我与数据相爱相杀

写于2015.2

由于最近学习生活里发生的种种憋屈事件，今天我要对数据驱动研发唱唱反调。

在游戏行业若说到数据驱动，先驱者/死忠粉（死在沙滩上的）大概就是Zynga了。作为早期的Facebook平台web游戏的一线开发商，Zynga对于数据的依赖在业界人尽皆知，这两年不断地衰落也是有目共睹。然而若说Zynga业绩的下滑普遍被认为是由于Facebook平台游戏整体的衰败，同样作为大CP的King却在mobile平台上依然叱咤风云。圈内知名评论都说衰败是因为多次战略决策性错误，但对数据过于依赖也成为被人诟病的重点。

事实上，一年多以前在2K Games China工作的那段时间，无论是作为研发团队的VCC工作室还是作为运营团队的腾讯上分，也几乎在执行完全数据驱动的研发和运营工作，也是我头一遭接触这样的研发方式。研发团队的技术能力和对于这种细分市场产品的设计能力固然很强，然而在这种策略下，数据报表权限却很奇怪的与各种权限和职级挂钩，作为一线打工妹想看完整数据，即使是自己从头到尾负责功能的数据？对不起，没门。听说腾讯内部研发和运营撕起来是这样的“你看你们研发做的功能数据多烂！”“你看我们运营做的活动数据多好！”，这也基本可以代表当时和腾讯的童鞋们合作时我内心的感受，你就给我看个不知道用什么方法做的数据分析结果我接受不能啊。Producer一句“新功能上线收益不好/开场数不高”这种孤立的毫无说服力的数据，想改设计都无从下手的无力感油然而生。当然，除此之外，我一直以来也对这种纯数据驱动的产品策略持极度怀疑态度，直到来了美帝开始找PM的实习——原来几乎所有大小互联网公司全都是数据为王数据说话！我觉得我的世界观，价值观和产品观都受到了挑战……

若说老东家对我的影响，除了项目组里每个人对我言(hao)传(wu)身(jie)教(cao)的教导以外，与国内大部分游戏研发公司完全不同的地方在于独特的研运一体，研发策划自己做运营、商业化、开运营活动、定装备是一块钱还是一万块钱，我真是爱死了这种自由自在的开(keng)发(qian)环境。组里几乎个人都有数据系统的权限，大家有事没事就看看数据，讨论吐槽一下数据，却除了“最近日收益好低我们做新功能/开活动吧”几乎很少完全依赖风吹草动的数据做决策。那我们依赖什么做决策呢？我们根据什么决定要不要优化功能呢？其实我想，大概就是一种对产品的感觉。并不是说团队完全不在意数据，若发生单服活跃IP突然跌了50%这种事件当然很紧张，但是对于新功能上线之后日活跃掉了2%或者这个月新区人数少了10%这种事件，真的好像不太敏感。不敏感的原因是，MMORPG这个产品太复杂了，对于人性的依赖远大于所谓按照正常逻辑能够得到的结果。数据能看到整体的趋势，却永远无法对于具体的问题给出正确的解答。在那个时候，我也会看数据验证自己的决定，给自己信心，如今想起来倒是不如依赖自己对于产品的理解，对于用户习惯的熟悉以及对于自己的信心。整个团队对于数据的依赖容易造成对潜在问题的忽视和顾此失彼的潜在风险。就像是高三时候的月考成绩，这个月化学突然少了10分不代表下个月就应该全力学化学，这么做的结果很可能是下个月化学正常了，却不是因为努力学习，而语数外却因为没有被重视各科少了10分。用两个迭代换来20%的整体负效果，再没有性价比更低的事情了。

这个问题同样在真正用统计方法做分析数据的时候，依然困扰着我。这学期开学到现在两门课，外加一个研究项目都在搞定量分析，数据好不好都要拉到SPSS里溜一圈，做个显著性再做个后因分析，这个样本就得出了十分奇葩的结果。很显然，这种在自然科学和工业生产里用因子设计比照实验收集到的数据和分析，放在社会人文研究里，除了看似貌美和有说服力的结果外，已经渐渐不适用了。我们组有个在传媒学院的外部合作实验室，也做人机交互却用完全不同的研究方法。对方的每个项目全都是因子设计实验，少则2*2，多则3*3*3，然而转化率低真的是因为增加了风险提示吗？不是因为风险提示是圆形吗？不是因为提示框是令人恶心的屎黄色吗？回到我自己的项目中，为一个实时视频会议系统制定一套能够提高可用性的设计法则，如果法则有10条我要一条条控制变量吗？如果数据不好的原因，不是因为新增加的功能，而是因为新老功能合并发生的反应怎么办？越是复杂的产品，越无法用整体数据去决定单一功能的效果。若说数据体现的是痛点，真正为产品加分让用户买单的却应该是痒点。而痒点，应该是通过对产品与用户的理解，因为移情和共鸣对用户的体验感同身受，加上产品设计者本身的特质和风格，以及对这个世界和人生的阅历，才能做出真正“有情怀”的产品。

