B路径的思考模式则是这样的：现有工作或产业链中假如存在某个大家死活都觉得难以解决的问题，你是否愿意花上较长时间（如果是工作中，可能几个月，如果是商业上，可能至少1-2年时间）去死磕它，试着令其得以解决。从而，假设这个问题真的能够被你解决，你就拥有了一个全新的机会。

所以，这种路径下的思考模式，往往可能是先找到关键问题，然后再玩命去思考如何能够令其得到解决。

比如说，前两天我在跟微软小冰的首任产品经理赵帅和图灵机器人的VP黄钊交流时，他们提到一件事——正常来说，现有的聊天机器人在跟人聊天互动时，都是特别容易把天聊死的，很容易聊上几句就陷入某个死循环中，聊天无法继续下去了。

所以，“天”容易被聊死，这个问题该如何解决呢？

他们都不约而同地发现，假如机器人可以做到在人机交互的过程中，可以不断向人去抛出一些新的话题，这场聊天顿时就会变得“有趣”，从而可以无限持续下去。

换句话说，机器人能否在一个人机交互的对话过程中可以不断抛出“新话题”，可能会成为这个业务的一个“破局点”。

于是，在大家看起来对这个问题都很难解决的背景下，就是依靠着在这个方向下持续不断的尝试，他们把用户与聊天机器人聊天交互的条目数提升了数十倍。而假设你的智能机器人开始能够解决“长期陪用户聊天”的问题时，这件事本身就会给自己带来许多增值和机会，也能为产品和公司带来许多新的商业价值和可能。

再举个例子，在所有的“在线教育”乃至这一波“知识付费”类产品中，用户的学习完成率或打开率、看完率等始终都是一个巨大的困扰，尤其是对于在线课程类产品，在很长时间类，平均的课程完成率都在3%以下徘徊。

我们都知道一个常识：用户选择重复购买的最大驱动力来自于他们对于某种产品或服务的价值认可。

而学习类产品，直播，给予用户的最大的价值，肯定是给予了用户启发、让用户学会了某些知识、掌握了某些能力，或者拥有了某些新的谈资，等等，逻辑上，只有用户真的得到并认可了这些价值，他们才会更愿意重复购买（当然，某些学习产品可能从来就没有考虑过用户的重复购买，也不需要用户重复购买，这类产品不在我们的谈及范围内）。

于是问题来了，假设用户连打开都不愿意，连基本的学习都没有完成，他们如何得到这些价值，又如何能够产生重复购买的意愿呢？

于是，假设我们能够解决“学习完成率”的问题，也许我们在“学习”这个领域下就会得到一个属于我们的机会，这是我们的基本思考逻辑。

所以，这解释了在三节课，我们为什么愿意花了前后2年多的时间来死磕“课程学习完成率”，以及，现在你也许可以对于前两天刚刚提及到的“我们已经可以做到在千人用户量级下让我们的课程完成率达到60%”这个数据的意义有更明确的认知了。

换句话讲，所谓“T方法”的逻辑，也正是三节课正在采用的逻辑。

至于我们具体是怎么做到“课程学习完成率60%”的，逻辑仍然类似，我们需要找到“用户看不完”的一些关键问题，比如缺少交互，缺少成就感，缺乏趣味感，缺乏一个清晰的学习体验路径等等，然后再逐一不断进行各种尝试，予以解决。

再多更具体落地的解决方案，要是展开就太复杂了，也许我们可以等到时机合适，再单找机会详细讲。

这种路径下的成功关键，则更多是一种“技术能力”了，或者说，其实就是你的解决方案有效性——假设一个复杂得困扰整个行业那么久的问题被你可以通过技术手段或者是一套同样复杂的逻辑解决了，这个东西，本身就已经是壁垒，能够助推着你往前跑很长一段时间。

最后，无论是A路径还是B路径，想要顺利启动的第一步，其实都在于“发现正确的问题”，即找到那个“虽然有解决方案，但成本极度高昂”，或者是“几乎困扰着整个领域，大家死活都觉得难以解决”的问题。

所以，在今天此文的结尾，我们不妨做一个小互动——

(责任编辑：本港台直播)