前段时间身边的一些朋友都在谈复盘，创新，之前他们都是顺风顺水过得悠哉悠哉，2019年的一场疫情对各行各业都产生了深远的影响，当然也包括我的这些朋友们。这段时间有点空，正好自己对复盘也比较感兴趣，闲来无事就思考下如何去做复盘。
一、效果好
这是大家最喜闻乐见的事情，毕竟大家都花了很多的时间、精力去做这么一件事情，肯定也是抱着比较高期望的，那么问题来了。
1. 怎么算好？
首先，需要定义清楚什么叫好，是数据指标上去了，还是用户口碑炸裂。
叫好不一定叫座，叫座不一定叫好，这是一个普遍的现象，比如某些电影，比如XX的付费超前点播。
好的标准是主观的，个人感觉能满足以下两项中的任意一项，均能算的上好。
满足预期很好理解，就是达成了目标，比如你预期上线之后能提升10%，结果提升了11%，那就可以称为好。
横向对比指的是和其他玩家进行对比，比如你们产品的新用户次日留存率在40%，同模式下其他产品只有35%，那这算做的比较好的了。
再往后就是灵魂拷问，能持续的好多久？
很多时候，只要上线点东西，告知下用户，或者做个活动，数据就会变好，这是必然的结果，问题在于这个事情本身有没有对用户后续的行为产生影响？
比如你上线了一个促销活动，短期内成交量暴涨，接下来的几周数据惨淡；这其实相当于让用户一次性进行消费，当月整体的营收有没有增加，不清楚。
记不得之前在哪里看到的一个小故事了，大致是一个人去买茶，老板每次都是免费送一些好茶，结果这个人买的茶叶，越来越贵。
很多电商或者订阅服务也都是类似的套路，我先免费送你点更好的东西，然后试用的这部分人中，终归有一部分人会完成转化，进而提升整体的LTV（用户生命周期价值）。
回到这个问题本身，就是你的这次调整，后续是能够一直好，是好了一段时间就稳定下来；还是过了一段时间就会恢复常态，甚至比常态更低。
2. 能不能更好？
既然效果表现的不错，那能不能更上一层楼？
我们做的很多事情都是需要有投入和产出的，投入资源、换取数据指标或者体验的提升。
刚开始可能稍微投入一些资源，就能取得不错的效果，但后面的提升肯定是越来越难的，这个时候就需要衡量投入产出比。
而能不能更好，也主要看这两点：一是天花板在哪里，二是投入产出比如何。
在此基础上，还是要持续性的关注用户的反馈；毕竟数据是偏理性的部分，而用户体验的感知，则是偏感性和主观的部分。
3. 好的原因是什么？
之前一次闲扯中，有个同事说之前做了XX功能，用户使用量占日活的30-40%云云，我没有搭话。
有个观点很伤人，但我们需要正视它，那就是很多时候我们做出来的东西效果好，不是因为我们很NB，而只是因为做的人恰好是我们。
比如作为电商产品PM的你，搭建了关联推荐模块，每天成交量有XX，这能说明什么，不好说。
如果市面上都没有这个模式，你开创性的提出来了，很厉害；
如果市面上有这个模式了，但别人都不看好，你看好，力排众议，而且把它搞成了，也很厉害；
如果这个模式已经很成熟了，大家都已经达成了共识，恰好安排给你去做了，那可能就需要问一下，如果换成另外一个人做，结果会如何？
由于历史无法重演，中间变量太多，而且也没有如果，所以就没办法证实，也没办法证伪。
但我们一定要警醒自己，反思是因为我们自身导致的效果好，还是仅仅只是因为做的人恰好是我们而已。
我们需要客观的看待效果好这件事，是用户需求找准了，还是解决方案更优了，有没有其他客观的因素？在这些影响的要素里面，哪个是最关键的要素？
4. 启发拓展
最后就是基于已经比较好的基础上，来看后续能继续做哪些事情。
是套路不错，可以复用，还是说由目前这一个需求能衍生出来其他的需求进行满足，比如点赞评论转发。
然后设置好下一个目标，继续下一次优化迭代。
二、效果不好
这是我们大家比较不愿意看到的事情，但却是无法避免的，我们能做的就是优化当前的东西，积累经验值，提升下一次决策的准确率。
产品基本都可以分为需求、生产和销售这几个环节，所以我想从这些环节中找找原因。
1. 需求
需求是我们在做的所有的事情的起点，是大厦的地基，地基没建好，后面的事情都很危险。
所以效果不好，我们需要先反思的就是我们是要解决的是什么人在什么场景下的什么问题？
那衍生出来的几个自我反思的问题就是：
用户群是谁？找准了么？
场景是什么？真的存在么？
要解决的问题是什么？真的需要去解决么？
2. 生产
生产环节就是基于上面要解决的问题，提供对应的解决方案，确定需求没问题才有讨论这个的必要。
首先需要看的是，是方案本身就不OK，还是在落地的过程中打了折扣。
方案本身不OK可能是方案不能解决用户的问题，或者是能部分解决，但创造的价值并不足以抵消掉用户的替换成本。（用户价值=新体验-旧体验-替换成本）
其次需要看的是方案是否与用户的认知相符，以及用户是否能感受到价值。
我们能看到的是我们想看到的东西，比如同样的一部电影，不同的人看到的东西是不一样的，这是由我们的个体差异导致的，与我们认知不相符的东西，我们会本能的进行过滤。
用户感知不到的价值=没有，用户没有耐心去钻研，你也不会有机会去挽回用户，就这么简单。
3. 销售
可能上面的需求和生产环节都做好了，最终效果可能还是不好，这个时候就需要在销售环节找找原因了。
首先需要看的是东西本身是否足够醒目，是否能够吸引人的注意力，不然后续的事情就无从谈起；
其次需要看的是吸引过来的用户，给Ta展示的东西是不是Ta想要的，Ta能不能快速的感受到价值；
最后在Ta决定行动的时候，是否是门槛太高，又或者是路径太长，比较难快速感受到价值。
前两点是正向的刺激，促使用户产生行动的动力；最后一点是反向的刺激，产生阻力，把用户往回拉，我们要做的就是增强动力，减少阻力。
可能这些都做的挺好，但量级一直上不去，这个时候就需要找上级入口和推广的原因了（也可能是需求规模本身的问题）。
是不是入口太深了，用户根本注意不到，然后就找不到，所以用户量一直很小？
推广的人群是否匹配？对应的素材，推广的场景、形式，文案是否有问题？
相信经过这样一番排查下来，肯定能找到一些蛛丝马迹的。
三、另外
做了一些项目之后，对于一些表现好或者不好的项目都会有一些经验的积累，这个时候就可以尝试着总结共性和差异性了。
共性是为了总结和复制规律，差异性是为了明确已有经验的适用边界。
最后，简单总结下本文：
效果好：
效果不好：
需求：用户、场景、问题是否真实存在；
生产：方案是否有问题，用户能否感知到价值；
销售：正向和反向的刺激，入口和推广。