本文來自微信公眾號：P匠寫提案，作者：Pǐ匠，頭圖來自：AI生成

35歲及以上人群如何與年輕人競爭？抗壓能力、技術熟練度，或是“解決問題”的能力？

我認為都不是，也非“發(fā)現問題”，而是“診斷問題”的能力——依據表象推理、精準判斷問題根源的能力。

我是如何領悟這個道理的？

一次偶然刷到漏水檢修視頻：閑置房屋每月水表轉動，常人直覺懷疑水管漏水或有人進入，而具備“診斷能力”的專業(yè)人士通過經驗逐一排查，最終鎖定止回閥失靈。

博主視頻中常有業(yè)主反映：多次請師傅檢修、注膠堵漏卻未解決漏水，經博主專業(yè)排查后真相大白，業(yè)主無需博主修復便知處理方法。

若仍不知如何處理，可向AI尋求方案。這側面說明，“診斷問題”是普通人應對AI沖擊、馴化AI的核心優(yōu)勢。

舉此例是想告訴大家：人人都有“發(fā)現”“解決”問題的能力，但多數人只會頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳，如唯利是圖的檢修師傅；真正厲害的是具備“診斷問題”能力的人。

身邊的例子：生病找醫(yī)生為何藥到病除？并非藥難買，而是醫(yī)生能結合癥狀診斷病因、對癥下藥——這正是“診斷問題”的能力。

我如何養(yǎng)成“診斷問題”的能力？觀察高手處事并結合實踐，總結出“從粗到細、由靜轉動”的步驟：①判定營銷浪費/無效的宏觀準則；②詳實的產品/服務體驗流程圖；③推進目標達成的效率模型。

比如，我如何發(fā)現“書幣價值有限”是微信讀書用戶粘性一般的根源？

QuestMobile數據顯示，微信讀書用戶量行業(yè)領先，但留存率和忠誠度一般（2024年行業(yè)滲透率12.5%~13.0%；2025年30日留存51%~53%，用戶獨占率9.0%~9.5%）。

一、判定營銷浪費/無效的宏觀準則

調研前，我已有一套科學標準——評判用戶運營動作是否合理的依據。按營銷學4C維度分類產品信息，以行為學、心理學檢驗AARRR用戶增長全周期運營動作是否多余或浪費。

• Job to be Done理論：判定顧客維度浪費的依據。用戶“雇用”產品完成任務，如微信讀書用于對抗焦慮、親密互勉等，運營舉措若偏離用戶真實意圖則徒勞。

  
  

• 心理賬戶理論：判定成本維度浪費的依據。用戶將時間、精力、金錢歸入不同心理賬戶，若要求投入與賬戶優(yōu)先級不符，綜合成本＞預期收益，用戶會拒絕。

  
  

• 選擇性注意理論：判定溝通維度浪費的依據。人腦僅留意重點、相關信息，無關信息會被過濾，信息時機、形式/渠道不符用戶認知則無法促進行動。

  
  

• 最小努力原則：判定便利維度浪費的依據。用戶傾向選擇簡單路徑，微信讀書若流程復雜、步驟多，用戶會放棄轉而選擇競品。

  
  

僅有理論不夠，實踐中我曾混淆運營動作所屬增長環(huán)節(jié)，于是查閱互聯網產品常用運營技巧，讓調研更具體。

二、詳細的產品/服務體驗流程圖

調研是“診斷問題”的前提，無調研則無發(fā)言權。我曾嘗試直接讓AI整理產品現狀，結果AI給出的問題多胡編亂造，如已下線的簽到、組隊規(guī)則仍被推薦。

因此必須親自體驗產品，了解交互流程才能找根源。調研不應受預設結論牽制，不是先有結論再找佐證。

我用流程圖記錄體驗過程，從全局發(fā)現運營不合理之處。例如拒絕充值書幣后用戶只能退出，而獲客不易，應引導下載APP賺書幣挽留用戶。

梳理體驗流程后，我在主動搜索、下載APP、繼續(xù)閱讀節(jié)點發(fā)現：用戶覺得有利可圖才會行動，推測微信讀書用戶運營問題在此。

三、推進目標達成的效率模型

前期調研做到最小顆粒度，看到過度運營的“精細化運營”。但靜態(tài)視角下的浪費，動態(tài)視角中可能必要——以成本換效率，只要提升終極目標達成效率。

例如：【顧客-促活】非核心功能戲份過重，如每日一答加游戲道具，雖提升逗留時長卻未激發(fā)閱讀需求，未實現產品價值。

如何評判浪費是否必要？需用到用戶上癮飛輪模型（如下圖）。

注：上癮飛輪需外部推力（廣告、推薦等）轉動。外力戳中用戶痛點且易解決，用戶愿行動；行動后獲額外獎賞，對未知獎賞的期待促使用戶繼續(xù)投入，形成循環(huán)。

微信讀書的終極目標是培養(yǎng)用戶閱讀習慣、使其上癮。凡有助于快速達成上癮效果的運營投入就不算浪費。

微信讀書的上癮飛輪：用戶接好友游戲求助（外部推力），礙于情面（內在驅動）回應，操作簡單；看到瓜分書幣體驗卡（多變獎賞）產生好奇（點滴投入）；闖關失敗想復活，為賺書幣兌換復活機會而完成閱讀任務。

“快速賺幣”是飛輪持續(xù)轉動的內核。若書幣用途更廣泛，用戶愿花更多時間。因此，賺幣攻略產生的運營浪費是值得的。

綜上，微信讀書用戶粘性一般的根源是“書幣實用性不強、發(fā)揮空間有限”。

本文來自微信公眾號：P匠寫提案，作者：Pǐ匠（運營超過2億用戶的項目經理）