1.2矽谷居然流行故意讓產品難用
本節關鍵詞：感知價值、努力錯覺、不流暢度、峰值終值
產品體驗快了還不好
我們在做互聯網產品的時候，無論是一個網頁端產品還是移動端App，都默認整個體驗應該是愈快、愈流暢愈好。所以，我們工程師夜以繼日地工作以提升軟體速度和各項工程指標，設計師和產品經理也努力優化產品流程，省略各種不需要的交互體驗。
但是，在某些時候，過於快速和流暢的體驗可能並不能提高用戶滿意度，反而會讓用戶感覺不爽。我們先從2011年由哈佛商學院學者萊恩・伯爾（Ryan Buell）和麥可・諾頓（Michael Norton）發表在《管理科學》（Management Science）期刊上的著名研究論文《努力錯覺》（The Labor Illusion）說起。
2010年前後，行動網路剛普及，甚至3G技術也才剛剛興起。那時候，大家使用的主要是電腦端的網頁產品，而且因為演算法和很多基礎架構都還沒有像今天這樣完善，產品的運算速度普遍較慢。哈佛大學商學院就進行了一個實驗，想瞭解一下用戶對產品運行速度的感知情況。他們設計了下面這個實驗。
他們虛構了一個機票線上預訂平台Travel Finder，邀請受試者使用。他們把受試者分成了兩組。當受試者點擊「搜尋」按鈕之後，用戶會根據自己所在實驗組的不同，進而得到不同的軟體回應時間。一組用戶會立即看到航班結果，而另一組用戶，則強制有一定的延遲，如故意延遲10秒、20秒等，之後再顯示搜尋結果。其他所有的用戶體驗細節、操作介面等都完全一致，唯一的實驗變量，就是程式的回應時間。
在實驗結束後，他們會要求受試用戶對剛剛的整個過程給出一個分數。滿分為7分，感覺用戶體驗良好，則給分較高；反之，則給分較低。實驗結果如下。
如果頁面的響應時間過長，如60秒，評分會降低很多。這一點非常符合們的預期，畢竟等了這麼久，肯定會煩躁不安，整個用戶體驗就會下降。
但是，令人不解的是，如果給予「適當」的回應延遲，用戶體驗的評分居然會升高！比如故意延遲10秒，用戶評分居然提升了2%。不要覺得這個2%很少，因為這個分數別說升高，就算是沒有降低，都已經足夠讓人驚訝和顛覆認知。
哈佛大學在對這些受試者走訪以後，才知道了用戶的想法。原來，他們覺得，如果搜尋結果立刻展示出來，好像系統在騙他們。因為根據人們的認知，進行這麼複雜的全網搜索，還是需要一定時間的。
Uber：對，我們是故意讓它難用的
優步（Uber）公司早年間有一個著名的案例，它因為體驗過於流暢，引發大量不滿和投訴。
Uber當年剛剛推出的時候，創新地提出了一個概念叫作尖峰價格（Surge Price）。對於這個概念，現在的你應該早就能夠理解了。這個跟滴滴的「動態調價」是一樣的，就是經濟學最基本的供需曲線的體現。可是，這個服務模式在Uber剛剛上線的時候，很多人並不知道。
在Uber上市早期，他們在用戶中廣泛宣傳的產品核心是「一鍵叫車」（One Tap To Ride），也就是叫車體驗非常流暢，愈快愈好。所以他們的產品設計就要簡潔、流暢，多餘的步驟一律都要省略。所以在叫車的時候，即使是在尖峰時段，Uber也依然是一鍵叫車。即使出現了價格飆升，他們也不會多做提示，僅僅在網頁頭版（above the fold）標注翻倍金額。
因為叫車體驗太流暢了，很多用戶壓根兒沒有注意價格提升了，直到下車扣款時才發現。雖然這個尖峰價格警告在用戶等車的時候已然顯示，可是用戶就是看不見。這給早期的Uber帶來了非常大的公關壓力。比較著名的例子是，2013年紐約暴雪，Uber價格上漲到8.3倍，好多人急著回家都沒注意加價，到家一看，「20分鐘的車程居然收了500美元！」每逢大型節日活動都是Uber的公關危機。
Uber被很多用戶指責是「騙子」公司，收黑心錢。要知道，對於一般的初創公司，這樣的評論十分危險。
很快Uber就做出了調整，他們推出了下面這一版方案。當出現尖峰價格狀態的時候，Uber不再是「一鍵」叫車，而是「兩鍵」。當用戶在頭版點擊了「叫車」按鈕之後，系統自動額外彈出一頁明顯的加價訊息讓用戶確認。
但是，這個設計上線之後，抱怨聲還是沒有減少，依然有很多人沒有注意到加價。因為文字太多，金額數字又很小。你想，那些晚上剛從酒吧出來的人，如果喝醉了，文字根本就看不懂。而且，很多用戶以為這就是一個普通的用戶協議，看都沒看就點擊「ok」按鈕了。
