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10個商業(yè)研究的隱性知識
10個商業(yè)研究的隱性知識
2024-11-04 閱讀:819

來源:虎嗅網(wǎng)

本文來自微信公眾號:王智遠,作者:王智遠,題圖來自:AI生成

沒過多久,就有朋友找我交流關(guān)于研究方面的問題。

他們說:

怎么提出一個好的選題?怎么像你一樣源源不斷地有新選題?或者說,怎么把選題寫得很嚴(yán)謹(jǐn)一些。

我暈。選題,大家都知道,挑選一個問題來解答,但有時候,找到合適選題并不容易,因為背后有一些隱形知識所在。

什么隱性知識呢?那些不容易用語言文字明確表達出來的,這里面有個人經(jīng)驗、有直覺、洞察力和理解力的融合。

它們往往依賴特定的環(huán)境、情境,因為具備動態(tài)發(fā)展的過程,所以,不太容易被SOP化。

我提到這個,是因為過去幾年我發(fā)現(xiàn),雖然這些知識大家都聽說過,也能用AI搜索到,但真正用到自己身上,實際操作起來卻很難。

所以,后來每次和朋友交流,只要談到“選題、商業(yè)研究”方面的疑問,我就把它記錄下來;今天一看,記下內(nèi)容夠多了,可以完整地分享出來。

說什么呢?有必要先提一個詞,叫:職業(yè)化習(xí)慣。

什么意思呢?

一個職業(yè)性創(chuàng)作者、研究者,天天鉆研,時間長了,會養(yǎng)成一些習(xí)慣,這些習(xí)慣不光是動作上的,還包括思考問題的方式。

這些習(xí)慣都很規(guī)范,也很專業(yè),但有時候,習(xí)慣也會讓商業(yè)創(chuàng)作的人感到局限。

比如說:

他們因為時間和任務(wù)的壓力,往往不像業(yè)余愛好者那樣,能輕松找到靈感,這種壓力會阻礙角度的產(chǎn)生。

再比如:職業(yè)商業(yè)作者總想寫得又快、又好,他們一開始就定了很高的目標(biāo),這反而讓讓他們感到緊張,難以放松。結(jié)果一下子很難找到一個讓自己滿意的選題。

不過,靈感不是隨時都有的,但可以用方法去引導(dǎo)。怎么引導(dǎo)呢?別著急,我先帶你看四個詞:議題(issue)、話題(topic)、難題(problem)、疑問(question)

當(dāng)我們談?wù)搶懽鳌斑x題”時,其實在選擇一個具體的主題;這很關(guān)鍵,因為問題太多,上網(wǎng)一看,各種問題層出不窮。

比如:感冒、物價、失業(yè)、網(wǎng)紅、安全、衛(wèi)生等等。這些話題每天都在互聯(lián)網(wǎng)上涌現(xiàn),我們自己也有很多問題。

好吧,不說這些煩心事兒,回答眼前,很多商業(yè)研究者在選題時容易犯一個錯誤,即:把一個領(lǐng)域當(dāng)成問題,或者把一個現(xiàn)實問題原封不動地搬過來。

什么意思呢?

電商是一個領(lǐng)域;電商發(fā)展就是一個領(lǐng)域的問題。你想寫它,別說一篇文章,一個研究報告都很難說清楚。

快遞送貨慢,確實是一個具體問題;但如果只是簡單描述,沒有深入分析背后的原因和解決辦法,那么這個選題也無法帶來有價值的思考。

如果你想寫透,又發(fā)現(xiàn)寫不出來。問題出在哪呢?

其實,領(lǐng)域問題和現(xiàn)實問題雖然都叫“問題”,但它們的含義不同;有些“問題”指廣泛的議題(issue),有些是具體話題(topic),還有些是難題(problem)或疑問(question)

幾個詞在中文里不好區(qū)分,所涉及范圍、含義也不同。

如果一開始沒弄明白它們之間的區(qū)別,研究時,可能讓自己的選題變得模糊。回想一下,以前有沒有遇到過這樣的狀況?

我每天都讀很多內(nèi)容,數(shù)量多得數(shù)不清。我發(fā)現(xiàn),很多讀起來費勁的內(nèi)容,通常問題出在一開始,堆了一大堆背景信息、產(chǎn)品信息,但總是說不到重點。等到終于說到正題了,沒幾句就結(jié)束了。

內(nèi)容匆忙、膚淺,這不是寫作技巧的問題,是思維方式的問題。換句話說,我們要有清晰的思路和深入的分析,而不是簡單地堆砌文字。

學(xué)會怎么把一個大議題分解成具體的小問題,再把這些問題變成引人深思的疑問。這樣做,才能更有說服力。

問題來了,這幾個詞怎么區(qū)分?它們之間有什么不同?

