你的思考在第幾層？——系統思維分享

缺乏系統思考的人常常表現出以下幾種現象：

如果你存在上述現象，那么這次的分享相信將對你有所裨益。本次分享的內容主要來自《系統之美》這本書，同時會結合我個人的產品思考和經驗作為輔助講解。希望這次分享能讓你擁有“系統思考”的眼睛，重新去看待周圍的環境。

一、系統是什么？

每一個表象背后，都有一個黑盒子，雖然我們看不見這個黑盒子，但是它才是產生規律的原因。我們把這個黑盒子，叫做系統。任何一個系統都包括三種構成要件：要素、連接、功能/目標。

例如公司是一個系統，它的要素包括不同崗位的員工、辦公場地、工資等等；它們之間通過公司制度、企業文化、公司成員的協作和溝通、企業微信上的交流或者物理上的交流，產生連接；而公司的目標可能是賺錢、做公益或者搞情懷等等。但如果上述的要素、連接或者目標任意一個發生了改變，那么系統也就被改變了。

如果員工之間經常去一起團建洗腳，關系更密切了，配合程度提高了，那么即使同樣的員工，公司的面貌也會耳目一新；如果改變鏈接方式，讓大家不用來公司，都在家辦公，系統運作也會發生巨大的改變；再如果，我們改變公司的目標，從做長期有價值的事情改為賺快錢，那么即時仍然是同樣的員工和鏈接方式，公司的運作也會完全不同。

在產品工作中也一樣，比如去年雙十一奏效的活動方案，因為用戶態度和環境的變化，今年可能就完全行不通了。我們所遇到的問題通常都不是彼此孤立的，而是相互影響、動態變化的，尤其是在由一系列復雜系統構成的動態情境之中。產品經理不能只是解決表面問題，而應善于理解系統的結構和管理混亂的局勢。

二、系統由存量、流量和反饋回路組成

1. 存量

“存量”是所有系統的基礎。所謂存量，是指在任何時刻都能觀察、感知、計數和測量的系統要素。存量可以是儲存量、數量或物料，或者是信息在一段時間內的積累量。

它有可能是浴缸中的水、人口數量、書店中的書、銀行里的錢，它也可以是一些抽象的東西，比如你的自信、在朋友圈中的良好口碑，或者對升職加薪的期望等，都可以是存量。

2. 流量

存量是會變化的，比如你的銀行存款就隨時都在變化，存量會隨著時間的變化而不斷改變，使其發生變化的就是“流量”。例如浴缸中注入或流出的水量、App留存和流失的用戶數、銀行存款的存入或取出等等。

（1）注意流量的變化

由于存量通常是看的見或摸得著的，相對容易發現。因此人的大腦本能通常會更容易關注存量，而不是流量。而且就算在觀察流量時，也更傾向于關注流入量，而不是流出。因此我們有時候會忽視一個事實：想使存量增加，既可以通過提高流入速率來實現，也可以通過降低流出速率來實現。就像是要提高App活躍，除了拉新還可以通過減低流失來實現，這一點并不是每個人都能很好地認識到。

（2）存量的變化需要時間

此外，存量的變化需要時間，因為改變它的流量運作需要時間。

比如就學習這件事而言，存量可能是指你腦袋里的知識或者認知。你過去幾十年的沉淀都在里面，你想要通過閱讀一兩本書或看一兩次分享，來讓認知產生巨大的變化，從系統的角度來說就是不太現實的。所以我也不太相信“頓悟”，或者說，我認為“頓悟”能在短時間內可能會改變你的流量，但存量的變化還是需要時間的打磨（減肥和健身也一樣，你厚厚的脂肪是巨大的存量）。

如果你對存量的變化速度有正確的認知，你就不會“拔苗助長”，期待事物變化的速度超出其特定規律；同時，你也不會過早地放棄，因為你知道一項措施要想見到成效，也需要時間；此外，你也可以更好地把握系統動量所展現的機會，“順勢而為”，就像一個太極高手一樣，借助系統的力量，聰明地實現自己的目標。

3. 反饋回路

一般的因果鏈條是一條線段，比如A->B->C，當這個線段的頭尾相連，形成閉環的時候，例如（A->B->C->A），它就變成了一個回路。一個反饋回路就是一條閉合的因果關系鏈。

常見的反饋回路有“調節回路”和“增強回路”兩種。

（1）增強回路

在因果鏈條中，如果“因”增強了“果”，“果”又反過來增強“因”，這就是增強回路。

增強原有的發展態勢，像“滾雪球”一樣。它們可能是一個良性循環或惡性循環，既可能導致系統不斷成長，越來越好；也可能像脫韁的野馬，導致局勢越來越差，造成巨大的破壞甚至毀滅。

