产品思维：从新手到资深产品人
2021-10-06 12:00:09 4 举报AI智能生成
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实战派产品经理、滴滴出行司机方向前产品负责人刘飞著作《产品思维：从新手到资深产品人》，超万字的全文的思维导图。本书主要分为三部分，也即：深度理解用户、实现用户价值、持续产品迭代，对产品经理相关理论进行深入浅出的阐释，也对案例进行多维度的分析，有助于从实际应用的角度理解经典的产品思维，实现个人能力的精进与跃迁。
作者其他创作
大纲/内容
用户画像
用户场景
用户心智
微观层面
对用户群体进行拆解分层
宏观层面
用户认知
创造逻辑上能够帮助用户解决问题的产品和服务，同时确保用户了解和认可我们的产品和服务的价值
用户视角vs产品视角
用户价值
用户体验
用户
执行的概括，是认知用户和判断如何创造价值后的步骤
定义
在实践中学习
核心
迭代
产品思维的关键词：用户与迭代
产品思维定义为：研究用户、创造价值、迭代优化
产品思维商业时代就一直存在
产品触达需要的基础设施（移动互联网和智能手机）很完备且成本低
有助于为用户思维提供广袤的土壤，让真正了解用户、体现用户价值的产品能够脱颖而出
产品本身的价值重新成为品牌成功的核心因子，因为用户横向对比的成本降低
基于社会化营销（自传播）的成本相较于传统营销也降低
产品触达成本骤降
用户行为数据真实程度高于用户调研和访谈
质
拥有全量的用户数据
量
用户的数据获取即时且快速
效
大数据最大的价值是作为认知用户的手段
认知用户质的飞跃
推荐算法及配套的推荐功能的出现是一次大变革
个性化体验成为可能
触达、制作、维护成本降低
生产方式的改变主要源于生产成本的降低
成本降低的结果是快速迭代成本可能
生产方式彻底改变
原因
互联网时代产品思维被更加频繁的提及
产品思维迟早会成为你必须掌握的能力
互联网如何影响产品思维
前言
用户是一切产品的源头
现实世界是物理世界和人心理世界的组合，需要考虑每个人的认知，并抽象社会、心理因素的影响
用户不是理性人
认知用户的基础上用户画像
关注两个重要的约束条件：用户场景、用户心智
基于以上认知判断用户需求
如何认知用户
第一部分 认知用户
典型的用户画像并非停留在数据层面，而是具有真实感
什么是好的用户画像
用户画像种种特征和描述可以延申出用户生活工作的环境、日常的心理状态、用户认知能力等
设计产品时许多判断需要经过用户检验，用户画像即为第一关
用户画像真实感的价值
不要局限于用户画像模板或示例，与用户见面交流更有意义
最有效的方法是与用户见面
第一章 用户画像的正确打开方式
用户画像过于具象时会损失普适性
核心在于建立数据与用户画像的关联
用户群体及其特征作为必要的补充，更多在于区分用户
用户群体是对用户的宏观认知
每个产品都有自己获取数据的限制条件，收集不同人群数据的手段差别很大
建立客观数据与画像描述之间的关系，要基于产品的特征与我们的认证判断
基于产品特性寻找相关数据
聚焦就是建模的过程，需要判断不同行为特征与群组之间的关联度从而建模
为冷冰冰的数字赋予特征标识，特征聚焦的就是用户人群，每个人群都有对应的用户画像
建立数据、特征、画像的关联
产品萌芽期更多关注潜在用户、核心用户的群体特征，单一用户的群体特征指向性明显
观察一个或多个特定的维度，以便快速定位不同的群体
有能力提供更个性化服务阶段时，需要从每个维度都拆分出不同的群体，形成特征与用户向的多为矩阵体系
用户群体在产品发展的不同阶段需要做不同区分
从单一用户群体到用户群体矩阵多视角认知
用户人群划分有多个维度，最常见的是用户生命周期阶段划分
