当你在发布新功能时，往往会把它当作一枚单独的炸弹，却忽略了它会在产品生态中掀起的连锁反应。正因如此，产品经理们需要学会用心智模型图谱来做“减灾预案”。

心智模型（Mental Models）是我们用来解释世界的简化框架。将它们可视化并映射到功能的因果链路，就是我们说的“心智模型图谱”。一张图，一目了然：谁受影响？哪些假设被触发？可能的反馈环是什么？

举个例子：给即时通讯 App 加一个“离线阅读”按钮。它看似无害，却会改变用户的留存、阅读时长、服务器缓存策略，甚至客服工单量。若未先绘制图谱，你可能只在用户实验室里看到更高的活跃度，却在后端监控里发现 CPU 占用飙升、响应延迟拉长。

下面给出一套实战步骤：
① 列出所有关键利益相关者（用户、产品、技术、运营、营销、合作伙伴）。
② 对每个利益相关者写出他们的核心心智模型（例如：用户“收益最大化”，技术团队“可扩展性优先”）。
③ 将模型放在同一张思维导图上，画出因果箭头。
④ 用“假设检查”填充每个箭头：假设 A 是真，导致 B；如果 A 失效，B 会怎样？
⑤ 识别潜在反馈环（正向或负向）。
⑥ 在小范围内做仿真或 A/B 测试，验证模型预估。
⑦ 迭代更新图谱，直至得到稳健的风险评估。

Spotify 在 2019 年正式将“Podcast”纳入产品线时，就用了类似的思维导图。数据来自其 Q1 2021 报告：
• 4.3 万亿次播放量的增长，
• 42% 的总听时长从音乐转向播客，
• 通过广告投放，播客收入占总收入的 10%。
如果不先映射“广告投放–品牌形象”与“用户流失”之间的关系，Spotify 可能会因为广告过多导致用户反感，甚至导致用户在 6 个月内流失 2%。

心智模型图谱并非一次性的工作，而是产品生态中的“天气预报”。每当你准备点亮一项新功能，先把它放进模型里，预测雨点、风向、云层。
那么，下一个功能上线前，你准备好让它“走进模型”了吗？