Мы все решаем проблемы неправильно 😧

Месяц назад послушала лекцию Байрама Аннакова про решение проблем. Базово впечатления такие: Байрам очень умный и эрудированный, а мне еще учиться и учиться фундаментальным навыкам.

Делюсь с вами ключевыми тезисами, которые меня зацепили. Я буду упрощать то, что уже упростил Байрам для нас, чтобы не грузить вас терминами, и вы могли забрать эти идеи и уже применить на практике на этой неделе.

1) Проблема = разница между желаемым состоянием и реальностью.

Как определить важную проблему в бизнесе:
- определяем ключевые метрики, которые в первую очередь влияют на прибыльность и/или рост
- находим бенчмарки рынка — общаемся с конкурентами, смотрим отраслевые отчеты
- если есть разница с нашими, задаем вопросы: можем ли мы на это повлиять? адекватен ли этот бенчмарк — какой еще контекст может на него влиять?

2) Решать проблемы нужно не брейнштормами.

Брейнштормы норм техника, но они не должны быть первым шагом для решения проблемы.

80% времени нужно тратить на определение проблемы. Если нет четкого понимания, что именно и зачем решаем, то смысл в гениальных идеях отпадает.

Можно начать с вопроса: почему мы решаем именно эту проблему и именно сейчас?

3) Чтобы определить проблему, нужно идти от симптомов к root cause.

5 «почему» в среднем достаточно, чтобы прийти к корневым проблемам.

Пример из бизнеса🤵
- проблема: CAC (стоимость привлечения клиентов) слишком высокий
- почему? Потому что низкая конверсия в продажу
- почему? Потому что низкая конверсия в запись на демо
- почему? Потому что низкая конверсия в ответ зарегистрированного лида
- почему? Потому что аудитория недостаточно заинтересована в нашем оффере
- почему? Потому что оффер слабый и/или привлекаем не целевую аудиторию

4) Хочешь более точный прогноз? Спроси мнения у разных независимых друг от друга экспертов и усредни их прогноз.

Ошибка среднего значения ниже, чем ошибка индивидуальной модели. Чем более разнообразные модели, тем меньше будет эта ошибка. Важна обособленность моделей — не должно быть коммуникации и петель обратной связи между ними.

Похожая история с поиском правды в медиа. Если хочешь найти объективные факты, посмотри на освещение одной и той же темы 3-мя медиа с разной идеологией — то, что на пересечении, ближе всего к истине.

Пример из бизнеса🎩
- мы поняли, что привлекаем не ту целевую аудиторию, мы хотим пофиксить эту проблему
- можно отдать на аудит маркетинговые кампании 5 экспертам и усреднить их мнения по тому, что нужно сделать для привлечения более заинтересованной аудитории

5) Любая система стремится от организованной к неорганизованной, но это можно поправить.

Если не контролировать процесс, он начнет разваливаться. Поэтому нужно придумывать либо систему контроля, либо систему самокоррекции.

Для саморегуляции хаотичной системы хорошо работают стимулы. Если творится хаос, задаем вопрос: каких стимулов не хватает сейчас?

Пример стимула🪄
- рейтинг таксиста позволяет автоматически определять и решать проблемы с сервисом без того, чтобы контролировать это вручную
- при слишком низком рейтинге таксист теряет доступ к заказам — есть стимул делать хорошо не только для себя, но и для клиентов

6) За чем наблюдаем, то и меняется.

Если не мониторим метрику, мы не можем на нее влиять.

Пример из бизнеса🤠
- если мы не отслеживаем источники лидов и их конверсии, мы не сможем масштабировать наиболее эффективный по стоимости привлечения канал

7) Надо прочесть ТРИЗ от Альпины :)))

Без комментариев, за последний год ТРИЗ слишком часто всплывал в моей жизни. Надо уже добраться до него и придумать, как обращаться к методологии постоянно.

P.S.
- Написание этого поста у меня неожиданно заняло 3+ часа🪖
- Объяснять более простыми словами со своими примерами — сложно, потому что это челленджит глубину твоего понимания
- Но зато в итоге я понимаю идеи лекции в разы лучше — люблю такие моменты, это одна из причин вести канальчик💗