一些生活中的例子：

• 兩個小孩子發生了爭執，一個孩子打了另一個孩子一拳，后者就會踢前者一腳，這樣就導致前者更大力度地反擊……就這樣，沖突不斷升級。

• 戴維斯雙殺，比如當一個公司業績下滑時，每股收益減少或下降，同時市場因為公司業績下滑給予的估值也下降，股價得到相乘倍數的下跌。

• 一個人練習籃球的次數越多，籃球技術越好，從籃球中體味到的樂趣就越多，從而就更加愿意進行籃球練習。

另外，我們在互聯網領域常聽到說某某公司的增長飛輪，比如Uber增長飛輪、奈飛增長飛輪等等。其實增長飛輪也可以理解為是企業找到了自己商業模式中的增強回路。

例如下圖是Uber的增長飛輪。司機越多->服務覆蓋面積大->接單更快&價格更低->用戶的需求也就越多->司機又增多。又比如亞馬遜的增長飛輪，商品價格越低，顧客越多，顧客越多吸引的賣家越多，商品規模更大，規模效應讓商品價格更低。

（2）調節回路

在生活中，但凡是呈指數級成長的實體系統中，必然存在至少一個增強回路，正是它驅動著系統的成長；同時，也必然存在至少一個調節回路，限制系統的成長，因為在有限的環境中，沒有任何一個物理系統可以永遠地增長下去。

在因果鏈條中，如果“因”增強了“果”，“果”且反過來衰弱“因”，這就是調節回路。

如果只有增強回路，沒有調節回路的存在，世界上很多東西都會走向極端。正是調節回路的存在，才讓這個世界回歸到平衡。

下面是一個調節回路的例子：

• 例如你期望自己的體重在100斤；

• 當你的體重低于100時，你會覺得太瘦了不好看，選擇多吃一點補充熱量，讓你的體重回到100；

• 當你的體重高于100時，你會開始控制自己的飲食，或跑步運動，讓你的體重減到100斤

在這個系統中，不論你的體重是過重，還是過輕。由于”你期望的體重是100斤“這個期望目標的存在，都會讓你采取一系列的行動，來改變能量的流入或流出，從而調整自己的體重。

到這里，大家有沒有感受到系統視角與普通視角的差異：

三、阻礙系統思考的6大障礙

1. 別被表象所迷惑

我們在觀察現實世界時，往往會習慣性的地觀察世界上發生的各種各樣的“事件”，也就是系統的“輸出”，而很少去理解其背后的系統結構。可能因為觀察事件是本能，是系統1；思考其背后的結構是系統2，所以會更困難。

“你只看到了第二層，把我想成了第一層。實際上我是第五層。”——LOL主播大司馬

那我們從系統層面來看，如果將系統思考分為三層的話是什么樣子：

第一層：事件層面——只看到事件本身

比如網上會有些關于炒股的帖子，分析股票漲跌都只是就事論事：因為煤炭期貨漲了，所以今天煤炭股漲了；因為中美關系緊張了，所以軍工股漲了等等。這樣只停留在事件層面的分析，不能幫助大家預測明天會發生什么，也不能讓你改變系統的行為。

第二層：行為層面——搜集事件發生的規律和趨勢

一些計量經濟學模型往往會更進一層，去分析事件背后的行為層面。以復雜的方程式，對各種變量建模，并根據其歷史趨勢，以及它們之間的統計關系去尋找規律。但停留在行為層面的預測在短期可能很有效，但可能因為某一個要素發生改變后，就完全失效了。就像是你可以根據過往一周的室內溫度，去預測明天的室溫，但前提是系統沒有發生變化。如果恰好今天家里人忘了關窗戶，那么可能預測就會完全失準。

第三層：系統結構層面——理解事件背后的系統結構

再往上一層則是系統結構層面：系統思考需要反復審視結構和行為，善于系統思考的人會將二者聯系起來，理解事件、行為以及結構之間的關系。當遇到一個問題時，善于進行系統思考的人要做的第一件事，是尋找數據，了解系統的歷史情況以及行為隨時間變化的趨勢圖。這是因為，系統行為的長期趨勢為我們理解潛在的系統結構提供了線索，而系統結構又是理解系統會發生什么以及為什么發生這些事情的關鍵，讓我們不僅“知其然”，而且“知其所以然”。系統結構才是系統行為與事件產生和演進的根源所在。

2. 理解非線性關系

非線性關系：在系統中，兩個要素之間存在因果關系，而且因果的變化不存在固定比例。

線性關系比較好理解，在數學上也是有解的，放到坐標軸上，就是一條直線。但現實世界中，大多數元素間的關系都不是線性的，一分耕耘有一分收獲，兩分耕耘可能就只有半分收獲了。

工作和生活中的非線性現象特別多，比如：

1. 用戶看到一次廣告，產生一次購買；看到五次廣告，可能就厭煩到一次都不購買了；

2. 用戶分享一天，拉來5個新用戶；連續分享一周，可能也就拉來6個新用戶；

3. 養植物的話，可能每天澆50g水，植物茁長成長，澆1000g水，植物可能直接就淹死了。

3. 劃清系統的邊界

世界是相互聯系的，不存在獨立的系統。如何劃清邊界取決于我們分析的目標或問題。

系統的模型并不是越大越好，可能信息多了反而會掩蓋到真正重要的事情。例如，如果我要建立分享裂變的系統以發現裂變運作的規律。那么在第一個流量流入的環節，我可能會考慮App不同裂變活動的曝光，但對線下的推廣引流情況或者中國人口的變化趨勢可能就不會太關心了。

