好的分析架构是在问题与数据之间建立桥梁,泰勒分析法就是基于这个目的设计。
泰勒分析法灵感来自于泰勒公式,如下:
我们可以根据这个公式对任何函数进行分析:如下
泰勒公式的基本特征是:将目标函数拆分成相对独立,完全穷尽的坐标系,而后近似的对函数求值。例如如果我们查看函数ln(1+x)中,当在x=0时,我们只需要观察后面的函数即可,其次当x=1时,我们也可以计算近似值这也是我们目前使用的计算机系统里面的运算基本规律。这个公式很好的在数值与坐标函数x之间建立了桥梁。我们基于这种思维模型,建立了泰勒分析法。我们希望通过这种一致性模型为大部分问题建立一个普适性的分析架构。这个架构将在目标函数与具体数据之间建立连接。
泰勒分析法基本描述:f(问题目标)=f(因素1)+f(因素2)+....
其基本原则是:
第一:具体问题具体分析
任何问题都有其特殊的目标和决定因素,尽管泰勒分析法具有普适性,不过也仅仅是形式而已。其中的问题目标和因素还需要具体分析。
第二:相互独立 完全穷尽的问题切割
将大的问题切割成小的问题 小到可以定量的收集数据分析。切割问题不是越细越好,问题越细,需要建立复杂的模型去演化最终结果。切割太浅,又不足已收集数据进行验证。
第三:因素参数分析。权重最大的参数重点分析。
任何问题都有其中关键的因素做左右。例如:公司营业收入主体来自于某个关键领域的贡献等我们应该把经历放在参数权重最大的因素上。例如:沃尔沃汽车的函数关键是基于安全性的营业收入。
第四:元素定量分析
当我们想针对某个元素采取定量分析时,很容易做的就是在剔除这个元素与没有剔除元素之前目标函数的改变。例如:苹果公司选择选择降价促销以提高营业收入。现在就存在一个价格与营业收入的函数关系:我们可以通过历史数据的对比中得到答案。
第五:元素之间动态演变模型
尽管我们已经将问题相互切割,但是问题之间也总是存在千丝万缕的联系。例如:战略3C模型。竞争对手的市场策略难免会影响市场行业竞争格局乃至用户习惯最终影响本公司的市场行为,所以我们制定战略需要延续这种动态演化的基本假设。我们不能讲市场行为固定化,而是根据行业以及竞争对手的措施相应的变更手段。以手机为例,华为倾向于创新,而小米倾向于性价比的智能IOE;OV倾向于线下渠道;三星倾向于上游产业链‘;苹果倾向于闭环的商业系统。这是个静态的定位面。不过随着竞争加剧,任何公司都力求让公司的营业函数获得最大。所以小米也追求线下渠道以及创新,华为也倾向于打造自己的闭环系统等。由于竞争动态变化,为了守住局势并掌握主动,OV积极寻求创新并全球扩张,而华为在巩固创新的同时开始涉及上游市场侵蚀三星等。最终每家公司都必须相应的动态改变职能要素的资源配置,以期在竞争中处于优势地位。
第六:长尾效应元素
并不是次要因素不起作用。在一个长周期里,主导趋势变化的因素一直都在变化。如果我们能够通过某种机制例如网络,让边界成本可以忽略,这些次要因素会形成明显的长尾,并影响着营业收入。亚马逊利用网络将并不占据主流的书籍以低成本的价格销售获得匪浅。
在未来篇章,我们将用泰勒分析法为罗永浩的手机出谋划策;为沃尔沃汽车建言献策;为产品设计提供思考并对比华为“IPD流程”。
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