品读 高手的工作模式就这一种

 

事情越乱,科学做事的方法就越稳;越是新领域,就越需要科学地尝试...





作者:罗文益

来源:罗文益(wenyidehua)

不得不承认,有些人真的会办事儿。

普通人搞定不了的事情,他们能解决;很多领域明明是全新的,谁都没见过,但他们一出手,却能第一时间抓住关键,可以说是手到擒来。

这样的人,一般被叫做“专家”,或者“高手”。

他们往往不是年轻人。老话说得好,“嘴上无毛,办事不牢”,成为一方高手,几乎必然意味着,在这个领域里面干了很长的时间,年龄大。

我以前也这么觉得,年轻人嘛,就是要积累,稳得住,不是有个“一万小时定律”吗?没苦心苦力地干到一万小时,着什么急啊!
细想下,这也是大家为啥都比较焦虑的原因了——因为咱们心里面都知道,人生没有捷径可走,要辛辛苦苦熬很多年,才会得到自己想要的东西。

直到最近看了一本书,我才知道我错了:成为高手,还真的有捷径——你只要学会他们的工作模式,就成了!

此工作模式,也不多,就一种。



工作和做研究

我看的这本书,不是专门教人成为“高手”的、垃圾成功学作品。它是一本讲互联网运营方法的,具体来说,是讲如何让公司的用户快速增长的,叫做《增长黑客》:



对于很多公司都比较头疼的“流量”问题,它给出了一整套框架,来帮助解决。

我自己不是专业运营人员,但是看很多豆瓣上的行内人的评价,这本书确实是说到了点子上。一千人8.4的评分,也说明大家都比较满意。

先讲其核心话题:如何低成本实现爆发式增长?

作者虽然写了一整本书,但是增长的“精髓”只有一句话:

增长的精髓是一套体系和方法,它以数据为指引,以实验的方式,系统性地在用户生命周期的各个阶段(包含用户获取、激活、留存、推荐、变现、回流等),寻找当下性价比最高的机会,在具体的执行上横跨市场、产品、工程、设计、数据等团队,通过快速迭代实验的方式达到目标。

Sean Ellis - 《增长黑客:如何低成本实现爆发式成长》



这话再浓缩一下,就俩字:实验。

作者以前是学生物的理科生,天天待在实验室搞研究,几乎没有互联网行业的从业经验,但是却被硅谷最知名的增长顾问公司聘用,并且还在短短的半年时间里,就做出了不错的成绩。

用户增长这件事,为什么这么难?是因为它需要的技能非常综合。

分解来看,包括数据分析、营销、运营、销售……
在作者之前,该公司也曾经花重金,聘请了一位有着20多年营销经验的“高手”来做增长,但效果很差。

然后作者来了,啥也不想,直接把实验室里面那套搬过来:把“增长”这个目标分解,针对每一个小目标,提出假设,设计实验,然后分析结果,看看假设是不是正确。

比如,“给用户推送邮件会提高用户留存率”,这就是个假设,那么,可以设计两个对照组,一个定期发邮件,一个不发邮件,过一段时间,再来观察这两组用户的留存情况,自然明了了。

如果假设是错的,还可以根据已有的信息,提出新假设,接着做实验。

凭借这种方法——把工作当成做研究,作者经手的所有增长项目,都非常快速地达到了目标,短短一两年内,他就成了硅谷最懂用户增长的宗师级人物!

你可能觉得,这个办法好简单啊,不就是不断试错吗?是的,它就是这么简单,但是,一般人却很难想的到。



试错的本质:科学思维

试错的本质,乃是:科学地做事。

所谓科学地做事,就是定义一个非常明确具体的目标,然后把实现这个目标的流程弄清楚,提出自己的假设,经过一定的逻辑推理,再设计实验,验证自己的假设与推理,最后得到自己想要的结果。

这种严格的做事逻辑,求的就是一个宗旨:实打实、该是什么就是什么。

什么神秘的猜想、经验、信条,都可能是假的,是骡子是马,拉出来遛一遛,不就知道了?

这么实在的想法,直到现代科学之父——伽利略,才真的被人想清楚。



在此之前,不管是东方还是西方,“理性思考、积极试错”,都不是常见,甚至正确的办法。

今天这种实打实的思想,已经习以为常了。然而科学工作法,为啥是全人类花费了这么久的时间,才能想清楚的?

原因其实很简单,因为它是——反人性的。



违背人性的科学观

人最大的特点,就是人是非常主观的。放眼整个心理学,其实就是研究人之为人的各种“主观性”。

你了解心理学越多,你就越能意识到,原来人类是这么的主观。而科学则不同,它把人从做事的逻辑里面给剥离出来,只保留事情运转的客观性。



你可以回忆下你自己的工作,遇到难题的时候,有多少次,是你非常冷静地、平和地去看待,是你完全用理性的思考,通过试错的办法,一点点接近目标,最后顺利解决的?

而不是:埋怨、气愤、受挫、退缩?

其实,不管你是什么情绪,事情的运转始终是独立于你的,不管你绕了多大的圈子,你还是得回到起点,平复自己,然后一点点,通过试错的方法,解决它。

而做事的高手,他与你最大的不同,就是他一开始就抛开了自己、抛开了一时的成败起伏、瞎想、神秘经验,大胆猜想,小心求证,不断总结。

实际上:事情越乱,科学做事的方法就越稳;越是新领域,就越需要科学地尝试。



从菜鸟到高手

每个人都渴望捷径,但很少有人看到,捷径,就摆在眼前。从数学的角度来看,两点之间,最短的捷径,是直线。

我们仔细想想,科学做事——定义具体的目标、不断试错来改进的办法,不就是一种直线式的、单刀直入、大道至简的办事方法吗?

这就是捷径啊!
最后聊聊我自己的经历。

我以前是程序员。刚工作的时候,虽然看了不少理论书、知识储备算可以了,但真的搞起来,却总是弄不清代码运转的清晰逻辑,最后整出了一堆bug,改来改去也是治标不治本,往往是修正了一个问题,又新出了三个。整个人也非常烦躁,埋怨自己看死书,不懂得变通。

后来,我的直属上司,一位颇富经验的程序员,看我搞得不咋样,就主动找了我,做了个简短的培训。

这个培训内容,我在以前的文章里面也说过,就是让我抛开所有的不切实际的猜想,只关注一件事——数据流。

数据流,简单来说,就是在一个流程里面,数据的流动。

程序,有复杂又简单,但归根结底,是一个“要完成某件事的流程”,把这个流程分解成具体的环节,那么,每一个环节的结果,就是一段数据。

要分析程序运行究竟哪里出Bug,很简单,只需要在每个单独的环节处,截出来数据,看对不对,就成了。

一瞬间,我豁然开朗。之后的工作,也变得顺畅了许多。

我回想了一下,发现,关注数据流,其实是非常简单的思想,就是实打实地、科学地调试程序而已。

我一个工科出身、熟稔于科学观乃至于科学史的人,为啥就没能想到,要这样具体地、一点点地解决问题呢?

我为什么那么相信我的“猜想”、“预测”,我为什么要把注意力放在我程序的逻辑、结构上,而不是它实实在在、单个环节的输出结果上?

再看看那位高手程序员,他哪怕是写了十几年代码颇有建树,也没有坐吃山空全凭自己的经验来推测,而是看数据的流动结果,这,可以说是,一种真正的十分坚定的科学观。

这世上其它的事情,不也该是这样吗?*END







作者:罗文益 | 本文有删减

来源:罗文益(wenyidehua)

主编:孙爱东 | 版式、编辑:张初

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