产品经理之间的差距很多时候都体现在“决策能力”上，而提升决策能力很重要的一点便是拥有“系统思考”的能力。所谓是否有系统思考，意味着我们在看待问题时，是只关注了问题或现象本身，还是有去尝试理解问题背后的行为规律以及去尝试分析对目标产生影响的重要因素以及这些因素之间的关联关系。

缺乏系统思考的人常常表现出以下几种现象：

如果你存在上述现象，那么这次的分享相信将对你有所裨益。本次分享的内容主要来自《系统之美》这本书，同时会结合我个人的产品思考和经验作为辅助讲解。希望这次分享能让你拥有“系统思考”的眼睛，重新去看待周围的环境。

一、系统是什么？

每一个表象背后，都有一个黑盒子，虽然我们看不见这个黑盒子，但是它才是产生规律的原因。我们把这个黑盒子，叫做系统。任何一个系统都包括三种构成要件：要素、连接、功能/目标。

例如公司是一个系统，它的要素包括不同岗位的员工、办公场地、工资等等；它们之间通过公司制度、企业文化、公司成员的协作和沟通、企业微信上的交流或者物理上的交流，产生连接；而公司的目标可能是赚钱、做公益或者搞情怀等等。但如果上述的要素、连接或者目标任意一个发生了改变，那么系统也就被改变了。

如果员工之间经常去一起团建洗脚，关系更密切了，配合程度提高了，那么即使同样的员工，公司的面貌也会耳目一新；如果改变链接方式，让大家不用来公司，都在家办公，系统运作也会发生巨大的改变；再如果，我们改变公司的目标，从做长期有价值的事情改为赚快钱，那么即时仍然是同样的员工和链接方式，公司的运作也会完全不同。

在产品工作中也一样，比如去年双十一奏效的活动方案，因为用户态度和环境的变化，今年可能就完全行不通了。我们所遇到的问题通常都不是彼此孤立的，而是相互影响、动态变化的，尤其是在由一系列复杂系统构成的动态情境之中。产品经理不能只是解决表面问题，而应善于理解系统的结构和管理混乱的局势。

二、系统由存量、流量和反馈回路组成

1. 存量

“存量”是所有系统的基础。所谓存量，是指在任何时刻都能观察、感知、计数和测量的系统要素。存量可以是储存量、数量或物料，或者是信息在一段时间内的积累量。

它有可能是浴缸中的水、人口数量、书店中的书、银行里的钱，它也可以是一些抽象的东西，比如你的自信、在朋友圈中的良好口碑，或者对升职加薪的期望等，都可以是存量。

2. 流量

存量是会变化的，比如你的银行存款就随时都在变化，存量会随着时间的变化而不断改变，使其发生变化的就是“流量”。例如浴缸中注入或流出的水量、App留存和流失的用户数、银行存款的存入或取出等等。

（1）注意流量的变化

由于存量通常是看的见或摸得着的，相对容易发现。因此人的大脑本能通常会更容易关注存量，而不是流量。而且就算在观察流量时，也更倾向于关注流入量，而不是流出。因此我们有时候会忽视一个事实：想使存量增加，既可以通过提高流入速率来实现，也可以通过降低流出速率来实现。就像是要提高App活跃，除了拉新还可以通过减低流失来实现，这一点并不是每个人都能很好地认识到。

（2）存量的变化需要时间

此外，存量的变化需要时间，因为改变它的流量运作需要时间。

比如就学习这件事而言，存量可能是指你脑袋里的知识或者认知。你过去几十年的沉淀都在里面，你想要通过阅读一两本书或看一两次分享，来让认知产生巨大的变化，从系统的角度来说就是不太现实的。所以我也不太相信“顿悟”，或者说，我认为“顿悟”能在短时间内可能会改变你的流量，但存量的变化还是需要时间的打磨（减肥和健身也一样，你厚厚的脂肪是巨大的存量）。

如果你对存量的变化速度有正确的认知，你就不会“拔苗助长”，期待事物变化的速度超出其特定规律；同时，你也不会过早地放弃，因为你知道一项措施要想见到成效，也需要时间；此外，你也可以更好地把握系统动量所展现的机会，“顺势而为”，就像一个太极高手一样，借助系统的力量，聪明地实现自己的目标。

3. 反馈回路

一般的因果链条是一条线段，比如A->B->C，当这个线段的头尾相连，形成闭环的时候，例如（A->B->C->A），它就变成了一个回路。一个反馈回路就是一条闭合的因果关系链。

常见的反馈回路有“调节回路”和“增强回路”两种。

（1）增强回路

在因果链条中，如果“因”增强了“果”，“果”又反过来增强“因”，这就是增强回路。

增强原有的发展态势，像“滚雪球”一样。它们可能是一个良性循环或恶性循环，既可能导致系统不断成长，越来越好；也可能像脱缰的野马，导致局势越来越差，造成巨大的破坏甚至毁灭。

