失去紅利的互聯網環境下，找到「破局點」的兩種思考路徑
本文作者黃有璨，三節課聯合創始人。
這已是老黃和三節課自4月閉關復出後的第6次公開表達。
今日，要分享的是一些他近期以來的思考，內容既偏大眾，也還有些專業深度，目測老少咸宜。
以我最近一段時間以來的觀察和思考，在失去紅利互聯網商業環境下，有兩類更有效的思考方法，或者說是路徑，可能是會非常有價值的。往小了說，它能夠幫助你不斷實現個人增值和提升，往大了說，它甚至可能在當下這個已經失去了「人口紅利」和「流量紅利」的商業時代，為你造就一個不錯甚至是「偉大」的商業機會。
兩種方法的思考方向和路徑有所不同，放到商業上來看想要獲得成功的壁壘也有所不同，我們可以來依次講下。
第一種方法，我們姑且稱之為S型方法（別問這個命名是怎麼來的）。
具體點講，它的思考方向是這樣的：現有你的工作或產業鏈中假如存在一個雖然有解決方案，但成本極度高昂的問題，你是否可以通過新技術或更為簡單粗陋的手段可以將其成本大大降低，從而令其效率提升，可以快速得到普及發展，並在發展過程中可以得以持續優化、鞏固和迭代？
舉例來說，我們辦公室里從去年下半年開始，有人來放了個類似這樣的東西：
這東西是一個自助零食售賣貨架，簡單說，你可以直接通過它來購買各種零食，購買支付的方式則是微信掃個二維碼完成支付就好了，然後定期會有人來補充庫存之類的。
它的好處一目了然：滿足了辦公室白領們的零食消費需求，讓他們不用在想要買點零食放鬆下的時候非得下樓跑到7-11等便利店，甚至付款也無需收銀員。以及，但一個零食貨架被直接放進了辦公室，當一群吃貨們天天眼瞅著近在眼前的一堆零食，你猜他們會不會願意多買點兒？
這樣的東西，在之前有沒有呢？也有，比如我們耳熟能詳的自動販賣機，印象中友寶好像一直在做這個。但自動販賣機的問題在於——它的成本太高了，你一台自動販賣機，成本至少不得大幾千小一萬塊？於是，假如以平均每台成本1萬塊來算，你要鋪設到1000家公司，硬成本至少就需要1000萬投入。按每台自動販賣機每天賣出100元商品，毛利25%計算，你也需要400天才能收回基礎成本，這中間還不算維護、損耗等等產生的其他成本。
這麼高昂的成本，決定了它很難快速被鋪開和普及，也讓它的財務回報模型看起來遠不是那麼「性感」。
那麼上面我們看到的自助售賣貨架呢？
你可以看到，這玩意就是個超級無敵簡單的東西，我們假設它的成本是600塊，假如它賣得不如自動販賣機好，比如每天只能賣50塊錢商品，毛利還是25%，即每天可以收入12.5元，那麼我們多長時間可以收回成本？
答案是：48天，將近1個半月。
且，一個600塊成本的東西，意味著可能你只要花個幾萬塊錢，這事就能啟動，就能往下幹了。
當然，你可能會問：這種開放的自助貨架，東西被人偷了怎麼辦？
這個問題必然預防不了，就跟共享單車被人拿回家了其實也沒轍一樣，所以其實還是算個損耗率的事情。但一定程度上，我猜可以有一些方法降低損耗率，比如說加強貨架上的文案提示，加裝一個攝像頭（哪怕這個攝像頭其實只是擺著做樣子的），等等。
我們就假設損耗率在10%左右，一個這樣的自助貨架，基本上最差也仍然可以在2個半約左右回本。
同樣是「自助售賣」，自動販賣機和自助售賣貨架兩件事情的關鍵差異所在，就是一個成本一萬塊，一個成本可能只要幾百塊錢。
其實，往回想，這一波共享單車啟動時的破局點，也在於他們開始找到了一種方式可以把原本成本高昂無比的「單車存放站」這個東西替換掉。
站在商業層面看，這種路徑下的成功關鍵，在於兩點：
你能否在現有某個產業鏈中發現一種「成本更低、更簡單、但也更易擴張和複製」的解決方案；
既然成本低且解決方案簡單，一旦這個解決方案被別人看到，別人也很容易快速複製和跟進，換句話而言，在解決方案本身上，你是沒有任何壁壘的。於是，這個時候最大的壁壘只可能是你團隊的執行力。即：你們能否通過線下地推、資本運作等各種方式迅速佔領市場，跑得足夠快，迅速培養起來用戶習慣和用戶依賴性？
下面來講另外一種方法，我們稱之為T型方法（同理，表問這個命名是怎麼來的）。
