接著 再 問 ： 「 有 沒有 什麼 解決 方案 ？ 」 如果 兩 個 問題 都 答 不 上來 ， 那 就 沒 戲唱 ， 可以 走出 老闆 的 辦公室 了 。 我們 必須 把 問題 釐清 ， 並 提出 解決 方案 。 接下來 要 討論 你 的 方案 在 技術 層面 是否 可行 ， 若 不行 ， 那 就 罷了 。 財務 上 是否 合理 ？ 不行 的話 ， 立刻 否決 。 如果 都 沒 問題 ， 就 開始 慎重 考慮 。 這些 主管 是 軟體 業界 的 老兵 ， 自然 有 足夠 的 判斷力 。 他們 會 斟酌 ： 「 這樣 能 真的 解決 問題 嗎 ？ 」 如果 估計 至少 有 四分之三 的 成功率 ， 老闆 通常 就 會 答應 ， 否則 的話 ， 就 暫且 作罷 。 現在 我們 知道 ， 進到 大 會議室 的 時候 會 碰到 什麼 場面 。 首先 ， 我們 要 把 問題 釐清 ， 並 提出 一 套 解決 方案 。 我們 還是 用 流程圖 來 呈現 這 個 問題 ， 不過 ， 這 一 次 事情 會 複雜 得多 ， 而且 我們 一 出師 就 是 壞 消息 ： 業績 沒有 起色 。 業績 沒有 起色 的 原因 可能 有 三 點 。 一 ， 客戶 本身 遇到 瓶頸 ， 沒有 成長 （ 並非 如此 ， 據說 過去 兩 年 平均 年 成長 兩成 ） 。 二 ， 他們 不 需要 我們 的 軟體 （ 也 不可能 ， 本 公司 的 產品 仍 屬 業界 頂尖 ， 且 同業 仍 有 成長 ） 。 歸納 起來 ， 最 可能 的 原因 是 客戶 認為 我們 的 產品 缺乏 創新 。 至於 為何 會 如此 ？ 可能 有 兩 個 因素 ： 一 ， 我們 的 軟體 的確 沒有 特色 ； 二 ， 我們 找錯 了 客戶 。 說不定 這 兩 個 都 是 原因 。 為 了 確認 這 個 問題 ， 我們 必須 做 同 一 件 事 ── 瞭解 這 個 客戶 本身 ， 以及 客戶 需要 什麼 。 回到 之前 畫好 的 客戶 素描 ， 我們 知道 哪些 客戶 有 影響力 （ 技術人員 ， 尤其 是 傑森 ， 再 來 是 主管 ， 最後 才 是 會計 ） ， 知道 對方 重視 哪些 功能 ： 彈性 、 安全性 、 穩定性 。 於是 ， 我們 得到 一 個 解決 方案 ： 如果 能 加強 其中 一 項 功能 ， 特別 是 彈性 ， 迎合 傑森 的 需求 ， 理當 會 讓 業績 有所 提昇 。 我們 釐清 了 問題 ， 也 提出 了 可能 的 解決 方案 。 問題 是 ： 這 個 解決 方案 要 花 九百萬 ， 我們 得 說服 老闆 ， 這 項 投資 是 划算 的 。 CHAPTER 14 何必 這麼 費事 ？─ 解決 「 為何 」 問題 的 圖 WHEN CAN WE FIX THING?Pictures That Solve a Where Problem 為什麼 要 花 這 個 錢 ？ 我們 很 有 把握 ， 要 提振 業績 最 好 的 方式 就是 投資 九百萬 購置 新 的 軟體 平台 。 唯有 把 軟體 徹底 翻新 ， 才 能 吸引 最 大 的 客戶 大 筆 採購 。 不過 ， 問題 還是 存在 ： 如果 針對 現成 的 軟體 作 些 改進 ， 就 能 省 很多 錢 。 現在 有 很多 企業 主管 都 把 眼睛 放 在 如何 把 花費 降到 最 低 ， 他們 很 可能 會 做出 花 小錢 、 局部 改善 的 決定 。 要 評估 各 種 投資 決策 產生 的 效益 ， 我們 必須 看 清楚 業界 的 情況 ： 有 哪些 競爭 對手 ？ 他們 的 成長 計畫 是 什麼 ？ 客戶 和 銷售 趨勢 如何 改變 ？ 軟體 平台 的 改變 對 業績 有 何 影響 ？ 只有 把 這些 資訊 整合 在一起 ， 我們 才 會 看到 我們 所 需要 的 圖像 。 但是 要 怎樣 看到 這麼多 資料 呢 ？ 難道 一 張 圖 就 夠 了 ？ 顧名思義 ， 多重 變數圖 包含 的 變數 ， 至少 有 三 個 以上 。 我們 現在 要 處理 的 變數 大概 五 、 六 個 ， 所以 我們 就 來 看看 要 怎樣 把 這些 變數 塞到 一 個 圖 裡面 ？ 我們 要 強調 精細 、 偏重 數量 、 想法 、 比較 、 現狀 和 趨勢 ， 勾畫出 這 個 產業 的 形貌 。 若 能 達到 做到 這 點 ， 就 能 說明 何以 需要 進行 這 筆 投資 。 重點 提示 ： 多重 變數 圖 看 了 何 人 、 什麼 、 多少 、 何處 、 何時 、 如何 之後 ， 我們 就 看出 原因 。 弄清 了 事件 的 因果 關係 ， 我們 就 瞭解 為何 會 如此 。 為了 讓 別人 也 看到 原因 ， 並 著手 推演 情勢 會 如何 演變 ， 就 得 透過 多重 變數圖 。 第五 章 提 過 ， 我們 會 從 看到 的 景象 中 企圖 歸納出 原因 。 畫 多重 變數 圖 的 過程 也 是 如此 ， 只是 把 結果 畫 在 紙 上 。 我們 先 從 誰 ／ 什麼 著手 ， 透過 多少 來 運作 ， 再 轉換到 何處 ， 最後 再 加入 何時 。 因為 前面 已經 畫 過 很多 類似 的 圖 ， 所以 ， 畫 這 個 圖 基本 上 是 一 種 回顧 而已 ， 不過 有 兩 個 差別 ： 一 ， 要 把 這些 圖 放 在一起 ； 二 ， 這 次 不 先 描繪 客戶 的 誰 ／ 什麼 ， 而是 描繪 競爭 對手 。 多重 變數圖 的 要訣 ： 1 .
 
