万字干货：南加州终身教授学术派分析——Facebook和阿里巴巴

前两天，我组织了一场大型试验峰会，有幸请到了南加州大学马歇尔商学院终身教授、上海交通大学客座教授孙天澍先生。面对良莠不齐、东拼西凑的增长理论，孙教授从技术和商业的学理角度，教会大家真正成体系的增长思维到底是什么，如何用战略性试验思维化解增长焦虑。

我自己在南加州大学两个系：商学院和计算机系，我自己的背景是技术和商业的结合。在王总和颜老师之后演讲压力非常大，我今天的演讲非常简单，主要讲四件事情。

1. 第一，为什么需要思考战略性试验？
2. 第二，我以facebook和阿里巴巴合作的两个战略性试验，具体阐述一下战略性试验是什么意思？我们设计试验的时候需要做一些战略性的试验。
3. 第三，根据我在企业的工作和咨询的经历抛出一些简单的思考，企业如何鼓励战略性试验？将试验如何融入企业战略？
4. 第四，在人才和理念方面，如何和企业合作，共同推动试验战略，以及战略性试验的发展？

过去八九年时间里面我在facebook、Adobeimage时间，去了学校以后跟阿里巴巴、网易国内比较前沿的公司有一些咨询和合作的关系：一方面是商业战略的讨论，另一方面是如何将他们落地，如何通过数据试验的方式落地，以及一些学术思考。

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一个与放弃战略试验试验的失败案例

我早年的时候也在LivingSocial团购网站，最高时期估值80亿美金，亚马逊投资了4亿多美金，光速投资也投资了五六亿美金，但是这个企业最终还是失败了，它最终用户群，以及最终的商业模式没有走出来。问题的关键并不在于战术上的失利，而在于战略上的失策——对试验思维运用不足。

在这个公司里面我大概工作两年多，主要负责社会科学，特别是如何通过社交渠道快速增长，社交渠道占20%的收入来源，每年的营销额大概是10亿美金以上。在这个里面做的一系列战术性的试验，比如说如何设计社交分享的渠道和项目，以及每年成本在一两亿美金社交给出的激励，比如你成功分享三个人可以得到免费的团购，即使团购是去埃及玩儿，是八九千人民币，你也得到一个免费的。我设计了很多社交渠道，以及社交算法，以及各种创意文本的试验，在这里面可能大概有小几十个试验关于社交和如何快速增长的，战术上非常成功。

在这个当中两年多时间，这些战术帮助社交平台获得增长，但是团购平台上有些大的角色，比如我如何扩张，当我需要进入美国300多个城市的时候如何分配我的资源，如何线上线下的销售团队如何分配，应该先深耕几个重点城市，还是应该快速铺开，如何在竞争中取得优势，这些核心的战略路径和高层决策直接决定了这些平台最后能不能生存，所以在这里面我就一直在思考试验如何能起到作用？以及高层如何能够通过试验更多的决定他们的战略路径，这也是我今天演讲的动机。

这里面我核心想讲试验如何帮助企业战略？以及能不能帮助企业战略？答案是可以的，答案就是说可能需要通过设计一些战略性试验，你可能先需要对企业战略有一些深度思考，在重点的点上设置一到两个切入点进行试验的尝试，这个跟刚才的王晔和颜老师的演讲有些关联，在重大的战略上需要尝试失败，但是如何把失败的成本降下来，如何在小范围内能够迅速的理解你这种战略是不是合适，我觉得这个非常重要。

业务增长如岩浆徒步

我给大家直观的感受，企业战略就是在找最好的路径攀登最高的山峰，中间可能会有很多阶段性的胜利，但是这个起伏是非常大的，很多战术性试验、增长性的试验能够迅速帮助我们在局域的区域找到一个制高点，但是如何从一个制高点战略性往下一个制高点去走，其实非常重要，也非常艰难。比如说你通过试验达到了中间小山包的制高点，但是没有选对战略路径，你可能很难达到右边的最高山峰。但是如何通过试验尝试路径？不是说走弯了，能够去到正确路径非常重要。战略性试验其实是想说能不能找到中间山脊的路径，让企业去试，试到中间山脊的路径通到最高点。

