弹性青年

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发表于 2017-08-07 00:14:54
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                                          如何成为解决问题的高手


      大多数人解决问题靠经验,但经验存在局限性:一种情况是,我遇到的问题无经验可循,另一种是见过类似的,但以前的经验无效。所以如何成为解决问题的高手,只靠经验就不行了,像无头苍蝇那样乱撞也不好。那解决问题,有什么套路可循吗?

      解决问题的高手,有一套方法论去应对所有问题。掌握并熟练运用这套方法论,你就会成为解决问题的高手。让我们来看看高手是怎么做的吧。

       第一步明确和理解问题。

     遇到棘手的问题,首先要问问题的本质是什么?明确对方关心的问题点;明确解决问题的目标;(可以通过给出建议目标来获得对方反馈,从而明确目标)明确可以用来解决问题的资源。例如:老板给你安排任务,让你想个办法解决“怎样才能留住员工?”的问题。你要明确老板关心的问题是公司人员的流失率高,还是他想留住某个或某些确定的员工,假设是前者,明确解决问题的目标,把人员流失率降低到30%(一个确定的数),明确可以利用资源,如人力资源部门行政部门的配合。以上三步就做好了拆解问题的准备,

       第二步,拆分合并的问题。

      复杂的问题是参杂了多个维度和变量的问题,元问题是最本质最细小的待解决问题,复杂问题不可以直接解决需要拆解到元问题,比如说“人生如何幸福?”“我们怎样找到合适的伴侣?”就第二个问题,我们可以拆解为从自身层面和外部层面,其中自身层面,又可以进一步拆解为硬件层面和软件层面,硬件层面又可以分为学历、工资、外貌、身高等等,软件层面又可分为兴趣爱好、性格等拆到这样就是元问题了。拆解问题,能把复杂问题变成简单明了、可以直接解决的元问题,使得问题的解决有方法、有逻辑、可落地,

       关于拆解问题,有两种方法,一种是公式化法,比如广告收入=展现量x点击率x每个点击的价格,因此要提高广告收入,只要提高展现量、点击率和每个点击的价格这三者之一即可。

       若无公式可循,可用第二种方法假设驱动+搭建问题树法。

       我们先做一个尽可能合理的假设,有了这个假设,我们就有一个需要证明或证伪的对象,就可有目的的去收集信息数据。这个假设本身最后被证明或证伪其实都不重要,重要的还是整个思考问题的逻辑和方法,我们通过不断修改假设,然后再根据新的假设去收集数据信息,再验证假设修改假设,然后不断重复这个流程,最终得到的就是那个接近真实的结果。

在假设驱动之后,拆解问题的第二个重点叫做搭建问题数据结构,问题树的结构主要是让你在想问题时候有一条线,你可以跟着它走,而不是漫无目的的去找答案。关于怎样搭建问题树,有五个小步骤。

         1、你要找出问题中存在的核心问题和歧视问题;

         2、要确定导致核心问题和歧视问题的主要原因;

         3、要确定核心问题和歧视问题导致的主要后果;

        4、根据以上因果关系,画出这个问题树;

        5、反复审查问题树,看看哪里还缺东西,最后进行补充和修改。

      通过科学的方法把问题拆解到底后,我们还要学会用对比的眼光看数据,才能不被一些细小的问题所迷惑,但凡涉及到问题树结构都会涉及到,“MECE法则”意思就是完全穷尽相互独立,或者说无遗漏不重叠,所有事物的分类都有两种,一种是并列式的,比如头痛分生理性和心理性两种方法,还有一种是数理结构,也就是用一个数学等式可以表示的,我们应尽可能去寻找那种有数理结构的分类方式,因为公式不仅反映了变量,还反映了变量之间的关系。而对于并列式的就需要我们具备一定常识,比如说一家餐厅的成本,你要知道她有房租成本人力成本和原材料成本。数据只是一个特定时间节点下的结果,要真的让这个数据或信息产生价值,我们就要拿它去做一些横向或者纵向的对比。

        第三步提出解决方案和第四步总结问题。

      我们花了大量的时间去确定问题、拆分问题,这时候我们也提出了相应的解决方案,但有个很重要的是:怎么说服别人这是一个好方案,或者说怎么争取更多的资源?这些问题取决于你汇报的如何。就好像医生看病一样,你是一个特别牛的医生,你第一次一眼就看出一个病人要立即动手术,但你不能第一次就对他说你一定有什么什么病,而且必须要马上动手术,不然就会病情加重。那怎么才能达到你的目的呢?就是要通过一些分析研究测试,逐步跟别人解释、说明:你现在遇到什么问题,你有什么选择,为什么要做这个手术等。这就是一个人正常的逻辑,所以有时候解决问题和解决方案都不是最重要的,正确与否甚至都不是最重要的,实际生活中别人是否觉得是对的,要比你自己觉得是对的,更重要一点。

        这就是高手解决问题的方法论,你意下如何?


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