联想之星星 8 课 LS8S

天地会第一次小组深度学习总结

2016年5月8日

天地会第一次小组深度学习

• 时间：2016年4月22日晚 － 2016年4月24日中午

• 地点：深圳

• 参与人：天地会组员（梁峰缺勤）、黄慧（女王）、春光

主要行程

• 星友公司参观讨论

  • ​乐行

  • 云印

  • 车商通

• 小组复盘

  • 方法复习

  • 复盘执行

• 星友内部分享

  • 华为销售法（张军）

  • 三个爸爸众筹（戴赛鹰）

  • 贝尔宾团队角色（邓念）

• 天地会的愿景和使命

星友公司参观讨论

此夕会盟天下合，

四海招徕尽姓洪，

金针取血同立誓，

兄弟齐心要合同。

链接：http://www.imscv.com

地点：深圳市南山区学苑大道1001号南山智园B1栋18楼

星友：周伟

重要分享内容

- 2013 年开始，电动平衡车商属于未爆发阶段

- 2014 年平衡车市场从 10 万辆发展到 50 万辆，乐行获得巨大收益

- 2015 年进入平衡车爆发年，小米加入战局，且有大量山寨、盗版等制造商加入。乐行销售额不增反降

- 2015 年后期至 2016 年，乐行专注质量拓展海外渠道

问题反思

- 小米加入战局，乐行匆忙降价

- 投入成本运营线上渠道，效果不明显

- 面对外界压力及数据下滑，团队内部信心不足，产生动摇

重要结论

- 寻找产品差异化及定位

- 团队齐心协力高于一切

- 硬件消费类产品，线下渠道不可丢

- 出海并不失为一个有价值的方向

链接：http://www.ininin.com

地点：深圳市南山区科技园北区源兴科技大厦南座1403

星友：张军

重要分享内容

- 主要经营内容：印刷服务、板标准化的设计服务

- 经营逻辑：

  1. 通过互联网产品及优质低价的印刷服务获取 C 端用户

  2. 基于大量的 C 端印刷需求，统一调配印刷供应商的产能及效率，降低成本

  3. 中线下门店（一线城市自营；二三线城市加盟）、轻线上营销

重要讨论

- 专注做印刷品，这个行业吃下来足够赚了，不着急拓展办公用品服务

- 线上推广营销力度不够，价格低廉的好产品没有让消费者知

- 线下门店的开店成本、管理成本、运营效率是否值得

链接：http://www.chexiu.cn

地点：深圳市南山区深南大道大冲国际中心5栋31楼

星友：李明友（舵主）

重要分享内容

- 通过 2B 的 Saas 工具（SCRM - Social CRM）帮助中国 4S 店及后服务市场门店提高效率，降低成本，强化客户关系。

- 通过这个付费的工具占有 4S 店资源及后市场门店资源，当获得行业垄断后，再向下做流量平台对接，向上延展供应链，提高产品附加价值

重要讨论

- 类此产品的模式众多，如何获得绝对的市场占有率

- S 店如果不是未来的方向，而是更多效型的服务商，车商通 SCRM 未来的价值是否够大？

小组复盘

『有善相劝，有过相规』

联想复盘复习（戴赛鹰）

1. 回顾目标：目的？目标（结果性目标、驱动性目标）

2. 评估结果：正向偏差（客观原因）、反向偏差（拆解问题）

3. 分析原因：重现描述、5 Why 探究问题根源、解决方案

4. 总结经验：提供有效的行动方法

击剑比赛

结果性目标：两局都赢

驱动性目标：第二局里一个人连续输 3 次时更换人

结果：反向偏差，在 59 比 53 领先的情况下 ，最终被 60 比 59 反超

分析原因

直接原因：当沈鹏飞在最后对决时体力已经不够主动要求下场的情况下未被换下

- 了解规则不准确，以为必须每一个人上

- 李明友不知阴明还未上场，又担心女生上场会输

- 大家在竞技状态下未重视沈鹏飞体力不行的问题，感性大于理性

- 之前制定的计划（3次连续被击中换人）由于规则了解而放弃

- 梁峰作为技术最好的人员未能积极参与

- 李明友在击剑过程中被连续击中缺未及时换人​​

深入分析：

- 击剑最出色的人没有组织安排大家

- 缺少一位专门了解规则、其他团队情况以及冷静判断的人

- 队长在这一局比赛当中的决策力及信服力还不够

- 团队在执行遇到问题时未能冷静判断情况

击剑比赛

结果性目标：两局都赢

驱动性目标：第二局里一个人连续输 3 次时更换人

结果：反向偏差，在 59 比 53 领先的情况下 ，最终被 60 比 59 反超

结论

- 舵主根据每一个任务的不同，找到最擅长的人并授权

- 增加一位可以冷静思考的判断者，不断质疑，减少冲动成本

拼接木板比赛

结果性目标：以最短的时间拼接成功

驱动性目标：按照既定拼接顺序执行，避免错误

结果：以远超其他组的速度完成了第一次拼接，但比赛中方法不是最优且出现执行错误

分析原因

