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极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/22 | 产品经理需要具备哪些基本的数据能力和意识？.md

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+<audio id="audio" title="22 | 产品经理需要具备哪些基本的数据能力和意识？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/6c/2d/6c66123f98c379ea5938337323c4a32d.mp3"></audio>
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+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。
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+在前一段时间里，我们利用了大约七周的时间，一起探讨了产品增长相关的内容。希望这个模块的内容可以给你的工作带来一些启发。
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+上一季有一些读者朋友留言，谈及了数据对产品经理的重要性，希望可以看到数据产品经理相关的内容。所以，从今天开始，我们会花几周时间，谈一谈产品经理的数据分析能力和数据意识。
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+**数据是产品经理最忠实的伙伴，它是理解产品现状的基础，是做出产品抉择的依据。数据分析能力通常也是产品经理技能图谱中最显著的内容。**
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+我们在这里就不浪费时间，专门花费篇幅说明数据对产品经理的重要性了，不过想要特别提到的是，产品经理的数据分析能力和数据意识，和数据产品经理的技能树还不是一码事。所有的产品经理都需要有数据能力，但并不是所有的产品经理都会负责数据产品。
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+由于专栏的篇幅有限，我们没法像教科书一般分门别类、循序渐进。所以，在这个模块中，我会从与数据相关的场景出发，尽可能多地覆盖相关的知识点。希望这些内容能够帮助你理解数据能力在产品设计中的价值和作用，并启发你继续深入训练和学习相关技能的兴致。
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+我们从一个场景开始数据分析的旅程，这也是我们做产品和运营每天都有可能会遇到的情况：某天早晨，你例行看数据时发现，昨天产品的流量环比骤降 20%，这时候，你该怎么办？
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+这也是我曾经在面试中使用过的题目，面对这样的情景，一个人的反应很大程度上可以代表他整体的产品素养。
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+## 1. 养成数据走查习惯
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+在我们开始分析这个问题之前，需要先注意一点，就是刚才提到的“例行看数据”。作为产品经理或运营，看数据应该是每天的必修课，这也是整体了解产品健康程度最有效的手段。
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+我每天睁眼的第一件事情就是掏手机看数据，因为全天的数据统计有几个小时延迟，早晨醒来的时候，刚好可以看到前一天的数据情况。
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+**这时我们可以通过一些第三方数据工具，看一下宏观指标，比如日活、用户新增、留存等。另外也会看一下收入情况，比如总收入、总订单笔数等等。**
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+这个过程基本不会超过十分钟，一般来说看完这些数据我才会起床，很有仪式感的一件事。这是每天看数据的第一阶段。
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+第二阶段是我到办公室之后打开电脑，第一件事情还是看数据。这个时候我会更多地利用我们自己的数据工具，看得相对微观一些。比如我会看各个渠道的用户数据，以及分时数据（就是每小时的情况），收入部分则会关注具体的收入构成以及变化。
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+另外，我还会关注一些业务数据，比如 Readhub 会看一下昨天收录和筛选的资讯总量，资讯的聚合情况；抽奖助手则会看一下抽奖发起量，参与人次等等。这个过程通常不超过半小时，抽个空就可以查阅完毕。
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+如果你需要负责的产品线很多也没关系，我在之前的工作中，由于团队负责了很多产品线，所以我可能不会每条线都看得很细，而是每个产品关注几个宏观指标。如果有显著波动的话，我会给具体的产品经理留言，等他上班后，会把细节和原因分析一下告诉我。
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+只有养成这样的数据走查习惯，在出现“流量环比骤降 20%”这样情况的时候，我们才有可能第一时间发现、分析以及做出反应。
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+另一方面，作为产品经理，我们也应当保证自己是第一个获知产品健康动态的人。如果别人发现了产品的数据情况，来问我们的时候，我们什么都不知道，一头雾水，就会影响其他人对我们的信任。
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+相反，如果每次产品数据有波动，别人问过来你都知情，而且可以反馈具体的原因，甚至还有应对措施，久而久之，也会建立起团队中对产品经理的信任。
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+## 2. 建立数据体系
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+“工欲善其事必先利其器”，要看数据，我们需要先建立产品的数据体系。我们在增长相关的分享中曾经提到过，数据体系有几种实施策略，可以完全自建，也可以利用第三方数据工具。
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+第三方工具（比如 GA、MixPanel、Growing IO 或 Umeng，对于小程序来说，可能是微信的官方后台或阿拉丁等等）功能丰富、性能稳定、上手比较快，而且能搜到很多相关资料；但是，它们的分析维度相对受限，只能对一些相对通用的行为数据进行分析，比如日活、月活、次日留存等。
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+当然，如果我们可以深入研究一下工具本身的配置和能力，再配合一些复杂的筛选和区隔功能，也可以对用户和行为做出一些细分。
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+但如果需要与具体的业务相结合（比如销售转化率、客单价等），或者更加细致的分析工作（比如相同页面、相同功能，但不同形态的行动点转化率差异），就需要做一些个性化的埋点工作。
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+有些第三方工具有一些机制，它们支持通过简单的编码对自定义事件进行追踪和记录，比如 GA 的事件记录和自定义用户维度等，它们也非常强大，但稍微有一点门槛，你可能需要专门花费一些时间了解。
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+另外，我们也可以通过在页面路径上做一些手脚，曲线实现类似的功能，比如在 URL 里带一个不影响实际使用的参数，去区分不同路径等等，不过后者不太适合做系统性地分析。
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+我在这里说一句题外话，第三方数据工具的教程和文档也可以成为我们学习数据分析的参考材料。你可以从中学习到应当关注哪些数据维度，每个数据维度的详细定义，以及为什么关注这些维度。如果你可以长期使用某个数据工具，观察它的升级和变化也很有趣。
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+比如 GA 对于用户的定义从流量到独立访问者，而如今更是与移动端对齐，更新为“用户”这样的指标概念。伴随着概念的变迁，GA 也不断推出留存分析、用户轨迹等“以用户为中心”的分析功能，这从另一个角度也佐证了，互联网从粗放的流量时代到精细化用户时代的变化。
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+第三方数据工具虽然强大丰富，但面对个性化业务指标时会有些力不从心。这时就需要我们自建数据体系，将行为和业务指标结合起来。行为数据可能是通过页面上的日志系统，而业务数据可能来自自己的数据库。
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+建立数据体系通常需要专业的数据产品经理或数据工程师对业务进行抽象分析和系统规划，需要前后台工具，以及专门的软硬件支持。
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+**初期可能会会有一个相当长的阶段，我们自己的工具平台可能远不如第三方平台丰富、易用和强大。这是很正常的现象，在这个过程中一定要有大局观念，咬牙尽可能多地使用自己的数据工具，只有这样才能帮助自建数据体系，快速度过尴尬期，发挥最大效应。**
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+还有一种情况是，可能在很长的时间内，我们没有足够的资源去充分优化和迭代自建数据工具使用体验，那就需要将第三方工具和自建数据体系混合使用。事实上，在很多创业团队，包括我自己所在的团队，都会使用这样的方案。
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+我们会使用 GA、小程序的官方统计工具等第三方数据平台，也会使用自己的日志系统和业务数据系统，通过 Tableau 进行各种维度的交叉分析。最大化地提高数据资源的投入产出比。
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+## 3. 数据仪表盘视图
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+不论是使用第三方工具还是自建数据工具，我们都应当有自己的“数据仪表盘”，也就是俗称的 Dashboard。
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+这个仪表盘有可能是第三方工具默认提供的（比如小程序数据统计工具），也可能是通过第三方工具自定义的数据视图（比如 GA 的自定义 Dashboard），也可能是自建数据平台的前端视图（比如我们是通过 Tableau 来构建业务数据的分析视图），还可能是从各个数据源拉取数据之后，在本地构建数据视图（比如用 Excel）。
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+<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/d6/4b/d69dfb4596bff439f7598318dac3424b.jpeg" alt="" /><br />
+（图来自网络）
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+不论哪一种，它们的目的都是保证数据阅读的效率，尽可能全面而详细地看到整体数据状态和变化情况。通常看上去就是大量的曲线、柱状图、饼图、表格、散点图以及直接放数字等等各种形式。
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+这里我们不展开分析各种表现形式了，只是我们要注意一件事情，就是所有的数据图示究其目的，都是为了尽可能直观地展现对比。单个数据指标是没有意义的，只有在进行横向或纵向对比时，它才有意义。比如文初我们提到的流量骤降的场景，就是基于流量指标的环比。
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+基于此，我们就可以从对比出发，去设计我们自己的日常数据仪表盘，包括横向对比（不同渠道、模块的拆解，我们后面会详细说），纵向的对比（按不同时间粒度观察环比、同比），以及逻辑上的对比（比如观察用户新增与留存数据的趋势，通常因为运营活动带来大量新增时，留存会略降）。
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+总之，我们不要被动地依赖已经设计好的仪表盘，尽可能根据自己的业务和阶段性目标做一些个性化订制工作，提高数据阅读的效率。
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+## 4. 总结
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+关于数据意识和数据能力的第一次分享，我们就先到这里。我们从一个场景出发，介绍了数据走查习惯以及相应的日常数据体系建设。基于这些内容，在下一次的分享中，我会介绍对于“流量骤降 20%”这一事件的分析思路和相应的数据项。
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+你平时是否有观察数据的习惯呢，你会关注产品的哪些指标？欢迎在留言中分享交流，我们下次再见。
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极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/23 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【分析篇】.md

