產品運營的不確定性

　   大部分產品運營不接受不確定性。


　　所以分析師和算法工程師接到各種需求去竭盡所能刻畫用戶畫像，描繪用戶在app里的生老病死，做各種各樣的用戶是否會在次日啟動的預測，計算各種各樣的用戶寬嚴口徑，把有啟首啟獨啟玩出了花來。在破敗不堪的數據源上做各種開采。脆弱的數據源開出的不是善之果，而是惡之花。急于看清一切并不代表我們的運營手段就能解決一切。何況這種「看清」在很大程度上要打一個大大的問號。有多少分析師和算法工程師的工作是能夠經得起歷史長期檢驗的呢?數據是不接受不確定性的人們心頭的魔鬼。

　　我們依據極其受限的數據計算競品重合用戶，競品獨占用戶，迫切對這些用戶使出渾身解數棄暗投明。但一個獨占用戶可能的確沒有安裝同賽道的競品，但兩微一抖對該用戶的時長擠占可能還要比一個重合用戶多得多，這樣費勁吧啦跑出來的獨占用戶又真的有多少意義?不談個體談總體，除了極少數「天賦異稟」的app和公司，大部分公司依靠不著四六的第三方SDK收集到的所謂競品重合，競品獨占，和細節的消費數據，又有多少是能夠落到產品決策的?大部分數據獲取打著天道昭昭的旗號，到頭來不過是滿足一小群人的好奇心和存在感罷了。

　　如俞老師所說，用戶不是自然人，是需求的集合。一個拼多多的忠粉，也會偶爾因為物流的原因，事急從權買幾單京東，我們監控這些用戶行為，就像青春期的情侶一定不準另一半跟異性說話，止增笑耳。正是因為需求不是自然人，我們更要接受高中低活沉默的流轉有一多半是自然行為，即使紅點/push/閃屏/大氣泡多管齊下，能給予的影響也多半是曇花一現，難以長久。「longterm」對互聯網從業者是一個奢侈的詞，有多少人會在一家公司做到「longterm」，又有哪家公司的人才評價體系可以做到「longterm」，我們采用最短期最敏捷的人才考評，卻妄想在商戰中贏得長久。

　　我們既然相信憑運氣賺回來的錢，最終都會憑實力虧掉。就也應該相信:憑技巧拉回來的用戶，最終都會自然流失。正是因為用戶不是自然人，用戶在離開你的時候可能還深愛著你這個品牌，但卻已不是你的用戶，因為他的需求曲線已經發生了轉移。

　　似乎以上的觀點把產品運營引向了「不可為」和「不可知論」，如果我們對用戶無法做到可控可運營，那運營究竟可以add value什么呢?

　　我沒有解法，我也在思考。指出一種傾向的不合理之處不代表我要提出另一種替代性解法，批判是一件獨立存在且重要的事情。但我非常篤信:要表達產品進程盡在掌握中，并不需要完全訴諸于數據，我們也許不并不需要一個月發一個版本，我們也許并不需要做那么多奇奇怪怪的需求，我們也許不需要那么多產品經理，運營還有分析師，我們甚至不需要做那么多老板匯報。有人就要絞盡腦汁想活干，有匯報就要絞盡腦汁編數據，解法不是去改變終點，而是去改變起點。所以你看，明明我擠牙膏一般給出了解法，但我也認為這不是解法，因為我也認為這是一種奢望。而這是解法的「無常」，我們要學會接受它，與之共處。

　　運營這個行當太年輕了，年輕到堅定地相信:理性是天然戰勝非理性的，確定性是天然壓倒不確定性的。

　　而在另一個「投機比山岳還要古老」的行當里，早早就分化成了劍宗和氣宗，前者看重短期價格，分析凌厲。后者看重長期價格，重劍無鋒。兩個陣營都有不世出的奇才，但分明只有后者贏得了「longterm」。

　　抓住產品運營確定性的機會就是接受不確定性，理解無常。

　　小龍顯然很早就去看了一眼數據的終點是什么，然后逆向返回了起點，對著人流如織也未發一言。