解决实际性问题(工作性质)(二)

解决实际性问题(工作性质)(二)

拆解问题的推理模式

拆解问题

  • 假设驱动:在应对复杂问题、寻找解决方案之前,我们先来做一个尽可能合理的假设。假设问题可能出现在摸个细分的问题点上。
  • 构造问题树:也叫逻辑树、演绎树。是个树状结构,列如思维导图,提现问题的因果关系。

案列1 利润下降30%

问题的一个解决模式 :

  • 老板遇到过吗?

    • 是:以往问题复盘调研得出方案实施。
    • 否:内部讨论调研推出方案实验。
  • 方案奏效吗?

    • 是:done
    • 否:邀请外部人才或咨询公司帮助

我们接着来分析我们的问题:

  • 利润
    • 收入
      • 收入跟去年设变化,先假设是成本问题
    • 成本
      • 费用
      • 非经营性损失
      • 制造成本

第一步-:先公式化拆解,利润=收入 -成本,细化成本项

第二步:根据表象信息假设成本上的问题导致利润下滑,对成功 结构深入和细致的研究

如果成本没有问题,那就排除了一个因素,大概率问题在收入上。

如何吧问题拆解到底

麦肯锡的MEMC法则

MECE的含义:

  • 相互独立(Mutually exclusive):不重叠,分清
  • 完全穷尽(Collectively exhaustive):无遗漏,分净

找到一个问题最终的答案,一定要保证所有的假设情况都在外面考虑范围内。

MECE图列

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MECE穷尽头痛

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问题该怎么分类

  • 并列结构:无等式关联。比如头痛的生理性,心理性两种
  • 数据结构:有等式关联。比如谷歌广告部门的业务方式:广告收入=展现量 * 点击率 * 每个点击的价格

我们在做分类时,即两区寻找那种有数据结构的方式。

MECE分类列子

利润 = 收入 - 成本

总收入 = A产品收入 + B产品收入 + C产品收入

总收入 = 华北收入 + 华东收入 + 华南收入 + 其他地区收入

餐厅成本 = 房租成本 + 人力成本 + 原材料成本

股票价格 = 每股赢利 * 市盈率

要熟知你所在领域的业务和常识,才能更好的拆解问题。

饮料厂商案列

利润下降了30%,假设人力成本提升主要原因,试着用MECE来拆分问题树

利润 = 收入- 成本

成本 = 人力 + 仓储物流 + 制造成本

收入 = 碳酸饮料 + 无糖饮料 + 茶饮料 + 矿泉水

调研结果:

  • 人力成本没有上升
  • 整体成本比列没有变化
  • 排除成本因素

假设可以调整为是产品收入构成发生变化

  • 碳酸饮料收入下降50%

  • 无糖饮料收入上升10%

  • 茶饮料收入上升80%

  • 矿泉水收入不变

调研结果:

某款产品销售下降造成可能是大众更追求健康饮食

横向对比看数据

  • 我们通过MECE方式把一家公司商业运营情况拆解到最细
  • 接下来我们要用对比方式,让这个数据和信息产生价值

横向对比:

  • 我们一家公司,今天盈利了100万。
  • 这个100万看起来特别厉害。
  • 这个行业里其他每家公司年利润在500万以上。
  • 这叫全行业的横向对比。

​ 前个列子中碳酸饮料销售额下降50%,横向对比一下,发现其他公司此类销售额下降了70%这说明可能不是公司的问题,是全行业问题。

纵向对比看数据

  • 企业内的某个时候的数据去和历史上所有做比较
  • 可以看到大的趋势是怎么样

纵向对比

  • 今年的利润下降了30%,老板可能觉得你们做得非常不好
  • 我们发现去年利润下降了50%,我们今年其实在提升了
  • 单一的数据是不够的,还要有能力去返回到更高层的层面
  • 去横向或纵向的比较,最终得到的才是科学答案

汇报和总结

总结的重要性被很多人低估了

  • 这么突出表现自己的能力
  • 这么说服别人接受自己的方案
  • 这么争取更多的资源

有的时候问题和解决方案都不是最重要的,正确与否甚至不是最重要的。在实际生活中,别人是否觉得是对的,要比自己觉得是对的更重要。

汇报案列:

结论是:如果我们吧整体市场预算20%加到茶饮料上,我们的利润会提高30%

第一:如前最大收入碳酸饮料下降50%,这是理论下降30%的最主要原因。经过分析,这是全行业的现象,并不是我们有什么地方做得不好。

第二:茶饮料收入去年上升80%,整个行业都在快速增长,这还是并没有投额外市场预算下完成的。

第三:因为消费升级大趋势,人们更注意饮食健康。所以茶饮料未来增长预算预估每年200%

如何汇报

  • 先说结论,表达清晰。
  • 再说理由,每个层级要控制要点的数目,一般不超过三个。

总结

拆分和定位问题

  • 用MECE方法吧问题拆分
  • 公式化拆分最科学
  • 假设驱动,逐个拍付

解决方案

  • 将数据横向比较看行业趋势
  • 将数据纵向比较看自身趋势

总结汇报

  • 结论先行,清晰明确
    晰。
  • 再说理由,每个层级要控制要点的数目,一般不超过三个。

总结

拆分和定位问题

  • 用MECE方法吧问题拆分
  • 公式化拆分最科学
  • 假设驱动,逐个拍付

解决方案

  • 将数据横向比较看行业趋势
  • 将数据纵向比较看自身趋势

总结汇报

  • 结论先行,清晰明确
  • 支持理由重要明确,一般不超过3点。
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