还是应该通过全盘的思考，利用掌握的系统方法论，通过数据结合的方式来解决呢？
相信这两种解决问题的方式，我们每个人都知道应该如何选择吧。今天，我们和大家分享的就是著名咨询公司麦肯锡在经过几十年工作验证过程中总结出的系统方法论：麦肯锡七步法。
希望通过我们分享的方式来帮您建立完善的系统思考习惯，并且搭建出属于自己独特的解决问题的方法论。
很多人会忽略掉这一点，因为在大部分人的眼中，找到问题是非常简单的，因为不管在什么情况下，任何事情都能找到很多的问题出来。
但实际上，这种思维是存在问题的，因为大部分问题其实并补能够被称之为问题，也就是说没有讨论解决的必要，也没有必要进一步处理。
举个例子：“提升活动运营效果？”这就不算一个有意义的问题。因为这个问题，很模糊，不清晰。通过这个问题我们根本没有办法知道要提升到什么样的程度才能够算提升了效果。
所有，反推出来就是这样的问题根本就不知道是否被成功解决了。所以说：在找出问题这一个环节，需要我们不断的浓缩，把问题变得更加清晰才能有后续的解决方案。
同理：提升活动运营效果，可以细化到活动想要达到的具体目标，可以是成交金额，可以是活动参与的人数，也可以是活动期间开通会员的人数。
所以在有这样理解问题的思维下，我们的问题就会变成：在618活动期间，把月销售额从原本的100万提升到300万。
确定到问题后，我们就需要对问题进行拆解，这也就是第二部分的内容，如何拆解问题。
想要拿到一个好结果，策划一个好方案，那么必须要对问题进行拆解。这一步不是拿到问题就去尝试解决，而是先耐心把问题拆细。
如果不会拆解的话，那么可以参考一下MECE法则，这个法则我们在历史推文中也多次提及到，不会的同学可以回过头去复习一下。详见《mece法则》
图片来源于网络（侵删）
按照MECE法则进行问题拆解后，我们就可以得到一颗问题树，右边都是无法继续向下拆解的问题。
事情无限，精力有限，财力有限，想要把问题树上的全部问题全部解决是不现实的，而且也不符合效果最大化的目标。所有，需要对这些问题进行优先级排序，优先解决前面的核心问题。
那么如何确定问题的优先级呢？这个自然是通过历史运营数据来做辅助决策。通过历史数据，计算出各个方法的性价比，选择最具备性价比的方案。
简单来说：就是找到花费同样的精力、成本等付出，但是能够得到更好数据回报的结果。
举例：我们要提高新产品的销量。目前有多个方式，分别是：请主播带货、平台投流、私域运营。这几种方式里面哪一种会更容易靠谱一点，又是哪一种会更容易出成绩一点？
当然，在思考这个问题的时候，还需要考虑投入成本。如果评估效果都差不多的话，可以优先尝试投入更少的方案。就这样，通过一次次的估算性价比，最终选出最符合条件的方案。
不过，上面我们的举例其实也是比较粗暴的，并没有按照问题树上最后面的细节去举例。在实际运营过程中还需要多评估。毕竟销量的提升是多个部门联合运营才能实现的效果。
删除非关键问题后得到的精简问题，就是接下来我们要运营的步骤。换言之，我们接下来的工作就是解决这些已经被明确确定要解决的问题。
想要解决这些问题需要按照以下的工作流程来推进：
详细地列出自己的问题、假设、求证行动、交付结果、负责人、完成时间。
在这个工作流程中，不用担心方法是否有效，因为我们需要做小范围测试或者AB测试等等各种求证方案是否有效的结果分析。甚至在数据不友好的情况下，还要对方案进行优化调整。
通过同行对比数据，或者历史投放数据进行判断，判断我们的方案是否合理有效，判断我们问题是否真实有效。如果出现偏差的话，还需要及时调整。
重要：所有问题的分析是根据数据去得出结论，而不是根据结论获得依据。
这就是一个完整的工作流程，不断试错，不断优化，不断分析数据，甚至调整问题的方向。所有的运营动作都是围绕完成设定的目标计划完成而进行的。
完成上面全部的步骤，其实我们就已经完成一整套的运营方案编撰+方案执行复盘了。
而作为运营人，就是需要把这个工作流程整理总结出来，最终形成自己的核心工作能力。这样的话，无论后续我们遇到什么样的运营难题，都可以通过麦肯锡的这套工作方法来解决。
最后，我们来回顾以下麦肯锡的工作流程，希望每个运营小伙伴都能记住。这样才能够系统化我们的运营思维。
利用麦肯锡七步法，我们才能够系统的解决问题，而不仅仅是出点子的那个。
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定义问题（Define the problem）：
- 明确问题是什么，问题的边界在哪里，以及关键的决策点。
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分解问题（Break down the problem）：
- 将复杂问题分解成若干个更小的、可管理的子问题。
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收集信息（Collect information）：
- 搜集与问题相关的数据和信息，包括定量数据和定性信息。
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建立假设（Establish hypotheses）：
- 在收集信息的基础上，提出可能的解释、原因或解决方案。
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分析问题（Analyze the issues）：
- 对每个假设进行深入分析，验证其有效性，排除不可能的选项。
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综合分析结果（Synthesize the findings）：
- 将分析结果整合起来，形成对问题的全面理解。
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说故事并提出建议（Tell the story and recommend actions）：
- 将分析结果转化为有说服力的故事，提出明确的建议和行动方案。
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