要分析需求，首要之務是觀察。長期觀察獲得數據，而後進行判斷。
看來數據至關重要，我們只要有「大而全」的數據，沒有判斷不了的需求，是嗎？
我也希望是答案是肯定的，可惜的是世界太複雜、變因太多，總會有定量分析判斷不了的需求。
舉個例子，Amazon將自家電商的產品零售頁對外提供給第三方賣家，最後第三方賣家的銷售額遠遠超過Amazon自家商品的銷售額，成為收入的支柱。
在此之前，無論經過多少次數據分析，分析結論都表明：千萬不要把產品零售頁開放給第三方賣家。一來是因為第三方賣家可能會擠壓自家零售銷售狀況，二來是會使自家零售的庫存狀況變得難以預期。
這件無法靠數據決策的事，最終成就了Amazon，為公司貢獻了巨大收益。
數據驅動很棒，但只靠數據驅動是遠遠不夠的。
這麼說來，我們可以把需求分成兩種。一種是可以靠數據分析判斷的需求，另一種是無法透過數據分析判斷的需求。
產品經理遇到不能透過數據判斷的需求，應該怎麼判斷？
我自己就曾遇到一個這樣的問題：團隊打算要做一個功能，可以幫助用戶在票券可購買名額釋出後即時收到提醒，進而讓用戶可以更有機會買到他想要的活動票券，同時也幫助主辦單位可以提升銷售狀況。
這個功能叫做「名額釋出通知」，在我所見過的競品中，這可說是一個其他售票平台都沒有的功能，而且可以提升票券的完售率。
活動是很難完售的，即使這是一檔熱門活動。熱門活動一下子就把票賣光，但是別忘了，票券是可以很輕鬆地退票的，而臨時有人退票，原本想買但買不到的人沒辦法得到名額釋出的消息。
從資訊流角度切入，對於這個問題，我們有了一個想法：能不能讓用戶在第一時間收到名額釋出的資訊？於是便萌生了「名額釋出通知」的想法。
然而，數據分析的結果表明：大多數的票券都不會完售。也就是說，做這樣的功能無法普及到所有用戶，只有那些熱門活動的潛在消費者才會用得上，那應該不該做這個功能？
主辦單位會因為「名額釋出通知」能提升完售率，就決定換一個活動平台，把活動上架到這裡嗎？
也許會，也許不會，在還沒做之前，沒發生過的事情誰也辦法預估。
最後，面對這個無法透過數據分析判斷的需求，我運用《結網》中提到的經濟學工具「帕累托改進」判斷值得去做，將這個功能開發出來並推廣給用戶，獲得用戶的好評。
這個「帕累托改進」究竟是什麼樣的工具？經濟學思維如何幫助我們做出更好的判斷，解決那些不能透過數據剖析的難題？
讓我們從概念開始認識「帕累托改進」吧！
什麼是「帕累托改進」？
帕累托（Pareto）是一個人名，他是一名義大利經濟學家，一生對經濟學等領域做出重要貢獻，其中包含著名的八二法則（又稱為帕累托法則），以及我們這裡提到的「帕累托改進（Pareto Improvement）」。
帕累托改進的定義是：在不損害任何一個人利益的同時，提升至少一個人的境遇。
若我們持續做帕累托改進，直到沒有辦法在不損害任何一個人利益的同時，提升至少一個人的境遇，這樣的終極情況稱為帕累托最優。
有一句話叫做「天下沒有白吃的午餐」，講的是做任何事情都有其代價，但經濟學家何帆對此表示不同意。他說，帕累托改進正是一種「白吃的午餐」，因為它不要求任何一個人付出代價。
由於帕累托改進不會影響到任一方的利益，這帶來一項優勢：做帕累托改進的時候，阻力很小，因為不會發生受影響的一方堅決地捍衛自身利益的狀況。
認識了帕累托改進這個概念的定義，接下來我們要將將概念化為判斷原則。