一些生活中的例子：

• 两个小孩子发生了争执，一个孩子打了另一个孩子一拳，后者就会踢前者一脚，这样就导致前者更大力度地反击……就这样，冲突不断升级。
• 戴维斯双杀，比如当一个公司业绩下滑时，每股收益减少或下降，同时市场因为公司业绩下滑给予的估值也下降，股价得到相乘倍数的下跌。
• 一个人练习篮球的次数越多，篮球技术越好，从篮球中体味到的乐趣就越多，从而就更加愿意进行篮球练习。

另外，我们在互联网领域常听到说某某公司的增长飞轮，比如Uber增长飞轮、奈飞增长飞轮等等。其实增长飞轮也可以理解为是企业找到了自己商业模式中的增强回路。

例如下图是Uber的增长飞轮。司机越多->服务覆盖面积大->接单更快&价格更低->用户的需求也就越多->司机又增多。又比如亚马逊的增长飞轮，商品价格越低，顾客越多，顾客越多吸引的卖家越多，商品规模更大，规模效应让商品价格更低。

（2）调节回路

在生活中，但凡是呈指数级成长的实体系统中，必然存在至少一个增强回路，正是它驱动着系统的成长；同时，也必然存在至少一个调节回路，限制系统的成长，因为在有限的环境中，没有任何一个物理系统可以永远地增长下去。

在因果链条中，如果“因”增强了“果”，“果”且反过来衰弱“因”，这就是调节回路。

如果只有增强回路，没有调节回路的存在，世界上很多东西都会走向极端。正是调节回路的存在，才让这个世界回归到平衡。

下面是一个调节回路的例子：

• 例如你期望自己的体重在100斤；
• 当你的体重低于100时，你会觉得太瘦了不好看，选择多吃一点补充热量，让你的体重回到100；
• 当你的体重高于100时，你会开始控制自己的饮食，或跑步运动，让你的体重减到100斤

在这个系统中，不论你的体重是过重，还是过轻。由于”你期望的体重是100斤“这个期望目标的存在，都会让你采取一系列的行动，来改变能量的流入或流出，从而调整自己的体重。

到这里，大家有没有感受到系统视角与普通视角的差异：

三、阻碍系统思考的6大障碍

1. 别被表象所迷惑

我们在观察现实世界时，往往会习惯性的地观察世界上发生的各种各样的“事件”，也就是系统的“输出”，而很少去理解其背后的系统结构。可能因为观察事件是本能，是系统1；思考其背后的结构是系统2，所以会更困难。

“你只看到了第二层，把我想成了第一层。实际上我是第五层。”——LOL主播大司马

那我们从系统层面来看，如果将系统思考分为三层的话是什么样子：

第一层：事件层面——只看到事件本身

比如网上会有些关于炒股的帖子，分析股票涨跌都只是就事论事：因为煤炭期货涨了，所以今天煤炭股涨了；因为中美关系紧张了，所以军工股涨了等等。这样只停留在事件层面的分析，不能帮助大家预测明天会发生什么，也不能让你改变系统的行为。

第二层：行为层面——搜集事件发生的规律和趋势

一些计量经济学模型往往会更进一层，去分析事件背后的行为层面。以复杂的方程式，对各种变量建模，并根据其历史趋势，以及它们之间的统计关系去寻找规律。但停留在行为层面的预测在短期可能很有效，但可能因为某一个要素发生改变后，就完全失效了。就像是你可以根据过往一周的室内温度，去预测明天的室温，但前提是系统没有发生变化。如果恰好今天家里人忘了关窗户，那么可能预测就会完全失准。

第三层：系统结构层面——理解事件背后的系统结构

再往上一层则是系统结构层面：系统思考需要反复审视结构和行为，善于系统思考的人会将二者联系起来，理解事件、行为以及结构之间的关系。当遇到一个问题时，善于进行系统思考的人要做的第一件事，是寻找数据，了解系统的历史情况以及行为随时间变化的趋势图。这是因为，系统行为的长期趋势为我们理解潜在的系统结构提供了线索，而系统结构又是理解系统会发生什么以及为什么发生这些事情的关键，让我们不仅“知其然”，而且“知其所以然”。系统结构才是系统行为与事件产生和演进的根源所在。

2. 理解非线性关系

非线性关系：在系统中，两个要素之间存在因果关系，而且因果的变化不存在固定比例。

线性关系比较好理解，在数学上也是有解的，放到坐标轴上，就是一条直线。但现实世界中，大多数元素间的关系都不是线性的，一分耕耘有一分收获，两分耕耘可能就只有半分收获了。

工作和生活中的非线性现象特别多，比如：

1. 用户看到一次广告，产生一次购买；看到五次广告，可能就厌烦到一次都不购买了；
2. 用户分享一天，拉来5个新用户；连续分享一周，可能也就拉来6个新用户；
3. 养植物的话，可能每天浇50g水，植物茁长成长，浇1000g水，植物可能直接就淹死了。