生命周期的划分不是源于数据聚类或已有的方法论，只源于对用户的认知
生命周期划分方法只是平台视角，而非用户视角
陷进
用户生命周期的划分是为了区别不同的人群，对人群做需求分析以便提供精准的功能或服务
“用户生命周期是为了更好地认知用户和创造价值”比“用户生命周期是为了更好地做用户转化”更重要
如何认知用户的生命周期
第二章 先区分后描述，全面认知用户特征
用户场景分析也即考虑到产品适用的外部环境，不仅对用户有判断、对外部环境也要有判断
用户场景是对产品所在外部环境的描述
调整整体视觉效果，如加大字体和可操作范围
需要考虑不算舒适的环境，比如开车时
iPhone的紧急求助按钮是连按五次休眠/唤醒按钮，无需看到屏幕也可以轻易完成，且很难误触
需要考虑需要紧急处理的情况，比如紧急求助客服或报警
银行APP支持离线查看越、读书类APP提供夜间模式
需要考虑异常场景，比如信号不好、离线状态
外部环境包含很多方面，最重要的是产品载体所处的物理环境
考虑使用手机的物理环境
每个人无时无刻在与各种人打交道，这些人如何看待我们以及与他们交互对我们产生的影响，都会深刻影响当下对产品的诉求
对于容易判断的物流环境有了解不难，难的是对用户使用产品所在的社会场景有一定的认知
“老板键”功能，一键快速切换成桌面或是已经设定好的软件界面
“让用户尴尬”的场景
考虑用户所在的社会场景
对用户心理状态的把握是更高阶的一种场景判断
用户的心理状态会受到外部（客观和社会）环境的影响而变化，设计产品时需要重点关注
旅游经典的游客愿意支付高额的价钱购买廉价商品，因为旅游心态下，对消费的心理阈值已提高
同样面值的收入和支出，在一个人心中会被分门别类，重要程度和账户额度截然不同
经济学中的概念：心理账户
考虑用户的心得
寻找消费者适用产品的各种场景的能力对于产品设计者来说是很重要的
场景是需求的限制条件，决定需求的适用范围
利用场景判断需求
第三章 利用场景判断用户的真实需求
集合外部的物流环境、社会环境，以及内部的用户心理状态，就能够判断用户完整的场景
认知用户的心智函数，可以帮助我们再条件有限的情况下快速准确地判断用户
用户所在行为背后都是他们再具体场景下认知某件事后的反馈，这个认知基础就是用户心智
用户心智是用户需求的根源
物质或经济资源，也即财产或资产
社会资源，也即社交网络及其影响力
文件资源，也即文化程度、三观
在社会学中，影响一个人的塑造因素主要是社会地位和社会资源
生活方式
消费心理
文化程度
价值观
认知用户时需要重点但不限于关注
社会学家乔恩·威特说“我们所处的地位决定了我们是谁”
社会心智是相对固定的
社会心智是很难用外力改变的
社会心智是很受社交圈影响的
社会心智的特点
高级的专车服务无法打动部分高收入人群，因为部分用户是农村或乡镇长大，依然保持节约的消费心智
理解用户的社会心智可以判断用户特征
通过提供免费体验服务帮助用户感受高端出行的优势，免费体验成本即为扭转用户心智的成本
理解用户的社会心智可以判断用户成本
试图在每个出点让用户感知完整的心智感受
通过影响用户的社会心智建立产品认知
社会心智的应用
社会心智：社会对每个用户的影响
系统1是无意识、快速的思维方式
系统2则需要注意力集中，做复杂的运算
通常倾向于用系统1思考，遇到麻烦时才使用系统2
核心假设：我们的大脑思考有多个系统
大脑在进化过程中减少能量耗损、保护大脑的功能
通过引入认知心理学和行为经济学，了解内在基因是如何影响用户心智
用户天然存在认知偏误，则产品设计者需要深入理解用户的认知偏误
认知偏误：由于系统2思考缺失而导致的“不理性”思考方式
认知行为心智：认知心理学对用户的影响