去年今天我正在夏威夷度假，去走岩浆徒步，徒步地点非常漂亮，它在一个山顶上，非常难发现，这个山非常大，有点像火星表面，没有任何的路径可以找到这些岩浆，很多地方岩浆没有完全凝固，或者刚刚凝固，我每次去走的时候回来鞋子都被灼烧掉一层，中间其实是很危险的，如果从一个公司角度，我们想最终达到岩浆的发源地，能够看到一些大规模的现象，但是中间这个大的路线怎么走并没有地图，这些岩浆在流动，每个星期表面在变动，我们找了一个向导队，不是一个人，大概有十个人左右，我们在很早凌晨三点出发，经常我们需要停下来找一个相对高的制高点思考下面大方向怎么走，到底岩浆发源地在什么地方，在一定时间我们要停下来做战略思考，并且很有意思的是这些向导他们会当我们到一定战略性制高点需要思考的时候，他们就派出多支小分队开始尝试，比如翻过这个山头到另外一个山头去看到底什么样的路径最有可能达到，这个就跟战略性的试验非常接近。我们需要在一定节点的时候需要做一个大的战略决策的时候，可能精巧的设计一些试验降低战略试验的成本，帮助我们达到最后的制高点。

战略性试验决定关键产品的路径和商业模式的选择，我跟阿里巴巴有些合作关系，跟曾鸣教授成长三个阶段非常有关系，他总结了B2B、淘宝、天猫成长的三个阶段非常相似，早期需要通过不断地尝试做战略试验找到什么样的路径是合适的，然后中间需要做磨合期，最后明确了这个路径以后做一些大规模的战略实施。

颠覆式创新是千里马，战略性试验是慧眼伯乐

就像我刚才说的，一个平台、企业最终的成败，很多时候在一个或几个关键性的决定，或者关键性的创新，南加州大学很有名的教授同事，在美国创新界定非常有影响力，他今年写了一本书叫《颠覆式创新如何决定国家成败》，这个里面考证了过去3000年很多国家崛起的路径，就觉得很多边缘性的国家为什么最后能够崛起，比如说罗马开始就是一个小村子，他说一些关键性的创新，比如说像罗马的水泥、蒙古的骑兵和游牧式战法，包括像西班牙支持航海的尝试，是决定他们能不能够找到颠覆式的创新结构，比如哥伦布发现美洲新大陆就是颠覆式的创新，导致西班牙能够战胜，但是如何找到颠覆式的创新？可能需要战略性的试验进行思考和尝试。

Facebook的危局只能通过战略试验逐步化解

我去年花了很多时间全职在facebook进行咨询和策略方面的落地，其中有一个非常大的问题是说Facebook的社交网络结构非常局域化，有非常多的小圈子，比如说喜欢特朗普，或者喜欢共和党某一个议员，用户之间的关联非常紧密，但是他们很少知道外界其他的人怎么思考，比如反对特朗普的人怎么思考，这样导致Facebook内部有很大的问题，很多不管是假新闻，还是有争议性的新闻只能在局域性的网络传递，导致他们用户之间的互相摩擦和互相的争议非常巨大，最终导致了Facebook需要去国会进行听政。这种网络的结构和多样性对Facebook发展到这个阶段继续往下走非常关键，不管对于它的用户粘性，如果用户摩擦非常多可能就离开了，以及他和政府的关系，如果政府觉得你这个平台只是放大很多争议、摩擦的平台，政府对你的监管非常剧烈，这个在今天对于快手和国内的平台也是存在这种问题的。但是如何解决这种问题？

Facebook在2015年的时候我的同事在科学杂志上发了一篇非常有影响力的文章，叫做社交网络如何让用户接触到不同意识形态的信息，在这里面提到社交网络的结构非常重要，但是如何改变这个社交网络，如何让用户发现跟他们非常不一样，帮助特朗普的铁粉找到能够跟随一些反对特朗普的人得到他们的信息和观点，并且能够进行沟通，这个非常重要，非常难，第一步如何让他们加好友就非常难，第二个通过这个方式改变信息的多样性，这是Facebook去年初的时候遇到战略性的问题，但是如何对这个战略性问题进行尝试？

我帮助他们设计了一个方案，如何通过一些数据的方法、算法的方法能够让Facebook的用户找到与它非常不一样背景的人作为朋友，做朋友之后可以进一步改变信息的多样性，如果没有去订阅这种公众号，你根本不可能接触到这种信息，但是找到背景不同的朋友非常难，主要有几个原因：

