写给创业者的六个心理学原理（上）
近期与创业者讨论项目较多，存在一些共性错误。有经验者可以凭直觉规避，可惜不明白背后科学原理是什么。在无数提供给创业者的建议中，追本溯源，存在六个级别更高的认知科学与心理科学原理。特别整理如下。
Q1. 选择什么样的创业目标？
当创业者们聊到这个问题时，你会发现，典型答案有几类：
- 赚钱、赚钱，我就是要赚钱：我要作一个马上赚钱、赚大钱的APP，即使出卖用户也未尝不可
- 理想、理想，我就是要理想：我要做个名垂青史、万古长青的网站，即使一辈子不赚钱也可以
- 快、快，我就是要快：三月完成A轮投资；半年B轮；一年C轮，两年上市
- 骑驴找马：走一步算一步，反正能养活自己，比上班赚钱多就行，时间无所谓，钱多钱少无所谓
有什么样的创业目标，能够兼顾长期利益与短期利益？能够在消极时给自己打气；做得顺畅时，给自己提醒？能够在未来若干年，适应性较强，不太容易因为团队人员变动而变动？
有，答案就是做一个小小变动，将你的创业目标从一个盲目、不可控、没有时间约定、不可测量、与金钱无关的目标，调整为类似于3-5年后被产业链某巨头收购这样精确、可控、有时间约定、可以测量、直接关联经济利益的目标。
这样带来好处是什么？
创业顺利时，反复问自己问题：巨头凭什么收购我们？反复、反复地问，越问越心虚。创业不太顺利时，则鼓励自己站在整个生态链角度思考，看到巨头们带给用户的疼点。人在低谷时，也容易想多了，更换目标。
还有一个直接好处是，多数创业者思考项目时，往往是力图一上来就做个完整系统，这样意味着无法将主要精力集中在制造门槛上。通过类似被收购这样目标来思考，更容易绕开噪音干扰。将精力从一个完整的系统，集中在最能引起用户的共鸣点上，避免创业期无关损耗。比如，如果你准备做一个写作网站，那么站在整个出版业角度来思考，你会发现，其实大家缺的不是写作发表的地方，缺少的是改善写作效率的工具。一个致力于写作措辞、文风检查、抄袭检测的工具，就更容易与整个写作生态链契合。
如此一来，可以绕开太多大坑。我们发现，一个完整的写作网站与一个写作工具这两类产品存在一些典型差异：
- 原始想法：系统级别产品；重塑之后的想法：写作辅助工具
- 原始目标：整个系统级别，20-30%左右的提升；现在改而追求某个环节，200-300%的体验提升
- 原来的说服成本：说服没有写作习惯的养成习惯或者迁移写作网站；现在的说服成本是不改变既有习惯，提升文稿质量
- 原来的商业考虑：自己收费、自己推广，与生态链巨头直接冲突；重塑后商业利益是慢慢养活团队，然后考虑未来3-5年，被生态链上强者收购可能性
甚至，思考大局也可采取类似思路。我们可以将zf看做产业链上的巨头。让我们尝试想象一下未来10-20年后的中国。
未来A面中国：领导勤政，大幅押注科技业； 高铁大幅缩短全国通勤，各类科技创意园区分布在以大城市集群为中心的周边，一个又一个创新中心不断涌现；民众在园区附近就业，收入倍增，生活品质提升；世界化与专业化成为所有民众共识，开始走向世界竞争而非纠缠国内一角；廉政与善意新闻监督，步入良性循环。
当然，这可能发生吗?
未来B面中国：民不聊生、中产受收割过狠；底层百姓承担多数恶性循环结果，如空气、交通、教育，阶层冻结，没有丝毫上升机会。终于，忍无可忍，到了一个临界值，D内内部矛盾引发外界呼应，一举大变天。全部推翻重来，重新走一次循环。
当然，这可能发生吗？
以上提问本身就是答案。信息，既要看到乐观A面机会，又要规避B面风险。大势如潮，汹涌来去，看得利机会。对待信息好态度是，乐观也看，悲观也看，但是重大决策一定跑实地。并且每次决策尝试写下判断依据，如此如此，时间会证明很多问题。错了就要承认；蒙对就要改进思维框架。死要面子，硬嘴吵架，活得不开心。机会总是五年一波一波来的。
相关心理学研究领域：乐观性偏差、理商、社会比较
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Q2. 为什么微创新不适合多数初次创业者？
很多创业者被忽悠了，并不明白创新五个层次是什么，去追求所谓微创新。事实上，最近与创业者们讨论到最后，大家都理解到一个残酷结论：追求20-30%的微创新，多数项目容易失败。
微创新如果没有拥有时间跨度，能够持续1年、2年甚至3年以上改进，它的杀伤力难以变为产品级别优势。对于创业者来说，这个时间跨度甚至是比从微创新到高层次创新，更难以跨越的门槛。
那么，我们该怎么解决该问题？答案是triz，借助于创新方法论，追求150%以上高层次创新。
triz是什么？triz是更好的创新方法论，完全超越所谓头脑风暴法。triz将创新分为五个层次，分别是：
级别1：通常是显而易见的解决方式 ，占所有专利的32%
对现有的系统提供一些改善，并没有解决任何问题，因此不能算是真正的创新。对于级别1的求解方式，人们一般使用类似于考试答题的方式来回答。一般称之为标准解。解决问题的方式是用典型的取舍来因应，性质不变，仅单纯做和数量有关的改变，在很少的几个变数间去做选择，通常只使用到一个专业领域的知识。
