解決工作問題要「唯快不破」？你的問題方向弄錯了，快又有屁用？
在周星馳的電影《唐伯虎點秋香》中，唐伯虎為了追到秋香，不惜包了一艘「快船」去跟踪她，可惜他搭的那艘「快船」，它的「快」並不是海上前進的速度的「快」，而是下沉速度的「快」。在急速的工作生活中，數位產業者每天也忙著解決不同的難題，而在過程中我們可以怎樣保持頭腦清𥇦，條理分明地作出高質量的工作決策？今天 Mr.Sophie 就為大家介紹一套能幫助你拆解工作上複雜難題的底層思考方法：「七種問題結構」與「邏輯樹 」（ Logic Tree ）的概念與應用，讓你成為一位真正的解決問難高手。
你到底已明確理解你正在解決什麼問題了嗎？
大部份人在工作上遇見難題時，通常也會立即 Google 一下，期望找出直接的解決方案，可是你如果去問一個小說家，當他要準備寫出一部條理清𥇦的小說時，他猜他會第一時間先去雕琢角色之間的對話內容及詞藻修飾，還是先把故事大綱先整理出來？沒錯，好的小說作家必然會選擇後者，因為環環相扣的情節推演才是小說的核心。同樣地，當我們要解決一個工作難題時，如果你企圖想用一次 Google 就獲得「終極答案」，這就好比一個小說家連大綱都沒想好，便全力投入於「咬文嚼字」的世界，這是一種既低效率又「本末倒置」的解難手法。
那我們面對工作上的難題時，可以如何更好地梳理問題的脈絡呢？在麥肯錫顧問公司（McKinsey & Company）史上第一位女性顧問芭芭拉．明托（Barbara Minto）的經典作品《 金字塔原理 （The Minto Pyramid Principle ）》當中我們便可以得到很好的啟示：
在芭芭拉．明托的「金字塔原理」中，她講求： 「結論先行，以上統下，歸類分組及邏輯推進。」； 在運用原則上則講求：「先重要後次要，先總結後具體，先框架後細節，先結論後原因，先論點後論據。」，而為了幫助幫助你更容易理解上述原則到底如何運用，我將會在下半部份，以數位產業者的面對工作難題為例，用作解說。
先了解問題的現存背景及結構
要了解問題的背景，我們必須先看看「現狀」，我們眼前的問題，通常是源於一個「不期望的現狀」（Undesired Result，R1 ) ，而這個「不期望的現狀」（ R1 )與我們期望得到的結果或目標（Desired Result； R2 ）產生了差距，而這個差距就是你的「解決方案」：
也許有些讀者看完上面的問題基本結構圖，會忍不住噴：「Come On Mr.Sophie ! 你寫的這種問題結構，我幼稚園時已經知道，為什麼要『化簡為繁』浪費我時間去看你這種廢文？」，好的，你不滿的聲音我已經聽到了，但先請給我一秒，讓我再說一句：「上面所說的這種架構，只是眾多問題型態中的最基本款式，而根據 Barbara Minto 的看法，她認為問題的結構通常包含七種。」
七種常見的問題結構：
還記得我們上一篇提及的「最小必要知識架構術」（ Minimum Viable Knowledge Structure ）文章嗎？
在文章開首的主角小盛，他要解決問題，正屬於上述第一類問題結構，因為他的老闆對於公司品牌的臉書粉絲反應並不活躍（ 不滿意的現狀； R1 ），因此要求小盛要想辦法「增加粉絲的活躍度」，以達到「提昇品牌知名度」，「吸引新粉絲到公司網站消費」及「增加公司營業收入」的效果（ 達到期望目標，R2 ），而小盛要處理的就是「解決方案」這個問號。
承接上面小盛例子，當小盛使用完「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure），他明白了自己可以使用的解決方案，但他卻不肯定這個方案是否正確，也不清楚自己可以如何實踐，他的問題結構就屬於第二及三類的問題。
當小盛千辛萬苦，總算找到解決方案，而老闆也答應採用他的解決方案，但可惜在過程中，他卻發現自己的方法行不通，所以他開始猶豫著自己的解決方法到底在哪裏出了問題，也不知道下一步應該怎樣走下去，那他此刻面對的問題就屬於第四類問題結構。
當小盛使用完「最小必要知識架構術」（ Minimum Viable Knowledge Structure ），他知道有幾個解決方案也適合公司，於是他決定把這些方案都給老闆提案，此時小盛老闆大蝦哥面對的問題結構就是從小盛的 A、B、C 方案中，找出最能解決問題的方案，而小盛老闆大蝦哥面對的問題架構就屬於第五類問題結構。
當小盛的老闆大蝦哥近期看到公司的營業額一直無法增長，因此他知道公司的營業方向必須要變革，但是他卻不太清楚到底要如何變革，也不知道變革後公司可以達到什麼新目標，大蝦哥面對的問題類型就屬於第六類型問題結構。
