在生活和工作中，我们经常需要做出决策，这个时候，你的决策是否“理性”就至关重要了。这篇文章里，作者结合俞军老师对“决策”的定义、所讲述的理性决策的三要素等内容做了一定阐述，一起来看。

全文概述：俞军老师解释理性决策的定义和为什么人做的决策大多是不理性的原因，并给出理性决策的三要素，信念、目标、行动，重点解释了理性目标。

我的理解：选择大于努力，这句话很多人都知道，但是很多人都不会去选择和决策，更不用说主观能动性的这种。那么这篇文章在平时做产品还有在生活中具有很好的参考认知意义。

(资料图)

摘自原文：

决策是指在收集、加工信息之后，借助一定工具和方法，进行分析、计算、判断，并得出结论的过程。

但人的精力和能力有限，在信息获取与加工、分析、判断等环节，天然就有各种限制、偏差和不确定性，主要体现在以下几方面：信息获取、信息处理、禀赋偏好导致的个体差异、环境的不确定性。

理性的信念即与真实世界一致的信念，也可以理解成“对自我认知的认知”。

我们要对自我认知保持怀疑和反思：关于某个决策所需的完备信息，我的认知程度可以打几分？可能用什么方法，值得付出。多少成本来获取哪些信息？我可能存在哪些认知偏差？

人类最大的理性，是理性地理解自身认知能力的局限性，除此无他。

理性的目标应该是约束条件下的价值（总效用）最大化。我们应保持对当前目标的反思：我的目标（或任务）理性吗？为什么不能是其他目标呢？从确定这个目标到现在，有什么关键变量（约束条件）已发生变化或将会发生变化？

在给定的目标下，寻找最优解决方案。而对于任何权衡就是决策，权衡取舍，进而追求整个系统的效率。

参考：用户价值=新体验-旧体验-替换成本，对于这个参考用户价值，在每次产品的版本迭代中，可以拥有一个很好的衡量公式。

新的技术、新的人群等，比如“流水线”-汽车价格下降、“沃尔玛”-商品实惠。

最小化，本质上是选择旧体验最差的被替代品的用户。

极端情况之一：寻找产品面向整个行业的“完美新用户”

举例：A、B搜索引擎

好处：忠诚、口碑、建立认知标准。

参考：一旦产品的用户价值被验证（不要追求大版本和完美功能），应该最快速地提高市场渗透率，把所有“完美新用户”的新体验都变成旧体验。

个人理解：作为个体用户对于支付宝的使用、淘宝的使用。我把自己作为“完美新用户”，很快的作为新体验，同时这也是MVP快速迭代的常识，小步迭代。

最常见的替换成本是认知成本、获取成本、使用成本，而广义来说，价格和所有交易成本也都是替换成本。

摘自原文：

对自我认知的认知：做这个判断所需的完备信息，我的认知程度可以打几分？可能用什么方法，值得付出多少成本，来获取哪些信息？我可能存在哪些认知偏差？概率思维和克服我方偏误，仅仅这两点就能大幅降低认知偏差发生率，就像饭前便后洗手降低疾病率一样。

对给定目标的批判性思考：我做这个判断的目标是什么？我的目标（或任务）理性吗？为什么不能是其他目标呢？从确定这个目标到现在，有什么关键变量（约束条件）已发生变化或将会发生变化？

此外，还有俞军老师在做决策时，参照系、成本、不确定性、概率（风险）、非货币性、外部性、时间性的参考：

摘自原文：

参照系：参照系严重影响用户价值大小。怎么定义新体验、旧体验？这里有哪些参照系相关的认知偏差，会怎样影响我、影响用户、影响各方关联人？人们觉得不公平、不满意、满意时用的参照系是怎样的？

成本：谁在分析问题时只谈收益或只谈成本，那他不是骗子就是傻瓜。一个有意识的行为，成本和收益必须一起考虑。直接成本、交易成本、机会成本、风险成本（行为会引入什么新风险）分别是什么？

不确定性决策：尊重和敬畏这个世界的不确定性，很多决策的结果取决于无数个体和群体的未来决策或超越已知规律的未来变化。

概率（风险决策）：这件事按照预期发生的可能性有多大？同时考虑收益和成本依然不够，还要预判发生概率，得出预期效用（决策备择项）这个可以真正用来判断比较的价值：（收益-各种成本）X 概率=预期效用。

非货币价值（跨效用决策）：人的欲望是无穷的，约束条件也是变化无穷的。不能只考虑货币价值，效用是需要跨属性权衡取舍的。比如找工作时只考虑工资，哪怕还考虑了奖金、期权也是低质量决策，可以考虑的包括但不限于业务成长前景、团队氛围、领导情况、升迁机会、公司声誉、学习环境、所在城市、离家远近、上下游协作方、加班情况、出差频率、管理制度、行业前景、福利、价值观、稳定性等。

外部性：企业或用户的目标有外部性，需要以更广的视野权衡取舍。一个用户的多个目标（期望价值）可能互相冲突，一个用户与另一个用户的目标也可能冲突，用户目标与受产品影响的各种第三方也可能互相冲突。

时间性（跨期决策）：价值判断的对错受时间影响巨大。一个产品增长策略以3个月为时间标准进行衡量是对的，但以3年为时间标准来衡量却可能是错的。那么，你的决策者会选择3个月还是3年？

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