skype: alexoseu                                                                       Вторник, 28.01.2020
КЕЙС ПОРТАЛ
Меню сайта
Оставляем отзывы
Оцените мой сайт
Всего ответов: 1643
Форма входа

Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Пользователи
Total users: 822
Сайт существует

В первых трех главах мы вели вас от создания начальной гипотезы к разработке плана анализа, а затем к сбору данных, к которым нужно применить этот анализ. Это относительно легкие этапы процесса решения проблем в McKinsey. А теперь пора приступить к сложному этапу: разобраться, что означают все эти данные.

Ведь вашу гипотезу нужно подтвердить или опровергнуть, а данные сами по себе ни о чем не говорят. Вам придется обработать их и сделать глубокие выводы, которые создадут добавленную стоимость для вашей организации. Подробнейшие электронные таблицы и диаграммы с анимацией бессмысленны, если из них невозможно понять, какие действия ваш анализ предполагает и какую ценность он представляет для организации. Консультанты McKinsey понимают, что клиенты платят не за красиво оформленные документы и «навороченные» презентации, а за дельные советы, которые создадут добавленную стоимость для их организации. Именно такие советы являются конечным результатом процесса консалтинга и, в более широком смысле, всего процесса решения бизнес-проблем. Джефф Сакагучи, который перешел из McKinsey в конкурирующую консалтинговую фирму Accenture, вспоминает:

Наша работа заключается не только в исследованиях и анализе, но и в разработке глубоких выводов. В McKinsey мы сосредоточивались на получении глубоких выводов, оказывающих большое влияние на клиента. Я горжусь тем, что после перехода в Accenture мне удалось частично реструктурировать обучение консультантов по стратегиям таким образом, чтобы они осознали важность умения делать выводы и чтобы это умение учитывалось при аттестации консультантов.

В данной главе мы покажем, как маккинзиевцы делают заключения из результатов анализа, превращая их в полезные рекомендации для клиентов, и как вы можете последовать этому примеру в своей компании. Мы разделили процесс интерпретации анализа на две части. Первая – процесс истолкования данных: вы самостоятельно или вместе с командой воссоздаете по частям картину происходящего и составляете последовательность нужных шагов. Вторая часть – на основе своих находок вы создаете конечный результат для внешнего применения: некий план действий.

Истолкование данных

После сбора всех цифр и проведения всех интервью у вас окажется масса данных, которые нужно рассортировать. Вы должны «отделить зерна от плевел» – ненужные и ненадежные сведения от тех, которые действительно подтверждают или опровергают вашу гипотезу, а затем постепенно воссоздать по ним картину происходящего. Для этого нужно не только понимать смысл отдельных видов анализа, но и обладать достаточным воображением, чтобы объединить разрозненные данные в последовательный рассказ. Это не всегда легко: как откровенно заявил один бывший сотрудник McKinsey, «гораздо легче собирать и оформлять данные, чем думать».

Техники, которые вы примените для анализа своих данных, будут варьироваться в зависимости от конкретных видов анализа, специфики вашей компании и направления ее бизнеса. В этой части мы не будем демонстрировать конкретный анализ, а покажем, как сочетать результаты любых видов анализа таким образом, чтобы принять важное решение.

Как сказал знаменитый американский бейсболист Йоги Берра, «если вы оказались на распутье, туда и поверните». В процессе решения проблемы вы подошли к развилке: либо результаты анализа подтверждают вашу гипотезу (тогда перейдите к следующей части этой главы), либо опровергают ее (в этом случае вернитесь к начальной гипотезе и реструктурируйте ее так, чтобы она соответствовала данным; возможно, для этого потребуется дополнительный анализ).

С помощью бывших сотрудников McKinsey мы покажем вам, как выбрать верный путь.

Метод McKinsey

При анализе данных маккинзиевцы применяют следующие принципы.

«80/20». Правило «80/20» – одна из великих истин в бизнесе. Согласно этому правилу, 20% анализируемых примеров создадут 80% изучаемого эффекта. Это правило было обнаружено экономистом Вильфредо Парето. Исследуя экономические условия в своей родной Италии, Парето определил, что 20% ее населения владеют 80% земли. Позже, работая у себя в саду, он обнаружил, что около 80% урожая гороха выросло всего на 20% растений. На основе этих и других наблюдений он определил, что для любой серии изучаемых элементов на небольшую их часть приходится значительная доля эффекта. Со временем наблюдения Парето были обобщены как правило «80/20».

