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《麦肯锡方法》读书笔记:麦肯锡思考法,帮你高效地解决问题

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今天分享的书籍是《麦肯锡方法》。

《麦肯锡方法》读书笔记:麦肯锡思考法,帮你高效地解决问题

作者艾森·拉塞尔,曾担任麦肯锡公司咨询顾问,服务过的客户包括金融、电信、计算机和消费品等领域的众多知名公司。

麦肯锡是世界顶级的管理咨询公司,全球排名前100家公司中有70%左右都是它的客户,这里汇聚了世界上最聪明的大脑,培养了许多顶尖的管理思想家和商界领袖。这本《麦肯锡方法》将告诉你:麦肯锡并不神秘,方法论铸就神奇。通过学习麦肯锡的思考方法,能帮助你高效地解决问题。

01、与事实为友

很多人以为,麦肯锡之所以能够收取高昂的咨询费用,是因为他们有经验丰富的专家,类型多样的案例库以及从顶级名牌大学精选的高材生,凭借着他们的天赋,智慧与经验,麦肯锡的咨询顾问才能在复杂的商业问题中纵横驰骋。但最重要的是,他们不仅仅重视经验,更重视事实。也就是说,无论我们对一个问题是不是有丰富的经验,都不要在一开始就下判断,而是要先广泛地收集资料,了解真实情况。

麦肯锡发现,如果要高效地解决问题,首先要做的反而是收集事实。收集事实,与事实为友,不仅是麦肯锡解决问题的第一步,也是解决问题整个过程中要始终坚守的原则。因为这样做有两个好处:

首先,收集更多的事实能够避免咨询师被自己或客户的错误的直觉、经验所误导。有一次,麦肯锡的团队接到了一个新项目,客户提出的问题是,请麦肯锡对他们公司一个部门的业务扩张机会进行评估,研究他们在什么样的时机下,采取扩张策略更合适。通常而言,如果我们接到这么一个任务,头脑中第一时间就会出现过去各种类似扩张机会的经验案例,脑海中能浮现出很多可能的选项。可是,当麦肯锡团队回到收集事实这一步,用了几周的时间收集数据进行分析后,他们得出一个颠覆性的结论:客户的这个部门遇到的问题,并不是能扩张自己就能解决的,相反,它应该关闭或者出售。这就是坚持与事实为友的好处,能让自己不被表面现象所迷惑,更好地看清问题的实质。

其次,就是更容易增加解决方案的说服力。尽管麦肯锡咨询公司是一个金字招牌,可是毕竟去给客户进行汇报的项目经理人往往是还不到30岁的年轻人。那客户为什么要听一个初出茅庐的小年轻的建议呢?那就是年轻的咨询师掌握了更多的事实。所以,我们学习麦肯锡方法,首先要学习麦肯锡这种与事实为友的态度和方法。这个方法,其实不仅能用于给客户解决问题,也完全能用到我们日常生活工作里。

比如,我们在工作中经常协调沟通各自的任务分工。没有经验的新员工,如果觉得领导安排的任务太重了,往往会跟领导说:“头儿,任务太多,我做不完啊。”这个时候,领导会笑眯眯地说,“没关系,我相信你,一定能做完。”你该怎么办?其实,这个时候你就应该用事实说话。你可以把事实逐一列出,这么说:“您看,我平时一天能完成三篇稿件,也就是说,一周五天,我可以完成15篇稿件,但是这周给我安排的任务是30篇稿件。就算我加班熬夜,一周完成20篇就是上限了,您看,这个任务是不是延长工期或者再找一个同事来协助,确保任务进度呢?”这样沟通,是不是更有说服力?

02、用 MECE 法则系统分析问题

我们知道,生活中的很多问题,看起来简单,可是真要是仔细思考,往往都很复杂。而麦肯锡这样的咨询公司,他们有一套解决复杂问题的思路,并形成了相应的方法论。那就是,把复杂问题拆解成一个一个简单的子问题,只要解决了全部的子问题,就能攻克这个复杂的问题。这种化繁为简,分而治之的思路,是麦肯锡处理复杂问题的一个关键。其实,这种处理复杂问题的思路运用非常广泛。

