为什么有些产品在短时间内就卖火了，而有些人的产品只能永远原地打转，无任何大的变化，甚至逐渐被用户抛弃。
爆款的产品是如何打造出来的？
你有没有发现，有些产品在短时间内就卖火了。比如抖音、网易旗下等产品，或者是你家旁边一家店的奶茶。而有些人的产品只能永远原地打转，无任何大的变化，甚至逐渐被用户抛弃。
这两种结果的原因是什么呢？
可能大部分人会认为这是因为做出好产品的人在前期付出很多努力的结果。但是发现同样的成本付出，有些人的产品就是能够成为爆款，而有些人还是做不出让消费者喜欢的产品。
就算是同样的团队实力、同样的起步基础和时间精力成本、甚至同样的创意等等，但最终效果却还是天差地别。就像两个人投入同样的备考时间，最终的考试效果却不一样。
不同的人有不同的原因，但大部分最主要的一个原因就是??产品在迭代的思路上出现了不同。
不被用户喜欢、只能原地打转的产品，大部分都是困在一个层面上进行思考，治标不治本。
比如总是想着如何加大促销力度来提高销量、如何打败竞争对手等等，这些都是在一个产品销售层面进行思考。
而能够做出持续受到消费者欢迎的产品，需要跳出某层面进行创新思考，打破局限。不只是想着如何促销，还要不断去寻找消费者更大的需求，自然会有更大机率做出更受消费者喜欢的产品。这就是产品迭代的破局思维（来自《跃迁》里的思维模式）。
我在之前文章提过一个案例，就是做线下职业西装店的，提高销量和知名度的方法基本都是围绕“降价促销”这个层面来营销，效果并不好。很多快速走上品牌之路和实现其他收益目标，更多是跳出某个层面，破局思考，寻求真正的解决方法。
这种“破局思维”最大的优势就是可以让你的产品进行快速创新，跳出原地打转的局限。在同样的成本之下，比他人更快更好地找到用户需求，做出用户更受欢迎的产品。
这种产品的破局思维具体的操作过程有三个环节：
1. 发现异常??从后台数据或现象观察中发现用户对产品的异常情况。比如发现用户在你的网店里停留时间很长，但就是不肯下单，这是一种异常情况。
2. 假设??对异常情况进行假设，看看这背后存在着哪些更大的没被发现的需求，或从中找出问题的可能原因。例如前面说用户停留时间长却不下单，根据相关数据和其他观察现象进行假设最大的可能性。比如，店里的产品虽然很诱惑人，但可能缺少促使用户下单的理由。
3. 测试??把第二环节的假设结果进行少量测试，快速验证。如，前面已经根据相关数据假设出，用户停留时间长却不下单的原因可能是缺少促使用户下单的理由，便可以在详情页里添加相关的促销内容（销量限时优惠等），进行测试。
若最后测试结果不符合第二步的假设，就果断放弃该假设，快速进行重新的假设与测试；
如果测试结果符合假设的预期，说明找到问题的原因或用户的更大需求了，那就加大投入??所谓的爆款产品可能就出来了。比如我们常见的网易很多爆款产品。
即使最终你没有做成“爆款”产品，但这样的产品迭代方法，至少会让你的产品或营销创新上比过去进步更快。
（当然了，资金和执行力等方面也是重要影响因素，但这里给各位提供思路做为参考。）
如果你还是不知如何下手，下面给你说说这种产品破局思维的三个环节具体做法。
一、发现异常
无论是产品、营销还是消费者行为，经常很多潜在的需求与创新就是隐藏在这些异常情况中。
现在很多人做营销基本靠感觉或直觉，但大部分人直觉判断往往都是错误的。你以为你的用户喜欢更便宜的产品，可能你的用户其实更喜欢物流速度更快的店铺，最终导致投入与产出不成正比。
那怎样发现潜在需求或问题的原因呢？
可以从两个方面入手：
a. 异常的数据
相信很多人做产品、做营销时，都会有相关的数据统计。这些数据中的一些异常情况，往往就是问题和需求的潜在之处（可惜很多人并不重视）。
比如做淘宝电商的人，后台会有很多相关的统计数据；做线下店时，就需要你去统计，如每天或每周大概统计下客流量、转化率、来消费的用户年龄收入等数据。
然后从这些数据中发现异常的情况。比如文章前面所说的例子，在后台数据发现用户在自己店里停留时间长，但转化率很低。这就是一种异常情况。
b.异常的现象
除了数据上的异常，还可以从行为现象上进行观察。这种发现需要你多去留意消费者行为上的异常地方，从中可能发现更大需求与问题的原因。
比如你做餐饮的，发现很多穿着很便宜的衣服，看着收入并不高的消费者，却喜欢点稍贵的菜品。这就是一种异常现象，需要接下来对该异常现象进行假设分析，找出背后真正的原因，可能其中就潜在更大的需求。
再比如美国有一款社交应用叫instagram，早期类似微博微信产品一样，让用户在上面可以分享图片、文字等内容。
但是后来发现用户分享图片的行为比分享文字文章等内容更加频繁??这就是不一样的行为现象，后来假设分析与测试验证，最终打造成和facebook、推特等产品不一样的独特社交应用平台，以分享图片为主的社交产品（现已被facebook收购）。
总之，从相关数据和用户现象中去发现异常情况，这是产品迭代创新与找出问题根源的重要环节。接下来，就可以对这些异常情况进行假设与测试了。
二、假设
对前面的产品或用户的异常情况中，提出假设。因为目前还没发现有有人可以100%就能断定异常情况的原因，大部分情况下需要根据这些数据或现象进行假设，后期进行测试验证。这也是防止盲目做产品和营销的有效方法。
比如很多人看到产品卖不出去了，就盲目地降价促销，最后不但盈利不好，还让消费者对你产品产生了“是不是次货啊”的负面认知。这是没有对数据与现象进行分析，没有假设的结果。就算你成功一两次，但大部分可能是靠运气成功，产品很难获得持续性的发展。
如何进行假设呢？
这里提供一个方法工具:画假设图。
（直观的图像更能增加人对假设的正确性）
然后选择可能性最大的一个假设进行测试。
比如再说回文章开头例子，用户在你网店里停留时间长、收藏数大，但转化率却不成正比。然后列出来，进行假设。
接着就从最有可能的假设进行测试。也有可能是多个原因，这时候就需要对多个假设同时测试的做法。
同样，你如果发现自己餐饮店的客人虽然看起来没什么钱，却喜欢点更贵的菜品，也可以用类似的方法对该异常现象进行假设分析。可能是该类客人暂时的虚荣心做怪，可能是该类客人是以公款的名义吃饭（不是自己的钱，就不会觉得心疼）……
尽量多结合不同的方面进行假设，得出最接近的假设结果和解决方法，然后进行测试验证。
