身为 IDEO 商务设计师（Business Designer）日常的工作是什么？米乐M6 米乐
谢谢白姐姐师傅的教导，身为小徒弟的我，之前也写了一篇有关这个主题的文章，应该也能对这个问题做补充：
在咨询行业，投行等牛人聚集的机构，有一群分析师替客户诊断大量资讯，提供建议，做出结论。 在设计公司里，这群分析师却换了个名字，叫做「商业设计师」，到底商业设计师在做些什么呢？
图：好的产品要同时满足，需求性，商业可行性跟技术可行性。 图引用自Matilda串串演讲
在产品开发团队的商业顾问，最重要的是得扮演“桥梁”的角色，替团队找出商业的永续性，听起来有点难懂，对吧？ 借用当红HBO的美剧“硅谷”来比喻：Richard Hendrick是Pied Piper创始人，他 无意之间写出了一个史上最强的压缩演算法，知名的风投Peter有兴趣投资他，但开出了一个严格的条件
这时候，从Holly跳槽来的MBA帮了一个大忙，把所有试算表做好，说服Peter未来Pipe Piper这个产品的商业模式，可能盈利模式为何，并订出未来1-2年的里程碑。 这就是一个典型分析师，或者商业设计师的工作。 在一个新产品开发或新服务设计的专案里，我们这群人通常在团队内执行以下几种任务：
因为在第三方工作，我们有机会接触大量来自不同产业的客户群，了解他们的问题，学习他们沉淀十年才习得的行业精华知识。 不过，在一个跨领域的产品开发团队里，成员通常来自多元背景，要怎么让团队的人类学家，设计师，程序员等专业人士，在短时间内快速理解一个陌生的产业？ 这时候，商业设计师经常扮演”行业家教”的角色，在短时间快速搜集大量资讯，汇整成一场能做30-60的摘要简报，让每个人都能快速变成行业专家。 一份好的产业101报告通常有以下内容
图：在投行，咨询公司内，每天都有高薪的分析师在生产大量的市场报告，图来自迈博汇金(慧博投研资讯,)
或许你我曾经在报纸上读过以下类似的文章，这就是一个简化版的行业101简报
目前光伏市场以每年X%速度成长，市场规模达到XX亿。 每年以%成长，高于GDP成长率与股市平均投资回报率。 近年，欧盟与美国对两岸光伏实施反倾销关关税，对产业产生巨大打击。 光伏产业的供应链可大致分为多晶矽纯化-晶柱-薄片电池-系统组装-安装施工。 以多晶矽纯化为例，目前台湾无供应商， 唯一的福聚也因成本因素于今年初宣布破产。
由日本的经验看来，由于大部份光伏订单来自政府标案。 好的供应商必须能整合光伏系统，建筑与设计。 有能力介入都市政策，提供城市级能源解决方案，而非只单纯的销售低价的光伏面板。 因此，我们看好具有整合设计，安装的系统组装厂商，他们贴近市场需求，能争取到高价值的订单，而不受光伏景气波动的影响。
有了以上的产业了解后，团队每个人能快速变成行业专家，虽然不敢说非常懂，但至少能跟企业的CEO谈论产业的重大问题，而不会被这些专有名词跟数字吓到无法应答。 了解商业模式的设计团队，更能在发想产品需求时多考量一层商业可行性，让最后的方案能够更接近落地
这个月初，接受Benson的邀请，我到台湾的知名母婴初创企业妈咪爱(《媽咪愛》新手爸媽諮詢站 & 嬰兒用品團購推薦)去分享“初创企业该怎么做用户研究”，会后有个问题一直让我印象深刻：身为一个初创企业，如果没有时间做长时间，大规模的用户调研，那该怎么办？
其实，这是困扰每一个产品团队的问题。 一个由第三方负责、完整的市场调查往往昂贵而费时，在产品上线压力下，产品经理/PM往往很难排出一个完整的4-8周去做需求访谈。 这时候，好的商业分析小助手能帮上点忙，透过调查前人所做过的消费者调研，市场调查报告等，快速搜集很多别人已知的珍贵情报，然后挑出重要且紧急的项目来做研究。 这种方式我们将它称为“假设性思考”：快速假设建立，数据验证，修正结果，产生行动：
