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【新书荐读】麦肯锡前高管教你,如何用逻辑树分解问题(文后有福利)

查尔斯·康恩 数据工匠俱乐部 2022-08-17

文章源于公众号:笔记侠

在麦肯锡公司,如果你解决问题的能力被说成“滴水不漏”,那么这是对你的最高赞誉。

现代咨询公司的成功运作需要诸多技巧和智慧,但究其根本,则是创造性地解决问题的能力。无论从事什么行业,无论在企业、非营利机构还是在政府部门,你都无法预测即将出现的新问题及其应对之策,无法做到未雨绸缪。单纯依靠快速适应传统、面向行业的培训方法是不够的,成功驾驭这种变化的唯一方法是成为一个灵活的、有创造性的问题解决者。这就是为什么世界经济论坛将“解决复杂问题的能力”列为21世纪首屈一指的能力。全球所有的组织机构在招募人才时都将这种能力排在众能力之首。

解决问题的七个步骤

麦肯锡前合伙人查尔斯·康恩和罗伯特·麦克莱恩在新作《所有问题,七步解决》中提出,解决问题时,我们应首先考虑以下7个问题:

1.如何准确定义问题以符合决策者的需要?

2.如何分解问题并提出可供探索的假设?

3.如何在该做和不该做的事情中分出轻重缓急?

4.如何制订工作计划,分配分析任务?

5.如何决定收集和分析事实来解决问题,同时避免认知偏见?

6.如何综合分析结果,提出自己的见解?

7.如何表达自己的见解,说服他人?

换个角度理解,解决问题的7个通用步骤可以被概括为:

1.定义问题;

2.分解问题;

3.划分优先级,适当取舍;

4.制订工作计划和时间表;

5.分析问题;

6.综合分析;

7.阐明观点。

逻辑树的作用

“破解”问题既是一门艺术,也是一门科学——揭示问题的症结所在,从而找到更好的解决方案。

在这一阶段,经济学与科学方面的理论框架为更好地理解、解决问题的驱动因素提供了有益的指导。在分解问题时我们通常会尝试不同的切入点,目的是看哪个切入点的效果最好。

我们使用逻辑树或问题树对问题进行可视化分解,主要采用几种类型,其中包括假设树和决策树。大家在本书提供的案例中可以看到它们。当初我们在麦肯锡公司认识到逻辑树的作用,从那之后我们发现它们非常利于解决问题。为什么呢?因为它们有以下这些作用。

•能够清晰可视地呈现问题,所有人都能够理解问题的不同组成部分。

•如果应用得当,它们能够全面地呈现问题,因为所有相关内容都可以体现在逻辑树中。

•能够产生明确的假设,可以用数据和分析加以测试。

我们的逻辑树有时候比较简单,有时候相当复杂,但它们都是从速写本或白板开始的。这里我们通过两个经典的案例向大家展示如何使用逻辑树解决问题。

案例1:悉尼机场的运营能力能否满足未来的需求?

罗伯特在担任麦肯锡公司招聘主管、负责为公司在澳大利亚和新西兰招聘员工时,麦肯锡咨询公司决定打破传统的MBA(工商管理硕士)招聘模式,努力争取把优秀的物理学家、科学家、律师、工程师和文科毕业生吸引到公司中来。

但是在面试过程中,有关商业案例的讨论总是让很多非常有希望的面试者处于不利境地。因此,罗伯特的招聘团队在面试时提出一个非商业案例,即“悉尼机场案例”。该案例相当简单,却很好地诠释了七步问题解决法。

所有面试者都已飞抵悉尼机场,并且都知道报纸上关于当时是否需要再建一个机场的讨论。悉尼机场拥有世界上最繁忙的10条航线中的2条,所以这是一个真实的例子。在面试过程中,面试官给了面试者一个简单的问题定义(第一步:定义问题):“悉尼机场的运营能力能否满足未来的需求?”并询问他们对这一问题的看法。问题陈述围绕着客运机场的容量展开,面试者无须花太多时间讨论可能需要建设第二个机场的政策因素,比如更便利、更安全,或者环境因素,比如噪音,甚至是替代方案,比如连接大城市的高速列车。正如我们稍后看到的,问题定义的界限对于预先达成一致非常重要。


面试者通常会问一两个问题,得到明确答复之后他们便简要阐明自己解决问题的方法。罗伯特招聘团队的预期是什么?他们想看一下面试者是否会采用逻辑结构的方法帮助他们解决问题。以书面形式显示问题的各个部分要容易得多,因此我们鼓励面试者使用白板或便笺簿。这通常是一个反复尝试的过程,通过纠正错误最终解决问题。这就是第二步:分解问题。图1显示的是一个简单的初次尝试。


图1


在这个案例中,解决问题最简单的方法就是将机场容量定义为(着陆跑道的)供给少于需求。你可以用一棵更复杂的逻辑树表示还有其他途径可以到达悉尼(而且你可能会因为说明这些途径对需求的影响而备受赞誉),但在这个相对简单的案例中,你可能不需要如此麻烦。

当然,优秀的面试者可能会做出更深刻的解释。图2展示了定义机场供给能力(跑道数量、每条跑道的容量以及利用率)和需求(悉尼在地区需求中的份额)的一种方法。从短期来看,机场跑道的数量是一定的,跑道的容量(主要由机型决定)也是一定的。

