方法一：重逻辑重理性；方法二：为了自己和直觉而做。
1.
做产品或做运营，总会面临很多“不确定”的状况，即：你想干一件事，但你完全不知道这件事用户认可不认可，喜欢不喜欢，做完之后到底有没有意义。
每逢此时，你往往会变得很纠结。
一向喜欢依赖于两类工作方法。
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2.
方法一，是为数据和理性而做。也即，你所做的每一个决策，都需要有数据来进行佐证和检视，也需要持续围绕着数据再进行调整和优化。
又好比，如果微信想要推出“付费入群”的功能，但又不确定用户对这个功能的反馈如何，更不能确定这个功能上了之后会不会顿时间一大堆群都开始收费，小广告满天飞让用户不堪其扰，于是，他们就可以通过先小范围发布一个带有此功能的测试版本，让一部分人先用用看，再通过对这个小版本的数据监测来决定是否要正式面向全部用户上线此功能。
换句话讲，你想做的每一个决策，在做之前你就需要想好可以用来去检视和验证这个决策的对应数据，并对之进行监测。同理，在拿到监测的数据之后，接下来的产品和运营方向如何推进和调整，你也需要严谨参照数据来进行思考和评估。
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3.
方法一重逻辑重理性，好在严谨和客观，但问题则是评估成本和沟通成本都很大。比如，你可能从一堆数据中发现了某个关键的蛛丝马迹，并围绕着这个蛛丝马迹做了一系列追踪后有了一个特别重要的判断，但面对老板和同事时，为了要把这个判断的逻辑讲清楚，你可能需要做一大堆的陈述和分析，还要确保他们能听懂。
又比如，假如你不幸身在一个“就差几个程序猿”了的创业团队，你会发现，很多时候你是根本没机会看到那么多数据的——因为根本没有资源帮你做数据后台、数据埋点等等相关的一大堆东西。
此外，数据也会存在自己的局限。好比，像调性、社区氛围这样的东西，你就很难通过数据来界定。
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4.
于是，就有了第二种方法。
方法二，则是为了自己和直觉而做。它的具体做法，是无论如何要先把自己变成一个典型用户，再去做一个可以让自己“有感觉的”，真的发自内心喜欢甚至热爱它的东西出来。
是的，就是这么个怎么听怎么抽象的产品和用户群，她做起来，却如鱼得水。在她的团队里，每一个界面展示出来的东西好还是不好，每一篇要推送发布的内容用户是不是会喜欢，每一处产品的核心逻辑要怎么来设定，鲜少会看数据做分析，而大部分都会是她来说了算。而神奇的是，她的决策，鲜少出错，几乎90%以上她看似拍脑袋所决定的东西，事后都被证明，用户非常喜欢。
这一切的秘密很简单。要知道，她本身就是一个“害怕与抗拒现实世界中负担沉重的社交，但仍然对美好事物充满向往，虽然有很多东西想要表达，但又不希望被那些不会理解自己的'异类'看到”的人。正因为这样，某种意义上，她其实是在给自己做一款产品。所以，无须数据，也无须复杂的逻辑判定，很多时候，只需要确保做出来的东西可以让她自己认可和喜欢。
她知道，只要做得到这一点，这八成就一定会是一个用户们喜欢的东西。
这个逻辑听起来似乎很神奇，但它真的是有效的。
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5.
必须要说，真的身处这种状态下，是一种很让人兴奋的感受。在那个时刻，身为一个产品或是运营，你既具备能力和空间可以去推动你的产品和服务发生变化，又可以完全凭借自身的标准和判断来获得一大群用户的认可和赞扬，再也没有比这更让人感到兴奋和满足的事情了。
那感觉，就像你是一个背负了巨大使命，而又确实具备某些特异功能可以拯救世界的救世主。那会带给你巨大的成就感和满足感。
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6.
这样的方法二，是一种摒弃严密的逻辑和理性的分析，而更多依赖于感性和直觉的方法。它的好处是，一旦你真的可以做到把自己变成一个典型用户，那么你判断一件事的决策成本会变得极低，同时你也能够从中获得更高的工作成就感。
但坏处则在于，你也很容易因此而遇到天花板或陷入局限。好比我那位做“反社交的社交”产品的朋友，如果她长期执着于只做一款可以让当下的自己满足的产品，那哪怕再美，这也会是一个非常小众的产品。
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7.
在实际工作中，这两种方法往往需要搭配起来使用，才会更容易成功。
而就个人而言，我更喜欢采用的方式是：通过第二种方法的逻辑来判定什么一定不能做和什么也许能做，再通过第一种方法的逻辑来确定什么一定能做。
我们的产品分析报告对外发布了一段时间之后，阅读、转发和点赞是不是真的那么好？或者说，频次大抵在一个什么节奏会更合适？
我们的那些关于人的故事大家又是不是真的会喜欢看？
在我眼中，一个好的运营或产品，是一定需要能够在这两种状态间不断切换的。