在社交场合里面大家会有很直观的感受，我们聊天很多时候找相似之处，上来就问哪儿人，以前在哪儿工作过，在哪儿上学，你都想找到相似的出身、家庭背景、教育经历、工作经历，过去有没有相似的兴趣，比如平时喜欢玩儿什么，去过哪儿玩儿，在聊天过程里面找到跟对方的共同认同，但是这种聊天和交流的成本非常高，可能我们今天在线下20、30分钟才意识到你也喜欢这个东西，我以前念博士的时候花了五年的时间才意识到隔壁的中国教授和我都是南京人，这个非常难，如何打破信息障碍，当时我在facebook讨论非常多，找到相似之处的成本非常高。

我们当时设计了一个战略性的考量，如何通过facebook的后台算法，利用它的大量数据找到相似之处。我在这个上面写了很多，比如说在哪儿工作过，在哪儿上学，从哪儿来的，我喜欢什么样的品牌、什么样的爱好，我去过哪些地方，同样我如果遇到另外一个人，facebook在后台有这样的数据，它可以瞬间0.1秒钟就可以计算出我们之间有什么相似之处，通过大量的后台匹配，你们两个都在什么地方工作过，通过这些方式可以计算，并且显示你们有什么相似之处，迅速降低信息的瓶颈，我和facebook合作帮助他们用算法决定突出什么样的信息，能够让人在短时间内就能够决定是不是多看几眼，是不是多了解这个人的信息，即使这个人表面上跟你是完全两个不同的阵营，能不能通过个人的信息更加熟悉这个人。

这个是facebook非常想知道的，如果这个假设成立的，可以大规模利用相似之处的信息改变社交网络结构，甚至弹出一条信息的时候我是一个反特朗普的人，看到支持特朗普信息的人，可以在下面显示发文章的人都喜欢去徒步，我在跟这个人对话的时候就不会有这么强的竞争性，或者争议性。

怎么验证这个假设呢？我就和他们做了一个7000万人的试验，这不是简单的试验，这已经是比较战略性大规模的试验，这个试验里面如果一个用户看到另外一个用户的时候，平台可以瞬间来计算出我们两个都喜欢打篮球，都处在洛杉矶，通过这个可以瞬间能够显示出我们要有这两个相似之处，我通过试验的方式决定是应用原来的产品场景，只是显示基本的信息，还是说我把这些相似之处能够突出出来，而且突出的时候应该突出哪些，比如突出我们现在在同一个城市，甚至突出同一个兴趣，毕竟产品的空间非常有限。

通过这种试验，现在已经在facebook后台实施了，在这个试验里面通过7000万人超大规模的试验也能理解到很多信息，第一这个方法首先非常成功，这个方法显示了之后，突出相似之处之后，测试组相对参照组更加容易发出朋友的邀请，最终形成朋友的成功率高很多，7000万人的试验里面有5%以上的新增好友增长，测试组要高出参照组5%的最终好友形成，这个对于社交网络是非常重要的。但是更重要的是，我们发现在这些形成的好友里面，背景不同的好友，你们不共享任何的共同好友，你们两个社交圈没有任何的交集，这样的人形成的几率有11%的增长，通过这个试验完全有新的了解，用户交流的时候到底看什么样的相似之处，以及什么样的人，比如我们发现男生特别在乎同城，女生特别在乎是不是有相同的兴趣，以及过去有相同的教育背景，通过这个方式我们也可以设计一些算法更好地帮助用户优化他的网络结构，有更多的信息流来源，这是战略性试验的例子。

这个例子最后在facebook扎克伯格年度公开信里面一小部分提高，如果我们用相似之处连接形成好友的话，用户就会减少他们之间的摩擦，能够更加愿意不管观点的人形成好友，最终让用户与他们背景不同的人分享观点。

阿里巴巴的菜鸟如何起飞？

有电商经验的人可能知道，想通过阿里巴巴和竞拍获得与用户的连接，获得更高的排位和更多的曝光，现在非常贵了，这个平台线上的连接方式和连接位置非常有限，作为阿里巴巴这个平台能不能找到新的方式能够连接品牌与用户，并且能够让这种连接更加有效、更加有针对性。

