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前一篇文章我介绍了逻辑思维,讲解了演绎和归纳这两种基本的推理方法,在结尾处我给了一个用基本的演绎和归纳方法推导复杂结论的例子。问题来了,用什么结构建立起这样的逻辑大厦呢?有没有固定的模板可以学习?本篇就讲解一下数据分析思维中另一个底层思维:结构化思维。
结构化分析的主要工具之一是逻辑树。这是麦肯锡公司的咨询顾问分析问题时最常使用的工具。
逻辑树有三种类型,分别是:问题树、假设树、是否树。问题树也有翻译成议题树的。网上搜索逻辑树一般会默认是问题树,往往忽略了后两种。
这三种逻辑树结构类似,但是有不同的使用前提,合理的使用它们,对于我们分析问题和制定解决方案能起到事半功倍的效果。
01 问题树当对问题不了解 ,或者需要对问题进行全面的分解以确保不遗漏任何一个方面时,可以使用问题树。即:在解决问题的初始阶段使用问题树。问题树的结构如下:
问题的同一层级必须遵循MECE原则。
MECE(MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive)的意思是“相互独立,完全穷尽”,发音是me see。
在思考问题的过程中,我们需要将问题进行分解,每一层级的问题与问题之间没有重复、交叉、相关性,就是“相互独立”,而每一层级中务必不出现遗漏,就是“完全穷尽”。
这个原理比较容易理解,不多说。
02 如何建立问题树建立问题树有两种方式,一种是自上而下,一种是自下而上。
1. 自上而下做分解比如我们要完成100万元的业绩,可以从哪些方面入手呢?因为销售的最终目标是客户,所以我们可以将客户分类,对不同的客户群体采用不同的营销方式。
根据MECE原则,客户无非是三种:
陌生的新用户
正在跟进的用户
已经购买的老用户
因此,我们可以在逻辑树的第一层,划分这样三个类别。
根据业务常识,销售额=流量×转化率×客单价。所以我们在三个群体下分别有三种策略。
根据上述的策略,再往每一个子分类中添加具体的对策。
这样经过一层层的演绎推理,最终形成了一个问题树。我们将一个大问题拆解成了一个个可执行的小问题。
其中,第一层的分类最重要,它决定了你整个结构的整体功能。
不过这个分解方式没有标准答案,你在运用的过程中,得根据实际问题,找到对问题的解决最直接有效的切分方式,比如:
侧重于分而治之的,可以按空间维度进行分类:新客户、跟进中客户、老客户;或者业务A、业务B、业务C;
侧重于进度把控的,可以按时间维度进行分类:第一个月、第二个月、第三个月;
侧重于战略聚焦的,可以按重要程度进行分类:机构客户、普通客户;
侧重于目标达成的,可以按演绎逻辑进行分类:流量、转化率、客单价、复购率。
资深分析师相比新手分析师,最大的区别就在于能够找到更好的分类维度。这种差距是业务思维上的差别,我将在之后的文章再详细解读,本文不做深入。
2. 自下而上做聚合自上而下演绎法的好处是效率高,可以很快速地就把问题结构化。可是,这种方式有个前提,就是你得对问题的解决方法有深刻的理解,能够快速找到恰当的分解角度,或者大脑中已经有了现成的结构可以直接使用,比如:销售额=流量×转化率×客单价。如果没有现成的结构,或者找不到分解的角度怎么办?你可以尝试使用“归纳法”自下而上地提炼结构。具体怎么做?
第一步:收集信息。在这一步,我们把所有收集到的信息,都一条一条地罗列出来。
第二步:分类。在这个环节中,我们要按信息的属性、特点进行归类,确保在同一组的信息都属于同一个范畴。
第三步:概括总结。在这个环节中,我们要根据每个分类的特点,给每个分类写一个具备总结功能的标题。
举个例子:比如想要销售额提升一倍,怎么办呢?如果你没有对业务的整体认知,那么可以召集团队成员,一起开个头脑风暴会议,大家一起想一想有什么方法。
经过激烈的头脑风暴会议,大家列举出了很多的想法:
约客户吃饭
请客户喝咖啡
陌生拜访
公众号合作
电商合作
老客户回访
挖掘新用户
线下活动……
这些信息杂乱无序,我们进入第二步分类,用归纳法把类型相同的信息分成一类。
比如电商合作、公众号合作、线下活动属于渠道类,请客户吃饭、请客户喝咖啡等属于沟通类,陌生拜访又属于挖掘新用户下面的一种方式。
然后是第三步概括总结。渠道类里,电商和公众号属于线上渠道,线下活动属于线下渠道。
经过这样的梳理分类逐渐清晰。然后再根据每个分类下的情况,删除重复的内容,增加缺少的内容。
比如用户类型里有挖掘新用户、老客户回访,因此需要增加一个跟进中用户。
但到了这一步还没有完,我们依然要遵循MECE原则。
这样的分类,有渠道、有沟通方式,还有用户类型。用户类型明显和前天类型不是同一个维度的内容。所以我们可以选择把用户类型放到上一层。
最终通过自下而上,构建了一个和之前类似的逻辑树。
自上而下和自下而上,到底哪种方法比较好?要看不同的的情况。
自上而下适合我们的目标特别明确的时候。比如你参加竞聘,这时你的目标就非常明确,一定是从上往下搭建结构会更好。
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