优惠券成为重要的营销工具，通过提醒用户“要是再部赶快使用，你就损失一大笔钱！”
当人面对同样量级的收益和损失时，会觉得损失更加难以忍受，损失带来的负效用为收益带来的正效用的2-2.5倍
损失厌恶
在损失较大时，强调收益；在损失较小时，强调损失，会让用户更认同
面对同一个问题，使用不同的描述，人们会选择乍听之下比较有利或顺耳的描述，基础是损失厌恶
框架效应
用于管理用户的预期，送餐时间预计30分钟，实际送达25分钟，和送餐时间预计20分钟，实际送达25分钟， 用户感知差别非常大
一旦建议初始锚定认知，后面的认知就会基于这个初始参考物来做判断
锚定效应
主线流程之外的信息和功能，默认用户不了解
大段的文字和小字体的文字，默认用户不会阅读
重要的流程步骤、信息传递，需要更突出或阻断式提醒
设计原则
在适用产品实现目的的过程中，许多次要因素由于不重要，人们根本关注不到
注意力偏误
星座与心理测试，当认定测试结果对自己有帮助或比较相信“专家”“科学”结论时，就会潜移默化将实际未必有关联的信息附加到自己身上
如果认为某个观点或者判断非常重要，人们主观上会把许多无关的信息作为支持这观点的论据
主观验证
当建立一个假设后，人们偏好能够验证假设的信息，而非否定假设的信息
证实偏见
人的思考方式里有根深蒂固的叛逆性，在缺乏自我批判的习惯时，会对外部反对的声音持有敌意，认为他说的是假的
更严重的证实偏见，也即当假设被相反的信息否定后，人们反而更加深信原本的假设
逆火效应
主观验证、证实偏见和逆火效应
这些偏见会导致当我们向扭转用户的固定心智时，传递信息非常困难
搜索引擎平台提供医疗广告信息，对于重大疾病的用户平台的广告或许就是决定生死的因素，概率视角下99%的正确性也不足够，否则1%的用户可能受到错误的误导
需要关注0/1思维的用户咋适用产品时的需求和场景，更重要的是失败造成的后果如何，不能单纯用概率思维认知用户心智
平台视角考虑的是概率思维，而用户视角则是0/1思维
概率思维与0/1思维
产品经理是“全知”的存在，但是在设计任何功能时都要假设用户的信息是缺失的，且缺失的部分也经常不一样（用户的认知程度参差不齐）
波及范围更大的偏误，也即知道的越多，反而越容易做不好，丧失不了解的视角看问题的能力
知识的诅咒
高峰与结束时的感觉是未来最容易让人回忆起来的体验
峰终定律
对于用户花费时间或精力得到的权益或者虚拟物品，在做削弱或导致它们贬值的事情时需要特别谨慎
通过完成一些小游戏让用户感觉到“这些奖品是我自己赢得的”，用户会更加珍视或在截止日期前用掉（优惠券）
人们更容易高估对于自己投入劳动、情感而创造的物品的价值
宜家效应
比起无间隔的重复接触，有间隔的重复接触会有更好的记忆和学习效果
间隔效应
比起短延迟时间的多次重复接触，长延迟时间的稍次接触有更好的记忆和学习效果
延迟效应
间隔效应和延迟效应
用户常见的认知偏误
有助于更好地认知用户心智，建立用户心智模型
获取足够完善的用户画像和用户场景
要对普遍存在的认知偏误有些了解
要有极强的同理心，分析拆解用户表达的内容，对用户行为背后的心理决策逻辑做共情猜测
所有科学理论都是有可证伪特征、也有诸多适用范围和限制条件，不能盲目相信
要用科学论证的精神反复检验
认知偏误作为行为经济学、认知心理学的核心概念，成为我们认知用户心智最重要的要是
几条关于用户心智的建议
第四章 怎样探索用户的心智
需求只能源于我们想获得的用户，且需要对这些用户需求进行抽象
需求不是创造出来的，用户要解决的问题也不是创造出来的
现存
问题不分大小、场景，只要是用户需要解决的问题就是需求
问题
主观想法，有许多问题并不需要解决
需要解决的
需求定义：用户对解决现存问题的需要