沒辦法，Uber又回去更改體驗流程，最終變成了這樣，堪稱忍無可忍的殺手鐧。Uber不僅會導入額外的訊息確認頁面，同時那個翻倍的數字也變得非常醒目，顏色和字體大小都非常明顯。而且關鍵的是，它居然還要讓用戶手動地輸入一遍這個倍數，這簡直是「喪心病狂」。
終於，公關問題解決了。Uber故意讓產品體驗流程變差，卻成功地教育了用戶，化解了危機。其實，矽谷現在有這樣一個概念，叫產品的「不流暢度」（Disfluency）。「讓產品流程變差」就是增加產品的「不流暢度」。
行為經濟學家施洛莫・貝納齊（Shlomo Benartzi）進行了大量的研究，在2017年出版的圖書《螢幕陷阱》（The Smarter Screen）中指出，用戶對產品的「重視程度」和「不流暢度」，呈「倒U形曲線關係」，如下圖所示。
也就是說，太流暢和太複雜的體驗都會喪失用戶的重視。
另外，研究還指出，愈流暢的體驗，愈方便用戶理解，但用戶也愈容易遺忘。這其實符合人類的記憶機制和遺忘規律。
回想一下自己，你是不是這樣，聽了好多音檔課程，當時在聽的時候，覺得理解得好透徹，可是聽過之後，就幾乎忘光了。這背後的一個原因就是，「聽」是比「閱讀」更流暢的一種體驗，所以更容易讓人遺忘。
這可能是因為人都不太珍惜輕易能獲得的東西吧。你看，經常出現很多男生去追同一個女生，這可能是因為「難追」才有意思，太好追了反而沒成就感了。
看了Uber的例子，在產品當中怎樣利用「不流暢性」呢？在你想讓用戶注意的情況下導入。
例如，你的團隊負責一個借款App，為增加借款人的「敬畏心」，讓他及時還款，可以把貸款的流程設計得略微複雜些，可以用額外的視窗來向借款人提醒——「借款期90天，逾期不還，拿磚頭砸你們家玻璃喲！」當然了，這一定會伴隨著中間用戶流失率的提升，但是你們篩選掉了一些不還款的「高風險」用戶，整體看來，未嘗不是一種收益呀。
對了，這裡還要指出，人是會改變的。也就是說，2011年的時候讓用戶等待10秒，跟2019年讓用戶等待10秒，效果是完全不一樣的。上面的例子，僅做參考，平時工作時還要根據情況適時應對。
2.1我剛工作就出醜，只因不懂統計學
本節關鍵詞：統計偏差（statistical bias）
從一件糗事說起
話說，當年我剛畢業開始工作的時候，總覺得作為一名軟體工程師，只要做好程式設計（programming）工作就萬事大吉了。可是，我工作出的第一個大醜，卻不是因為程式設計技術不行，而是不懂統計學鬧出的笑話。下面，我就把這個故事分享給你。
那時，我剛剛畢業。進入矽谷工作兩個月後，我人生中第一個重大專案終於完成了。這天傍晚下班前，我們決定向全球發布這個新功能。新功能上線後，效果真的非常不錯，我們可以清晰地可以看到各項指標瘋狂上漲，短短幾個小時，就已經達到了我們對這個季度的業務預期。於是，我就開心得早早回家慶祝了。
第二天早上到公司，我發現，我們團隊辦公桌旁邊牆上掛的數據大螢幕居然壞了——因為數據太好，讓顯示系統崩潰了。我暗自笑笑，悠閒地去吃了個全套英式早餐，之後，優雅地邊喝茶邊發了內部捷報——新產品上線，12小時打破歷史紀錄。
然後，就是各種人故意路過我的辦公桌，給我打招呼恭喜。畢竟，一個剛入職的畢業生，能在兩個月內能取得這樣的成績十分難得。很快，到下班時間了，當我即將歡快地唱起《難忘今宵》並闔上電腦離開的時候，突然，產品經理給我發訊息——「又是祝賀的消息吧？」我想，「哎，年少成名真的好煩。」——可我定睛一看，這是一個新建的工作群組，群組名稱是「事故調查」，我一下就懵了。
打開群聊一看：「Han，你的產品，出事了。」我的第一個反應就是：啥？不對，不可能，我不信！因為，我可是監測了一天回測數據，全都正常啊！我當然不可能就這樣接受這個消息，畢竟，捷報我都發了，現在有問題，真的是啪啪打臉啊！
但是，事實果然如此：客服部門收到大量用戶投訴，一大部分用戶的App無法正常使用了。透過事故運行記錄分析，確實是因為我寫的那部分程式碼出了問題。我只能緊急地把新產品下線，灰溜溜地低下了頭。這時，我再看同事的目光，隱隱覺得他們的眼神裡流露著嘲笑和諷刺。
哎，工作以後第一次炫耀，就這麼失敗了，以出醜告終。
