在產品或運營的工作中，經常需要做決策。比如，策劃什么樣的活動、做不做這個功能以及主推什么賣點等等。那么，這些或大或小的決策是怎么做出來的，有什么方法嗎？
我們是怎么做決策的
從思維方式上說，分為數據驅動和方法論驅動。如下放到場景里講述，大家就明白了。
場景一：
小A是PM，在和RD開會，評審新功能的需求是否合理。小A是這么講述她的決策過程：
從數據上來看，這個模塊的UV在整個產品中的占比最大，有將近40%。以此可以證明，用戶在這個領域是有需求的。所以希望把這個模塊的功能做二期優化，目的是增加用戶步長和停留時間，再輔以一些運營手段，就可以提升次日留存，從而提升整個產品的DAU。
這個決策的思路，是典型的數據驅動。依據客觀數據，得出結論。
場景二：
小B是運營，有人請他講講怎么才能把一個APP做起來，他是這么說的：
怎么定義「做起來」，我認為核心指標就是APP的DAU。DAU的提升，可以拆解為新增激活和用戶留存這兩個渠道。做好新增激活又分為應用市場、線上活動、合作換量等幾個方式；做好留存又分為會員體系、內容策劃、精細化推送等幾個方式。所以，我們看看這些方式，可以選擇哪個去做。
這個決策的思路，是典型的方法論驅動。使用方法論將問題拆解，再看具體執行環節。
這兩種思維方式是靠譜的，它們的依據很有說服力，推理的邏輯也非常清晰，以此去做決策應該就沒什么問題。
「人」的價值才是最重要的
在實際工作中，很多公司的員工就是這么做決策的，只要能用上述兩種思路中的任意一種，講清楚一個道理，基本上就會被團隊認為是有道理、有說服力的。
但是，這里隱藏了一個認知誤區，就是認為：只要依據數據或方法論去做決策，就可以得出正確的結論。
這個觀點，錯在把「工具」當「公式」了。工具是輔助的作用，為人的決策去提供依據；而公式是可以直接帶來可靠的結論，只要公式是適用的，人就不需要考慮計算過程的合理性。
所以，不能認為通過數據或方法論，就可以直接得出最終結論，而忽視「人」在其中的價值。
真正的決策過程是這樣的：依據數據或方法論，通過人的主觀分析，從而得出最終的結論。也就是：數據/方法論→分析→結論，而不是：數據/方法論→結論。后者比前者缺少的「分析」環節，就是「人」參與的過程，這才是最核心的、可以決定成敗的因素。
「人」的價值是如何體現的
在互聯網產品和運營領域，人的價值主要體現在兩方面：
1.決策是需要主觀感性層面的判斷
在平時的工作中，強調客觀事實、有理有據，這是必要的。但客觀理性只是基本準則，不是核心競爭力，更不是什么值得炫耀的個人亮點。
在人的主觀決策面前，任何一個數據或成功經驗都是渺小的。過于依賴這些工具，并不能創造出好故事，好產品，看似是為了讓決策更理性，其實只能讓決策的過程更輕松，更像是一個偷懶的行為。
遠說喬布斯，近看張小龍，他們哪一個是依賴前人的經驗，哪一個是通過數據分析得出的結論，哪一個是通過現成公式在做產品？如果經驗、數據和公式真的有用，那么全世界得有多少個喬布斯和張小龍。
讓我們多一些主觀看法和態度觀點吧，只有這些才是真正有意義、有創造性價值的，可以幫助產品邁向新的臺階。
舉一個簡單的例子，用百度地圖導航，系統會按照路程距離、擁堵情況、高速收費與否等因素，給你推薦幾條路線，但最終決策的還是你自己。你會在推薦的路線里，選擇自己熟悉的路線。在這個案例里，系統是決策的工具，最終還是人去做的決定。
2.用戶從產品里獲得的感受是「人」賦予的
產品是給人用的，是為人服務的。所以，用戶使用產品時的感受或體驗是非常重要的。
除了產品的可用性和易用性之外，用戶還有在產品上獲得情感共鳴的需求?；蛘哒f，如果能讓用戶在產品里獲得情感共鳴，就更容易提升留存。
情感共鳴的需求，是通過產品傳遞出的視角、內涵或者價值觀來實現的。這些無形的主觀感性體驗，必須通過「人」去賦予產品，是與運營人員的三觀、文化背景、行業知識儲備、社會經濟地位、審美能力等方面相關。這個時候，算法策略和交互設計能做出的貢獻是很有限的。
再說通俗一點，這就是為什么產品會給用戶留下文藝、接地氣、科技感、有態度等印象。這些都是通過運營的工作，依賴「人」的價值，去塑造出來的。
可以這樣印證這個結論：試想，如果除去這些產品里的圖文視頻等內容，只有已經完成UI設計的框圖，那么這些產品還會給你留下那些印象嗎？當然不會。
結束語
現階段的互聯網從業者，完全可以熟練的用客觀數據和成熟的方法論，去分析和決策。但我們慢慢的在忽視「人」的價值，逐漸逃避發表主觀看法的機會，因為說服別人并不容易。
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