很多人都知道结构化思考的概念,却不知道如何运用或用的不够好。这篇文章将会讲清楚什么是结构化思考,以及如何进行结构化思考。

如何培养结构化思维?

你将在文章里找到以下问题的答案:

    如何让自己的思考和表达更有逻辑?复杂问题如何切入处理?如何培养自己的结构化思考习惯?

以上几个问题你也可以在文章里找到答案。

如何培养结构化思维?

放到更具象的画面中,结构化思考就是把东西规整清楚。比如现在有两个衣柜,一个有隔层(下图左)一个没有隔层(下图右),但都放满了衣服。

有隔层的衣柜A衣服按照季节和材质进行了分类,每一类占用一个格子,看起来井然有序;无隔层的衣柜B衣服堆积如山,看着满满当当的。

如何培养结构化思维?

如果你经历过堆积如山的场景,你一定深有体会:当你想找一件衬衫的时候,需要翻箱倒柜,而且还不一定找得到,不仅花费的时间成本高,随着寻找时间的拉长心情还会越来越糟。

如果你想在衣柜A找一件保暖裤,可以很快知道是左侧第二层还是右侧第四层,即便你想让家人帮你找一件连衣裙,也是可以通过简单的指引就找到的。

如果我们把这个衣柜来比喻人的思考,显然只有一个衣柜是有结构的思考。而我们希望习得一个好的思考方式,最大的意义在于帮助自己往正确的方向去思考。

「结构」的存在,则是为了推动我们「想清楚」,而「想清楚」又是做好任何事情的前提。

如何培养结构化思维?

评估维度类似于我们常说的「思考角度」,指的是你可以从哪些方面来思考这个问题;关联影响要素指的是每个思考角度下的具体方法。

比如“如何看待微信视频号”,评估维度可以是:从产品角度看、从运营角度看、从业务角度看。产品角度的关联影响要素是:使用场景、需求匹配、交互体验等等。这个时候,我们可以把从微信视频号的交互展开去聊。

如何培养结构化思维?

这里需要提醒一点:每一个问题都可以有N个评估维度,每个评估维度下又会有N个关联影响要素。这里的N不是无穷尽的意思,而是“未知”,根据不同的问题可拆解的层级不同。

如果你现在刚刚接触「结构化思考」,不需要追求完整的评估维度(为一个问题找N个评估维度),也不需要把评估维度拆到穷尽。最好的做法是:先找到一个评估维度,把一个维度往下拆完(找到关联影响要素),再去练习多个维度的拆解。

第三步:拆解方法

前面讲了如何拆解问题,但是“如何拆解一个问题”,本身也是一个可拆解的问题:我们可以从哪些维度拆解一个问题?这里给出三个思路示例,可以帮助你完成90%以上问题的拆解。

用流程拆解用公式拆解用影响要素拆解

类似于“如何做好微信社群管理”就可以用流程来拆解,你可以从“社群管理”会有哪些动作组成入手、控制好每个组成环节来完成这个任务。

    群成员筛选;入群指引;帮助大家互相认识;群内日常互动;违规行为处理规则;核心用户培养和维系;在线组织活动……

而目标较为明确、可量化的问题,类似于“如何提升商品的销量“就可以用公式来拆解,从公式的每个因子中找答案。

先拆解公式:销量=曝光量*转化率*ARPU值,然后在针对每个因子采取措施。比如,如何提升曝光量?如何提升转化率?如何提升ARPU值?

还有一种情况是问题比较清晰,但因为影响因素太多不太好拆解,就可以把影响因素都列出来,去控制每个影响因素。

比如“如何提高社区内用户的评论数”,不太好拆解成具体量化的子项和公式,就需要尽量把所有的「影响因素」都列出来:哪些因素可能会影响用户的评论数?

    社区氛围;社区帖子质量;评论引导;用户评论规则;用户互动的激励机制;产品交互……

流程类的适用于具体的任务,公式类适用于涉及目标或指标类的任务,影响要素类适用于受各种复杂因素影响的问题。

无论你遇到任何问题,先尝试用「结构化」思考将问题拆解,任何一个问题经过2轮的拆解都会找到一个比较好落地的方式。

但是,文章提供的只是结构化思考的练习步骤,不要指望一气呵成,只有慢慢培养、练习才能把它内化成一种习惯。

如何培养结构化思维?

总结

我们学习和培养结构化思考习惯,是为了让我们具备更好的思考能力。而思考能力是需要持续练习、复盘和优化的,并不是你「知道」了它是什么,就「拥有」了它的能量。

如果你经常会收藏各种思维模型(查理芒格的思考模型们),但并没有提高自己实际的思考问题能力,那你就需要注意了。

任何一个“成功“的思考框架都是站在应用之上的,从实际的场景、目标出发,持续积累、迭代、提炼后才能称之为“思考框架”,但并不是把别人的拿过来就是变成你的了。

即便你知道100个思维框架也没用,要想具备一个优秀、高质、高效的思考习惯,练习是根本。

框架是无穷的,比积累框架更重要的是你是否能养成框架思考的习惯。只有学会了用框架来思考、表达,才能领会。

练习、练习,还是练习。

#专栏作家#

烧包鹿,微信公众号:产品经理小助理,人人都是产品经理专栏作家。3年产品经理,互联网深度用户,善于分析用户。

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