需求是用户对解决现存问题的需要
无限制地满足用户需求的价值会变小，这个边界点为“用户体验边界”
超过一定边界后，用户的边际收益会骤降，甚至降到零
需求是当下需要解决的问题，不是随时需要解决、也不是无限制需要满足的
需求不是无边界的，满足超过一定边界，边际收益会骤降
并非每个人都是抽象问题的专家，因此对于许多事情的认知是很粗浅的
人们通常无法表达自己的需求
在无法准确表达真正的需求时往往的都是直接给一个解决方案，而这不是他们背后的需求
人们表达出来的需求通常是不准确的
用户难以像在实际场景里那样切身体会和推理出准确的结论
用户在使用产品时才能验证自己的需求
乔布斯：人们不知道他们想要什么，直到你把产品拿给他们
既不能无视也不能盲信这些诉求，而是清晰认知这些诉求背后的需求
用户的诉求不等于需求
考虑清楚需求的主体
不需要考虑所有用户的需求，而是要找出目标用户
需求的主体是目标用户
需求在约束条件下的合理性
关注需求时需要关注物理环境和社会环境、用户的心流和心智
需求有其时空约束
我们需要了解我们正在关注的需求，处于用户心智的什么位置、占据什么比重
产品满足的需求并不能代表用户的全部需求
用户是需求的集合
每个用户的需求有不同的层次，从不同的层次关注就会有不同的发现，我们要找到当下最适合关注的层次
产品经理思考问题法则：无论任何事情，连问六个为什么
认知用户需求时要做到意料之外、情理之中（也即需求背后的原因）
当对用户需求多层次拆解后，每次做产品决策时需要关注每一层次的需求是否被有效满足
需求的拆分并没有固定的方法论，无非就是多问一句为什么
深层次的需求没有变过，大都写在我们的基因（天生的）和国家民族文化基因（后天的）里
每一个用户的需求，其深层次都可以定位到童颜的一些本质需求
需求存在不同层次，深层的需求持久永恒
第五章 找到真实有效的需求点
与需求的定义（对解决现存问题的需要）一脉相承
只有帮到用户或让用户认为得到帮助，才能够创造好的价值和体验
产品价值
我们是否能够很好地帮助用户解决问题，是价值和体验的标准
产品设计者应该为用户价值和产品价值负责
用户体验的主体是用户，而非其他人定义的
用户价值是在使用产品时产生的，与用户需求被真实场景约束相呼应
用户价值是主观感受
用户价值是用户对解决问题的主观判断
本质也是用户价值，由用户决定的，产品价值体现在功能和服务中
产品价值=（新体验-旧体验）-迁移成本
外部环境
产品价值=平均创造的用户价值*覆盖的用户数量
非单一用户
从产品设计或企业视角思考产品价值
产品价值是从产品设计视角关注的用户价值
用户体验是实现用户价值过程中的感受，并非与用户价值完全等同
用户体验是整体感受，影响的范畴比用户价值更大
用户体验是使用产品的主观感受
用户体验不只局限于人机交互，包括整个产品呈现过程中所有的用户感知
用户体验在移动互联网时代有所变化
第二部分 创造价值
同样一杯水，在卧室和在沙漠中的价值完全不一样
用户价值是用户的主观感受，而非某种逻辑推断的客观结果
由于需求也有不同用户在不同时空下的约束条件，因此用户价值也是变化无常的
用户价值是用户的主观感受
用户心智里对支付产品的信赖首先就是它的安全性
网友在支付宝绑定的网银余额不翼而飞时，支付宝承诺“全额赔付”
社会心智
由于“锚定效应”，用户会随着商家的引导对商品价值产生偏误认知
认知行为心智
用户价值受社会和认知行为心智的影响
判断能否实现用户价值要看看用户背后的需求是否得到满足，也即用户的问题是否被解决
将用户的核心需求转换成业务目标
用户价值的重要排序决定做需求的排序
用户价值的应用
第六章 基于用户需求而判断出的用户价值
淘宝综合电商平台，既有导购平台，关注电商全链路的一个环节，也有专卖鞋子、服饰的平台，关注垂直品牌的电商