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+<audio id="audio" title="23 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【分析篇】" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/25/7f/2571295de365cf6dddf14f9a68a05d7f.mp3"></audio>
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+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。这次我们继续聊跟数据分析相关的话题。上一次我们假设了一个情境：“你在某天早晨起来，发现昨天产品流量暴跌 20%”，并从这个场景出发，分享了产品经理需要具备数据走查习惯和日常数据体系。
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+今天，我们则会重点分享，遇到流量暴跌的情况具体应当怎样应对，并会以此为线索，穿插介绍各种数据指标和分析思路。
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+在我们开始之前，你不妨先暂停一下，自己代入设想一下，如果换做是你遇见了流量暴跌，会如何处理和应对；之后再向下继续阅读，看看我们的想法是否一致。
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+## 1. 有没有业务变化或发布？
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+**面对流量暴跌，我们要考虑的第一个可能性：是有没有产品或业务的变化。**
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+比如商品调价、试用到期、网站改版等等，这一类变化对流量的影响通常是粗暴直接的。之前有个做内容产品的产品经理告诉我，由于版权到期，他们下掉了热门的视频内容，结果导致几天之内整个产品流量接近腰斩。
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+像这样的数据变化应该在产品经理的预料之内，我们要做的是取一些数据，详细分析细节上的具体变化和影响，以供给业务部门做策略参考。
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+可能有的产品经理看到流量暴跌，第一反应就是急忙开始做数据分析，分析了半天，才突然想起来原来昨天有业务调整，结果浪费了时间，这样就很不划算了。
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+## 2. 排除技术故障可能性
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+如果没有大的业务或产品调整，那么，我们接下来要排除技术故障的可能性。除了询问技术是否有相关发布（有时候纯技术的变更产品经理可能不知情），请他们查看系统监控和报警之外，我们也可以去看相关数据的分时报表，看一下 24 小时内的流量变化。
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+比如，我们发现上午某个时间段内的流量很低。甚至为 0，那很可能是这个阶段出现了系统故障，导致用户无法访问。
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+**如果我们自己的系统没有故障，我们就需要排除环境故障。** 比如网络故障和终端故障。这个时刻，我们需要对用户进行分类，从而观察数据，区分出不同的设备、网络条件、浏览器和屏幕尺寸等技术参数，再做一下对比。
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+举个例子，我曾经负责的某产品流量下跌，但是看起来系统功能和流程都是正常工作的。结果通过数据分析发现，是1某运营商的网络来源流量大幅度降低，其他运营商都是正常运作，再进一步调查发现，原来是这个运营商做了 DNS 劫持，但没有正确处理 https 访问，导致大量用户访问出错，最终投诉运营商才解决问题。
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+还有一个例子是朋友的经历，他说自己的产品流量下跌，自己这里看了半天一切正常，后来发现其他浏览器流量都正常，唯独来自微信内置浏览器的流量跌得厉害，仔细一查才发现，这是一处特性在微信浏览器下访问出错导致的问题。
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+我在上面举的这两个例子，都是可以通过对终端的技术参数进行细分比对发现的，前者是对网络条件做细分，后者则可以通过浏览器版本做细分。
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+## 3. 流量降低的“案发现场”在哪里
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+排除了技术故障之后，我们要找到流量降低的“案发现场”，去观察在所有的产品页面和功能模块中，是否存在某一个模块的流量显著降低，影响了整体情况。
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+这就要求我们对产品构成有一个宏观的了解，至少要知道有哪些页面或模块。我们需要从信息架构层面去考虑不同页面。
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+比如对于电商网站来说，可能会关注搜索、类目、推荐、店铺和商品详情页等等。也就是说我们要分别去看这几个模块的流量情况，是否存在“某一个模块显著降低，而其他模块一切正常”的情况。
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+这需要我们的数据体系中有相关数据指标的准备，而且我们要对不同模块的流量数字和比例做到心中有数，这样才能帮助我们快速定位问题。
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+**找到案发现场，并不代表找到了具体的原因，只是找到了进一步做数据分析的一个努力方向，所以还是不能松懈。**
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+不过，如果运气好，我们也许能找到流量显著下跌的页面或模块，这样接下来定位问题会轻松不少，如果个整站下跌非常均匀，那问题通常会比较棘手。
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+## 4. 数据变化的渠道特征
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+不论我们找没找到案发现场，接下来我们要做的，就是开始对渠道和用户做各种各样的维度划分，一层一层去找流量下跌的原因。对于 Web 产品或小程序（也包括一部分从外部直接唤起某个页面的 App）来说，接下来通常是分析不同渠道的流量情况。
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+**Web 流量分为直接流量、搜索引擎和引荐流量三大类型，搜索引擎又分为自然搜索和付费搜索结果的来流。**
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+直接流量的分析难一些，我们最后再说，搜索引擎最容易追踪，我们可以通过来源搜索引擎和关键词去判断。还可以与着陆页组合分析，去追查流量降低的原因。
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+我负责的产品曾经流量暴跌过，当时分析发现主要原因是百度来的流量降低，用高频关键词查了一下，发现网站排名很靠后，再进一步用站长工具去检查，原来是网站被搜索引擎降权了。
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+确认了问题，自然也就知道该如何解决了，通常被搜索引擎降权，只要不是有什么违法乱纪的问题，都是可以一些技术手段逐渐恢复的，这里我们就不展开说了。
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+引荐流量通常来自于自然引荐和一些合作站点，其中合作站点的流量最好有明确的来源标识，便于统计分析，对于自然引荐，也可以通过工具找到具体的来源。如果引荐流量显著降低，只要找到对应的源就很容易解决了。
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+引荐流量中还有比较特别的一类是社交网络的来流，这部分可以单独划出来做分析，如果这一部分的流量出现大幅度波动，则有可能是受到来源站点的限流政策影响。
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+直接流量比较难分析，过去有一个说法是用户直接在地址栏键入 URL ，或从收藏夹访问时，就会产生直接流量；但随着终端类型的增加，以及隐私策略的完善，越来越多的流量被归到这一类中。直接流量很难在渠道上找到突破口，只能在后面做用户特征分析的时候再想办法了。
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+微信小程序的渠道分析依托于微信自身提供的分析工具，包括模板消息、公众号文章、二维码扫一扫、二维码长按识别等等（这些渠道的特征未来我们在小程序章节还会做详细的介绍）。
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+在数据分析过程中，每一个渠道的流量波动都有具体的场景对应，比如模板消息来流突然减少，那么，要不就是消息没发出去，要不就是模板被微信禁掉了。长按识别或微信会话的来流波动，则很有可能是触发了朋友圈的限流策略。
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+我们刚才提到过，渠道分析通常适用于 Web 应用和小程序，对移动应用来说，大部分用户可能是通过桌面或推送直接打开 App，不存在流量渠道分析这码事。在移动应用语境中谈渠道，通常指的是应用下载激活的新增渠道，比如各种应用市场或渠道投放等等。
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+对于移动应用的流量变化，需要从用户的角度去做更进一步的分析，这个我们下次接着聊。
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+## 5. 总结
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+今天分享的内容就先告一段落，我们针对上次提出的“流量骤降 20%”的假设，说到了如何排除业务调整和技术故障的可能性，以及从产品角度出发，如何找到流量降低的案发现场，还有对流量进行渠道分解分析的方法。
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+下次分享，我们会从用户特征的角度，进一步介绍对于这一情景的分析思路。如果你有关于这部分内容的任何想法和见解，欢迎在留言区分享讨论，我们下次再见！
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极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/24 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【拆解篇】.md

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+<audio id="audio" title="24 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【拆解篇】" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/b1/02/b12d452abee05ad27b300930b5573802.mp3"></audio>
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+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。这一次我们继续聊跟数据分析相关的话题。
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+我们在前面的文章中假设了一个情境：“你在早晨起来，发现昨天产品流量暴跌 20%”。上一次分享，我们主要从产品和渠道的角度介绍了分析思路，这一次的分享，我们就从用户的角度出发，继续对这个问题进行拆解和分析。
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+在上次分享开始的时候，我们提到了需要先排除技术故障的可能性，使用到的方法便是对用户的终端技术参数做分析，将用户按照网络条件、浏览器类型和分辨率、手机型号等指标进行分类，从而排查问题。
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+这其实就是对用户特征的分类进行具体分析。下面，我们一起来探索一下更多的用户和业务的观察角度。
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+## 1. 新老用户
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+除了技术参数之外，我们要关注的第一个用户特征就是新访和回访用户。
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+在这里顺便提一句，在我们的数据分析中，应当将新访和回访用户当作完全不同的用户群体，因为他们对产品的认知和行为倾向都会有很大差异。
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+回到我们设计的“流量骤降 20%”的情境，当从新老用户的角度做分类分析时，我们关注的其实是产品的获客和留存环节。
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+我们提到，整个产品的用户存量像一个水池，水池水位突然下降，要么是进水管关掉了，要么是水池出现了新的漏水点。
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+新用户流量变化通常需要与渠道做交叉分析，去观察哪个渠道的龙头关掉了。我遇到过几次新用户降低的情况，这种情况通常没什么技术含量，基本都是因为有投放到期或者欠费了，这时候充钱就行了。
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+如果新用户没有变化，而是老用户的流量暴跌，通常是召回手段出了问题，比如推送没发出去，邮件服务停了等等。
