正經的副標題：
如何降解一個復雜問題？（一）：Inception過程如何爭取決策層的共識？
（這篇文章用“數字化轉型”這個話題，和“設計思維”這套方法論，演繹如何在“決策層”爭取共識）
2020年疫情時期，和幾位企業創始人/高管聊了聊數字化轉型，大家明明都認同它是趨勢，但談及投資又極為猶豫。
一位創始人對他們的狀態做了個極為形象的比喻：“（數字化）這東西現在就像保健品，大家都知道肯定有用，但哪種適合我、哪種又是智商稅？現在缺的是告訴我分辨它們的邏輯和方法，而不是直接向我賣藥。”
也是這種心態，讓許多被類似話題轟炸過的領導，在溝通時很容易快速失去興趣。
持續對話 over 辯論觀點
讓對話持續地深入下去，需要首先明確對方的訴求。
作為一個洞悉人性的咨詢師，我將領導的訴求變成了三句話：
1、經營管理上，數字化如何提高企業對自身業務的運營和管理能力？
2、業務模式上，如何參考互聯網能力形成更具競爭力的打法？
3、行業生態上，數字化能力能否幫企業把握主動權？
那么如果想要推動領導做“數字化”方面的投資，就需要產品/方案可以切實的回答上述問題（之一）。并以此為核心，提供一個更大的框架，引導聽眾可能發散的思路。
以數字化轉型為例，前面列出的三個問題本身就代表著我對話題的引導，只是沒有說明答案：
1、經營管理的數字化，目標是讓企業可以更快地響應業務變化；
2、業務模式的數字化，目標是讓業務的商業模式更有競爭力和持續性；
3、行業生態的數字化，目標是通過協作模式的變化整合產業鏈資源。
熟悉設計思維（Design Thinking）的小伙伴，應該能馬上發現上面三句話，就可以是項目/產品的業務愿景，只不過顆粒度較粗。
具備這個框架，交談雙方還會對這次對話結果，有一個相對明確的預期，意愿也就更為確定。
構建場景 over 講述理論
在對話題方向有預期后，還需要引導對方思考并產生問題。
所有領域知識在進行傳遞時，都需要面臨一個困境：面向上下文與你不同的人，如何將一個復雜問題，降解為對方能夠理解、并進行判斷甚至推演的明確問題？
設計思維就是在重點解決溝通協作上的這個問題，手段也是方法論的核心 —— 構建場景。
構建場景可以為聽眾營造代入感，使其可以將自身的經驗帶入場景，并產生自己的判斷。這個“感同身受”的過程是這樣的：
講述者使用自身的洞察描述一個場景，將觀點預埋在場景的構建過程里；
聽眾會因為經驗上的差異，對場景產生自己的理解（會受到講述者對場景描述內容詳略的影響），并進而對你提出的觀點產生疑問和自己的判斷；
耐心的聽眾會將一個個疑問和判斷用自己的方法串聯起來進一步理解，這就成了對方內生的邏輯（這個邏輯外人很難撼動）；
隨著溝通的持續深入，講述者也需要去理解聽眾的邏輯，并在溝通遇到阻礙時，嘗試用他的邏輯解釋觀點，推進交流（當面對多位干系人時，促進他們的溝通達成共識，就顯得更為困難了）。
很多事情并沒有所謂“正確的答案”，反而是對齊各方干系人視角，才會暴露出“正確的問題”；用他們的邏輯重新解釋產品/方案，才更能推動共識的達成。
（當然對一些市場上有過大量探索的共性問題，這個過程都是通過講解案例來完成。這時聽眾的思維路徑就是：普遍問題是什么？怎么解決的？我的問題是不是這些？我的問題是什么？要怎么解決）
明確依賴 over 空泛概念
在雙方對場景、問題、觀點都有相對統一的認知后，才有了講解解決方案的基礎。
其實如果“構建場景”這一步溝通的較為出色，聽眾對需要什么樣的能力才能解決問題，已經有了足夠的判斷能力了。
所以這時對于非執行層面的聽眾來說，需要詳細講述的不是如何解決具體問題；而是在現有條件下，需要誰來配合，能做到什么程度。
最典型的反例就是將所有數據緯度的事都扔給算法和大數據，這類方案往往都無法落地。
比如所有涉及到搜索、排序的業務，都常有千人千面的需求。我所接觸過的絕大多數業務團隊，也都自然而然地把這個需求拋給大數據/AI團隊。
并且在講述方案時，默認開發團隊自己就可以搞定這件事，也缺乏意識講解自己對“千人千面”有什么具體的能力要求，以及他們的演進路徑是什么。
正確的做法是什么樣呢？
以淘寶為例，這里對業務團隊的配合方式做一個簡化的模擬：
淘寶設計了多種功能幫助用戶找到商品（比如模糊搜索、識圖找物、直播間等），并用各種活動持續激活用戶，這是“用戶增長型”產品經理的主要工作。
當平臺內商品數量和種類越來越多后，用戶找到適合自己的產品所需耗費的時間就越長。于是“策略型產品經理”就需要對商品的搜索過程進行設計，給更優質的商品提高權重。
同時，商家希望自己的產品更容易被消費者看到，于是向需要淘寶購買流量、打廣告、做營銷，“增值營收型產品經理”就承擔起這部分的需求和設計。
當功能因為各種原因可能對用戶產生騷擾時，需要決策如何優化產品。這時“數據型產品經理”就要通過“埋點”、“A/B test”等方式對數據進行采集、分析和可視化，為決策提供數據支持。
完成“千人千面”這個需求，需要上述負責“用戶”、“商戶”、“搜索權重”、“數據追蹤”這些業務的產品經理共同協作。
最終，淘寶的總產品經理，站在企業戰略的層次上決定產品調性，并協調開發資源，最終決定上述各類需求的優先級和上線時間。
當然對淘寶來說，這套產品經理相互配合的機制，也是隨著產品能力、業務的演進逐漸形成的標準化動作；
對缺乏這套機制的組織，在面對“千人千面”這樣的需求時，就會把它當作一個黑盒扔給表面上應該負責的開發團隊。
但其實業務團隊更應該做的，是將“千人千面”這個復雜問題，根據自己組織的業務，拆解為不同業務側需要負責的領域（如“用戶”、“商戶”、“搜索權重”、“數據追蹤”），然后再在不同領域下打開細化具體方案。這里對領域的拆分，就是將復雜問題簡化的結果。
但很多時候，組織內缺乏完成這樣動作的人才，也確實是傳統企業進行數字化轉型的關鍵阻礙。
知識點總結
在“決策層”爭取共識，需要引導者敏銳地抓住“真實價值”，并用成體系的思維框架或研究方法，來支撐所闡述的價值，才能讓聽眾獲得相對明確的預期和溝通意愿；
行業經驗和洞察是認知體系的血肉，方法論是骨架與脈絡。只有骨架沒有血肉，會讓觀點顯的單薄和空洞，難以共情；只有血肉沒有骨架，會缺乏邏輯結構，增加溝通障礙；
所以經驗與洞察才是關鍵，是能幫人看清全貌的血肉；但擁有骨架可以讓你更快的長出血肉，靈活地使用設計思維可以讓你更快的吸收行業經驗和洞察；
使用設計思維溝通與協作，最重要的就是通過構建場景的過程，拉通溝通雙方的上下文與認知，進而對問題有清晰的定義；
最后，想要在“決策層”對解決方案達成共識，也需要根據企業的上下文，對方案進行抽象和簡化；簡化的部分就是有明確負責人，且其能做到的部分，而不是扔給某一團隊負責的黑盒。
