导图社区 《发现问题,澄清目标》读书笔记
将你的目标,拆解到对业务有意义的最小单位时间。当大目标被拆解为小目标之后,接下来就是要寻找达成目标的关键。《发现问题,澄清目标》这本书让我深刻认识到了“发现问题”与“澄清目标”的重要性。在今后的工作和生活中,我将努力培养自己的观察能力和思考能力,不断发现问题并澄清目标。我相信只有这样才能不断推动自己向更高的目标迈进!
编辑于2023-02-19 22:30:32 广东潮玩产业全链路升级:从IP孵化到上市的一站式解决方案,全周期管理:覆盖市场调研、IP开发、生产验收到供应商评估全流程,数字化ERP:系统整合采购PO/对账/入库/品质验货等关键环节 标准化流程:开模试产、版权审核、授权谈判等标准化节点控制。
"如何高效推进季度活动?这份分阶段指南帮你理清关键节点! 本方案将执行周期划分为9周,包含四大核心阶段:1.规划与启动阶段(第1周)聚焦目标设定、团队组建及资源审批2.筹备期(第23周)完成宣传物料制作与供应商签约3.落地执行期(第45周)统筹场地、人员及应急预案4.收尾阶段(第69周)涵盖数据复盘、流程优化及下季度目标制定,形成完整闭环" 。
专为减重5kg目标设计,包含胸肌训练等每日项目追踪表格整合训练计划、饮食记录(早餐/午餐/晚餐)及习惯矩阵图,通过周考核评分系统(达标奖励 未达成复盘)推动自律浮动主题模块支持个性化调整,训练总时长与得分规则形成闭环反馈,年/周双维度记录让进步可视化结构化设计兼顾减重目标与健身习惯养成。
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专为减重5kg目标设计,包含胸肌训练等每日项目追踪表格整合训练计划、饮食记录(早餐/午餐/晚餐)及习惯矩阵图,通过周考核评分系统(达标奖励 未达成复盘)推动自律浮动主题模块支持个性化调整,训练总时长与得分规则形成闭环反馈,年/周双维度记录让进步可视化结构化设计兼顾减重目标与健身习惯养成。
数据解决问题三大关键要素
发现问题:利用数据分析方法找到关键问题。 如对比分析法,维度拆解法,漏斗分析法,相关分析法
此项最为重要
数据处理:利用函数,高效收集和处理数据
呈现结论:可视化汇报的技巧,提升影响力
只有清楚自己的目标,才能做好选择, 否则不论你怎么分析,都无法找到合适的解决方案
SMART原则
在xx时间内通过xx方法以达到xx目标
Specific 特定的 如:减肥塑形
Measurable 可衡量的 如:减重10斤
Action Oriented 行动导向 如:通过锻炼,健康饮食
Relevant 有关的 如:有关联的
Time bound 有时间限制的 如:在三个月时间内
加餐知识点
当大目标被拆解为小目标之后,接下来就是要寻找达成目标的关键。
加法:销售额=老用户销售额+新用户销售额(常用)
乘法:销售额=订单量*平均订单金额(常用)
除法:销售转化率=购买产品的用户数/浏览商品页面的用户数*100%
减法:利润=收入-支出
公式拆解:利用加减乘除的方法,找到达成目标的关键指标
对于不能直接找到对应的计算公式的目标:使用脑图法找关键要素,对这些关键要素进行量化,确定关键指标。
脑图法
将你的目标,拆解到对业务有意义的最小单位时间。
从产生行动到获得反馈的最短时间
四个关键步骤
拆时间:将月度的目标拆解到周,将周的目标拆解成天
找要素:拆解小目标,找到达成目标的关键要素:如:成交金额=订单量*平均客单价
跟数据:在执行的过程中,随时跟进目标的相关数据
调行动:在跟进数据的过程中,根据原定目标,及时调整行动策略
看起来复杂的问题,都可以通过数据分析思维,拆分成一个个小目标,逐一突破!
当大目标被拆解成小目标后,接下来就是要寻找达成目标的突破口
学会拆解,挑战不可能的目标
三个步骤
围绕财务和客户这两个角度,找到1-2个关键目标
计算这两个指标的现状数据,并设定一个提升的目标
检查一下你的目标,是否符合三个关键要素
对目标进行检查
和财务或客户的目标相挂钩
有可衡量的指标
有明确的时间节点
三大关键因素
制定目标,思考两个问题
问题一:现在,这个关键指标是多少?
问题二:你希望这个指标得到怎样的改进?
如何找到正确的工作目标?
公司目标
部门目标
团队目标
个人目标
一个正确的工作目标,是和公司、部门、以及上级目标相匹配的。 有明确的OKR/KPI:直接进行关联 没有足够清晰的OKR/KPI:三个步骤
为什么同一件事,不同人发现的问题却不同?
因为目标不一致,你和别人看大的问题就会截然不同
一个正确的目标才能保障你能在工作中发现正确的问题, 后面的所有努力才不会白费。
如何及时准确地发现问题?
