邏輯樹分析法,又稱為麥肯錫邏輯樹,其最大的優勢在於,將繁雜的數據工作細分為多個關係密切的部分,不斷地分解問題,幫助人們在紛繁複雜的現象中找出關鍵點,推動問題的解決。
在實際的業務場景中,這頁是最常見的一種分解任務的方式。合理的分解任務不僅能夠提高各部門的積極性,更能從宏觀上把控項目的整體進展。
邏輯樹又被稱為問題樹、演繹樹或分解樹等,是麥肯錫公司提出的分析問題、解決問題的重要方法。
首先它的形態像一棵樹,把已知的問題比作樹幹,然後考慮哪些問題或任務與已知問題有關,將這些問題或子任務比作邏輯樹的樹枝,一個大的樹枝上還可以繼續延伸出更小的樹枝,逐步列出所有與已知問題相關聯的問題。
邏輯樹是將已知問題及所有子問題分層羅列,從最高層開始逐步擴展,幫助我們理清所有的思路,避免重複和無關的思考。如圖:
1)抽絲剝繭提出問題
在運用邏輯樹分析法時,從上至下、從下至上、從左至右地先畫出樹幹,即要分析地內容,然後再依次畫出主要分支,再畫出細節分支,可以任意層級,但一般情況下不要超過3層。超過3層的,一般來說需要從中間斷開,單獨分析。
分析1 :分析公司利潤同比大幅下降的原因(拆解到2層分支)
2)解決問題——怎麼做
通過常規的數據分析我們實際上能夠比較輕鬆地總結出利潤下滑的原因。但找出原因是遠遠不夠的,必須得有改進策略。
在以邏輯樹追究出問題的原因之後,接下來就以分析的結果做為依據,思考具體的解決方案。這個過程同樣可以藉助解決問題的邏輯樹達成,做法上也與追究原因類似:首先最左邊是思考的主題也就是已知問題——樹幹,之後則是已知問題有幾種解決方案,即第一層樹枝,然後再深入分析提出第二層解決方案,一步步深入找出具體方法。
這就前邊說的,再上圖客戶流失後面就不添加內容了,而要單獨列一個客戶流失的解決辦法。如果說上圖是決策層該關注的內容,那麼作為各個部門,第三層的每一條都應當做出如下的部門策略拆解:
分析2:針對客戶流失的解決方案
可以看到,邏輯樹分析法是把複雜的問題分層拆分,變成一個個具體而直接的問題再來分析,從而找到解決問題的方法。掌握邏輯樹分析法,運用縝密的邏輯思維勢必能夠在各個方面對我們都有極大的幫助。
第一步:確定需要解決的問題。
也就是說將原本模糊籠統的問題,確定為一個個具體的、單純的問題。
第二步:分解問題。
將問題的各個結構拆分成一個個更細緻的的、互相獨立的部分。
第三步:剔除次要問題。
針對各個部分再依次進行分析,找出問題的關鍵點,剔除那些不重要的。
第四部:進行關鍵分析。
針對關鍵驅動點,集思廣益找出解決方案。
第五步:制定方案。
將思維過程轉化為可執行的計劃。
當我們在工作中遇到雜亂無章、毫無頭緒的問題的時候,倘若能對少數已知的問題進一步地分類和歸類,逐一擴展延伸地提出問題,就可能在有限的時間內有效的解決這些問題。
這種邏輯能力在工作中是經常被調用的。所以在面試時,很多面試官也都喜歡聽聽你是怎麼將複雜問題拆解為多步,最終解決的,以考核你的邏輯能力。
當然,沒有受過專業訓練的人,大部分是不會分析的。
面試時,面試官最常見的問題就是——費米問題。
費米問題是在科學研究中用來做量綱分析、估算和清晰地驗證一個假設的估算問題。命名來自美國科學家恩利克·費米。這類問題通常包括關於給定限定信息的有可能計算的數量的猜想的驗證。
費米問題的特點為初次聽到這種問題的提問時,會覺得已知條件太少,離答案差距甚遠。但當變通改變分析對象之後,所有這類問題都會迎刃而解,不需要求助專家書本,就可以出乎意料地接近確切的答案。
在求職面試中,經常會考察這種問題:
深圳有多少個產品經理?
一輛公交車裡能裝下多少個桌球?
一個正常成年人有多少根頭髮?
……
諸如此類的估算問題,被稱為費米問題。
一般人拿到費米問題這樣的題目就會感覺摸不著頭腦,不知道怎麼解決,乾脆憑感覺瞎猜一個數字。
這其實忽視了面試官考察的目的,他不是要你一個確定的數字,而是想看到你面對問題的分析思路。所以,你需要把自己的思路說出來,而不是一上來憑感覺胡說八道的人。
回答費米問題時,就可以用邏輯樹分析方法。
比如維基百科上有一個「芝加哥有多少調琴師」的例子。貼到這裡:
如果芝加哥居民300萬,平均每戶4人,擁有鋼琴的家庭佔1/3,則全市有250000架鋼琴。如果一架鋼琴每5年調音一次,則全市每年有50000架鋼琴要調音。如果一個調音師一天調4架鋼琴,一年工作250天,那麼,芝加哥市大約有50個調音師。
再比如:
【案例】上海有多少產品經理?
【參考答案】
上海有多少家網際網路公司(可以通過招聘網站的公司數量查到),每家公司大概產品經理佔總人數的佔比。然後上海的產品經理數=公司數量 * 平均每家公司產品經理佔比。
這樣就得出來了。
最後放幾個作業,歡迎留言討論:
一個煎餅攤一年賣多少個煎餅?
全國有多少個加油站?
遊一次泳,你會喝多少尿……