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公众号资讯:这个模型的三方面因素最开始只是用来细分顾客的消费行为的

2019-09-09

那么,是不是任意选择一些角度,都可以用来做细分呢?
理论上“是的”——任何角度都可以用来做细分。即使是“浏览页面的时候是长发还是短发”、“下订单的时候有没有穿拖鞋”都可以作为细分的角度。但是,显然这些不是能最终解决问题的角度。也就是说,细分的角度是有“优劣”之分的。

前面提到的这些模型中包含的细分角度,至少在它们自己的问题域中,都是一些“最好”的角度。但如果离开了问题域,就未必还是最好的角度了。

就比如RFM,关注的是顾客的交易行为。如果再确切一些,这个模型的三方面因素最开始只是用来细分顾客的消费行为的。对于投资理财之类的交易行为,或者对于卡号、设备号这些不是与真实用户一一对应的体系,是否同样奏效,还有待验证。

总结一下:

  • 前面提到的用来分析问题的模型,主要思维方式是细分;
  • 细分可以分为广度和深度两种;
  • 细分思维的典型例子:前面提到的那些分析问题的模型。

四、另一种方法

是不是一种“细分”的方法就把系统思维说完了呢?当然不是。

一味地细分下去,就会四分五裂, 也就无法形成整体、形成合力了。

而且除了这种“解决问题”的场景,工作中还有一种场景是需要“整体设计”,也就是要考虑好各种因素,最后提出一个各方面都“恰当”的综合方案来。那么一定有另一种方法是跟“细分”相反的。

如果你负责过偏向后台、偏向技术系统的产品,那么“整合”这个词你一定不会陌生。对!!另一种方法,就是这个“整合”的方法。

整合并不是把任意两种东西放在一起,然后看它们之间的联系。这只是一种思维练习,放到实战中未必奏效。与细分需要的“微观视角”不同,整合方法需要的是一种更宏观的视角。整合的方法并不会特别关注每个细节,而是关注“整体上”是什么样子的。

前面说过了很多解决问题的思维都属于细分思维,那么与整合思维相关的方法不知道大家想到没有。其实平时我们在用的方法就有——比如黑箱测试。

黑箱测试是在做什么呢?我们只是关注输入和输出是什么,比如输入了错误的用户名或密码,那么页面上就应当提示用户名或密码输入错误。至于这种错误的判断是怎么产生的,并不是黑箱测试关注的内容。

可见,黑箱测试是将一个功能中的各种细节合并成一个整体,只是关注整体上应当做出怎样的反应而已。而当遇到问题时,就需要再次动用“细分”的方法来排解问题了,从这里也可以看到细分与整合之间的配合。

举个例子:例如我们现在要迎着各种历史遗留问题,将两个八竿子打不着的产品,整合成一个完整的解决方案提供给用户。