比如,当年,科学家认为人类是无法把火箭送上月球的,这是因为人们通过精密的计算后发现,要把火箭送上太空,火箭的自重要高达100万吨。可是,后来有人把这个复杂的问题进行拆解,把火箭送上月球的步骤分成几个阶段的子问题一一解决之后,就提出了“分级火箭”的方法,火箭飞一段距离,抛弃一部分自重,结果问题豁然开朗,引刃而解。所以,学会把目标分解成小任务,化整为零地处理,是一个很有效的思路。

麦肯锡不仅采用了这种思路,还把化整为零的思路进一步深化,形成了一个专门的系统分析方法原则,即 MECE 法则。所谓 MECE 的意思是,相互独立,完全穷尽。也就是说,我们在拆分问题时,每一个子问题应当相互独立,而所有的子问题汇总起来又完全穷尽了母问题的可能性。

这个方法在《金字塔原理》这本书中进行了详细介绍。具体而言,麦肯锡认为,任何事情的解决方案都可以归纳成一个中心论点,而这个中心论点可以由三到七个分论点来支持,而每个分论点下面又可能有三到七个的分论点,如此层层延伸下去,就能把这个复杂问题拆分成简单的子问题。而这里面的关键是,子问题之间是相互独立的,又没有遗漏母问题的内容。那我们怎么样应用 MECE 法则,把一个复杂的问题一层一层分解成小问题来解决呢?

比如,淘宝店如何增加利润这个问题来分析,如何用 MECE 的方法把这个问题分解成子问题。我们可以这样思考,想让淘宝店利润增加,无非有三种途径:要么增加销量,卖得更多;要么降低成本,获利空间更大;要么提高售价,增加收入。你还能够想出除了这三个途径外,让利润增加的方式吗?如果想不出来,就说明这三个子问题穷尽了母问题。而销量,成本和售价,这三者之间又是相互独立的,他们彼此可以视作互不影响,所以,也是相互独立的。因此,这个分解问题的过程,就符合 MECE 的法则——相互独立,完全穷尽。

当然,问题只分析到这里还没完,我该怎样提高销量或降低成本呢?这些问题,可以继续用 MECE 的方法进行分解。

比如,如何增加销量这个问题,我们可以分解为:提升文案内容质量、进行促销活动,增加更多品类,给老客户提供优惠等等。类似地,我们可以梳理出各种可能的解决方案,然后用 MECE 的原则检查。最后就能找到很多提高效率或降低成本的方法。

但用 MECE 的方法分析之后,可能产生很多解决问题的思路,但是这就产生了新的问题,一方面,这些新思路未必都可行,有的效果明显,有的可能作用并不大。另一方面,我们这么多想法,如果一个个尝试,要花多少时间啊?我们怎么知道哪个方法最有效呢?

03、建立初始假设,验证寻找答案

很多人都认为,解决问题的顺序应当是发现问题、分析问题,最后找到答案,解决问题。所以,我们认为,解决问题的答案是前面所有研究分析工作完成之后的结果,答案也就理所应当地在最后一个环节作为最终成果,展示给大家。但作者说,很多解决问题的高手,都是先找到一个可能的答案,然后才进行深入研究和分析的。换句话说,在找到问题的答案之前,就要设想出问题的可能答案。

比如,你在要出门的时候,突然发现找不到钥匙了。这个时候,你在解决一个钥匙在哪里的问题。现在你提出了问题,不过你肯定不是准备分析完钥匙的起源、丢钥匙的可能时间、地点、丢钥匙的影响等等各种因素后,得出各种可能的解决方案再去找钥匙。相反,你一定是先找出自己昨天穿的衣服,在兜里摸一摸,看有没有,如果有,那OK,你就拿好钥匙出门。如果没有,我再找找最可能有钥匙的地方在哪里,是不是放另一个包里了。这个思考的过程,就是有了一个可能的答案,比如钥匙在衣服兜里,然后在去验证这个答案是不是有效。

这个找钥匙的过程,和我们解决其他所有问题的思路其实都一样。而这个过程中,涉及了很重要的解决问题的原则,让我们稍微把这个案例的过程引申阐述一下,更好地理解麦肯锡方法是怎么高效解决问题的。在找钥匙的过程中,如果按照麦肯锡 MECE 方法分析钥匙丢在哪里这个问题,也是可以的。

