麥肯錫分析問題的五步法：界定問題、設(shè)計(jì)分析內(nèi)容、收集數(shù)據(jù)、解釋結(jié)果、匯報(bào)結(jié)果。

這篇文章并沒有什么現(xiàn)成的方法論可以拿來(lái)就用，而是梳理了一下各種分析方法之間的脈絡(luò)關(guān)系，讓你對(duì)分析一個(gè)問題的步驟有一個(gè)更全局的理解。

數(shù)據(jù)分析不是盯著數(shù)據(jù)想思路

很多人人覺得，數(shù)據(jù)分析就是把數(shù)據(jù)提取出來(lái)，然后對(duì)著這些數(shù)據(jù)“找規(guī)律”、“找異常”。所以很多人就會(huì)盯著一個(gè)數(shù)據(jù)想問題，我見過(guò)很多人都是這樣做業(yè)務(wù)分析的。

他們思考的大概的心理過(guò)程是這樣的：

1. 這個(gè)數(shù)據(jù)為什么是這樣？

2. 會(huì)不會(huì)是因?yàn)檫@種情況？

3. 其他維度數(shù)據(jù)不支持這個(gè)結(jié)論。

4. 回到第二步。

5. 一旦所有情況都不支持，回到第一步換一個(gè)維度繼續(xù)思考。

這種分析方法其實(shí)就是不斷提出假設(shè)，然后再不斷證明假設(shè)的過(guò)程。

這種方法當(dāng)然也會(huì)有成功的分析案例，不過(guò)因?yàn)槲覀儾豢赡軐⑺械那闆r都考慮到，所以那些成功的案例往往帶有一種靈光乍現(xiàn)的戲劇性和偶然性，很難復(fù)制。

所以當(dāng)他們下一次再分析其他問題時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)之前的案例似乎沒什么幫助。每次的分析都要重新開始，期待下一次的靈光乍現(xiàn)。

那么這類數(shù)據(jù)分析究竟如何組織思路呢？

過(guò)去分析也依賴數(shù)據(jù)

絕大部分學(xué)科在教學(xué)的時(shí)候都會(huì)講到這門學(xué)科的歷史，這有助于我們更好地掌握知識(shí)。要想找出數(shù)據(jù)分析的思路，我們也可以從數(shù)據(jù)分析的歷史講起。

今天存在的數(shù)據(jù)有 90％都是在過(guò)去幾年中創(chuàng)建的，數(shù)據(jù)分析的快速崛起也就是近幾年時(shí)間。在大數(shù)據(jù)時(shí)代之前，人們?cè)跊]有“數(shù)據(jù)”的時(shí)候是怎么分析問題的呢？

麥肯錫公司是世界知名的資訊公司，它的主要業(yè)務(wù)就是版主別人分析和解決問題。并且有非常多和麥肯錫有關(guān)的分析問題、解決問題的方法論數(shù)據(jù)出版，是我們非常好的研究對(duì)象。

比如《麥肯錫意識(shí)》中就提到了麥肯錫公司在分析問題時(shí)會(huì)經(jīng)歷以下五個(gè)步驟：

• 界定問題
• 設(shè)計(jì)分析內(nèi)容
• 收集數(shù)據(jù)
• 解釋結(jié)果
• 匯報(bào)結(jié)果

因?yàn)橹笪覀冞€會(huì)提到麥肯錫的其他一些方法，這邊就暫時(shí)稱這個(gè)分析法為麥肯錫五步法。

五步法每一步要解決的問題是：

• 界定問題：利用適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)框架將問題簡(jiǎn)化細(xì)分成子問題。
• 設(shè)計(jì)分析內(nèi)容：找到為了解決上一步驟的子問題需要進(jìn)行的工作。比如列出證實(shí)或證偽必須進(jìn)行的分析，及它們的優(yōu)先順序。列出分析所需要的數(shù)據(jù)等。
• 收集數(shù)據(jù)：依靠?jī)?nèi)部報(bào)告、行業(yè)報(bào)告、客戶訪談等收集信息。
• 解釋結(jié)果：用直觀的方式展現(xiàn)分析結(jié)果，比如圖表化、故事化。
• 匯報(bào)結(jié)果：將分析結(jié)果整理成簡(jiǎn)單易懂的結(jié)構(gòu)進(jìn)行匯報(bào)。