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+这种情况通常可以跟产品模块流量交叉分析，比如平时推送内容是商品推荐，如果昨天的推送失败了，那么商品详情页的流量可能就会显著下降。
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+## 2. 不同行为模式的用户
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+除了对用户的客观属性进行分类外，我们还可以从业务出发对用户进行分类，通过根据用户在产品中的行为和轨迹，为用户加上各种标签来区分用户。
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+这个过程我们可以做得很复杂，以至于变成一个动态的用户画像分析系统。我们平时看到的电商或内容网站的推荐系统，背后其实通常都会有复杂的数据和算法支撑。这样的系统需要对用户画像的业务维度做出划分，然后尽可能多的收集用户行为偏好以便精准分类。
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+比如，电商网站会考虑用户的购买力、信用特征、心理特征、社交网络连接等等。
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+我们从日志系统里面抽出用户的行为轨迹，通过一些方法，去掉时效性和一些非典型性行为的影响，做一些聚类和分类的工作，再归到各个用户维度中去。这样就可以做好一个精准分类了。
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+如果你已经有了这样的数据系统支撑，那么在做用户分类的时候，应该会有很大的余地，面对“流量骤降 20%”的情况，可以快速地找出流失部分的用户类型。
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+当然了，据我所知大部分团队没有这么高端的系统支撑。不过也没关系，简陋也有简陋的做法，我们还是可以通过一些典型行为或者手边现成的工具，给用户一个快速分类。
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+比如，我之前在做一个垂直领域电商系统时，是用 GA 作为数据统计工具的。GA 有一个用户分割（User Segment）的功能，可以根据一些行为特点将用户类型分开，于是我在这里为用户做了很多粗略的分类。
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+当时网站上有商品以及一些资料和内容，我会根据着陆页和页面轨迹把用户分为“来买东西的”和“来学习的”，也会根据用户是否有“点击过商品页面上商家的联系方式”，把他们分为“想买的”和“逛逛的”，以及根据用户在一个 session 中是否访问过多个商品详情页把他们分为“诚心买的”和“路过的”等等。
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+你也可以试着考虑一下在你的产品体系中，有哪些行为可以帮助做各种有业务意义的用户分类。比如在我们的抽奖助手产品中，我们就可以区分“发起抽奖的”和“参与抽奖的”，以及“喜欢分享的”和“不喜欢分享的”等等。
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+如果可以通过这些维度差异去交叉对比流量，有可能会发现一些有趣的现象。比如流量的暴跌是“因为来买东西的人少了，还是来学习的少了”“是想买的不来了，还是纯粹逛一逛的不来了”等等。通过这样方式筛下来，也许我们可以看出一些端倪。
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+其实，即便不是面对流量暴跌的场景，只是单纯去试着分类和交叉分析，我们也会发现很多有意思的数据现象，你不妨试试看。
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+**这里有一点要特别注意的是，在我们设计的情境中，我们用的指标是“流量”而非用户量，这就有一种可能是在用户量没有特别变化的情况下，由于访问深度的减少而导致的流量减少。**
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+这就意味着上述的种种分析过程，你除了用户数量的变化之外，也需要看到浏览数量的变化，以及用户停留时长的变化。在大部分情况下，只要用户数和停留时长没有太大波动，流量的变化并不会立刻威胁产品的健康状态。
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+## 3. 业务有关的数据因果
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+聊完用户分析，我们再回到产品本身，从业务的角度看看如何去做数据分析。在前面增长部分的分享中，我们聊到过如何拆解业务公式，产品中的任何一个业务数字，都应当可以逆向推出计算方法。
+
+在我们提到的这个情境中，流量下降 20% 是果，那么我们需要往前分解找到业务上的因。
+
+我在这里举个例子，如果极客时间的流量下降 20%，假设我们找到流量下降的主要位置是专栏文章详情页。那我们可以逆向拆解：
+
+```
+文章详情页浏览量 = 当日更新文章数 x 当日文章平均浏览量 + 存量文章数 x 存量文章平均浏览量。
+
+```
+
+(滑动查看公式)
+
+在此基础之上，我们可以进一步分析，是不是当日的更新文章少了，或者更新的专栏订阅数或阅读率偏低了，以便做出进一步的调整。
+
+在做业务有关的数据分析时，我们要尽可能地把粒度拆得小一点，才能有的放矢。在接下来的分享中，我们还会反复地提到这一个原则。
+
+因为我们是产品经理，是专业人士，专业人士和普通人的最大差异，就是我们能够看到并理解足够完整的微观信息，将它们有条理地串到一起。
+
+## 4. 其他不可抗因素
+
+除了一些我们能够分析、定位以及解决的问题之外，还有一些我们也无能为力的情况。做事讲究天时地利人和，做产品也是一样。比如就在上个月，九月初的那几天，好多小程序和小游戏流量暴跌，分析到最后，大家才意识到，原来是因为开学导致的。
+
+除此之外，政策原因也经常是造成数据波动的主要原因。比如搜索引擎又迭代了排序算法，这可能就会给以搜索引擎流量为主的产品带来不小的影响。再比如微信又调整了分享策略，关掉了接口或者限制了虚拟支付等等。
+
+只要做产品，就要学会与所有这些变化共处。当流量因为这些原因暴跌 20%（甚至可能更多）的时候，我们还是要保持心态平和，该调整调整，该转向转向，千万不要被这些事情打垮，这就不值得了。
+
+## 5. 总结
+
+今天的内容就到这里，我们从上一次的场景出发，对用户层面进行了拆解，用户首先分为新老用户，我们需要根据不同的群体，选择不同的策略。
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+接下来我们再把用户按照不同的行为模式拆解分类，在这个过程中，我们可以发现很多有趣的数据现象。最后我们还聊到业务的数据因果，这里需要把粒度拆得尽量小，才会有的放矢。
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+在下一次分享，我们会给这个情境收个尾，聊一聊怎样做好数据分析之后的沟通和应对。关于数据分析的内容，你有什么问题的话，也欢迎你留言分享讨论，我们下次再见！
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极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/25 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【处理篇】.md

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+<audio id="audio" title="25 | 突发式流量数据暴跌，产品经理应该如何应对？【处理篇】" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/6d/f3/6d7abd2a16e097b9aff5a8736277e2f3.mp3"></audio>
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+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。我们继续聊跟数据分析相关的话题。
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+前面的分享中，我们分别从渠道、用户以及业务的角度去看如何应对“产品流量暴跌 20%”的情境。今天我们来给这个情境收个尾，分享一些数据分析之后要做的工作。
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+我曾经跟一位非常优秀的数据分析师合作，共同负责过几个商业产品。在我们的合作过程中，每一次发生核心数据指标的波动之后，很快就会收到他非常详细并且有条理的分析邮件。
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+**这封邮件的基本结构和内容都很清楚而且很专业，首先是通报发生了什么事，之后直接了当地给出结论和原因，接下来就是用详细的数据分析过程作为依据，最后是他作为数据分析师，给出的一些思考与建议。**
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+比如，某个工具产品的流量降低，他的邮件开头就是通报：某产品流量昨日环比下降 XX%。主要下降原因是平台新用户引流减少，推测是兄弟部门的平台上产品入口页面改版导致。
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+之后是一套具体的分析过程，他会列出不同渠道的近日流量对比，以及与新老用户的交叉分析，这里通过分析，明显可以看到来自其他部门的平台产品的新用户引荐流量降低。
+
+作为产品经理，收到这封邮件后，我就可以直接开始跟其他部门交涉协调就好了，并不需要再花时间分析数据了。这样一目了然的数据邮件，既节约时间提高工作效率，也定位精准，方便处理。
+
+说句题外话，我后来跟很多数据分析师和产品经理合作过，但很少再见到过这样扎实、清晰、专业的数据分析。这个兄弟职业素养之高，我现在回想起来依然充满敬意。虽然我们可能不需要做这么正式和完整的分析报告，但是在其中的几个核心思路，依然值得我们借鉴。
+
+## 1. 数据分析要形成结论
+
+首先就是数据分析要形成结论，我们在前几次分享中介绍了在面对“流量降低 20%”时的分析思路，作为产品经理，当然不能以做完数据分析为终点，我们要做的事情还有很多。
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+数据是我们发现和研究事实的线索，数据本身没有意义，我们需要分析和加工才能为其赋予意义。
+
+**如果作为一个产品经理，只知道“流量降低 20%”，然后没有任何分析结论，也没有补充说明以及应对措施。那我们只能算得上是数据工具的传声筒，没有起到应有的作用。**
+
+这是很浅显的道理，似乎并没有什么难的，但其实有大量的产品经理（也包括我在内）并没有做好。
+
+那如何检验我们是否形成了合适的数据结论呢？这其实就跟做需求分析差不多，也是向上追溯原因，向下推测结果。方法我们在上一季专栏提到过，就是从数据指标变化出发，连问五个为什么（why），再连问五个那会怎么样呢（so what）
+
+如果你自问自答结束，感觉对这个回答很满意，那基本就算有结论了。比如：
+
+- “流量降低 20%”，为什么？
+- 因为商品详情流量降低了。
+- 为什么？
+- 因为引荐流量降低了。
+- 为什么？
+- 因为我们的投放渠道到期了。
+
+如果我们问那会怎么样呢？就是去观察这样的数据变化可能导致的结果。流量降低 20%，会怎么样呢，会不会持续降低，会不会影响收入等等。
+
+当然，我们未必真的要这么刻意地问问题，这只是个思路，找到数据波动的原因，分析可能产生的结果，合起来就能形成一个不错的数据分析结论。
+
+## 2. 进行必要的有效沟通
+
+发生数据波动之后，作为产品线的负责人，我们有义务主动向相关方通报数据波动，并附上相关结论和应对措施。
+
+**有时候这样的数据波动可能是工作失误导致的，所以我们不愿意声张，其实大可不必，面对问题，分析问题和解决问题本来就是我们的日常工作。**
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+类似的分析其实有两大忌讳，一个就是只给现象不给结论，而且现象也很粗浅。另一个则是一次说不清楚，要不断反复地说。
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+前者刚才提到过了，这个细节做不好会显得你非常不专业。后者也一样，我有一次参加产品例会，部门总监问某产品经理，是不是用户量最近降低了，产品经理说是的，总监又问为什么，产品经理说获客不力，总监再追问哪个渠道出了问题，回答说合作方的投放。
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+这时候总监已经非常不耐烦了，敲着桌子厉声问：“哪个合作方？什么问题？怎么解决？你能不能一次把话说完？”当时会议上气氛就变得很尴尬，我们的主管后来起身救了场。
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+后来我也遇到过类似场景，真的很着急，所以在这里提醒一下，我们一定要避免这种情况，保证自己沟通中的信息量，直接给结论，干净利落最好。
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+## 3. 要有应对策略
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+我们的表现可以分个级。最糟糕的是什么也不知道，等别人问起来才去看数据；其次是知道数据波动了，但是没有分析也没有结论；稍好一点的是知道数据波动，也有分析结论，却没有应对策略。
+
+合格的产品经理，面对像“流量骤降 20%”这样的情境，应当能够从短期、中期和长期出发，去考虑如何应对，即便是经过权衡后决定不采取任何措施，只是保持继续观察，也是一种策略。
+
+短期策略指的是如何快速把数据抢救回来；中期指的是怎样修复相应机制，防止问题再次发生；长期则是指类似的数据波动是否会对我们整体的产品规划和方向选择有所影响。
+
+我举个例子，就是上次分享曾经提到过的，百度自然搜索的流量降低导致整站流量降低的情况。
+
+短期来看，我们要做的是想办法向百度反馈我们站点的收录变化，并请负责 SEO 的同事检查收录减少的页面结构，对可能影响收录的功能点做调整，同时将 SEO 的细节数据列入每日监控的范围内（就是爬虫访问、爬虫路径、收录以及展示和排名情况的相关数据）
