2020年我讀過最棒的5本書:有了這幾本書,我2020年沒有白過

34分之5的年度好書推薦

自從養成閱讀習慣之後,讀書變成一件不用強迫自己就能做到的事情,讀書甚至成為一件生活中能讓我放鬆的事。

我在2020年一共讀了34本書,其中不乏很多好書讓我感到相見恨晚,今天就來分享其中對我最有啟發的5本書,希望對你也有啟發。

被我選中的這5本書,都和我的職業相關有關,而且都是該領域的經典,這麼說並不為過-經典好書塑造了我的2020年。

我的職業是產品經理,目前在投資領域做軟體產品。

上述這句話的兩個關鍵字「產品」與「投資」,與我接下來要介紹的五本好書有著密切的關係,這五本書分別是:

  • 《閃電擴張:領先企業如何聰明冒險,解開從1到10億快速成長的祕密》
  • 《結網︰互聯網產品經理改變世界》
  • 《用戶體驗要素︰以用戶為中心的產品設計》
  • 《漫步華爾街:超越股市漲跌的成功投資策略》
  • 《黑天鵝效應》

其中前三本和「產品」相關,後兩本與「投資」相關。

好了,讓我們進入正題吧!

《閃電擴張:領先企業如何聰明冒險,解開從1到10億快速成長的祕密》

《閃電擴張》一書的作者是雷德.霍夫曼(Reid Hoffman),他是一名互聯網產業的大神級人物,是創業者也是暢銷書作家。

有趣的是,他的暢銷書和他創業的主題習習相關。他寫的暢銷書《聯盟世代》講的是未來工作者與企業之間的新合作模式,而他創辦的企業叫LinkedIn,一個新形態的職業社交平台。

除了LinkedIn創始人的身分之外,他還是知名矽谷Paypal幫(Elon Musk也在其中)的一員,對於「閃電擴張」這個題目,他確實有發言權。

因為他除了自己創業之外,也以天使投資人的身分參與過許多經歷過閃電擴張的公司的前幾輪投資,其中發展最迅猛的應屬Facebook、Airbnb。

他寫的這本《閃電擴張》,正是綜合他自己的創業經歷和天使投資的經歷所誕生的產品,對於「公司閃電擴張時會發生什麼事情」感興趣的話,你可以從書中借鑒雷德.霍夫曼獨到的觀察。

公司進行閃電擴張要遵守的做事原則,雷德.霍夫曼稱之為「野蠻人法則」,這個法則包含兩個重點:第一點是為了規模,速度先於效率;第二點是閃電擴張時期的競爭結果往往是反常識的,文明者敗,野蠻人生。

為什麼說追求規模時,速度先於效率?

原因很簡單,因為對於公司來說,最丟臉的事情只有一件:產品沒人用最丟臉。為了避免最丟臉的事情發生,公司要迅速擴張規模,用最短的時間讓更多用戶採用自家產品,否則用戶成為別人家的用戶之後,要想再把用戶拉過來就非常困難了。

在這個前提之下,只要能高速發展取得規模,較低的效率就是一件可以忍受的事情。

相較於我們常聽到的「精益管理」,閃電擴張時期的公司為了快速取得市占率,採行的是「不精益管理」,可想而知此時產品的投訴、客服問題會不斷湧現。

對此雷德.霍夫曼的觀點是:只要不危及公司的生存,在一片火海中要允許小火燒,把資源投放在關鍵點上,為了規模,速度先於效率。

如此採行閃電擴張的公司,由於視擴張為一切,所以常會被大眾認為是野蠻人,但競爭結果往往是這些野蠻人活了下來,而看似文明的公司被淘汰。

原因在於互聯網的「連接」屬性,哪間公司先連接更多用戶,哪間公司就佔據發展的制高點。

文明者敗,野蠻人生,這個結局看似反常識,卻是互聯網公司的常態。

對於我自己來說,讀《閃電擴張》的最大收穫在於「理解」。當我對於擴張時期產生的混亂更加理解,心態上也會因為理解而更寬容。

《結網︰互聯網產品經理改變世界》

這本書的作者是王堅,他本身從事的就是產品經理,曾在騰訊擔任多個產品經理的職務,並且創立了自己的產品糗事百科,一款App用戶量破億的產品。

他寫的這本《結網》,被很多人列為產品經理必讀書目,本書內容廣泛卻不淺薄,在兼顧廣度的同時也能把他對產品的觀點深入淺出說清楚。

內容圍繞著產品經理的大小事,對我產生很多啟發。如果只能講一件事的話,我會選擇產品經理的表達原則。

我把產品經理的表達原則歸納為三點:

  • 把話講清楚:文字說不清楚,那就用表格彙整,一定要讓想法明確地傳遞給對方。
  • 用語要肯定:不能說應該要怎樣、也許會怎樣,一定要用肯定語氣進行表達。必須要做到讓技術知道按鈕按下去會發生什麼事情,讓設計知道這個按鈕會長成什麼樣子。
  • 不干涉執行細節:不論你知不知道怎麼做到,都別講怎麼做,不要指導技術與設計,把規格說清楚就好。

這個表達原則幫助我優化撰寫產品文件的流程,樹立我的產品工作流,讓我能更順暢地和其他成員協作,可以說這本書不只幫助到我自己,更是幫助提升了整個產品開發的效率。

《用戶體驗要素︰以用戶為中心的產品設計》

我之所以會讀這本書,是因為《產品思維30講》的梁寧老師推薦這本書。

既然是產品界大神推薦的書,我就特地找來看,讀完的心得是:很值得,不愧是用戶體驗的經典之作。

作者傑西.詹姆士.賈瑞特(Jesse James Garrett)提出的「用戶體驗五層次」是全書的重點,也是對我最有啟發的部分,這五個層次分別是:

  1. 表現層(Surface):肉眼可見對文字、icon等等
  2. 框架層(Skeleton):單頁內的設計佈局,形成框架
  3. 結構層(Structure):頁面之間的流程,形成結構
  4. 範圍層(Scope):功能涵蓋的範圍
  5. 戰略層(Strategy):用戶能從中得到什麼
圖片取自:jjg.net

需要特別說明的是,這五層之間的關係是由上而下,從具體到抽象,而且上層需要服膺下層,例如表現層的icon要服膺框架層的UI佈局。

那麼,用戶體驗五層次對我們的工作有什麼實際的指導意義?

它給我們一個可以參考的設計流程:要想創造好的用戶體驗,最好的方式是「下層用戶體驗完成以後,再開展上一層,持續向上」,而不是在下層尚未確立就先往上開展。

這樣逐層開展的方式,可以保證上層是基於下層的結果進行設計,而不會產生矛盾與衝突,進而提升整體用戶體驗。

考慮用戶體驗,是為了要讓做出來的產品不只是一個高效的系統,對用戶而言還是一個好用的系統。對於所有產品經理而言,好的用戶體驗是值得追求一生的目標,而這本《用戶體驗要素》的設計方法,便成為我個人的工作流中的重要一環。

《漫步華爾街:超越股市漲跌的成功投資策略》

這本書是吳軍老師在其著作《具體生活》中推薦的投資類書籍,有鑑於吳軍老師的身分之一(他有很多厲害的身分)是專業投資人,這本書便讓我燃起好奇心。

除了推薦者吳軍老師是位厲害的角色外,這本書的作者波頓.墨基爾(Burton G. Malkiel)也是一名投資圈著名人物,而這本《漫步華爾街》更是一本歷經45年時間考驗的經典之作。