先說說議題(issue)

一般而言,議題是寬泛話題,是一個問題叢(cluster of problems)

例如:電商市場發(fā)展問題,包括了競爭格局、商家困境、流量困境、用戶消費行為等;商家困境,又包括了廣告投放、供給供需問題、甚至還有招聘、職業(yè)發(fā)展、薪酬待遇等各方面等等。

議題更像是一個研究的大方向,通常關(guān)注一些大問題。

比如說:有人認(rèn)為具身智能是未來的趨勢,我們很快就會進入一個全新的技術(shù)時代,很多人的工作會因為技術(shù)革命而改變。

這類的研究題目不難找,寫起來也相對容易,因為它們涉及的范圍很廣,你只要從一個宏觀的角度去看待它們。但這樣做的缺點也很明顯,就是不夠深入,只是停留在表面。

如果你總是這樣寫,會發(fā)現(xiàn)自己像“老虎吃天”,不知道從哪兒下口。時間一長,根本沒法徹底理解一個領(lǐng)域。這就是議題的難點。

再說說話題(topic)

話題,比議題更具體、更明確;電商市場發(fā)展問題是一個議題;而“某脫口秀演員為京東代言翻車”就是一個具體的話題。

聊具體話題有個好處,可以集中精力,深入地探討問題,也能得出一些有用的見解;但是,見解背后藏著一些難題(problem)

難題是難以解決的問題,里面有一定變量。我們都知道汽車尾氣對身體不好,但怎么減少尾氣排放?雖然我們不應(yīng)該公開討論男女性別哪個更重要,但這個話題幾十年來一直在被討論。

這就是難題(problem)。難題之所以難,因為背后有一些動機、沖突或者共鳴。

還有一點,現(xiàn)實難題是實實在在的困境和麻煩,指一種需要解決和改善的情況,這些問題要行動和干預(yù)來緩解和解決,涉及很多層面。

比如說,你聊云計算的發(fā)展格局,或者中國的芯片發(fā)展,追根溯源后可能會回到中美貿(mào)易關(guān)系上。

所以,現(xiàn)實難題跟議題有重疊之處,不過它可大可小,你選擇這類選題,一般會面臨兩種抉擇。

1. 決定在哪個層面上討論;

2. 確定問題焦點放在哪。

所謂的“層次”,是看待問題的角度;是要從大局出發(fā),還是從某個企業(yè)的視角來看,或者是關(guān)注市場的行為?這些都不太容易確定。

畢竟,每個細分領(lǐng)域都沒有代表性,因為企業(yè)立場又分為很多不同的企業(yè),競爭格局也不一樣。

你不能只研究那些大的、宏觀的問題,因為它們太難把握了。但也不能只關(guān)注太小、太個人化的問題,因為如果它們沒有普遍性,就會顯得微不足道,沒人會關(guān)心。

因此,最好能選擇一個中間層面,既能限制范圍,又能吸引相當(dāng)數(shù)量的關(guān)注者。

比如:

我們說“過時的技術(shù)”和“傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型難題”。你可以講,隨著人工智能和自動化技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)制造業(yè)面臨著轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn),它們要更新自己的業(yè)務(wù)模式、重新設(shè)計工作流程。

你看,過時的技術(shù),屬于宏觀議題,而后面“傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型”就成了問題具體表現(xiàn)。有時候,一個宏觀議題,往往不一定要很震撼的開場。

就像電影一樣,一開始看起來很普通,隨著故事的推進,我們對新舊事物的看法會發(fā)生變化,過程中經(jīng)歷各種掙扎,慢慢意識到轉(zhuǎn)型的重要性。

通過這個過程,可以看到整個行業(yè)的變化,這就是選擇合適層次的目的,以小見大,以特定群體折射宏觀。

至于怎么用;問,代表三步法。我通常這樣提問:誰、什么、何時、哪里、怎樣、為什么。

這些問題可以分成兩類:第一類,誰、什么、何時、哪里,這是描述性問題;它們主要是回答一些事實,屬于封閉式問題。

第二類,為什么和怎樣,這些問題是分析性的。“為什么”探討的是原因和結(jié)果,“怎樣”探討的是事情的運作方式。

這些問題能幫我們把零散的信息連起來,就像把點連成線(connecting the dots),這樣就能在復(fù)雜的情況中找到規(guī)律。

認(rèn)真觀察不難發(fā)現(xiàn),封閉類問題,是填空題,一般有具體確定性答案,回答完就結(jié)束了;而開放性問題,沒有明確答案,由若干個可能組成,因為會引發(fā)更多討論或爭議(controversial)

如果不太理解,舉個例子:

比如:你在寫一篇飲料行業(yè)的市場分析,封閉式問題可能是這樣:中年消費者為什么不愛喝飲料?他們會在什么情境下選擇買飲料?他們覺得產(chǎn)品價格在什么區(qū)間更合理?