出了事，就要調查原因。可是，我自己搞了好幾天都沒什麽進展。因為真的是，所有傳回來的數據都表示，用戶沒有任何異常呀！這幾乎是一個悖論：數據顯示沒問題，但是用戶就是會投訴有問題。
肯定是哪裡出錯了。
直到有一天我去公司的咖啡廳，和同事Tommy閒聊。他問起我的近況，我就說了這件事。之後，Tommy語重心長地跟我說：「Han，你聽說過倖存者偏差嗎？」
倖存者偏差
Tommy跟我說，在第二次世界大戰的時候，英國空軍為了減少傷亡，分析了所有飛回來的戰鬥機的中彈統計，如下圖所示。
人們發現，安全回來的戰鬥機，都是機翼上彈痕多，而機頭和機身的彈痕分布都不明顯。因此，大家普遍都覺得，為了加固飛機，應該重點關注機翼位置。這時，一個統計學教授亞伯拉罕・沃爾德（Abraham Wald）卻說，不對，最應該加強的部分，不應該是有很多彈痕的地方，而應該是機頭和機身。因為一旦機頭和機身中彈，整個飛機會損壞嚴重而被擊落，根本就沒有機會飛回來。
聽完之後，我靈光乍現，趕緊回去重新調查我的事故。
最終發現，原來，只有對於那些沒問題的用戶，產品數據才會被成功傳回來，系統才有記錄。而對於那些App有問題的用戶，因為App會直接閃退，相關的數據回傳程式碼不會運行，因此我們後台根本沒有得到任何回傳數據！其實，它們就是那些被提前擊落的戰機啊！所以，這才造成了後端檢測數據一切正常的假象。
「倖存者偏差」（survivorship bias）是一個典型的統計學「統計偏差」概念，也是一個可以在生活中廣泛應用的原理，也可以被理解成「沉默的大多數」理論。其實質就是，在進行統計分析的時候，人們忽略了樣本的隨機性和全面性而造成了錯誤。因為人們只對部分人做了分析，從而得出了錯誤的結論。而在真實生活和工作中，往往就是因為一部人沒有發聲，或者不能發聲，從而讓倖存者偏差更容易產生，我們一定要多多注意。
例如「讀書無用論」經常充斥在咱們耳邊。經常有人會說「讀書有什麽用，你看誰誰誰，連小學都沒畢業，不還是成功了。」其實，絕大部分失敗者，因為並沒有被媒體報導，而自己又沒有能力發聲被公眾注意，就等於被迫選擇了沉默，最終大眾並沒有辦法知道。如果能夠得到完整數據，並計算確切的比例，我們可以發現，那些獲得高學歷的人，其實成功的機率更大。
還有，「飛機太不安全了，一天天總出事故」也是錯的。飛機是目前人類發明的最安全的交通工具，只不過是因為大部分空難都會被報導，讓你知道了，所以你覺得飛機出事的機率很高。而其他的如汽車等交通工具的事故，大多數並沒有被報導，因此就有了誤解。
另外，身邊還會經常出現這種現象：一部電影在影評網站上得分很差，可是周圍朋友對其評價還不錯。其實這同上面說的是一樣的道理。因為覺得電影「還能看得過去」的人，並不會在影評網站發表評論，反而是那些覺得電影很差的人，會怒氣沖沖地到網站上打上很低的分數。
再如，「愛笑的女生運氣都不會差」，其實，運氣差的話根本笑不出來。還有，「為什麽爸媽不挑食」，因為他們在買菜的時候，都已經挑過了。
3.1你們Netflix的人，說話都這麼直接嗎？
本節關鍵詞：高自由度
從雅虎到Netflix的不適應
我先來給你講一個矽谷員工跳槽的故事。
2017年6月，在矽谷屹立22年的老店雅虎，被威訊（Verizon）以45億美元收購。1995年成立的雅虎（Yahoo）作為互聯網先驅，曾經叱吒全球互聯網行業。它以搜索引擎起家，曾經和谷歌二分天下，市值一度超過1000億美元。它還為整個互聯網貢獻了免費服務的「盈利模式」——對用戶免費，向商家收費，利用廣告賺錢。這一模式，直接影響了後來的兩大矽谷互聯網巨頭，谷歌和Facebook：直到2018年末，這兩家公司的最大營收來源依然是廣告業務。
除了沒有趕上行動互聯網以及業務布局失敗，這家老店和其他矽谷一線科技企業文化間的不同，可能也是它倒下的原因之一。艾瑞克・柯爾森（Eric Colson）曾經在雅虎負責一個數據分析團隊，在他跳槽到串流媒體巨頭Netflix後，文化的衝擊讓他一時難以適應。
柯爾森在加入Netflix後，很快就發現了兩家企業文化的不同。例如，竟然有底層員工直接在會議上批評他，跟他提出意見：「艾瑞克，你的溝通能力不行，說了半天也沒說到重點。」這種直接的溝通方式一下子讓柯爾森心裡不爽：「哦？我對你們也一堆意見呢！」要知道，他在雅虎的時候，為了照顧底下人的感受，常常要非常迂迴地說事情，自己還曾經為下屬的錯誤買單。
