ਲਾਭ:
- ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ, ਹੱਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ MECE ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟ੍ਰੀ (ਇਸ਼ੂ ਟ੍ਰੀ) ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
- ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਆਮ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਬਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ (ਵਿਰੋਧੀ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੱਲ ਮੰਨਣਾ, ਗਲਤ ਸਵਾਲ)।
ਸਲਾਹਕਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਗਲਤ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਸਾਡੀ ਵਿਕਰੀ ਘਟ ਰਹੀ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਪਰ ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਹਿੱਸਾ ਸਾਡੇ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਹੈ?" ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸਲਾਹਕਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਕੇ ਨਹੀਂ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਸੋਚਣ ਵਾਲਾ ਸਾਥੀ ਹੈ: ਇਹ ਮਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਰਜਨਾਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨ, ਉਪ-ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਵਾਲ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਹੈ, ਨਿਰਣਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਣਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੋ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਾਂਗੇ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹਨ: ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟ੍ਰੀ (ਇਸ਼ੂ ਟ੍ਰੀ, ਇੱਕ ਟ੍ਰੀ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਜੋ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਉਪ-ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ MECE ਸਿਧਾਂਤ (ਪਰਸਪਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਵੇਕਲਾ, ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ — ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਓਵਰਲੈਪ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ) ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਤੱਕ
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਕੌਣ (ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ), ਕੀ (ਫੈਸਲਾ), ਮਾਪਦੰਡ (ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਸ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ), ਸੀਮਾ (ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਮਿਆਦ)। "ਵਿਕਰੀ ਘਟ ਰਹੀ ਹੈ" ਇੱਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਹੈ; "3 ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੀਵਰ ਕਿਹੜੇ ਹਨ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਬਜਟ ਦੇ ਨਾਲ ਅਗਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ B2B ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਟਰਨਓਵਰ ਨੂੰ 10% ਤੱਕ ਵਧਾ ਦੇਣਗੇ?" ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੱਚੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਲਾਹਕਾਰ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆ ਸਟ੍ਰਕਚਰਿੰਗ ਕੋਚ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਕੱਚੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ: 1) ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ-ਵਾਕ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ (ਫੈਸਲਾ ਨਿਰਮਾਤਾ, ਫੈਸਲਾ, ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਦਾਇਰੇ, ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। 2) 3 ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਇਹ ਕਥਨ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। 3) "ਗਲਤ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ" ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ 2 ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਮੱਸਿਆ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਕੱਚੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ: "[ਗਾਹਕ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ...]"
ਸੁਝਾਅ: ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਪੜ੍ਹੋ। "ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਫਲਤਾ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ B2B ਟਰਨਓਵਰ ਵਿੱਚ 10% ਵਾਧਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ?" ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ "ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ" ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਦਿਓ। ਰੁੱਖ ਦੀ ਜੜ੍ਹ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਹੈ; ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬ ਧੁਰੇ ਹਨ; ਪੱਤੇ ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "B2B ਟਰਨਓਵਰ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਵਧ ਰਿਹਾ?" ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: (1) ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, (2) ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਹਕ ਮਾਲੀਆ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸ਼ਾਖਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਉਪ-ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਰੁੱਖ MECE ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: MECE ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟ੍ਰੀ ਮਾਹਰ। ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ: "[ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ]"ਟਾਸਕ: ਇਸ ਸਵਾਲ ਨੂੰ 2 ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਚ ਨਾ ਕਰੋ। ਨਿਯਮ:- ਪਹਿਲੇ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ MECE ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ (ਕੋਈ ਓਵਰਲੈਪ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ)।- ਹਰੇਕ ਪੱਤਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਟੈਸਟੇਬਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਾਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਫਾਰਮ "... ਕਿਉਂਕਿ ...")।- ਹਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪੋਥ ਦੇ ਅੱਗੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, F ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਇੰਡੈਂਟਡ ਬੁਲੇਟ ਸੂਚੀ। ਪੜਤਾਲ: "MECE ਆਡਿਟ" ਸਿਰਲੇਖ ਹੇਠ ਓਵਰਲੈਪ/ਗੈਪ ਦੇ ਜੋਖਮ 'ਤੇ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ 3 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ 15 ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਇੱਥੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ MECE ਹਨ, ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹ: ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ
ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਦੋ ਧੁਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜੇ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ (ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਤੇਜ਼/ਸਸਤਾ ਹੈ)। ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ + ਉੱਚ ਸੁਵਿਧਾ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ "ਤੁਰੰਤ ਜਿੱਤ ਸਵੀਪ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਰਿਕਲਪਨਾ
ਪ੍ਰਭਾਵ (1-5)
ਜਾਂਚ ਦੀ ਸੌਖ (1-5)
ਤਰਜੀਹ
ਕੀਮਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹੈ
5
4
ਅੱਗੇ
B2B ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ਟੀਮ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ
4
3
ਫਿਰ
ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅੰਤਰ ਹੈ
4
2
ਖੋਜ
ਬ੍ਰਾਂਡ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਘੱਟ ਹੈ
3
2
ਹੋਲਡ