大蝦哥在近期也看到自己的競爭對手也紛紛在自己的電商平台上引入美女直播導購的服務，銷量似乎也有大幅提昇， 大蝦哥一向只習慣請叔叔輩的編輯做踏實的開箱文，而且過去顯示文章也可以帶來不錯的營收，由於他對直播影音並不熟悉，所以他並不確定自己是不是也應該要為公司新設影音部門也來試做美女直播導購，而這個時侯大蝦哥面對的問題就屬於第七類問題結構。
解決方法：邏輯樹 （ Logic Tree ）
好了，當我們透過小盛及他的老闆大蝦哥作例子，解釋了七種常見的問題結構後，我相信你對問題架構已經有了初步的認識，那接下來我們就要使用「邏輯樹 」（ Logic Tree ）的方法去解決問題。
「邏輯樹」又稱問題樹、演繹樹或分解樹等，是麥肯錫顧問公司其中一種最常使用的分析工具，它的特點是把一個問題的所有子問題分層羅列，並盡可能以不同的維度加入相關的子問題分層，類似樹幹（主問題）與樹枝 （子問題）的概念。
而「邏輯樹」主要有分有三大類別： 議題樹（ Issue Tree ）、假設樹 （ Hypothesis Driven Tree ）及 是否樹 （ Issue Map ）。
議題樹 （ Issue Tree）
議題樹的特點是能夠將一項事物以不同維度的，細分為不同類別，它非常適用於你解決問題過程的早期。在問題早期，你通常對問題背景資訊或行業知識並不掌握，因此你很難有足夠的資訊或知識基礎去作出有利你解決問題的合理假設（Hypothesis）推演，而議題樹就有助擴充你解決問題的切入點。
在上述第一類問題結構： 「不知道如何從不滿意的現狀 （R1 ）到 達到期望目標 （ R2 ）？」及第三類問題結構：「知道如何從不滿意的現狀 （R1 ） 到達期望目標 （ R2 ） ，但不肯定如何實踐？」就是典型適用於議題樹的題型。
在我上一篇有關「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure），主角小盛為了要更清𥇦地理解老闆交託給他的工作任務，他把他的任務 ： 「增加營業收入」及「增加品牌知名度」，以議題樹 （ Issue Tree）的方法，把它分解成內在邏輯上能彼此關聯的子項目：
在議題樹 （ Issue Tree）的幫助下，小盛由「增加營業收入」及「增加品牌知名度」兩個解決問題的切入點，增加至「收入的種類」、「收入的控制」、「品牌知名度層次」、「建立知名度原則」及「建立知名度策略」五個問題切入點，大幅度提昇他可實踐解決方法的彈性和空間，從而擺脫他面對問題時，無從入手的困境。
假設樹 （ Hypothesis Driven Tree）
假設樹（ Hypothesis Driven Tree）是指你已為問題假制定了一個解決方案，為了確認這個方案，你需要羅列足夠的論據去証明或否定這個解決方案是否有用。假設樹（ Hypothesis Driven Tree）通常適用於你需要在有限的時間中，快速確認解決方案是否適用於你的問題，例如上述第五類的問題架構：「我們有不同的解決方案，哪一個是最好？」就是典型適用於假設樹（Hypothesis Driven Tree）的題型。
承接小盛的例子，當小盛運用了「最小必要知識架構術」（Minimum Viable Knowledge Structure）拆解老闆的任務後，他得出了三種解決方案，而其中一個解決方案如下：
他在假設樹的頂端先提出他的論點（解決方案）： 「以臉書廣告功能優化公司的現時銷售流程」，隨後向下延伸時，他在每一個層級都以不同的論據去說明他的論點，讓人更容易比較到各種解決方案的說服力有多少。
是否樹 （ Issue Map ）
是否樹（ Issue Map ）是用作說明「可能的決策」與「決策標準」之間的關係，它適用於解決問題的中後期，特別是你對問題背景、相關的資訊及產業背景也有清𥇦的理解後，你有能力為是否樹的的開端，提供一個接近「期望達到的目標」（ R2 ）的方案，便從中透過「是」與「否」推演出最佳解決方案。「是否樹」可以按著你是否已對問題的背景認知已到達一定程度，而用於上述七種問題結構的後期階段。
例如在小盛的例子中，當他已經花了一段時間去處理他的「臉書廣告企劃」任務，他已經掌握了臉書廣告的操作原則（ 解決方案 ），老闆對任務的期望（ 期望達到的目標； R2 ），現時公司的實際營銷情況、臉書的活躍度（ 不滿意的現狀；R1) ；公司各部門能就企劃配合的人力資源、其他競爭對手的社交媒體及營銷策略、國外同類成功的案例的實際操作手法 （ 額外的問題背景資料），使用是否樹（ Issue Map ) 便可以幫助他用更短時間作出更有效益的決策：