當然，邊界也不能過小。例如分析城市某條河流污濁的情況，不能只分析河流在該城市的情況，還要看這條河流上游的情況，否則無法解決問題。總之，邊界是我們自己基于目標和問題劃定的，核心還是以能分析和解決問題為主。但一旦出現了新的問題，或者目標調整了，我們就應該對系統的元素和邊界重新考慮。

4. 看清限制因素

一個系統中影響輸出結果的輸入因素可能是多個，通常來說，限制最大的因素就是最重要的因素。

例如，植物的生長可能需要以下一些要素：

• 陽光

• 空氣

• 水

• 氮

• 磷

• 鉀

• 各種微生物

• 松軟肥沃的土壤

• 控制野草和昆蟲

但當上述任意一個因素，比如“磷”元素缺少時，不論其他的元素有多么豐富，植物都無法正常的生長。就像一個小孩不論吃了多少碳水，如果完全不攝入蛋白質，也不會健康（類似木桶理論）。

在做產品增長的這一點尤其重要，拆分完問題后，需要定位到當前最嚴重的限制因素是什么，這可能就是系統增長的“杠桿點”。當我們解除這個限制因素后，系統可能會迎來一波增長，增長的過程中，各種因素的限制情況也會產生變化。當增長放緩后，我們可能又需要將注意力重新放到下一個最重要的限制因素上。

5. 無所不在的時間延遲

要意識到，當我們試著創造一個新事物時，我們必須學會等待。我們必須充滿耐心地播種，精心澆灌土地，讓種子自己發芽、生長，它需要時間。

在系統中，時間延遲比比皆是。每一個存量都是一個延遲，大部分流量也有延遲，包括運輸延遲、感知延遲、處理延遲等。以下是一些常見的延遲案例：

• 從電商平臺上購物到收到貨需要等待幾小時甚至幾天；

• 從感染病毒，到癥狀發作，可能有很長的潛伏期；

• 家畜從出生到成熟需要時間，例如豬的周期是4年；奶牛的周期是7年。

當在反饋回路中存在較長的時間延遲時，具備一定的預見性是必不可少的。如果缺乏預見性，等到一個問題已經很明顯了才采取行動，將會錯過解決問題的重要時機。

6. 有限理性

“人們在決策過程中尋求的并非最優解，而是滿意解”——赫伯特 · 西蒙

諾貝爾經濟學獎獲得者赫伯特西蒙在1956年提出了最早的替代期望效用理論的模型，核心的觀點是“人們在決策過程中尋求的并非最優解，而是滿意解”。例如我們在租房時，可能會選擇四五個合適的看看就定下來了，而不會比較完福州所有的房子再決定。

背后的道理也很好理解，因為人們在決策過程中收集信息、處理信息都是需要付出成本的（包括時間、精力甚至金錢），因此要遍歷或分析更多的可能項往往意味著要付出更多的資源。所以用戶在實際的決策中通常是尋求滿意即可，而不是過度追求最優。

通過下圖可以比較直觀的理解：隨著搜索決策信息的成本增長，搜索到的決策帶來的收益其實是邊際遞減的，中間綠色的差值才是決策的凈收益最大的時候。

當一個人處于系統的特定位置上，他的所見、所知都是有限的，而其行為是合理的。在有限理性的情況下，如果換成另外一個人，結果仍是相同的。因此，只是責備個人，并不能有助于產生更加符合人們期望的結果。

要想改變行為，首先要跳出個體所在系統中固有的位置，拋棄當時觀察到的有限的信息，力求看到系統整體的狀況。甚至重構系統中的目標、信息流或者激勵等，使系統達到大家所盼望的結果。

四、結語

普通人觀察表象，優秀的人洞察系統。——劉潤

存量、流量、因果鏈條、增強回路、調節回路、事件延遲這些因素，搭建出了所有復雜的系統。

當你遇到問題時，背后的解決方案其實都藏在這些系統的運作規律里。

在使用系統思維思考和分析問題時，可以采用以下步驟

1. 找到系統中核心的存量是什么、流量是什么

2. 找到因果關系鏈

3. 找到增強回路和調節回路在哪里

4. 考慮系統中是否存在延遲，是哪些延遲

5. 再思考問題出在系統的哪一步，或者改變系統運作的關鍵杠桿點在哪

6. 采取措施進行改變

要做到以上的這些并不容易，需要日復一日不停的思考與練習，愿各位早日訓練出自己的洞察力，擁有系統的眼睛，站在更高處看到更美的世界。

參考資料：

1. 德內拉·梅多斯, 2012, 系統之美：決策者的系統思考 . 浙江人民出版社

2. 劉潤，2021，底層邏輯：看清這個世界的底牌 . 機械工業出版社

小插曲

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#專欄作家#

愛學習的Keyda，人人都是產品經理專欄作家。主要專注在線教育和電商類產品增長，擅長游戲化設計，定期分享產品設計和思考。

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