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਭਰ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਪਰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸੁਵਿਧਾ ਸਕੋਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਸੌਖ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤਰਜੀਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ-ਆਰਾਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਹਰੇਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਲਈ: ਪ੍ਰਭਾਵ (1-5), ਜਾਂਚ ਦੀ ਸੌਖ (1-5), ਸਿੰਗਲ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਲੋੜ, ਸਿਫਾਰਸ਼ (ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ/ਜਾਂਚ/ਹੋਲਡ)। ਨਿਯਮ: ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਸਕੋਰ ਦਿਓ, ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਲਿਖੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ "ਪ੍ਰਭਾਵ × ਆਸਾਨੀ" ਗੁਣਕ ਦੇ ਨਾਲ 2 ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ। ਕਲਪਨਾ: [ਸੂਚੀ]
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਗਲਤ ਸਵਾਲ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਰਿਟੇਲ ਚੇਨ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ, "ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਉੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਟਰਨਓਵਰ ਦਰ ਹੈ, ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਉਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਸਲਾਹਕਾਰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਫਰੇਮ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਤਿੰਨ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਤਨਖਾਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਟਰਨਓਵਰ ਸਾਰੇ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਹੱਲ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਟਰਨਓਵਰ ਰੇਟ ਦਾ 70% 3 ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕੋ ਦੋ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਹੈ। 14 ਮਿਲੀਅਨ TL ਦੀ ਤਨਖਾਹ ਵਾਧਾ ਗਲਤ ਹੱਲ ਹੋਵੇਗਾ।
ਕੇਸ 2 — ਗੈਰ-MECE ਰੁੱਖ। ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਕਿਉਂ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਉਹ ਰੁੱਖ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਆਮਦਨ ਘੱਟ ਹੈ", "ਲਾਗਤ ਵੱਧ ਹੈ", "ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਧਿਆ ਹੈ". ਪਹਿਲੀਆਂ ਦੋ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ MECE (ਮੁਨਾਫ਼ਾ = ਮਾਲੀਆ - ਲਾਗਤ) ਹਨ, ਪਰ "ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਧਿਆ" ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਲੀਆ/ਲਾਗਤ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ; ਸ਼ਾਖਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਮਿਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਸਲਾਹਕਾਰ ਦਰਖਤ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪਹਿਲਾ ਪੱਧਰ ਸਿਰਫ ਆਮਦਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਹੈ; ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਰਨ ਆਮਦਨ ਦੀ ਉਪ-ਸ਼ਾਖਾ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ B2B ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ, 12 ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵ-ਸਹੂਲਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ "ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲੰਬੀ ਹੈ" ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ-ਉੱਚ ਸੁਵਿਧਾ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ: 30 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਦਰ 3 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹੈ। ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਦਖਲ (ਗਾਈਡ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ) ਰੱਦ ਕਰਨ ਨੂੰ 22% ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਕਿਉਂ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਬੇਤਰਤੀਬੇ, ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸੋਚ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: MECE ਸਮੱਸਿਆ ਸੰਰਚਨਾ ਮਾਹਰ। ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ: "ਕੰਪਨੀ ਹੁਣੇ ਹੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣਤਰ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਰੁੱਖ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਵੀ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ:
- ਕੀ ਮੂਲ ਸਵਾਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ? - ਕੀ ਪਹਿਲੇ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ? (ਆਪਸੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼?)- ਕੀ ਕੁਝ ਬਚਿਆ ਹੈ? (ਕੀ ਇਹ ਇਕੱਠੇ ਪੂਰਾ ਹੈ?) - ਕੀ ਹਰੇਕ ਪੱਤਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਰਾਏ ਹੈ? - ਕੀ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੱਲ ਮੰਨ ਲਿਆ ਹੈ? (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਤਨਖਾਹ ਹੱਲ ਹੈ")
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। "ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਕੀਮਤ ਘੱਟ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਹੱਲ ਦੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਲੀਵਰਾਂ ਨੂੰ ਅਦਿੱਖ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ "ਕਿਉਂ" ਪੁੱਛੋ।
- ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ. ਜੇ "ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਾਹਕ" ਅਤੇ "ਵੱਡੇ ਗਾਹਕ" ਵੱਖਰੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕੋ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦੋ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਗਿਣਿਆ ਜਾਵੇਗਾ; MECE ਟੁੱਟ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਮਿਕਸਿੰਗ ਪੱਧਰ. ਕਾਰਨ (ਮੁਕਾਬਲਾ) ਨੂੰ ਉਸੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਾਉਣਾ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਮਾਲੀਆ ਘਟਣਾ) ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਤਰਕਹੀਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਅਸਪਸ਼ਟ ਪੱਤੇ. "ਮਾੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ" ਇੱਕ ਨਿਰਣਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ। "ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਾਂ ਔਸਤਨ 40 ਦਿਨ ਹੈ, ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ 12 ਦਿਨ" ਇੱਕ ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ. AI ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; MECE ਆਡਿਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਏਆਈ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਯਕੀਨਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। MECE ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦਸਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੁੱਖ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਪੈੱਨ ਅਤੇ ਕਾਗਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਖਿੱਚਣਾ ਅਕਸਰ ਓਵਰਲੈਪ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਲ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ, ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਰੁੱਖ MECE ਹੈ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਪਰਖਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਕਲਪਿਤ ਗਾਹਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ (ਇੱਕ ਵਾਕ) ਚੁਣੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮੱਸਿਆ-ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ। ਫਿਰ MECE ਹਾਈਪੋਥੀਸਿਸ ਟ੍ਰੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਰੁੱਖ ਬਣਾਓ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਿਵਾਦ ਜਾਂ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁੱਖ ਦਾ ਹੱਥੀਂ ਮੁਆਇਨਾ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਭਾਵ-ਈਜ਼ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਭਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਚੁਣੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਕੱਚੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨੂੰ ਕੌਣ/ਕੀ/ਮਾਪਦੰਡ/ਸਕੋਪ/ਅਵਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ MECE ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਰੁੱਖ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪੱਤਾ ਇੱਕ ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮੈਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਨੂੰ ਦਫਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਭਾਵ-ਆਰਾਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਠੀਕ ਕੀਤਾ।