分析问题后，只有临门3354得出结论，否则，再好的分析过程，也是无效的。
此前，广建实验室邀请战略分析专家君毅的可乐分享大家需要的分析方法，拆解了分析问题的四个环节：——定义问题、收集信息、结合经验、得出结论。今天我们来总结一下“得出结论”的最后一步。
所有的分析都必须有结论。否则，对这件事的分析就会半途而废。
但现实是，很多人在收集信息后陷入困境，不知道如何从大量信息中找到线索，引导自己找到最终的解决方案。广建在做咨询客户的工作坊时经常会遇到这种情况。——商业模式画布/价值主张画布/SWOT模型全部填写完毕。下一步该怎么办？
这就到了分析的四个环节中的最后两个环节：结合经验得出结论。这两个环节密不可分。
我们先说得出结论的三种决策方法，再回到似乎让整个分析失去科学性的“组合经验”。
决策方法1：分类和投票
听起来简单，但实际上非常实用。当jadct面对大量信息时，分类可以帮助你浏览所有信息，理清信息的逻辑。然后，我们可以通过投票来区分信息的优先级。这种决策方法，即广建，将被用于几乎所有的车间。
00-1010这个方法有点啰嗦，就是先把所有的单个信息都列出来，对每个单个信息都得出一个结论，然后每两个结论拿出来，不断组合，直到只剩下一个结论。其实这个方法很简单。给你举个例子你就知道了。
现在是深冬。为了保暖，我想买一件羽绒服。希望有一定的设计感和品牌感，预算在500元以内。我的购买计划应该是什么？
在定义了上述问题之后，我们收集了以下信息。
线下商场的羽绒服价格都在1000元以上；所有品牌的羽绒服都比较贵；没有品牌的羽绒服比较便宜，但是质量不好；有设计感的羽绒服通常有品牌；短款羽绒服比长款羽绒服便宜；如果你赶上了网上的折扣，羽绒服的最大折扣是五折；一般元旦到春节期间，商场羽绒服的折扣高达20%。现在，我们为每一条信息得出一个结论。
线下商场羽绒服价格在1000元——以上，超出预算，无法接受；所有品牌的羽绒服都比较贵。——还是要买品牌；没有品牌的羽绒服比较便宜，但是质量不好。——还是想买品牌；有设计感的羽绒服通常有品牌——或者想买的品牌；短羽绒服比长羽绒服便宜。——可以接受短的；如果在网上追到折扣，羽绒服最高折扣是——或500元以上折扣后打五折，不能接受；一般元旦到春节期间，商场羽绒服的折扣高达20%，可能达到预算范围。那么让我们结合以上结论。
只有元旦和春节之间，我才能买得起线下商场的羽绒服；我可以买到品牌的短款羽绒服；即使在打折季，我也买不起网上的。继续两者的结合，我们可以得出最后的结论：
在预算500元的情况下，如果想追求设计感和品牌，需要在元旦和春节之间去线下店买一件有品牌的短款羽绒服。
决策方法2：从单一指标到联合指标
做决策时，我们通常可以先找到决定事情的关键因素，然后为关键因素评估一个权重。这些关键因素的加权和可以帮助我们做出判断。用一个公式来理解：
Z=aA bB cC dD ……
z是定义的问题；a、B、C是决定Z的关键因素；A、B、C分别是A、B、C的权重，也就是它们在确定z时的重要性，所谓结构分析就是指A、B、C.这些权重加起来是1；所谓新联合分析就是指A、B、C.可以是0到1之间的任何数字。
一般来说，如果你想做一个更平衡的考虑，用结构分析；如果你是一个非常敏感的人，并且特别在意其中一个因素，可以用新的联合分析法。
例如，你最近正在考虑换工作。你看重的因素是未来、收入和职场关系，以及如何选择合适的工作机会。
然后根据下面的演示，我们可以用结构分析和新联合分析分别给三个工作机会打分。
如果想选择一个因素均衡的工作机会，可以选择结构分析得分最高的。
如果你特别关注某个因素，比如上图中的“未来”，那么你可能会选择新的联合分析中得分最高的那一个，也就是未来最好的那个，即使收入只有60分，你也可以接受这份工作。
00-1010掌握了以上三种决策方法，而且基本上80%的案例，我们都能得到有效的分析结论。但我们也会发现，这些决策方式中有一些是非常“主观”的，比如投票的优先权是怎么来的？如何猜测元旦前的打折力度？新的联合分析的权重是多少？
这些看似主观的地方，其实都是“体验”。
经验，是分析当中绕不过去的一个环节。那么，这是不是意味着分析就不再科学了呢？并不是。事实上，经验背后很可能是一万条信息。
举个生活里的例子。在一期《蒙面唱将猜猜猜》中，一个女歌手唱完歌，说自己是演员。这时候嘉宾说了三句话：
第一句，「你唱歌有摇滚范儿」。这是一个基于现场表现的一个事实，是一般人都可以观察和搜集到的信息；
第二句，「据我所知，女演员里没有人唱歌有摇滚范儿的」。这就是一个经验。而这个经验，是对过往听过的女演员唱歌的所有信息进行扫描而得到的。
第三句，「你不是演员来跨界唱歌，你本来就是摇滚范儿的歌手，跨界演过戏」。这里要得到最后的结论，又要包含了一个经验，是要对摇滚范儿歌手演过戏的信息进行扫描而获得的。
所以，经验并不是凭空而来的，而是通过消化大量的信息积累起来的。
对于行业数据的经验，可以通过不断阅读行业材料获得；对于用户的经验，可以通过和用户面对面的访谈来获得；对于营销渠道的有效性的经验，可以通过不断地尝试来获得。
虽然在过去这三篇关于分析的总结文章里，我们分享了很多方法和技巧，但真正帮助我们踏入上图中这条闪光的智慧（wisdom）之路的，不是这些方法和技巧，而是不懈的搜集和学习信息这个行为本身。
作者：光涧实验室，微信公众号：lightstream0
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