後來，他才知道，原來這麼開誠布公的說話方式，就是Netflix的文化之一。員工之間，上級和下屬之間，坦誠相待非常重要。當面提出問題，當面「挑骨頭」，而不是背後跟別人煽風點火，才是最有效果、成本最低的溝通方式。同時，這也能有效避免辦公室政治。在學會了這一條文化上的不同之後，柯爾森很快地就在3年以內，從普通員工晉升到了數據與工程副總裁的位置。
對於Netflix，有些朋友可能不瞭解。可能僅僅以為它是一家美劇出品公司，因為2013年它製作的一部《紙牌屋》（House of Cards）紅遍全球，也成功闖入大眾視野。
其實，它可是來自矽谷的全球頂尖現代互聯網企業。僅在2018年就頻繁登上《經濟學人》（The Economist）雜誌封面。美國股票市場將它和其他四家高市值的美國互聯網企業，合稱為FAANG（F代表Facebook，兩個A分別代表亞馬遜和蘋果，N就代表Netflix，G代表谷歌）。2018年，Netflix的市值曾觸頂超過1500億美元，一度超越老牌美國內容巨頭迪士尼公司。它還購買《白夜追凶》版權，創造了外國線上媒體平台購買中國網劇版權的先河。
Netflix是全球頂尖的線上串流媒體平台，中國以它為標竿的公司就是愛奇藝、騰訊視頻和優酷。但是，它和中國影片影音平台的盈利手段又有很多不同。中國的影音媒體通常有兩種盈利模式，也就是付費用戶（Subscription Video On Demand，SVOD）和廣告（Advertising Video On Demand，AVOD）。但是Netflix則僅僅使用付費訂閱模式。截至2018年第三季度末，Netflix的全球會員數量已經達到了1.37億，位居全球影音訂閱類平台第一。
為什麽Netflix能有這麼強大的戰鬥力？按照Netflix前人力資源總監帕蒂・麥克科德（Patty McCord）在她出版的《給力》（Powerful）圖書中的介紹，Netflix是用21世紀的企業文化在戰鬥，他們完全擺脫了整個20世紀發展起來的、煩人且複雜的管人系統。Netflix希望它的員工能夠上來挑戰領導，無拘無束地提出反駁意見，也希望領導層能以身作則，積極面對挑戰，持續溝通。這樣，才能讓整個組織運轉高效、驅動靈活。
我覺得，鼓勵員工發表自己的觀點，就是讓有創意的想法能夠有機會得以實施。這裡，介紹一個有名的案例。直到今天，很多互聯網平台發布網劇，依然會像傳統電視劇那樣採取「週播」的方式。例如，一個週末播出兩集，而會員可以多看幾集。但是，Netflix從《紙牌屋》開始就開創了一次性撥出一整季的創新策略，目的就是為了讓用戶爽。當然，這必然會對會員留存數據有一定的影響，可能很多人看完節目以後就退訂了。但是，這也正向刺激了公司持續不斷地生產新的優質原創內容。這個「一次性播放一季」的想法，最初就是一個基層員工提出來的，最終被CEO直接採納，並延續至今。
為了激勵大家能夠勇於表達自己的觀點，Netflix還鼓勵員工經常在開會的時候做一項練習，叫作「開始，停止和繼續」（Start, Stop and Continue）。這可以在一對一的會議中進行：一個人對另外一個人這段時間的工作表現進行總結，告訴這個人哪裡做得好應該繼續，哪裡做得不好應該停止，還有哪些事情之前沒有做，現在可以做了。這個練習也可以在團隊會議中進行，總結對象就是整個團隊近期的業務表現。
當然，我在這裡一定要指出的是，「說話直接」並不等於不講究溝通的方式方法，而是在強調說話的內容要切中問題和要害。至於流行於矽谷的具體溝通技巧，我將會在本書第五章詳細介紹。
其實，Netflix代表了整個矽谷的最新科技行業企業文化，上面提到的開放式溝通也被其他矽谷企業所推崇。早在2009年，Netflix的CEO里德・哈斯廷斯（Reed Hastings）就把企業文化和架構的總結以PPT的形式放在了網上公布。最終，這份被人們稱為「矽谷重要文件」的閱讀和下載量竟然突破了1500萬次。雖然Netflix的企業文化有著它對於串流媒體行業運作的獨特部分，但是其整體思想，依然是整個矽谷互聯網企業所廣泛推崇的。總結起來就是給員工足夠的自由，包括給上級隨時指出問題的自由。
