“瞎折腾”这个词，一听就透着点儿不靠谱，好像是为了消磨时间，或者是在做一些根本没用、白费力气的事情。在很多工作场景里，尤其是那种讲究效率、结果导向的行业，听到有人说“我在瞎折腾”，我心里总会打个问号。这到底是真的在浪费资源，还是说，我们把一些探索性的、试错性的行为，简单粗暴地归结为“瞎折腾”了？我这些年做下来，觉得这里面门道不少，值得好好说道说道。

“瞎折腾”的几种常见标签

在很多地方，特别是跟项目管理、产品开发沾边儿的，我们很容易给一些“不按常理出牌”的行为贴上“瞎折腾”的标签。比如，某个开发人员为了解决一个性能问题，在不影响主线功能的前提下，尝试了好几种不同的算法优化，甚至为了验证效果，临时搭建了一个小型的测试环境，跑了几天数据。如果最终效果不明显，或者他没能及时、清晰地跟其他人沟通清楚他在做什么，在旁边人看来，这可能就是“瞎折腾”。他又不是在写一个全新的功能，只是在调整一些底层的东西，但花了那么多时间，还没看到立竿见影的效果，这不就“瞎折腾”吗？

又比如，市场部的一个同事，为了一个活动的推广，尝试了几种完全不同的文案风格、投放渠道组合。一种是传统媒体的硬广，一种是社群里的小范围种子用户推广，还有一种是跟一些不太知名的KOL合作。如果第一轮投放反馈一般，甚至数据都还没完全出来，就有人会嘀咕：“又在瞎折腾，钱都打了水漂。”尤其是在预算紧张的时候，这种声音会特别大。

还有一种情况，是在技术研究领域。我们公司一直也在关注一些前沿技术，比如早年我们内部有人尝试过用一些非主流的机器学习模型来做数据分析，当时市面上主流的还是基于规则或者传统的统计模型。这位同事花了大量业余时间，自己学习、自己写代码，搭建实验。但由于技术不成熟、数据量不足，或者说当时的商业场景根本不适合这种模型，最终也没能产出什么直接的商业价值。这时候，大家可能就觉得，他在“瞎折腾”。

区分“瞎折腾”与“有价值的试错”

但问题在于，什么才是真正的“瞎折腾”？我认为，真正的“瞎折腾”是那种没有明确的假设，没有可验证的目标，纯粹是出于一种模糊的“好像这样做会更好”的冲动，并且对结果完全不关注，甚至不记录过程。如果一个人在某个问题上，连自己大概想解决什么，或者想验证什么，都没有清晰的概念，那确实是在“瞎折腾”。

我举个例子，我曾经参与过一个项目，客户希望我们做一个“更智能”的推荐系统。当时大家对“更智能”的理解都很模糊。有的同事就觉得，是不是要引入更多的人工智能技术？于是，就有人开始钻研深度学习，想着把用户行为数据通过复杂的神经网络模型去跑。但这个过程中，他没有去思考：这个模型真的能比我们现有的基于协同过滤的模型好多少？好在哪？需要多少数据？投入产出比如何？他只是单纯地因为“人工智能听起来很酷”而去投入。这在我看来，就是一种潜在的“瞎折腾”。

而我后来跟一位资深的算法工程师交流，他处理类似问题时，第一步一定是先做数据分析，梳理用户行为的模式，找出当前系统存在的主要痛点。然后，他会形成几个假设，比如“用户buy行为受最近浏览行为影响更大”，或者“用户偏好会随时间发生变化”。接着，他会设计实验来验证这些假设，可能会先从一些简单的统计方法入手，看看能否在小范围内看到效果。如果效果好，再考虑用更复杂的模型去放大这个优势。整个过程是层层递进，有方向、有验证的。即便最后发现某个方向行不通，那也是通过明确的实验排除了一个可能性，这个过程本身就有价值。

“瞎折腾”可能是探索的早期信号

所以，我觉得有时候，我们需要警惕的是，把那些“有价值的试错”或者“前期的探索性工作”误认为是“瞎折腾”。在很多创新领域，特别是在互联网早期，或者一些技术还没有完全成熟的阶段，大量的“瞎折腾”反而孕育了后来的突破。比如，早期的互联网创业者，很多尝试都是摸着石头过河，很多商业模式都是在一次次的失败中摸索出来的。你不能说他们当初的尝试都是“瞎折腾”，尽管很多都失败了。