我和很多阿里巴巴不同业务部门聊过之后，有一个非常好的增长点跟菜鸟有关，如何通过菜鸟在物理空间的线下驿站作为连接平台，因为线上全中国人不管什么时候上淘宝，商家是在跟线上所有的其他商家竞争同一批用户，但是线下这种竞争性就要差的很远。比如说菜鸟在线下要做很多物流的分配，有超过一万八千个菜鸟驿站，以及天猫小店和盒马，这些触达点分布在每个小区，每个小区就有人群的分布、经济的情况、物品的喜好，其实是非常不一样的，通过末端的触达可以作为线下的连接平台，帮助商家触达到他们想触达的那部分消费人群，如果这种连接平台是有效的话，商家可以把大量线上的营销预算挪到线下，通过线下的方式打开一个缺口，能够有更大的增长，这个其实是一个战略性的想法。但是如何尝试这个战略性想法是不是可行？很多时候战略性想法的难点不在于模式上的灵机一动，另外一个难点在于你不知道落地之后在数据是否可行？比如线下商家通过免费派量、线上打广告愿意做支出，它的效果和线上比是不是投入产出比更高，如果投入产出比更高，这种情况下商家可以把大量的预算挪到线下平台来。我们通过这样的试验，能够初步验证这样的方法，比如找几十个品牌进行大规模的试验。我们今年找了几十个品牌超过一千家驿站进行对接性的试验，理解什么样的情况下线下的平台相对于线上有优势。

我们觉得有四个方向很有优势，第一个是位置，比如在中档的小区做精准的品牌投放，它的触达人群是相对比较单一的，大家来领包裹的时候对这个平台最有认同的时候，这种时候送一个免费样品和广告，对于线上的购买以及线上和品牌的互动非常有效，并且线下相对于线上有一些是体验，以及最终如果愿意来线下，比如收到淘宝的通知，或者天猫的通知，愿意来线下也是一个自我选择的过程，我们可以给五千人发通知，最终只有五百个人来驿站领样品，这五百人对于其他人来说对于样品来说有更多的兴趣。

我们通过试验验证战略性想法，在今年这批可能从7月做到现在已经有20多个品牌，总共送出了接近100万的样品，商家也想尝试，他们也很绝望，在天猫上的竞拍非常贵，他们愿意通过免费派样的模式精准的触达，如果这个成本和效果相比不是那么高的话，他们可以更多线下铺这个渠道。这是一些例子，通过大家领包裹的时候会送免费的样品，更重要的是我们可能通过淘宝、天猫的数据在线上选人群的时候，我们就知道比如说这个女生是非常有可能变成这个品牌的用户，因为她以前买过什么样的东西，做一些精准的信息推送，最终只有10%、20%的人买这个商品，商家不只是想把5万个免费样品送出去，其实它想送出去之后，每一个免费样品是不是都能带来一次品牌天猫上的浏览，或者最好是一次未来一年之内能够变成一次转化，这个精准派样非常重要。

我们还设计了另一个第一就是选位，比如一个商家有20万个样品，应该在一万八千个点里面如何选位，如何铺开到特定小区里面，我们应该如何在小区周围进行精准的触达。这个试验里面我们测试组80%的人，参照组20%的人，80%的人会收到通知告诉你，你家附近的驿站可能有免费的样品，收到通知之后有一部分来触达，在这个里面虚线是收到通知以后来的，实线是说自然的流量，因为很多人也会自动跑到驿站来，他也会有自然的流量。我们核心关注的是领取样品的人之后线上的购买行为会不会有大的变化，其实想知道最终这个箭头领了样品之后到结果因果关系是什么，这个投资产出比是不是足够高，如果线下投入产出比超过线上的话，商家很多线上营销预算愿意通过线下的触达方式能够涌进来，这样的话不管对于菜鸟驿站的生存，以及对于整个阿里平台对接的盈利模式，可能都有大的改变，这组试验还在进行，如果最终有新的结果，希望有机会跟大家分享。

如何真正将试验融入到战略性规划中？

现在，每个人都在在数据思维、黑客增长，为什么这群人依然在面临增长乏力的状况。关键在于大家对理论的理解过于片面，其中夹杂了许多成功学的成份。现代业务增长的核心就是试验。

