【原】麦肯锡全球合伙人亲述：麦肯锡分析问题的三大原则（深度）

陈辞令 2021-12-15

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不断地有我的朋友来问我：“你是麦肯锡的，你是解决问题的高手，能不能教我两招？”

我通常都会推荐他们去读《麦肯锡方法》这本书，所以我也想在今天利用这样的一个机会，跟更多的朋友们去讲一讲，到底麦肯锡方法指的是什么。

麦肯锡顾问并不是天生会解决问题。很多顾问进入麦肯锡前，甚至没有咨询的经验，但经过一段时间的训练，都会很快的掌握咨询工具、方法与技巧。

从这一点来看，与其说麦肯锡顾问都是精英，不如说麦肯锡强大的培养和训练机制有多牛，而如此强大的培训机制背后，是从无数的咨询实践中总结、提炼出的一套完善的方法论。

大家知道，解决问题的第一步是分析问题。麦肯锡分析问题的方法有三个非常非常重要的原则，后面所有的工作内容其实都围绕着这三个基本的原则来开展。

今天，我就和大家分享下，这三个重要的原则。

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原则1：基于事实分析问题

第一个大的原则，就是一定要基于事实来进行分析。基于事实，可以弥补经验的不足。

大家可以想象一下，一个企业在什么样的情况下会去找管理咨询顾问解决问题？

当企业觉得这个问题他自己解决不了，或者他觉得自己解决不好，所以才去请第三方来解决。

大家想一想，第三方的顾问来了之后，他会比原本公司那些人更懂这个行业吗？不会。

他会比这些在公司里面工作了可能十几年、几十年的人，更了解这个公司的历史、它的文化和它的风格吗？也不会。

他甚至可能不会在短期内比这个公司里的员工对产品、对客户有更深刻的了解。

那么为什么这些人来了以后能够解决问题呢？

核心的原因就是他不是在靠经验解决问题，他是在靠分析解决问题。

一个企业在进行解决方案的讨论和分析的时候，很大程度上是仰仗过去的经验。企业有这么多的经验，为什么他不能基于这些东西去寻找到一个好的解决方案？

那是因为很多时候经验会存在不足，经验越多其实束缚就越大。

因为不但有成功的经验，你还有很多失败的经验，可是失败的经验并不代表这件事本身是错的，有可能是实施的过程当中出现了偏差，也有可能是时机不对。

所以当内外部环境发生变化的时候，过往的失败经验未必现在还会导致失败，过往的成功经验同样的也未必能够同样引向成功

大家都知道数码相机本身是柯达发明的，柯达最后死在了数码相机上面，这是为什么呢？因为数码相机刚发明的时候，柯达觉得数码相机干不过胶卷，所以它还是把主要精力放在胶卷上面。
可是在当时数码相机干不过胶卷的这些因素，随着技术的发展是在不停变化的，技术导致的画质差距会越来越小、越来越小，终于有一天当数码相机能够跟胶卷做的一样好的时候，这个时候你再来评判到底未来是数码相机的天下还是胶卷天下的时候，你肯定就会有一个完全不同的结论。

所以在当时看这个结论可能是对的，可是当时间、环境发生了变化之后，这个结论可能就不对了。

反过来再看一个例子，就是诺基亚，诺基亚手机成功的一个很重要的因素就是不怕摔，摔散架了，咔咔咔一捣鼓，装上还能用。
当第一代iPhone出来的时候，诺基亚也看到了这个手机，他们当时的评价是这手机一摔就坏了，所以根本不会造成对我们的竞争，所以不用去管它。这就是过去的成功经验对于现在的误导。
消费群体的期望，对于一个手机的功能选择已经发生变化了，但是诺基亚没有意识到。

