常用的思维方式都有哪些?

总有些人聊起天来一听比其他人显得睿智一些,分析事情来总有各种办法,这些人非常熟练的学会了使用各种思维方式,在面对事情的时候,自然而然的能运用分析框架进行问题分析,这已经成为本能。正好最近有人问起这个话题,就把这些思维方式大概整理一下:

常用的思维方式都有哪些?


01、分类思维


这是最简单的一种思维方式,有些人说话有条理,就是喜欢用1234,就是典型的分类思维。在市场营销的时候,我们把客户进行分层,也是分类思维。

由于年龄、收入与性别等因素的不同,人与人之间存在着不一样的生理需求与心理需求。而需求不一样的消费者组成了不同的细分市场。针对不同的细分市场,产品会有不同的定位。分类思维是精准营销的前提。

同时,分类思维对于个人日常生活也很管用。比如我们每个人都在生活中扮演着各种角色,工作上是同事;家庭中是儿子、父母、亲人;生活中是朋友等。我们就需要把自己的角色进行分类,在不同的角色中,在生活与工作之间取得平衡。分类思维最重要的能力就是能把复杂混乱的事情梳理出脉络,并逐个击破。

02、矩阵思维


如果碰到多个维度的分类怎么办?这是一般人类大脑遇到的第一个最大的困惑,这个时候矩阵思维就可以起到作用。矩阵思维是分类思维的一个延伸,如果当我们发现存在两个可量化的关键维度时,不妨把这两个维度分别设成X轴与Y轴。

矩阵思维最常用的就是紧急且重要维度的运营,每天面对很对任务的时候,第一个办法是把所有的事情写下来,但是这还不够,因为我们还要进行紧急重要维度的拆分,才能找到最紧急且重要的事情出来。

实际矩阵的运用方式特别的多,比如面对项目的时候,我们可以进行“可行性和商业价值”的矩阵判断,那么当面对很多项目的时候,哪些项目价值大一目了然。当然最著名的矩阵就数波士顿产品矩阵模型,帮助公司在产品模型中找到明星产品和现金牛产品。


简单总结就是当你发现存在两个可量化的关键指标时,就可以试试做成一个矩阵,说不定就会有意外惊喜。

03、漏斗思维

互联网运营推广的人应该很熟悉这种思维方式,还有市场营销的相关人员,我们把用户按路径拆分成不同的阶段,形成转化漏斗,然后分析是在哪个环节转化出现了问题,或者原始数据源头出现问题,从而精准的提升和改进出现问题的模块。
前两年很流行增长黑客,甚至有公司专门成立增长部门,显得神秘兮兮。实际增长黑客实现目标的高价值的核心就是漏斗思维,增长黑客有一个核心概念就是AARRR漏斗模型,漏斗的每一层,都有一定的容量,漏斗越往下,容量越小。而层与层之间的比例,就是转化率,最底层就是收入。他们的主要任务,就是通过优化这些环节,帮助业绩成倍地增长。增长的原理也很简单,就是把每一层的容量都扩大,或者把下层的转化率给提高。增长黑客首先要用数据去判断,哪个地方的容量太小,或转化率太低,然后再制定方案进行针对性提高。

04、决策树

学过计算机的人应该比较熟悉决策树,这是一种入门算法。这种思维方式很实用,也好理解,因为和人的思维过程很像。既可以当做一个体系化的分类思维,也可以当做一个流程图甚至是一个检查清单来使用,关键在于掌握这种思维的框架。
决策树的思维是从顶端的一个基础点开始,一层一层往下去展开,每一层都有若干个支点,每个支点又会分解成多个支线。
一般越接近顶端的因素,重要性越高。

决策树在互联网产品算法中就有应用。比如做产品相关性推荐的时候,底层的算法就可以应用决策树。具体就是当有符合该类条件的相关数据优先推荐,当数据不足时,进行下一条件的运算;又或者在金融案例中,对客户征信的排除,优先当前是否存在坏账,否则直接排除,然后进行收入、学历等算法,最后综合算出得分。

05、闭环思维

闭环应用也非常的广泛,最著名的闭环当然是PDCA循环。PDCA循环是科学管理的一个非常重要的工具,无论是企业还是个人持续发展改进,几乎无所不在的在使用,现在几乎成了很多人的本能了。

PDCA循环包括Plan、Do、Check、Action四个环节。

在行动之前要会做Plan,先分析目标是什么,用什么方式去实现最有效率,识别潜在的问题、障碍与风险等等;然后就去Do,这个是最基础的,按照计划来;然后就要会做Check,学会去追踪与评估自己的行动是否已经达到了目标,有哪些差距,有哪些改进空间,不断的总结与反思,阶段性复盘,可能是每天或每周或每个月,总结出成功的经验与失败的教训。最后还要Action,能够把经验教训都标准化成为下一次行动方案,让成功继续成功,让踩过的坑不再去踩,有点像知行合一的意思。

