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有一个盒子,把钱放进去有一半的概率变成双倍,也有一半的概率钱会消失,你会放钱进去 ...

用户分享 2021-9-7 10:13 1258人浏览 0人回复
摘要

这个题目的核心逻辑:风险与收益的不对等。1)为什么很多人不愿意放钱进去?我是前天收到这个问题的推送,觉得非常有意思,于是拿这个题目问过身边不少的朋友,令我非常惊讶的是,大约超过 70% 的朋友不愿意放钱进去 ...

这个题目的核心逻辑:风险与收益的不对等。

1)为什么很多人不愿意放钱进去?

我是前天收到这个问题的推送,觉得非常有意思,于是拿这个题目问过身边不少的朋友,令我非常惊讶的是,大约超过 70% 的朋友不愿意放钱进去,纵使我百般鼓动“放进去可是有双倍收入啊”下,也仍然有超过一半的朋友维持原选择:不放钱进去。
进一步交流沟通后发现了相对收敛和集中的思维模式:
愿意放钱进去的同学:没事,就算运气差钱消失,那咱点儿背也不怨社会,就当交学费,损失的钱还能挣回来。
不愿意放钱进去的同学:不行,万一运气差钱没了,那我可就被崩溃了,这都是私房钱啊。

2)因为核心逻辑是:风险与收益严重不对等

就题设来看,似乎两种情况(翻倍和归零)是一模一样的,100块本金丢进去,要么翻倍,再多100块;要么归零,100块交学费。事实上,无论投入的本金是多少,收益部分都等于本金,损失部分也等于本金。所以,从数字上看,收益和损失对等。
真的是这样吗?
对不起,两者严重不对等。
数字上的”有50%的概率收益翻倍,也有50%的概率本金归零“,看似相等的数字其实背后是完全不对等的收益与风险。
本金翻倍,是1-2的问题,本金归零,是0-1的问题:
赢了,就是从开丰田变成开劳斯莱斯;输了,就是从开丰田到走路;

赢了,就是从吃米饭变成吃海鲜;输了,就是从吃米饭到饿肚子;
赢了,就是从小洋房到大别墅;输了,就是从小洋房到沦落街头。
所以,数字上的收益与风险相等,其实两者完全不对等,收益远远小于风险。
不仅如此,这个问题思考的终点是风险承受能力,而非收益量级。
我们回归到上面磊叔朋友们的决策模式,凡是愿意玩这个游戏的,其潜台词是“损失的风险我能接受”;凡是不愿意玩这个游戏的,其潜台词是“损失的风险我无法接受”。并且,所谓的”概率“,也就是俗话说的”不保证“”不承诺“,会让这个游戏更加的无法预测。
如果参加这个游戏的出发点是“收益可以翻倍”,我们叫做“赌博“,而非”投资“。
真正抓住这个核心逻辑来思考的人,绝不会考察”被决策对象有多么多么好“,而是考察”被决策对象可能存在什么什么风险“。

3)事实上,这个问题有非常强的社会实战价值

我们把这个问题抽丝剥茧找到最核心的风险承担逻辑,就会发现它在很多场景都有应用,我简单列举几个:
· 高客单价商品的采购决策
例如买车。很多人买车,都说要买大品牌,或者销量高的车,背后的逻辑是”大品牌,或销量高的车,意味着后续的用车、保养和维修,以及二手交易的风险都比较低“,而非”大品牌或销量高的车有多么多么好“。如果比”哪个车更好“,其实就是以”收益为先导“来思考,这是错误的,后续用车养车上可能会有非常多的麻烦。
例如买房。开发商的宣传永远是”我哪里哪里好“。如果顺着这个思路去买房,永远买不到心仪的房子,因为总有开发商更好。同时,如果以”收益为先导“的思路去买房,极容易落入开发商的各种营销陷阱,例如有车位但车位不够、有商业街但没啥商户、近地铁但没接驳楼巴。
· 金融产品的购买决策
金融产品是最能体现题设特点的场景了。
以理财产品为例,100%的银行理财产品,绝不会以”七日年化或万份收益“作为营销点,也不会以”投资门槛“或”赎回方式“作为营销点,虽然他们都是典型的”利益先导“。反而在用户购买前要做”风险测评“,包括临柜或者线上。在”风险测评“的那些问题中,你会明显的感觉到每一道题都在测试你的风险承担能力。这一点非常非常重要。
· 职场跳槽的决策思路
很多朋友找我咨询职场的事,无一例外的都是看到新东家有多么多好,老东家有多么多么不好,这也是典型的”利益先导“型思维方式,而非”风险承受“型。我给出的分析和建议是:
  • 几乎所有的新东家,都非常好,因为你有美好的期待和设想。
  • 几乎所有的老东家,都非常差,因为你无法接受现在的环境。
  • 永远不要因为新东家”涨薪“去跳槽。不然只会花掉简历,5年之后会非常麻烦。
  • 永远不要因为老东家”不好“去跳槽。新东家大概率也会有这些”不好“。
  • 如果跳到初创公司,薪酬double。切记不要高兴,这是你应得的。Double 的薪资是在为初创公司未来3年的经营风险提前买单。因为 90% 的初创公司在未来 3 年活不到 B 轮。
  • 总的来说,职场跳槽失败的风险,绝大多数人难以承受,所以跳槽需谨慎。

4)最后,磊叔说

学会识别风险,评估风险,消除风险,转移风险,是商业社会的本质逻辑,也会成为你受益终身的绝技。关于风险的知识,请学习PMP。
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