Хотя это правило существует гораздо дольше, чем McKinsey, именно консультанты Фирмы сделали его основой всего своего мышления. Посмотрев на основные цифры вашей организации, вы почти всегда найдете примеры соотношения 80/20. Например, вы можете определить, что 80% ваших продаж приходится на 20% клиентов, 80% прибыли поступает от 20% продавцов, а 80% вашего времени уходит на выполнение 20% работы.

Главное в правиле «80/20» – данные. Проводя их анализ на компьютере, немного поиграйте с цифрами, сортируя их разными способами. Каждый раз, увидев правило «80/20» в действии, поищите заключенные в нем возможности. Если 80% ваших продаж приходится на 20% продавцов, что именно эти люди делают правильно и как это перенести на остальных? И нужны ли вообще эти неэффективные остальные? Как видите, применение этого правила может принести огромную пользу.

Ежедневно делайте заметки. В конце каждого дня спрашивайте себя: «Какие три наиболее важные вещи я узнал сегодня?» Отведите полчаса перед уходом с работы на то, чтобы изложить эти вещи на бумаге; красивое оформление не нужно, достаточно на скорую руку набросать диаграмму или краткий список из нескольких пунктов. Это упражнение даст толчок вашим мыслям. Вы не забудете то, что изобразили на этой диаграмме, даже если потом не будете использовать ее. Если же вы не зафиксируете свои мысли, то они изгладятся из памяти уже к моменту выхода из офиса.

Не подгоняйте факты под решение. Допустим, вы с командой сформулировали блестящую гипотезу; но будьте готовы к тому, что факты и анализ покажут вашу неправоту. В этом случае должна измениться именно гипотеза, а не факты.

Полученные уроки и иллюстрации внедрения

Интерпретируя результаты анализа, вы стараетесь сделать это быстро и правильно. Иногда эти две цели явно противоречат друг другу. Что на этот счет можно сказать? Обычно стоит поработать лишний день, если от него будет зависеть правильность ответа в целом. Но, как мы говорили в главе 2, вряд ли стоит тратить лишнюю неделю на то, чтобы повысить точность до четырех, а не трех знаков после запятой.

Результаты опроса бывших сотрудников McKinsey позволили нам составить следующие рекомендации:

– Всегда спрашивайте: «Что это нам даст?»

– Проводите контрольные проверки.

– Помните, что возможности анализа ограниченны.

 

Всегда спрашивайте: «Что это нам даст?». Составляя план анализа (этот процесс рассматривался в главе 2), вы должны были исключить из него все те исследования – даже очень изобретательные и интересные, – которые ни на шаг не продвинули бы вас к подтверждению или опровержению первоначальной гипотезы. Но как бы ни был хорош ваш рабочий план, вам почти неизбежно придется провести еще один отсев – после сбора данных, обработки цифр и интервью. Некоторые результаты окажутся тупиковыми: интересные факты, аккуратные диаграммы – но ничего такого, что приблизило бы вас к решению. И ваша задача – отбросить ненужные результаты.

В McKinsey результаты анализа проходят своего рода тест: кто-то из команды, обычно менеджер проекта, задает вопрос: «Что это нам даст?» О чем говорит этот анализ и насколько полезна эта информация? Какую рекомендацию можно дать на их основе? Работа консультантов заключается не в рисовании красивых картинок: ведь клиенты платят огромные деньги не за это. Джефф Сакагучи усвоил этот принцип в McKinsey и воплощает его на своей новой работе в Accenture:

Суть консалтинга не в анализе, а в глубоких выводах. Если вы не можете сделать такой вывод из только что проделанной работы, то вы зря потратили на нее время. Обрабатывать цифры или рисовать диаграммы ради самого этого процесса ни к чему; эти действия имеют смысл, только если они помогают сделать ключевую находку, о которой ваша команда и клиент скажут: «Хм, а это интересно!»

Консультант должен синтезировать из разрозненных идей, полученных в результате анализа, глубокие выводы, которые решат проблему клиента. А это получается лучше всего, когда каждый полученный результат выдерживает проверку вопросом «Что это нам даст?».

Проводите контрольные проверки. Конечно, всегда хочется как можно большей точности; однако в ситуации командной работы у вас как лидера команды, скорее всего, нет времени на подробную проверку всех результатов анализа. Но каждый раз, когда вам представляют какиелибо выводы и следующие из них рекомендации, вы можете провести быстрый тест, чтобы убедиться, что ответ по крайней мере правдоподобен. Задайте себе несколько целенаправленных вопросов, ответы на которые покажут, осуществима ли рекомендация и действенна ли она.