一般的全链路平台更多的价值是撮合信息和搭建平台生态，而非专注于某个品类并做深，这旧给了许多垂直品牌下探的空间
需要选择自己关注的场景和领域，而非要替用户完全实现全链路的价值
产品价值是从企业视角关注的用户价值，核心的用户价值就是我们要实现的产品价值
符合用户价值
对应的旧体验较差，有空间
考虑用户心智认知的问题，迅雷创始人程浩说“好的创业项目和好的商业模式，永远要一句话就能讲清楚”
简单明了
自己有经验或资源优势
产品核心价值要点
找到产品的核心价值
这个公式对产品价值的抽象意义重大，不是用来精准度量的，而是用户比较或预估做模拟演算
滴滴出行团队层级讨论过是否要在行程中做小游戏，避免约车功能整体流程太过枯燥、单一，但是真实场景下用户更多的是打开微信、抖音等，而新产品难以对抗微信、抖音这样的旧体验
忽视旧体验
熟人社交产品很难撼动微信的地位在于熟人关系链的迁移成本太高
许多产品留存用户的手段，诸如积分、会员等，就是在设法提高用户的迁移成本
忽视迁移成本
常犯错误
一个产品的价值并不仅仅取决于产品在用户心中的价值，还取决于有多少用户是这么想的
“黑魔法”，也即用精心设计的陷阱诱导用户做某件事，存在天然的弊端在于用户只会吃一次亏，比如“小红点”
关注短期效果或者以“运营用户”视角考虑问题时，容易陷入无视长期价值的盲目状态
确立长期用户价值的关注指标，比如用户满意度、留存率等
法治
提高大家的意识，不做破坏核心价值的事情，以及出现价值破坏的案例时及时同步
人治
权衡方法
在短期效果与长期价值之间做权衡
第七章 核心用户价值就是产品要实现的产品价值
陷入用户反馈等于用户需求的错误思路中
反馈说随机现象且不做主次区分，不符合第二个产品价值公式
不少体验问题是用户不会反馈的，大多数收集到的是“产品没有解决办法”的反馈而非“产品有解决办法但是很蠢”
以用户反馈为主导解决问题思路的弊端
让用户可以达成预期目的
可用性
让用户达成目的的成本降低、效率提升
易用性
降低不可用、不易用的概率
稳定性
让用户有超过原本预期的感受
超预期
认知和解决用户体验
用户体验存在四个维度
让用户可以达成预期目的，是核心用户价值的体验
外卖平台补贴大战时，补贴力度特别大，但是平台运力供给不足导致配送超时或无骑手接单，就是对可用性的破坏
定义清楚基于产品价值定位的产品可用性，需要确保绝大多数场景下用户能够达到自己的目的
可用性是用户价值的核心
怎样降低用户成本，是产品在完成可用性基础上的终极目标
易用性不会影响用户达成目标，只会影响用户达成目标的成本和对成本的感受
梳理用户给在使用产品时的所有触点，并逐个评价其优劣，横向对比影响，确定哪个触点的体验更需要解决
需要梳理用户所有真实的触点，包含线上、线下
真实触点
触点之间有明确的关联，最好是状态机（每个触点与其他触点的状态变化）
触点间关联
需要了解每个触点用户遭遇的问题和主观感受
遭遇的问题和主观感受
要点
建设易用性方法：梳理用户体验地图
易用性是用户达成目标的成本
纯线上产品，出现异常的概率不高，或者用户感受不深
结合线下的产品，出现异常的概率和影响程度都差别较大
稳定性是指用户在各种场景下，是否能无异常地使用产品
场景越复杂的业务，对稳定性要求越高
降低异常发生的概率
降低异常发生后的解决成本
解决要点
让用户彻底失望，用户会离开产品寻求替代品
可用性功能和服务的稳定性，如若出现异常的概率比较高也即经常会出现不可用的情况
当异常的后果造成用户的成本剧增时会导致可用性降低
易用性功能和服务的稳定性，影响程度通常不会特别严重
稳定性对于用户体验意义重大
可用性＞可用性的稳定性＞易用性＞易用性的稳定性