澄清目标:找到关键的可衡量指标
跟踪过程:记录数据及时检查进度
阶段复盘:运用对比分析总结问题
三大关键环节
发现问题,找到目标和现实之间的差距
发现问题第一步,澄清目标
数据
数据≠数字
你所获得的信息
简介--- 什么是数据
拆解分析法
拆解:运用公式法或脑图法进行问题的拆解。
分析:运用对比分析法,通过找差距与变化,识别出最关键的小问题。
将一个问题拆解成多个小问题,并从中识别出关键问题的方法。
数据分析课程笔记
分类原则:
第四象限:Better系数>0.5,Worser系数<0.5,属于兴奋需求。
第三象限:Better系数<0.5,Worser系数<0.5,属于无差异需求。
第二象限:Better系数<0.5,Worser系数>0.5,属于必备需求。
第一象限:Better系数>0.5,Worser系数>0.5,属于期望需求。
Worse系数:(必备需求用户个数+期望需求用户个数)/(兴奋需求用户个数+期望需求用户个数+必备需求用户个数+无差异需求用户个数)
Better系数:(兴奋需求用户个数+期望需求用户个数)/(兴奋需求用户个数+期望需求用户个数+必备需求用户个数+无差异需求用户个数)
如何通过KANO模型,洞察对方的需求?
脑图拆解,把对方可能的需求列出来,找到最关键的一个或者多个要素。
围绕拆解找到的关键要素,进行调研,得到对方在各个要素上的评价分数。
提问一定要包含正反两面
功能或者服务,描述清晰
评价通常设置为5级
问题不能超过5个
根据用户评价分数,得到该项功能或服务的需求分类
根据需求分类统计结果,计算better系数分数和worse系数分数
根据分数,得到群体的需求分类结果
KANO模型:把人们对产品和服务的需求划分成五种类型
先达成必备需求和期望需求,提升兴奋需求,去除无差异/反向需求
必备需求:默认必须提供的功能或服务
期望需求:用户的满意度,和是否提供需求呈现正相关关系。
兴奋需求:远超用户预期的功能和服务。
无差异需求:能否做到这项功能和服务,都不会影响用户满意度。
反向需求:提供这项功能或服务,只会提高用户的不满程度。
销售额
公式法:拆解销售额的构成
对比分析:找到销量下滑的产品
矩阵分析:找到口味里的明星产品
解决问题
对比分析
拆解分析
相关分析
矩阵分析
要想解决工作里的问题,往往需要组合和搭配不同的分析方法。
KANO模型,找到用户真正的需求
矩阵分析三步骤
搭建矩阵的X轴和Y轴,也就是要找到评价事项的两个关键指标
收集你的数据指标
简历矩阵图,确定事项的优先级
矩阵分析法:根据一个事物的重要属性,将事物进行分类和排序的分析方法
矩阵分析法,轻松解决分类排序问题
零售门店销售表现
人:消费者,也就是购买产品或服务的人
货:出售的产品或服务
场:广义上的渠道
知识加餐:平效,每平方米的门店面积所产生的销售额(是线下门店最重要的业务指标之一)计算方式:平效=销售额/门店面积
如何将数据分析,运用到商业场景?
一对比:发现问题
二拆解:将问题拆解成一个个小问题
三验证:逐一验证小问题,找到解决问题
知识点回顾
对比分析法,可以帮助你快速锁定问题
拆解分析法,可以帮助你将一个大问题拆解成一个个小问题
用户行为轨迹法,可以帮助你通过优化工作环节来解决问题
相关分析法,可以让你在众多的影响因素里快速识别出关键点
运用数据分析,提升沃尔玛门店销售额
R是绝对值越大,相关性越大
绝对值大于等于0.6是高度相关
绝对值在0.3和0.6之间是中等相关
绝对值小于0.3是弱相关
R相关系数的正负代表了变量之间是正相关还是负相关
正相关表示正比:越及时,满意度越高
负相关表示反向:人数越多,满意度越低
相关关系R :通过相关系数的大小,你可以判断出因变量和自变量之间的相关强度
锁定关键的影响因素,指定解决方案
分析因变量和自变量之间的相关关系
确定因变量和自变量
自变量是你可以控制的变量
因变量是你无法控制的变量,会随着自变量变化而变化
相关分析可以帮助你快读锁定问题的影响因素,判断工作任务的优先级
相关分析法,一步锁定关键问题
转化率=发生行为变化的人数/总人数*100%
将大问题拆成多个流程环节,定位关键问题
了解客户或用户的行为,画出他们的路径图
路径图记录的是你所服务的对象的行为轨迹
结合数据,找到异常处,分析问题。
异常处就是大量用户流失的环节
轨迹分析2关键
用户行为轨迹法,定位关键流程
数据分析方法本身并不难掌握,难的是建立运用数据方法来解决问题的思维习惯。
拆解分析法,锁定问题的本质
重要的不是找到问题,而是找对问题。
口诀3:比完内部,再比外部
与外部比比
口诀2:先找差距,再找变化
找差距:找谁大谁小
找变化:在不同时间段里,它是变大了或者变小
口诀1:先比整体,再比局部
谁和谁比?
比整体:实际情况和计划比 比局部:整体的各个组成
比什么?
最常比的,目标所对应的数据指标 其他的指标
两个关键问题
对比分析法,找到对的问题