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思维的框架-事物群分析

上一篇思维的框架主要阐述了单事物分析，这篇阐述事物群分析。静态分析+动态分析，单事物+事物群分析基本就构成完整的思维框架。而具体的思维方法基本都会体现在以上四种类似的分析当中。

对于事物群分析更多的会使用在决策上面，即面对一组事物或产品，需要根据目标选择多个形成组合，最终在平衡多个目标属性后达到一种组合最优化的效果。在产品研发和战略管理里面，对于IPD集成开发有组合管理和组合分析，在公司战略规划里面有大量的战略分析和产品分析是基于事物群分析，我们平时经常看到的基金投资组合本身也是事物群分析和组合管理决策。

事物群-》分类-》抽象

面对一个事物群的时候，首先要考虑的是分类，即可以根据事物的哪些关键属性首先对事物进行初步的分类整理。拿投资理财的来说，你可能会面对诸多的产品和选择，如果从风险和收益考量你可以初步分类为银行理财产品，信托，债券，基金，P2P理财等几个大类。对于基金类可能又可以分为保守类的债券投资基金和激进的股票基金，而任何一个基金产品本身又是多个最终股票形成的股票池的产品组合。

分类是第一步，在进行分类后即可以根据事物本身的关键特征和属性，选择关键的两个维度属性进行矩阵分析，如投资理财，风险和收益及可以作为关键的矩阵两个维度。

在完成初步的分类后，要研究一个完整的事物群还需要进行进一步的抽象，对于抽象也可以理解为归纳，即找寻不同事物的共同特征和属性，从最终的产品和事物转化为抽象的思维表达。当你在研究封闭图形的时候，如上面图的例子，最底层可能是三角形和四边形，最终向上可以抽象为多边形；而对于椭圆和园向上可以进一步抽象为曲线封闭图形等；最终再抽象到根节点即是我们要研究的封闭图形。

抽象的目的是研究事物的共性特征，而从具体事物归纳和提炼出抽象的表达，当有了这种抽象的表达后才可能后期对研究的新事物进行演绎和拓展。即抽象的过程是归纳的过程，而解决问题和决策的过程是演绎的过程。

当我们研究公司的一组项目的时候，里面可能包括了研发类项目，销售类项目，公司流程优化项目，运维类项目等，那么这就是一种基本的分类，通过这种分类后即开始研究每类项目应该如何去管理，这类项目本身的关键特征属性究竟是什么？在研究完后我们会发现不论哪种类型的项目，对于计划，任务跟踪，里程碑，汇报机制等项目管理关键属性都是共通的，那么即还需要进一步抽象为公司级的基础项目管理方法论，定义最基本的标准规范体系，最终使公司所有的项目的项目管理能形成一个完整的视图。即各类项目既有共性，也有特殊，共性基础内容必须一致，而特殊内容可以根据项目特征进行定制。

同类事物群-》关键属性矩阵分析-》结构化决策

如果我们本身研究的已经是同类事物，则可以直接过渡到关键属性的矩阵分析，这个在公司战略和产品规划里面采用的相对多。比如公司准备研发新的产品，究竟应该选择哪个产品或哪几个产品形成一个组合进行研发，以满足公司的战略目标。

这种决策本身的难度即在于公司的战略目标本身是一个综合评估目标，任何公司的战略目标都需要考虑短期和远期，规模和利润，客户和内部，项目和产品等多个维度的平衡。如果前期本身的战略目标就没有思考清楚，本身就很难真正进行组合分析和决策。就类似我们做理财投资一样，首先要明确你的收益目标和能够承受的最大风险是如何的？其次才能给进行产品选择和组合。对于收益，风险和流动性构成了我们投资的核心目标体系，任何最终的组合选择往往都是对这三个子目标综合考量后的一种平衡。

在战略管理中，波士顿矩阵方法会从市场占有率和需求增长率两个维度来对产品进行分类和矩阵分析，真正找出公司产品体现里面的金牛产品和明星产品。安索夫矩阵则从产品和市场本身的新旧属性角度来考量一组产品体系，在分析过程中去考量既要进一步的巩固新市场，又要通过考量新产品和新市场来提升企业差异化竞争的能力。而对于GE九象限矩阵则从市场吸引力和企业本身的竞争优势两个维度进行分析，以评估哪些市场要保守进入，而哪些市场应该全力以赴。

不论是哪种矩阵分析方法都可以看到，对于矩阵里面放到的是我们待选择和决策的事物，而对于矩阵的维度属性则是影响到我们决策最关心的因素。这个维度可以是事物本身的关键属性，同时也可以是外部市场或环境因素。矩阵分析最关键的作用仍然是对同类事物根据关键维度和不同的视角进行分类，然后找到我们最关心的内容。

一个企业内部的IT项目规划建设和实施也常用到矩阵分析的方法，因为对于项目建设的优先级需要考虑诸多的因素，即对于项目本身的成本投入，业务收益，实施难度，建设周期等都可能影响到项目的选择。那实际综合决策的目标往往也很简单，即在有限的资源和预算投入下，希望选择实施的项目能够发挥出最大的业务收益，那么在这个目标下就需要如何去规划和演进。

你可以从成本，收益，难度，周期中任意选择两个关键维度来构造相应的矩阵，通过矩阵方式进行更加形象化的定性产品关键特性评估。最终作为产品选择的参考。

当进行了初步的矩阵分析后，我们还可以进行进一步的结构化决策分析，即对于同类的产品，我们选择出需要综合考虑的决策维度，同时评估每个维度对应的权重，然后对各个维度进行定性+定量结合的方式进行打分，最终得出产品群中的综合得分排序。例如上面的项目选择例子，当我们更加强调短期见效的时候，我们可以把项目实施周期这个维度的权重评估的更大些。

结构化决策很难做到完全定量，但是这种决策方法给我一个重要的思考架构和方法，即进一步科学全面的评估一个事物的整体能力，而不是单纯的陷入某一个关键决策属性而忽视了全局。我们可以看到当前在一些大型项目的招标评标方法中，基本采用结构化决策的方式进行，即需要对供应商的商务和技术能力，对于技术可能有包括了产品本身，售后团队，实施能力等多个维度进行综合评分排序。这些都是典型的结构化决策应用场景。

最后简单总结下一些重点：

单事物讲分解，分解后集成；事物群讲分类，分类后聚合。

单事物矩阵往往分析事物内部的集成和交互，而事物群矩阵则是强调对事物本身的决策分类。

事物群分析的重点是分类和抽象，其次才是优先级和排序。

事物群决策往往选择的是一个组合，而不是单个事物，决策的目标往往也是组合目标而不是单一目标。

正文到此结束