這個(gè)思路并不復(fù)雜，并且看起來(lái)和我們現(xiàn)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的思路看起來(lái)差不多，那為什么數(shù)據(jù)分析這兩年突然就火起來(lái)了？

主要是因?yàn)榻鼛啄陻?shù)據(jù)的采集便利性和準(zhǔn)確性得到了大幅度的提升，使得可分析的問題變得更多更細(xì)。

在過(guò)去，數(shù)據(jù)的收集工作非常麻煩，很多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)都是空白的。分析師一般只能通過(guò)問卷調(diào)查、客戶訪談等方式獲取數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)采集方式效率很低。

1936年，美國(guó)當(dāng)時(shí)非常有影響力的刊物《文學(xué)文摘》做了一個(gè)樣本巨大的調(diào)查統(tǒng)計(jì)，他調(diào)查了1000萬(wàn)人，想要提前預(yù)測(cè)美國(guó)大選的結(jié)果。要知道當(dāng)時(shí)美國(guó)有選舉資格的人也只有4000萬(wàn)人而已，這在當(dāng)時(shí)是一個(gè)巨大的工程。

《文學(xué)文摘》動(dòng)用了900多人做這件事，最后收回240萬(wàn)份有效問卷。

在今天，要想收集到240萬(wàn)條數(shù)據(jù)，10個(gè)人的團(tuán)隊(duì)就足夠了。

而且在過(guò)去，數(shù)據(jù)的有效性無(wú)法得到保證。

比如《文學(xué)文摘》的那次美國(guó)大選的調(diào)查統(tǒng)計(jì)，首先用戶群體的選擇就無(wú)法做到隨機(jī)分布。他們選取的用戶是汽車登記信息、各種俱樂部會(huì)員的地址，以及美國(guó)電話黃頁(yè)。這些能獲取到聯(lián)系方式的調(diào)查對(duì)象都是富裕階層的人群，底層人民根本接觸不到，這樣的樣本的結(jié)構(gòu)和實(shí)際的選民結(jié)構(gòu)自然就很不同。

而且問卷的一個(gè)很大的問題就是能夠收回來(lái)的問卷往往是帶有情緒的意見，一些特定群體的聲音被放大了。還有其他得到問題，比如“成見現(xiàn)象”等等，這類數(shù)據(jù)收集時(shí)的常見問題我將會(huì)在第七章詳細(xì)介紹。

前數(shù)據(jù)時(shí)代很多咨詢公司的書籍或者教學(xué)里有大量篇幅告訴你怎么和相關(guān)人員接觸和溝通、怎么樣提問題、怎么在電話里獲取信息等等。要想掌握這些技能，你必須要有長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練。

我們現(xiàn)在談?wù)摰臄?shù)據(jù)分析與過(guò)去最大的區(qū)別，在于我們獲取數(shù)據(jù)的難度大大降低，海量數(shù)據(jù)的獲取非常便捷。而且獲取數(shù)據(jù)的手段可以實(shí)現(xiàn)記錄用戶行為，確保了數(shù)據(jù)的全面性和真實(shí)性。這些優(yōu)勢(shì)的出現(xiàn)解決了分析問題過(guò)程中“收集數(shù)據(jù)”階段的問題，讓繁瑣的數(shù)據(jù)收集工作變得高效。

而整個(gè)分析問題的思路實(shí)際上依然遵循著界定問題到匯報(bào)結(jié)果的過(guò)程，所以我們之后的數(shù)據(jù)分析依然會(huì)參考這條主線結(jié)構(gòu)，對(duì)其進(jìn)行一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)下的改造。

不深入，不如不分析

有些人會(huì)說(shuō)，這個(gè)五步法看起來(lái)沒什么特別的，平平無(wú)奇嘛，我平時(shí)不也是這樣分析問題的嗎？

我首先發(fā)現(xiàn)日活躍用戶數(shù)一直上不去，這算是界定問題吧？

然后我把這個(gè)問題拆分成新用戶和老用戶，以及各自的留存率。這是設(shè)計(jì)分析步驟。

然后我看了一下各個(gè)維度的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)是老用戶的留存率下降比較快，這是收集數(shù)據(jù)與解釋數(shù)據(jù)。

