## 答读者问｜这一次的输赢和这一生的输赢

> 读者 肆肆肆肆阿哥：决断前，找一个地方先小小的实践一下，试试水。别作死，把自己搭进去。获得反馈，在小小的试水中得到经验，学到知识。人的位置高低不同，试水时把自己搭进去的试水深度也不同。那么万老师，如果上级给了一个他看起来安全的试水深度，但是让我们去做时发现这个深度会把自己搭进去，那我们怎样拒绝？

> 万维钢谁做的决策，谁承担后果。职业道德是开飞机的得坐在飞机上，不过现在世风日下，搞投资的赚了钱跟着分奖金赔了钱不用负责任。好领导应该给手下背锅，不行的人让别人当炮灰。请告诉上级：have a skin in the game。

> 读者 刘艳华20720353这篇与麦兹伯格机构为林肯轿车做市场调研的理论相反，万老师这个如何理解？

> 读者 夏冬冬：看到文章的最后一句话瞬间想到，具备第一个素质“快速判断”的厉害的CEO一定是个意会高手啊。因为要在信息少于65%甚至更少的情况下做到快速判断，基本就是“意会”能力在发挥作用，就是他们用知识、经验以及对事物的敏感度综合发生作用。另一个角度来看，如果我们想要练习培养快速判断的能力，也可以利用之前万老师文章里讲到的意会工具箱里的武器？

> 万维钢问得好：）但是我们其实讲《意会》的时候就说过这个问题，请看《你用“算法”，我用“意会”》这篇文章中，就说了一段话 ——
> 如果要用算法解决这个问题，你大概就得不预设任何立场地设计很多款不同的车型，在各个国家做销售实验，看哪个车型好卖就批量生产哪个。但是这根本不可行 —— 车型变化的灵活度太大，你不可能测试五百种不同的车型，而且你根本没有时间和金钱去做这种实验。
> 关键就在于对新车型来说，可以测试的自由度实在太多了。实干家讲先试水再说，CEO 讲快速判断，但他们并不是胡乱判断，总要心里有个大致的方向，比如65%。正如夏冬冬所说，这65%的把握，恐怕很大程度上就是来自意会。

> 读者 一粒钟：今天的日课中的试水概念，让我联想到精益创业中的MVP，即最小化可行性产品。核心思想是通过做实验快速获得反馈，再决定接下来是否要投入更多资源去完善产品，甚至一开始产品有很多缺点也不要紧。因为过去一年所在的创业公司都奉行这套理论，所以在这里说一些我自己的体会：
> 1，战场的选择。因为在做试验时我们的目的是以最小的成本去试错，所以产品难免有各种各样的缺陷。这一点在商业上如果已选择的领域竞争对手很多，那么你的产品很可能很长时间都得不到消费者的关注，当然这从某种程度说明产品没有快速爆发的潜力。(没有快速爆发潜力的产品不代表后期不会带来收益)。所以选择战场，包括两个层面，一个是产品的切入点，另一个是早期使用者的选择。
> 2，制定对反馈的衡量指标。这点看起来很理所应当，但是真正执行起来却是很有难度的，尤其当我们追求的是在单位时间内尽可能多的做试验时。如果没有一个好的指标，很难确定哪个方向更好。
> 这里有一个我自己的疑惑，也希望可以得到万sir的解答：如果我们对产出的结果本身没有足够的认知或者不知道它到底是好是坏，如何去制定衡量的指标？但是没有衡量指标，我们也不好去判断各个试验的结果。感觉这是一个悖论，让我困惑许久。
> 3，最后就是我最想向万sir请教的问题，每次试错产出的结果其实与当时的环境有莫大的关系，在我看来就是变量，但当我们改变变量，结果就会变化，而我们每次跟上次不同的操作都是一次变量的变动，这样的情况下，试错产生的结果对我们之后的决策还有多大的意义呢？问题有点多，也是我一年来的思考了许久却没有结果的困惑，如果能得到万sir的解答就太好了，在此先感谢！

> 万维钢这是非常深入的思考。我并没有什么实战经验，只能纸上谈兵一番。
> 1，战场的选择，从科学实验角度，当然应该选择日后的目标市场，随机抽样。不过前期从推广角度考虑，先让有影响力的铁杆粉丝试用也是个办法 —— 可是我怀疑这一招被用得太多，反馈来的结果太容易被高估了。
> 2，对产品来说，最好的指标难道不就是销量吗？好评度也是个指标，但是不如消费者用钱表态值得信任。
> 3， 我理解这还是一个统计抽样的问题。一个产品在不同环境下的表现不一样，那最好还是随机抽样，多测试各种环境看综合表现。比如一个电影剧本，一二三四线各种文化程度的观众最好都测试一下。

