策略不是選一條路，而是接受它的代價
2026 年 8 月很榮幸了上了「UX 有差嗎」podcast 談談自己對「策略」一路以來的心得，我把我分享的逐字稿，做了一點整理，這個文字版為了閱讀方便，和 podcast 版順序比較不一樣，也和大家分享一下。
Podcast 可以到這邊聽：人心的叛逆與不滿，就是做產品的絕佳動力 ft. 曾友志 Stanley (產品增長顧問)
做產品的人，心裡得留著一點憤怒
使用者可能只有十分不舒服，你卻要把那份感受放大到一百分。只有真的覺得「事情不該是這個樣子」，才會願意一路追問，把產品做到位。
這聽起來很情緒化，卻是我理解的策略起點。
策略從來不只是冷靜分析。你得先知道自己想抵達哪裡，才能看見理想與現況的差距；看見差距之後，才會開始尋找選項，決定要做什麼，又願意為此放棄什麼。
策略是不斷問「所以呢？」
大學念數學系時，老師曾講過數學家歐拉的故事。歐拉失明後，仍能在腦中推演問題，再把想法口述給學生記錄。
受到這個故事影響，我也開始嘗試在腦中思考，不急著把所有東西寫下來。久而久之，我養成了一個習慣：每當自己提出一個主張，就立刻站到另一邊攻擊它。
這個說法哪裡有漏洞？還有沒有別的解釋？就算它是對的，所以呢？
我在數學系的成績並不好，但幸好帶走了這種思考方式。後來創業，從產品、行銷到廣告都得自己處理；再後來，有朋友找我協助產品問題，類似的邀請越來越多，我才慢慢成為顧問。
做顧問時，這個習慣非常有用。別人提出一個方案，我不會只看它合不合理，而會繼續問：為什麼是這個方案？做完會改變什麼？還有其他選擇嗎？
這些問題，也把我帶到策略最重要的一件事：取捨。
選擇不會痛，就還稱不上策略
有人說，從台北到高雄選擇搭高鐵，就是一種策略。但如果高鐵更快、更舒服，預算也不是問題，那只是在眾多交通工具中挑一個最好用的，還談不上策略。
真正的策略，出現在你無法兩全其美的時候。
假設週末臨時南下，高鐵只要兩小時，卻可能得一路站到高雄；台鐵要多花一個半小時，但有座位，也比較舒服。你要速度，就得犧牲舒適；你要舒適，就得接受比較慢。
策略之所以困難，是因為每一個選擇都有代價。你不是單純挑一個喜歡的答案，而是在決定自己願意忍受哪一種痛。
因此，策略也不能只用最後的成敗來判斷。現實裡，做十次嘗試，失敗八、九次並不罕見。
結果不好，不代表當初的策略一定錯。關鍵是做決定時，有沒有看過足夠的選項，理解每個選項的代價。
我擔任顧問時，最常問產品經理或主管：「除了這個做法，你還有什麼選擇？」
常見的回答是：「沒有，因為客戶想要這個功能。」「這是使用者客訴。」「老闆說要做。」
但如果桌面上只有一個選項，就沒有真正的選擇；沒有選擇，也不可能有取捨。那比較像是接到一張訂單，而不是在做策略。
一個比較完整的思考過程，是先把第二、第三，甚至第四種可能放上桌，再結合公司的資源、文化與過去經驗做判斷。
外部顧問可以提出新選項，但只有內部團隊知道哪些選項曾經失敗，哪些會碰到現實限制。
所以，策略不是找到一個看起來最聰明的答案，而是在充分理解情境後，清楚選擇什麼，也清楚捨棄什麼。
AI 擅長生成，人要負責選擇與刪除
到了 AI 時代，增加選項變得比以前容易。只要把問題交給 AI，它很快就能產生十幾種方向，也能在短時間內做出一個看似完整的原型。
但選項變多，不代表策略自然會變好。
以前使用 Axure 製作線框稿時，我們會一邊拉畫面，一邊想像使用者如何操作。每一次移動元件、調整流程，都是一次思考與判斷。
現在，AI 可以直接生成一個看似合理的介面。問題是，看起來合理，不等於真的好用。它產出的往往是某種平均值，而做產品追求的不是平均，是精準解決特定使用者的問題。