+
+对于中期，我们开始规划一系列自动静态列表页和静态类目页的 SEO 项目，重新对主要的搜索引擎着陆页做优化，保证整个搜索引擎的来流能够稳定。
+
+而长期来看，我们需要考虑目前的流量是否过于依赖搜索引擎（当时这条产品线的搜索引擎流量占比过半，并且主要来自百度），我们是否需要开始考虑建设自己的流量池，比如做个自己的社区，或者做个新的工具，去稀释搜索引擎流量占比，从而降低对个别搜索引擎的依赖。
+
+短期措施立刻投入资源并监控产出，中期措施资源列入需求池，等待评估启动，长期措施并不会立刻做决议，而是留下问题和线索，等待进一步讨论。
+
+到了这里，我们也应该引出关于数据分析的下一个话题了。就像刚才提到的，我们要不要去做自己的社区，或者做个新的工具，吸引流量？这时，我们都需要数据来支持我们做出决策。
+
+我们不妨就以此作为接下来分享的线索，如果我们希望提高流量的控制力，如何利用数据来支撑我们在“做社区，还是做工具”这两个选择中，做出选择。我们会在下一期的分享中，聊聊如何用数据来做决策支撑。
+
+## 4. 总结
+
+好了，今天的内容就到了这里了，我们主要围绕着数据分析之后的处理展开了今天的内容。
+
+在做完数据分析后，我们首先要做的是形成一个具体的结论，接下来，我再围绕这个结论，与相关方进行有效沟通，这里的有效沟通指的是要有结论，并且精简直接。最后我们还要按照短期、中期、长期制定一系列的应对策略。
+
+你用数据来做过什么样的决策呢，可以给我留言，我们一起分享，感谢你的收听，我们下期再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/26 | 当收集数据的前后，我们应该做什么？.md

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+<audio id="audio" title="26 | 当收集数据的前后，我们应该做什么？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/6e/7f/6e0ed1043e3aa80f7229a9c012f9d77f.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳，我们书接上回，继续数据相关的分享。
+
+前面的分享中我们从“产品流量暴跌 20%”这个情景出发，聊到如何认识数据波动，如何分析数据波动，以及如何将数据波动形成结论及对策。
+
+然后我们顺着这个话题，引出了我们假想的第二个讨论的情境，也就是“为了摆脱对搜索引擎的流量依赖，我们应该做什么”，而且提供了两个备选，做社区还是做工具。
+
+这里说一下，工具和社区并不是唯二的选择，比如说我们也可以做媒体（比如搞个微信公众号，或弄个资讯站点），甚至做游戏（游戏是非常优质的长效流量来源），当然也包括基于当前产品的上下游延伸。
+
+我们在这里只说工具和社区，是为了缩小范围，工具和社区是两个经典构建自有流量蓄水池的路径，目标都是通过一个产品，持续黏住某种属性的用户。
+
+这个听起来像是一个审时度势的战略判断，我们想象中好像是老板在办公室里一拍脑袋做的决定，这会跟数据分析有些什么关系呢？我们接下来就围绕着这个情境来看看数据的作用。
+
+## 1. 开始前：用数据论证和预演目标
+
+我们首先要做的是明确决策的目的，以及如何评价这个目的是否达成的标准。明确目的是一切决策的前提，在这里我们决策目的是希望构建自己的流量蓄水池，如果用我们之前分享中提到的概念，也可以说是构建我们的流量品类。
+
+那如何评价我们达成了目的与否呢？这就是通过衡量流量池的最重要指标判断的，就是它能向我们核心产品输送精准流量的能力大小和持续程度。
+
+如何将能力大小和持续程度数据化呢，可能是每天可以带来的用户量（引荐流量数据），以及这部分用户的质量（留存数据），还有它们的波动情况。
+
+卫哲有个很著名的“需求拷问 3+1”（关于这个套路，我之前的同事曾经写过一篇介绍文章 [【8018】卫哲的3+1思考法：测量项目”靠谱程度&quot; | 人人都是产品经理——iamsujie](http://iamsujie.com/8000/8018/)  值得一读），其中的“+1”指的就是：东西做出来之后“在数据上会有什么表现？”
+
+从“构建流量蓄水池”这个议题出发，我们可以确定一些具体的指标，比如我们希望这个新产品每日用户新增不低于 XXX，带来的流量在主要产品线内的次日留存不低于 XX%，每天能够为主力产品线带来引荐流量 XXX，另外获客成本不超过 XXX，等等。
+
+这就是数据在决策中的第一个作用，也就是确认目标。它也是对我们产品发展的一个预演。注意，一个非常重要的细节是，这个问题是在开工之前问的，而不是做完之后现编。这样做既可以帮助我们在开始前做预测，还可以避免我们陷入细节之后，被沉没成本牵绊。
+
+**因为当我们开始埋头做产品的时候，很容易陷入细节，这时如果可以随时回过头来看看这些数据，会是个很好的提醒。**
+
+另外，它也能成为一个更冷静的停止线，在这样的产品高不成低不就的时候，帮我们更加果断地做减法。
+
+## 2. 开始后：纵向和横向的标杆数据
+
+想要确定上文提到的各种衡量目标的指标，有个很现实的问题，就是具体定成多少比较合理，比如获客成本 5 块钱一个怎么样，高了还是低了，次留 10% 行吗等等。
+
+**这里我们需要找两个东西来作参考。第一个是纵向数据，另一个是横向数据。**
+
+纵向数据来自我们产品内部，比如我们在前面关于增长的分享中曾经介绍过的，如果我们可以推算出平均一个用户可以给我们带来多少收入或利润，我们就很容易判断我们能接受的获客成本上限。
+
+另外，我们还需要跟产品的现状做对比，比如我们摆脱对搜索引擎流量的依赖，那我们的获客效率和成本，还有留存情况应当至少不低于搜索引擎当前的指标。
+
+还要考虑我们可能投入的各种资源成本，如果成本很低，这些指标要求可以相应低一点，毕竟我们的任务就是保证公司投入的任何资源都值回票价。
+
+我们在未来的商业产品部分还会进一步去分析这些指标和具体的计算方法，在这里你应当记住的是，我们定的每一个数字，都应当是有逻辑的，能被讲出原因的。
+
+当然，有时这个数字也可能来自于外部的对比，这就是第二种数据参考，也就是横向数据。
+
+横向数据来自类似产品，或来自渠道。我们之前在做产品设计目标的时候经常会去参考同类产品或相关渠道的指标做推算，比如小程序大概的获客成本是一个授权 1.2 - 1.5，次留平均做到 40% 以上就算优秀了，等等。
+
+这些数据从哪里来呢？其实不外乎我们在专栏开篇曾经提到过的各种渠道，比如财报（很多财报里会公布这些关键数据，或可以推算出这些数据），比如行业研究数据报告，还有各种文章（有不少访谈和分享文章里会提到具体的数据，比如之前“产品会客厅”中极客时间产品团队公布的一些数据）。
+
+当然还有个重要渠道，就是同行朋友，对于一些不敏感的数据，有时候可以互相有一些交流，这个渠道一定要谨慎，不要伤害自己团队和朋友的利益，
+
+还有一个非常有效的渠道就是广告代理。他们有大量的渠道数据和行业数据，那都是真刀真枪实际跑出来的数据。而且他们会对数据做一些处理，相对不会太敏感。
+
+当然还有一个就是凭经验，如果你做了很多产品，大概什么样的东西能做出什么样的数据，应该能大概心里有数。
+
+这其实也是资深产品经理和初入行产品经理的一个显著的能力差异，就是心里有没有足够多的数据标尺。新手可能还在努力优化某个指标，但老手一看就知道这个指标到天花板了，那就赶紧做别的。
+
+## 3. 总结
+
+关于数据辅助决策的第一次分享就先到这里，我们还没有涉及实际决策本身，而是在外围做一些定义和对比，包括明确产品目标以及目标衡量方法，以及如何找到数据基准等等。
+
+这里想给你提的问题是，你一般会如何收集同行业的同类数据？有没有什么有效的渠道可以分享？欢迎留言讨论。
+
+谢谢你，我们下次再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/27 | 从具体业务出发，如何利用数据辅助你的决策？.md

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+<audio id="audio" title="27 | 从具体业务出发，如何利用数据辅助你的决策？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/22/ee/226b7922814c3858775b7f48bd1ae7ee.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。我们继续来分享与产品经理数据能力相关的内容。
+
+我们在前面的文章中假设了一个场景，想要通过构建自己的流量池，摆脱对搜索引擎流量的绝对依赖，在我们决策究竟是做工具还是做社区的时候，需要数据来做辅助的判断。
+
+在上一次的分享前，我们提到在开始决策前，需要先收集横向和纵向的数据来设定目标数字。
+
+这次我们接着上次的话题，进入到具体业务细节，来看数据如何辅助我们做出决策，以及如何追踪决策成果。
+
+为了防止空对空，我们干脆把故事编得再具体一点，我们假设“极客时间”需要构建流量池，那么应当投入做开发者社区还是开发者工具呢？
+
+我在这里首先要做个免责声明，一方面我并不知道极客时间的具体运营数字，另外一方面，产品方向性决策与团队能力结构，以及经验有很大关系，所以仅作为故事背景使用。好了，声明结束，我们可以继续了。
+
+在上一季专栏中，我们曾经分享过需求价值分析的框架，就是依次去问三个问题，用户是谁，用户有什么问题，我们提供什么解决方案。在这个情境中，我们的数据分析依然会围绕这三个部分来展开。
+
+## 1. 通过数据了解用户是谁
+
+我们曾经提到过希望构建的流量池可以给带来“精准用户”，这对应在我们设计的情境中，指的就是希望新做的产品特性带来的用户，与极客时间当前的用户相近。
+
+所以我们的第一个问题，就是要想办法了解群体用户的画像，将“用户是谁”这个问题数据化。我们之前从“用户画像”的角度，介绍过这个问题的解决方案，这次我们就从数据的角度看一看。
+
+有两类数据用来描述用户，一种是可以直接获得的属性数据，另一种是需要分析的行为数据。
+
+前一种数据可以直接来自用户提交的表单（比如性别年龄等等基本属性），也可以来自于调研，或者一些第三方数据机构提供的用户画像，总之，这样的数据内容通常只需要做汇总统计，就可以得到结论。
+
+后一种数据需要根据用户的行为数据进行分析和推测，比如我们可以观察用户访问产品的时间段，以及订阅专栏的种类，将专栏内容的标签传递给用户。
+
+比如用户订阅了 Python 和 AI 相关的专栏，我们可以推测他可能对机器学习算法感兴趣，比如用户订阅了多个相对简单通用的专栏，那他可能还处于初学阶段，如果他订阅了一些专业性更强的专栏，那或许他已经有一定的开发经验，等等。
+
+这个过程跟我们在前面“流量骤降”的情境中，提到的“用行为数据做用户分类”很像，目的是在决策过程中，更好地去判断决策到底靠不靠谱。
+
+比如，我们现在要确定社区的信息架构，有一种方法是按照语言来组织社区，那我们可以去分析不同语言用户的交叉程度。如果这时，我们发现大部分用户都是跨语言的，那或许这样的组织形式就可能给他们带来不便。
+
+## 2. 通过数据了解用户的需求
+
+知道用户是谁之后，再反向去考虑他们未被满足的需求是什么，从而在其中寻找机会构建我们的流量池。
+
+理解需求的过程中，跟数据相关的也是两类，一类是通过调研、访谈和客服等各种渠道收集的用户反馈，另一种还是通过用户行为去分析和推测。
+
+前一种不展开说了，后一种比较有趣，就是如何通过各种蛛丝马迹去推测用户需要什么。我在这里给大家介绍几个有意思的方法。
+
+**第一个是去看搜索记录。** 大部分产品都会有搜索框，即便没有，也可以去看通过搜索引擎进来的流量上面标记的搜索词。搜索是表达用户动机的一扇非常直接的窗户。它除了可以帮助我们在构建流量池的时候探索用户需求，也可以帮助我们发现更多的机会。
+
+我之前听说有个公司从自己产品的搜索记录里发现，有大量的工作岗位和商品的搜索，于是就做了招聘和电商产品，结果大获成功。
+
+我之前负责某条电商产品的时候，也曾经通过搜索引擎流量标记的搜索词，发现有很多人在搜“xxx 多少钱”这样的东西，于是便规划了一系列跟价格相关的的工具和运营活动，成果也不错。
+
+**第二个是从产品假设出发，去寻找逻辑上的“反对意见”。** 比如我们想建社区，需要让用户产生内容，那我们的用户是否有足够的表达欲望和行动力呢？想要回答这个问题，我们可以去找行为数据。
+
+**这里有一个小诀窍是去找“反对意见”。** 因为一旦我们建立假设，提出问题，便有了立场和期望，在这种情况下，当我们收集数据时，就很容易倾向于收集那些能够支持我们决定的信息，从而忽略那些与我们想法相矛盾的证据。
+
+所以当我们形成假设之后，要格式化我们的出发点，尽可能去找能够反驳假设的数据。比如刚才我提到的表达欲望，我们可能会去找用户分享、点赞或评论的频率和比例，甚至去看内容的长度和情绪倾向，并试图证明，用户并没有旺盛的分享欲望。
+
+带着这样的出发点如果依然无法驳斥“用户具有旺盛表达欲”这样的推测时，那我们便可以认为，这一推测成立。
+
+顺便多说一句，这种左右互搏除了发生在自己脑子里之外，也可以发生在同事之间。不要追求那种一团和气的需求讨论会，不断地挑战和质疑才是锤炼需求的最好途径。
+
+**第三个方法是去看抽样用户的具体行为轨迹，建立猜想，再倒推回去看整体数据。** 这个过程操作起来很有趣味性，方法就是花上一天，不断去抽单个用户的行为轨迹去观察，看看他到了哪里、点了什么、停了多久、又跳去了哪里，等等。
+
+然后像一个戏精附体一样，去把自己塞进用户的脑子里，想象他每一步的处境和心理活动——他为什么打开文章页，快速地滑了一下就退出了？他为什么在搜索结果页停留了这么久？他为什么排着给所有的评论都点了赞？
+
+在这个过程中，可能会发现一些奇怪的行为模式，这时可以返回去整体找一下类似的行为模式是否普遍，如果类似的行为模式只是个别现象可以不用管，但如果有很多，就需要我们去进一步思考和探索原因。
+
+## 3. 我们能提供什么解决方案
+
+当我们从数据了解用户的需求之后，就可以开始考虑我们提供何种解决方案了。
+
+在设计的情境中，我们可以选择做开发工具，也可以选择做社区。**这时跟数据相关的有两个问题，一是竞争现状，二是触达效率。**
+
+竞争现状很好理解，比如我们推算用户需求，发现对于工程师来说，需要线上文档协作工具，我们不能直接开工，而应当先去研究一下是不是已经有类似的工具存在，最好能看看市场和用户数据，判断一下是否已经形成垄断了。
+
+如果拿不到宏观数据，我们也可以在自己用户范围里做一些调研和访谈。很多人在做东西之前不研究市场，这其实是个不太好的习惯。
+
+至于触达效率，因为我们想要做的是能够成为流量发动机的产品，所以我们希望它自己可以拥有触达能力，换句话说就是希望它可以自己能独立获取流量。那我们就需要在逻辑和数据上大概推断它自身的流量能力，通常包括自己的获客和留存。
+
+如果大家还记得的话，这时我们需要用到的技能，就是在本季专栏开头讲到的：怎样快速验证产品创意部分的内容了。我们可以用 MVP 做一些测试，快速验证我们的假设，判断方向性的选择是否值得继续重兵投入。
+
+## 4. 做出决定，开工干活
+
+我们从测试中得到支撑之后就可以开始投资源做事情了。