第一步：用议题树(issue tree)把一个大问题拆解，模块化成许多彼此互补的子议题
议题树是一种在管理咨询业常用的思考工具，用于把大的问题拆解成小的模块一一破解，这些小模块必须做到MECE (Mutually Exuclive, Collectively Exhaustive)，用白话说就是拼图啦，把问题切成小小块的拼图，这些拼图缺一不可，拼在一起是完全的整体，但又能各个去分析解答。
这些小小块的拼图，有些是自己能解答的问题，有些是需要进一步研究才能解答的问题，不管能不能解，都先来个“速解”，给他个假设。
花一定的时间搜集二手资料，甚至可以快速Google即可，找出足以佐证自己见解是对的证据。 或者快速访谈这个产业的专家，做这行的亲朋好友，快速得到反馈
第四步：挑出最不确定的1-3个问题，来设计用户研究计画，并找出适合的TA做调研
最后，将这些拼图拆开一一检视，找出你自己最不能回答的，这些才需要做使用者研究
一个类似的案例是我们之前做的生鲜电商调研，当时 ，经过议题树的拆解，米乐M6 米乐我们发现「如何建立线上交易的信任」是最需要透过调研来回答的问题。 在调查开始前，能快速做大量的相关消费者调研，学术研究文献回顾，找出这些教授们用纳税人的钱累积的知识结晶。 有理论框架后，能针对这个设计相对应的研究问题。
当时我们参考了许多国内外关于农夫市集的研究，发现：在农夫市集内，生产者能跟消费者有直接的对话，在这些话家常，讨价还价，跟长期购买的过程中，逐步建立对于生产者的信任，并且认同其有机，绿色理念，产生一批死忠消费者。 知道了这个洞察，我们便将它当作研究的重要假设，并且在后续研究中，尝试印证并且搜集如何在电商应用的作法。
2013年底，当时 的HP在台湾举办了一场Demo Day，ubike团队也受邀参加，总觉得自己做的公共脚踏车查询App很鳖脚，没办法让外国的创投认可我们。 为了吸引国外创投的目光，我们一夜狂想，总希望能想出下一个Dropbox等级的新点子来打动潜在投资人。 记得当时想了数十个点子，最后筛选出几个
脚踏车站的陌生交友，摇一摇能认识某一个也在等车的人，增加约会机会；
搞个送车上门O2O，让想骑车的人可以付钱预约公共自行车，由专人送到府上
做一个互联网车锁，让每台脚踏车都变成Uber般的公共脚踏车，让想出租的人能赚钱；
将车流的大数据资料分析汇整，转售给捷安特跟附近商家做广告效益分析
兴奋不已的我们，觉得自己可以颠覆世界了，但手痒的我忍不住查了Crunchbase (CrunchBase - The worlds most comprehensive dataset of startup activity and its accessible to everyone.)这个新创公司资料库，越查我眉头越皱，眼神越沉，每一个点子都有人做过!!但做的成功与否，完全看团队当时的努力。 虽然后面我们仍然没有被那群硅谷创投青睐。 但这次经验也让我深深领悟到一个道理： 点子一点都不值钱，执行出来的成果才是。
这次的经验也让我学到：很多自己爱到不行的创业点子，很可能别人早就做过，错过了。 在你准备投资百万，把这个创业项目做出来之前，先拜访一下失败者的坟墓，看看前人怎么死的。 更有什者是不是有哪个募到巨款的初创企业，也在做类似的事情，才能知己知彼，找出差异化。
触类旁通(Analogous Research)其实是一种异业学习的研究手段。 很多好的灵感来自其他的产业，鼎泰丰的小笼包是精致服务建立信任的经典案例，Warby Parker的买一赠一策略成为CSR的学习目标，小米手机的参与感行销是现代人必读的手册。 这样子的异业学习，在设计顾问公司也常常做。 一个案例是IDEO的工业设计项目，在设计手术器材的时候，团队去调查从FI赛车如何在短时间高速换轮胎的，并从中得到许多设计灵感。 虽然F1赛车与手术器材是风马牛不相及的设计领域，但他们彼此都是在高压，短时间内快速完成特定的操作工具。