最后，我得出結(jié)論，要提高老用戶的留存率。

你看，我不就是完整按照這個(gè)五步法做的分析嗎？但是為什么領(lǐng)導(dǎo)總是說(shuō)我的分析還不夠呢？

沒錯(cuò)，這樣的分析確實(shí)遵循了分析問題的步驟。界定問題，設(shè)計(jì)分析步驟，收集數(shù)據(jù)，解釋數(shù)據(jù)，匯報(bào)結(jié)果，這五個(gè)步驟一步都不缺，但總感覺分析出的結(jié)論有些蒼白，似乎還缺了點(diǎn)什么。

最重要的原因是，這種分析還不夠深入，只描述了問題的現(xiàn)狀。這也是很多初級(jí)數(shù)據(jù)分析師在實(shí)際分析工作中常犯的錯(cuò)誤。拆解問題、找出問題的細(xì)節(jié)只是更好地定義問題，對(duì)于問題的解決沒有太大的幫助。

如何深入分析我們放到后面再說(shuō)，我們先看一下這樣做分析的后果。

不知道具體原因而進(jìn)行后續(xù)優(yōu)化行為，有時(shí)不僅無(wú)益，而且有害。

這就好像身體不舒服去醫(yī)院看病，醫(yī)生簡(jiǎn)單地觀察了一下確定是發(fā)燒了。然后醫(yī)生不去深究發(fā)燒的病因是什么，開了一些退燒藥就結(jié)束診斷。

這種生活中的例子可以幫助我們很容易這種做法的問題所在。

彼得圣吉在《第五項(xiàng)修煉》中提到類似的情況，他把問題的解決方案分為“根本解”和“癥狀解”。

“癥狀解”能迅速消除問題的癥狀，但只有暫時(shí)的作用，甚至有加深問題的副作用，使問題更難得到根本解決。就像醫(yī)生給我們開退燒藥一樣，雖然短期內(nèi)體溫正常了，身體感覺舒服了一點(diǎn)，但是問題的根源其實(shí)沒有解決。如果是小病，免疫系統(tǒng)可以自愈的，那么運(yùn)氣還算好最后可以恢復(fù)健康。但如果病癥是不能自愈的，那么這樣簡(jiǎn)單粗暴的診斷方式會(huì)讓病人錯(cuò)過(guò)最佳治療時(shí)間，小病最后成了大病，反而加深了問題的嚴(yán)重性。等到止痛藥已經(jīng)不再能夠抑制疼痛的時(shí)候，疾病也已經(jīng)發(fā)展到難以收拾的地步。

另一種解決方法是“根本解”，從名字就可以看出這是解決問題根本的方式。要想達(dá)成這樣的效果，我們處理問題時(shí)，要能夠透過(guò)問題表象的重重迷霧，抓住問題背后的根源。知道了問題的核心所在，再對(duì)它進(jìn)行一些針對(duì)性的動(dòng)作，往往能起到四兩撥千斤的效果。

要想找出根本解，醫(yī)生會(huì)繼續(xù)讓我們做各種各樣的檢查。這種檢查并不是為了再將問題細(xì)化下去，精確到究竟是發(fā)燒到幾度。這樣的細(xì)化問題對(duì)解決問題沒什么太大的幫助。

醫(yī)生會(huì)做一些能夠確定真實(shí)的病因的檢查，到底是細(xì)菌感染還是病毒感染，抑或是其他病癥？確定了是哪種病癥，再針對(duì)具體的病因?qū)ΠY下藥，這才是治療的根本解。

回到我們之前分析日活躍用戶的問題，情況也是類似的。

APP的日活躍用戶數(shù)不高，我們分析的時(shí)候拆解了這個(gè)問題，發(fā)現(xiàn)主要是因?yàn)槔嫌脩舻牧舸媛什桓摺＿@種做法就好像從“身體不舒服”中確定了“發(fā)燒”這個(gè)更細(xì)節(jié)的問題一樣。在沒有其他更多信息的情況下，要想治療很可能就會(huì)成為癥狀解。

我們可能對(duì)這些人發(fā)送喚醒短信，或者開展“簽到送積分”活動(dòng)等運(yùn)營(yíng)方式來(lái)提高老用戶的留存率。這類運(yùn)營(yíng)動(dòng)作可以短期內(nèi)提高APP的日活躍用戶數(shù)，但是沒有解決問題的根本。

