这两年，“第一性原理”在商业圈被反复提起，很多文章写得神乎其神，好像不用这个方法，就不配谈战略、谈经营。但在我看来，第一性原理并不是什么高深工具，它更像是一种把问题问到不能再问的能力。尤其对做经营分析、财务分析的人来说，这套思维，本来就应该是基本功。

如果你经常觉得：

那大概率不是你不努力，而是没学会第一性原理，把问题拆到底层。今天，我就来谈谈怎么在企业经营分析中运用这个思维能力。

一、第一性原理到底指什么？

这个概念最早可以追溯到亚里士多德，他强调：认识事物，要回到不可再分的基本事实，而不是建立在他人结论之上。后来，伊隆·马斯克把这一思想引入现代商业，用来拆解成本、技术和商业模式，也让这个词真正“出圈”。放到经营分析里，第一性原理用大白话说：

不从指标出发，而是顺着“企业经营结果是怎么一步步形成的”这个思路去分析。

也就是说：

你把事情细分到最确定最基本的元素，然后你就看到了事情本质，然后你在此基础上开始重新组合元素，从而构建出全新的东西。只有这样才能带来实质改善。

二、为什么经营分析需要第一性原理？

说白了，第一性原理的价值就在于：逼着你跳出指标表象，直视经营结构本身。

三、一套能落地的四步拆解法

在实际工作中，我更推荐用“结果倒推”的方式将第一性原理应用到日常经营分析中，而不是从概念入手。

第一步：先锁定最终结果变量

不要一上来就说问题很多，先确定当前阶段最终要达成的结果是什么。这个结果越清晰，后面的分析越聚焦。

第二步：把结果拆到不能再拆

问自己一个问题：这个结果，是由哪些因素决定？比如盈利，本质上就是：收入 − 成本 − 费用

那收入又是什么？价格 × 销量

再往下拆：销量 = 客户数 × 转化率 × 复购频次

一直拆到👇这些变量已经是业务动作层面能直接影响的。

第三步：重新搭一套“经营公式”

这一步很关键，要把上述思考逻辑变成结构——写清楚变量之间的关系。

可以做因果指标模型，把结果指标放在最上层，下面一层层挂驱动因子。

著名的杜邦分析模型也借鉴了这个思维：

这样做的好处是：

第四步：用数据不断修正假设

根据分析结果实际实施后，要持续复盘验证，看：

假设是否被数据支持？

哪些因素敏感度最高？

哪些变化对结果几乎没影响？

📌小贴士：

每走完一步，都要反问一句：现在这个结论，是“事实推出来的”，还是“经验想出来的”？如果是后者，就说明还没真正回到第一性。

很多经营分析不是不会算，而是太快跳到第三步，直接建模型、算指标，却没在前两步把问题问清楚。

四、如何在日常分析中养成这种思维？

给你们分享几个我自己一直在用的小习惯。

1.把目标写成公式

如：门店利润 = 总营收 − 进货成本 − 运营开支，而总营收 = 客单价 × 到店人数.....

2.每次结论都能倒推回数据

如果倒推不回去，说明逻辑有问题。

3.不迷信行业说法

行业惯例、领导意见可以参考，但不能奉为金科玉律，还是要用实际数据结果说话。

4.用工具把结构固化

我习惯用支持指标血缘和因果分析的工具来做经营分析，本质上就是帮你把第一性的拆解思维长期化，而不是靠脑补。

比如，我之前用九数云BI做的一个简单的闭环经营分析报表👇

我用九数云BI这个财务数据分析工具的时候，它能自动把我的所有分析步骤、指标和血缘关系记录下来，那一块有问题点一下就能逐级追溯定位根源，省了不少功夫。

它不用代码，上手快，我当时学了两三天就会用了。链接我放在这里，可以试试看：

五、常见误区

真正符合第一性原理的做法，应该是下面这样：

多数经营分析失败，不是算错了，而是一开始就没想清楚“我们到底在解决什么问题”。第一性原理不是让你显得聪明，而是让你在复杂问题面前不被带节奏。真正有用的分析，往往看起来并不花哨，但一定足够“底层”。