用贝叶斯方法开启新产品的设计

什么是贝叶斯方法

最近在看统计学方面的书，无意间了解到贝叶斯公式，该公式主要是用来计算事件发生的概率。不过本章不是谈计算公式，也不谈什么贝叶斯网络 分析等，而是公式背后的思考方法，以及如何指导产品设计和用户研究。以下是《得到》李翔对贝叶斯方法的解读：

• 先评估一下自己的信念，设定P(信念)；
• 等待新证据；
• 证据出来后，用贝叶斯公式更新自己的信念，计算P(信念|证据)；
• 继续等待新证据，依次循环......

以《狼来了》的故事为例，先评估村民对小孩的可信度是0.8；第一次小孩说狼来了，村民纷纷上山去打狼，最后发现被骗了，于是村民更新了对小孩的可信度；那第二次村民又发现被骗了，于是村民再次更新对小孩的可信度；因此当第三次小孩说狼来了，村民就不再上山打狼了，因为此时村民对小孩的可信度趋近于0；

其实作为产品经理，看到这个方法，我脑海中第一复现的是这个图：

贝叶斯方法对产品的影响

刚转产品第一年，跟前辈探讨过一个问题“新产品是做到60分再发布，还是20分就发布？”，如果产品还有很多bug的情况下就发布，那好不容易获得的用户就可能会流失，这一直是我之前顾虑的问题。现在用贝叶斯方法可以很好的解释。首先评估我对新产品的信念，（要看产品是否真的缓解了用户痛点，或刺激到了用户的痒点），如果你对产品足够信心，就尽早的将1.0版本发布吧，然后等待用户的反馈，并根据用户反馈及时优化调整，逐步的让用户帮助自己完善产品。在产品设计方面，贝叶斯方法跟跟《精益创业》里的MVP，以及小步快跑快速迭代的理念是一致的。最早我们用问卷的形式做满意度调研，开始我设置了6个选项（1-5的分值+无所谓），最终发现大部分都选了3（中立值）。看到这样的数据，其实对产品做转化预测分析意义不大。后来咨询了从事用户研究的前同事，给到了这样的观点“带着假设去做研究”。

贝叶斯方法不是万能的

几年前我在分享如何做竞品分析的时候，提到过这样的分析步骤：确定选题→发现问题→确定改善方向→选择竞品......，当时就被台下小伙伴提问，你这样的研究方法带有个人偏向性，会导致选的竞品及分析的结论都会偏向于个人最初的假设，最终无法得出公正的结论。是的，这种方法是会出现分析过程中发现最初的选题或改善方向是错的，于是我们只能重新调整选题和方向。贝叶斯方法并不是万能的，那什么情况下适合用贝叶斯方法呢？如果对客观事物了解不够全面，且判断人经验比较丰富，不妨大胆的提出一种假设，然后根据新证据来更新这种假设吧。相反如果实物或产品已经步入成熟期，千万不要轻易去假设去试错。就像拥有10亿用户的微信，每一个新功能都非常克制，产品设计上更是走心，始终保持工匠精神来打磨产品。当然对于成熟期的产品，其实也是有很多线上测试的方法的，这里不再深入展开。

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