B路徑的思考模式則是這樣的：現有工作或產業鏈中假如存在某個大家死活都覺得難以解決的問題，你是否願意花上較長時間（如果是工作中，可能幾個月，如果是商業上，可能至少1-2年時間）去死磕它，試著令其得以解決。從而，假設這個問題真的能夠被你解決，你就擁有了一個全新的機會。
所以，這種路徑下的思考模式，往往可能是先找到關鍵問題，然後再玩命去思考如何能夠令其得到解決。
比如說，前兩天我在跟微軟小冰的首任產品經理趙帥和圖靈機器人的VP黃釗交流時，他們提到一件事——正常來說，現有的聊天機器人在跟人聊天互動時，都是特別容易把天聊死的，很容易聊上幾句就陷入某個死循環中，聊天無法繼續下去了。
所以，「天」容易被聊死，這個問題該如何解決呢？
他們都不約而同地發現，假如機器人可以做到在人機交互的過程中，可以不斷向人去拋出一些新的話題，這場聊天頓時就會變得「有趣」，從而可以無限持續下去。
換句話說，機器人能否在一個人機交互的對話過程中可以不斷拋出「新話題」，可能會成為這個業務的一個「破局點」。
於是，在大家看起來對這個問題都很難解決的背景下，就是依靠著在這個方向下持續不斷的嘗試，他們把用戶與聊天機器人聊天交互的條目數提升了數十倍。而假設你的智能機器人開始能夠解決「長期陪用戶聊天」的問題時，這件事本身就會給自己帶來許多增值和機會，也能為產品和公司帶來許多新的商業價值和可能。
再舉個例子，在所有的「在線教育」乃至這一波「知識付費」類產品中，用戶的學習完成率或打開率、看完率等始終都是一個巨大的困擾，尤其是對於在線課程類產品，在很長時間類，平均的課程完成率都在3%以下徘徊。
我們都知道一個常識：用戶選擇重複購買的最大驅動力來自於他們對於某種產品或服務的價值認可。
而學習類產品，給予用戶的最大的價值，肯定是給予了用戶啟發、讓用戶學會了某些知識、掌握了某些能力，或者擁有了某些新的談資，等等，邏輯上，只有用戶真的得到並認可了這些價值，他們才會更願意重複購買（當然，某些學習產品可能從來就沒有考慮過用戶的重複購買，也不需要用戶重複購買，這類產品不在我們的談及範圍內）。
於是問題來了，假設用戶連打開都不願意，連基本的學習都沒有完成，他們如何得到這些價值，又如何能夠產生重複購買的意願呢？
於是，假設我們能夠解決「學習完成率」的問題，也許我們在「學習」這個領域下就會得到一個屬於我們的機會，這是我們的基本思考邏輯。
所以，這解釋了在三節課，我們為什麼願意花了前後2年多的時間來死磕「課程學習完成率」，以及，現在你也許可以對於前兩天剛剛提及到的「我們已經可以做到在千人用戶量級下讓我們的課程完成率達到60%」這個數據的意義有更明確的認知了。
換句話講，所謂「T方法」的邏輯，也正是三節課正在採用的邏輯。
至於我們具體是怎麼做到「課程學習完成率60%」的，邏輯仍然類似，我們需要找到「用戶看不完」的一些關鍵問題，比如缺少交互，缺少成就感，缺乏趣味感，缺乏一個清晰的學習體驗路徑等等，然後再逐一不斷進行各種嘗試，予以解決。
再多更具體落地的解決方案，要是展開就太複雜了，也許我們可以等到時機合適，再單找機會詳細講。
這種路徑下的成功關鍵，則更多是一種「技術能力」了，或者說，其實就是你的解決方案有效性——假設一個複雜得困擾整個行業那麼久的問題被你可以通過技術手段或者是一套同樣複雜的邏輯解決了，這個東西，本身就已經是壁壘，能夠助推著你往前跑很長一段時間。
最後，無論是A路徑還是B路徑，想要順利啟動的第一步，其實都在於「發現正確的問題」，即找到那個「雖然有解決方案，但成本極度高昂」，或者是「幾乎困擾著整個領域，大家死活都覺得難以解決」的問題。
所以，在今天此文的結尾，我們不妨做一個小互動——
在你當前所處的行業或工作中，你是否可以找到一些問題，是符合我們上面提到的「解決成本高昂」或「困擾幾乎所有人，非常難以解決」這兩個標準的？
以及，如果你能找到，假使採用上面提到的A路徑和B路徑的兩種思考方向，你是否可以有一些自己的解決思路？
如果願意，歡迎把你的思考寫在留言區，與大家來一同交流。
另有一個預告：周一，我會宣布4月以來的「第5件小事」，敬請期待。：）
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