如何使用「帕累托改進」？
帕累托改進的定義是：在不損害任何一個人利益的同時，提升至少一個人的境遇。
從帕累托改進的定義出發，我們可以透過三個步驟，來判斷一件事情是否為帕累托改進：
- 會不會提升至少一個人的境遇？
- 會不會損及任何一人的既得利益？
- 如果會提升至少一個人的境遇，又不會損及任何一人的既得利益，那麼這件事情就是帕累托改進，值得去做。
掌握這三個步驟以後，我們用這個方法來看看一些實際案例。
用「帕累托改進」剖析真實案例
首先，第一個案例是貿易。
將某一個地方不受歡迎的東西作為商品，賣到另一個地方消費者喜歡它的地方，是一種帕累托改進。
舉個例子，在某地A，雞腿並不是一種受歡迎的商品，但是在某地B，人們很喜歡食用雞腿。
那麼，將某地A的雞腿賣到某地B，不但提升某地B消費者的福祉，不損害某地A消費者的既得利益，還改善了某地A養雞場的境遇。
這樣的貿易，就是一種帕累托改進。而且因為沒有人的利益受損，想必不會有人阻止貿易發生。
第二個案例是晶圓代工。
當年Intel把晶圓製造的工作拆分給台積電去做，也是一種帕累托改進。
晶圓製造需要投入大量資金成本在設備和研發上，所以相較於上游的IC設計來說，可以算是苦活、累活、髒活。
當台積電創始人張忠謀和Intel的安迪葛洛夫（Andrew Grove）提議由台積電為Intel從事晶圓製造的工作，Intel專注於高附加價值的上游環節時，安迪葛洛夫接受了這個提議。
安迪葛洛夫可不傻，他可是一名富有遠見的傳奇經理人，他明白這麼做對Intel來說可以說是養虎為患（日後的發展證實了他的顧慮），但是他還是同意了這個提議，為什麼？
因為這件事情也是一種帕累托改進，而帕累托改進的阻力很小。
將辛苦的累活交給台積電來做，既提升了Intel的福祉，也改善了台積電需要訂單的處境，在此同時沒有任何一方的既得利益受到損害。
帕累托改進阻力之小、誘惑之大，即使是預見後來事態發展的安迪葛洛夫也沒辦法抗拒。
看到這裡，你應該明白為何《結網》作者建議產品經理多做「帕累托改進」了吧！
最後，來回答最初的問題：我是如何運用帕累托改進，對名額釋出通知這個無法定量分析的需求做判斷？
推出「名額釋出通知」功能之後，讓有購買意願的潛在消費者買到他們想要的票，能提升哪些人的境遇？
消費者受益、主辦單位受益、平台方也受益。有人受害嗎？沒有，皆大歡喜。
這是帕累托改進，為何不做？當然做。
「名額釋出通知」是帕累托改進，能提升部分人的福祉，又不損害任何一人的利益，於是我判斷是一件值得做的事情。
「帕累托改進」作為判斷原則，能夠解決我們的決策難題，有這樣的思維工具，能夠幫助我們做出更高品質的決策。
這個世界依舊充滿帕累托改進的機會，找到這些機會，讓這個世界越來越好。
讓我們來回顧一下今天的內容。
帕累托改進的定義是：在不損害任何一個人利益的同時，提升至少一個人的境遇。
要判斷一件事是不是帕累托改進，可以透過三個步驟：
- 會不會提升至少一個人的境遇？
- 會不會損及任何一人的既得利益？
- 如果會提升至少一個人的境遇，又不會損及任何一人的既得利益，那麼這件事情就是帕累托改進，值得去做。
透過貿易、晶圓代工和名額釋出通知的三個案例，我們認識了在真實世界發生的帕累托改進是如何讓我們的生活越來越好的。
我經常將經濟學思維作為決策判斷的工具，你可以練習試著用「帕累托改進」作為原則來試著判斷要不要做一件事。