本節關鍵詞：感知價值、努力錯覺、不流暢度、峰值終值
產品體驗快了還不好
我們在做互聯網產品的時候，無論是一個網頁端產品還是移動端App，都默認整個體驗應該是愈快、愈流暢愈好。所以，我們工程師夜以繼日地工作以提升軟體速度和各項工程指標，設計師和產品經理也努力優化產品流程，省略各種不需要的交互體驗。
但是，在某些時候，過於快速和流暢的體驗可能並不能提高用戶滿意度，反而會讓用戶感覺不爽。我們先從2011年由哈佛商學院學者萊恩・伯爾（Ryan Buell）和麥可・諾頓（Michael Norton）發表在《管理科學》（Management Science）期刊上的著名研究論文《努力錯覺》（The Labor Illusion）說起。
2010年前後，行動網路剛普及，甚至3G技術也才剛剛興起。那時候，大家使用的主要是電腦端的網頁產品，而且因為演算法和很多基礎架構都還沒有像今天這樣完善，產品的運算速度普遍較慢。哈佛大學商學院就進行了一個實驗，想瞭解一下用戶對產品運行速度的感知情況。他們設計了下面這個實驗。
他們虛構了一個機票線上預訂平台Travel Finder，邀請受試者使用。他們把受試者分成了兩組。當受試者點擊「搜尋」按鈕之後，用戶會根據自己所在實驗組的不同，進而得到不同的軟體回應時間。一組用戶會立即看到航班結果，而另一組用戶，則強制有一定的延遲，如故意延遲10秒、20秒等，之後再顯示搜尋結果。其他所有的用戶體驗細節、操作介面等都完全一致，唯一的實驗變量，就是程式的回應時間。
在實驗結束後，他們會要求受試用戶對剛剛的整個過程給出一個分數。滿分為7分，感覺用戶體驗良好，則給分較高；反之，則給分較低。實驗結果如下。
如果頁面的響應時間過長，如60秒，評分會降低很多。這一點非常符合們的預期，畢竟等了這麼久，肯定會煩躁不安，整個用戶體驗就會下降。
但是，令人不解的是，如果給予「適當」的回應延遲，用戶體驗的評分居然會升高！比如故意延遲10秒，用戶評分居然提升了2%。不要覺得這個2%很少，因為這個分數別說升高，就算是沒有降低，都已經足夠讓人驚訝和顛覆認知。
哈佛大學在對這些受試者走訪以後，才知道了用戶的想法。原來，他們覺得，如果搜尋結果立刻展示出來，好像系統在騙他們。因為根據人們的認知，進行這麼複雜的全網搜索，還是需要一定時間的。
Uber：對，我們是故意讓它難用的
優步（Uber）公司早年間有一個著名的案例，它因為體驗過於流暢，引發大量不滿和投訴。
Uber當年剛剛推出的時候，創新地提出了一個概念叫作尖峰價格（Surge Price）。對於這個概念，現在的你應該早就能夠理解了。這個跟滴滴的「動態調價」是一樣的，就是經濟學最基本的供需曲線的體現。可是，這個服務模式在Uber剛剛上線的時候，很多人並不知道。
在Uber上市早期，他們在用戶中廣泛宣傳的產品核心是「一鍵叫車」（One Tap To Ride），也就是叫車體驗非常流暢，愈快愈好。所以他們的產品設計就要簡潔、流暢，多餘的步驟一律都要省略。所以在叫車的時候，即使是在尖峰時段，Uber也依然是一鍵叫車。即使出現了價格飆升，他們也不會多做提示，僅僅在網頁頭版（above the fold）標注翻倍金額。
因為叫車體驗太流暢了，很多用戶壓根兒沒有注意價格提升了，直到下車扣款時才發現。雖然這個尖峰價格警告在用戶等車的時候已然顯示，可是用戶就是看不見。這給早期的Uber帶來了非常大的公關壓力。比較著名的例子是，2013年紐約暴雪，Uber價格上漲到8.3倍，好多人急著回家都沒注意加價，到家一看，「20分鐘的車程居然收了500美元！」每逢大型節日活動都是Uber的公關危機。
Uber被很多用戶指責是「騙子」公司，收黑心錢。要知道，對於一般的初創公司，這樣的評論十分危險。
很快Uber就做出了調整，他們推出了下面這一版方案。當出現尖峰價格狀態的時候，Uber不再是「一鍵」叫車，而是「兩鍵」。當用戶在頭版點擊了「叫車」按鈕之後，系統自動額外彈出一頁明顯的加價訊息讓用戶確認。
但是，這個設計上線之後，抱怨聲還是沒有減少，依然有很多人沒有注意到加價。因為文字太多，金額數字又很小。你想，那些晚上剛從酒吧出來的人，如果喝醉了，文字根本就看不懂。而且，很多用戶以為這就是一個普通的用戶協議，看都沒看就點擊「ok」按鈕了。