留存率不高的根本原因可能是產(chǎn)品的體驗(yàn)不好，或者缺少一項(xiàng)用戶非常需要的重要功能。一些雖然看到了喚醒短信重新回到APP，但是產(chǎn)品上的硬傷依然存在，這些用戶的核心需求還是沒有得到滿足。不多久，這些用戶又流失了。當(dāng)你希望再次通過(guò)之前那些“成功”的運(yùn)營(yíng)手段喚醒他們時(shí)，他們已經(jīng)對(duì)這類活動(dòng)麻木了，成為了真正的流失用戶。

由于真正的需求被拖延太久，日活躍用戶數(shù)的問題已經(jīng)相當(dāng)嚴(yán)重，這時(shí)可能連根本解都已經(jīng)沒辦法挽救整個(gè)局勢(shì)的惡化。

這樣可怕的局面，起因只是因?yàn)橐淮畏治龅牟粡氐讓?dǎo)致的。所以僅僅描述業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，細(xì)化問題這樣的分析方向不能給業(yè)務(wù)帶來(lái)真正的改善，甚至帶來(lái)更多更大的問題。

多問幾個(gè)為什么

這類分析缺少的是對(duì)根本原因的深入分析，他們看似找到了問題的原因，但實(shí)際上這只是一個(gè)問題的結(jié)果。換句話說(shuō)，他們找到的答案看起來(lái)像是回答了“為什么？”，但實(shí)際上只是更好地回答“發(fā)生了什么？”

比如前面提到的例子，他們?cè)诜治鋈栈钴S用戶數(shù)比較低的原因時(shí)，最后找到的答案是“老用戶的留存率不夠高”。因此他們決定針對(duì)老用戶其進(jìn)行一些運(yùn)營(yíng)?？墒窃诓磺宄槭裁蠢嫌脩袅舸媛什桓叩那闆r下，對(duì)他們開展運(yùn)營(yíng)動(dòng)作不可能對(duì)癥下藥，投入產(chǎn)出比自然就會(huì)比較低。

所以接下去，我們要問“為什么？”。尤其在面對(duì)復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題時(shí)，一個(gè)為什么還不夠，我們要多問幾個(gè)為什么。

有一個(gè)著名的分析方法——“5why分析法”。這種方法的含義是面對(duì)所有的業(yè)務(wù)問題都需要問五個(gè)為什么，不過(guò)這里的五是虛指，有時(shí)候可能要十幾個(gè)為什么才能找到答案，而有時(shí)又只要兩三個(gè)為什么就可以找到答案。

這里舉一個(gè)著名的例子來(lái)說(shuō)明這種分析的方法：

上世紀(jì)80年代，美國(guó)華盛頓廣場(chǎng)有名的杰弗遜紀(jì)念館，因年深日久，墻面出現(xiàn)裂紋。

為能保護(hù)好這幢大廈，專家進(jìn)行了研討。最初大家認(rèn)為損害建筑物表面的元兇是侵蝕的酸雨。但進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，墻面侵蝕最直接的原因是每天沖洗墻壁所含的清潔劑對(duì)建筑物有酸蝕作用。以下這段對(duì)話，幫助直接找到問題的關(guān)鍵點(diǎn)，便于從源頭解決問題。

問：為什么杰弗遜紀(jì)念館受酸雨影響比別的建筑物更嚴(yán)重？

答：因?yàn)榍鍧嵐そ?jīng)常使用清洗劑進(jìn)行全面清洗。

問：為什么要經(jīng)常清洗墻壁？

答：因?yàn)閴Ρ谏嫌兄罅康镍B糞。

問：為什么會(huì)有那么多鳥糞？

答：因?yàn)榇髲B周圍生活著很多燕子。

問：為什么會(huì)有那么多燕子？

答：因?yàn)閴ι嫌泻芏嘌嘧訍鄢缘闹┲搿?/p>

問：為什么會(huì)有那么多蜘蛛？

答：因?yàn)轱w蟲在這里繁殖特別快。

問：為什么飛蟲在這里繁殖特別快？

答：因?yàn)榇罅康娘w蟲被黃昏的燈光吸引。

由于發(fā)現(xiàn)解決的辦法很簡(jiǎn)單，只要在天黑前關(guān)上整個(gè)大廈的窗簾。此前專家們?cè)O(shè)計(jì)的一套復(fù)雜而又詳細(xì)的維護(hù)方案也就沒有必要實(shí)施了。

