几年前的某天，我非常不满地发了一条朋友圈信息：“有的人做实验，效果好就优化，效果差就弃用；有的人做实验，是想尽办法证明自己的实验效果好，然后优化。”这源于当时某个同事的行事作风让我很气愤，在他每年做的一二十个策略里，没有哪个是不成功的，全部有效果，没有效果的，也要找出数据来证明有效果。在他的眼中，数据是他用来证明自己的工具，而不是判断真伪的工具。
在迭代过程中，“坚持对的，放弃错的”是最容易理解，也看似最容易执行的一项工作。可惜，比较容易执行的是前半部分“坚持对的”，而不是后半部分“放弃错的”。只是因为，我们每个人——不仅仅是我那个急功近利的同事——都要面临人性的弱点：我辛苦耕耘之后，还要跟别人承认我的方案不行？更难的是，假如这个方案的来源是老板和不熟悉的人，要说服他们认可你的结论，也要做许多工作。
常见的一种麻烦的情况是，当你否认对方或者自我否认时，大家都会想到一个点：应该不会是我的逻辑推断有问题，可能就是方案没有做好，再优化一下试试？于是就会陷入无穷无尽的优化，几乎所有的坏策略都会进入这种恶性循环，那些没办法给用户带来太大价值的功能和服务，也越堆越多，最后终于不堪重负，在问题暴露之后再着手解决。
因此我们知道，做到“放弃错的”并非是单纯的能力和方法问题，而是心态问题。确保我们在迭代中真的能够“放弃错的”，有以下几件事可以做。
第一，确保在预期时，就设置清晰的退出机制。退出机制对于迭代来说极其重要，更重要的是，在做任何实验前都达成共识：一旦没有达到预期，就暂停这个方向的尝试。
第二，塑造无压力的试错环境。错误带来的压力过大是影响我们心态的更本质原因，假如环境强压下，每个人都不怎么允许犯错，结果就是每个人拼尽全力在避免别人认为自己在犯错，于是就会拼命用数据证明自己，这就陷入了恶性循环。要提供给产品决策者足够大的试错空间，才能够让迭代往健康的方向发展。
第三，由第三方来做中立的判断。若没有强大的自我批判和反思能力，初阶的产品经理和产品设计师，以及其他的产品决策者，就很难做客观中立的判断，这时候就需要相对客观中立的第三方来做中立的判断，这个角色通常是数据分析师。
我和老张的讨论
老 张：我一直对MVP这个概念有些疑虑。假如我们把用户体验或者用户价值当成是线性增长的，多做一些用户感知就好一些，那到底做到哪个程度会过了可用性的门槛呢？要我做的话，很可能也是做得足够好才敢拿出去。
刘 飞：MVP这个理念本身没错，它是用来说明迭代思维的核心精神的，不要等一切都完美无缺了再让用户用，许多不确定的因素需要市场检验。这个精神能够帮助大多数常常异想天开又理想主义的产品决策者，他们会孤注一掷地把宝押在拼了很久才做出来的产品上，一旦遇到挫折就没有风险承受能力了。(www.xing528.com)
你说用户体验是线性增长的，这个我不太认同。许多体验的确是与功能完整度成正比的，不过增长往往是曲线型的，体验越好，增长的幅度就越小。我们需要寻找的，就是幅度开始迅速下滑的那个点，能够最低性价比地满足用户体验。
你说的疑虑当然是普遍存在的问题，毕竟这个曲线不是真实存在的，它要依靠产品决策者出色的抽象能力来确定，需要很多经验，也需要对用户的清晰认知，不是初学者随随便便就能掌握的。因此我们见到的许多产品的第一个版本，或者过于臃肿，或者过于简单，以致不可用，这都是经验不足的结果。
老 张：那么，MVP适用于所有可以迭代的产品吗？
刘 飞：有一种情况就不适用MVP，即产品特别依赖体验完整性。例如，硬件产品，像智能手机，就是一个对体验完整性要求很高的产品。哪怕我们看到手机每年都在迭代，但我们知道，第一代iPhone要不是有那么高水平的整体体验的话，智能手机的发展速度不会像今天这么快。就像我们开餐馆，想检验用户对辣的接受程度，压根儿不考虑色香味是不是够好，不考虑服务是不是周到，那用户也压根儿不会来尝试。哪怕我们认为用户的核心价值只是来吃辣。
小作业 （试着阅读下列文字，回答问题）
2015年12月，百度首席执行官李彦宏在某公司的成立仪式上谈起了百度大数据对保险行业、健康行业的影响。李彦宏说，做足疗是否真的对健康有帮助，这个问题可以用大数据来解决。百度每天有110亿次的定位请求，可以算出那些经常去足疗店的人是不是更少去医院。“事实上，大数据得出的结论和我想象的差不多，喜欢去低端足疗店的人是最健康的。如果你常去足疗店可以让你少去医院，那么是不是你的健康保险也更少一点？”
——《第一财经日报》
这个推论存在哪条数据分析上的认知偏误？真相更有可能是怎样的？
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