直接原因：拼接方法不是最优解，执行中出错

- 由于思考拼接过程周伟能力突出，完成速度快，大家产生了自大及轻敌的情况

- 拼接方法不是最优解，未能不断优化到最后

- 拼接方法链条过长（串联），这使得出错概率提高

深入分析：

- 意识打过行动，主观判断（已经很快）超越了客观情况（其他组更快），内驱力不足

- 无退出画面的人整体思考，提出更高目标，从而优化拼接方法

- 缺少了解其他团队的情报人员，这使得缺少外部数据的刺激，产生惰性

拼接木板比赛

结果性目标：以最短的时间拼接成功

驱动性目标：按照既定拼接顺序执行，避免错误

结果：以远超其他组的速度完成了第一次拼接，但比赛中方法不是最优且出现执行错误

结论

- 增加一位专门的情报官，时刻了解其他小组的情况，提供有效信息

- 放下小聪明，客观行动和数据 > 主观判断

团体竞技比赛

结果性目标：以最快的速度完成指定任务，两轮都赢

驱动性目标：充分训练各项任务，增快速度

结果：正向偏差，两轮都赢了

分析原因

- 团队内个人能力强，且愿意主动承担任务

- 计步器环节用多种方法尝试，找到了优于其他团队的方案

驿站传书比赛

结果性目标：传递最多的准确信息，且速度尽可能快

驱动性目标：设计相应的编码方式，尽可能高准确性及快速完成编码传输

结果：第一局出局、第三局标点符号编码不够、最后一局交换人员后，错误较多

分析原因

第一局直接问题：和规则违背，出局

- 决策不明确，大家上场前仍没有完全明确方案

- 陈第基于之前的经验给出转身方案方案

- 李明友没有完全理解转身方法，导致决策不够果断

最后一轮直接问题：周伟多处对应错误

- 规则理解和其他团队有出入，周伟没有拿纸

- 张军传字过快

- 标点符号编码过过于复杂

深入分析：

- 一直缺少一个人深入地解读规则，让大家在一个理解线上

- 同第二场比赛，缺少了解其他团队信息的人

- 在第二局以后未能及时根据规则变化把握比赛重点（准确 > 快）

驿站传书比赛

结果性目标：传递最多的准确信息，且速度尽可能快

驱动性目标：设计相应的编码方式，尽可能高准确性及快速完成编码传输

结果：第一局出局、第三局标点符号编码不够、最后一局交换人员后，错误较多

结论

- 增加一位可以冷静思考的判断者，不断质疑，减少冲动成本

- 增加一位专门的情报官，时刻了解其他小组的情况，提供有效信息

整体总结及解决方案

1. 逻辑思维快的优势，使得我们容易自大轻敌，缺少对外部信息的渴望及危机感

   • 解决方案：增加一位专门的信息收集人（建议：戴赛鹰）

2. 团队缺少一位冷静的判断者，在关键时刻给出和大家不同的但是更加理性的建议

   • 解决方案：增加一位专门的退出画面看画的判断者（建议：张军）

3. 舵主初期的决策力不足，未能在关键时刻做出果断决策

   • 解决方案：对于不同任务，舵主指派相印的专门负责人

星友内部分享

小小钢刀七寸长，

不斩猪来不斩羊，

有人犯了洪家令，

三刀六眼不容情。

华为销售法（张军）

销售主导

- 每年有可怕但科学的销售目标

- 同一个任务下的人（背目标的）利益捆绑

- 无提成

以客户为中心的销售模式

- 地理位置与客户很近

- 每一个销售战队铁三角组合：客户关系（主负责）、产品需求、交付需求

- 对等于客户架构的销售架构

客户经理

- 很重的内部培训及严格的淘汰机制

- 标准化动作：策划报告、总结报告

- 客户关系评级

- 充分的财务支持（八仙过海，各显神通）

三个爸爸众筹（戴赛鹰）

智能硬件产品众筹目的

- PR

- 预售

总结的秘诀

- 有用、好玩：爆品

- 情怀、传播：梦想

- 参与感：粉丝

营销渠道选择

- 微博、微信公众号（自媒体）：正在衰弱

- 直播：尚不成形

营销策略：什么是一个好的话题？

- 悬念

- 冲突

- 角色（读者有代入感，有话题里的自我定位）

- 细节

贝尔宾 Belbin Team Roles 团队角色（邓念）

背景历史

由剑桥大学亨利商学院于 1969 年提出，旨在解答一个成功的企业倚赖于怎样的一个团队组合。结论是团队应该多元且一个特别成功的团队应该同时拥有这 9 种管理性行为。

通过测试将人们分为 9 种团队角色

智多星、外交家、审议员、

协调者、鞭策者、凝聚者、

执行者、完成者、专业师

不同的团队角色可能天然对立

初创团队常犯错误

- 某一类人才的过度聚集或缺失

- 创始人过高估计自己的专业性

- 团队管理安排的时候，千万不要把守门员当前锋

天地会的使命

有善相劝，有过相规，

缓急相济，患正难相扶，

我等兄弟须当循规守法，

不可借势冒为，恃强欺弱，横凶作歹，故违誓约。

联想之星星 8 课 LS8S

天地会第一次小组深度学习总结