這本書最有價值的地方在於給了一張投資領域中可靠的知識地圖,並其中的各種金融理論說透徹,不同投資派別講清楚。

隨機理論、磐石理論、空中樓閣理論的依據是什麼?在真實的投資中到底有沒有用?作者都會給出一個明確、不模稜兩可的回答,讓你收穫有指導意義的觀念。

更重要的是,作者的功力十足,把大量的知識整理成有條有理的文字,且能做到「讓新手有收穫,讓老手有啟發」。

除此之外,由於我同時也在讀《雪球:巴菲特傳》,有時我會把《漫步華爾街》的內容拿來對照巴菲特的投資作法,這麼做給了我書籍內容之外意想不到的收穫。

《漫步華爾街》的作者波頓.墨基爾提出的隨機理論,指的是股價變動具有強烈的隨機特質,想要戰勝隨機,對人們來說幾乎是不可能做到的事。

然而,巴菲特對此並不同意,他曾提出對隨機理論的反擊,他說:「如果每次隨機的結果都是巴菲特勝出,那一定不是巴菲特特別幸運,而是他知道怎麼讓隨機發生。」

這樣看似矛盾的兩種觀點,碰撞在一起促進了我的思考,讓我能對投資的本質多了解一點。

《黑天鵝效應》

這本書的作者,就是大名鼎鼎的納西姆.尼可拉斯.塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb),著有不確定性三部曲《隨機騙局》、《黑天鵝效應》、《反脆弱》。

我認為這麼說並不誇張,納西姆是世界上對不確定性研究最透徹的人。

出於對不確定性研究的熱忱,他曾把所有關於不確定性的書都帶回家讀,而他驗證收穫的方式,就是在社交媒體上找人辯論關於不確定性的內容,據說他做到整個社交媒體上,沒有任何人敢跟他辯論這個主題。

同時,他不只是個空有理論的作者,他還是可以運用自己理論(對抗不確定性的槓鈴策略)賺錢的人,而且賺得盆滿缽滿,可見他是一名有理論又有實務經驗的人。

他的這本《黑天鵝效應》帶給我很多啟發,但我認為其中最有價值的是納西姆指出「生活中常態分佈被大量誤用」的事實。

要介紹這個觀點,得先介紹一個觀念:平均斯坦與極端斯坦。

納西姆將遵守常態分布的世界稱為平均斯坦,反之則稱為極端斯坦。

在平均斯坦會有均值回歸的現象,也就是會有阻力將極端值推回平均值,比如說人的身高就有均值回歸的現象。當人長高之後,身體的血液循環、骨骼系統等機能都會受到影響,這股阻力會限制人長過高的可能性。

極端斯坦則不會有均值回歸的現象,比如說財富的分布就是經常出現極端值,而且極富有的人也不會受到任何阻力使財富下降,否則我們不會看到巨富越來越富的現象。

有了平均斯坦和極端斯坦的概念,就能來介紹他的觀點:生活中常態分佈被大量誤用。

只有在平均斯坦,遵守常態分布的情況下,統計學上的「標準差」才有意義,因為標準差是基於常態分布所推導出來的。

當我看到這個極為簡單的事實時,我愣住了,我怎麼沒想過?

是呀!在學習統計學時,我們確實是在學習了常態分布的概念之後,在常態分布的前提之下,才學習使用標準差、信心水準和信賴區間這些統計工具。

邏輯上來說,一個錯誤的前提可以得到任何合理的結論(因為無法證偽),而人們的確經常直接拿標準差來做估計,卻忘記這個遵守常態分布的前提並不存在。

納西姆認為這麼做很危險,因為這樣使用標準差會誤導人,進而做出錯誤的決策。

比如說,技術線圖投資者喜歡用標準差框定股價的變化區間,並聲稱有68%的機率股價會在一個標準差之間變動,有95%的機率股價會在兩個標準差之間變動。然而,卻忘了股價變動並不遵守常態分布,因此使用標準差並不能推導出後面這些結論。

對我來說,這個簡單的事實讓我意識到這樣的錯誤幾乎隨處可見,我也開始時刻檢查自己是否犯了相同的錯誤、誤用常態分布的概念。

以上這五本經典好書,塑造了我的2020年,我從中得到很多收穫和啟發。

如果新的一年你想找點書來讀,不妨參考這些好書,我相信對你也會很有幫助。

我也持續在尋覓2021年的閱讀書單,如果你有什麼推薦的必讀書(我的閱讀口味不限領域)也歡迎留言告訴我。

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