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“总结”是项目管理中不可或缺的一个环节，项目经理要想写出让领导、客户和团队都满意的总结，掌握结构化的思维很重要。

 

 

 

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项目总结的目的

 

 

• 对项目进行复盘，发现项目中存在的问题，针对问题找到根本原因并提出解决方案。

• 通过数据衡量当前版本的质量，对项目整体情况进行评估。

• 提高项目质量，让项目健康前行。

 

 

 

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写项目总结的思维模式

 

 

想写出一份高质量的项目总结，项目经理就必须具备一定的结构化思维，对项目中的问题、数据进行结构化分析，并通过结构化思维表达出来。

 

结构化思维具备以下四个特点：

 

（1）结论先行

 

一次只出现一个思想，并且要出现在开头。

 

（2）以上统下

 

每一个层次上的思想都必须是其下一层思想的总结概括。

 

（3）归类分组

 

每组中的思想都必须属于同一个范畴。

 

（4）逻辑递进

 

每组中的思想必须按照逻辑顺序排列。

 

问题比较多的时候，要进行抽象归纳，做到抓大放小，先解决当前最主要的问题。

 
 

 

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总结报告的形成

 

 

明确写项目总结的目的和思维之后，报告形成步骤如下：

 

（1）明确项目分析维度

 

项目分析的维度不同，后期确定的指标也会不同，一般以项目总结的目的为基准方向，确定分析维度。

 

可以从产品立项到发布每个阶段作为分析维度，也可以按照项目中的角色为维度进行分析。

 

（2）项目指标抽取

 

选取项目指标的方式有两种：固定通用指标和根据问题选取指标。

 

固定通用指标是指业界认可的一些评定标准，比如千行代码bug率，或者将项目人员关注的指标信息作为通用指标，如线上遗留问题原因等。

 

根据问题选取指标是先收集项目中明确感知到的问题，并对问题进行归类，然后选取可以反映此问题的指标进行数据分析，一个问题可能对应多个指标。

 

当然，如果目前的指标集不能反映全部问题，可以根据实际情况扩充指标集。

 

注意：

 

• 制定的指标可通过定量的数据衡量。

• 制定的指标要项目组三方认知达成一致，且三方都认可。

 

（3）项目数据分析

 

选取项目指标后，需要根据指标进行数据分析。在分析过程中需要注意异常数据，对异常数据进行深入分析，直到找出导致问题的根本原因，数据分析才算到位。
 

需要注意的是，分析通用指标的数据，一般不少于三个版本的数据对比，这样能避免对比的偶然性，使数据趋势更明显。

 

（4）暴露（验证）问题

 

数据会如实地反映项目实际情况，通过数据分析的结果，能够验证在指标选取环节收集的问题是否真实存在，如果存在，就需要把针对该问题的分析呈现在项目总结报告中。

 

在数据分析时，也可能会暴露出一些我们没有明显感知的问题，这类问题也会出现在项目总结报告中。

 

（5）提出解决方案

 

暴露问题不是最终目的，解决问题才是终极目标。所以，当发现问题时，项目经理要找存在问题的相关人员，让其针对问题提供解决方案。

 

 

有了问题和解决方案，报告内容基本完成，剩下就是排版的问题。在排版时一定要注意关键的信息放在最前面（遵循结论先行）。

 

在对报告内容分段时一定要注意以上统下，中心句可以概括表达下方层级的内容。在结论中如果涉及层级关系时，要注意逻辑递进，便于理解。比如说老板、经理、职员这三个相关方排列时要按照职位重要程度从上到下排列。

 

注意：

 

• 结论的排列顺序要遵循先扬后抑，即正向的结论内容放到前面，负向的结论内容放到后面。

• 结论中必须有观点，并且观点要有数据支撑，表达方式为“结论-理由-支撑理由的事实和依据”。

 

（6）方案落地执行

 

这部分内容是在总结报告发布之后，对报告中的解决方案进行跟踪落实，使我们做的事情有始有终，形成一个闭环。