+
+回到我们设计的场景，我们假设从用户的注册和行为数据中，判断极客时间的用户群体主要为工作 1-3 年的一线开发工程师，他们能够稳定投入时间进行学习，而且发现他们在学习的过程中有大量的分享、评论和点赞行为，所以，我们认为他们能够产出内容，并且有分享和交流的动机。
+
+于是我们研究了市面上现有的开发者社区，发现现有产品没有形成垄断，也不能完全满足用户需求，在做了一些小范围测试之后，我们决定在极客时间的内容产品之外，再建立一个社区。
+
+我们希望可以从极客时间当前产品中导入启动用户和内容，并希望社区逐渐具备自行获客和留存的能力，最终反哺当前的商业产品。
+
+根据上一次分享的内容，我们可以给它设置几个目标，比如我们希望它的留存率和新用户数能够超过当前产品。
+
+在此之后，我们就可以定义产品开工干活了，在定义产品的过程中，我们可能依然需要不断回来反查数据，支撑我们具体的特性选择，其实一旦我们形成了良好的数据思维，应当看什么数据，以及怎样通过数据支撑决策，就会变成自然而然的习惯，决策可靠性和成功率便会逐渐提高。
+
+## 5. 总结
+
+今天我们分享了“用数据辅助你的产品决策”的相关内容，我假设了一个案例，以“极客时间需要做流量池”出发，通过具体的业务细节，来看数据如何辅助我们做出决策。首先，我们通过数据来了解“极客时间”的用户是谁，这里有两类数据用来描述用户，一种是可以直接获得的属性数据，另一种是需要分析的行为数据。
+
+接下来我们通过数据去了解用户的需求，这里我介绍了三个有意思的方法，大家可以尝试一下。得到了需求之后，我们来看看自己能够提供什么样解决方案，具体是做工具还是做社区。
+
+在我们定义产品的过程中，我们可能依然需要不断回来反查数据，支撑我们具体的特性选择。
+
+在我们今天的虚拟案例中，你关注了哪些细节，又有哪些思考呢，你可以给我留言，我们一起讨论，感谢你的收听，我们下期再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/28 | 那些数据不能告诉你的事儿：尽信“数”不如无“数”.md

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+<audio id="audio" title="28 |  那些数据不能告诉你的事儿：尽信“数”不如无“数”" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/1e/c1/1e4163b7a2450036421e8ded807abdc1.mp3"></audio>
+
+在前面的文章里，我们设计了两个场景，并围绕着它们介绍了：如何建立日常数据阅读的习惯和方法，以及如何利用数据辅助你的决策。<br>
+&nbsp;<br>
+记得在这个部分的分享之初我们就提到过，对于产品经理来说，数据能力怎么强调都不过分，数据是我们最为忠实的伙伴，可是到了数据能力的最后，我想换个角度，跟大家分享一下关于数据的一些误区和陷阱。
+
+## 数据的骗局
+
+首先来给大家讲一个故事，这个来自我看过的一篇文章。
+
+前些年微博出了一个分析用户的星座构成，其中发现12星座里，摩羯座的比例特别高，然后就有人就根据这个星座特点，分析说这个星座的人占比高是因为星座的性格是比较闷骚，只喜欢在隐蔽性好的社交平台上袒露心声等等，很用心做了一番长篇大论。网友们也七嘴八舌地围绕这个观点进行讨论。
+
+后来，在这个分析的底下，终于有一个人发现：微博用户注册默认的生日是1月1日，这就意味很多用户选择了默认注册，也就导致了做用户分析的时候，摩羯座的用户占比特别高。
+
+这也说句关于星座的题外话，其实星座也是一个跟人的心理和数据相关的话题，有个心理学的效应叫做“巴纳姆效应”，	讲的内容就是：人通常会很容易相信一个笼统的、一般性的人格描述，即使这种描述十分泛泛，甚至会把这些描述当做对自己的描述。那么我们回过头来在看刚才的故事，在默认设置之下，其实所有的分析都没有任何的道理。
+
+这就是一个典型的数据误读的现象，所以当我们获取到一批数据的时候，先别忙着下结论。我们先去筛一下，把一些不靠谱的数据清洗出去。
+
+就像刚才的例子一样，对于一个用户量大的平台来说，用户的年龄段和用户的性别都有可能出现不平衡，但是用户的生日不应该出现很大的不平衡。看见这个数据的第一反应就应该是这个数据出现了问题，而直接不是从这样的数据出发，去做长篇大论的分析。
+
+另外还想提醒大家的一点是：不要把相关性当作因果性。如果两件事同时发生了，我们自然是觉得两件事是有联系的，但是，其实它们在逻辑上可能完全没有关系。关于这个观点，图灵好像出了一本书，就叫《别拿相关当因果》，大家可以阅读一下。
+
+在产品的运营里，我们经常会把两个共同出现的波动联系起来，让它们互为因果。举个例子，比如说我们都认为用苹果手机用户的付费能力更强，那么，是不是因为他使用了苹果手机，他的付费能力就更强了呢。
+
+这其实可能不是因和果的关系。也许是因为用户的付费能力强，所以才会去买苹果手机，并且这部分用户的付费能力强，有一些新的Android手机出现，他们也会去买Android的手机。
+
+所以在这种情况下，我们如果只去关注iOS的场景，而忽略了一部分付费能力强的用户使用的是Android手机，可能就会错过一部分用户的运营。
+
+我再举一个真实的案例，某个公司做的一款App到了付款页面，用户总是喜欢后退一下，再重新进来付款，这个比例非常高，并且他们发现，用户后退了一下，之后再回来的付款概率会高一些。
+
+所以负责的同学就觉得付款与“后退”这个动作直接相关了，于是就把“后退”的功能做得特别抢眼，后来发现，用户有后退的动作，其实是因为优惠券的数字不会自动刷新，所以用户不得已只能后退一下刷新。这其实是功能上的一个错误，却导致了看似互为因果的结论。
+
+我们还是要找到实际的因果，去找它背后的原因是什么，我们要把所有的数据都当作现象，而不要把数据当做因，如果说，除非有非常明确的指示，或者非常明确的线索告诉你这个数据就是因，它才有可能会是因。
+
+## 不要去预设你的期望
+
+我们在做产品数据分析的时候，往往会很容易陷入一种潜在的状态里。这就是：当我们有了一个特别有倾向性的立场和期望的时候，我们的潜意识里就会去误读数据，用以支撑自己的结论。
+
+这种感觉就像你到了一个岛上，你发现这个岛上没人穿鞋。如果你的预设是：不想在这个岛上卖鞋。你就会分析说，这个岛上没人穿鞋，所以鞋子在这个岛上没有市场；但是你到这个岛上的预设是：我就是要在这个岛上卖鞋。你一看没人没穿鞋，就会觉得：哇，商机很大，这些人都没穿鞋，给他们穿上。
+
+在这种条件下得出的结论，与你预设的立场和出发点都会有很大的关系。有些时候，我们可能会没有意识到自己已经有期望了，而这个期望又悄悄地在我们的脑中存在，并去推着我们找到了一个结论，继而去找数据分析的路径。
+
+在这里提醒大家一句，我们不要有了结论，再回去找数据支撑，一定要是你把自己清空，不要设立场。
+
+如果你觉得不行的话，我可以分享给你一个很好用的办法。就是再去用同样的数据去推导：结论的反面是不是也可以成立。如果你发现逻辑上也能走通的话，那就意味着，你这两条逻辑可能都是有问题的。
+
+“你是因为看见而相信，还是因为相信而看见。”这句话因为阿里的加持，而被广为流传。虽然在长期的战略上，我们需要更为推崇“相信”的力量，但当面对数据时，请务必在真正的“看见”后，再去相信，这样才会让我们更为冷静地去做产品上的决策。
+
+## 数据不是唯一驱动力
+
+虽然我们做产品总是在说“数据驱动”，但是数据并不应该成为你的唯一驱动， 如果说我们纯粹被一些数字驱动的话，我们就很容易变成一些KPI动物。
+
+比如我们做了公众号写了一篇文章没有人看，也许会很失落，第二天，可能就在标题上用了一些小技巧，结果就发现看的人变多了，数据也变得很好看。我们就会发现：原来我在标题里耸人听闻或者追热点，看的人会更多，阅读量也就高了。
+
+但是，这样做会适得其反，它影响你对内容的方式和方向，最终你会发现自己一直在迎合用户和市场的品味。你既没有把价值传递出来，也没有创造出你的价值，即便你什么内容都没有，可能只是一个夸张的标题，你就可能获得一个很高的阅读量。这是一个很不好的现象，不但会让自己没什么价值，浪费了用户的时间，并且，这样也会把行业的生态搞得十分脏乱差。
+
+## 数据不是终点
+
+最后想跟大家分享的是：不要把数据分析当成终点，不要把数据分析当成我们的依靠，所谓尽信“数”，不如无“数”。真正驱动我们做事情的，还是产品的目标和用户的价值。数据只是帮助我们去做决策、去选择方向的一个辅助而已，而不能代替系统性的思考。
+
+并且，数据能够带给我们更多的是对过去的理解。它没有办法对未来有一个特别明确的指示。当然，很多时候我们需要根据过去的经验来作判断，但是，有时候一些划时代的产品，或者一些真正能够影响行业的产品，是很难从过去的经验中分析和演化而来的，它需要的是变革和精华。就像之前说过的，不论你怎么去分析和判断，在最后，还是要给自己的直觉一点机会。
+
+很多时候我们有自己信仰的方向，有自己对于整个行业发展的判断。坚持去做，然后等待这个行业到达你所判断的时间点，这是一件非常有意思、非常酷的事情。
+
+## 总结
+
+今天我们分享了数据能力的最后一篇。稍微有点发散，我们围绕着数据误读和一些数据使用误区，谈到了数据不擅长和并不能做到一些事情，希望大家在做自己产品设计和规划的过程中，对数据能有一个理性的认识。
+
+数据是我们去推动产品发展的一个必要的手段，但不要把数据当作唯一的手段。更不要把它当做我们做产品的目标。如果你对今天的主题有什么想法，也可以给我留言，我们一起讨论。
+
+感谢你的收听，我们下期再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/29 | 每个产品经理都要掌握的基本商业概念是什么？.md

@@ -0,0 +1,75 @@
+<audio id="audio" title="29 |  每个产品经理都要掌握的基本商业概念是什么？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/8f/44/8f8cbbc839e1e9c4fbbf14e831598f44.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。
+
+从今天开始，我们一起开始进入“产品经理商业意识”的模块，我会分享自己在商业产品方面的一些思考与经验。
+
+即便你并不负责商业产品，类似的思维方式也一样会对你有所帮助。拥有这样的思维方式，我们观察产品和业务的角度会变得更为丰富，同时，我们也可以更为透彻地理解功能和逻辑背后的生意本质。
+
+在分享中，我会试着从互联网产品和运营的角度，去向你解释这些商业概念和背后的逻辑，这其中会用到一些财务术语，在会计语言中，对于支出、成本、费用等财务术语有详细定义，这不是我的专长，所以难免有概念不精准的时候，欢迎批评指正。
+
+## 支出
+
+我们要聊的第一个话题，就是商业产品的核心逻辑。这个逻辑很简单，用公式来表达就是：
+
+> 
+利润=收入-支出。
+
+
+我们想要做出一款成功的商业产品，就是在条件允许的情况下，尽可能增加收入，同时控制成本，从而获得尽可能高的利润。这是一个非常简单的道理，我们就从这里开始。
+
+首先我们来看支出，也就是为了商业产品机制能够运转，我们需要花出去的钱。**在会计概念里，支出会被分为成本和费用，这涉及了不同的利润统计口径。在我们做商业产品分析时，可以将支出简单地分为固定支出和浮动支出。**
+
+要区分固定支出和浮动支出，我们先定义一个概念，就是单元交易。
+
+**单元交易是什么意思呢？就是最小粒度的一笔买卖。** 如果我们是做电商的，那卖一件东西就是一个单元交易；如果我们是打车应用的，那打一次车就是一个单元交易；如果我们是做知识付费的，那每卖一个专栏就是一个单元交易。
+
+当我们的支出是跟单元交易直接相关的，也就是说，每多卖出一笔，我们就需要多支出一笔，那么我们就叫它**浮动支出**。相反，当我们的支出跟单位交易不相关，管你卖一笔还是卖一百笔，我们要付的代价都一样，那么我们就叫这样的支出为**固定支出。**
+
+我们先举个与互联网无关的例子，假设我们卖棉花糖，每卖出一份棉花糖就是一个单元交易，棉花糖原材料包括了木棍和糖，每做一份棉花糖就需要一份的木棍和糖的支出。由于跟单元交易直接相关，我们就可以称之为浮动支出。而我们买的做棉花糖的机器，不论我们卖出多少棉花糖，都要花同样的钱，所以这就算是固定支出（注：我们先忽略折旧）。
+
+至于人工成本，这里有两种可能，如果是按工作时长付费，那么，在规模一定的情况下，我们可以暂且记为固定支出；如果是按件计费，也就是每做一份棉花糖就支付一定的报酬，则记为浮动支出。
+
+我们再举个例子，比如极客时间卖专栏，浮动支出可能是作者的分成以及苹果商店的提成，而固定支出则是整个团队（和总裁）的薪水，以及服务器的费用。（注：浮动支出部分我们暂时不考虑税费）
+
+这里需要注意的一点是，并不是每一项支出都可以被严格区分为固定还是浮动，很多成本会同时具备固定性和浮动性。比如我们通常认为互联网服务的硬件成本是固定支出，但是，其实随着规模扩大，我们就需要增加服务器数量，只不过我们在分析过程中为了简化过程，通常会确定好一个倾向。
+
+而我们去观察这两种支出的方式，其实就藏着商业模式的许多秘密。比如打车软件，快车和顺风车是轻资产，浮动支出高，每笔订单向司机分成，所以平台对司机的管控力较弱，服务质量很难标准化，需要依赖规模效应才能建立可观的收入。
+
+而专车则是重资产，固定支出高，车和司机都得养着，所以管控力强，服务质量也有保障，但也因此不够轻盈，很难快速规模化。
+
+所以，这两种商业模式会走向不同的方向，前者会争取规模化，后者则可能侧重服务质量和品牌打造。支出方式的不同也导致了盈利方式的不同，这通常也会塑造两种商业产品团队不同的基因和文化。
+
+## 毛利
+
+说到盈利方式，我们再引出一个概念：毛利，在财务上的说法，毛利是经营收入减去经营成本，也就是减去直接带来经营收入的成本。我们从产品分析上来看，可以简单地将收入减浮动成本算作毛利。也就是：
+
+> 
+毛利=收入-浮动成本
+
+
+之所以说毛利，是因为毛利是判断一个商业产品是否有潜力的重要因素。如果一个商业产品长期毛利为负，希望就很渺茫了（补贴抢市场是个特例，后面会提到），如果一个商业产品的毛利很厚，那么，产品和运营在其中能够发挥的空间就很大，也就更有希望。
+
+我们继续拿极客时间来举例，扣除浮动支出之后，毛利依然有空间，那我们可以用这部分利润来做一些推广返现、团购折扣、限时优惠之类的运营活动，这样可以带来更快的用户增量。倘若毛利很薄，做任何事情都会战战兢兢，除非有大把的钱可以烧，否则优惠类的运营活动就很难持续。
+
+与毛利相对的另一个概念是净利润，也就是扣除所有支出的收入。净利润也很重要，它代表了一个公司的赚钱能力，但是在做产品分析的时候我通常还是更喜欢用毛利，因为互联网行业通常追求轻资产和边际效应，我们习惯在不断扩张和规模化中赚取利润，所以单次交易产生的毛利更为适合定义我们产品的价值。
+
+## 收入
+
+如果我们希望提高利润，除了调整成本降低支出之外，当然还有一个方式就是扩大收入。
+
+> 
+收入=单次收入数字*交易次数
+
+
+从逻辑上看，要么是扩大单次交易的收入数字，要么就是提高交易的次数和频率。就像我们刚才提到的两种打车模式差异。快车是收入低、频率高，而专车是频率低、收入高。
+
