今天是由蝦皮的MA，Jason來替我們上這堂problem solving的課程，那他的經歷也十分的精彩，曾經在奧美、BCG等大公司待過，現在更同時是GoGet的co-founder，可以說是一位重量級的老師，那這堂課也是相當的精彩與紮實，現在就讓我為大家簡單整理並分享吧!
一、架構式思考
在進行架構式思考的時候，除了拆解問題、提出假說以外，"驗證"是這之後非常重要的一環，因此執行過程中需要有對應的團隊協助，透過資料探勘、表單蒐集數據以及各方查詢去衡量假設背後的數字，最後由這些結果去驗證方法的可行性(資料分析專案)
Structural thinking架構式思考的優點:
1.更容易找出真正問題點
2.拆出不同項目-->發想點子的速率和效率變高
3.讓大家更容易理解你的思考脈絡
二、Case interview(模擬解決陌生問題)
Jason 為了讓我們更加理解case interview的模樣，因此直接請了資種的上屆學長Andru再進行示範，讓學長以顧問的角色去試著解決客戶的問題。
問題如下:
今天客戶是一位規模頗大、競爭力極強的化學公司總經理，他們公司最近研發出新的橡膠材質，並利用他製作成防彈的輪胎，那想詢問學長是否建議他們進軍這個市場。
相信大多數人看到這裡，都會有一些問題想問這位客戶，但是要"如何問問題"以及迅速分析，這才是檢視一名顧問是否合格的關鍵因素，Andru學長不愧是見過大風大浪，他先透過詢問客戶"希望在進軍市場後達到什麼目標"做為第一個問題，並詢問該公司的商業模式(如何營利)，以及市場是否有限制來快速掌握並理解客戶"真正"的問題，那得到了客戶希望"一年之內創造1billion營收"的目標，以及式以賣輪胎給一級客戶賺錢(零售)的這個商業模式，並知曉了客戶希望focus在美國市場且該市場無法規限制的關鍵資訊。
問答大致的流程如下 :
理解問題-->詢問目標、市場情形(市場有多大、進入市場的方式)
接著進到詢問競爭對手以及市場需求，資訊如下:
競爭對手1600元/消費者願付價1500元
家庭數100million、60%有汽車、5%使用防彈輪胎、產品使用年限4年
得出市場大小為 : 100x60%x5%x1/4=7.5million
而公司的訂價策略以Mark-up法進行估算
成本1000元、rate33%(成本佔總價格的67%)-->價格=1500元
這一步即是-->定價策略、競爭對手以及市場現有需求
而該公司最後也給出了關鍵數據 : 他們會透過大賣場做零售、經銷商、陌生開發(散戶、企業、政府)，在一年之內取得10%市占率-->7.5x1500x10%=1.125billion>1billion
因此分析出來的結果會是建議該公司進入市場!
這雖然只是一個很簡單的示範，卻讓我們看到了邏輯思考以及問對問題的成效!
三、Problem solving步驟
簡單來說分為 : 定義問題-->拆解問題(也會設立假設)-->分析驗證-->解方提供
講師另外也有提到時程規劃也是頗重要的一環，步驟再好，能否在時間內完成也是非常重要的!
以下是一些步驟的重點!
定義問題
解決問題的意義為何?
理想與現實的落差-->想抹平這個落差-->要解決的問題
1.現況了解
了解產業背景和基礎知識(商業模式與公司現況)
2.事實與影響力導向
凡事以"事實"為根據-->量化或質化證據
3.以終為始
以主要目標為核心進行-->隨時檢視有沒有走偏
做最相關、對專案結果最有影響力的事情
Recap重複一次問題(確保理解是正確的)
Clarify問出問題(具體目標和限制、商業模式、基礎知識)
管理期望-->做不到的目標要直接講
建立problem statement(確保沒有走偏)
四、MECE分析法
這是一個相當特殊的思考原則，MECE是彼此獨立，互無遺漏（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）的縮寫(接近於一個檢核的機制)，意思是將一件事拆解成兩個以上的思維，彼此互不重複!
架構包含5元素:
目標-->主架構-->細節-->假說-->驗證資訊
MECE分析法的兩種拆解：加法與乘法
「加法拆解」是種「開發拆解」，用散點的方式列出子項目，把問題拆解成「A+B+C 」組成的方式
「乘法拆解」則是「封閉拆解」，透過把問題拆解為「A x B x C」組成的方式，讓大問題能被完整拆解。
乘法(漸漸往下、垂直、縱向進展)
加法(水平展開)
"先加法增加廣度再用乘法深入探索"
講師也提到，當我們做專案時越MECE越好-->完整拆解
五、假說思考
我們在進行專案發想時，最有效率的方式是先有猜測再去蒐集相關資料(推翻or正確)，"大膽嘗試，小心試錯"可以說是最好的解釋，並且要抱持著"假說通常是錯的"這個心態，把失敗當作學習，然後再接再厲，因為在你提出的10個假說當中，通常9.5個都會是錯誤的，我們要做的就是透過快速試錯來排除可能走偏的方向，並在過程中找出適合最佳解!
而當我們在對假說進行驗證時，其實不需要每個假說都去驗證，因為這樣等於沒有假說(設立假說的目的是為了提升效率)，我們在驗證時要去計算每個假說的影響力(這個為主)，以及驗證這個假說要花多少精力，將這些標準去進行排序，最後大約透過20%的假說驗證80%的論點!
六、Market Sizing費米推定
用計算的方式去證明，去進行資料蒐訊並對其進展開估算，將最後的結果作為假說提出的佐證。費米推定即為一種量化方法，利用有限資訊找出找不到的或是未被揭露的量化數字，它同時也是建立信賴感的工具，在向客戶或是上級提案時，比起說理念和故事，有數據做為佐證會更有說服力，讓對方覺得你是一個值得信任的專家!講師更是給我們一個名為"資料記憶"(全台有幾個家庭、幾輛汽車…)的方式，讓我們先對一些較常被用於推斷的數據記憶起來，方便我們在被詢問相關問題時能及時做出回應!最後，除了計算出結果以外，要了解自己哪裡有可能出錯，以及具體的優化方向，這樣才算是一個完整的推定喔!
好啦!以上就是我在課程當中所學到的重點整理啦!
當然整堂課有很多很讚的內容和過程我沒有一一列出，但真的是非常紮實的一堂課，雖說上的挺吃力，但卻收穫滿滿!日後我也會持續和大家分享我的所見所聞!
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