這個(gè)案例中，杰弗遜紀(jì)念館的墻面有問題，具體問題是墻壁出現(xiàn)裂紋，這是將問題細(xì)化。就像是從“身體不舒服”到“發(fā)燒”一樣，它把問題從一個(gè)較大的問題縮小到一個(gè)較小的問題上。

接下來(lái)的步驟便是問”為什么“，為什么墻面出現(xiàn)裂紋？通過(guò)一連串的為什么，問題的根源從清洗劑到鳥類，從鳥類到蜘蛛，從蜘蛛到蟲子，最后從蟲子到燈光。最終找到了高效的解決方案。

但5why分析法有個(gè)問題，就是不知道問到第幾個(gè)為什么時(shí)可以算是“最終的答案”。

有些人會(huì)在找到了燕子的問題后結(jié)束。那么對(duì)策就是破壞大廈周圍的鳥巢，驅(qū)趕這些燕子。這需要花費(fèi)大量的人力和時(shí)間，而且不可能附近所有的燕子。

有些人會(huì)在找到了蜘蛛的問題后結(jié)束，對(duì)策是找殺蟲公司進(jìn)行定期的消殺。這是一筆額外的開支，而且消殺的殘留藥液還會(huì)影響人的健康。

有些人會(huì)在找到了蟲子的問題后結(jié)束，這已經(jīng)很接近最終的答案了，但依然可能治標(biāo)不治本。比如在大廈周圍裝滿殺蟲燈，或者噴灑驅(qū)蟲的藥水等等。

有些人找到了案例中最后燈光的問題，那么黃昏后關(guān)上窗簾就可以解決。

結(jié)束了嗎？

只要你想問，還可以一直問下去。

黃昏時(shí)候?yàn)槭裁匆_燈？答案是因?yàn)橄掳鄷r(shí)間比較晚。

那么為什么下班時(shí)間晚？因?yàn)椤?/p>

只要你想問，這個(gè)問題最終甚至可以追溯到宇宙的起源。

雖然我們很可能不知道提問到哪一步才是最終的結(jié)果，但是至少問的為什么越多，可選擇的方案就越多，找出最高效方案的機(jī)會(huì)也就越大。在這個(gè)案例中關(guān)窗簾是一個(gè)非常高效的解決方案，所以可以在這一個(gè)問題結(jié)束。

哪怕只問一個(gè)為什么，只知道是清洗劑的問題，我們也至少知道一個(gè)解決的方向。不管解決的方法是否高效，至少要比不知道任何原因，只能對(duì)墻面裂紋進(jìn)行修補(bǔ)要更好。

麥肯錫七步成詩(shī)法

回顧我們之前的一些結(jié)論：

五步法告訴我們一個(gè)單獨(dú)問題的分析步驟是怎樣的，以及數(shù)據(jù)在其中扮演什么樣的角色。

5why分析法告訴我們一個(gè)復(fù)雜問題必須找出根本原因，在細(xì)化問題后一定要多問幾個(gè)為什么。

兩者的結(jié)合也讓我們開始有了分步驟分析問題的思維雛形，先分析“發(fā)生了什么”，再分析“為什么”，每一個(gè)問題內(nèi)部再用五步法進(jìn)行分析。

本章最后一節(jié)，介紹一下麥肯錫分析問題的七步法，也有人叫他七步成詩(shī)法。

飯要一口一口吃，路要一步一步走。我把這個(gè)分析法放在這一章的最后，是因?yàn)檫@個(gè)分析法是前面幾個(gè)知識(shí)的結(jié)合體，是在一個(gè)更宏觀的角度提出的分析步驟。

先看一下七步成詩(shī)法的基本步驟：

• 界定問題:明確要解決的問題，
• 分解問題:將問題分解成議題
• 優(yōu)先排序：去除不重要的議題，優(yōu)先處理最重要的議題。
• 議題分析：制定詳細(xì)的工作計(jì)劃。
• 關(guān)鍵分析：分析重要議題。
• 歸納建議：匯總研究結(jié)果，建立論據(jù)。
• 交流溝通：將數(shù)據(jù)與論證聯(lián)系起來(lái)，準(zhǔn)備你的故事。

