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把大象放冰箱,你要几个步骤?

更新:2023-04-14 13:13:21编辑:9rj归类:游戏攻略人气:193

面试的时候,经常会出现一些看似搞笑的逻辑题,比如经典的“把大象放进冰箱需要多少步?” 这是一道考查沟通技巧的严肃题。 如果你回答不好,你就会被通过。

为什么这是一个严肃的问题? 因为这是一个典型的职场沟通场景:看似需求明确,实际上方向不明。

看起来很清楚,因为这个要求有一个主谓宾:

看似都有,其实需求很模糊。 大象不是普通的物品,为什么要放在冰箱里呢? 为什么要放在冰箱里? 我一点都不知道。 这个时候,我们需要梳理需求; 最好的整理方法是完成完形填空并在名称中添加形容词。

当然,在面试现场,直接反问是不可取的。 如果你直接问,很可能招来面试官的批评:“这就是我问你的!” 或者:“想得太仔细了!”

因此,最好将以上三个因素画成一张思维导图; 在每一项下面给出一些例子,类似下图的效果:

这样泰国符管有效果吗,既能显得合乎逻辑,又能说明你思虑周全,一石二鸟; 在面试现场,可以从一张白纸和一支笔入手,效果会比嘴上说好10倍。

事实上,职场中的大部分问题都需要深入沟通,不要说是“创建用户画像”、“建立预测模型”这样复杂的任务,即使是“打印这张ppt”这样简单的任务也是如此。

至少你要确认“单面双面,每页多少页,打印多少份”; 但是,沟通的方式不一定是直接询问。 对于打印这样简单的工作,按照惯例口头汇报:“按参会组长,每人一份,每页两张,双面。” 够了。

对于建立模型、开展项目等复杂工作,要一目了然地梳理情况,列出具体要求,编写工作计划,不能马虎。

因为很有可能我们整理到最后,发现原来的目标跟“大象放冰箱”一点关系也没有; 所谓“大象放冰箱”只是思维过程中的一个随意的想法,并不是目的本身。

例如:

需求V1版本:想把大象放进冰箱,从泰国运到杭州。 我怕这里太热,大象也太热了。

情况一:出发点与事实不符。 杭州当地气温低于泰国。

需求V2版本:想把大象放进冰箱,从泰国运到杭州。 我担心在闷热的油轮中会太热,而大象会太热。

方案二:起点确定,但可使用专用车辆上路,无需安装冰箱。

需求V3版:接触过专车,太贵了,加装冰箱便宜吗?

选项3:然后告诉我们您可以支付多少,我们将根据成本考虑方案。

需求V4版本:我能交的运输费是XXXX元,看我怎么把大象顺利运到乡下。

选项4:常用的交通方式有3种,即……二选一。

把大象放冰箱,你要几个步骤?

从V1版本到V4版本经过仔细审查,需求发生了根本性的变化; 这根本不是“把大象放进冰箱”的问题,而是如何低成本运输大象的问题; 抓住了真正的需求,只停留在口头上的要求,很容易做出背道而驰的事情。 有兴趣的可以看看侯宝林大师的经典相声《买猴子》,就是这样。

很多同学会问:在实际工作中面试不会遇到这么奇葩的问题吧? 其实现实工作中类似的场景还有很多! 必须! 非常!

以数据分析工作为例,我们经常看到领导安排:

是不是和“把大象放进冰箱”是同一句话。

新人和经验不到2年的同学经常会踩到这个坑。 告诉我去做,我就会去做! 但是怎么办? 所以有各种流派:

有时候你好心提醒他:“这种需求根本做不出来,你能不能先了解一下情况。”

这些新人也斩钉截铁地说:领导的需求很明确! 把大象放在冰箱里! 没有通用的方法,不管是玩具大象还是8吨重的非洲象,不管是冷冻饮料的小冰箱还是大容器,大象能不能放进冰箱? 解决不了这个问题? 不能使用算法模型吗?

如果换成这个句型,你会觉得很好笑,会觉得这种做法很幼稚。

但:

这是无数新人都在纠结的问题,没有本质的区别。

有2-5年经验的老手就不一样了。 这时,那些进步很快的人已经学会了交流。 至少会问一个问题:“我们是在谈论一头活的大象吗?” 沟通能力较好的会主动给领导做选项,类似上面思维导图的效果。

当然,也有人进展缓慢,甚至停滞不前。 于是就有了以下流派:

很多同学喜欢听:底层思维,核心逻辑。

其实,这种审时度势,提前明确需求,具体问题具体分析,才是真正有用的底层思维; 而且它没有那些高深的词汇和新奇的概念,只要多练习就可以掌握。

而在现实中,或者:

很多同学在交流的时候会闭门造车,造成心理阴影,进而导致上面抱怨的各种交流问题。

事实上,越是困难的环境,越是需要想办法克服,而不是回避沟通,简单地把责任推给“傻领导”、“傻企业”; 即使我们要离开“愚蠢的公司”,我们也要靠让下一家公司更好的企业认可我们的能力,而不是让他们他妈的听到我们的声音。

所以即使是为了自己的未来,也要努力锻炼自己的交际能力。

别人冷漠、轻率、不负责任是他们的事,只要我们能解决我们的问题。 分享给大家。

#专栏作家#

接地气的陈老师,微信公众号:接地气派,人人都是产品经理专栏作家。 资深顾问,在互联网、金融、快消、零售、耐用品、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。

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