都是少帅人们像被困在“自动驾驶”模式的汽车上,不断向前进,即使踩下刹车,减慢速度,那股缓冲动力,依然会导致按照固有思路,做出选择。
做一套体系课、一份手册、一个解决方案大而全,最后发现做出来的产品像缝合怪,看似满足部分需求,若单拎出任意一点,都没有竞争力。
开一家餐厅,想比隔壁厉害,主打一个品类多,结果80%菜没人点,最后连菜单上仅有几个特色菜,也未必能做好。
快速发展时代,环境变化太快,每个人都在思考如何赚钱;因为没有足够时间把问题想清楚,只能看到需求抓紧推出新产品,边干边迭代。
结果,做很多,收获很少。原因在于,大家对「问题定义」理解相对浅显,习惯性把所有需求,当做一个问题来解决。
什么是问题?问题是找到为什么,然后给出一个答案。简化性看法没错,不过,忽略了问题解决过程中的一些细节。
如,小时候父母问你考了第几名、房间有多少本书、今天天气如何、会议几点开始、中午吃了什么?这些都在讨论某个特定现状,单纯地陈述事实。
如,打算如何考进全班前三名、如何成为一名有影响力的KOL、怎样才能在本季度提高销售额、计划如何提高英语水平?这些要深入思考,涉及制定一系列策略和解决方案。
陈述性问题直接给出答案,可以代表真问题(Real Question)。程序性是「问题从」,需要一系列答案,代表假问题(Pseudo-question)。
我是公司基层运营人员,我对同事说,如果成为公司首席运营官(COO),我会如何调整团队,并采用特定方法来管理工作。
这种思考涉及多个层次,职责和视野上差异巨大,缺乏具体细节和现实依据,基本上凭空想象,没有明确的目标,无法提供实际的建议,很容易误导他人。
办公室,我发现打印机故障,于是问大家,谁会维修打印机,我该怎么办?这时,同事会说,你先看看是不是没墨了?是否卡纸?需要重启一下?三个方法不能解决,再打上面工程师电话。
你看,不同于空泛、抽象程序性问题,真问题关注于现实中的具体难题,并期待一个实际的解决方案,即便没有,也会引导你大概怎么做。
因此,「问题」的定义是:只针对一个解决方案。涉及到2-3个边界不清晰的内容掺杂,应该把它定义成程序性问题。
例如: 现在计划做一个信息网站,一开始,你肯定会做调研,了解下竞争对手在做什么。过程中,会发现,对方的网站用户界面很棒,排版清晰。
这时,会不自觉地开始想,自己网站要有这些东西,而且,还要比他们做的更好;这种思维更接近于所谓的锚定效应(Anchoring Effect)。
一个人决策,过分依赖初次接触的信息。你浏览其他人的网站后,它们设计、功能成了你对自己网站期望的标准,这些信息,深刻影响着你对自己产品的构想。
前几天,见一个上海朋友,以前在公司负责笔记软件运营,期间自己制作不少关于obsidian教程内容,没事发到bilibili、小红书等平台,获得不少用户。
然而,当我们聊天时,他却告诉我,眼前赚钱不重要,更重要的是,尽快开发上线笔记软件,以便获得融资;我问他对融资的把握有多大时,他说还没有确切的计划。
典型被锚定信息所影响。决策过程过分依赖在公司留下的成功经历,忽略真正市场需求。
最近,造车势力比较火,各大厂商都在推出新款。发布会上,内容各种卷,先进技术、配置参数、百公里加速,详细到车灯、电池用的哪家。但这一切信息背后,你有没有思考过一个问题:
一款车售价20万、30万、40万不同档位时,消费者真正关心什么,人群什么样?性能、时尚外观、还是方便带娃?
这些厂商在此方面难以突破,一大原因是:太长时间专注同行做什么,忽视用户真实思维、反而陷入一种自我循环的竞争模式。
我不是夸老一代汽车品牌优缺点,不可否认,他们在营销上很成功。何为营销成功?能塑造并巩固用户对品牌的第一印象。
提到安全,会想到沃尔沃,提到内饰,会想奔驰,提到宝马,会想到操控感。说实在,提起现在新能源,除了智能,第一时间,我真想不到用什么词来形容。
很多人做项目前,会考虑如何做大、做强、实现快速规模化复制。但你有没有思考过,比大、强更重要的前置条件是什么。
我认为,是正确性。所谓正确,是在解决一个社会问题、一部分群体需求问题。产品满足消费者,公司又拥有合理成本结构赚到钱。
这些前置条件考虑清楚,努力才不会南辕北辙,才能谈持之以恒、长期主义、精益求精、复利效应等理念。
好比有些汽车品牌,生产一堆车型,实际没有一款特别能打;你看国外品牌,特斯拉、苹果,5年不换外壳,最多连续改进一个型号,某些细节。
为啥会这样?我没有标准答案,不过,相比之下,怎么深入具体问题,把一个产品做细致,兴许未来更受欢迎。
所以,大而全不是没有抓住核心问题。而是,总想试图将所有程序性问题一网打尽,通过系统性解决方案,应对每一个细节。
一张办公桌上摆满书籍、文件、电脑和水杯,看起来非常杂乱。这算一个问题吗?不算。为什么?你觉得凌乱是种美,就没问题。你觉得不美,难受,就是问题。
所以,具体问题,在于体验和期望之间的差距,或者说满意、不满意之间的差距;差距才是问题所在。
换句话说,能够找准差距,并且促成行动的问题,才是真问题;问题越接近实际情况,对差距定义越清楚,那找到的答案就越明确,越有用。
他说: 我注意到许多新能源汽车,使用自动门把手,北方市场,特别冷,门把手处结冰,遥控也打不开。基于这个问题,他们决定采用传统手动车门把手,目的为了减少问题出现的概率。
雷军问马斯克,如果自动驾驶的汽车行驶中,中控系统突然死机了,怎么办?马斯克说,车辆配置自动驾驶、独立硬件两套系统。死机用硬件重启下就可以了。
具体问题,都有真实场景。解决的过程并不复杂,只要通过逻辑推理、收集证据进行分析,就能找到答案,比我们想象的简单得多。
人们太过聪明。我们经常被欲望驱动,试图在每个问题上都寻找更深层次、更复杂含义的最优解,来证明比别人厉害;这种对复杂性的追求,反而在解决问题时,走向过度冗长的道路。
他一直说人工智能是未来趋势,肯定有赚钱机会,最近琢磨怎么用大模型技术,给中小公司做一款技术产品,类似于Ai+SaaS。
我听一下午,计划的确挺宏大,从产品设计、营销模式,什么都考虑在内;那天人比较多,我没好意思当面反驳,回来我一直在想,现在垂直行业好多成熟SaaS产品,他加个Ai上去,别人凭什么掏那么多钱?