比如,我们可以把这个问题拆分为丢在屋子里和丢在外面,这两个相互独立又完全穷尽的选项。而把丢在屋子里这个问题再用 MECE 方法分解,可能会分成:客厅、卧室、卫生间。我们一一去找就可以。而丢在外面这个问题要分解,可能就要把上次用钥匙之后走过的地方,进行分段处理了。如果我们把每一个可能的地方一一找一遍,只要没有别人偷窃或捡走钥匙,那么我们肯定能找回来。可是,如果要找这么多地方,那这个工作量就确实太大了。

这个问题就和麦肯锡团队遇到的所有问题一样,影响问题的因素可能有几十种,如果我们要逐一分析,我们的工作量是极大的。我们要尽可能地合理减少要评估分析的因素,因为麦肯锡的咨询师知道一个叫“计算的平方律”的定律。这个定律说的是,当一个问题要考虑的因素复杂度变为原来的2倍,那么解决问题需要的时间就会变成原来的4倍。也就是说,问题越复杂,那么解决它需要的时间是呈指数级增长的。

那我们该怎么解决这个问题?其实,我们习以为常的做法就是很好的解决方案,那就是先不考虑那么多,而是想想:昨天钥匙还放到过哪里?这个“想想昨天钥匙还放到过哪里”的思路,其实就是一种解决复杂问题的高效手段。这种在大量可能性中,通过快速判断最可能的解决方案的做法,麦肯锡称之为:寻找关键驱动因素。在找钥匙这个问题上,关键驱动因素就是昨天钥匙放过的地方,一旦找到了关键驱动因素,其他众多因素的重要性就下降了,我们就可以极大地简化问题。而我们解决其他任何问题的时候,也需要通过分析或者头脑风暴找到这么一个关键驱动因素,来简化问题。而且,一旦我们找到了关键驱动因素,就能在它的引导下,快速找到一个可能的答案。

比如,是不是在昨天衣服兜里,或者另一个包里。当然,这两个答案可能正确,也可能不正确。但显然,你这么做如果一下找到了钥匙,就不需要去其他地方找就立刻解决了问题,如果没找到,你再从 MECE 分析中的其他可能性中找最大可能性来解决问题,效率也要更高。这种钥匙还没找的时候,我们就猜测“可能在昨天衣服里或者另一个背包里”的方法,就称为:建立初始假设,先给问题找个答案,再去看看这个答案是否正确。

在现实中,大多数公司做事的方法是相反的,人们往往先大量地收集资料,花费大量的时间讨论,却始终没有提出一个要去验证的解决方案。事实上,这个问题最早时,麦肯锡自己也没想清楚。早期的麦肯锡团队在接到客户项目时,并没有养成先建立初始假设,再验证的习惯,结果浪费了大量的时间。后来,他们借鉴了科学研究的过程改进了这一过程。

比如,我们都知道银河系海王星的发现,便是先通过数学计算得出了一个假设,觉得这里应该有一个行星,然后天文学根据这个假设的答案去寻找,结果真的发现了海王星。后来,麦肯锡团队学会了这套方法,在解决问题的时候,先建立初始假设,然后再去寻找答案的新方法。

只不过,值得注意的是,尽管建立初始假设,直奔答案是一个高效解决问题的好方法,可是这个答案毕竟还只是猜测,所以我们一定要抱着开放的心态去验证它,而不能把这个答案就当成事实,去找证据来证明答案是对的。

比如,麦肯锡团队曾经遇到过这样一个事情,当时麦肯锡接手了一个保险公司的项目,团队的项目经理凭借自己丰富的经验,一下就判断出客户利润下降的原因很可能是出现了“漏出”。意思是说,保险公司在经营中,有时候会出现还没有对理赔金额进行充分的计算,就先把钱给赔付出去了,这就产生了漏出。因此,为了证明他的初试假设是正确的,所以他让手下去找这个保险公司到底在哪些地方有大量的漏出。结果他手下勤勤恳恳地找了一周,提交上来的报告说,没有发现太多的漏出。

可是项目经理不相信,说,怎么可能,一定是你找得不仔细,你再继续认真找,把所有数据都要认真分析。结果,就这样,项目经理一直让他的手下找漏出,最后,就连客户一见他就要问:怎么,还没有找到足够的漏出吗?

麦肯锡的这个案例告诉我们,我们很容易把自己的假设当成事实,我们一定要提醒自己,不要为了证明自己的假设是正确的而去找证据,当事实和假设冲突时,要调整假设而不是事实。

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