Сами вопросы варьируются в зависимости от ситуации, но вот некоторые примеры от бывших сотрудников McKinsey:

С помощью какой-нибудь простой в использовании программы – хотя бы MS Access – я могу очень быстро развенчать глупую теорию. Например, у одного сотрудника возникла мысль, что мы должны требовать возвращения товаров на склад на основе минимальных, а не максимальных уровней запасов. Я смог проверить эту идею за две минуты и определил, что результатом будет всего $4000 при запланированной прибыли в $400 000. Ради этого не стоит терять неделю, перепечатывая и рассылая по магазинам указания, которые они должны выполнять.

Боб Бухсбаум, СЕО Dick Blilck Holdings

* * *

Мне нравится применять сценарный анализ. Я спрашиваю: «В каком случае это было бы оправданно?» Например, сколько потенциальных клиентов должен принести нам веб-сайт, чтобы оправдать свое существование? Если ответ – «десять миллионов миллиардов», я сомневаюсь, что столько у нас получится. Если ответ – «пятьдесят», я скажу: «Ну ладно». Если анализ делается на основе неоправданных предположений, то можно переходить к следующей идее.

Дэн Вето, старший вице-президент Conseco

* * *

У меня был случай, когда один аналитик обработал кучу цифр из множества разных источников, пришел ко мне и сказал: «Вот ответ». Я взглянул на цифры и сказал, что этот ответ просто не может быть правильным; в противном случае мир выглядел бы совсем иначе. Поэтому, анализируя данные, обязательно сделайте мысленный шаг назад и проведите контрольную проверку.

Билл Росс, General Electric

* * *

Я всегда спрашиваю: «Насколько должен измениться наш нынешний ответ, чтобы мы изменили свой вывод?» Я решительно настаиваю на проверке предположений, а для этого добиваюсь очень четкого их обоснования. Затем я сосредоточиваю анализ на этих обоснованиях. Это значительно улучшило нашу стратегию приобретений; результаты говорят сами за себя.

Рон ОХэнли, президент Mellon Institutional Asset Management

Хотя не существует единственного наилучшего способа проведения контрольной проверки, вы можете предотвратить многие проблемы, если перед окончательной презентацией зададите себе несколько критических вопросов.

Помните, что возможности анализа ограниченны. Анализ играет жизненно важную роль в процессе решения проблем в McKinsey, но в конечном итоге его возможности ограниченны. Необходимо сделать некоторые заключения на его основе, ведь данные не говорят сами за себя. Вы достигли той точки в нашей модели консалтинга, где ведущая роль переходит от данных к интуиции. Это то самое распутье, о котором говорил Йоги Берра, и вам нужно туда повернуть.

Но ограничения анализа – не причина, чтобы обходиться без него. Избегайте того, что один бывший сотрудник McKinsey назвал установкой «готовься, огонь, целься». Даже если у вас хорошие навыки принятия решений и надежная интуиция, будет нелишне подкрепить ваше решение продуманным анализом. Рассказывает Билл Росс:

Зачастую грамотные руководители самостоятельно пытаются решить проблемы в организации, не посвящая в этот процесс остальных. Но, проследив ход их рассуждений, можно обнаружить, что они упустили какой-то вариант. И, что важнее, сами они могут быть готовы к быстрым действиям, но ведь им еще нужно увлечь за собой всю организацию; а если какой-то этап рассуждений не записан и не сообщен сотрудникам, то увлечь за собой других можно лишь путем принуждения. Такой метод убивает инициативу: если все время подталкивать людей, они станут просто ждать от вас указаний, куда идти дальше.

Хотя существует мнение, будто интуиция и данные – полярные противоположности, на самом деле они нуждаются друг в друге ради успеха. Данные без интуиции – просто «сырая» информация, а интуиция без данных – лишь догадки. Но если сочетать одно с другим, вы получите прочное основание для принятия решений.