所以大量的事实可以来证明，为什么一个成功的企业，他有的时候会做再回过头去看的时候非常傻的一些决定，就是因为他们太相信以前的经验，而忽略了对于事实的分析和掌握。

所以在这个时候，一定要基于事实，事实可以弥补经验上的不足。

另外一个方面，事实可以增加一个方案的可信度。

当你说的是事实的时候，不管这个事实多么难以令人接受，大家都会接受的，因为这就是事实。

基于事实既然如此之好，为什么很多的企业，没有办法在企业内部做到这一点，而要花那么多钱去请一个咨询顾问来做一个基于事实的分析呢？

这里面有两个挑战。

第一个挑战是：你看到的是不是事实的全部？
当一个企业在他自己的这个行业里面去耕耘的时候，他可能没有办法看到，或者说忽略了这个事实的全部，整个市场是怎么样的？
有什么在发生变化？有什么新的东西在产生？可能是他所忽略的东西。其实越是成功的企业，可能越会忽略外部市场新发生的一些情况。
有段时间，一些本土的洗发水品牌冲击宝洁的市场，市场份额在萎缩。
经过调查，宝洁发现很多本土的企业，他们在每一个超市的洗发水的货架前放一个促销员，这促销员不干别的，就是有消费者过去以后，促销员就说：“买洗发水啊？我看你头发好像是油性头发，来，我给你介绍一个。”就引到他们自己所推的那个品牌了。
宝洁才发现，原来除了产品展示以外，还可以有这种招，这个招是以往它在美国、欧洲这些成熟的市场可能根本就不会去用的，因为也用不起。可是在中国，他发现市场已经有这种方式出来了，开始进行学习、投入，后来有了一个非常庞大的店内促销员团体，甚至被称作In store Army（店内军队）给宝洁带来了大量的收入。
如果宝洁不去看这个市场发生的这些新的变化，可能就不会有这样的一个输入，然后引发它的一个改变。因为以往的那些策略太成功了，它能够看到的都是成功的故事。

第二个比较大问题是：一个成功的企业，很多时候是畏惧知道事实的真相的。
他会抗拒或者是说出于某一些利益的考量，他不愿意承认这是我的问题，也不愿意去指责这是你的问题，最后导致整个公司没有办法看到所面临的这个情景。
比如说通用汽车在2000年左右的时候陷入了一个低谷。那个时候几乎所有的部门都关注自己的KPI。比如说生产部门有一个KPI：这个新车从设计一直到下线的时间，时间对他来讲是一个很重要的KPI。采购的部门成本是一个很重要的KPI，销售部门，消费者的这些功能需求、他的满足程度是一个非常重要的KPI。
大家都关注自己的KPI，最后在设计这个车的时候，设计出来的车是一个妥协的结果，被改了无数遍之后出来的这个设计方案，可能所有人都觉得不是一个最好的方案，可是这个设计是唯一的一个能够满足所有人KPI的设计。结果就是这款车一共才卖了一万辆！
当时通用新上任的这个CEO叫做鲍勃·卢茨（Bob Lutz），后来写他的回忆录的时候，他就想到这个问题，他第一次在会议室看到这个车的设计的时候，他不禁问所有参会的人：“你们自己会买这车吗？你们觉得这车好吗？”
没有一个人点头。这就是我畏惧事实背后的真相，所以到最后的结果就是我拒绝基于事实来分析这个问题，我拒绝承认这个车是一个很丑的设计的这么一个事实。
在我们有了这么多的事实，有了足够的这些基础之后，要对这些数据和信息进行分析，

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原则2：结构化分析问题

第二个特别重要的原则，叫做结构化分析问题。

麦肯锡在分解、分析一个复杂的商业问题的时候，所遵循的一个方法或者是原则。

这个原则的核心叫做MECE ，它的全称叫做Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，中文的翻译就是相互独立，完全穷尽。

我举一个例子，什么叫做相互独立，完全穷尽。
比如说我们面对一群小学生，我们要把他们分类，很自然的就是按照年级分，一群小学生从一年级开始一直到六年级，我们可以看到这一群小学生里头不存在任何一个人既是一年级又是二年级，这不会的。
那也不会出现一个人，他是不属于任何一个年级的，哪怕跳级也好，留级也好，他总是会定在某一个年级，他就是这个年级的，所以这就是所谓的相互独立，完全穷尽。

一个复杂问题分解成若干简单问题的子项的时候，这些子项相互之间没有重叠，而这些子项加到一起能完整地呈现这个母问题是怎么样的。

在分析一个问题，假设我们已经做到了这个MECE，我们还需要做什么呢？

这个时候有一个挺重要的事，就是要接纳他人的意见，你要有更多的信息的输入。

你可能有一个团队来分析这个问题，而不是自己闷头想。

在进行结构化分析的时候，还有一个特别需要注意的东西：不管用什么样的路径，用什么样的方式去切分一个复杂的问题，第一层的子问题的数量都不要太多，因为如果第一层的子问题的数量太多的话，整个团队的精力或者是人的精力就会被分散。

其实导致一个问题产生的原因无非也就那么些，你慢慢地往后去分的时候，才会进行得越来越深入，而不需要在第一层就把它做得这么深入。