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学会了这套方法论,你就能更高效地解决问题(2)

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志哥
2018.09.11 22:55 字数 2396

解决问题的基本步骤

曲凯是四十二章经创始人,他在刚毕业做咨询师的时候就有个疑问,他的那些客户都是大公司的大老板,都有很丰富的行业资源和经验,为什么要找他一个刚毕业的人帮他们解决问题呢?

后来他发现,大老板们跟管理咨询师最大的区别是,面对问题,大老板们用的是经验,而咨询师有一套思维方式和逻辑,也就是方法论的东西。

他后来把这套方法论做成了一套课程,叫做《怎样成为解决问题的高手》。

其中把解决问题分为了四个步骤:

1、明确和理解问题。
2、拆分和定位问题。
3、提出解决方案。
4、总结问题。

其中第二步,拆分和定位问题是所有步骤中最重要的一步。如果你想解决一个问题,你应该用 80% 的时间用来拆分和定位问题,剩下 20% 的时间用来寻找解决方案。

上面一篇讲了明确和理解问题,这篇说一下拆分和定位问题。

拆分和定位问题

定义到「元问题」

很多问题比较难解决,是因为它非常复杂而宏大。我们解决的时候往往不知道从哪里下手。可以想一下,为什么这些复杂问题,我们会找不到思路呢?那是因为我们考虑的往往是那些复杂问题本身,而不是组成他们的元问题。

复杂问题和元问题的定义是:复杂问题是掺杂着多个维度和变量的问题;元问题是最本质最细小的问题。

这时候就需要我们把复杂问题拆解成元问题,然后分别解决掉。

曲凯老师举了个例子,我感觉对我也很有帮助,如何找人生的伴侣?这个问题看起来很清晰,其实它并不是一个元问题,可以做进一步的拆分。

找不到对象的原因应该分成两个层面:自身层面和外部层面。自身层面又包括硬件层面和软件层面,硬件层面包括外貌、身高、学历、工资等。软件层面包括兴趣爱好和性格等。外部层面包括可以包括哪些可以接触到异性的渠道。

再比如各位读友可以思考提高工资的拆解方法,我们是不是可以把影响工资的因素都考虑进来并划分开来,比如行业、公司、职位、工作年限(经验)、个人能力、老板喜好等等。比如我有几个从事制造业的同学做了两年之后转行做了互联网技术开发,工资翻了不止一倍,就是行业因素,其他的可以自己考虑一下。当然行业没有优劣,自己喜欢就好。

当问题被拆分成元问题之后,再去各个击破,除了一些改变不了的。

用公式思维

曾经有个麦肯锡的人跳槽到了谷歌,给谷歌广告部门做业务管理,负责提升广告收入。

他入职的第一天就问下属们一个问题,「我们部门的业务公式是什么?」手下瞬间都懵逼了,因为他们不理解什么是业务公式。

后来那个人通过跟部门的人沟通,发现了一条业务公式:广告收入 = 展现量 * 点击率 * 每次点击的价格。

如何提高广告收入这个复杂问题就变成了元问题,要提高广告的收入,就可以从这几种方面考虑,提高展现量、提高点击率、提高单位点击的价格。当然具体的公式可能比这个更复杂,还要考虑用户体验什么的,但是这是让你拆解问题的思路。

每个复杂的问题都可以被拆解成元问题,领导就是拆解问题的高手,想想 KPI 就知道了。老板的目标是为了提高公司的营收和利润,这就要拆解成不同的部门不同的个人完成不同的问题,这就是 KPI。领导准备造个飞机,到你这边可能就是拧个螺丝。

所以,我们在生活和工作中如果遇到一些复杂问题,就可以思考一下这件事的公式是什么。

假设驱动

在应对复杂问题,找到解决方案之前,我们可以先做尽可能合理的假设。

有了假设,我们就可以去证明或者证伪,这样就会更有目标,有目的地去搜集信息,有逻辑地验证假设,即使是错的也没关系,那样你只要修改假设就可以了。

通过不断的假设,验证假设,修改假设,再验证,再修改,循环往复,最后往往就是最接近真实的结果。

搭建问题树

问题树,又叫逻辑树、演绎树,其实类似于思维导图。

比如这个课程的目录就是这样的问题树,《怎样成为解决问题的高手》,那要从以下方面考虑:

1、明确和理解问题。
2、拆分和定位问题。
3、提出解决方案。
4、总结问题。

然后每一步再分为具体的步骤,画出来就是一个细化的思维导图。

通过问题树,可以把大问题拆分成若干个具体的小问题,让你想问题的时候有一条线,而不是漫无目的。这样做更容易找到问题所在,并且把树上的问题变成细小的任务,清晰没有遗漏的分配给他人或者自己。

如何搭建问题树,可以分为以下五步:

1、找到核心问题和起始问题。这步特么重要,以后的每一步都是基于这一步。
2、确定导致核心问题和起始问题的主要原因。
3、确定核心问题和起始问题导致的主要后果。
4、根据以上原因和后果画出问题树。
5、反复审查问题树。看看哪里缺东西,进行补充和修改。

利用麦肯锡的「MECE法则」把问题拆解到底

单纯的问题树,可能并不能覆盖完全的情况。但凡涉及到问题树,都要涉及到「MECE 法则」。

MECE 法则,全称 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,中文意思是「相互独立,完全穷尽」。简单的说,就是把所有可能都包括在内,又没有逻辑重复的地方。

比如:成年人、未成年人;重要紧急、重要不紧急、紧急不重要、不重要不紧急;

一个饮料厂的真实案例:

一家饮料厂利润下滑了 30 %,假设人力成本是造成利润下降的主要原因。我们用 MECE 法则把影响利润的因素都列出来。

利润 = 收入 - 成本。
收入 = 碳酸饮料收入 + 无糖饮料收入 + 茶饮料收入 + 矿泉水收入。
成本 = 人力成本 + 仓储物流成本 + 原材料成本。

通过这样一个问题树结构,我们可以清晰地了解到这家饮料公司的成本结构和收入结构。

现在假设人力成本是利润下滑的主要原因,验证的过程中,我们发现,不仅人力成本没有增加,总的成本都没有增加,这就奇了怪了。那我们就要调整假设,把问题聚焦在收入上面。

可能是某款饮料的收入降低导致的利润下滑。这时候去搜集所有的饮料收入数据,最后发现碳酸饮料收入下降了 50%,无糖饮料收入上升了 10%,茶饮料收入上升了 80%,矿泉水收入不变。

问题就变得很清晰了,碳酸饮料收入下降导致的整体利润下降。然后再去调查发现,可能是现在大家更加注重健康,所以茶饮料上升了 80%,然后可以把重心渐渐地往这个方面倾斜。

希望以上方法能够对你今后解决问题提供不错的思路。

参考:
曲凯《怎样成为解决问题的高手》

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