结构化思维

金字塔原理

麦肯锡思维中很重要的一条原理叫做金字塔原理,它的核心是层次化思考、逻辑化思考、结构化思考。

什么是金字塔?任何一件事情都有一个中心论点,中心论点可以划分成3~7个分论点,分论点又可以由3~7个论据支撑。层层拓展,这个结构由上至下呈金字塔状。

MECE

金字塔原理有一个核心法则MECE,读作MeSee,全称Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,中文意思是相互独立,完全穷尽。它指导我们如何搭建结构。

相互独立,说的是每个分论点彼此应该没有冲突和耦合,都属于独立的模块。完全穷尽,则是所有的分论点都被提出,不会有遗漏

结构强调的是穷尽,也就是越多越好,而随着分论点的增加,结构会更加复杂,不便于梳理和总结,所以分论点需要强调在3~7之间。

实际上我们很难真正做到穷尽,因为不了解的因素、隐藏的关键、信息不对称、经验等局限都会阻碍思维,做不到穷尽。如何找出尽可能多的分论点?这里列举我的心得,这不是麦肯锡方法。

你首先要找到一个万能公式。

绝大多数的商业项目、数据分析、业务讨论,都可以抽象成公式:

利润 = 销售额 – 成本;

销售额 = 购买人数 * 转化率 * 客单价;

购买人数 = 地区A购买人数+地区B购买人数+……

地区A购买人数 = 地区A新用户 + 地区A老用户;

此类公式均为小学难度,可很多分析项目就是能用公式化的思维和套路概括。因为项目本身是由三到四个核心因素决定,只要找到核心因素,就能将其组合。

接下来举一个具体问题:企业利润下降了,是什么原因?我们就能用公式分解出分论点。

是销售额下降了?还是成本上升?

如果是销售额下降,那么是购买人数少了?是客单价下降了?还是购买转化率降低?

以此类推,则能形成结构化的分析思路。

假设先行

MECE是思考活动的技术和艺术,首先得有一个思考作为开始。这是什么意思?因为金字塔是从上而下,需要有一个中心论点,也就是塔尖。

上文说过新人容易变无头苍蝇,就是缺少了一个塔尖、一个中心论点、一个下刀的地方。麦肯锡为了解决这个困扰,提出了假设先行的方法。

新人的缺点是什么?他们会以分析为乐,为分析而分析。试图找出一切关联、一切因素。如果我是新入行的产品经理,我会找出所有的竞品作分析,想产品的突破点在哪里。如果我是新入行的活动运营,我会试图分析所有的爆款活动,想一个完美的综合方案。可是结果真的能好吗?

上面的两个例子,很大可能,最终都停留在浅显的层次。因为没有方向,没有目标,也就无法深入。我们当中的大部分人都不善于批判自己的想法,缺少批判性思维。你连自己的想法都判断不了,怎么做出决策?

什么是假设先行?就是以假设作为思考的起点。我不需要做全局的思考,而是先问出一个问题,然后思考解决它:我这款产品的特点在A功能吗?这款产品对用户们很有吸引力吗?我的活动如何在朋友圈引发传播?怎么让用户在活动中更爽?

在做出假设后,引导思维去挖掘分论点,然后分析。比如我希望活动传播,我要考虑哪些人会传播,他们是因为利益引诱还是情感触动?传播的过程应该什么样,方便还是复杂?这样的分析思维,比堪堪想一个空中楼阁的完美方案靠谱多了。

不管问题形式是如何、是否还是能不能,只要作出了假设,就能用MECE原则画出金字塔结构。不要想着从无尽的业务和数据中找出规律,这叫大海捞针。这种根据问题作为中心论点形成的结构化思维,叫做问题树/逻辑树 Issue Tree。

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点,就给这个问题(也就是树干)加一个“树枝”,并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”,如此类推,找出问题的所有相关联项目。逻辑树主要是帮助你理清自己的思路,不进行重复和无关的思考。

逻辑树能保证解决问题的过程的完整性;它能将工作细分为一些利于操作的部分;确定各部分的优先顺序;明确地把责任落实到个人。

关键驱动因素

接下来谈剪枝。MECE虽然能画出详尽的结构,但不意味着我们要全部分析。维基百科案例中的IssueTree,有些分论点层层展开,有些分论点就嘎然而止。很多论点我们没有深入必要,需要对这部分论点论据舍弃,目的是找出关键驱动因素。

在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管是多数,却是次要的。80%的成绩,归功于20%的努力;市场上80%的产品可能是20%的企业生产的;20%的顾客可能给商家带来80%的利润……

既然如此,为何要分析无关紧要的因素?问题树也遵循这一法则,20%的分析过程将决定80%的分析结果。

提出假设—MECE原则(万能公式)—结构化分析—找出关键驱动因素—数据分析

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