課程收益：

● 思維升級：構建系統化、結構化、數據化的問題解決框架，告別經驗主義

● 工具落地：掌握10+經典問題解決工具，針對不同場景快速匹配最優解法

● 效率提升：縮短問題診斷與方案落地周期，減少重復試錯成本

● 實戰賦能：輸出問題解決復用模板，直接應用于戰略、執行等各層級難題

課程工具/方法（包括不限于）：

第一講：問題解決思維篇——構建系統化破局框架

一、問題解決的底層邏輯

1. 問題本質認知

1）問題定義：公式問題=標準-現狀

2）問題分類：顯性問題vs隱性問題、單一問題vs系統性問題

課堂練習：問題定義與分類判斷——強化問題類型識別能力

2. 問題解決的3大核心原則

1）精準定義>快速解決：避免“解決錯誤的問題”

案例：某企業誤將“銷量下降”歸因于促銷力度

2）根因導向>癥狀處理：用5Why法找到“問題背后的問題”

案例：豐田通過5次追問，發現設備停機的根本原因

3）系統思維>單點優化：識別問題要素間的因果關系

案例：“員工流失率高”多重因素

3. 問題解決的5個關鍵步驟

1）定義問題

工具：問題陳述清單

2）拆解分析

工具：MECE法則、問題樹模型

3）根因診斷

工具：魚骨圖、5Why

4）方案設計

工具：決策樹分析

5）落地驗證

工具：PDCA循環、甘特圖

課堂練習：問題樹模型搭建實戰——學員用問題樹模型分層拆解，訓練結構化拆解能力

4. 問題解決的4大應用場景

1）戰略層問題

工具：SWOT-C分析+藍海戰略畫布

2）業務層問題

工具：價值鏈分析+魚骨圖

3）執行層問題

工具：SMART目標拆解+教練式溝通

4）突發危機問題

工具：應急處理四步法+風險矩陣

二、問題解決的方法體系

1. 問題診斷的三大黃金法則

1）數據說話：用量化指標替代主觀判斷

案例：某銀行通過數據分析發現，80%的客戶流失源于等待時間超30分鐘

2）現場主義：深入問題發生場景觀察真實情況

案例：稻盛和夫通過“三現主義”發現真正問題

3）交叉驗證：通過多維度確認根因（避免單一信源偏差）

案例：某連鎖餐飲企業通過交叉驗證發現真正問題

2. 問題拆解的兩大核心工具

1）MECE法則應用

案例：某電商平臺用MECE法則拆解，發現核心痛點

2）問題樹模型構建

案例：某在線教育公司運用問題樹模型明確行動方向，用戶增長率顯著提升

3. 解決方案的三大設計策略

1）杠桿點策略：尋找“投入產出比最高”的關鍵環節

2）差異化策略：針對競爭對手未覆蓋的需求設計方案

3）容錯性策略：預留“試錯空間”和“應急方案”，降低執行風險

第二講：工具方法篇——掌握實戰工具，突破解決瓶頸

工具一：5Why法——“深挖問題根源”

1. 5Why法的3個價值

1）穿透表面現象，鎖定根本原因，避免問題重復發生

2）培養邏輯鏈條延伸能力，提升分析深度

3）聚焦核心解決方案，減少資源浪費

2. 5Why法的3種追問法與應用

1）單線程追問法：簡單問題快速定位

應用舉例：設備故障即時排查

2）多維度追問法：復雜問題多因素分析

應用舉例：產品質量波動跨部門診斷

3）團隊共創追問法：跨部門協作問題根因研討

應用舉例：供應鏈延遲根因挖掘

典型案例：某制造企業用5Why法解決“產品劃傷”問題

課堂練習：5Why 法根因挖掘報告

工具二：魚骨圖——“多維度歸因分析”

1. 魚骨圖的3個核心價值

1）穿透表面現象，鎖定根本原因，避免問題重復發生

2）培養邏輯鏈條延伸能力，提升分析深度

3）聚焦核心解決方案，減少資源浪費

2. 魚骨圖的3種常見類型與應用

1）6M魚骨圖：生產質量問題溯源

2）4P魚骨圖：營銷效果分析

3）自定義維度魚骨圖：服務投訴歸因

典型案例：某醫院用魚骨圖分析“患者候診時間長”

課堂練習：魚骨圖多維度歸因——學員分組用6M魚骨圖分析原因，提升歸因能力

工具三：PDCA循環——“解決方案迭代引擎”

1. PDCA循環的3個價值

1）構建四步行動閉環，確保目標可落地

2）通過反饋持續迭代方案，提升執行效率

3）形成標準化改進機制，降低重復性問題發生

2. PDCA循環的3種表格與應用

1）PDCA四階段表：流程標準化優化

2）PDCA改進計劃表：項目進度管控

3）PDCA檢查表：質量持續監控

典型案例：某餐飲品牌用PDCA提升出餐效率

工具四：決策樹分析——“量化風險與收益”

