浙江
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上周末做“问题解决方法”培训时，现场小伙伴们进行了利用议题树拆解问题的练习。在练习中出现了一些常见的问题，但由于时间原因并没有做仔细地反馈，所以在本文中针对现场的案例做一次梳理，总结常见问题及建议。有帮助记得点个“在看”。
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关于issue tree议题树的说明
议题树是将问题拆解成一组子问题，从而使得问题更容易被分析和解决（也就是更有利于提出解决问题的假设方案，形成假设树）。议题树的方法尤其适合我们对于问题的理解有限，需要抽丝剥茧才能提出好的假设时。
还是丢出McKinsey的案例如下图
第一层将增长问题拆分成了通过有机方式增长和通过并购方式增长；第二层将有机增长拆分成了现有的预期增长率和可刺激产生的额外增长率，将并购增长拆分成了横向并购和垂直并购。
每一层的区分都是MECE的，背后隐含着计算“增长”的公式：
增长 = 有机增长 + 并购增长；
有机增长 = 现有有机增长 + 额外有机增长；
并购增长 = 横向并购增长 + 纵向并购增长
额外有机增长 = （新区域+新产品+新销售效率+新渠道）带来的增长
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拆解issue tree的三个技巧用完整的问句（是什么、如何），而不是短语来书写
“写作使人精确”，完整的句子迫使我们更精细地思考。
对于以“是什么what”开头的句子，我们可以关注同一层拆分是否采用了同样的名词，例如上例中的“organic growth”
对于以“如何how”开头的句子，我们可以关注同一层的拆解是否采用了同样的动词，例如上例中的“integrate”
（上例中拆解额外增长率的四条都可以改写成名词为“opportunities”的what语句）
如上所属，拆解背后暗含着公式；在拆分问题时，建议优先用“等于”来思考，而不是用“取决于”来思考
以上述“增长问题”为例，
思考“增长等于什么”使得我们沿着问题往下挖，拆分出增长的不同构成来源（如图中案例）
思考“增长取决于什么”则容易引导我们往外看，罗列影响增长率的外部因素，比如宏观经济走势、国际政治、市场竞争等
后一种思路有其适用的场景，比如行业趋势的分析、战略机会的探索等。即使如此，先思考“等于什么”（拆分问题），再去思考“取决于什么”（关注外部影响因素），往往更有利于我们判断外部影响因素会带来的结果。
例如国际关系恶化、疫情管控等因素加速了供应链往东南亚邻国的迁移，当我们拆分、分析了供应链迁移中的不同成功要素/步骤后，我们就更能够决定我们该有多少担心这种迁移的加速。
如何判断拆解好不好，可以关注不同issue的相关度，尽可能采用issue之间相关度低的拆解方式
以“收入 = 价格 * 销量”为例：对于价格敏感度高的商品，在一定的价格波动范围内，价格和销量之间的相关性非常高；在这种情况下，拆分“是否能够提高售价”和“是否能够提升销量”很可能并不是个好的拆解方法。
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案例与常见问题
上周的练习问题
镇上有一家咖啡馆，老板找你提升咖啡馆的利润，你准备怎么做？
因为大家都将利润拆分为了收入和成本之差，以下只关注提升收入的拆解。
案例一
产品、定价和销量不是同一个级别的概念。定价/价格、销量都是产品的属性，“产品的价格”、“产品的销量”。如果用完整的句子来表述，会很容易发现这类问题。
如果是拆分“线上收入”和“线下收入”，那已经是完整的逻辑（收入 = 线上收入 + 线下收入），不需要跟下面的“定价”、“销量”并存。
如果“渠道差别定价”是明确的策略，则是提出了假设。不建议太早进入假设树，因为对问题的拆解和理解还不充分，有错过重要洞察和方案的风险。
看起来是要拆分老用户带来的销量和新用户带来的销量；如果是，则新用户要考虑流量和转化率，而不仅仅是流量来源（网红带货、小福利、线下路过）。
案例二
回答了“取决于”什么的问题；尝试套用了PEST的框架，但需要搞清楚框架适用的场景
确保自己对于概念是理解的，一种方法是用最土、最大白话的方式讲出来。
比如客单价是“每个客人来我店里花了多少钱”，它应该乘的是“多少个客人来店里”，而销量则是“一个东西卖了多少件”，所以拆分成客单价和销量是不合适的
因为混淆了销量和流量的差别，所以本例中销量的下一层拆解中既包括了渠道拆解，也包括了用户生命周期
案例三
过早进入了提出假设的阶段
提高销售量下面只有一个分支，所以想说的是同一个事情；但是用了“市场”这样更抽象的概念，反而可能会模糊了后续的分析
如果存量市场指的是“老用户&现有产品”的销售量，那么增量市场应该包括“新用户or新产品”的销售量；获取新用户的销售量不完全等同于“增加销售渠道”
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