像高手一样解决问题

在《像高手一样解决问题》中，经验丰富的问题解决高手伯纳德·加雷特、科里·菲尔普斯和奥利维耶·西博尼提出了一整套严谨且实用的问题解决方法论，也就是问题解决4S法，可以帮助读者从问题陈述、问题建构、问题推销及解决方案推销四个完整步骤，逐步深入问题的核心，学会破解任何富有挑战性的商业问题。

像高手一样解决问题

• 问题陷阱
  • 错误的问题描述
    • 解决：一个问题多角度看，找到合适的角度做最优解
  • 采用潜在的解决方案
    • 解决：plan ABC，以防万一，多个备用方案
  • 套用错误的框架
    • 解决：打破认知偏见，重构认知系统
  • 将问题狭隘化
    • 解决：建立全局观
  • 无效沟通
    • 解决：讲重点，看重点
• 有效的4S解决法
  • 陈述（state）
    • TOSCA框架
      • ⿇烦（Trouble）：是什么令问题真实地摆在眼前？
      • 所有者（Owner）：这个问题是谁的问题？
      • 成功标准（Success criteria）：成功是什么样⼦的，
        • 会发⽣在什么时候？
      • 约束（Constraints）：限制是什么，资源、时间线、
        • 背景环境？如何权衡？
      • ⾏动者（Actors）：谁与此事利益相关，他们想要什
        • 么？
      • 找到答案的核⼼问句
  • 建构（structure）
    • 以假设为驱动的问题建构
      • 打造假设⾦字塔
      • 假设⾦字塔中的必要条件和充分条件
        • 由A可以推出B，由B可以推出A，则A是B的充分必要条件
        • 由A可以推出B，由B不可以推出A，则A是B的充分不必要条件
        • 由A不可以推出B，由B可以推出A，则A是B的必要不充分条件
        • 由A不可以推出B，由B不可以推出A，则A是B的既不充分也不必要条件
        • 会造成逻辑挑战：必要条件和充分条件≠原因与结果；相关
          • 性≠因果关系。
      • MECE问题拆分原则
        • 相互独⽴（Mutual Exclusivity，没有重叠）
        • 完全穷尽（Collective Exhaustiveness，加总为⼀体即充分）
        • 就是对待一个问题，我们能够不遗漏，不重叠的将问题进行分解，并且把握问题的核心，提出相应的解决办法。
          • 独立性：是指所有因素相互独立，并没有任何交叉重叠也可以理解为将影响问题的因素拆分为多个有明确区分，互不重叠的因素。
          • 完整性：就是指我们分解时全面周密，毫无遗漏，也可以理解为在我们不断分解的过程中，不能漏掉任何一项，保证其完整性。
    • 以问题为驱动的问题建构
      • 笛卡尔的4条原则
        • 1．在彻底完成质询之前，不会认定任何现象为事实。
        • 2．将每⼀个问题拆分成多个组成部分，直到我们为每⼀个
          • 基础问题找到⾜够优秀的解决⽅案为⽌。
        • 3．从最简单的问题着⼿进⾏分析，⼀步⼀步向上⾛，逐步
          • 抵达复杂性更⾼的问题，与此同时始终保持对顺序和优 先级的关注，尤其是在思考彼此毫⽆关联的问题之时。
        • 4．确保毫⽆遗漏。
      • 二八原则
        • 20%的问题，会产出80%的洞察。
      • 总结
        • 拆分为⼀系列问句，⽽⾮陈述句或假设。
        • 符合MECE问题拆分原则的标准：每个层级的⼦问题之间必须既相互独⽴，⼜完全穷尽。
        • 利⽤80/20原则（20%的问题产出80%的洞察）。
    • 分析框架
      • 选择正确的行业框架
      • 功能性框架
        • 公式框架，将结果与其各个变量相关联。
        • 类型框架，将事物的不同类型逐⼀列出。
        • 检查表框架，与类型框架有相似之处，但列出的所有元素必须同时存在才能让某个条件为真。
      • 无框架（逻辑分析）
        • 采⽤逻辑拆分⽅式
      • 符合MECE问题拆分原则的逻辑拆分
        • ####
  • 求解（solve）
    • 八度分析法
      • 事实
        • 现有事实
        • 硬数据
        • 非数字事实
        • 基于事实的分析（例如，经常性⽀出可以减少多少）
        • 基于判断的分析（例如，协同效应）
        • 内部计划，也是以判断为基础的（例如，销售计划）
        • 专家给出的专业意⻅（例如，法律意⻅）
        • 评判结论（例如，对利益相关者反应的预期）
      • 建立分析计划
        • 选择正确的数据
          • 拿到正确的数据
