这种方法鼓励团队成员从多个角度（如管理者、执行者、客户、竞争对手等视角）去审视同一个事件。

  • 管理者视角：关注总体战略执行、资源配置、团队协调等方面的得失。
  • 执行者视角：聚焦具体操作层面的问题，改进工作流程和技术能力。
  • 客户视角：深入了解客户需求和体验，优化产品和服务。
  • 竞争对手视角：借鉴对手的优点，规避缺点，寻求竞争优势。

案例1：用户购物车功能异常

  • 用户视角：用户在结算时发现购物车内商品数量显示错误或无法正常结算，导致购买体验下降。
  • 产品经理视角：购物车功能在高并发访问时出现问题，可能是服务器压力过大，或者并发控制机制设计不合理。
  • 技术开发视角：购物车模块在处理大量并发请求时，数据库锁机制未妥善处理，导致数据一致性问题。
  • 运营视角：大促期间用户访问量激增，但没有提前做好系统压力测试和性能优化，也没有做好临时扩增服务器资源的准备。
  • 改进措施：从技术层面优化购物车模块的并发处理机制，增加分布式锁或者队列处理；运营团队提前预估流量峰值，合理调配服务器资源，进行压力测试和性能调优。

案例2：退款流程繁琐，用户投诉增多

  • 用户视角：用户认为退款申请流程复杂、耗时长，客服响应慢，影响购物信心。
  • 客服视角：退款流程涉及到多个部门审核，审批链条长，加上系统功能不完善，导致处理效率低。
  • 售后团队视角：现有的退款流程没有实现自动化，需要人工逐个环节核实，造成处理速度慢。
  • 技术团队视角：退款系统功能相对原始，没有对接物流、库存等系统实现信息同步，增加了人工处理环节。
  • 改进措施：优化退款流程，尽量实现自动化处理，减少人工干预；完善退款系统功能，对接其它相关系统，实时同步信息；提升客服团队响应速度，增加退款自助服务功能。

案例3：推荐算法效果不佳，转化率降低

  • 用户视角：用户反映平台个性化推荐的商品与他们的需求匹配度不高，导致浏览兴趣下降。
  • 产品经理视角：推荐算法模型可能存在参数优化不足、用户画像刻画不准确的问题。
  • 数据分析师视角：通过数据分析发现，用户行为数据采集不全，导致推荐模型的训练数据质量不高。
  • 算法工程师视角：推荐系统算法模型需要更新升级，引入更先进的算法如深度学习等，提高推荐准确性。
  • 改进措施：加大投入完善用户行为数据的采集与分析，优化用户画像；对推荐算法模型进行迭代更新，引入更强大的算法，同时加强AB测试，持续优化推荐效果。