+当然，我们最理想的情况肯定是收入高、规模大、成本低，但事实上在完全竞争的市场中，这三者之间通常只能占有两个；所以我们在做产品设计的时候，需要提前做好预判和规划，找到最适合自己的方式，不要什么都想要，结果什么都没得到。关于如何在提高价格和规模之间做出选择，我们会在接下来的分享中继续聊。
+
+## 总结
+
+这次关于商业产品的分享就先到这里，今天，我们从商业产品的逻辑开始讲起，分别讲到了支出、并且提到固定支出和浮动支出这两种支出方式。我们也讲到了产品分析中毛利的概念，它是判断一个商业产品是否有潜力的重要因素。最后我们讲到了收入，我们在做产品设计的时候要找到适合自己的收入方式。
+
+希望今天的内容对你有所启发，也欢迎你把自己的思考和观察跟我们分享，感谢你的收听，我们下次再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/30 | 如何提高你的商业产品收入？（上）.md

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+<audio id="audio" title="30 | 如何提高你的商业产品收入？（上）" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/a7/44/a7020f5d8c2bff90f109d7b10a8bae44.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳，欢迎回来，我们接着上一次的话题分享商业产品相关的内容。
+
+上次我们谈到支出的两种类型，以及它们背后的商业逻辑，最后我们提到了收入。做商业产品目的肯定是要想办法提高收入，那应该如何提高呢？
+
+上一次的分享的结尾，我们提到了可以通过增加单元交易的收入数额，也就是一笔交易多收点钱；或者提高交易频率和次数，也就是提高销量。这看起来也是不值得费口舌的道理，但我们还是从这里出发，来看看一些相关的原则和逻辑。
+
+## 1. 定价空间
+
+首先我们来看看定价的学问，这是一个经济学问题，有很多关于定价的理论和原则。比如，通过对比标的做锚定，或把数字设置得有零有整等，这些都是通过心理暗示操纵用户的小技巧。
+
+这里我推荐一本叫《无价》的书，书中用大量的实例，分析定价这件事情中的奥秘，内容讲解得深入浅出，非常有意思，五星推荐给大家。
+
+书中的内容我在专栏中就不具体展开说了，在这里跟大家分享几个我自己的定价小经验。
+
+**首先是要记住一点，定价与成本无关。** 这听起来有点违反常识，毕竟典型的定价思路是算出成本，然后加上我们想要赚取的合理利润，然后得出一个数字。
+
+但是事实上，定价的本质只与市场竞争和用户预期有关，尤其对于互联网行业来说，我们不是用自己的成本去向市场交出定价。而是从市场领回定价，再向自己的成本控制能力拷问盈利空间。
+
+换句话说，我们做事情的逻辑不是把东西设计好，定好价，然后拿到市场上去看能不能卖出去；而是去市场上看看某个东西可以卖多少钱，然后回到家里看看自己花多少钱能做出来，有没有的赚。
+
+这里提醒大家一下，永远不要责怪市场，我们没有资格，等我们有机会成为巨头，掌握定价权再说。
+
+除了市场环境，另一个角度是从用户价值来思考价格。我们要考虑提供的产品或服务，能够支撑用户怎样的价格预期。它足够独特吗，还是一个很多人都可以提供的东西。
+
+这个在做 ToB 产品的时候尤为关键，因为在 ToB 采购决策中，你传递的信息很可能会不断被简化，同时大部分的决策需要一个可以依靠的框架，来保证决策人的安全。
+
+比如你说你是做舆情的，那基本就会以典型舆情系统的价值和价格作为预期框架，我们很难跳出这个结构。
+
+但是，如果你能提供简洁有力的独特价值，那就另当别论了。我们举个例子，别人的舆情都是盯媒体，而你的舆情可以盯社交媒体，那这就算是一个独特的价值。
+
+如果它甚至可以独特到其他人都做不出来，那么这个时候，你就在一定程度上掌握了定价权，当然你要达成交易所花的教育代价也会相应高一些。
+
+**第二个关于定价的经验是，在定价时，尽可能留出一点空间。**
+
+比如你的心里预期是 500 块钱，可以先定价 600，然后打个折到 400，根据市场的反应来决定后续的价格调整，如果你直接定 500，会失去一些弹性。当然，对待价格千万不要儿戏，三天两头波动得很厉害，会让用户失去耐心和信任，我们要慎重调价。
+
+这里我们要记住：定价数字的一定不要太低，太低除了会带来不利的用户心理锚定之外，还会挤压我们能够在价格上施展的运营空间。还记得我们上一次分享说到毛利的概念吗？就是这个意思，没有毛利，就没有运营空间，你想做满减、满赠、满返，都捉襟见肘。
+
+**最后一个想跟大家分享的经验是，虽然定价很重要，很可能是依靠你的直觉拍脑袋决定的。** 有时候决定产品运营的策略方向，没有各种书上和我们想象中的那么玄乎。好多定价数字，可能就是模模糊糊大致拍脑袋出来的，然后在此基础之上去不断修正和填充调整。
+
+有时候，如果你在相关行业中浸淫已久，对自己服务和业务了如指掌，对自己的产品战略也了如指掌的，去依靠你的经验判断定价，可能真的比用一堆公式来推算，也更加有效。
+
+## 2. 扩展空间
+
+说完了定价，也就是提高收入的第一个方法，我们再看第二个。如果定价提高不了，能不能扩大市场规模，或者交易频次呢？也就是我们俗话说的，薄利多销。
+
+能做到薄利多销固然好，但是就怕只做到薄利，结果销没多起来，就完蛋了。
+
+我们先看市场规模，市场规模决定了是否存在可能的扩展空间。在这里我们要先知道一个概念，叫做 TAM，TAM 指的是 Total Addressable Market ，也就是“潜在市场范围”，即产品理论上你的产品模式可能覆盖到的消费者人群范围。（除此之外还有对应的两个概念是 SAM 和 SOM，感兴趣可以查一下，我们在互联网行业中做产品分析时可以主要关注 TAM。）
+
+跳开理论，你只需要理解这个概念其实就是我们产品的天花板，换句话说，如果你有完美顶级的产品和团队，让所有理论上可能用你们产品的人都成为你的用户，那么这个人数，究竟是多少呢。
+
+举个例子，比如我们要做一个给病理科医生用的工具，那么假设国内理论上病理科医生的需求是十几万人，其实现在没有那么多，可能只有一万多人，那么，这个工具的 TAM 有两个，一个是当前的一万多人，另一个是未来的十几万人。
+
+也就是说，即便你牛到不行，也就十来万人了，如果你是给他们做工具，假设一个人收一千块一年，天花板就是一个亿，乍一听好像一个亿已经挺多了，但别忘了这可是天花板啊，这么看这个数字其实不高。
+
+这里面还有一个假设，就是用一千块一年来推算市场规模，这里提到这个数字纯粹是瞎说的，但在实际的业务分析里面，我们还是要找到数字逻辑的。
+
+先看大而化之的例子，比如我们去做医疗行业，那么我们可以从宏观去看， 在GDP 中医疗的占比，我印象里大概是 4-6%，那这个数字就可以作为整个医疗产业的市场规模天花板。
+
+再看具体场景上的规模，比如我们要给某个行业客户做营销工具，那我们可以看这个行业客户的年收入、利润率以及营销预算的比例，用这个数字作为市场规模天花板。
+
+一个天花板很低的领域，很难出现巨头和爆发性增长，所以也不大会引起投资人的兴致，当然这也不意味着这个领域就没有做的价值，这个话题先我们按下不表。
+
+要扩大市场规模，我们还可以想办法去提高交易频率，比如我是个买外卖的，一天最多三次，那能不能加上下午茶和夜宵，提高交易频率，从而扩大市场规模呢，这是另一个思路。
+
+总之，收益的规模潜力，需要我们了解市场，了解自己的业务形态才能搞清楚。在清楚这个天花板的基础上，我们才有做商业产品倒转腾挪以及增长的空间，具体的过程，我们下一次分享接着聊。
+
+## 总结
+
+总结一下今天的内容，我们今天从如何增加收入开始谈起，首先是提高单次交易的收益。我分享了自己关于定价的一些经验。
+
+第一点是定价与成本无关，而是与市场相关，第二点是定价时，尽可能留出一些空间。最后是定价可能是依靠自身的经验与直觉决定的。接下来，我们还聊到了扩大空间的内容，找到你的产品的市场规模与天花板，再去思考扩展的速度和方式，这样可以保证你的扩张正常运作。
+
+这些内容对你有什么启发呢？欢迎留言讨论，感谢你的收听，我们下次再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/31 | 如何提高你的商业产品收入（下）.md

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+<audio id="audio" title="31 | 如何提高你的商业产品收入（下）" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/8a/b7/8a70796044552ebe1928b53505449cb7.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。今天我们继续商业产品话题的讨论。
+
+上一次我们聊到了提高收入的办法，无外乎是提高定价和扩大规模，如果我们的商业产品天花板比较高，我们有可以扩张的空间，就可以着手去操作了。
+
+说到扩张，我们总会想到很多热血的故事，比如快的和滴滴的补贴大战，比如微信和支付宝的地推肉搏，还有我们之前在分享中提到过的，很多“四两拨千斤”一般的增长黑客。那么说，从商业产品的角度看，扩张背后藏着哪些逻辑与道理呢？今天我们就从这里聊起。
+
+随着互联网各种渠道红利耗尽，想要获得廉价而高效的扩张越来越难了，它逐渐变成一个可遇不可求的东西。我们可能会很精心地去设计产品特性和传播路径，充满希望地发布上线，结果除了自己的同事会在朋友圈转发一下之外，没有引起任何涟漪，产品数据迅速归于平静。
+
+所以，**在大部分扩张情况下，我们只能在速度、扩张成本和获客质量三者之间选两个**，从商业角度来说，我们先重点关注成本。
+
+## 扩张成本的线性与非线性
+
+我们之前提到的可变成本是随着交易产生的成本，这就意味着当规模扩大时，可变成本一定会随之增加。它增加的方式有可能是线性的，也有可能是非线性的。比如，我卖出一份棉花糖需要消耗一克糖，需要花一角钱，当规模扩大，卖出十份棉花糖时，就要消耗十克糖，花出一块钱，这就是线性的。
+
+然而，如果随着我们的用糖量消耗增加，我们就获得了一定的向上游议价的能力，也就是说，我们可以因为买得多，而可以与卖糖给我们的人讨价还价。
+
+比如，当我们能卖出一百份棉花糖时，本来应该付十块钱，但由于我们是有了议价能力，可以要求供应商给我们打个折，假设是打折到八块钱。这时，我们成本的增长就产生了非线性，也就是成本的增加比规模和收入的增加慢一些。
+
+但当我们的规模继续增加，比如一天卖出十万份棉花糖，这时由于用糖量很大，原来卖糖给我们的供应商可能扛不住了（这可能跟给多少钱没关系，人家是真的供不出来了）。这时候我们可能需要额外寻找，甚至收购和优化各类供应商，这就需要我们不断地额外增加成本，这时就出现了另一种非线性，也就是成本的增加比规模和收入的增加更快一些。
+
+我们可以再举另外一个更常见的例子，就是客服成本。我们知道随着规模增加，用户增加，用户需要的服务也会增加。如果提供服务的是人，也就是客服团队，那么，随着规模的提高，这个成本的提高通常是非线性的，而且会上涨非常快。
+
+怎么解释呢？比如我们有十个用户的时候需要一个客服人员，一百个用户的时候，需要的客服人员通常会超过十人，可能要分成不同的组，还要有组长和经理，各种组织架构。
+
+人不是机器，团队也不是集群，只靠硬加就行了，十个人的团队不是一个人乘以十，一百个人的团队也不简单是十个十人团队摆在一起，这个成本是快速非线性增长的。
+
+同时，为了应付人员流动和各种弹性，我们可能还需要冗余人员预算，培训和服务流程变更过程也会变得越来越复杂。如果用户量继续增加，需要百人甚至上千人的客服资源，那就会出现非常显著的组织规模天花板。
+
+还有很多倚重 BD 的产品也是一样，业务要扩展就意味着 BD 团队要跟着扩张，这个成本的增长也是非线性的。
+
+我们要么去调整成本结构追求阶段性的边际效应，要么保证自己的利润结构也是非线性增长的，或者保证利润率足够高，高到可以覆盖掉非线性增长的成本。当然，也可以干脆就别扩规模了，小而美活下去也是可以的。
+
+## 找寻扩张中的机会
+
+其实我们聊到的这些所谓的“原则”，它们的背后都藏着机会，比如客服成本非线性增加和天花板这个事情，后来就出现了大量 AI 驱动的智能问答机器人，把客服这种更偏向可变成本的结构直接打成了固定成本，这其实就是新技术带来的新机会。
+
+类似的这种例子，其实特别能够体现我们做互联网的优势，我们行业的优势就是能够大幅度追求边际效应，我们的产品和服务通常可以以极低的可变成本，去扩大规模，而且这个扩张不受地域、时间、制造效率之类的物理限制，所以可以有更高的毛利和更大的规模。
+
+当然，我们再延伸一点去看，在做产品的时候，我们脑子里要有成本意识，要去思考怎样通过产品或模式设计去建立边际效应，让服务器可以立在那里，赚一份钱和赚一百份钱的成本差不多。
+
+比如说我们知道客服成本很高，那么，我们在设计的时候就要尽可能做得更易于理解，尽可能用产品设计的本身完成引导，而不是往上填客服。
+
+或者，我们可以去做一些自助交易甚至自助续签的东西，减少新续签销售或 BD 的成本。如果本身没打算做成特别大的规模，那么设计商业产品的时候，也别搞那种毛利又低，而且每一笔交易都需要人去谈的模式。我一直都很羡慕 Instagram，全球几亿用户的时候团队只有十来个人，这一点很让人叹为观止。
+
+另外这背后还藏着一个有意思的现象，这就是外包的机会，当你意识到对某领域产品和服务来说，其中某部分成本的增长是非线性的，而你有办法通过自己的方式让它变为线性，甚至具有边际效应的，那就可以做外包生意了。
+
+比如我们都很熟悉的云服务，过去一个小型创业团队要搞清各种服务器、带宽、CDN 之类的东西不容易，随着规模增加，要应对高并发高可用之类的问题就更难了。
+
+这时如果有公有云服务提供商可以以一定的边际效应提供服务，同时还可以按使用量计费，就是一个好生意。还有刚才提到的客服成本，有很多做客服外包的团队，以及做云客服的平台，都是这样的逻辑。
+
+如果你回想一下我们刚才说的这些案例，可能会发现，我们提到的客服成本、销售成本、服务器成本等等，并不一定都是完全的“可变成本”。
+
+就像我们之前分享中提到的那样，在做商业产品分析的时候，我们其实很难给一种成本泾渭分明地定义为可变成本还是固定成本，每种成本中可能都有其固定性和可变性，我们要能敏锐地捕捉到它们的差异，并在其中发现新的机会。
+
+## 总结
+
+好了，我们今天的分享就先到这里，这次我主要分享的是商业产品在规模扩张过程中的成本问题，我们要能够分辨可变成本和固定成本，并在其中避免扩张可能带来的成本非线性增长，去构建边际效应。扩张在增加了成本的同时，也带来了崭新的机会，抓住这些新的机会，也许会有一些新的产品模式或者扩张的方向。
+
+你所在的产品线有没有随着规模增长，有一些非线性增长的成本？不妨在留言区跟大家分享，一起交流讨论。我们下次再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/32 | “烧钱获客”中有哪些值得学习的商业逻辑？.md