但是一定不要以为这就结束了,PDCA强调的是要循环,Action一定要为下一次的行动方案成为循环才有最大的效果。

还有认知循环,包括感知——学习——认知——行动,很多闭环思维,所有闭环思维的特点都要求强调循环的概念,而不仅仅关闭的意思。

06、逻辑链

逻辑链是思维方法的大杀器,甚至是一些智力牛人的游戏,我们常玩的狼人杀就是典型的这类游戏。

了解逻辑链,首先得了解逻辑思维,逻辑思维就是通过事物发展找到规律,逻辑的基础根基是归纳和演绎。这是一切逻辑的基础。

归纳就是从个别事件得出一个具有普遍性意义的结论,这过程叫归纳推理。例如,过去的一个月,馒头每天都会更新公众号,所以总结得出馒头的笔记公众号更新频次是每天。

反过来如果从原来的结论,推广到某个别事件的过程判断,就叫演绎推理。例如,因为知道馒头的笔记公众号是日更,所以知道今天也会更新。

归纳与演绎,是两个互相联系的好朋友:归纳,特殊性是因,一般性是果;演绎,一般性是因,特殊性是果。有了归纳和演绎作为基础,就有了逻辑推理的基础。

最经典的逻辑链,就是亚里士多德的三段论:大前提—小前提—结论。现在三段论已经变成了我们阐述问题的最简洁的一种表达方式;还有就是因果推导:“因——(假设)——果”。

逻辑链对于提高思考的深度非常有帮助,我们常见到思考有深度的人通常都是这样,不断的追问几个问题,自己都把问题解决了,其实逻辑链就是把问题向一个方向拓展多层的结果。

最简单的提升逻辑链思维的方法有五步:

  1. 至少连问三个为什么,通过为什么先把问题归纳出来;
  2. 把每一层的为什么的因果关系找到;
  3. 通过因果关系,找到每一层的问题的解决方案;
  4. 把每一层的解决方案整体拿出来看,有没有和结果或哪一层形成反制效果;这一层最难
  5. 结合PDCA,最终形成下一步的行动计划;

如果不断的往复使用这个方法,就会发现从此打开了新的人生窗口。

总结一下:

通过拓展逻辑链的前端,探究原因,有助于理解问题根源;通过拓展逻辑链的后端,思考结果,有助于提出行动方案。逻辑链的长度,决定了一个人的思维深度;一个人的思维深度,也决定了他的人生高度。

07、时间思维

超体中说,对于人类来说,所有事物的唯一计量刻度都是时间,只有时间能标识一切,失却时间,则一切失去意义。事实上所有的世界变化的确都是在时间的河流中存在的,时间思维是跳出三维的空间,站在时间维度去看待变化,发现其中的规律。

常见的规律现象有,发展趋势、季节性变化、周期性变化。其中有必要聊一聊的是趋势和周期性变化。

趋势有大趋势,也有小趋势,雷布斯的风口论讲的就是大趋势;周期性变化有微观周期,也有宏观周期。但是无论哪一种规律,都要选择一个相对合理的时间刻度上去看待,如果站在微观上去看宏观,甚至会发现相反的效果,这就是当局者迷的原因。

比如十年有一轮的经济危机,这是十年为刻度的;又比如站在中国的国运的角度上,过去的两千年的国运,是以五百年为周期。那么对于我们现在判断就必须站在同样刻度的周期维度里去看待。

站在时间的角度,我们可以学会这几个眼光:


1、预判未来的走向

善于运用时间思维的人,他们更容易识别出事物的变化规律,也能感知到事物下一步变化的走向。

说白了,这种强大的能力就是:预判未来的能力!

典型的就是投资了,价值投资就是在时间中发现规律,一家好的公司,从长期时间刻度上来说,就是会被市场认可,这个规律是不变的,不管当下或短期内,这只股票会有什么样的变化,只要长期规律没有发生变化。

2、识别异常情况

这个就可以拔高到很高,因为人类社会发展有他存在的普遍规律,比如在工业社会前的马尔萨斯陷阱,就是普遍规律,谁也逃避不开。

同样,我们在关注中,每天有无数个指标涌进来:用户增长率、点击率、购买率、转发率、绑定率……浩如烟海。

怎么知道哪个指标有问题?

学会时间思维就可以大大的降低工作强度。原理很简单,首先所有的数据,你肯定都会有预判,只要未来走势预判设置一个安全区域,一旦曲线的走势突破了安全区域的上下边界,就要及时的红色警报。

08、数据思维

大数据时代,数据思维还是有必要提一下,这是一个化平凡为神奇的工具。

虽然说现在是大数据时代,但是因为各种关系原因,还是很多人和公司,不重视数据,甚至基础数据思维都建立不起来。典型的就是做市场评估的时候,舍不得真正投入前期的资金去做充分的调研,用几条问来的数据就开始创业;产品初期没有充分的数据情况,就匆匆得出结论等等。

所以数据思维并没有像想象中,发货的那么威力巨大,因为总感觉这是一个投入巨大,收效不直接的东西。

但在实际过程中,还是要刻意建立数据思维,无论是企业还是个人,有这么几个过程:数据的建立——指标体系——优化指标


09、相关思维

几年前有一本书叫《大数据时代》,提出过一个观点,大数据关注的不是因果关系,而是相关关系。


这个也许就是数据时代的因果吧,事实上,尤其是在混沌理论提出到量子概率学发展至今,严格的因果逻辑关系越来越被打破,相关性原理也大行其道就和这个有关系。

尤其在大数据时代,相关性原理也找到了具体应用的方法。


比如市场部为提高业绩,就去年的投放做了一个数据分析,然后要决定哪个媒体广告需要减少投资,哪个媒体广告需要增加投资?这个关于预算分配的问题,永远都让市场部头的人头疼。

当然如果投放渠道或关键词特别少,那也很简单,选择那个性价比最高的,但是如果投放渠道和关键词特别多,就不是这么简单的计算了。就可以用相关思维来解决这个问题,看销售额与哪个广告的投放量存在正相关,问题一下子就具体很多了。


其实当手头上拥有很多数据时,现在很多数据分析师,经常私下干的事就是把这些数据不断去组合,甚至排除内心里任何固化的逻辑思维,仅看数据相关性,发现了很多新奇的东西。

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