体验层次重要程度
稳定性在复杂场景中有更高的要求
产品价值第一个公式
体验比用户原来使用的产品好
只根据体验差进行产品设计，容易陷入“哪个体验差最大”的陷阱里判断优先级，而不区分可用性和易用性
让人过于关注超预期体验，而不区分可用性和易用性
永久性的超预期体验本质上是功能优化，长期会给用户带来价值
本意是为了做用户体验，让快车用户体验到更好的服务，进而转化为高消费的优享用户
但是部分用户经常“升舱”为优享，反而对服务标准认知不稳定，无法区分快车和优享，进而对快车服务越发不满
滴滴出行，打快车的用户有一定的概率被分配给优享司机
间歇性的超预期体验可能会适得其反，因为用户会根据产品使用体验来锚定感知
破坏用户体验的稳定性
使用产品的用户持续获得惊喜
始终优先满足可用性
基于体验差酌情提升易用性
降低严重异常的概率以及发生异常后的用户成本
只考虑永久性的超预期体验
原则
超预期体验并非用户体验的必要组成
第八章 用户体验=可用性+易用性+稳定性
认知用户等于对外界的认知，首先要关注产品面向的用户，用户的人生故事到心智模型都需要摸索清楚
创造价值是内外交互，既要思考用户视角的价值感受，也要思考产品在市场中的价值及覆盖的用户
产品落地是对内的理解，也即产品应该怎么构成，才能创造预想的价值
产品思维是从外到内的认知
供给侧的经验和能力，要有拆解需求一样的拆解能力和熟悉度
供给侧能力
认知用户和做用户价值判断，认知行业和做供给侧逻辑判断，是否符合真实世界的逻辑，这中间的不确定性需要迭代思维来弥补
迭代思维
迭代思维底层或所有价值判断方法和思维的底层都是科学思维
科学思维
产品落地包含三个核心思维
第三部分 产品落地
百度搜索、微信、腾讯视频
单向提供功能和服务，供给侧就是如何制造产品和提供服务的团队及资源
独立品牌产品
淘宝、微信公众平台、滴滴出行
更关注赋能给B端供给侧的用户，让他们具备更好的“功能体验”和"服务品质“
逐渐有了独立品牌产品的特性，由于用户心智层面的预期，要为供给侧的质量做出品牌背书，
多方撮合，不仅包括平台本身所需的团队和资源，还包括撮合非侠义用户之外的用户
平台类产品
分类
确认供给侧分类
先考虑需要获取什么样的用户、需要创造什么样的价值，再考虑什么样的供给侧能够完成这样的逻辑，最终获取对应的供给侧角色和资源
还需要考虑其他画像，也即确保最终提供给消费者的功能和服务的体验，整体工序中还需要哪些角色
供给侧画像描述是由于用户怀想、用户价值作为先决条件的
在判断核心用户价值和逐步进化的过程中，落实产品的核心供给侧角色也在逐步变化
用户的价值决定供给侧价值
供给侧画像是认知供给侧的起点
我们容易假设用户需求的满足流程，但是很难假设供给侧的供给流程，因为要具备足够的行业经验才能判断真实场景
供给侧场景能够帮助我们更好地判断供给侧是否存在真实场景下的逻辑疏漏
梳理供给侧所有节点上所有角色、资源的流转过程，不要存在模棱两可或不确定的节点
供给侧场景的要求
用供给侧场景来检验供给侧真实程度
从用户的视角，我们在创造价值差或体验差
从企业的视角，我们在创造成本差，即能否用更高效的手段达成同样质量的体验
源于新要素进入市场，能够依赖新要素对旧模式进行改造，从而从成本和体验上达成俱佳结果的方式
模式创新
在互联网核心要素比较稳定的阶段，技术创新才是常见的创业形态
技术创新
使用方法
供给侧创新：模式创新与技术创新
找到更好的广告主以及提供更精准的服务
引入的模式通常是广告
QQ用QQ秀、QQ空间等增值服务做流量的变现转化
特殊模式是基于流量做商业变现
流量
售卖商品所得利润
平台型
涉及多方利益，本质是赚取中间价
自营型
交易
两类商业模式：流量与交易