> 读者 ayc：万老师，我觉得这篇文有bug啊。我知道，几乎所有管理文章都有bug，但是这篇我的直觉是好别扭…首先我觉得“好”CEO的这个概念很模糊。于是，我就去翻了一下hbr的原文，原文中“high-performing”的定义是“达到或者超过董事会和投资人的预期”。那我可不可以理解为“好”等同于“为董事会和投资人带来明显收益”，也就是公司业绩。然而，咱们“学区房”的那篇日课中说过，“CEO个人能力对公司影响有限”。那么用公司业绩来划分出“好”真的靠谱吗？其次，我注意到这是个2010年的研究，推测这些高管应该经历了2008的经济危机到如今缓慢的经济恢复，美国GDP的增长率现在是在2%徘徊。那么这里有两个问题。第一，低增长降低预期，这就导致“好”CEO可能并不那么“好”。第二，经济大环境属于business cycle的回复期，那么因此而来的业绩又有多少应该归功于CEO本人的英明神武？或者更严重的，那些被炒了的CEO，有多少是因为个人能力，而不是所在企业内部的不稳定和经济冲击？另外，我根据原文推测，这次调查是先把高管和CEO取样，用他们的背景职业信息和董事会和投资人对他们特点的评分建立数据库，做大数据分析。但是大数据分析自带bug，因为如果有足够的数据和纬度，那么你几乎可以人为建立联系。就是这些数据和“好CEO”的因果关系是值得进一步实验的。但是，我觉得这四个特点还是有价值的。“支持”我觉得有点水，因为给CEO评分的就是“支持”他的董事会。这可能是一项情感评分。因为没有数据对比说，CEO不被支持的决定导致了重大损失啊。但是，这起码说明，人际交往中，让别人觉得你很靠谱也很重视他就容易提高好感度。其他三点我觉得真的很有用。“判断”，与其说是快速决定，我觉得可能用“把握最佳时机”更好，“好CEO”会快速判断，而神级CEO知道什么时候该做判断，换而言之，在判断和未知信息之间做取舍；“适应”，这个是高级技能，特别“意会”，原文就用的“sense”，其实我觉得也有可能是清醒的CEO知道自己对公司现阶段影响有限；“可靠”，我总结就是“务实”。具体做法：“理清现状以知己”+“提供预期以知彼”+“每一个小目标的阶段性胜利”=“可靠的领导”。

> 万维钢CEO、包括总统的*业绩*的确不能完全说明问题，受经济周期影响很大。但是这个研究说的“performance”，并不单指经营业绩。研究者还特别强调，according to INTERVIEWS with board members and majority investors DEEPLY FAMILIAR with the CEO’s performance —— 他们并没有单看财务报表，而是已经做到了直接采访熟悉这个 CEO 表现的人，对于这样规模的研究来说，也算是可以了。
> 第二个问题，这个“支持”，研究者观察的并不是别人对这个 CEO 的支持度，而是这个 CEO 是否主动寻求别人的支持。是主观动作，而不是客观效果。

> 读者 客子鱼：现在很多中国所谓的“中产阶级”都在走移民这条路，万老师作为先行者，能否给一些建议，如何在移民浪潮中做出选择？

> 万维钢我的例子不具备可比性。我并不是“中产阶级移民”，我是个穷学生，带着父母给的两千美元只身来到美国，没有任何家庭负担，也没有“到美国之后该干什么”的疑惑。
> 但移民这样的决策的确适合使用“用别人预测自己”这个方法。第一步，跟自己*情况类似*的人移民之后怎样了。第二步，*对你来说*，有什么特殊之处。两国经济状况、环境差异、教育水平这些东西，是对所有人来说都一样的因素，我们更应该关心的是具体到自己，是个什么状况。比如移民之后的工作问题，每个人就非常不同。

> 读者 嘻嘻哈哈：但是如果我们真的很想做一件事，可能会专门找一些幸存者偏差来骗自己，就算不是全部，也可能是比较大部分。还有一种情况是如果身边没有例子，那么肯定就会去找一些认知度较高的例子，然后分析。这些例子可能就是幸存者偏差，那么这样的分析会有危害吗？

