优秀的企业家们，会像科学家一样思考

转载时间：2022.09.19（原文发布时间：2021.04.06）

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编者按：商业和科学看起来并不互通。但是在作者看来，企业家在制定商业决策的时候，往往可以借用科学家做实验的步骤和分析方法，从而选择最客观、最理性、最优化的方案。本文来自Medium，作者Zak Kann，原文标题“The Best Entrepreneurs Think Like Scientists”。

优秀的企业家们，会像科学家一样思考

图片来自 Unsplash｜摄影 Hush Naidoo

作为一名企业家，你每天都会面临各种各样的决策：你应该为自己的网站选什么颜色？你准备使用哪种项目管理工具？你需要进行多少次客户采访？是否急需进行采访？要从什么渠道收集意见？

没有任何人可以替你回答这些问题。更糟糕的是，除了你之外，可能甚至没有人会考虑这些问题。而且，大多数问题其实都超出了你的专业范围，如果不进行大量的研究，你自己也无法回答这样的问题。

这是一种令人惧怕的情况：你没有具体的目标，没有一个具体的对手。即使有自己的导师、团队和支持网络，也无法一劳永逸地解决问题。

但是没有关系。

想成为一名企业家，你不需要成为一名专家。你不需要总是做“正确的决定”，因为你无法总是保持正确——事实上，没有人能永远保持正确。

成为优秀企业家并不意味着保持完美——相反，你需要把自己想像成一名科学家。你将每一个决定视作一场实验，将“指标”和“假设”一类的科学词汇当成自己的日常词汇。

下面就是一个例子：

我现在要为自己的邮件列表（相当于一个讨论组，当组里的成员发出邮件时，列表里的全部成员都会受到邮件——译者注）写一份介绍邮件，但是我对此毫无概念。我对这种邮件列表的功能有一点模糊的认识，但我不知道这样的邮件要保存多久，主题应该写什么，或者我写的内容应该专注于个人故事还是我能提供的价值。

我现在要怎么做？

以下是我遵循的六个步骤。

1. 想清楚决策的可逆性

任何一项不可逆的决定都需要做好心理准备，当失败的后果很严重时尤其如此。在某些后果严重的情况下，最好能找专家来解决，这些情况通常包括签订重要的合同，或者申报公司税收。

很少有决策是完全可逆或者完全不可逆的，但是有些决策会比其他决策有更大的影响。

接受面试通常不是什么有约束性的决定，辞职完后再回到某一岗位则是难上加难。和老板闹的不愉快后宣布辞职，这绝对不是一种可逆的决定。

我提到的创建邮件列表并写介绍性质的邮件，这几乎是完全可逆的。我可以随时更改它。这种性质使我在尝试的过程中少了很多风险。

虽然我在更改后，群组里的人依然保留最初的版本，但是这终究是我用户群里的一小部分人。在刚开始创建邮件列表的时候，我可没有奢望有200万人加入列表。

在评估决策可逆性的过程中，如果出错的后果太过严重以至于无法挽回，那么就在这一步停止决策。不过大多数决策都不会产生这么严重的后果，我们在考虑清楚后，就可以开始执行第二个步骤。

2. 确定结果的价值

我所创建的邮件列表将成为我和他人亲密交流的一种方式，所以邮件列表是一件非常重要的事。但这份介绍邮件也很重要吗？

我不知道答案。网上有一些相关的指导，但是针对我的问题目前还没有找到答案。所以我需要自己评估它的重要程度，然后再给它分配时间。我将在重要程度评估表上为这封介绍邮件打3分（满分5分），这意味着它有一定的重要性，但不值得为此耗费好几天的时间。

请记住，实验需要时间，它们需要被建立、被维护、被评估。如果没有任何理由证明一个决策很重要，那么任何投入到其中的精力都可能是多余的。

一些科学实验需要数周甚至数月的时间才能收集好数据。在一些情况下，引用巴顿将军的话：“可以立刻被执行的计划就是好的计划。”

准备好听一些技术层面的指导吗？现在让我们一起来看第三步。

3. 定义相关指标

优秀的企业家们，会像科学家一样思考

图片来自 Unsplash｜摄影 Markus Winkler

怎样的介绍邮件算是成功的？

在理想状况下，我希望我的介绍邮件可以得到回复，或者让收件者在我提供的日历上设置时间。但是这仅仅是理想状况，而且我知道在缺乏指标的情况下，很难定义这封邮件是否成功。

首先在主题栏中，要填入一个吸引人的标题。只有这个主题吸引收件者，他们才会愿意打开。至于打开后他们会不会将这封邮件扔进垃圾桶或者放到推广邮件栏中，我没办法用指标来定义。