1. 決策樹分析的3個價值

1）量化不同方案的成本、收益與風險，輔助科學決策

2）可視化展示決策路徑，避免主觀偏差

3）提前預判潛在結果，提升決策可靠性

2. 決策樹的3種類型與應用

1）單級決策樹：簡單選擇問題

2）多級決策樹：復雜戰略決策

3）概率加權決策樹：風險型決策

典型案例：某科技公司用決策樹評估“是否自研核心技術”

課堂練習：決策樹量化風險分析——學員繪制單級決策樹，強化數據化決策思維

工具五：MECE法則——“問題拆解防漏網”

1. MECE法則的3個價值

1）確保問題拆無邏輯漏洞

2）降低復雜問題認知負荷，提升分析效率

3）為后續根因診斷提供清晰框架

2. MECE法則的3個方法與應用

1）二分法（是/否）：初步篩選問題

2）過程法（時間/流程）：項目階段分解

3）要素法（組成部分）：組織架構優化

典型案例：某零售企業用MECE拆解“庫存過高”問題

工具六：SWOT-C分析——“戰略關聯洞察”（補充遺漏工具）

1. SWOT-C分析的3個價值

1）全面掃描內外部環境，明確組織定位與競爭優劣勢

2）識別發展機遇與潛在風險，規避決策盲區

3）輔助制定差異化戰略，提升競爭優勢

2. SWOT-C分析的3種類型與應用

1）SWOT矩陣表：企業戰略規劃

2）SWOT交叉分析：策略匹配

3）SWOT優先級矩陣：資源分配

典型案例：某新能源汽車企業市場進入策略

工具七：SCAMPER創新法——“解決方案邊界拓展”（補充新增工具）

1. SCAMPER創新法的3個價值

1）跳出慣性思維，通過7種維度啟發創新解法

2）系統性拓展解決方案可能性，避免路徑依賴

3）快速生成差異化方案，適配復雜問題場景

2. SCAMPER創新法的7個關鍵

——Substitute（替代）、Combine（組合）、Adapt（調整）、Modify（修改）、Puttootheruses（用途擴展）、Eliminate（剔除）、Reverse（反向）

典型案例：某傳統文具企業轉型：運用SCAMPER推出定制化產品

工具八：SMART原則——“目標精準化工具”

1. SMART原則的3個價值

1）確保目標符合SMART原則，避免模糊表述

2）提升目標可執行性，減少執行偏差

3）建立量化評估標準，便于成果驗收

2. SMART原則的3個工具與應用

1）SMART目標表：行動目標制定

2）目標拆解矩陣：復雜目標分層

3）目標追蹤表：執行進度監控

典型案例：某電商團隊用SMART原則制定增長目標

工具九：A/B測試法——“低成本驗證工具”

1. A/B測試法的3個價值

1）通過小范圍實驗對比方案效果，降低大規模試錯成本

2）數據驅動決策，避免主觀經驗偏差

3）快速迭代優化方案，提升落地成功率

2. A/B測試法的3種類型與應用

1）單因素測試：頁面設計優化

2）多變量測試：營銷策略組合

3）灰度測試：新產品上線驗證

典型案例：某APP功能改版用A/B測試，提升效果

【綜合應用案例】

綜合應用案例一：制造業質量問題根治

案例背景：某車企零部件缺陷率持續升高，需系統性排查根因

工具應用：5Why法、魚骨圖、PDCA循環

綜合應用案例二：互聯網企業用戶增長停滯

案例背景：某APP用戶留存率下降，需通過數據驅動拆解真實影響因素

工具應用：MECE法則、決策樹分析、A/B測試法

綜合應用案例三：服務業流程效率優化

案例背景：某酒店入住流程繁瑣導致客戶投訴率上升，需全流程診斷與優化

工具應用：SWOT-C分析、PDCA循環、5Why法、魚骨圖

綜合應用案例四：餐飲企業供應鏈成本控制

案例背景：某連鎖餐飲品牌食材損耗率高，需從采購、倉儲、配送全鏈條優化

工具應用：魚骨圖、PDCA循環、SMART原則

綜合應用案例五：科技企業研發方向決策

案例背景：某科技公司面臨決策困境，需評估多維度因素，避免戰略誤判

工具應用：SWOT-C分析、決策樹分析、MECE法則

【實戰演練】

1. 分組沙盤模擬

學員分組：5-6人/組，抽取真實場景、完成任務要求

2. 成果點評總結

1）講師點評打分

2）學員互評標準

3）知識復盤總結

3. 課后任務與延伸學習

1）深度實踐：選擇一個實際工作中的問題，用課程框架完成《問題解決報告》

2）推薦閱讀：《麥肯錫問題分析與解決技巧》《豐田生產方式：問題解決力》《學會提問》

4. 互動答疑Q&A：學員提出具體問題，講師結合工具模型現場演示解決路徑