          • 调整时间序列的正确区间
          • 获得正确的定性数据
        • 做出合理的判断
          • 若想贴近现实，就要落到实物
          • 检查你全部的判断是否彼此⼀致
          • 对你的判断进⾏基准对比
          • 敏感性测试
        • 保持数据计算精准
          • 当心百分比
          • 落到实处，确认结果是否处在正确的范围内
          • 如果数据看起来不太对，那么很可能它就是错的
          • 就算数据看起来是对的，实际也仍然有可能是错的
          • 常⻅的分析错误包括
            • * 误导性数据 * 错误的时间范围 * 有偏见的样本 * 不现实、不连贯、未经测试或隐藏的假设 * 检查：实际合理性、内部⼀致性、基准、敏感性 * 数值错误 * 检查：百分⽐、数量级、“意料之外” * 数据解释错误，尤其是存在相关性的数据 * 相关性是否反映了因果关系、反向因果关系、共有原因或巧合？
        • 得出分析结果
    • 设计思维
      • 是在解决以⼈为中⼼建构的复杂问题时，可以加以利⽤的严谨⽅法
        • 共情阶段：从用户的角度理解并建构问题
          • 参与者观察：观察和记录用户的⾏为
          • 半结构化访谈：探索用户如何思考、有何感受
          • 沉浸：和用户⼀样去生活
        • 定义阶段
          • 视⾓陈述：关于⽤户需求和洞察的总结
            • * 【用户】 需要 【需求】 ，因为 【洞察】 。 * “怎样才能”：基于视⾓陈述提出问题，引导⼈们寻找解决⽅案
          • 基本模型
            • * 共情地图 * 思考和感受：什么对用户⽽⾔才是真正重要的？他们对产品体验有何看法？有何感受？ * ⾔与⾏：关于产品体验，⽤户说了什么？你观察到了哪些与体验相关的⾏动和⾏为？ * 听：用户从朋友、家⼈和其他⼈那⾥听到了什么会对体验造成影响的信息？ * 看：用户在环境中看到了什么对其造成影响的因素？他们观察到的什么⼈为他们的体验注⼊了信息？ * 痛点：用户面临什么样的挫折和挑战？ * 收获：⽤户希望从体验中获得什么？对他们来说，成功是什么样⼦的？ * ⾏程地图 * 吸引（Entice）：触发⽤户兴趣的东⻄，这种兴趣可以让他们意识到此物的存在，想要参与到特定体验之中。 * 引⼊（Enter）：为⽤户体验的开始提供指引和导向的路标与信号。 * 互动（Engage）：包括⽤户与产品在内的特定任务与交互。 * 退出（Exit）：为⽤户体验的结束提供指引和导向的路标与信号。 * 扩展（Extend）：退出后的提醒和跟进，以保证⽤户与体验的联结。 * ⽤户画像 * 洞察卡：关于⽤户⾏为、思想或感受的新洞察 * 合成：将数据按不同主题进⾏分组，确定主题之间的关联 * 设计规则：解决⽅案必须能为⽤户做到什么
        • 构思阶段
          • 通过⽣成尽可能多的概念来进⾏发散
            • * 类比思维 * 头脑风暴 * 脑力写作 * 形态分析 * SCAMPER * 替 代（ Substitute ） * 结 合 （ Combine ） * 调 整 （ Adapt ） * 修 改（Modify） * ⽤于其他⽤途（Put to some other use） * 取 消（Eliminate） * 翻 转（Reverse）
          • 你要做出选择
            • * 指标：合意性（利⽤设计标准）、可落实性和可⾏性。 * 请同⾏发表看法，从⽽尽量降低假阴性和假阳性情况出现的概率。
        • 原型阶段
          • 为⽤户创建实体的解决⽅案近似物
            • * 定义⽬的：你想了解什么？ * 确定这个原型所需达到的完整度和精细度
        • 测试阶段
          • 得到关于原型的反馈并对其进⾏分析，以收敛出解决⽅案
  • 推销（sell）
    • ⽤“⾦字塔原理”来推销解决⽅案：统领思想先⾏，主线论点紧随其后
      • 统领思想：简明扼要（理想情况是⽤⼀句话概括你的建议）
      • 奠定整体基调
      • 触发主线论点将会回答的疑问
        • 主线，即故事线的结构
          • 如果采⽤以假设为驱动的问题解决⽅法，则根据假设⾦字塔建构
          • 否则，可以将调查结果划分成不同类别，⾃下⽽上地建构⾦字塔
          • 故事线建构有两种模式
            • * 归类模式 * 所有主线论点都是对统领思想的⽀撑或细节描绘 * 论述模式 * 主线论点按逻辑顺序组织——每⼀论点都与前⼀个论点相关联，最后⼀个论点指向结论
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