通常情况下，我会使用点击率作为指标。我的介绍邮件里会附上我最喜欢的博客文章链接，只要收件者点开任何一个链接，这封邮件就算是成功的。

这并不是最好的指标，但总比没有指标要强得多。

但有的时候，一个不合适的指标比没有指标更糟糕。无用的指标会让你花更多精力去做无用功，这些无用功挤占了本来应该做的、正确的行动。

那么，什么是理想的指标呢？

它应该与你的期望结果直接相关。每一项任务都有理想的结果，这个结果和你的商业目标息息相关。如果你的指标和这个结果或目标没有关联，那么它就是无用的。

它应该具有可预测性。举个例子，网站访问量不错，但是如果90%的人点击了你的网页后立即离开，那么就不能仅仅将“访问量”作为指标。访问量看起来是一个理想指标，但是对你真正想要实现的目标没有特别大帮助。

它应该不被干扰。如果其他因素会严重干扰实验中的指标数据，那么这一指标就是无用的，或者这项实验的设计本身有问题。

它应该易于测量。不要省去了重复测量的步骤。在大多数情况下，我们尽量用简化的方法来替代复杂的测量步骤。

一旦你选好了指标，现在就可以开始第四个步骤了。

4. 进行试验

再决定开始实验之前，你可以先考虑手头上是否有其他实验可以同时完成。

除了写介绍邮件之外，我还在努力完善自己的 Instagram 账户，建立自己的 YouTube 频道，以及其他许多任务。

我将写邮件列表的介绍邮件放在这些任务（实验）中，评估它所处的位置：

A. 它基本上是可逆的，所以我不用担心实验会造成严重的后果

B. 它的重要性为3/5，所以我还有更重要的事情可以排在它之前

C. 我已经为邮件名选定了一个满意的指标，但是我现在对邮件正文的指标不是特别满意

经过对比，我还发现这项实验需要耗费很长的时间。新成员正在陆续加入我的列表，因此我可能要在几周之后才能收集到满意的数据，从而了解这封邮件是否成功。

评估过后，我决定还是要进行这一实验，但是并不用急于获得结果。

我现在拟定了两个邮件名，并且开始评估二者之间是否有实质性的差异。我预计想要增加我的邮件列表的长度，至少还要花一个月的时间。

注意，我在这里只创造了两个邮件名备用，理论上我可以创造无数个邮件名再从中选择，所以为什么只创造两个呢？我有如下原因：

更多的选择意味着实验时长的增加。假设在接下来几个月里有200人加入了我的邮件列表。如果我有两个邮件主题，那么每个邮件可以发给100个人，做一个控制变量对照实验。但是如果我有10个主题，那么我就要分成10个组，每组20人，这项实验就需要耗费我5倍的时间，数据也会更不准确。
我不知道两个邮件名的区别是否重要。 事实上，我的这项实验目的是回答”邮件名对收件者点开邮件是否重要”这个问题，我需要找到最快捷的方法来回答这个问题。所以我选择了截然不同的两个邮件名。如果邮件名之间没有明显的差异，那么这项实验还有什么意义？

现在，我已经开始收集点击率相关的第一组数据了。但我还没有开始进行第二组对照实验，预计要到十月份才能开始第二组实验。

我认为，所有的决策都应该做这样的区分：

值得现在就实验
值得以后实验
不值得实验

第三类实验包括那些不可逆转的决策、风险太大的决策和不重要的决定。在进行试验时，要时刻评估这样的努力是否值得。有的时候，你在实验过程中更改的内容会导致实验过早结束或者造成无用功，所以要谨慎处理。

现在最艰难的第四步做完了。收集到数据后，我们就可以开始第五步了。

5. 分析实验结果

不用把这一步想得太复杂。这一步有时候就是”选择A还是选择B”的问题。通常情况下，你需要借助软件来实现数据收集，并且分析结果。

我用 Mailchimp 来创建邮件列表并自动进行实验，看哪一组的指标数据更好。

6. 作出最终决定

面对实验结果，你了解到了哪一种方案效果更好。

还有一个问题：如果A组的指标数据比B组要好，是否一定要选择A组呢？

其实也不尽然。有时候你需要考虑诸多因素，“效果”只是其中一种。你还要考虑：

这两种方案在成本上的差别大吗？有时候你可以在设计指标的时候就考虑成本问题。但是在更多情况下，成本更适合当一个决策因素，而非指标。尤其是当计算成本十分困难的情况下，我们只有在实验结束后才知道要花多少钱。
这两种方案的实现难度一样吗？你的时间和精神健康都是无比珍贵的。如果一项决策的实现难度相对大而效果没有更好的话，那么它或许不值得你耗费精力。
是否有转换的成本或风险？一种可能出现的情况是：我们在刚开始使用A方案，到后来发现并不合适，随即该换成B方案。但是这种转换有时候需要付出代价。例如，如果我将网页迁移，那么可能需要耗费好几个小时。

我没有判断上述因素的万金油公式，我只能说风险和时间都可能有经济价值，尝试确定每种方案的预期成本和预期回报，然后再做决定。