图2

面试者通常会通过对GDP(国内生产总值)增长、燃料成本和悉尼相对于其他目的地的位置吸引力做出不同的假设,以此来解释他们模拟需求增长的方法。参见图3。

图3

但是,解决这一问题最有效的方法是深入了解跑道利用率,因为它是交通调度人员能够积极管理的少数变量之一。跑道利用率是由运营时间、飞机运行间距和每架飞机的人数决定的。运营时间受宵禁、天气和机械维护的限制。思考如何改变这些因素是第四步(制订工作计划)和第五步(分析问题)的核心所在。

罗伯特最喜欢的答案是面试者说出类似于下面这样的话:跑道利用率是关键,因此我会关注运营时间、每小时的飞机数量以及每架飞机上的乘客数量。你可能无法改变运营时间,午夜到早晨6点是宵禁时间,因为机场附近有居民区。至于每小时的飞机数量——这是跑道利用率的核心变量,我想看一下能否在保证安全的前提下缩小起飞和降落的间隔时间。第三个因素是每架飞机上的乘客数量,这实际上取决于有利于大型飞机的舱位定价和高峰时段使用轻型飞机的政策(这涉及第六步和第七步的综合分析和阐明观点)。

优秀的面试者可能也会建议提高价格以减少需求。这也不失为控制机场容量的一种手段,尽管这可能会导致悉尼机场损失市场份额,悉尼市政府经济规划部门也不可能接受。

这种简单的逻辑树上的枝杈可以用数学手段联系起来,因此,通过修改规划者可能影响的变量,可以为简单的场景建模,并呈现不同的替代方案。真正优秀的面试者可能会指出跑道利用率提高20% 对乘客数量或使用大型飞机的影响。

悉尼机场实际上是如何操作的呢?数年后,悉尼机场建了第三条跑道,并通过研究案例中确定的关键变量设法应对交通流量显著增加带来的影响。尽管目前机场管理局表示反对,但悉尼将在未来十年内建设第二个机场。

案例2:创业公司定价问题

在过去几年里,查尔斯的一位朋友创办了一家公司,主要生产一种设计独特、巧妙的皮卡配件。这家名为“皮卡装备”(Truckgear)的公司每年大约销售1万套设备,销量增长很快。该公司采取现金收付制,收支基本平衡(现金收付是指不计入折旧资产的会计费用)。查尔斯投资了这家公司,并帮助制订公司战略。

初创公司在创业初期会面临很多棘手复杂的问题,并且与大公司相比,它们的现金资源有限,团队成员短缺,在解决问题时难免捉襟见肘。皮卡装备公司不得不针对如下问题做出决策:是否应该拥有自己的制造工厂,需要在哪些细分市场竞争(卡车配件市场有新配件市场,也有二手配件市场,各自都有几个销售渠道)?是否应该拥有自己的销售团队?营销费用应该是多少?而最主要的是,在现金有限的情况下,增速应该是多少?有如此多的问题要处理,难怪初创公司团队会夜不能寐!

最近,该公司面临一个重要决策:是否提高产品价格(第一步)?三年来公司一直坚持最初的定价——550美元左右。随着产品性能的提高,原料与生产成本都提高了,这就降低了利润率,降低了每套设备创造的现金收入。显然,与老牌公司相比,在刚起步的初创公司中现金的作用更重要,因为它们的外部资金来源要少得多。皮卡装备公司面临的困境是这样的:如果市场对价格上涨反应消极,那么公司发展可能会降速,销量甚会下滑。

这种问题没有完美的答案,但我们可以采取一种特殊的逻辑结构对其进行评估——利润杠杆树(第二步)。我们想深入研究决策的关键因素,这种逻辑树在数学上是完整的,所以我们可以用它来模拟不同的假设。

图4是这种逻辑树的简化版。

图4

大家能够看到这一逻辑树是如何将皮卡装备公司的问题可视化的:成本压力降低了每套设备的可变利润——在这种情况下,公司能够在不减缓销售增长,甚至不减少销量的情况下提高每套设备的价格吗?

图5呈现的是皮卡装备公司的具体数据。

图5

如果该公司能保持目前的销量,7%的价格涨幅将带来38.5万美元的现金盈利能力改善,这一大幅增长有助于为更多的营销和销售项目提供资金。不过我们也发现,设备销量只需要下降650套就能抵消价格上涨带来的好处(第五步)。究竟该怎么办呢?

价格上涨是否会导致现金利润总额减少(或许没有那么严重,可能会导致增速放缓)取决于竞争对手的定价、客户对价格的反应(经济学家称价格弹性)、第三方经销商销售渠道是否会接受价格上涨带来的较低利润及市场营销工作成效。该公司发起了一项针对近期客户的大规模的电话调查,结果发现:

• 大部分客户对基于成本的适度价格增长的反应并不强烈。

• 竞争对手的产品在价格上大致相当,但在功能上有很大的不同。

• 经销商不愿意为了适应价格上涨而降低利润率。 

该公司还评估了是否可以通过减少固定管理费用,或者将制造业务内部化来达到同样的效果。但目前公司除了少量的员工和租金费用,几乎不需要其他成本,所以第一种方法不可选。由于目前现金资源有限,所以投资极其昂贵的生产和组装设备也没有什么意义(第三步)。总的来说,小幅提价以恢复单位利润率是值得冒险的(第六步和第七步)。

这种金融树特别适合解决涉及替代策略的货币权衡的问题。你可以用它来解决几乎任何类型的业务问题。当然,书中还有更多复杂的版本。

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