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马云告诉你如何用科学方法，解决所有问题 高能，带好板凳

一、定义问题

1.解决问题首先要确定，问题的本质到底是什么？

1）你要解决的问题是否是你老板要解决的问题？

2）一定要跟你的老板确认一遍问题。

2.解决问题的三个步骤

1）明确具体的问题（问题到底是什么？就是问题的本质）

2）明确问题要达到的目标（用数据表达，是把离职率从50%降到40%，还是降低到10%。更高阶的是你根据横向行业数据，给老板建议到降到你认为合适的30%。）

3）明确解决问题可供调配的资源。

3.案例：老妈让你穿秋裤问题

1）问题的本质：是老妈一定要让你穿秋裤么?不是的，本质：不让你着凉，所以让你穿秋裤。

2）问题的目标：不着凉。

3）问题可供调配的资源：可供调配的衣服，可以跟老妈平等对话的人。

4）解决方案：老妈您让我穿秋裤就是为了不让我着凉，那这样我在书包里放一个小毛毯，这样我在车上如果冷了我可以把毛毯盖上，这样就不会冷了。老爸你说呢？

二、分解问题

1.所有问题分为两类

1）复杂问题---------多个维度和变量的问题，不可被直接解决，需拆解到原问题。

2）元问题-----------细分问题的最本质，不可被拆解了。

2.找不到女朋友，怎么办？

这是个复杂问题，需要拆解，分解为自身问题和外界问题

1）自身问题分解

硬件：

学历（是不是问题？如果是，是不是需要深造？）

外貌(穿衣打扮问题？还是发型问题？身材是否需要锻炼？)

收入（努力提高收入水平）

身高（鞋子的搭配）

声音（是否要通过专门刻意练习让声音更好听？）

软件：

思维模式：看书，学习，写作，演讲来锻炼逻辑能力，女生喜欢什么样的人？

爱好：是否有女性也喜欢的爱好，关乎两个人的共同语言。需要调研喜欢的女生都有什么爱好？优质女生的爱好是什么？

幽默：通过刻意练习，找到幽默细胞，刻意练习，比如脱口秀或许是一个方式。

2）外界问题分解

是不是有很多渠道来接触心仪的女生？

从哪里接触到优质女性？

外部条件是否鼓励和优质女性社交？

3.把复杂问题分解为公式化是最好的分解方式

1）比如麦肯锡的人去谷歌提高广告收入：

广告收入=展现量*点击率*广告单价

这样就知道要提高收入该从哪个点进行发力了。

2）老板做kpi制度：

老板就是天天在做拆解问题的事情。把事情拆解到相对部门的元问题让部门去解决，领导把部门的问题拆解到针对个人的原问题然后去针对性解决。

问题公式化是分解问题的最高境界。

4.把问题公式化的两个案例

1）煎饼摊案例：

摊煎饼每月赚多少钱？

每个煎饼的利润*每月工作天数——成本

每天卖的煎饼=忙时候卖的数量+闲的时候卖的数量

比如忙时每小时卖20个。早上2个小时，晚上2小时。一天忙时工作4小时，闲时工作8小时，闲时每小时卖5个。

一天共卖120个。

每个煎饼的利润为3块钱。

则每天的利润为3*120=360元

每月利润=360*25-摊位费大概是6000—7000的样子。

2）北京地铁每天运多少人？思考一下

5.拆解问题的推理模式

1）假设驱动

2）构建问题树

找出问题出现的核心问题和起始问题

导致核心问题和起始问题的主要原因是什么？

核心问题和起始问题的后果是什么？

画出问题树

完善和修改问题树

6.如何把问题拆解到底

1）MECE法则，穷尽所有可能

2）常见的分类结构：

并列结构：比如人群分男女，这些常识性问题一般都用并列结构

数理结构：比如利润=收入-支出数理结构有利于公式化拆解。最好用数理结构。

3）横纵对比看数据

对同行业的数据进行横向对比

对历史不同阶段的数据进行纵向对比

4）不要被平均数混淆干扰

比如产品优先级排序中，卡顿现象对用户的影响，比如总体来说只有8%的人跳出，但是再细分一下，付费用户中有多少人跳出？

发现付费用户中有80%的人跳出不玩了，那这个就是个大问题。

所以做数据分析不能被整体数据混淆。

三、提出解决方案

1.运用MECE法则

2.合理分类，运用问题树的方法。

四、总结和复盘

1.事情做的有多好？怎么争取更多的资源，这跟你的汇报有直接的关系。

2.从结论出发，不断分拆，重点突出这样得出的结论是清晰有重点的。

最后更新：2017-08-20 13:49:46

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