如果產品經理把 AI 生成的原型直接交出去，卻沒有進入使用情境，沒有說明自己的判斷，那只是把思考一起外包了。
反過來說，完全不用 AI 也不是好方法。當自己的經驗限制了想像，AI 可以幫忙補出原本沒想到的選項，也能協助檢查盲點。
比較理想的分工，是讓 AI 負責展開可能性，由人負責判斷。AI 擅長生成，人則必須決定哪些該留下，哪些要刪除。
而刪除，正是策略最核心的能力。
因為策略最難的從來不是「取」，而是「捨」。不是能不能想出更多功能，而是敢不敢放棄那些看似不錯，卻無法服務核心目標的選項。
產品的起點，是把小小的不滿放大
有了選項之後，下一個問題是：我們究竟想解決什麼？
許多團隊把使用者的話直接當成答案。客戶想要一個功能，就把功能加進去；有人抱怨流程不好用，就把那段流程改掉。事情做完了，卻很少繼續追問：這個改動究竟會讓什麼變得更好？
使用者說出口的只是線索，不是規格。
一方面，提出意見的人未必代表所有使用者；另一方面，他提出的解法也未必能處理真正的問題。產品經理需要做的，是進入對方的情境，找到那些連使用者自己都沒有察覺的不便。
我曾經參與一款音響產品的設計。研究過程中，我觀察到一個很小的生活場景：幾個人在家裡聽音樂，其中一個人常會請另一個人幫忙播放某首歌。
接著，麻煩就來了。歌手是誰？是哪個版本？一個人習慣用 YouTube，另一個人卻用 Spotify，最後可能還得換人連接藍牙。
沒有人把這件事說成一項重要需求，大家甚至早已習慣。但當我把這個小小的不便放大，就看見了一個值得解決的問題。
最後，我們在音響的觸控螢幕上放入 QR Code。任何人都能拿起手機掃描，直接選擇想播的歌曲，不必再經過原本控制音響的人。
好的洞察，常常不是來自使用者大聲說出的願望，而是他沒有說出口，甚至沒有意識到的小麻煩。
這也是為什麼，做產品需要一點憤怒。使用者已經覺得「這樣也可以」，產品團隊卻不能停在這裡，要對現狀感到憤怒，這樣才有機會前進。
光有洞察不夠，還要回答它會改變什麼
不滿可以讓我們看見問題，但光靠感受，還不能形成策略。我們仍然要回答一句：「所以呢？」
如果改掉這個流程，會影響多少人？如果加入這項功能，會提升使用率、留存率，還是營收？如果什麼都不做，代價又是什麼？
為了讓這些關係更清楚，我會把企業原本就在追蹤的指標，整理成一張「數據地圖」。
以電商為例，營收可以拆成流量、轉換率與客單價。流量還能繼續拆成自然搜尋、廣告和社群導流；轉換率則可以往下拆成瀏覽、點擊、加入購物車與完成結帳。
接著，把產品待辦清單上的每件事放進這張地圖，看看它可能影響哪個環節。
例如，把手機版商品頁的「立即購買」按鈕固定在畫面底部，主要影響轉換率。專屬折扣碼則可能讓更多合作夥伴願意導流，同時提高使用者下單的意願。
當一件事能同時影響多個關鍵指標，通常代表它值得優先評估。當某個指標旁邊堆了大量待辦事項，也可能表示這個環節正是產品的弱點。
數據地圖的目的，不是讓團隊假裝能精準預測每個功能會提升多少。很多估算在執行前都只是猜測。它真正的用途，是把產品工作和商業結果連起來，幫助團隊判斷有限的資源應該放在哪裡。
換句話說，洞察告訴我們哪裡令人不滿；數據則幫助我們判斷，哪一個不滿最值得先處理。
策略要落地，團隊就不能只收到任務
就算方向清楚，如果團隊只收到一張張零碎的工作單，策略還是很難落地。
主管心中通常有一幅完整的產品藍圖，但任務一層層往下拆，到了執行者手上，可能只剩「把這個按鈕改掉」或「把這項功能做出來」。
他不知道這件事為什麼重要，也看不見自己的工作會改變什麼。