Указания по внедрению

На этом этапе вам нужно разобраться, о чем говорят факты. Однажды экономиста Джона Мейнарда Кейнса стали упрекать в том, что он противоречит одному из своих предыдущих утверждений. Кейнс ответил: «Когда меняются факты, я меняю свое мнение. А вы, сэр?» Если перенести этот принцип на процесс решения проблем в McKinsey, то получается: когда факты противоречат вашей гипотезе, вы должны менять ее, а не замалчивать факты. И мы не устаем это подчеркивать. Ведь есть опасность, что, потратив уйму времени и усилий на выработку гипотезы, которая кажется вам блестящей, вы «сроднитесь» с ней и будете отказываться верить, что можете ошибаться.

Уроки McKinsey на эту тему таковы: «Не подгоняйте факты под решение», «Будьте готовы убить свою идею» (об этом уже говорилось в контексте мозговых штурмов, но этот урок также относится и к анализу данных), и «Просто скажи: "Я не знаю”». То, что верно для Фирмы, так же верно и за ее пределами. Существует цикл: от гипотезы к разработке анализа, оттуда к исследованиям, потом к интерпретации результатов и затем, если необходимо, обратно к гипотезе. И только после того как вы окончательно доказали свою заключительную скорректированную гипотезу, можно сформировать конечный результат – советы клиенту.

Когда мы опрашивали бывших сотрудников McKinsey, с помощью каких инструментов они разбираются в данных, почти все они упомянули правило «80/20». Мы уже говорили в этой главе, что правило «80/20» проявляется по-разному. Приведем еще несколько примеров: 20% населения США платит 80% подоходного налога. В классе 20% учащихся отнимают 80% времени учителя. Возможно, 80% одежды, которую вы постоянно носите, составляет всего 20% вашего гардероба. И этот список можно продолжать. Правило «80/20» приблизительно (соотношение может составлять, например, 75/25 или 90/10) и даже не всегда применимо, но все же проявляется так часто, что его стоит использовать для прогнозов.

В McKinsey правило «80/20» в основном касается данных, и в этом отношении оно, несомненно, верно. Применяя его к цифрам, можно получить выводы, которые успешно пройдут тест «Что это нам даст?». Вернемся к одному из примеров, приведенных выше: узнав, что на 20% ваших продавцов приходится 80% продаж, вы должны сразу спросить, почему так происходит и как можно поднять остальных продавцов до уровня этих. Заметьте, что правило «80/20» не обязательно приводит напрямую к глубокому выводу. Оно скорее побуждает задавать новые вопросы и, возможно, выполнять новые виды анализа, которые помогают воссоздать правильную картину.

Более того, правило «80/20» может применяться не только к данным. С его помощью вы разберетесь, что говорить клиенту. Ведь 80% ваших рекомендаций будет следовать из 20% результатов проведенного анализа. В двух словах: расставляйте приоритеты. Подумайте, какие рекомендации принесут вашему клиенту наибольшую пользу, и сосредоточьтесь именно на них. Помните, что организация-клиент сможет выполнить лишь ограниченное количество рекомендаций за один раз. И сосредоточьтесь в первую очередь на самых выигрышных направлениях.


В избранное
Поиск
Календарь новостей
«  Январь 2020  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
  12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031
Посещаемость
Besucherzahler attractive russian brides from Moscow
счетчик посещений
Каталоги сайтов
Каталог сайтов OpenLinks.RU Каталог сайтов :: Развлекательный портал iTotal.RU Каталог сайтов и статей iLinks.RU Каталог сайтов Bi0 Goon Каталог сайтов
Copyright MyCorp © 2020
Дать бесплатное объявление в люберцах | Квартира аренда москва частные объявления | Дать объявление газета из рук в руки в украине | Подать объявление продажа земельного участка тюмень | Снять комнату объявления | Дать объявление бесплатно снять, сдать квартиру в москве | Как дать объявление о просьбе матерьальной помощи | Разместить объявление бесплатно в ростове | Сниму дом частные объявления в краснодаре без посредников и агентств | Марк итт подать объявление | Подать бесплатное объявление продажа квартиры | Газета авизо киев дать объявление | Как подать объявление наращивание ногтей? | Подать объявление о продаже йорков | Дать объявление целая | Подать объявления в газету из рук в руки нижний новгород | Объявления продам авто + в рассрочку | Дать объявление из рук в руки работа | Объявления омск продам прес б/у | Куда, кроме авизо можно подать объявление о недвижимости? | Дать объявление в деловой бийск | Куда дать объявление о продаже авто | Дать объявление бесплатное ищу работу няни гувернантки | Продам диплом объявления | Дать бесплатное объявление о продаже собаки в москве