Пол Фрига - Инструменты McKinsey. Лучшая практика решения бизнес-проблем

Вам уже должно быть понятно, как составлять дерево вопросов. Изобразив его, вы тем самым очертили круг своих задач по исследованиям и анализу; эти темы мы рассмотрим в следующих главах.

Применяемая в McKinsey техника направляемого гипотезами решения проблем – решение проблемы на первой же встрече – прекрасно работает и вне стен Фирмы. Если в самом начале процесса вы сумеете найти баланс между данными и интуицией, то быстрее придете к обоснованному решению. Выделив немного времени на отсев ложных гипотез в самом начале и определив затем масштабы предстоящего анализа с помощью дерева вопросов, вы сэкономите время и улучшите свои результаты.

– Вспомните какой-нибудь не относящийся к бизнесу вопрос, по которому у вас есть твердое мнение (например, контроль над огнестрельным оружием, эволюция, глобальное потепление). Перечислите допущения, которые могут влиять на ваше мнение. Все ли они верны? Чем вы могли бы подкрепить свою точку зрения?

– Придумайте две вероятные гипотезы по вопросу, над которым вы сейчас работаете (если вы еще этого не сделали). Вы можете сформулировать одно-два допущения, которые должны быть верными, чтобы каждая гипотеза оказалась обоснованной? А теперь проведите экспресс-тест каждой из гипотез.

Используя структурированные схемы при выдвижении начальной гипотезы, вы сможете определить, какие исследования подтвердят ее. В следующей главе мы рассмотрим, как планировать анализ для подтверждения или опровержения гипотезы в кратчайшие сроки.

Формируя начальную гипотезу, вы «решаете проблему на первой же встрече». Если бы только это было так просто! К сожалению, даже если вы уверены, что нашли ответ, это еще нужно доказать – проанализировав факты.

В первые несколько лет работы в Фирме главная задача маккинзиевцев – анализ. Следует отметить, что при выборе людей на начальные позиции главный критерий Фирмы (или один из главных) – их аналитические способности. Даже партнеров и директоров оценивают по их способности давать рекомендации на основе анализа, выполненного их командами.

Пилоты легких самолетов говорят: «Есть два вида пилотов: те, кто уже садился с убранным шасси, и те, кому это еще предстоит». То же самое относится и к принятию решений: рано или поздно любому руководителю приходится принимать важное решение вслепую, руководствуясь только своей интуицией. Более того, во многих организациях руководители принимают стратегические решения, следуя интуиции в той же степени, что и результатам беспристрастного анализа фактов. Почти все опрошенные нами бывшие сотрудники McKinsey восприняли это как разительный контраст по сравнению с тем, к чему они привыкли в Фирме. Но это не значит, что такой способ принятия решений всегда плох: зачастую ограниченное время и ресурсы не позволяют провести обстоятельное исследование. Многие успешные менеджеры настолько развили свою интуицию, что она позволяет им быстро принимать разумные решения; потому они и стали успешными. Но если вы не обладаете достаточным опытом или просто хотите узнать другую точку зрения в дополнение к своему внутреннему голосу, мы рекомендуем воспользоваться возможностью проанализировать факты. Кто знает, может, когда-нибудь это поможет вам вовремя «выпустить шасси».

Мы посвятили собственно анализу две главы. В этой главе мы расскажем, как спланировать набор аналитических заданий, которые вы должны выполнить для подтверждения начальной гипотезы. В главе 4 покажем, как интерпретировать результаты этого анализа, чтобы они оказались максимально полезными для вашего клиента или организации. А в промежуточной главе 3 рассмотрим тонкости сбора данных: ведь для получения результатов нужен материал.

То, что мы называем разработкой анализа, в McKinsey называется «планированием работы» (work planning), и занимается этим обычно менеджер проекта (engagement manager), который руководит работой команды. Вначале, обычно сразу после того, как выработана начальная гипотеза, менеджер проекта определяет, какие исследования нужно провести и кто этим будет заниматься. Он обсуждает с каждым членом команды, каковы его задачи, где искать нужные данные и как должен выглядеть вероятный результат. Затем участники команды начинают работать, каждый в своем направлении.