产品和运营的关系。网络上有很多答案：比如产品经理负责把产品生下来，运营负责把它养大；比如共穿一条裤子的好基友，等等。在我看来，两者是不分割彼此的。可能初级的产品策划和产品运营（包括其他运营）因为岗位工作内容的不同，具有挺大的差别。随着两者段位和职级的提高，会逐渐融合。虽然我没有正式地从事过产品业务线的规划，算上后台运营系统和数据产品，勉强摸着了一点边。今天不妨从运营的角度谈一谈。

产品是为了解决不同的需求，而用户是在不同场景下特定需求的集合。这类需求，与产品提供的解决方案对应。用户使用产品，就是寻求解决方案。产品连接的用户需求和解决方案。国外建站案例有一个绝妙的比喻，顾客去五金商店购买钻头，需要的不是钻头本身，而是直径五毫米的钻孔，如果更深入一层的思考，顾客也不需要钻孔，而是想把家具或者工具安装嵌入进去。还能再深入一点吗？家具或者工具，本质上也是满足宜居的需要。

拿火热的共享单车说吧，我们希望它提供什么解决方案？不是骑行，而是它提供的基于交通的解决方案，它本质是一种连接人和目的地的物流。用户想从一个地理位置移动到另外一个地理位置，可以选择地铁、打车、或者步行。单车只是其中之一。我从来都不觉得，只有共享单车与共享单车之间存在竞争关系，它和地铁、滴滴打车或者城市交通系统，都是竞争。当政府规划未来每千米内必须有两三个地铁站点时，难道不会影响单车运营么？你看，用户的需求可以由一系列的解决方案满足。有一天人们不再去这家五金商店买钻头，也许不是因为隔壁出了一款36K氪金钻头，而是家装行业的新产品不再需要打孔了（最近天天被楼上装修的钻孔吵到，隔了六层楼啊……）。从另外角度看，产品也不会只满足一种需求，产品也是在不同场景下解决方案的集合。上下班使用单车，春游出行使用单车，拿单车摆拍发朋友圈…这些行为背后代表的是一个个不同的群体。之前那句话可以再更改一下：产品连接的是不同的用户需求和不同的解决方案。两者都是集合。解决方案是一个很磨人的玩意，我们并不知道用户会否选择它。用户内心有一杆天平：共享单车在附近唾手可得，与最近的单车在1000米开外，对用户是完全不同的选项。单车距离的远近会影响需求，天气会影响需求，过去的体验也会影响。

产品提供的解决方案既要满足用户需求的最低下限，也需要考虑用户愿意为之支付的成本。这个成本可以是用户体验，也受限于各类因素。它能简化成这个公式模型：产品解决方案-用户选择成本>用户需求互联网的产品，都能用这个公式解读，可如果模型真有那么简单，只要有产品经理即可。曾经有那么一段时间确实是产品制胜，可惜当下并不是。于是运营登场了。单纯的产品并不能构建出竞争壁垒，毕竟模仿和抄袭太容易。脱颖而出的产品除了运气，还需要再多一些东西。我曾经思考过，在公式模型中应该加入何种变量，属于运营的变量。

我认为运营也有简单之美，简单到使用一个变量就能概括，而不是驳杂无序。这个变量，我认为是期望。期望源于需求，高于需求。如果产品解决方案的好坏决定了发展的下限，那么期望决定了它的上限。为什么是期望？因为产品解决的是用户基础需求，但是用户永远不会满足，用户永远会期望更多。产品提供了内容，但用户更期望在文章中收获知识、分享喜怒哀乐；社区提供了交流的空间，但是用户更期望社区氛围良好；电商方便了消费者，可用户更期望活动促销与让利；即使外卖音乐，用户也期望它们能懂自己的喜好口味…… 需求不能被创造出来，但期望能创造，这些，是运营更擅长策划与满足的。用户、内容、活动等模块，细细想来，绝大部分都符合达到用户的期望，超出用户的期望，控制用户的期望三个心理层面。产品解决方案+用户期望-用户选择成本>用户需求这才是属于产品和运营们的公式。它们彼此融洽在一起，好的产品经理终究会懂运营，好的运营人员也是产品经理，这是当初提全栈运营概念，却没有补充完的内容。当共享单车虽然在1000米以外，但是用户能获得一个骑行红包，或者积分勋章等其他激励，那么就会有用户愿意走1000米。如果有一个提供免费骑行的活动，多家单车中选择哪个不言而喻。加入了用户期望这个变量，结果才显得不同。用户选择成本往往是不易改变的客观存在，比如单车损坏、距离远、车子重、在其他产品中已经充了钱…而用户期望可以通过运营的手段加强和提升。用户的增长和留存，商业的变现和营收等，都是在产品提供解决方案的基础上，通过用户期望来达成。期望是有阀值的，用户的整体期望阀值一直在提高。以前随便抽一台iPhone就应者云集，如今做一个好活动有多困难？哪怕是文字内容，现在运营也要花费更多的精力才能迎合与打动挑剔的用户。用户变得难以伺候、新用户福利成为标配、获客成本水涨船高、各类营销不尽如人意。这不只是增长红利过去了，也是互联网从业人员提高了用户对产品的期望均值。说完了产品、运营和用户的公式，数据呢？

数据在其中是粘合剂。不论用户期望、需求、选择成本，都是一个抽象的概念，虽然它们是互联网竞争的本质，但它们不是竞争的策略。策略需要变成数据量化。产品经理认为满足了用户的需求，那么需要APP使用时长和留存来说话。内容运营认为写出了一篇符合用户口味的佳作，那么分享数和评论数是多少？用户走在大街上想要寻找到一辆共享单车，这涉及人流量和投放量两个指标。产品要满足不同用户的不同需求，怎么区分出用户呢？怎么精细化运营这些用户呢？怎么提供不同的期望呢？唯有数据。

数据将它们串联到一条直线，或者这样说，将原本属于不同维度的几个概念，放到了同一个维度内，这才是公式成立的基础。