沒辦法，Uber又回去更改體驗流程，最終變成了這樣，堪稱忍無可忍的殺手鐧。Uber不僅會導入額外的訊息確認頁面，同時那個翻倍的數字也變得非常醒目，顏色和字體大小都非常明顯。而且關鍵的是，它居然還要讓用戶手動地輸入一遍這個倍數，這簡直是「喪心病狂」。
終於，公關問題解決了。Uber故意讓產品體驗流程變差，卻成功地教育了用戶，化解了危機。其實，矽谷現在有這樣一個概念，叫產品的「不流暢度」（Disfluency）。「讓產品流程變差」就是增加產品的「不流暢度」。
行為經濟學家施洛莫・貝納齊（Shlomo Benartzi）進行了大量的研究，在2017年出版的圖書《螢幕陷阱》（The Smarter Screen）中指出，用戶對產品的「重視程度」和「不流暢度」，呈「倒U形曲線關係」，如下圖所示。
也就是說，太流暢和太複雜的體驗都會喪失用戶的重視。
另外，研究還指出，愈流暢的體驗，愈方便用戶理解，但用戶也愈容易遺忘。這其實符合人類的記憶機制和遺忘規律。
回想一下自己，你是不是這樣，聽了好多音檔課程，當時在聽的時候，覺得理解得好透徹，可是聽過之後，就幾乎忘光了。這背後的一個原因就是，「聽」是比「閱讀」更流暢的一種體驗，所以更容易讓人遺忘。
這可能是因為人都不太珍惜輕易能獲得的東西吧。你看，經常出現很多男生去追同一個女生，這可能是因為「難追」才有意思，太好追了反而沒成就感了。
看了Uber的例子，在產品當中怎樣利用「不流暢性」呢？在你想讓用戶注意的情況下導入。
例如，你的團隊負責一個借款App，為增加借款人的「敬畏心」，讓他及時還款，可以把貸款的流程設計得略微複雜些，可以用額外的視窗來向借款人提醒——「借款期90天，逾期不還，拿磚頭砸你們家玻璃喲！」當然了，這一定會伴隨著中間用戶流失率的提升，但是你們篩選掉了一些不還款的「高風險」用戶，整體看來，未嘗不是一種收益呀。
對了，這裡還要指出，人是會改變的。也就是說，2011年的時候讓用戶等待10秒，跟2019年讓用戶等待10秒，效果是完全不一樣的。上面的例子，僅做參考，平時工作時還要根據情況適時應對。
2.1我剛工作就出醜，只因不懂統計學
本節關鍵詞：統計偏差（statistical bias）
從一件糗事說起
話說，當年我剛畢業開始工作的時候，總覺得作為一名軟體工程師，只要做好程式設計（programming）工作就萬事大吉了。可是，我工作出的第一個大醜，卻不是因為程式設計技術不行，而是不懂統計學鬧出的笑話。下面，我就把這個故事分享給你。
那時，我剛剛畢業。進入矽谷工作兩個月後，我人生中第一個重大專案終於完成了。這天傍晚下班前，我們決定向全球發布這個新功能。新功能上線後，效果真的非常不錯，我們可以清晰地可以看到各項指標瘋狂上漲，短短幾個小時，就已經達到了我們對這個季度的業務預期。於是，我就開心得早早回家慶祝了。
第二天早上到公司，我發現，我們團隊辦公桌旁邊牆上掛的數據大螢幕居然壞了——因為數據太好，讓顯示系統崩潰了。我暗自笑笑，悠閒地去吃了個全套英式早餐，之後，優雅地邊喝茶邊發了內部捷報——新產品上線，12小時打破歷史紀錄。
然後，就是各種人故意路過我的辦公桌，給我打招呼恭喜。畢竟，一個剛入職的畢業生，能在兩個月內能取得這樣的成績十分難得。很快，到下班時間了，當我即將歡快地唱起《難忘今宵》並闔上電腦離開的時候，突然，產品經理給我發訊息——「又是祝賀的消息吧？」我想，「哎，年少成名真的好煩。」——可我定睛一看，這是一個新建的工作群組，群組名稱是「事故調查」，我一下就懵了。
打開群聊一看：「Han，你的產品，出事了。」我的第一個反應就是：啥？不對，不可能，我不信！因為，我可是監測了一天回測數據，全都正常啊！我當然不可能就這樣接受這個消息，畢竟，捷報我都發了，現在有問題，真的是啪啪打臉啊！
但是，事實果然如此：客服部門收到大量用戶投訴，一大部分用戶的App無法正常使用了。透過事故運行記錄分析，確實是因為我寫的那部分程式碼出了問題。我只能緊急地把新產品下線，灰溜溜地低下了頭。這時，我再看同事的目光，隱隱覺得他們的眼神裡流露著嘲笑和諷刺。
哎，工作以後第一次炫耀，就這麼失敗了，以出醜告終。
