对于无法定量分析的需求,产品经理靠「帕累托改进」判断

对于无法定量分析的需求,产品经理靠「帕累托改进」判断

时间:2020-6-15 作者:抖音代运营

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看来数据至关重要,我们只要有「大而全」的数据,没有判断不了的需求,是吗?

我也希望是答案是肯定的,可惜的是世界太复杂、变因太多,总会有定量分析判断不了的需求。

举个例子,Amazon将自家电商的产品零售页对外提供给第三方卖家,最后第三方卖家的销售额远远超过Amazon自家商品的销售额,成为收入的支柱。

在此之前,无论经过多少次数据分析,分析结论都表明:千万不要把产品零售页开放给第三方卖家。一来是因为第三方卖家可能会挤压自家零售销售状况,二来是会使自家零售的库存状况变得难以预期。

这件无法靠数据决策的事,最终成就了Amazon,为公司贡献了巨大收益。

这么说来,我们可以把需求分成两种。一种是可以靠数据分析判断的需求,另一种是无法透过数据分析判断的需求。

七十九度遇到不能透过数据判断的需求,应该怎么判断?

我自己就曾遇到一个这样的问题:团队打算要做一个功能,可以帮助用户在票券可购买名额释出后即时收到提醒,进而让用户可以更有机会买到他想要的活动票券,同时也帮助主办单位可以提升销售状况。

这个功能叫做「名额释出通知」,在我所见过的竞品中,这可说是一个其他售票平台都没有的功能,而且可以提升票券的完售率。

活动是很难完售的,即使这是一档热门活动。热门活动一下子就把票卖光,但是别忘了,票券是可以很轻松地退票的,而临时有人退票,原本想买但买不到的人没办法得到名额释出的消息。

从信息流角度切入,对于这个问题,我们有了一个想法:能不能让用户在第一时间收到名额释出的信息?于是便萌生了「名额释出通知」的想法。

然而,数据分析的结果表明:大多数的票券都不会完售。也就是说,做这样的功能无法普及到所有用户,只有那些热门活动的潜在消费者才会用得上,那应该不该做这个功能?

主办单位会因为「名额释出通知」能提升完售率,就决定换一个活动平台,把活动上架到这里吗?

也许会,也许不会,在还没做之前,没发生过的事情谁也办法预估。

最后,面对这个无法透过数据分析判断的需求,我运用《结网》中提到的经济学工具「帕累托改进」判断值得去做,将这个功能开发出来并推广给用户,获得用户的好评。

这个「帕累托改进」究竟是什么样的工具?经济学思维如何帮助我们做出更好的判断,解决那些不能透过数据剖析的难题?

让我们从概念开始认识「帕累托改进」吧!

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什么是「帕累托改进」?

帕累托(Pareto)是一个人名,他是一名义大利经济学家,一生对经济学等领域做出重要贡献,其中包含著名的八二法则(又称为帕累托法则),以及我们这里提到的「帕累托改进(Pareto Improvement)」。

帕累托改进的定义是:在不损害任何一个人利益的同时,提升至少一个人的境遇。

若我们持续做帕累托改进,直到没有办法在不损害任何一个人利益的同时,提升至少一个人的境遇,这样的终极情况称为帕累托最优。

有一句话叫做「天下没有白吃的午餐」,讲的是做任何事情都有其代价,但经济学家何帆对此表示不同意。他说,帕累托改进正是一种「白吃的午餐」,因为它不要求任何一个人付出代价。

由于帕累托改进不会影响到任一方的利益,这带来一项优势:做帕累托改进的时候,阻力很小,因为不会发生受影响的一方坚决地捍卫自身利益的状况。

认识了帕累托改进这个概念的定义,接下来我们要将将概念化为判断原则。

如何使用「帕累托改进」?

从帕累托改进的定义出发,我们可以透过三个步骤,来判断一件事情是否为帕累托改进:

  1. 会不会提升至少一个人的境遇?
  2. 会不会损及任何一人的既得利益?
  3. 如果会提升至少一个人的境遇,又不会损及任何一人的既得利益,那么这件事情就是帕累托改进,值得去做。

掌握这三个步骤以后,我们用这个方法来看看一些实际案例。

用「帕累托改进」剖析真实案例

首先,第一个案例是贸易。

将某一个地方不受欢迎的东西作为商品,卖到另一个地方消费者喜欢它的地方,是一种帕累托改进。

举个例子,在某地A,鸡腿并不是一种受欢迎的商品,但是在某地B,人们很喜欢食用鸡腿。

那么,将某地A的鸡腿卖到某地B,不但提升某地B消费者的福祉,不损害某地A消费者的既得利益,还改善了某地A养鸡场的境遇。

这样的贸易,就是一种帕累托改进。而且因为没有人的利益受损,想必不会有人阻止贸易发生。

第二个案例是晶圆代工。

当年Intel把晶圆制造的工作拆分给台积电去做,也是一种帕累托改进。

晶圆制造需要投入大量资金成本在设备和研发上,所以相较于上游的IC设计来说,可以算是苦活、累活、脏活。

当台积电创始人张忠谋和Intel的安迪葛鲁夫(Andrew Grove)提议由台积电为Intel从事晶圆制造的工作,Intel专注于高附加价值的上游环节时,安迪葛鲁夫接受了这个提议。

安迪葛鲁夫可不傻,他可是一名富有远见的传奇经理人,他明白这么做对Intel来说可以说是养虎为患(日后的发展证实了他的顾虑),但是他还是同意了这个提议,为什么?

因为这件事情也是一种帕累托改进,而帕累托改进的阻力很小。

将辛苦的累活交给台积电来做,既提升了Intel的福祉,也改善了台积电需要订单的处境,在此同时没有任何一方的既得利益受到损害。

帕累托改进阻力之小、诱惑之大,即使是预见后来事态发展的安迪葛鲁夫也没办法抗拒。

看到这里,你应该明白为何《结网》作者建议七十九度多做「帕累托改进」了吧!

最后,来回答最初的问题:我是如何运用帕累托改进,对名额释出通知这个无法定量分析的需求做判断?

推出「名额释出通知」功能之后,让有购买意愿的潜在消费者买到他们想要的票,能提升哪些人的境遇?

消费者受益、主办单位受益、平台方也受益。有人受害吗?没有,皆大欢喜。

这是帕累托改进,为何不做?当然做。

「名额释出通知」是帕累托改进,能提升部分人的福祉,又不损害任何一人的利益,于是我判断是一件值得做的事情。

「帕累托改进」作为判断原则,能够解决我们的决策难题,有这样的思维工具,能够帮助我们做出更高品质的决策。

这个世界依旧充满帕累托改进的机会,找到这些机会,让这个世界越来越好。

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让我们来回顾一下今天的内容。

要判断一件事是不是帕累托改进,可以透过三个步骤:

  1. 会不会提升至少一个人的境遇?
  2. 会不会损及任何一人的既得利益?
  3. 如果会提升至少一个人的境遇,又不会损及任何一人的既得利益,那么这件事情就是帕累托改进,值得去做。

透过贸易、晶圆代工和名额释出通知的三个案例,我们认识了在真实世界发生的帕累托改进是如何让我们的生活越来越好的。

我经常将经济学思维作为决策判断的工具,你可以练习试着用「帕累托改进」作为原则来试着判断要不要做一件事。

最后,如果你对开头的Amazon的故事感兴趣的话,可以阅读《2005年Amazon致股东信:那些不能靠数据决策的事,我们靠哲学》。

 

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