正经的副标题：
如何降解一个复杂问题？（一）：Inception过程如何争取决策层的共识？
（这篇文章用“数字化转型”这个话题，和“设计思维”这套方法论，演绎如何在“决策层”争取共识）
2020年疫情时期，和几位企业创始人/高管聊了聊数字化转型，大家明明都认同它是趋势，但谈及投资又极为犹豫。
一位创始人对他们的状态做了个极为形象的比喻：“（数字化）这东西现在就像保健品，大家都知道肯定有用，但哪种适合我、哪种又是智商税？现在缺的是告诉我分辨它们的逻辑和方法，而不是直接向我卖药。”
也是这种心态，让许多被类似话题轰炸过的领导，在沟通时很容易快速失去兴趣。
持续对话 over 辩论观点
让对话持续地深入下去，需要首先明确对方的诉求。
作为一个洞悉人性的咨询师，我将领导的诉求变成了三句话：
1、经营管理上，数字化如何提高企业对自身业务的运营和管理能力？
2、业务模式上，如何参考互联网能力形成更具竞争力的打法？
3、行业生态上，数字化能力能否帮企业把握主动权？
那么如果想要推动领导做“数字化”方面的投资，就需要产品/方案可以切实的回答上述问题（之一）。并以此为核心，提供一个更大的框架，引导听众可能发散的思路。
以数字化转型为例，前面列出的三个问题本身就代表着我对话题的引导，只是没有说明答案：
1、经营管理的数字化，目标是让企业可以更快地响应业务变化；
2、业务模式的数字化，目标是让业务的商业模式更有竞争力和持续性；
3、行业生态的数字化，目标是通过协作模式的变化整合产业链资源。
熟悉设计思维（Design Thinking）的小伙伴，应该能马上发现上面三句话，就可以是项目/产品的业务愿景，只不过颗粒度较粗。
具备这个框架，交谈双方还会对这次对话结果，有一个相对明确的预期，意愿也就更为确定。
构建场景 over 讲述理论
在对话题方向有预期后，还需要引导对方思考并产生问题。
所有领域知识在进行传递时，都需要面临一个困境：面向上下文与你不同的人，如何将一个复杂问题，降解为对方能够理解、并进行判断甚至推演的明确问题？
设计思维就是在重点解决沟通协作上的这个问题，手段也是方法论的核心 —— 构建场景。
构建场景可以为听众营造代入感，使其可以将自身的经验带入场景，并产生自己的判断。这个“感同身受”的过程是这样的：
讲述者使用自身的洞察描述一个场景，将观点预埋在场景的构建过程里；
听众会因为经验上的差异，对场景产生自己的理解（会受到讲述者对场景描述内容详略的影响），并进而对你提出的观点产生疑问和自己的判断；
耐心的听众会将一个个疑问和判断用自己的方法串联起来进一步理解，这就成了对方内生的逻辑（这个逻辑外人很难撼动）；
随着沟通的持续深入，讲述者也需要去理解听众的逻辑，并在沟通遇到阻碍时，尝试用他的逻辑解释观点，推进交流（当面对多位干系人时，促进他们的沟通达成共识，就显得更为困难了）。
很多事情并没有所谓“正确的答案”，反而是对齐各方干系人视角，才会暴露出“正确的问题”；用他们的逻辑重新解释产品/方案，才更能推动共识的达成。
（当然对一些市场上有过大量探索的共性问题，这个过程都是通过讲解案例来完成。这时听众的思维路径就是：普遍问题是什么？怎么解决的？我的问题是不是这些？我的问题是什么？要怎么解决）
明确依赖 over 空泛概念
在双方对场景、问题、观点都有相对统一的认知后，才有了讲解解决方案的基础。
其实如果“构建场景”这一步沟通的较为出色，听众对需要什么样的能力才能解决问题，已经有了足够的判断能力了。
所以这时对于非执行层面的听众来说，需要详细讲述的不是如何解决具体问题；而是在现有条件下，需要谁来配合，能做到什么程度。
最典型的反例就是将所有数据纬度的事都扔给算法和大数据，这类方案往往都无法落地。
比如所有涉及到搜索、排序的业务，都常有千人千面的需求。我所接触过的绝大多数业务团队，也都自然而然地把这个需求抛给大数据/AI团队。
并且在讲述方案时，默认开发团队自己就可以搞定这件事，也缺乏意识讲解自己对“千人千面”有什么具体的能力要求，以及他们的演进路径是什么。
正确的做法是什么样呢？
以淘宝为例，这里对业务团队的配合方式做一个简化的模拟：
淘宝设计了多种功能帮助用户找到商品（比如模糊搜索、识图找物、直播间等），并用各种活动持续激活用户，这是“用户增长型”产品经理的主要工作。
当平台内商品数量和种类越来越多后，用户找到适合自己的产品所需耗费的时间就越长。于是“策略型产品经理”就需要对商品的搜索过程进行设计，给更优质的商品提高权重。
同时，商家希望自己的产品更容易被消费者看到，于是向需要淘宝购买流量、打广告、做营销，“增值营收型产品经理”就承担起这部分的需求和设计。
当功能因为各种原因可能对用户产生骚扰时，需要决策如何优化产品。这时“数据型产品经理”就要通过“埋点”、“A/B test”等方式对数据进行采集、分析和可视化，为决策提供数据支持。
完成“千人千面”这个需求，需要上述负责“用户”、“商户”、“搜索权重”、“数据追踪”这些业务的产品经理共同协作。
最终，淘宝的总产品经理，站在企业战略的层次上决定产品调性，并协调开发资源，最终决定上述各类需求的优先级和上线时间。
当然对淘宝来说，这套产品经理相互配合的机制，也是随着产品能力、业务的演进逐渐形成的标准化动作；
对缺乏这套机制的组织，在面对“千人千面”这样的需求时，就会把它当作一个黑盒扔给表面上应该负责的开发团队。
但其实业务团队更应该做的，是将“千人千面”这个复杂问题，根据自己组织的业务，拆解为不同业务侧需要负责的领域（如“用户”、“商户”、“搜索权重”、“数据追踪”），然后再在不同领域下打开细化具体方案。这里对领域的拆分，就是将复杂问题简化的结果。
但很多时候，组织内缺乏完成这样动作的人才，也确实是传统企业进行数字化转型的关键阻碍。
知识点总结
在“决策层”争取共识，需要引导者敏锐地抓住“真实价值”，并用成体系的思维框架或研究方法，来支撑所阐述的价值，才能让听众获得相对明确的预期和沟通意愿；
行业经验和洞察是认知体系的血肉，方法论是骨架与脉络。只有骨架没有血肉，会让观点显的单薄和空洞，难以共情；只有血肉没有骨架，会缺乏逻辑结构，增加沟通障碍；
所以经验与洞察才是关键，是能帮人看清全貌的血肉；但拥有骨架可以让你更快的长出血肉，灵活地使用设计思维可以让你更快的吸收行业经验和洞察；
使用设计思维沟通与协作，最重要的就是通过构建场景的过程，拉通沟通双方的上下文与认知，进而对问题有清晰的定义；
最后，想要在“决策层”对解决方案达成共识，也需要根据企业的上下文，对方案进行抽象和简化；简化的部分就是有明确负责人，且其能做到的部分，而不是扔给某一团队负责的黑盒。