多重 變數圖 並 不 難 ， 但 需要 耐心 ， 勤於 練習 ， 尤其 要 掌握 重點 。 在 這 六 種 圖形 當中 ， 多重 變數圖 的 功效 最 大 （ 後面 會 解釋 原因 ） 。 就 我 記憶 所及 ， 沒有 一 本 商業 書教 你 怎麼 畫 。 我 的 建議 如 下 ： 先 找 兩 個 質 的 變數 當成 兩 軸 的 座標 （ 請 記住 ， 如果 不 對 的話 ， 隨時 可以 修改 ） 。 挑 一 個 量 的 變數 ， 在 中間 畫 個 圈圈 ， 時間點 任選 。 再 選 另 一 個 時間點 ， 用 同樣 的 量 的 變數 另 畫 一 個 圈圈 。 好 啦 ！ 一 個 多重 變數圖 的 輪廓 就 是 這樣 。 2 .
 
適可而止 。 多重 變數圖 真正 的 作用 ， 在於 呈現 一 個 整體 業界 或 商業 難題 的 生態 。 我們 的 目的 ， 是 希望 藉由 一些 特定 的 面向 （ 或 問題 ） ， 在 排除 其他 外界 因素 干擾 的 情形 下 ， 掌握 這些 重大 因素 的 互動 關係 。 如果 變數 很少 ， 條型圖 就 綽綽有餘 — — 條型圖 能 發揮 作用 ， 但 不能 透視 問題 的 本質 。 如果 變數 太多 ， 又 會 陷入 蕪蔓 龐雜 的 窘境 ， 到頭來 一籌莫展 。 多少 變數 才 算 適宜 ？ 必須 畫 了 圖 才 慢慢 揭曉 。 3 .
 
什麼 變數 都 可以 放進去 ， 但 彼此 之間 不見得 有 關聯 。 多重 變數圖 涵蓋 各式各樣 的 資料 ， 以至於 往往 會 把 一些 根本 無關 的 變數 扯 在一起 ， 這 是 最 大 的 陷阱 ： 「 相關 」 和 「 因果 」 並非 同 一 回 事 。 「 相關 」 指 的 是 不同 的 變數 有 類似 的