可是，为什么试验在国内的推动情况没有在美国好？如何看待这个问题，直接关系到我们是否能够解决增长焦虑等表面问题。

通过我跟很多企业的合作，企业如何能够更好地把试验融入它的战略性路径规划里面？第一，一些战略性的创新是极其重要的，他会决定这个平台能不能生存下去，能不能发展更好。回到刚才说的我的同事研究，他研究过去3000年的国家当中挑出了15个国家，比如蒙古当初并不是非常成功的国家，但是通过短短一些时间的变化，以及像西班牙，西班牙和荷兰相比在海上的霸权差很多，西班牙通过大的资源性发现重新坐上霸主的位置，他发现这些国家通过他的考证有三个共同特点，第一个非常开放。第二个比如像西班牙愿意给一些钱去尝试一下，能够给基础的人一些设施去尝试。第三个他的激励方式和竞争方式跟他的赋能工具挂钩的非常紧密，像facebook我们每半年，或者每三个月的一些反思，以及绩效、评估、晋升都不能简单说上下一个东西，或者我这个产品改变非常成功，我的营销非常成功，你必须用数据量化这些东西，甚至通过试验哪个试验证明了上线非常成功，导致底下两万一线员工非常有动力去尝试，他们有这样的工具和方法论进行尝试。

而试验和这三个理念非常一致，明显它的成功需要这三个因素，需要企业相对中高层的支持，并且有些基础设施和人才对试验有基础了解和使用，第三个就是组织机制的设计。

这个也是facebook扎克伯格会说，如果你不会让这个网站崩盘应该去试一试，即使网站崩盘也没有关系，我们以前有一个实习生试验的时候在后台数据库不小心大规模删除，导致网站下线了大概好几个小时，但是最后扎克伯格依然把他留下来了变成真实员工，他对这个尝试的鼓励是非常有气度的。另外一个角度非常重要，我以前也是在一线数据团队工作，我的感觉是自下而上也非常重要，自上而下需要一线团队能够思考战略性的问题，并且主动跟中高层沟通，改变思维惯性和组织惯性。思维惯性比较容易改变，思考上更多跟中高层交流，组织惯性非常难，战略性的试验本来就不在组织的框架里面，也不在KPI里面，但是如何不断地沟通能够去推动，也非常有意思。

这两个是我自己的例子，一个是跟领英，在领英内部融入的是非常好，我12月18号的时候在领英有一个演讲，27号的时候在蚂蚁金服有一个演讲，当时和这边交流，领英明显融入的非常多，为什么会这样？他给了我一些建议，哪个季度深入服务一到两个团队通过中台形式进行对接，通过业务团队发声，找到CEO信任。这个是Netflix的产品副总裁，也有非常成功的试验。

总的来说，自上而下和自下而上的结合非常重要，它的上面就是文化和鼓励创新的思路，但中间非常重要，我跟吆喝科技的王晔先生也交流过好几次，人才和工具非常重要，特别是中层的人才，他对试验的认同，他对试验的推动非常关键，并且有没有些工具作为抓手帮助他推动，最后通过运营融入日常当中。

以及一些可能的挑战，这个是学校可以继续做的，甚至和企业合作，比如增长黑客，或者数据试验迭代的行业报告。中层人才的培养非常关键，在美国数据科学的硕士，或者是商学院里面各种和数据相关的硕士，已经把试验和数据融入的非常好，像我在南加大教一门数据和算法的课程，其实就是教很多硕士生、博士生以及MBA他们一些关于怎么把数据融入到自己企业管理当中。最后我自己做了很多方法和工具，跟一些前沿企业探索试验有没有更好的方式，比如说算法完全自动化的跟试验结合，这样不需要人自动选择优化操作，现在比如说很多开创性的想法，或者是一些算法，以及一些创造性的文本、图片需要人结合，比如我跟美国电商公司的合作，把算法AI工具完全融入到试验里面，根据试验的结果自动对算法进行调整，算法通过试验的结果进行反馈，最后变成闭环型的产品，人在里面的成分相对会降低，有一般性的场景通过算法和试验自动变成黑盒的解决方案。

最后，推荐一下网页先生的新书，有祝大家理解试验思维：

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