹的声音了，和大多数现象级产品相同，短期辉煌后，随着一个一个的决策错误，最终走出了人们的视野。
　　当决策错误时，寻找到那些存在异常的信息，包括我们理解错误的，遗漏的，甚至原本就是错误的信息，是我们必须要做到一件事，只有补全信息的前提下，我们才能进行第三步，做出新的决策。
　　一个错误决策的路径是从宣告策略终止开始，到补全信息结束，补全信息的前提下，我们才能在下一次新的决策当中，有更高的正确率。
　　你是知道的，信息的完整度，直接影响了决策的正确率，决策错误就是在告诉我们所掌握的信息是存在异常的，而这些异常是能导致我们决策错误的，置之不顾，最终会导致连续错误的概率上升。而连续决策错误，才是导致产品失败，产品人失败的最根本原因。
　　决策是否不可更改？
　　我们去超市购买商品，在收银台完成支付前，都可以更换商品，而商品支付后，就只能用售后的处理方式来更换了，比如：退货、换货。
　　决策也是相同，在我们实际付出成本之前，都可以对决策做出更改，不一样的地方在于，一旦我们支付了成本，是没有人为我们提供售后服务的。
　　工作中，我们的领导经常会有一些想法，而在这些想法落地实施之前，可能又会有新的想法产生，这就是对决策内容的变更。
　　可如果我们已经支付了成本，也就表示该决策无法变更了，尽管只是支付了完整成本的一部分，也依然不可变更了。
　　当领导将想法告诉产品经理，而产品经理输出了部分原型图时，也就是支付了部分的成本，这表示决策内容无法变更了，契约已经签订了，用什么样的成本完成什么样的内容，单方面变更需求内容，就是在违约。
　　产品经理面对老板的需求变动，研发面对产品经理的需求变动，这就是个违约的链条，作为当事人的我们，不论是产品经理，还是研发，都会感到烦闷，认为这是一个无底洞，认为对方缺少基础的诚信，在后续的合作过程中，面对对方的需求，我们只能保持半信半疑的状态去处理，去完成。
　　对于已经支付成本的决策而言，无论任何形式的变更决策内容都不值得提倡，正确的做法应该是，宣告决策错误，建立新的决策。
　　我们允许决策错误，但需要一个明确的句号，需要知晓这个决策不再执行了，我们继续进行的是新的决策。
　　尽管仍然会存在一些负面情绪，但这个负面情绪更多的是一种节奏被打断的抱怨，随着新决策的开展，很快便会自然消除影响。
　　产品经理面向研发做出的决策，有很大一部分是需求文档，或许大家会有所疑问，我们决策做某个大功能，难道只是改变了一个提示信息，也需要宣告决策错误，大部分内容都没有改变，是否也需要做新的决策？这样不是显得很教条，成本也很大吗？
　　这是我们对决策的颗粒度还存在疑惑，按照小颗粒的来讲，产品经理提供的每一个需求都是一个决策，提示信息，甚至引导文案，页面标题都是一个一个的独立决策。而一个版本的需求规划，是由若干小决策集合形成的，而我们需要宣告决策错误的，仅仅是需要变更的一个小决策。
　　当我们想要变更决策内容，又不想宣告决策错误，并做出新决策时，其实就是选择了弃权。
　　不论是什么样的决策，我们至少都面临着21的选项，你还记得“1”是什么意思吗？
　　每个决策里的正常选项都不一样，唯独1是相同的，代表着“弃权”，当我们做了弃权的决策时，意味着我们失去了主动权，被动的等待结果的发生，再根据结果去调整策略。
　　这意味着，我们难以足有事情的走向，难以对结果做出预期，意味着我们在依靠运气成分。而我相信，大部分产品人不具备运气属性，即使有，也极少能将好运坚持到底。
　　换言之，当我们选择了弃权时，将会面临极高的决策错误概率。
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