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

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.

Большинству клиентов нужно, чтобы все было сделано «вчера» и при этом бесплатно. Увы, для тщательного анализа на основе фактов требуется время; а время такой компании, как McKinsey, стоит дорого (это подтвердит любой наш клиент). Понимая, что финансовые возможности клиентов не безграничны, Фирма разработала множество техник, позволяющих команде быстро перейти от «сырых» фактов к конкретным рекомендациям. Эти техники применяются с такой же эффективностью и вне стен McKinsey. Мы не обещаем, что эта глава поможет вам творить чудеса, но, применив ее уроки, вы сможете ускорить анализ данных и принятие решений.

Следующие указания помогают маккинзиевцам планировать анализ.

Найдите ключевые факторы. Успех большинства компаний зависит от ряда факторов, но не все они одинаково важны. В условиях ограниченного времени и ресурсов вы не можете позволить себе такую роскошь, как подробное изучение всех аспектов проблемы. Вместо этого разберитесь, какие факторы являются ключевыми, и сосредоточьтесь на них. Копайте прямо к корням проблемы, а не вникайте до мелочей в каждый ее элемент без исключения.

Старайтесь увидеть всю картину. Пытаясь решить сложную, запутанную проблему, вы легко можете потерять свою цель среди миллиона задач, которые нужно решить прямо сейчас. Когда вы чувствуете, что они накрывают вас с головой, сделайте мысленный шаг назад и разберитесь, чего вы пытаетесь достичь. Спросите себя, какое место в этой картине занимает выполняемая сейчас вами задача. Она помогает вашей команде продвинуться к своей цели? Если нет, то вы теряете драгоценное время.

Не пытайтесь вскипятить океан. Работайте не больше – работайте умнее. В условиях сегодняшнего изобилия данных можно всесторонне анализировать выбранный аспект проблемы. Но вы только потеряете время, если эта кропотливая работа не является ценным вкладом в процесс решения проблемы. Продумайте, какие виды анализа вам действительно нужны, чтобы подтвердить или опровергнуть свою гипотезу; выполните их и двигайтесь дальше. Скорее всего, вы не можете позволить себе роскошь делать что-то сверх самого необходимого.

Иногда вы должны дать решению прийти самому. У любого правила есть исключения. Не всегда возможно сформировать начальную гипотезу; в этом случае вам придется полностью полагаться на анализ фактов, чтобы постепенно найти путь к конечному решению.

В других организациях большинство бывших сотрудников McKinsey имеет гораздо меньше времени для анализа, чем в Фирме. Но приобретенные ими навыки разработки планов анализа помогают им и на новом месте работы получать факты, необходимые для обоснования их решений. Мы свели их опыт к четырем урокам:

– Старайтесь, чтобы гипотеза определяла анализ.

– Правильно расставьте приоритеты.

– Забудьте об абсолютной точности.

– Применяйте к трудным проблемам метод триангуляции.

Старайтесь, чтобы гипотеза определяла анализ. При планировании анализа вам придется найти нужный баланс между интуицией и поиском фактов. Раньше в McKinsey не было места интуиции; но, по некоторым признакам, в эпоху «новой экономики» даже Фирма начала прибегать к этому способу принятия решений в возникших «на пустом месте» новых областях. А в некоторых организациях вообще предпочитают полагаться только на интуицию, особенно при нехватке времени. Один бывший сотрудник McKinsey заметил на этот счет: «Люди понимают, что для формирования гипотезы нужно ориентироваться на ожидаемый результат: разобраться, к чему надо прийти, и определить, верен ли избранный путь. Но часто они не хотят тратить время на небольшие проверки правильности своих решений». Однако мы все же убеждены, что интуицию обязательно должен дополнять анализ фактов, чтобы основание для ваших решений было прочным.

Чтобы найти нужный баланс, вы должны ориентироваться на качество, а не количество. Как говорит Джеймс Дж. Уэлан из L, G, & E Energy, «фокусирование при анализе важнее, чем масштаб, и возможно оно только при правильном структурировании проблемы в самом начале». Как говорилось в главе 1, если вы правильно разработали дерево вопросов, то сразу понимаете, какие виды анализа вам нужны. Разделив проблему на вопросы, а вопросы – на подвопросы, в какой-то точке при спуске по этому дереву – на два или на двенадцать уровней ниже – вы получаете набор вопросов, на которые можно ответить «да» или «нет» (например: «Принесет ли этот продукт доход? Есть ли у нас навыки для внедрения новой программы? Не противоречит ли она закону?»). Отвечая на них, вы сформировали начальные гипотезы; теперь пора подтвердить или опровергнуть их путем анализа фактов.

Еще один способ сосредоточиться на нужных вещах – постоянно помнить о конечной цели, как рекомендует Джефф Сакагучи из Accenture:

Мы проходим процесс, состоящий из постановки вопросов, подвопросов, выдвижения гипотез, сбора данных и их анализа, подготовки отчета, и этот процесс помогает понять, каким, скорее всего, будет итог. Благодаря этому мы не тратим силы на те виды анализа, которые не относятся напрямую к выполняемой задаче, даже если они интересны и стимулируют интеллект. Если начать заниматься ненужным делом, можно очень быстро прийти к поражению.

Джефф указывает, что есть реальная опасность увлечься «анализом ради анализа». При обилии данных может быть интересно поиграть с ними, изучая так и этак. Но если все это не направлено на то, чтобы подтвердить или опровергнуть вашу гипотезу, вы тратите время впустую.