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正视认知鸿沟,保持独立思考

不要相信别人,要相信自己对别人的评估。

即使都是互联网行业,都是一个公司,但专业背景不同,就会导致认知鸿沟。

说人话,就是内行人和外行人的视角差距挺大的,即使在一个团队里朝夕相处,这个差距也挺难对齐。

这是一种现象,有两面性。好处是视角不同才能碰撞出火花,团队成员互相促进,各司其职;坏处是认知鸿沟会影响沟通效率,严重时会有错误决策。要正视这个现象,扬长避短。

两个例子

案例A。推荐算法是一个很专业的事,但从呈现的结果来看,又是任何人都可以来指点的。类似「怎么给我推这个内容,我有这个画像吗?」

当你认为算法做的不好,而自己又是外行使不上劲儿的时候,可能就想人工强干预了。总觉得自己找几个兄弟挑出一堆内容,都会比现在推的更靠谱。

但实际上,人工挑的内容数据表现肯定比算法差,这是被多次验证的,无需质疑。哪怕你公司里算法团队再差,也比人工效果更好。否则为什么那几个老牌新闻客户端,都跟着今日头条做个性化推荐,因为不跟就是死啊。

当然,要是比内容质量,人肯定更有把控力。不过这里又会牵扯出很多问题,比如质量如何评判、质量好又有啥用什么的,想起这些问题就头大,不在这里展开了。

通过这个例子想表达,对于算法来说,内行和外行是有认知鸿沟的。这事肯定还是内行做,哪怕实力不济,也得死磕这条路。而不是外行来掺和,影响协作效率,也没啥实际作用。

案例B。某公司技术负责人总跟我说,你看wb那个打卡签到发红包养成游戏啥的,做的就挺好,咱们运营也应该做这样的事,对留存有帮助。

凭借经验我就能推断出那些玩意对整体留存绝对没用,显而易见,无比确定。但毕竟是技术老大提的,肯定不能一下子怼回去,显得很不谦虚,而且以后咋给人家提需求呢。


我当时说:嗯嗯好,回去研究一下。

我去找朋友问了wb那部分功能的数据,使用人数的比例是个位数,印证了我的判断。占比这么小的功能,不可能对大盘数据有影响。而且这玩意入口这么深,能找到且会使用的用户,肯定本身也是产品的高活死忠粉,留存天然就很高,根本不需要对他们做什么额外的拉动,做好核心服务即可。

所以,这样的功能对于整体是无效的。wb做,肯定是有人家自己的决策背景,是外人不知道的。

通过这个例子想表达,对于运营来说,内行和外行是有认知鸿沟的。如果我无脑的听了外行的建议,去花费人力和时间做那些功能,结果一定是非常糟糕的,我是没办法解释的。

延伸一下

运营是很容易懂表面,但很难深度理解的专业,所以你会遇到各种外行视角给出的停留在表象的建议。

诸如,拿来趣头条模式就可以做好激励体系,这就是停留在表象且缺乏深度认知的建议,你看到趣头条的只是那套体系,实际上成功的因素有很多,缺一不可。

在我看来,照搬这套玩法是做不起来的;在有些人看来,这套体系是万能良药。这就是「认知鸿沟」。

我一直在想,为什么互联网圈里每过一段时间,都会出现类似趣头条激励体系这种「万能良药」,之前还有过知识付费、社群裂变、红包活动等等。这些概念火起来之后,各种文章争先分析,各位老板明令团队调研学习,快速落地上线。


问题在于,没人真正的关注,这些狗屁文章写的到底对不对,文中那些成功的产品,是不是真的靠这个做起来的。


趣头条的传播根基是微信,种种原因吧,他们更好的发挥了微信传播的红利,这一点很多产品就无法模仿。


而且趣头条是一个生意,看的是获客成本+保活成本能带来多少广告变现,纯看ROI的事。随着行业的变化,成本越来越高,这个模式的DAU和变现天花板也越来越低,看看财报就知道了。


所以,趣头条那个激励体系只是露出海面的冰山一角啊,怎么能把这个看成全部呢。

后来我想明白了,人们在走投无路的时候,更愿意相信文中的成功故事就是真相。人们需要灵感,更需要希望,至于是不是真相,并不重要。

但作为运营这个领域的专业人才,要能识别到「认知鸿沟」,保持独立思考和判断的能力,不人云亦云。

首先不断学习和思考,提升自己的专业能力,成为一个「内行人」;

其次,再去应对认知鸿沟现象,通过自己专业能力去给出最合理的方案,也给团队指出更正确的方向。这才是价值的体现。

最后引用梁宁的话:不要相信别人,要相信自己对别人的评估。

原创文章,作者:路德维希圣,如若转载,请注明出处:https://www.guyarts.com/347.html

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