寫于2015.2

由于最近學習生活里發生的種種憋屈事件，今天我要對數據驅動研發唱唱反調。

在游戲行業若說到數據驅動，先驅者/死忠粉（死在沙灘上的）大概就是Zynga了。作為早期的Facebook平臺web游戲的一線開發商，Zynga對于數據的依賴在業界人盡皆知，這兩年不斷地衰落也是有目共睹。然而若說Zynga業績的下滑普遍被認為是由于Facebook平臺游戲整體的衰敗，同樣作為大CP的King卻在mobile平臺上依然叱咤風云。圈內知名評論都說衰敗是因為多次戰略決策性錯誤，但對數據過于依賴也成為被人詬病的重點。

事實上，一年多以前在2K Games China工作的那段時間，無論是作為研發團隊的VCC工作室還是作為運營團隊的騰訊上分，也幾乎在執行完全數據驅動的研發和運營工作，也是我頭一遭接觸這樣的研發方式。研發團隊的技術能力和對于這種細分市場產品的設計能力固然很強，然而在這種策略下，數據報表權限卻很奇怪的與各種權限和職級掛鉤，作為一線打工妹想看完整數據，即使是自己從頭到尾負責功能的數據？對不起，沒門。聽說騰訊內部研發和運營撕起來是這樣的“你看你們研發做的功能數據多爛！”“你看我們運營做的活動數據多好！”，這也基本可以代表當時和騰訊的童鞋們合作時我內心的感受，你就給我看個不知道用什么方法做的數據分析結果我接受不能啊。Producer一句“新功能上線收益不好/開場數不高”這種孤立的毫無說服力的數據，想改設計都無從下手的無力感油然而生。當然，除此之外，我一直以來也對這種純數據驅動的產品策略持極度懷疑態度，直到來了美帝開始找PM的實習——原來幾乎所有大小互聯網公司全都是數據為王數據說話！我覺得我的世界觀，價值觀和產品觀都受到了挑戰……

若說老東家對我的影響，除了項目組里每個人對我言(hao)傳(wu)身(jie)教(cao)的教導以外，與國內大部分游戲研發公司完全不同的地方在于獨特的研運一體，研發策劃自己做運營、商業化、開運營活動、定裝備是一塊錢還是一萬塊錢，我真是愛死了這種自由自在的開(keng)發(qian)環境。組里幾乎個人都有數據系統的權限，大家有事沒事就看看數據，討論吐槽一下數據，卻除了“最近日收益好低我們做新功能/開活動吧”幾乎很少完全依賴風吹草動的數據做決策。那我們依賴什么做決策呢？我們根據什么決定要不要優化功能呢？其實我想，大概就是一種對產品的感覺。并不是說團隊完全不在意數據，若發生單服活躍IP突然跌了50%這種事件當然很緊張，但是對于新功能上線之后日活躍掉了2%或者這個月新區人數少了10%這種事件，真的好像不太敏感。不敏感的原因是，MMORPG這個產品太復雜了，對于人性的依賴遠大于所謂按照正常邏輯能夠得到的結果。數據能看到整體的趨勢，卻永遠無法對于具體的問題給出正確的解答。在那個時候，我也會看數據驗證自己的決定，給自己信心，如今想起來倒是不如依賴自己對于產品的理解，對于用戶習慣的熟悉以及對于自己的信心。整個團隊對于數據的依賴容易造成對潛在問題的忽視和顧此失彼的潛在風險。就像是高三時候的月考成績，這個月化學突然少了10分不代表下個月就應該全力學化學，這么做的結果很可能是下個月化學正常了，卻不是因為努力學習，而語數外卻因為沒有被重視各科少了10分。用兩個迭代換來20%的整體負效果，再沒有性價比更低的事情了。

這個問題同樣在真正用統計方法做分析數據的時候，依然困擾著我。這學期開學到現在兩門課，外加一個研究項目都在搞定量分析，數據好不好都要拉到SPSS里溜一圈，做個顯著性再做個后因分析，這個樣本就得出了十分奇葩的結果。很顯然，這種在自然科學和工業生產里用因子設計比照實驗收集到的數據和分析，放在社會人文研究里，除了看似貌美和有說服力的結果外，已經漸漸不適用了。我們組有個在傳媒學院的外部合作實驗室，也做人機交互卻用完全不同的研究方法。對方的每個項目全都是因子設計實驗，少則2*2，多則3*3*3，然而轉化率低真的是因為增加了風險提示嗎？不是因為風險提示是圓形嗎？不是因為提示框是令人惡心的屎黃色嗎？回到我自己的項目中，為一個實時視頻會議系統制定一套能夠提高可用性的設計法則，如果法則有10條我要一條條控制變量嗎？如果數據不好的原因，不是因為新增加的功能，而是因為新老功能合并發生的反應怎么辦？越是復雜的產品，越無法用整體數據去決定單一功能的效果。若說數據體現的是痛點，真正為產品加分讓用戶買單的卻應該是癢點。而癢點，應該是通過對產品與用戶的理解，因為移情和共鳴對用戶的體驗感同身受，加上產品設計者本身的特質和風格，以及對這個世界和人生的閱歷，才能做出真正“有情懷”的產品。