在做直销行业的调查时，我们也借镜了许多婚友服务的洞察跟调研。 因为透过朋友圈卖东西跟婚姻一样，都是把人际关系商品化的一种形式，直销透过卖人情赚钱，100个朋友只要有几个忠诚顾客，得罪其他90个人也无所谓，朋友的交情，马上变成可以计算的业绩收入。 在婚姻仲介内，人也被当成商品，上百位未婚的男男女女们，被学历，身家，有房有车的标签被分类，仲介透过介绍相亲媒合来抽取中介费。 然而，两岸三地的婚姻市场，在短短30年间经历了相亲式微，自由恋爱兴起的变化。 “人们厌倦自己被秤斤两来卖”这样的观点也启发了许多后续我们对于直销的调查研究
商业设计师在这个阶段，最重要的任务是透过数字来建立同理心：数字能帮助你更了解使用者，善用数字检 验假说能避免自说自话。 在产品没上线之前，我们能透过以下几种方式，帮 助团队来建立假设，
很多创办人跟经理人一被采访就管不住嘴，我们经常能在新闻报导或公开演讲中找到业绩，成交率，订单量，成本等关键数字
透过年报，查询资料库等方式，调查竞争者的财务表现，另外，访谈离职员工是我们用做最好的资料搜集手段，通常能挖到很多行业秘密哦
咨询公司如Mckinsey, BCG & Bain在面试时常常会出这样的题目：请估计全台湾有多少计程车，考的就是如何在未知资讯下，透过自身经验快速判断市场规模。
很多时候Bloomberg商业周刊，FastCompany，Forbes或者第一财经周刊等杂志会对某间公司做深度剖析，读完这些往往能找出适合我们操作的盈利模式。 另外，如果是网路服务创业，米乐M6 米乐Lean Analytic已经把几个商业模式都整理好，如Freeium, two-side market, SaaS, in-app purchase等盈利模式分析。
透过以上的资料搜集，商业设计师能快速帮助团队完成以下流程：(1)建立假设(2)搜集数据验证(3)制定快速反应策略，未来产品上线)运营中试错，修正，并且(5)达到 合理的规划目标
其实，商业分析不是万能，MBA在excel内怎么做Model，怎么做财务预测，还是不如卷起袖子，跳下去做实业的人。 但好的商业分析能帮助我们避免风险，少走弯路
在这里借用IDEO前Design Lead，也是个商业设计师何瑞仪Matilda的分享，跟大家做个总结：
最后，想抛砖引玉一下，分享一些我自己在做分析常用的资料来源。 其实，就像程式设计领域有Gihub，设计师有Pinterest一样，商业分析也有很多现成资料库，站在前人的肩膀上能看的更高更远，可惜商业界追求保密性，还没有一个大一统的开源资料库，很多资讯还得靠自己摸索跟拼凑，以下整理一些我自己常用的参考资料：
各大投资银行资料库：像是迈博汇金（迈博汇金,热点研报,慧博资讯,股票资讯,股票研究报告,股票书籍,股票视频,股票软件,股票数据,投资研究报告,投资分析报告,机构研究报告,投资书籍,证券书籍,投资视频,投资,股票,证券,基金,期货,权证,资讯,信息,消息,内幕)列出中国每天由许多研究部门的分析师生产的相关分析报告，供股海迷茫的投资人参考。
偶而会发布针对特定主题的专题分析报告：如麦肯锡，波士顿管理咨询公司常常发布针对特定主题的调查，如麦肯锡今年初发布的中国数字消费者调查报告(中商情報網_權威深度的財經綜合門戶/bschool/2015/04/03/10850j6cz.shtml )