3. 划清系统的边界

世界是相互联系的，不存在独立的系统。如何划清边界取决于我们分析的目标或问题。

系统的模型并不是越大越好，可能信息多了反而会掩盖到真正重要的事情。例如，如果我要建立分享裂变的系统以发现裂变运作的规律。那么在第一个流量流入的环节，我可能会考虑App不同裂变活动的曝光，但对线下的推广引流情况或者中国人口的变化趋势可能就不会太关心了。

当然，边界也不能过小。例如分析城市某条河流污浊的情况，不能只分析河流在该城市的情况，还要看这条河流上游的情况，否则无法解决问题。总之，边界是我们自己基于目标和问题划定的，核心还是以能分析和解决问题为主。但一旦出现了新的问题，或者目标调整了，我们就应该对系统的元素和边界重新考虑。

4. 看清限制因素

一个系统中影响输出结果的输入因素可能是多个，通常来说，限制最大的因素就是最重要的因素。

例如，植物的生长可能需要以下一些要素：

• 阳光
• 空气
• 水
• 氮
• 磷
• 钾
• 各种微生物
• 松软肥沃的土壤
• 控制野草和昆虫

但当上述任意一个因素，比如“磷”元素缺少时，不论其他的元素有多么丰富，植物都无法正常的生长。就像一个小孩不论吃了多少碳水，如果完全不摄入蛋白质，也不会健康（类似木桶理论）。

在做产品增长的这一点尤其重要，拆分完问题后，需要定位到当前最严重的限制因素是什么，这可能就是系统增长的“杠杆点”。当我们解除这个限制因素后，系统可能会迎来一波增长，增长的过程中，各种因素的限制情况也会产生变化。当增长放缓后，我们可能又需要将注意力重新放到下一个最重要的限制因素上。

5. 无所不在的时间延迟

要意识到，当我们试着创造一个新事物时，我们必须学会等待。我们必须充满耐心地播种，精心浇灌土地，让种子自己发芽、生长，它需要时间。

在系统中，时间延迟比比皆是。每一个存量都是一个延迟，大部分流量也有延迟，包括运输延迟、感知延迟、处理延迟等。以下是一些常见的延迟案例：

• 从电商平台上购物到收到货需要等待几小时甚至几天；
• 从感染病毒，到症状发作，可能有很长的潜伏期；
• 家畜从出生到成熟需要时间，例如猪的周期是4年；奶牛的周期是7年。

当在反馈回路中存在较长的时间延迟时，具备一定的预见性是必不可少的。如果缺乏预见性，等到一个问题已经很明显了才采取行动，将会错过解决问题的重要时机。

6. 有限理性

“人们在决策过程中寻求的并非最优解，而是满意解”——赫伯特 · 西蒙

诺贝尔经济学奖获得者赫伯特西蒙在1956年提出了最早的替代期望效用理论的模型，核心的观点是“人们在决策过程中寻求的并非最优解，而是满意解”。例如我们在租房时，可能会选择四五个合适的看看就定下来了，而不会比较完福州所有的房子再决定。

背后的道理也很好理解，因为人们在决策过程中收集信息、处理信息都是需要付出成本的（包括时间、精力甚至金钱），因此要遍历或分析更多的可能项往往意味着要付出更多的资源。所以用户在实际的决策中通常是寻求满意即可，而不是过度追求最优。

通过下图可以比较直观的理解：随着搜索决策信息的成本增长，搜索到的决策带来的收益其实是边际递减的，中间绿色的差值才是决策的净收益最大的时候。

当一个人处于系统的特定位置上，他的所见、所知都是有限的，而其行为是合理的。在有限理性的情况下，如果换成另外一个人，结果仍是相同的。因此，只是责备个人，并不能有助于产生更加符合人们期望的结果。

要想改变行为，首先要跳出个体所在系统中固有的位置，抛弃当时观察到的有限的信息，力求看到系统整体的状况。甚至重构系统中的目标、信息流或者激励等，使系统达到大家所盼望的结果。

四、结语

普通人观察表象，优秀的人洞察系统。——刘润

存量、流量、因果链条、增强回路、调节回路、事件延迟这些因素，搭建出了所有复杂的系统。

当你遇到问题时，背后的解决方案其实都藏在这些系统的运作规律里。

在使用系统思维思考和分析问题时，可以采用以下步骤

1. 找到系统中核心的存量是什么、流量是什么
2. 找到因果关系链
3. 找到增强回路和调节回路在哪里
4. 考虑系统中是否存在延迟，是哪些延迟
5. 再思考问题出在系统的哪一步，或者改变系统运作的关键杠杆点在哪
6. 采取措施进行改变

要做到以上的这些并不容易，需要日复一日不停的思考与练习，愿各位早日训练出自己的洞察力，拥有系统的眼睛，站在更高处看到更美的世界。

参考资料：

1. 德内拉·梅多斯, 2012, 系统之美：决策者的系统思考 . 浙江人民出版社
2. 刘润，2021，底层逻辑：看清这个世界的底牌 . 机械工业出版社

作者介绍：爱学习的Keyda，主要专注在线教育和电商类产品增长，擅长游戏化设计，定期分享产品设计和思考。