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+<audio id="audio" title="32 | “烧钱获客”中有哪些值得学习的商业逻辑？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/81/9c/81cbfa18e65425d259b51f22e2122e9c.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。今天咱们继续商业产品话题的讨论。上一次我们聊到了产品规模扩张过程中的成本问题，这一次我们还是从这个内容开始聊起。
+
+我们在上次分享的开头，提到过快的和滴滴的补贴大战，我记得那个时候，打个车可能就只花费几块钱，而且听说很多司机通过补贴刷单，月入六位数的案例。
+
+其实不止打车软件，很多行业在群雄并起的时候，都会用补贴的方式大肆扩张。比如当年的百团大战，以及各种电商平台的促销活动，都打到了白热化阶段，而到了这个阶段，烧钱速度可能比用火点着了还快。
+
+作为用户，我们看到企业打价格战，当然是最开心了，不过，在这些烧钱买增量的行为背后，**有哪些值得我们学习的商业逻辑呢？**
+
+## Critical Mass ：临界质量
+
+首先我们先交代一个概念，叫做 Critical Mass，叫做临界质量。这是一个物理学概念，指维持核子连锁反应所需的裂变材料质量，更为通俗的解释就是，裂变材料逐渐增加，到达一个临界点之后，咣的一下就炸了，如果没有到这个临界点，裂变会随时间减少，并不会爆炸。
+
+这个概念后来被借用到商业中，意思就是通过不断积累规模，达到临界点之后，使得商业模式像核裂变一样爆发式增长，一旦爆炸，就很容易达成赢者通吃的局面。
+
+我们经常会在有网络效应的平台产品上看到这样的故事，两个平台型的产品打得不可开交，愈演愈烈，结果突然有一天就宣布合并了。我们仔细一看新闻，发现 A 和 B 合并以后名字还是 A，大概就可以猜出是谁在竞争中更占上风了。
+
+我们发现，经常来说这样的合并，并不是一点点累积直至胜利的，好像就是到了某一个临界点，然后就突然性地胜利，结束战斗。
+
+在这里提到“临界质量”这个概念，就是为了给“烧钱扩张”设置一个目标。如果我们知道，达到某一个临界点的时候，就可以实现垄断或实现盈利，那么我们可以选择依靠烧钱，用最快的速度冲向那个点。
+
+比如，我们在某个小区楼下开水果店，假设小区共有两家水果店，每天有一百个人买水果，我们的水果店跟另一家水果店平分市场。如果每天在我们的店里买水果的用户能够增加到七十人，那么，另外一家水果店只剩三十个用户，这时候它赚取的利润，就刚好不够付房租了。
+
+这时，那个临界质量就是七十个人，我们知道达到这个数字，而且持续一段时间的话，我们就可以获得垄断地位。那么，除了优化服务质量，提供更好的水果慢慢竞争之外，还可以直接用烧钱去抢。
+
+比如，免费送水果，买水果送牛奶，买水果送水果，办会员卡充费赠费，或者只要上门就直接给钱，等等。总之，为了赢，利润可以不要了，甚至可以倒贴钱。如果另一家水果店资金不够雄厚，不能支撑或跟进，那么，就会被我们抢下七十个人这个临界点。
+
+久而久之，店中会入不敷出，而且如果水果运输周转不力、新鲜度不够，更会加速失去用户。同时，销量下降会导致一系列连锁反应，也会失去对供应商的议价权，种种压力之下，就只能被迫退出市场。
+
+也有可能双方的老板会选择一起坐下来聊聊，说：“兄弟你看咱都是同行，你这么弄也不赚钱，干脆别打了，有钱一起赚，合并了算了。”
+
+刚才，我讲的这个故事里，其实简化了很多实际商业环境中的因素，但是大概是这么个意思，大家可以带入到实际的商业环境中去琢磨琢磨。**在这个故事中，我们需要注意两个与商业相关的概念。**
+
+第一个就是我刚才提到的，临界质量产生的背后逻辑，大部分的临界质量源自市场资源或市场规模耗尽。
+
+比如刚才我举的那个水果店的例子，假设这个小区巨大，有十几万人，这就意味着市场接近无限大，任意一家水果店都很难完全占领市场，也就是说临界质量巨大，甚至超过了任意一家水果店的物理上限，那就不大会出现突然性的赢者通吃局面。
+
+所以，我们一定要记住，如果决定去烧钱补贴，一定是为了可见的，将被耗尽的资源去烧钱，不要瞎烧。
+
+比如咱们拿知识付费来举例子，在这个领域，如果我们判断用户资源可能相对会大一些，而内容生产者的资源或许比较稀缺，更容易耗尽。那么假设我们准备烧钱去抢临界质量，与其说烧钱抢用户，不如说是烧钱抢作者。
+
+## BEP：盈亏平衡点
+
+**另一个相关概念叫盈亏平衡点，也叫 BEP，Break Even Point，又称零利润点、盈亏临界点。** 这个通常是指在单位时间段内，全部销售收入等于全部成本时候的产量或交易量。
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+我们还拿刚才水果店的例子来看，比如一天房租水电人员等等总共要花 1000 块，然后，进 500 块钱的水果卖掉后，会收入 1000 块钱。用前面的概念来看，毛利有 500 块，但实际上整体还是亏的。
+
+于是我们决定降价促销，扩大销量，进 1000 块钱的水果卖掉，收入 1700，一算不行还是赔。那么，我们可以再想想更多的办法，比如我们把水果清洁一下，优化一下货架摆放等等，这样我们可以在保持利润的情况下，卖得更多，比如把1500 块钱的水果卖掉，收入 2500。
+
+这时，我们一天花出去的所有成本，跟收入恰好持平，就是盈亏平衡点。这里面的逻辑其实就是用扩大销量的方式，使毛利可以覆盖掉固定成本。
+
+在我们决定烧钱和补贴的时候，其实就是人为将盈亏平衡点后移了，用低毛利甚至赔钱来换取更多即将耗尽的资源。
+
+在我们做商业产品设计的时候，心里要很清楚这个点在哪里，成本是什么，自己的每一个产品特性或者运营策略出去以后，可能会怎样去影响成本、销量和毛利。
+
+很多人讨论产品经理能力的时候，会提到产品经理的商业意识，或者叫商业 sense，大部分时候就是指：产品经理能不能将自己的产品规划和设计，与可能由此带来的商业影响，建立起一种联系。
+
+如果，我们想要提高这样的能力，就需要去勤加练习。**我们可以经常去尝试观察和分析别人的商业产品，去看产品的功能迭代背后可能相关的商业逻辑。**比如什么时候会收会员费，什么时候会抽佣，什么时候会做增值产品等等。
+
+**除此之外，我们还可以创造机会去跟商业产品的负责人聊天，让他们去解释自己产品迭代的商业逻辑。** 这也是一种能够快速了解行业的好办法，从成本、交易和利润构成的角度，快速了解一个生意的本质。
+
+**当然，最好的办法还是可以在自己的产品中多做尝试，并追踪和积累数据。** 这样，逐渐建立起来的商业意识就会进入到你的肌肉记忆中，在产品规划和设计中发挥作用。
+
+## 总结
+
+好了，我们今天的分享内容就到这里，我们从“烧钱扩张”的故事讲起，也提到了临界质量的概念，并一起了解临界质量背后的逻辑，我们还介绍了盈亏平衡的概念，以及提高产品经理商业意识的几种方法。
+
+下次分享，我们会去看在正常的运营中，成本的支出以及收入的延续。关于今天的内容如果你有想要分享的，欢迎在留言区留言讨论，我们下次再见。
+
+

极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/33 | “烧钱获客”的正确姿势有哪些？.md

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+<audio id="audio" title="33 | “烧钱获客”的正确姿势有哪些？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/e2/d6/e263e3d78475f94663a75f6b7a2d67d6.mp3"></audio>
+
+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。今天咱们继续商业产品的话题讨论。上一次我们聊到了用烧钱或补贴扩大规模的策略，以及这个策略背后的逻辑和意义。但是，烧钱毕竟不是一个长久之计，我们今天就来看看，在日常的运营中怎么适度花钱，以及如何建立收入的连续性。
+
+在我们希望能够持续扩大交易规模的过程中，有一种支出会是持续而且必要的，也就是花钱获取流量，或者称花钱获客。
+
+## 获客的成本和流量：CAC和TAC
+
+这里首先跟大家介绍两个概念，**一个叫做 CAC，另一个是 TAC，前者是 Consumer Acquisition Cost，后者是 Traffic Acquisition Cost，它们分别代表获取用户的成本和获取流量的成本，也就是我们得到一个新用户或者新流量需要花的代价。**
+
+在大部分情况下，我们需要支出一定的成本，去吸引潜在用户变为我们真正的用户。这可能是用于市场活动或渠道推广要花的钱，也可能是投关键词广告或点击展示广告的费用。
+
+我们有时会谈论 App 一个激活多少钱，或小程序一个授权多少钱，这些就是类似的概念。（说到这里，我顺便提一句，前些日子跟某个做 App 渠道的朋友聊天，他提到一个有趣的观点，说据他的观察和判断，他认为 App 的推广市场正在逐渐降温，价格也出现了下行的趋势。资本加持的疯狂竞买流量时代到头了。之前一个下载激活几十甚至上百的情况，或许会逐步得到缓解。这是一个挺有意思的信号，这里不展开说了，只是把这个信息转述给你。）
+
+根据我们之前分享提到的概念，流量获取成本是典型的可变成本，我们花钱多获得一个用户，就可以从跟他的交易中，多获得一笔收入，所以这是相对容易计算的一笔账。
+
+简而言之，如果我们可以从一个新用户那里赚 1 块钱，就意味着我们可以用低于 1 块钱的价格去获取他。
+
+比如早先的团购网站，在团购商品列表中，通常会有“1 元买手机”这样的商品，我们点进去发现，它的本质其实是个秒杀或抽奖，但你参与秒杀的条件是登录或引荐新用户。在这个买卖中，其实商家就是希望支出一个手机的成本，来换取用户流量。
+
+假设手机价值 1000 块钱，而这样的活动可以吸引 1000 名新用户注册，那么，我们可以粗略地推算一个获客成本是 1 块钱（实际的计算可能比这个复杂，还有其他的成本需要考虑，这里只是举个例子）。
+
+如果我们认为这个成本低于其他渠道的获客成本，就可以持续甚至扩大进行，比如一下放三部或四部手机，直到这个方法的获客增量达到天花板，也就是说，继续增加活动，已经无法带来更多用户，或者开始伤害正常的交易体验了。
+
+一个公司如果能够构建显著低于行业平均的获客成本，将会是非常有力的核心竞争力，这就意味着在同等竞争条件下，它的毛利更高，或者在相同的毛利之下，它的售价可以更低。
+
+我认识的一个创业团队，他们产品能力其实比较一般，但他们有着非常丰富的 ASO 经验，于是他们凭借这个经验，大量生产应用，并用低廉的成本获客变现，赚了不少钱。
+
+类似的例子还有拼多多，当其他的电商平台苦于获客昂贵、增长艰难时，拼多多利用微信的关系链能力，通过团购让利的方式，快速获客扩张，形成了很大的体量。
+
+其实，我们可以用获客成本的概念，去理解拼多多的模式，它在商品上的让利折扣，一定程度上就是在支出获客成本。只不过用团购的业务场景来支撑，是将这个成本直接给到用户，没有中间商赚差价，自然毛利空间更高。
+
+大厂的同学如果不在流量部门工作，对这个概念有可能不像我们这些创业团队这样敏感，我们之前也分享过，因为集团内总有流量奶牛部门进行流量支援。
+
+其实即便是在这样的环境内，获客成本也依然存在，只不过可能不是钱，而是资源置换，甚至是人情债。
+
+## 如何判断你的获客收益：LTV
+
+说到这里会引出另一个问题，**我们要判断获客成本是否合理，需要判断花出去的钱能不能赚回来，那么，怎样知道一个获客能给我们带来多少收益呢？**
+
+这里要跟你介绍另一个概念，叫做 LTV，也就是Life Time Value，也就是生命周期总价值，这是公司从用户所有的互动中，所得到的全部经济收益的总和。说白了，就是一个用户在离开我们之前，能够给我们贡献多少收入。
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+比如，之前携程和去哪儿还在激烈竞争的阶段，我们经常可以看到有各种酒店预订的促销活动，甚至赠送免费房券之类的大额优惠。
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+从表面上来看，这好像是一种烧钱竞争的行为，但其实据我了解，这些公司内部是有推算的，一个商务型的用户终身价值非常高，而且订机票酒店之类的事情一旦形成习惯，用户粘性还比较高，从这些角度出发，可以给获客支出留出非常大的空间。
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+当然，用户生命周期价值的算法因业务而已，需要考虑各方面的因素，比如留存、转化，以及附加价值等等。你可以根据自己的业务去做定义，我们不在这里展开说。
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+**我们着重看看 LTV 背后的两个重要过程。这其实也是提高 LTV 的两个手段，就是让更多的人付钱，并且持续地付钱。**
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+就像我们刚才说的订酒店的例子，我们就是要想办法让来的人产生交易，而且能够在未来需要订酒店的时候，回到平台上来续约，或者叫复购。
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+前者在我们分享跟增长相关内容的时候曾经提到过，也就是 AARRR 中的倒数第二个 R，Revenue。其实在我们商业部分的分享中，已经提到了很多促进变现的产品手段，比如定义独特价值，调整定价以及进行促销等等。
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+这里特别想提一下的是，与增长过程中的激活过程相类似，我们需要投入精力专门去设计用户第一笔交易的体验，给钱这个事情比用一下产品的门槛可是高多了，可是一旦用户付出了第一笔钱，后面继续付款，就会方便很多。
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+这包括**为用户建立付款安全感**，比如我们经常看到的展示社会评价，就是网页上放一些有头有脸的人，说这个东西很划算之类的。
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+还有可以**在功能上支持免费试用**，支持便捷无理由退款，总之，就是让用户觉得这个钱不是那么轻松就出去了，花得会比较安全。
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+另外可以**给用户足够的吸引力**，比如给予新人大额优惠；还有就是尽可能**把支付过程跟使用体验捆绑得足够紧密**，让付款姿势自然一点。
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+之前我用某个文档工具，发现无法在线创建文档，也没有任何提示，当时，我以为出 Bug 了，后来才知道是免费用户的使用限制导致的，我要先去另一个页面买了会员以后，才能继续使用。
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+其实，这个工具完全可以在无法创建文档的时候，直接让我付款，这没有什么不好意思的，不说清楚，我怎么会知道呢。不过后来这个特性很快就发布了，估计产品经理也意识到了这个问题。