出了事，就要調查原因。可是，我自己搞了好幾天都沒什麽進展。因為真的是，所有傳回來的數據都表示，用戶沒有任何異常呀！這幾乎是一個悖論：數據顯示沒問題，但是用戶就是會投訴有問題。
肯定是哪裡出錯了。
直到有一天我去公司的咖啡廳，和同事Tommy閒聊。他問起我的近況，我就說了這件事。之後，Tommy語重心長地跟我說：「Han，你聽說過倖存者偏差嗎？」
倖存者偏差
Tommy跟我說，在第二次世界大戰的時候，英國空軍為了減少傷亡，分析了所有飛回來的戰鬥機的中彈統計，如下圖所示。
人們發現，安全回來的戰鬥機，都是機翼上彈痕多，而機頭和機身的彈痕分布都不明顯。因此，大家普遍都覺得，為了加固飛機，應該重點關注機翼位置。這時，一個統計學教授亞伯拉罕・沃爾德（Abraham Wald）卻說，不對，最應該加強的部分，不應該是有很多彈痕的地方，而應該是機頭和機身。因為一旦機頭和機身中彈，整個飛機會損壞嚴重而被擊落，根本就沒有機會飛回來。
聽完之後，我靈光乍現，趕緊回去重新調查我的事故。
最終發現，原來，只有對於那些沒問題的用戶，產品數據才會被成功傳回來，系統才有記錄。而對於那些App有問題的用戶，因為App會直接閃退，相關的數據回傳程式碼不會運行，因此我們後台根本沒有得到任何回傳數據！其實，它們就是那些被提前擊落的戰機啊！所以，這才造成了後端檢測數據一切正常的假象。
「倖存者偏差」（survivorship bias）是一個典型的統計學「統計偏差」概念，也是一個可以在生活中廣泛應用的原理，也可以被理解成「沉默的大多數」理論。其實質就是，在進行統計分析的時候，人們忽略了樣本的隨機性和全面性而造成了錯誤。因為人們只對部分人做了分析，從而得出了錯誤的結論。而在真實生活和工作中，往往就是因為一部人沒有發聲，或者不能發聲，從而讓倖存者偏差更容易產生，我們一定要多多注意。
例如「讀書無用論」經常充斥在咱們耳邊。經常有人會說「讀書有什麽用，你看誰誰誰，連小學都沒畢業，不還是成功了。」其實，絕大部分失敗者，因為並沒有被媒體報導，而自己又沒有能力發聲被公眾注意，就等於被迫選擇了沉默，最終大眾並沒有辦法知道。如果能夠得到完整數據，並計算確切的比例，我們可以發現，那些獲得高學歷的人，其實成功的機率更大。
還有，「飛機太不安全了，一天天總出事故」也是錯的。飛機是目前人類發明的最安全的交通工具，只不過是因為大部分空難都會被報導，讓你知道了，所以你覺得飛機出事的機率很高。而其他的如汽車等交通工具的事故，大多數並沒有被報導，因此就有了誤解。
另外，身邊還會經常出現這種現象：一部電影在影評網站上得分很差，可是周圍朋友對其評價還不錯。其實這同上面說的是一樣的道理。因為覺得電影「還能看得過去」的人，並不會在影評網站發表評論，反而是那些覺得電影很差的人，會怒氣沖沖地到網站上打上很低的分數。
再如，「愛笑的女生運氣都不會差」，其實，運氣差的話根本笑不出來。還有，「為什麽爸媽不挑食」，因為他們在買菜的時候，都已經挑過了。
3.1你們Netflix的人，說話都這麼直接嗎？
本節關鍵詞：高自由度
從雅虎到Netflix的不適應
我先來給你講一個矽谷員工跳槽的故事。
2017年6月，在矽谷屹立22年的老店雅虎，被威訊（Verizon）以45億美元收購。1995年成立的雅虎（Yahoo）作為互聯網先驅，曾經叱吒全球互聯網行業。它以搜索引擎起家，曾經和谷歌二分天下，市值一度超過1000億美元。它還為整個互聯網貢獻了免費服務的「盈利模式」——對用戶免費，向商家收費，利用廣告賺錢。這一模式，直接影響了後來的兩大矽谷互聯網巨頭，谷歌和Facebook：直到2018年末，這兩家公司的最大營收來源依然是廣告業務。
除了沒有趕上行動互聯網以及業務布局失敗，這家老店和其他矽谷一線科技企業文化間的不同，可能也是它倒下的原因之一。艾瑞克・柯爾森（Eric Colson）曾經在雅虎負責一個數據分析團隊，在他跳槽到串流媒體巨頭Netflix後，文化的衝擊讓他一時難以適應。
柯爾森在加入Netflix後，很快就發現了兩家企業文化的不同。例如，竟然有底層員工直接在會議上批評他，跟他提出意見：「艾瑞克，你的溝通能力不行，說了半天也沒說到重點。」這種直接的溝通方式一下子讓柯爾森心裡不爽：「哦？我對你們也一堆意見呢！」要知道，他在雅虎的時候，為了照顧底下人的感受，常常要非常迂迴地說事情，自己還曾經為下屬的錯誤買單。