這些問題,能幫你收集具體的事實、數(shù)據(jù),因為答案足夠明確。

而反之,分析性問題可能是:為什么中年消費者不愛喝氣泡水?他們對氣泡水的看法是什么樣?怎么讓氣泡水更符合中年人的消費需求?

這些問題更深入,更能找到背后的原因和過程,因為,你可能要查看市場趨勢、消費者偏好、競爭對手的動態(tài)等等。

所以,封閉式問題幫助你收集事實,而分析性問題能引發(fā)思考;我的建議是:最好多寫分析性問題,畢竟,寫作不是請客吃飯,直面問題,哪怕引起一些爭論,也會給人帶來不同視角。

說到這兒,你可能會想:怎么把大議題和實際的難題變成疑問題呢?

拿這個來說:

前幾天,看到OpenAI推出AI搜索功能;而且,在谷歌瀏覽器里也能直接用這個功能;我在想,AI搜索新競爭,會對市場產(chǎn)生什么影響?

來講講,我怎么用一個簡單的三步法來梳理研究思路:

第一步,我要研究(這里填上一個寬泛的議題)

第二步,具體來說,我想聚焦在這幾個問題上:(1)為什么有的……,有的……卻……?(這里可以比較現(xiàn)實中的不同情況和奇怪現(xiàn)象)(2)是什么因素影響了這個結(jié)果?(3)這些因素和結(jié)果之間是怎么相互作用的?

第三步,回答這些問題,可以幫助……解決以下現(xiàn)實難題或者理論問題……(這里可以說明你的研究能帶來什么幫助或者洞見)

這三步像一個漏斗一樣,從議題慢慢過渡到難題,最后變成疑問,但同時,又把宏觀議題、現(xiàn)實難題結(jié)合了起來,最終答案能有助于解決現(xiàn)實難題、或推進理論發(fā)展。

還拿AI搜索舉例,套用公式就是:

寬泛議題:AI搜索技術(shù)是怎么改變搜索引擎市場的?

具體問題:人們?yōu)槭裁催x擇AI搜索?傳統(tǒng)搜索還有什么優(yōu)勢?AI搜索是怎么改變我們搜索東西的方式的?

現(xiàn)實難題:搜索引擎公司怎么適應(yīng)AI搜索技術(shù),保持競爭力?

你看,通過這種方式,我們的研究變得更具體,也能幫助公司了解用戶喜好的變化,解決怎么適應(yīng)AI搜索技術(shù)的問題。

當(dāng)你不知道怎么開始的時候,可以試試這個方法。商業(yè)研究像畫地圖,一開始得搞清楚要去哪里,然后一步步找到路。這樣一來,就能把所有的事實都擺出來,好好分析一番。

這就是議題、到現(xiàn)實難題、再到疑問提出的整個過程。

實在想簡單一點,還有一個辦法,即在研究之前,可以先問自己三個問題:

1. 我要研究的是什么?2. 具體來說,我想關(guān)注哪幾個問題?3. 回答這些問題,能幫助解決哪些實際問題?又能帶來什么新的想法?

當(dāng)然,第二步里你提出越多,研究就越深入。如果能提出100個問題,那真可以寫成一份厚厚的研究報告了;所以,這三個步驟,就像把一個大議題慢慢縮小,獲得更大范圍內(nèi)的關(guān)注(casting a wider net)

如果在當(dāng)中再適當(dāng)加入一些調(diào)研數(shù)據(jù)的分析、各種表格的對比再給出答案,那真的很厲害,可以說達到了專業(yè)水平。

好了,分清議題、難題、疑問三者區(qū)別,不要聚焦到宏觀問題上,問題分為陳述性問題、分析性問題;確定問題焦點應(yīng)該放在哪;然后,用三步法梳理自己思路等,近10個細節(jié)知識,希望對你有用。

總結(jié)

寫作和研究不同。

不過,無論寫作還是研究,都得從提問開始,提問是一門手藝,得不斷練習(xí)和聽取別人的意見才能做得好;希望你能成為一個“問題青年”。

本文來自微信公眾號:王智遠,作者:王智遠

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