久而久之，人就會變成只負責完成任務的螺絲釘。
真正的投入感，來自知道目標，也擁有一定的決策空間。當一個人理解自己要改善哪個問題，知道成功的樣子，並且能選擇怎麼做到，他才會真的把產品當成自己的責任。
所以，好的團隊通常願意授權。但授權不是把問題丟出去，而是讓有能力的人在清楚的目標下做決定，同時承擔結果。
這也代表，團隊不能只追求每個人都開心。如果一個人長期無法承擔職責，就需要調整角色，必要時也得請他離開。
真正對團隊有幫助的，不是讓所有人一直待在舒適區，而是讓合適的人有機會完成有意義的挑戰。
面對測不準的未來，不要談策略，而要談價值
當時間一旦拉長，變數多到無法掌握，再精密的規劃也很容易變成假裝準確的預測。
我常被問：「該不該換工作？」「要不要離職休息？」「從設計師轉成產品經理，會不會走錯？」
即使累積了很多經驗，我仍然無法準確回答這些問題。我認為，既然未來測不準，就不要假裝能靠策略可以幫助你。這時真正該談的，不是哪條路是正確的，而是自己要去思考，自己想用什麼方式創造價值。
價值決定方向，策略只處理眼前可以驗證的那一小段路。
如果還不知道答案，就先設計一個能快速得到回饋的小嘗試。試過後發現不適合，再回頭調整；確定自己能創造更高的價值，再繼續投入。
當人生沒有一條可以照表操課的路，接下來要做的就不是預測，而是持續校準自己。
用正念，來幫助策略
我在人生前半段很少接觸正念，也不認為這類知識和策略有什麼關係。真正開始閱讀後，才發現它對我的幫助很實際。
它不會直接給我答案，而是提醒我分清楚：哪些事情可以控制，哪些事情不能。
例如，很多人在工作上渴望獲得老闆肯定。努力完成一件事，老闆卻沒有稱讚，便開始懷疑是不是自己做得不夠好。
但老闆怎麼反應，不是自己能控制的事。與其反覆猜測，不如換一個問題：「如果我是老闆，我會希望這份工作產生什麼價值？」
這個問題會把注意力從別人的反應，拉回自己能改善的行動。你無法控制老闆是否稱讚，卻可以控制自己理解目標的深度，以及最後交付的價值。
正念不會替我做出選擇，也不會給我一套必勝策略。它更像是一個提醒：不要把力氣耗在測不準、控制不了的結果上。
別讓成熟，把你的不滿和憤怒磨平
說到底，無論使用什麼框架或工具，最重要的仍然是目標感。
你得知道自己想完成什麼，也要理解主管的目標，以及公司的目標。只有目標夠清楚，才看得見理想與現況之間的差距，知道自己為什麼不滿，又該往哪裡用力。
AI 可以依照指令完成任務，卻不會替你決定什麼值得追求，也不會替你承擔取捨的代價。這仍然是人的責任。
工作久了，人很容易變得圓滑。被現實磨過幾次之後，許多事情都會覺得「算了，差不多就好」。這能讓日子過得輕鬆，卻可能是產品工作者最危險的狀態。
一旦失去不滿，就很難再看見那些值得改善的地方。
我的方法，是在需要做產品、研究使用者或解決問題時，主動打開心中的開關，重新喚起好奇與憤怒。這很耗能，卻也是做出好產品不可缺少的一部分。
結語：策略始於不滿，成於捨棄
回頭看，我理解的策略其實是一條很完整的路徑。
它從不滿開始，因為你相信事情可以更好；接著用追問打開選項，用洞察與數據理解現況；最後做出取捨，承擔自己選擇的代價。
AI 可以加快中間許多步驟，卻無法取代這條路的起點與終點：什麼事情值得你不滿，以及為了改變它，你願意放棄什麼。
所以下一次面對產品問題時，別急著問：「我還能做什麼？」先問自己：「我真正想改變的是什麼？為了做到它，我願意不做什麼？」
當你能把這兩個問題回答清楚，也願意承擔答案帶來的代價，策略才真正開始。
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