如果调查的议题有相关上市公司，相应的财报年报，投资人跟股东会报告等，往往是最好的产业分析素材。 像各国的证券交易所都有公开资讯能让我们查到公司的财报年报，如台湾的公开资讯观测站(eb/index)，上海证券交易所的定期公告(上证所公告)都能依股票代号，查到相对应上市公司的财报年报
现在有越来越多的开源智库提供这样的服务，比如说中国的乐晴智库(乐晴智库 深度投资研究)专门提供免费，开源的投资银行报告，微信SOGO平台 )能搜索到全世界在微信分享的公众号资料，能找到很多意想不到的数字。 另外Slideshare (ss) ,(――让每个人平等地提升自我) 等文库平台偶而也能挖到一些宝。
有时候在Quora (Quora - The best answer to any question)跟中国的 知乎(知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解)这样子的社群问答平台，能挖到许多行业秘辛。 之前听过采访过知乎创办人周源说“知乎是要搭建一座桥梁，让懂行业秘辛的人能向外传播知识”
另外，大学图书馆(國立臺灣大學圖書館＊NTU LIBRARY)通常有订阅很多产业资料库，特别是有商学院跟MBA的学校，只要有学生帐号，很多免费资源都拿得到。 通常大学都有订阅Factiva (Factiva - Dow Jones)这样子的历史新闻资料库，善用历史新闻检索，能找到很棒的参考资料
Google与百度都有搜寻指数(Google 趋势)跟Adwords(Google AdWords) 的服务，能帮助我们查特定关键字在某个时间，国家的搜索排行。
可能因为最近做的项目都跟互联网有关，我个人最常用的就是创业跟募资数据库，就好像上市公司能查财报年报，初创企业虽然没有太多的公开财务数据，但仍有些专属的数据库记载他们的投融资讯息，重大新闻公告：
另外，现在硅谷跟中关村火热的互联网创业募资，也催生了一些媒合创业者跟投资人的社交平台，透过这里，我们也能发现有趣的团队与新服务：
微链(微链 专注于互联网创业的社交平台)一个专注于连结中国互联网创业的社交平台
这是最即时但也最零散的资讯，但为了做完整的个案分析，常常我们得消化上百篇这样子的网路新闻跟报导，才能整理出自己的观点与视角，一些常见的科技媒体如下：
Inside硬塞(Inside 硬塞的網路趨勢觀察)台湾最大的互联网自媒体之一
数位时代(數位時代 - 台灣最具影響力的科技媒體)台湾最大的科技媒体之一
创业邦(创业邦 - 全球视野的创业信息和专业服务平台)中国创业者的信息与专业服务平台
B座12楼(B12 让创新得到赞赏)以投资人视角，关注互联网创业的自媒体
3W互联网精选(3W互聯網深度精選公眾號,3W互聯網深度精選微信公眾號,3W互聯網深度精選,關註互聯網行業趨勢、產品創新、創業與投資、互聯網領…)北京中关村创业咖啡3W咖啡的公众号
由于App Store, Google Play等渠道已经没办法满足创业者的行销跟推广服务，现在有许多第三方的新产品发布平台，协助创业者做行销推广：在这边也能找到些有趣的服务，当作我们的灵感启发
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豌豆夹(「豌豆荚」官方网站)是中国最大的Android APP门户，并且有豌豆夹设计奖推送好的APP
如果你发现某个服务很值得调查，不妨使用这类平台看看他们做的好不好。 有些APP行销很厉害，但是排名却惨不忍睹，也有些服务看起来无声无息，却占据网路大半流量。 善用这些网站，能找出隐形的巨人，或让浮肿的对手现出原型。 并且找到一些可以参考的数字跟排名指标
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