核心因素是规模效应或在一定阈值后，边际效应递增、边际成本递减
第九章 深入场景，探索供给侧的价值
体验差最大化的核心指导思想
判断最重要的体验差
用最低的成本去实验方法是否可行
新体验的最小成本尝试
认知行为与结果之间的关联
观察结果、识别正误
快速迭代，坚持正确，摒弃错误判断和方案
坚持对的、放弃错的
迭代思维的核心运转逻辑
不能过于简陋和变形，导致无法验证判断的正误
灰度试验
A/B试验
常见的实验方法
在这个基础之上，成本最小化完成尝试的方案
尝试之前要确定预期和判断标准
新体验要做最小成本尝试
解释“用户的行为为什么是这样的”
用户反馈
主要考虑的因子，相对客观且能够量化
解释“用户的行为是这样的”
行为数据
需要观察的结果
数据先行，先观察用户的基础行为数据，也即尝试在用户群体中的影响
用户调研
基于数据的推论假设后，进一步分析拆解背后的原因究竟是什么
观察结果，基于之前的假设与预期，识别正误
常规做法
用数据观察结果，做分析识别正误
分析师的核心能力是思辨
对讲真话负责，保持中立
论据充足、论证严谨、观点简明
数据先于观点，而非观点先于数据
不要把问题复杂化，也不要惧怕复杂度
分析什么问题，往往比用什么方法更重要
好的分析师给别人输入，而不只是帮别人输出
分析没有什么价值，除非洞见改变了什么其他东西
如果可能，基于问题收集数据，而不只是基于数据来问问题
不是所有问题都可以分析出答案，以开放的心态采纳其他的观点
脸书数据科技总监宋世君总结的“数据分析十条”
抽样方法并不严格随机
样本选择偏误
内生性，结果会受选择或者数据获取过程影响
因样本选择的非随机性而导致的结论存在偏差
选择性偏误
《成功与运气》中提到，许多人的成功因素中更多其实还是运气，只是成功者从个人视角不可能将自己的成功归为运气，于时就有许多成功学方法论
只看到筛选结果而无视筛选过程中的关键因素
幸存者偏误
考察某些行为或后果的原因时高估人的因素，低估场景和环境影响的双重倾向
基本归因错误
没有考虑随机起落的正常波动现象而导致的不准确的因果推论
回归谬误
在一个社会文化过于传统的环境中，同性恋极少公开自己的性取向
用户调研时，相较于真实的答案，被调查者更有可能选择符合社会期望的答案
社会期望偏误
商品调研中询问用户在涨价20%的情况下是否还会购买，虽然用户内心答案是会，但是考虑到不希望涨价则会选择不会
用户会有自己的目的性和预期所以不选择更真实的答案
受试者期望效应
数据分析方面的认知偏误
分析正误的基础：数据思维
规避“没有效果，也要找出数据证明有效果”的心态
数据是判断真伪的工具，而非证明自己的工具
确保在预期时，就设置清晰的退出机制
塑造无压力的试错环境
由第三方来做中立的判断
方法
第十章 以四个步骤驱动产品迭代
这些方法论基于外部各种约束条件而变化，也会存在各种偏误，需要适时调整和迭代
决策者的洞察能力和自我迭代成长的方式与学者研究某些社会课题类似：发掘一件事背后的规律和原因，期望未来把它们运用到新的事情上以产生价值
一个产品决策者研究用户、产品、行业，与社会学就研究人和社会，是一脉相承的
为什么要有科学思维
避免陷入自我意识决定事物的认知偏误
关注市场和用户的客观规律
尊重客观规律
所有决策和判断都需要考虑产品所处的约束条件
明察约束条件
总结相对成体系的方法论模型，并不断迭代优化
抽象有效方法论
批判思维是迭代思维的基础，有助于更好地迭代
可证伪精神有助于更清楚客观地认知自己和他人的决策和判断
具备批判思维和可证伪精神
第十一章 借鉴科学思维，建立深度认知和决策
产品思维
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