新创业团队第7️⃣周，过往观念经历重新评估
过往在字节习惯的一些产品决策方法，在新团队开始被动摇了。
AB 实验是个经典例子。我发现字节推崇的 AB 实验并不那么万能和必须。
过去我习惯了用数据驱动的产品决策范式。它确实有效、好用，数据能很清晰告诉你什么对、什么错，能清晰量化收益，是大组织衡量ROI的手段。这也是字节这家公司很有代表性的方法论之一。
这种基因和环境也把我塑造成了一个用数据指导判断的 PM。尤其做用户增长，除了一些基建需求，AB 实验是我们做需求的标配。
但到了创业公司，我越来越清楚意识到：过往字节教给我的观念只是其中一种，并不一定适用于所有团队和产品；而我以为的、做产品的“标配”，也并不一定就是我所想的那么必不可少。
最近才意识到它有很多局限，甚至它背后的观念 —— 认为结果就是应该可被量化的，也有其局限。
我并不是一开始能理解，在做第一个大需求时，第一次听到可以「不开实验」的建议会有点疑惑 —— 这，真的可以吗？没有实验，我们怎么决策结果、衡量我们做的好坏？这难道不是“默认应该”吗？
在 1-1 时和 leader 专门聊了这个话题。边聊我边想，确实奥：
- 实验会拖慢产品节奏。字节从开实验 - 结论至少得等 2-3周、有的可能更长，但创业团队需要快。
- 指标本身能衡量的只是能被量化的部分，但很多体验层面的感知无法被精准量化。字节虽然也有一个很著名的文档，关于产品「信仰判断」，但我在的那几年，比较少实践+见过纯靠信仰就能直接推到线上的需求，除非是基建或者修 bug。
- 有些改动无论实验正/不正，也能共识它都需要这么做，因为就是明确的体验升级。
- 老用户在适应新产品时常会有一个适应期，但短期实验结果未必就是正向的，等等。
所以：实验真的是产品决策标配吗？这个我过往从未想过其它可能性的信念 —— 动摇了。
字节的方法有其效率、有效性，但它也是特定环境里的产物。
在新环境，我意识到做事的思维和方法有很多，语境不同、现实约束不同，一切过去以为的“不变”其实都可以有“多变”。
能清晰感觉过往的观念被逐渐“动摇”，但感谢这些变化，让我看到更多有意思的可能性。
过往在字节习惯的一些产品决策方法，在新团队开始被动摇了。
AB 实验是个经典例子。我发现字节推崇的 AB 实验并不那么万能和必须。
过去我习惯了用数据驱动的产品决策范式。它确实有效、好用，数据能很清晰告诉你什么对、什么错，能清晰量化收益，是大组织衡量ROI的手段。这也是字节这家公司很有代表性的方法论之一。
这种基因和环境也把我塑造成了一个用数据指导判断的 PM。尤其做用户增长，除了一些基建需求，AB 实验是我们做需求的标配。
但到了创业公司，我越来越清楚意识到：过往字节教给我的观念只是其中一种，并不一定适用于所有团队和产品；而我以为的、做产品的“标配”，也并不一定就是我所想的那么必不可少。
最近才意识到它有很多局限，甚至它背后的观念 —— 认为结果就是应该可被量化的，也有其局限。
我并不是一开始能理解，在做第一个大需求时，第一次听到可以「不开实验」的建议会有点疑惑 —— 这，真的可以吗？没有实验，我们怎么决策结果、衡量我们做的好坏？这难道不是“默认应该”吗？
在 1-1 时和 leader 专门聊了这个话题。边聊我边想，确实奥：
- 实验会拖慢产品节奏。字节从开实验 - 结论至少得等 2-3周、有的可能更长，但创业团队需要快。
- 指标本身能衡量的只是能被量化的部分，但很多体验层面的感知无法被精准量化。字节虽然也有一个很著名的文档，关于产品「信仰判断」，但我在的那几年，比较少实践+见过纯靠信仰就能直接推到线上的需求，除非是基建或者修 bug。
- 有些改动无论实验正/不正，也能共识它都需要这么做，因为就是明确的体验升级。
- 老用户在适应新产品时常会有一个适应期，但短期实验结果未必就是正向的，等等。
所以：实验真的是产品决策标配吗？这个我过往从未想过其它可能性的信念 —— 动摇了。
字节的方法有其效率、有效性，但它也是特定环境里的产物。
在新环境，我意识到做事的思维和方法有很多，语境不同、现实约束不同，一切过去以为的“不变”其实都可以有“多变”。
能清晰感觉过往的观念被逐渐“动摇”，但感谢这些变化，让我看到更多有意思的可能性。