如果产品设计真的如此，那么多的理论、知识和工具，课程的培养，项目的训练能够提供这些能力吗？我想，大概不行。对我来讲，在积累经历之后来学习这些东西，是为了能让自己更好地融会贯通自己的经验和方法再加加缺少的技能点。但是这种培养，却能够为行业培养生产力。学习一个产品完整的设计流程，学习用户体验的设计流程，学习界面和产品设计的最佳实践，训练其中每个环节所需要的工具和技能，掌握分析方法和软件应用，已经足够在已经知道项目需求和负责人期待的情况下交出合格的作业。就像design thinking所倡导的，即使你没有天生的创造力，即使你不是设计天才，没关系，这些能力是可以培养的。然而真正能够培养产品能力的，我想应该是热爱生活。因为想在游戏世界里能更好地快意恩仇，所以为用户提供更爽快的PK体验，让键位更顺手界面更友好职业更均衡。绝不因为最近擂台开场下降了10%就把打擂的价格降低来提高付费率，也不会根据“最佳实践”开放更多地多人跨服竞技场占用更多资源，让用户迷失在主线体验之外。因为想让用户乐于记录自己的旅程，所以做出最可爱简单方便的游记应用，好像随身携带的游记笔记本创造着属于自己的绝佳个性化记事。绝不因为用户上传量在竞品更新迭代后降低了5%就马上烧钱发工资给提供游记的用户，也不会根据对方那个看似“用来提高留存率”的功能就完全照搬，千万应用都是一张脸。这样积累对产品对用户的理解很慢，热爱生活观察生活思考每一个痒点很难，至少对我而言在一个产品呆了三年才觉得渐渐入门，远不如看数据那么简单直接粗暴，用好看的分析报告在老大面前露脸机会那么高，却一路走来对于产品的理解渐渐变得平和，不轻易否定别人的设计，也不怀疑自己的决定，相信自己也相信用户，为产品感动也让用户感动。

最后，对于数据驱动的极度依赖，我想有以下几个原因：

1. 在功能简单，功能点较少的产品早起，数据能够更好地帮助确定迭代开发方向。

2. 在这个急功近利的时代，一款产品能不能活下来等不到产品经理与产品琴瑟和鸣的那天，只好及时行乐数据说话。

3. 人们对产品经理的价值和工作方式理解有误，认为感性的决定不如客观数据可靠，无视产品经理个人风格对产品的极大影响。

4. 美国人整体理科差，所以对于会编程会数学的人，尤其是这样的美国人觉得特别厉害……这条是纯吐槽。

5. 其实研发团队永远不会告诉外人成功的秘诀和如何拥抱自己的产品，于是他们能告诉别人的只有“数据的变化”导致设计的变化。

6. 对类似于游戏设计和产品设计这种职业，大部分HR和面试官的面试能力低于预期，无法像软件工程师现场考写代码或是美术现场考出图，只能用这种客观信息处理能力或是直接用工作年限来衡量候选人的能力。

但也不是说数据完全无用，我能想到的让数据更有用的方法：

1. 早期靠数据，后期靠理解，用宏观数据把握整体开发策略而非单一功能的迭代优化方式。

2. 全员拥抱数据开放数据权限，每个人都能看到数据的时候，数据就不再是神秘的高高在上的决定因素了。

3. 熟悉同事负责的功能，对产品整体的了解能让PM自然知道是哪些原因在一起作用造成了数据的变化。

4. 比起数据，更热爱用户，想尽办法与用户直面交流，听到不一样的声音。

5. 看到数据的时候，先怀疑自己，再找到理由再次相信自己。对于真正优秀的产品和负责的PM，时间会给你答案。

希望时间也会给我答案，让我知道我究竟适不适合走这条路，能在这条路上走多远。

Cheer Up!!