在小盛的是否樹（ Issue Map ) 中，他提出可以採用 A ／B Testing 作為其中一個解決方法，而能否採用這個解決方案的標準，他便提出「市場推廣部門今季的預算是否足夠」作為標準，以此推演最能符合公司現況的解決方案。
千篇一律的答案無法應對變化萬千的世界
看到這裏，相信細心聰明的你也會發現，Mr.Sophie 在三種「邏輯樹」（ Logic Tree ）的解釋及應用例子，只用上七種問題架構中的其中幾款問題型態作為對應例子，那為什麼我不直接幫你規劃出一款問題架構，配上一款「邏輯樹」樹，讓你以後我按著上面的建議去解決工作難題就好？我不這樣做是因為：
我們的世界是一個變化萬千的世界。
解決問題的高手，從來不會追求單一的答案。華人的教育制度一直教我們要「點對點」地直線方式思考所有問題，因此我們對解決問題的思考模型總是靜態的：
但在數位產業者，或者應該說在富有批判思考的數位產業高手的工作世界中，真實的問題情景是這樣的：
兩者之間的最大差別是在於後者擁有「動態時間軸」的視角
過去你大多會聽過身邊的同事會抱怨：「這個 XXX 超級難題，我們沒可能解決，你看我們都已經嘗試過 YYY ，但也解決不了，所以我們也沒辦法！」。面對這些抱怨，你是選擇用什麼態度去回應？
有關「為什麼你應該要立即停止再和那些愛抱怨的同事交往？」，歡迎你參考我早前寫的：
事實上，你那些愛抱怨的同事所說的「無法解決」，除了有機會是他對問題結構不理解，或從沒有意識要花時間去理解外，更重要的是在解決問題的心態上，他們從沒有加入「時間軸」的視角，以看似「身體上勤奮工作」的表面去掩蓋「自己腦袋的惰性」，企圖「安全又恆定」的答案，去解決所有真實動態世界的問題。
我們必須要明白到，數位產業者在工作上遇見的問題，往往是複雜多變，因為數位產業的本質就是「前衛」又具有「創造性」，產業的變動源自於各種的市場需求的變化及技術革新。當你遇見問題的初期，那些你被定義為「正確」的解決方法，在你到達問題的中後期時，因著你資訊採集的渠道變得更豐富更敏捷時，你也許又會推翻你當初的「正確」，而選擇另一種你認為對問題的當下或未來發展也會「更好」的解決方法。
因此 Mr.Sophie 不在這裏為你提供一個明確的答案，是因為我沒資格也沒能力在動態的世界中，為你提供一個完全適合你一切工作難題的「永恆最佳答案」。我可以做的只能跟你分享「底層思考」的原則，但真實在你數位世界的工作戰場上用到的，也只能靠你用你做事的個人風格去實踐。
因此即使你今天還未完全消化我在上面提出的問題結構或邏輯樣的運用，沒問題，但更重要的是我希望你由這一刻起，開始接受以變動的「解難之心」，去應對你千變萬化的工作難題。一旦你接受了這種心態，那我恭喜你，你已經開始擁有解決問題高手稱為「心態」的最底層基本功。
如果你沒時間，請你至少記得：
- 七種常見的問題結構：
（ 1 ) 不知道如何解決；
（ 2 ) 知道怎樣解決，但不肯定是否正確；
（ 3 ) 知道怎樣解決，但不知怎樣實踐；
（ 4 ) 嘗試過解決，但行不通，不知道下一步可以怎樣做；
（ 5 ) 知道不同解決方案，但不肯定哪個是最好；
（ 6 ) 知道需要變革，但不知道問題是什麼，以及如何實踐目標；
（ 7 ) 不確定自己是否有問題，如果存在問題，可以如何解決？
2. 三種邏輯樹 （ Logie Tree ）：
（ 1 ) 議題樹 （ Issue Tree ) ；
（ 2 ) 假設樹 （ Hypothesis Driven Tree ）；
（ 3 ) 是否樹（ Issue Map ）
3. 解決問題高手的正確心態：
（ 1 ) 尊重「時間軸」的動態運作
（ 2 ) 以變動的「解難之心」去應對千變萬化的工作難題
知識需要配搭行動力，讓我們一起刻意練習：
- 可否回顧一下你最近在工作上遇到的最大難題，嘗試用「七種常見的問題結構」去拆解問題並用「邏輯樹」（ Logic Tree ）找出新的解決方法？
- 可否把你上面這個解決問題的新經驗與心得分享，放在你的社交媒體或 Blog 文中與你的朋友分享你對解決問題的新看法？
下星期預告：在這世界上「天生的天才」只是佔少數，大部份所謂的「天才」其實是「後天努力型」，而在努力的過程中，「不斷改良」是你擴大與身邊人專業能力高低差距的關鍵因素，那你到底如何為自己的專業能力打造一個高能量的「改良迴圈」？
好了，下星期一，晚上九時，讓我們再一起來探索什麼是「改良」，希望在這裏再見到你！