再说,如果公司只想体验Ai产品,为什么要和SaaS捆绑?即便市场没有相似产品,能不能先用别的大模型,做做培训,找找具体需求。
为建立壁垒,人们会想很多,例如,在产品上增加特色、功能,最后给行动带来巨大阻力。所以,不是挖的越深越好。
问题链。像名字一样,一个主问题,下面挂着一串子问题,一个问题依赖另一个问题解决,这些问题按照因果关系排列。
你想成为百万富翁,问题可以拆成一系列更小的问题来理解。如,要达到百万目标,需要什么条件,做哪些具体操作。
有个方法叫5 Whys,连续问五个“为什么”来深挖问题根源。当然,也不一定必非得问五次,可以根据需要多问几次,直到找到跟实际行动相关的根本问题。
问题树。和“链”不同,它把一个问题拆分多个子问题,更加系统、层次化。拿“如何成功开展副业”为例,可以将其分解为多个维度:
市场研究 (哪种产品,竞争对手是谁,优势和劣势是什么?) ,产品服务( 如何满足市场需求,服务对象是谁?) ;财务管理( 预算多少,运营成本多高?) ,资源管理 (如何平衡主业和副业,时间如何分配) 等。
前者适合简单问题,后者适合复杂问题。整个过程像熵增、到熵减,掰开揉碎到每个子问题,能具体指向实际行动步骤,并且每步都有助于解决终极问题。
问自己,能否用一句话来概括。接着,为你的想法找出一个具体的例子,然后,考虑是否存在和你观点相反的例子,并证明满足用户这个需求,会比别人做的更好。
这个方法不仅挑战解剖能力,还能从用户视角检验思路。确保想法、计划清晰、多维度、并且实际可行。
你打算开发一门职场新人的运营课,目的,让他们学习工具后,立即所用。 首先,要找到一个理由,来证明课程能满足需求、比别人的要好,好在哪,具体解决哪块。
接下来,考虑实际效果,思考参加后的人,如何能确保立马能用?同时,不要忽视那些失败的案例。例如,有些课过于理论、内容杂糅、缺乏指导性,与市场需求脱节。
最后,从新人角度出发,分析他们的需求。这样可以帮助你在课程中,找到要为自己产品增加,减少内容的地方。
优势不代表多、在于独特差异性。这意味着,并非一定要拥有别人具备的一切,应该专注于满足具体的需求。
我之前参加一门线下课,去之前知道内容着实一般,但为什么还去呢?因为去过的人都反馈,「能量场」做的很棒。
课程创办人也明白大家「场」而来,因此,整个流程设计上格外用心。比如,去之前要准备一个礼物,现场给同学交换,课程中回答问题给小红花,小红花最后换礼品等,这些都有效地激发了学习氛围。
差异化是减少与同类产品之间的相似性,如同科技领域经常说的“堆料”,有时,你做太多,看似很强,实则别人买单的部分,也就那么一点点。
泛心理学中有一个模型被称为能力-动机-技能模型(Ability-Motivation-Skill Model),我们准备做一件事情之前,需要考虑能力、动机、技能三个因素是否匹配。
我喜欢将其称为“能做” (条件允许,且在个人能力范围之内) 、“想做” (希望能够实现) 、“会做” (自身能力可以做到的范畴) ;许多人规划时,常常忽略这三点。
解决具体问题也是一样,想法和实际行动之间存在巨大差距。行动之前,要学会评估问题、期望结果、能力三者之间差距多少。
这是一种思维习惯。多年来,我见证太多新个体、初创者伟大计划失败,回头仔细分析这些案例时,发现他们有一个共同点:
因此,做产品,首先要定义问题,清楚地了解问题界限,并找到一个具有差异化的解决方案;深思熟虑“想做、能做、会做”三个方面有哪些要补齐的地方。
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