後來，他才知道，原來這麼開誠布公的說話方式，就是Netflix的文化之一。員工之間，上級和下屬之間，坦誠相待非常重要。當面提出問題，當面「挑骨頭」，而不是背後跟別人煽風點火，才是最有效果、成本最低的溝通方式。同時，這也能有效避免辦公室政治。在學會了這一條文化上的不同之後，柯爾森很快地就在3年以內，從普通員工晉升到了數據與工程副總裁的位置。
對於Netflix，有些朋友可能不瞭解。可能僅僅以為它是一家美劇出品公司，因為2013年它製作的一部《紙牌屋》（House of Cards）紅遍全球，也成功闖入大眾視野。
其實，它可是來自矽谷的全球頂尖現代互聯網企業。僅在2018年就頻繁登上《經濟學人》（The Economist）雜誌封面。美國股票市場將它和其他四家高市值的美國互聯網企業，合稱為FAANG（F代表Facebook，兩個A分別代表亞馬遜和蘋果，N就代表Netflix，G代表谷歌）。2018年，Netflix的市值曾觸頂超過1500億美元，一度超越老牌美國內容巨頭迪士尼公司。它還購買《白夜追凶》版權，創造了外國線上媒體平台購買中國網劇版權的先河。
Netflix是全球頂尖的線上串流媒體平台，中國以它為標竿的公司就是愛奇藝、騰訊視頻和優酷。但是，它和中國影片影音平台的盈利手段又有很多不同。中國的影音媒體通常有兩種盈利模式，也就是付費用戶（Subscription Video On Demand，SVOD）和廣告（Advertising Video On Demand，AVOD）。但是Netflix則僅僅使用付費訂閱模式。截至2018年第三季度末，Netflix的全球會員數量已經達到了1.37億，位居全球影音訂閱類平台第一。
為什麽Netflix能有這麼強大的戰鬥力？按照Netflix前人力資源總監帕蒂・麥克科德（Patty McCord）在她出版的《給力》（Powerful）圖書中的介紹，Netflix是用21世紀的企業文化在戰鬥，他們完全擺脫了整個20世紀發展起來的、煩人且複雜的管人系統。Netflix希望它的員工能夠上來挑戰領導，無拘無束地提出反駁意見，也希望領導層能以身作則，積極面對挑戰，持續溝通。這樣，才能讓整個組織運轉高效、驅動靈活。
我覺得，鼓勵員工發表自己的觀點，就是讓有創意的想法能夠有機會得以實施。這裡，介紹一個有名的案例。直到今天，很多互聯網平台發布網劇，依然會像傳統電視劇那樣採取「週播」的方式。例如，一個週末播出兩集，而會員可以多看幾集。但是，Netflix從《紙牌屋》開始就開創了一次性撥出一整季的創新策略，目的就是為了讓用戶爽。當然，這必然會對會員留存數據有一定的影響，可能很多人看完節目以後就退訂了。但是，這也正向刺激了公司持續不斷地生產新的優質原創內容。這個「一次性播放一季」的想法，最初就是一個基層員工提出來的，最終被CEO直接採納，並延續至今。
為了激勵大家能夠勇於表達自己的觀點，Netflix還鼓勵員工經常在開會的時候做一項練習，叫作「開始，停止和繼續」（Start, Stop and Continue）。這可以在一對一的會議中進行：一個人對另外一個人這段時間的工作表現進行總結，告訴這個人哪裡做得好應該繼續，哪裡做得不好應該停止，還有哪些事情之前沒有做，現在可以做了。這個練習也可以在團隊會議中進行，總結對象就是整個團隊近期的業務表現。
當然，我在這裡一定要指出的是，「說話直接」並不等於不講究溝通的方式方法，而是在強調說話的內容要切中問題和要害。至於流行於矽谷的具體溝通技巧，我將會在本書第五章詳細介紹。
其實，Netflix代表了整個矽谷的最新科技行業企業文化，上面提到的開放式溝通也被其他矽谷企業所推崇。早在2009年，Netflix的CEO里德・哈斯廷斯（Reed Hastings）就把企業文化和架構的總結以PPT的形式放在了網上公布。最終，這份被人們稱為「矽谷重要文件」的閱讀和下載量竟然突破了1500萬次。雖然Netflix的企業文化有著它對於串流媒體行業運作的獨特部分，但是其整體思想，依然是整個矽谷互聯網企業所廣泛推崇的。總結起來就是給員工足夠的自由，包括給上級隨時指出問題的自由。