為什么說(shuō)這個(gè)七步法是之前的結(jié)合體呢？我們可以分析一下七步法的分析結(jié)構(gòu)。

七步法的前三步界定問題，分解問題，優(yōu)先排序，為的就是解決細(xì)化問題的具體步驟，是從“身體不舒服”到“發(fā)燒”的更詳細(xì)的操作路徑。其內(nèi)部也是一個(gè)五步法，界定問題與五步法的第一步完全一樣，不用太多解釋。

后面的分解問題與優(yōu)先排序?qū)嶋H上就是設(shè)計(jì)分析內(nèi)容。在這里七步法中省略了收集數(shù)據(jù)與解釋數(shù)據(jù)的表述，實(shí)際上在做分解問題和優(yōu)先排序時(shí)必然會(huì)經(jīng)過(guò)這兩個(gè)環(huán)節(jié)。比如你必須知道一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才能從分解出的問題中找出哪些議題可能更加重要，涉及的用戶群體更大或者提升空間更大。所以這兩個(gè)步驟應(yīng)該對(duì)應(yīng)的是五步法中的中間三步。

最后是匯報(bào)結(jié)果，因?yàn)槠卟椒ㄔ谶@邊還沒有結(jié)束，所以這邊沒有寫上這個(gè)步驟。不過(guò)如果我們只完成七步法的前三步，自然會(huì)有一個(gè)分析結(jié)果。我們會(huì)得到一個(gè)已經(jīng)被分結(jié)果的，帶有優(yōu)先級(jí)順序的細(xì)分問題。所以我在圖中將這個(gè)步驟用虛線標(biāo)記出來(lái)。

七步法中隨后的第四步與第五步是議題分析和關(guān)鍵分析。是用來(lái)找出問題的具體的原因，也就是找出回答“為什么”的答案。這兩個(gè)步驟，我們也可以用五步法將其分解開。

首先，這兩步看起來(lái)沒頭沒尾，沒有界定問題的階段，也沒有匯報(bào)結(jié)果。之前的三步有開頭沒結(jié)尾。實(shí)際上我們很容易就能想到，前三步的結(jié)論就是這兩步的開頭，而這兩步的結(jié)果也是后面步驟的開頭。所以按照這個(gè)邏輯，七步法最后的兩步應(yīng)該是沒頭有尾的結(jié)構(gòu)。這個(gè)結(jié)論在后面也得到了驗(yàn)證。

議題分析和關(guān)鍵分析對(duì)應(yīng)的是五步法中的中間三步。通過(guò)這兩個(gè)步驟，可以找出問題的根本原因。

七步法的最后兩步，歸納建議和交流溝通是找出具體原因后的對(duì)應(yīng)舉措。這個(gè)步驟缺少了界定問題的階段，也符合之前的猜想。

這一步其實(shí)也可以用五步法分析對(duì)應(yīng)起來(lái)。

我們理清了人們?cè)谇皵?shù)據(jù)時(shí)代是怎樣分析問題的，找出了基本的分析框架。

總的來(lái)說(shuō)就是先把問題拆成幾個(gè)環(huán)環(huán)相扣的問題鏈，大體上分成三個(gè)步驟：怎么了，為什么，怎么辦。然后每個(gè)問題內(nèi)部，用五步法進(jìn)行分析。最終完成整個(gè)分析，得出結(jié)論并解決問題。

我花這么大篇幅梳理分析問題的各種方法，目的是為了讓大家理清各種方法之間的關(guān)系。我經(jīng)?？吹揭恍┡笥芽吹揭恍┖玫姆椒ň湍脕?lái)用，沒有經(jīng)過(guò)深入思考，不知道這種方法在整個(gè)知識(shí)體系內(nèi)的位置，發(fā)揮什么樣的作用。因此，這一篇文章雖然不能讓你馬上應(yīng)用到業(yè)務(wù)中，但可以理清一些分析法的脈絡(luò)，讓知識(shí)更加體系化。

這個(gè)模型是一個(gè)比較通用的模型，可以用來(lái)解決大部分的問題。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下進(jìn)行業(yè)務(wù)分析，我們還需要對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行一些改造，以方便我們進(jìn)行分析時(shí)更加有效率。

具體的適合互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的整體分析思路，將會(huì)繼續(xù)更新，歡迎關(guān)注。

作者：三元方差，公眾號(hào)：三元方差（sanyuanfangcha）

本文由 @三元方差 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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