如果產品設計真的如此，那么多的理論、知識和工具，課程的培養，項目的訓練能夠提供這些能力嗎？我想，大概不行。對我來講，在積累經歷之后來學習這些東西，是為了能讓自己更好地融會貫通自己的經驗和方法再加加缺少的技能點。但是這種培養，卻能夠為行業培養生產力。學習一個產品完整的設計流程，學習用戶體驗的設計流程，學習界面和產品設計的最佳實踐，訓練其中每個環節所需要的工具和技能，掌握分析方法和軟件應用，已經足夠在已經知道項目需求和負責人期待的情況下交出合格的作業。就像design thinking所倡導的，即使你沒有天生的創造力，即使你不是設計天才，沒關系，這些能力是可以培養的。然而真正能夠培養產品能力的，我想應該是熱愛生活。因為想在游戲世界里能更好地快意恩仇，所以為用戶提供更爽快的PK體驗，讓鍵位更順手界面更友好職業更均衡。絕不因為最近擂臺開場下降了10%就把打擂的價格降低來提高付費率，也不會根據“最佳實踐”開放更多地多人跨服競技場占用更多資源，讓用戶迷失在主線體驗之外。因為想讓用戶樂于記錄自己的旅程，所以做出最可愛簡單方便的游記應用，好像隨身攜帶的游記筆記本創造著屬于自己的絕佳個性化記事。絕不因為用戶上傳量在競品更新迭代后降低了5%就馬上燒錢發工資給提供游記的用戶，也不會根據對方那個看似“用來提高留存率”的功能就完全照搬，千萬應用都是一張臉。這樣積累對產品對用戶的理解很慢，熱愛生活觀察生活思考每一個癢點很難，至少對我而言在一個產品呆了三年才覺得漸漸入門，遠不如看數據那么簡單直接粗暴，用好看的分析報告在老大面前露臉機會那么高，卻一路走來對于產品的理解漸漸變得平和，不輕易否定別人的設計，也不懷疑自己的決定，相信自己也相信用戶，為產品感動也讓用戶感動。

最后，對于數據驅動的極度依賴，我想有以下幾個原因：

1. 在功能簡單，功能點較少的產品早起，數據能夠更好地幫助確定迭代開發方向。

2. 在這個急功近利的時代，一款產品能不能活下來等不到產品經理與產品琴瑟和鳴的那天，只好及時行樂數據說話。

3. 人們對產品經理的價值和工作方式理解有誤，認為感性的決定不如客觀數據可靠，無視產品經理個人風格對產品的極大影響。

4. 美國人整體理科差，所以對于會編程會數學的人，尤其是這樣的美國人覺得特別厲害……這條是純吐槽。

5. 其實研發團隊永遠不會告訴外人成功的秘訣和如何擁抱自己的產品，于是他們能告訴別人的只有“數據的變化”導致設計的變化。

6. 對類似于游戲設計和產品設計這種職業，大部分HR和面試官的面試能力低于預期，無法像軟件工程師現場考寫代碼或是美術現場考出圖，只能用這種客觀信息處理能力或是直接用工作年限來衡量候選人的能力。

但也不是說數據完全無用，我能想到的讓數據更有用的方法：

1. 早期靠數據，后期靠理解，用宏觀數據把握整體開發策略而非單一功能的迭代優化方式。

2. 全員擁抱數據開放數據權限，每個人都能看到數據的時候，數據就不再是神秘的高高在上的決定因素了。

3. 熟悉同事負責的功能，對產品整體的了解能讓PM自然知道是哪些原因在一起作用造成了數據的變化。

4. 比起數據，更熱愛用戶，想盡辦法與用戶直面交流，聽到不一樣的聲音。

5. 看到數據的時候，先懷疑自己，再找到理由再次相信自己。對于真正優秀的產品和負責的PM，時間會給你答案。

希望時間也會給我答案，讓我知道我究竟適不適合走這條路，能在這條路上走多遠。

Cheer Up!!