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+**第一笔支付除了让用户心理上放下提防以外，也会将支付通道打通。** 比如绑定微信支付宝支付，或绑定信用卡信息，如果功能可以做得更丰富，或许还可以加上自动续费或者自动扣款的功能，为后续复购扫清功能上的障碍。
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+**用户完成第一笔交易后，我们的关注重点就要转向用户复购或用户续签。** 这类似于我们之前提到的留存。续签率是评估商业产品价值的一个重要指标。所以我们在评估商业产品价值的时候，经常会将复购率作为 KPI 或 OKR 来考核。
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+第一次购买可能是冲动消费，而第二次第三次持续购买，那一定是因为你提供了某种用户认可的价值。只有有复购的产品，才是有持续生命力的产品。
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+除了去提供独特价值，还有一个重点是我们也要去思考用户的商业模型，尤其是在 ToB 的产品中，我们的收入就是用户的成本。那对用户来说，我们的收费模式是固定成本还是可变成本？是线性增加还是非线性增加？
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+我们是收固定的会员费和从用户的交易中提成？按时长收费还是按占用资源收费？用户更容易接受哪一种收费方式？这其实是就是站到用户的角度，重新做一遍我们之前提到的这些商业产品的分析。
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+我们的收入一定要跟用户挂钩并尽可能绑定，否则在下行周期很容易陷入枯竭的趋势，上行周期也很难分享到足够收益。
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+## 总结
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+今天我们一起分享了花钱获客的相关内容。我们先引入了CAC和TAC两个概念，并由此谈到了如何判断你花出去的钱能不能赚回来。这又引出了LTV，也就是用户生命周期总价值的概念。LTV的背后，有两个重要过程，这也是我们希望达到的目的：让更多的用户付钱，并且可以持续地付钱。
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+你负责或看到的产品中，有没有对第一笔交易和续签过程做特别的优化？又有哪些值得分享的技巧或思考？欢迎在留言区分享讨论，我们今天的内容就到这里，下次再见。
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极客时间专栏/邱岳的产品实战/模块二：升级你的产品能力：产品经理的数据能力与商业意识/34 | 如何具备赚钱的意识与能力？.md

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+<audio id="audio" title="34 | 如何具备赚钱的意识与能力？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/49/89/49c7f90492b505f9cf8c0a9599eb2289.mp3"></audio>
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+极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。我们在前面已经聊了许多跟商业产品相关的内容，关于如何拆解生意、如何设计策略以及如何运营。今天的内容，我想跟你分享关于商业产品设计能力和心态的一些思考。
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+记得在我做产品经理的那个年代，大家都愿意做用户产品，追求极致体验，希望让用户感动，让用户“爽”，这样就很有成就感。
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+但我却一直偏爱商业产品，并不是因为我无法从用户产品中找到成就感和快乐，而是我更加喜欢商业产品中硬朗直接，刀刀见血的评价标准：赚钱，并且持续赚钱，这是检验商业产品经理的唯一逻辑。
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+用户产品有很多细腻而多元化的评价标准，可是，当我们来到商业产品的世界，这些东西全部都只是策略，有效的盈利才是一切的准绳。
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+如果说用户产品是一幅画，我们可以观赏，可以有审美取向的差异。那么商业产品就像下棋，我们需要透过棋面看穿棋局，要能够预判，敢于放手去赌，而且每一步的动作都有实时反馈，最终也有棋局结果，是输是赢，从不模棱两可。
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+我想，每个产品经理都应当去试试商业产品，真刀真枪地去商业世界里干一把，或许你对产品、团队、公司乃至行业，都会有新的认识。
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+## 1. 逻辑与计算
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+商业产品经理能力和心态的出发点，就是逻辑和基本的计算能力。我第一次做真正大型的商业产品，是我当时的主管带着我进项目的。当时项目涉及面很广，也经常需要整理信息向公司高层做汇报，由他们做决策，所以我有幸见识了影响中国互联网格局的几个大佬的决策过程。
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+项目结束之后，我的主管问我有什么收获，我想了很久，说最大的收获就是意识到了逻辑的重要性。**在我看来，这就是商业产品经理最重要的能力：你要知道任何一个决定的来龙去脉，知道它受什么牵制，可能会带来什么影响。**
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+比如我们在前面提到的各种概念，收入、利润、可变成本固定成本、临界质量等等，它们都无法独立存在，而是互相之间有着千丝万缕的联系。我们便是要在这些联系中找到逻辑关系，构建自己的棋局，还要学会审时度势，随时做出调整。
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+**比如我们要降价促销，降掉的价格希望带来的销量增量应该是多少，这个数字我们应当是可以算出来并且验证的，而不是大而化之地说薄利多销，然后拍脑袋降个价，看着销量好像增加了，觉得挺好，就混过去了。**
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+要有精准的计算，而且这个计算要融入到肌肉记忆中的，虽然事到临头拿个纸笔一点点算也可以，但很容易遗落关键指标。
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+## 2. 不确定性与意志
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+在计算的过程中，我们需要分辨哪些是可以用逻辑推得的结果，比如价格下调，成本不变，毛利下降，这是一个可以用逻辑推出来的东西。而另一种，则是无法完全靠逻辑来推得的，它们建立在不确定性之上，这时候我们可能需要利用一些信息和自己的经验，对这些不确定性做出判断。
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+周航在自己的书《重新理解创业》中提到了，易道在于滴滴竞争的过程中犯下的一些关键性错误，其中就不乏对未来趋势判断的偏差。他提到创业者的一个能力是“看穿”，而不是“看到”，说的也是这个道理，你的视野能不能越过别人都看得到的那些东西，去看到更远的地方？
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+**做商业产品最刺激的部分就在于此，我们在追求最终盈利的过程中，会有很多被迷雾缠绕的逻辑环节，我们要有自己的判断和取舍。这就像是赌，我们手上的资源就是筹码，在产品的发展中，我们会押上筹码，并等待那个我们相信的未来到来。**
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+越是能够理解行业趋势的人，胜率越高，他自然也就敢于下注，甚至别人（也就是资本）也愿意跟他一起下注。商业产品经理的能力差异，也就在这里体现出来。
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+当然，下注之后，我们自然不能等待时间给我们答案，我们还需要强力执行。这时就涉及了商业产品经理的意志力。
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+如果对于一个确定性的事情，比如一个功能，或者一个确定的用户需求，投入资源是没什么负担的。可是我们要对着一个还没有发生的，对未来的判断去投入资源，就很容易忐忑和犹豫。
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+其实我觉得谁都一样，再成熟的产品经理也会深夜失眠，担心自己判错了怎么办。我自己在做产品的时候，也经常自我怀疑。这一点好像也没有什么好办法，多积累经验，更频繁地去观察数据、进行复盘就好，该叫停就尽快叫停，不要被沉没成本牵绊。
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+**对于商业产品来说，战略上要谨慎细致深入思考，而战术上要尽可能凶狠，执行到位，即便日后输掉，也只能接受输给运气或判断，而不要输在执行上。**
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+## 3. 微妙的时机
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+我经常跟朋友说，不论是创业还是做产品，最难的不是选应该做什么，而是选应该什么时候做，时机是一个产品存亡的关键因素。
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+2G 时代做视频直播和 3G 时代做视频直播，没有移动支付的时代做打车软件和移动支付基础建设已经完善的情况下，再做打车软件，是两件截然不同的事情。
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+做商业产品的时候也要有这个意识，不要总觉得人定胜天，一定要顺势而为。比如我前几天还在复盘，觉得自己有一个事情启动晚了一个月，导致两条线的规划上有一点衔接脱节，影响了整体效果。
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+尤其当我们的商业产品处在竞争环境中时，脑子里更要有这根弦儿，有些事情早一个季度做，和晚一个季度做，带来的结果可能就是天壤之别。
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+## 4.&nbsp; 平衡的艺术
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+最后想跟大家分享的是商业和用户体验之间的平衡。这是一个永恒的话题，没有标准答案，也没有对错之分。
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+当我们从用户角度考虑问题时，我们很容易站到个体的立场上，而从个体的立场出发，免费才是最极致的用户体验。我们希望免费使用工具，免费看视频等等。但是，我们站到整个产品体系来看，这样是玩儿是玩儿不转的。
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+只有价值流动，才能让产品产生活力，获得正向循环和增量。我们不是做慈善，即便是做慈善，也需要商业模式的支撑才能走得更远。
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+在这样的平衡中，我想跟你分享一个核心原则，就是我们要在产品里去建立健康的交易。
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+这个观点我们在上一季的专栏中曾经提到过，就是当我们要让用户付出时，不论这个付出是钱、时间还是某一个动作（比如点广告），我们要思考，自己有没有为他创造值得这一次付出的价值？
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+从经济学的角度讲，交易之所以成立，是因为买卖双方之间都认为在这笔交易中，自己的收获大于自己的支出。也就是说我们让用户付 10 块钱，那我们有没有给他们创造他们认可的，大于 10 块钱的价值？如果我们让用户看 6 秒广告，我们有没有为他们创造超过这 6 秒时间的价值？
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+如果有，这个交易就成立，我们的产品，也就随之成立，背后的商业模式也就成立了。
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+## 5. 总结
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+好了，说到这里，我们关于商业产品部分的分享就全部结束了。我们在聊了许多基本的概念、框架和方法之后，今天这次分享讲到了做商业产品的能力和意识。
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+我们说商业产品的本质是要能够赚钱，而且能持续赚钱，而这个赚钱的前提要建立在与客户达成健康交易的基础之上。
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+除此之外，我们说做商业产品能力的地基就是逻辑与计算，而为我们商业产品的发展插上翅膀的，则是我们对不确定性的判断与执行过程中的意志力。当然，还有要学会去把握时机。
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+商业相关的分享是我自己很喜欢的主题，希望这些内容也能给你带来启发，也希望我们都能够在商业产品中找到快乐和成就感。
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+欢迎你留下自己的体会，与大家一起交流分享，我们下个章节再见。
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