> 万维钢说得很好。如果你意识到可能会有幸存者偏差，那你就可能避免被它影响。上周我们专栏问读者，是否应该把每期的长度控制在音频10分钟之内，结果很多读者留言表示长点没关系。当时主编就跟我分析，这其中可能有幸存者偏差 —— 专门听音频、而且不喜欢长音频的读者可能没有留言，甚至可能根本就没看到这个问题。事实上，主编说，后台数据显示，10分钟的确是最受欢迎的长度。所以客观的数据真是特别重要。

> 读者 老家脆李：在做一件事的时候总是过高的估计自己的能力，每次都会出现两种传统文化的纠缠，是世上无难事只怕有心人，还是退一步海阔天空，而做决定又必须像医生一样在各项信息不是很完整的情况下，对于目前信息爆炸的时代，一个门类的知识穷其一生也掌握不了，我们应该怎样才不被时代所淘汰呢？

> 万维钢罗胖说，《我懂你的知识焦虑》：）不过现在知识实在太多的确是根本不可能全都掌握。
> 想要不被时代淘汰，我理解关键在于四个字：有恃无恐 。有所凭借就有安全感 —— 或者凭借本事，或者凭借财富，或者凭借跟某人的血缘关系，等等。凭借本事的话，最好能有一个“核心竞争力”，一个让你不可替代的东西。
> 我搞科研的时候，有几个老头子好几年内，在各种会议上作报告，讲的都是大同小异的一套。他并没有紧跟领域内所有最新进展，他并没有时刻更新自己的知识，可是那个东西是他搞出来的，只有他最懂，你不能不服还不能不理，所以他非常安全。

> 读者 赵建凯：万老师，面对商家“算法”，发起“反击”的消费者，是否只是少数？大部分人即使知道价格高一些，也觉得无所谓，不去计较那几个小钱。而商家，面对的以上不在乎小钱的消费者越多，越能赚钱，结果是否就是商家的“恒胜”呢？那些推出比价的网站或公司，最后是否会被诸如Amazon这样的公司收购掉，因为看中这些小公司手里虽不够海量但足够精确的消费者数据？

> 万维钢是只有少数消费者在反击，这给了商家钻空子的机会，但这少数人的反击，就已经构成了极大的威慑。如果商店定价太不像话，他们会抗议，然后我们就可能会跟着抗议。正所谓《只要有一小撮人玩真的》。
> 亚马逊是可以对比价网站施加影响，比如 Adblock Plus 现在就被很多网站抗议，还在搞什么“白名单”。可是你总不能一手遮天吧？允许一小撮人闹事，对大家的健康都有好处。

> 读者 雷塔：说到底，决策是一个困难的问题，不然怎么会有“颜巷陋，阮穷途”“阮籍猖狂，岂效穷途之哭”“无为在歧路，儿女共沾巾”古人也彷徨，也迷茫。而在我看到布莱恩的故事，在为他祝贺的同时我也知道有很多人即便按照科学的决策方法做出了选择，但是同样承受了失败的结果，概率是数字，但是个体面对的时候很有可能是灾难。助推决策的正确还需要一定得运气（在之前的精英日课讲过）。而当决策失败，该如何调整心态来接受？之前的日课也讲过，对小概率事件的接受度标志一个人的成熟度。道理都懂，可是该如何面对呢？

> 万维钢这个问题，我记得好像是丹尼尔·卡尼曼说过。你要想象人生并不是一锤子买卖，是由很多很多决策构成的。
> 举个例子，赌钱游戏。咱俩赌硬币正反面，如果是正面，我输给你150万元，如果是反面，你输给我100万元 —— 这个游戏你赌还是不赌呢？概率论告诉你应该赌，因为数学期望是正的25万元。但你可能不会赌，因为一旦输了，这个损失不好承受。
> 然后咱们换个玩法。正面，我输给你150元；反面，你输给我100元，而且咱们连玩1万次。那这回你当然要赌！数学期望还是25万元，但这一次你基本上一定会拿到差不多这么多钱。
> 真实生活，更像是第二种玩法。每一次都面临输的可能性，但是只要你坚持正确的选择，而且能承受小失败，那么从长期看来必定是赢。
> 所以答案就是想想长期。你在乎的不是这一次的输赢，而是这一生的输赢。你要的不是一次赌对，而是一个能够多次赌对的系统。

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