最优决策方法探索：网格化思维思考问题，故事化思维解决问题

人很擅长“二元思维”。当我们祖先还奔驰在非洲草原上的时候，背后枯草的细细簌簌，会引起人的注意，丘脑在0.1-0.2秒内将信号传递至杏仁核，提出一个二选一的方案——战或是跑。对立的二元思维可以让我们在自然环境中快速地做出选择，但当人类不断进化，迈入现代社会之后，二元思维就会像它诞生的年代一般幼稚。

渐渐的，人们开始学着用“灰度思维”来看待世界，在黑夜和白天之间，是有着虽然短暂但阶段分明的过渡时刻。在黑和白两种可分辨的颜色里，可以无限细分出各种灰度，我们不必对每一件事都做出YES or NO的判断，思考的灰度意味着思维向着更高的“分辨率”在发展。

当这个分辨率在某一个方向上发展到极致的时候，聪明的人类找到了新的思维扩展办法，即考虑更多的维度，也就是二维、三维甚至可以不断向上延展的维度。在某一个维度上考虑一个可变化的要素，比如在两个维度上，如果变化的可能有两种的话，那就是四个象限的东西。比如我们经常用到的对事情的分类，如果按照重要程度和紧急程度，在每个维度上进行二元划分，就可以得到四类事情的状态，有助于我们对事情的判断。

不过，并不是维度越多、灰度的思维方式就越优异、越有用。设想一下，一个四维的思考，每个维度里就算有十个灰度，那么就会涉及到10的四次方项要素，如果是做一次研究还好，但如果要让人在十分钟内思考这一万项要素并给出结论的话，轻则会让人陷入选项焦虑，重则会烧干脑细胞从而引起选择崩溃。

综合人的思考能力以及最终的效率，加之图形化的便利性，二维的网格状思考既能兼顾思考的深度和广度，又不至于因为考虑项过度而影响思维效率，不失为人们“居家旅行”的必备方法。举个简单的例子，当我们考察商业领域的任何一个交易行为，目标是判断交易产品的特性的时候，就可以引入一个二维度、三灰度的九宫网格思考模型。

这两个维度非常简单，即消费者的付出和得到。每个维度都可以分为低中高三个档次，为了便于理解，我们可以说，消费者花了半分钱、一分钱、两分钱，得到了半分货、一分货、两分货。这样形成的九宫网格里，就能够看出产品的一些特性，比如经常所说的一分钱一分货，就居于这个体系的最中间；花半分钱得到半分货的是廉价品，花两分钱得到两分货的是高端品；花两分钱得到一分货的是奢侈品；花半分钱得到一分货的就是平价品等等。

人可以根据自己的需要，无限构建各种“网格”思维工具，但要注意的是，不同的维度之间尽量是要独立的，维度中的灰度不要过多，且要能够明确区分。同时同一张“网格”中的项目是可以比较的，但不要把两种不同“网格”得出的结论放在一起进行定量的对比，因为“网格”仅仅是思考世界的一个切片，并不能真切地显现世界的全貌。

在《网格决策-商业成功背后的关键模型》这本书中，有一套3*3的网格矩阵，对于思考企业在行业中发展的战略很有帮助。这个模型把市场分为客户、市场、组织（自身）三个组成部分，同时对应了三种特性，即希求性（desirability）、营利性（profitability）和长期性（longevity）。

从希求性来看，客户的希求就是所谓的“需求”。在这一点上，满足客户的需求实际上是帮助客户达成一个目标，以及在这个目标下对其个人价值和信念的表达。如果不能实现这些，那么就产生了壁垒；市场的希求就是竞争对手，不同的品类以及地区会诞生不同的竞争对手，同时在任何一个领域，都会有替代者和取代者；而组织的希求就是其创造的产品，通过主张来吸引用户体验，并喜欢上品牌。

在盈利性方面，客户带来收入，决定收入的是模式、价格和销量；市场对盈利也有影响，比如与客户的议价能力、与供应商的议价能力以及相应的法规制约；最后组织在盈利层面，更多的反映出成本，比如营销成本、固定成本、资本支出等等。

最后长期性特征，如果要维持客户群体的长期性，一方面要保留住，另一方面提升认知度，获取更多新客户；在市场层面，避免竞争对手的复制跟上，在法律、成本和生态的持久优势以及不断创新导致竞争者滞后方面可以多下功夫；最后自身组织要保持长久的活力，必须要时刻注意现金状况，提升可扩展性以及保证组织的活力，避免复杂度以及组织的僵化。

构建网格之后，最大的好处是，当我们思考一个网格中的问题的时候，要考虑到它跟周围网格之间的关系，以及通过其他网格中的信息来校准关于这个网格的思考。比如一家企业要思考下一代的产品，自然会考虑我们的品牌能够吸引什么样的用户，应该为它们提供一些什么主张的产品，让他们体验到什么样的产品和服务等等。但如果仅限于这个视角，一定不会做出好产品。

首先要向上思考用户需求，搞清楚从用户的角度看，他们想要解决什么问题。然后还要去市场去看看竞争状况，现在是否有人已经满足了，满足的程度如何。其次还要考虑这个产品带来的盈利性问题，比如客户群体有多大，能带来多少收入，自身的成本能力如何，与竞品相比的竞争胜算几何。最后还要看这个产品能给长期发展带来什么，这样遍历了9宫网格，才能说得上在一个视角之下进行了一个近乎完整的思考。

不过说到底，人还是一种叙事性动物，历史上大多数的经验和知识都是通过故事口传身授而保留下来。所以在分析的时候，二维灰度网格会在高效和完整性方面取得一个相对的平衡，但在分析过后，得出的结论，最好还是可以将二维结构进行压缩，重整为一句近似叙事化的语言，这样不仅有助于沟通、传播和理解，还方便在执行中使用。

比如一个定义一个产品，可以是一个产品需求、功能集合，但最终描述的时候，还是用这样一句话比较有用——对于“谁”，想要实现的“什么”，我们的产品或服务是“这样一类”，不像“谁”（竞品），而是提供了“什么”（实现用户目标）。如果说网格是一种平面思维的话，通过叙事化来重整的策略，会让人自动在脑海中填补出画面，并连接在一起，形成一段关于问题的影像，可以极大的丰富描述的内容以及联想到更多细节。

方法终归是方法，模型也没有完美的模型，我们生活在现象的世界中，用我们思维世界里的活动来解决现象世界的问题，同时不断地积累到经验的世界里，内化为自己的能力模型。不过真正的“好”模型，永远是解决下一个难题所积累的，因为它汇集了过去模型的优点，又打破了原有的桎梏，找到了新的方法，达到了新的境界。人生又何尝不是一个不断打破重建，再打破再重建的过程呢。