再回到我前面提到的那个尝试用非主流模型的数据分析师。虽然当时没能直接产生商业价值，但他对那套模型的理解，对数据处理的深入钻研，在后来我们公司转向更复杂的算法模型时，就派上了用场。他当时的“折腾”，其实是在为公司积累一种技术认知和人才储备。只是当时大家更关注眼前的KPI，没能看到长远的价值。

我认为，一个组织如果对“瞎折腾”零容忍，那可能就扼杀了创新和探索的可能。很多伟大的产品、技术，最初都是由一些“不被理解”的尝试开始的。我们要做的，不是禁止“瞎折腾”，而是要建立一种机制，能够识别、引导和评估这些“折腾”。

如何将“瞎折腾”转化为“价值折腾”

那么，怎么把那些看起来像“瞎折腾”的事情，变得更有价值呢？我总结了几点：

第一，明确动机和假设。无论你在做什么，至少要清楚自己为什么要这么做，想验证什么。哪怕只是一个初步的模糊想法，也要尽量把它具体化，形成一个可以检验的假设。比如，“我想试试用这个新的数据库来处理我们大量的用户日志，看看查询速度能不能提高20%。”

第二，设定边界和止损点。任何探索性的工作，都应该有一定的时间、资源或效果上的边界。到了这个边界，如果还没有看到任何积极的迹象，就应该停下来，复盘总结，而不是无休止地投入。这叫做“快速失败”，而不是“缓慢失败”。

第三，建立反馈和记录机制。即使是单兵作战，也要养成记录的习惯。你尝试了什么方法，遇到了什么问题，是怎么解决的，数据结果如何，这些都要有记录。如果有团队参与，更需要有定期的沟通和反馈。让其他人知道你在做什么，也能从你的尝试中学习，或者给你提供有价值的建议。

第四，鼓励“小步快跑”和迭代。不要指望一次尝试就能解决所有问题。把大问题分解成小问题，用小实验去验证，逐步迭代。这样即便某个方向走不通，损失也有限，而且能更快地找到正确的方向。

第五，建立鼓励探索的文化。领导层和管理者要理解，创新和探索往往伴随着风险和不确定性。要为那些有合理动机、并且尽力而为的尝试创造一个相对宽松的环境，即使结果不尽如人意，也不要轻易否定。可以设立一些“探索基金”或者“创新项目”，允许团队在一定范围内进行尝试。

行业实践中的观察

我所在的行业，特别是在产品设计和用户体验方面，这一点尤为明显。有时候，设计师会花很多时间去研究用户在某个特定场景下的细微行为，尝试不同的界面布局、交互流程，甚至颜色搭配。如果一个项目周期很紧，或者老板只关注核心功能的上线速度，这些在很多人看来，可能是“不务正业”、“瞎折腾”。但恰恰是这些对细节的打磨，往往能带来用户体验的飞跃，让产品在竞争中脱颖而出。

我记得我们曾经为一个电商平台做过一次改版，核心是优化商品的搜索和推荐结果。当时我们的一个产品经理，为了理解用户为什么会错过某些商品，就去研究了大量用户观看商品的视频。她发现，很多用户在浏览商品时，会下意识地屏蔽掉一些特定风格的图片，或者对某些信息呈现方式反应迟钝。她据此提出了一些新的产品建议，比如调整图片展示的比例、增加一些关键信息的快捷查看方式。这些建议，在初期很多人看来，似乎有点“纠结”，有点“瞎折腾”，觉得我们应该把精力放在多增加商品品类上。但后来的数据证明，这些微小的调整，显著提升了用户的转化率和复购率。这说明，有时候，我们对“折腾”的定义，可能过于狭隘了。

所以，下次听到“瞎折腾”这三个字，不妨多想一层：这到底是在无效消耗，还是在为未来积蓄能量？这需要我们用更开放的视角，去审视那些不被立刻理解的努力。