级别2： 次要的改善，除去一些矛盾，占所有专利的45%
一般称之为系统的改变。物体做性质方面的改变，但不是本质上的改变，在几十个可能的变数中去做选择，通常只在单一产业里的知识被使用到。
级别3：重要的改善，占所有专利的18%
一般称之为跨产业解。物体被彻底的改变过，在几百个可能的变数中选择，在特定产业之外的知识被使用到。
级别4：根本的改变／新的概念，占所有专利的4%
一般称之为跨科学解。新的物体被创造出来，从成千上万个可能变数中选择，是一项新的科学知识，而不仅仅只是技术工艺的资讯被使用到。
级别5：前所未知的新发现，占所有专利的1%
一般称之为发现。以某种科学上的发现做为基础的解决方案，从上万乃至百万的可能变数中选择，新发现是指世上首次被发现以及被运用的。
triz创始人阿奇苏勒认为第1层发明，只是对现有系统提供一些改善，并没有解决任何问题，因此不能算是创新。五个创新层次的第一、第二级别，恰巧是微创新等所宣传的领域。
举一个简单的例子，这也是我这几天与创业者们沟通时，提到的例子：
一个车间流水线，机器人负责生产，不过由于生产工艺的问题，会导致一个要命问题，产生很多灰尘？我们该怎么解决该问题？
显而易见的解决答案是，在流水线、机器人旁边，新增一套吸尘处理系统。然后所有信奉微创新理念的创业者们，集中精力在如何让这套吸尘系统与流水线更自然地匹配、效率更高、更自动化、成本更低？好的，一下子，一年多就出去了。。。项目还没成功，钱没了，于是，创业者们开始来写帖子：我是怎么失败的。。。
更好答案是什么呢？遵循triz等创新方法论，你会发现，仅仅只需要将流水线倒过来，安装在天花板上即可，灰尘就会自然地往地下掉。机器人不是人，无需像人一样不可以倒立工作。这就是triz带给我们的神奇答案，遵从它的路线图，我们能将大量高层次创新问题，拖到下一个更容易解决的级别。
再举个例子。优衣库创始人、日本首富柳井正，他在创业早期，所有竞争对手都将门面店搞得很整洁，他反而强迫员工故意将门面店搞乱，给顾客一种淘货惊喜感。直到今天，多数服装店营业时间还是早9点到晚6点，但是优衣库偏偏从早6点开始。在这个例子中，柳井正改变了哪些变量？
- 空间变量：门面布局方式。
- 时间变量：营业时间。
其他创业者则还在努力改变哪些变量？
- 服装款式
- 招募最优秀的设计师
- 选择最好的地皮
- 大幅度的广告宣传 ……
请记住，创业者如果一上来就追求20-30%的系统内部的改变、显而易见的答案，那么，必然会陷入一场时间战争，这不叫创业，这叫卖苦力，对整个人类社会的财富增值有限。应放弃循规蹈矩思路，去追求至少150%以上、更高级别创新。
相关心理学研究领域：创新方法论、时间心理学
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- 成为创新者：诞生伟大设计与产品的新模式：重点阅读该豆列1、2、4三本书，这种百年一出的好书，要耐心再耐心读，很多人读不懂，就错过了。
Q3. 怎样评估产品易用性？
这是与大家沟通时，玩的一个小游戏。我顺手拿出iphone，让大家判断iphone背面颜色，如下图所示：
第一次问大家问题是：
我的iphone背面是什么颜色？
黑色。
大家立即给出了一个正确答案，这个正确答案几乎没有经过大脑思考。直觉式的。好的，不能这么轻易饶过大家，我加大难度，再问大家一个问题：
我的iphone背面两大块颜色，银色与黑色哪个面积更小？
答案是苹果logo的银色。这个答案，大家不是马上回答了，经过了大脑的一些处理。
这就是认知科学最基本的一个原理：反应时。反应时是一个特定的心理学术语。往简单的方向来说，有ABC三类基本的反应时。A反应就是指简单反应。B反应是指选择反应。C反应是指辨别反应。刚才我玩的小游戏，第一个黑色就是A类反应时任务；第二个银色则是C类反应时任务。
评估产品易用性的基本原则就是，用户完成某项认知任务，比如注册、阅读网页、标记图书，都不会超过五个A类反应时。
为什么是这样？心理学家米勒发现，人类工作记忆容量是7加减2。我们能够瞬间记住5个到9个左右的记忆组块。对于多数普通人来说，则一般是在4加减1个组块，也就是从3到5这个范畴。所以多数写作高手，文章并不会超过3到5个部分，此时是人们记忆轻松的区域。同时，我们的研究发现另一个巧妙的地方，5这个数字也是人们在搜索步骤上的一个极限值。比如，你的电脑文件夹结构如果是1到2层，你一般记得没问题；如果3到4层，回忆与调取文件就有一定难度了，到了5层，那简直是犯错率倍增了。记忆、人际网络都存在这个普适性的规律。
多数创业者，往往认为自己产品易用性没问题，是用户傻！好的，未来请你使用上述标准评判一下。用户能否能在五个A类反应时的步骤，完成一项完整的认知任务。结果会令你大吃一惊。如果能完成，意味着用户能够凭直觉去操作该产品。如果不能完成，请不要马上改进产品本身，而是思考自己是否停留在低层次创新。
相关心理学研究领域：记忆与人类工效学
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