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麦肯锡方法--

2025/6/15
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阿司每日读书分享

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
Topics
艾森·拉塞尔: 麦肯锡的成功并非神秘,而是源于其专业的问题分析和解决的方法论。通过学习这些方法,我们也能成为解决问题的高手。首先,要“与事实为友”,避免被直觉和经验误导,广泛收集资料,了解真实情况。这能增加解决方案的说服力。其次,运用 MEC 法则系统分析问题,将复杂问题拆解为相互独立、完全穷尽的子问题,化繁为简。最后,采用“初始假设”的方法,先提出可能的答案,再去验证,而不是按部就班地分析。这种方法能更高效地找到解决方案。但是,要保持开放心态,当事实与假设冲突时,要调整假设。

Deep Dive

Chapters
本章探讨了麦肯锡方法的核心原则——与事实为友。它强调在解决问题之前,应广泛收集事实,避免个人经验或直觉的误导。通过案例分析,展示了收集事实如何帮助更清晰地了解问题实质,并增强解决方案的说服力。
  • 重视事实胜过经验
  • 收集事实避免主观臆断
  • 事实增强解决方案说服力

Shownotes Transcript

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这本书在美国出版以后一直在版那么是为什么呢很大的一个原因啊当然就是麦肯锡这个金字招牌我们都知道麦肯锡是世界顶级的管理咨询公司全球排名前 100 家公司里面有 70%左右是他的客户

这里汇聚了世界上最聪明的大脑培养了许多顶尖的管理思想家和商界领袖但是从另一方面

另一个方面来讲,麦肯锡之所以有这样的声誉与成就,和他发现和发展了一套分析问题解决问题的专业方法论是有关的。事实上,在一百多年前,世界上并没有专门的咨询公司,人们在遇到问题时更多的是凭借自己的经验,

或者向老前辈请教寻求意见而后来随着经济业务越来越复杂而很多公司发展速度很快他们需要更多营销管理财务法律工程技术等等方面的专业人士为自己提供咨询意见于是管理咨询公司就应运而生了

比如麦肯锡的创始人詹姆斯·麦肯锡就是个会计师这些专门的咨询公司在不断帮助客户解决问题的过程当中超越了过去的专业局限积累了丰富的经验慢慢的他们发展出了一套方法论使得高效解决问题成为了一种可以学习的专门技能

很多人非常的羡慕麦肯锡这样的咨询公司成员觉得他们非常的厉害是人中龙凤不过啊正如这本书副标题所表达的一样麦肯锡并不神秘方法论诸就神奇我们通过学习类似麦肯锡这样的咨询公司的方法也能让自己成为一名解决问题的高手

而我们今天分享的这本书作者正是曾经麦肯锡公司的咨询顾问他的名字叫做艾森·拉塞尔他将揭秘麦肯锡最有价值的理念和方法告诉我们麦肯锡那些高级大脑是怎么解决问题的无论是复杂的商业问题还是琐碎的生活小事运用麦肯锡的思考方法都能帮助我们更快的找到问题的答案

接下来呢,我会从三个方面来讨论麦肯锡方法的核心观点第一,解决问题的第一步,与事实为友第二,让思路清晰的关键,系统分析问题第三,更快找到解决方案的捷径初始假设,直奔问题答案

让我们一起一一的来看解决问题的第一步与事实为友很多人都以为麦肯锡之所以能够收取高昂的咨询费用是因为他们有经验丰富的专家类型多样的案例库以及从顶尖名牌大学精选的高材生凭借着他们的天赋智慧与经验麦肯锡的咨询顾问才能在复杂的商业问题当中总横驰骋

当然了,上面提到的这些因素都有道理,不过很多人其实忽略了一个更重要的秘密,那就是他们不仅仅重视经验,更重视事实。更重视事实的意思就是,无论我们对一个问题是不是有丰富的经验,都不要在一开始就瞎判断,而是要先广泛的收集资料,了解真实情况。

这就是好比经验再丰富的法官如果不先研究大量的证据就做出判决那他判处冤假错案的几率就会大幅增加同样的麦肯锡也发现如果要高效的解决问题首先要做的反而是

收集事实,收集事实与事实为友,不仅是麦肯锡解决问题的第一步,也是解决问题整个过程当中要始终坚守的原则,这是因为麦肯锡发现这样做有两个好处。

首先收集更多的事实能够避免咨询师被自己或者是客户的错误的直觉经验所误导有一次麦肯锡的团队接到了一个新的项目客户提出的问题就是请麦肯锡对他们公司一个部门的业务扩张机会进行评估研究他们在什么样的时机下采取扩张策略更合适

通常而言如果我们接到这么一个任务头脑当中的第一时间就会出现过去各种类似扩张机会的经验案例脑海当中能够浮现出很多可能的选项可是麦肯锡团队回到收集事实这一步

用了几周的时间收集数据进行分析之后他们得出了一个颠覆性的结论客户的这个部门遇到的问题并不是能扩张自己就能够解决的相反他应该关闭或者是出售这就是坚持与事实为有的好处能让自己不被表面现象所迷惑更好地看清问题的实质

其次坚持与事实为友还有一个隐形的好处那就是更容易增加解决方案的说服力要知道尽管麦肯锡咨询公司是一个金字招牌可是毕竟去给客户进行汇报的项目经理人往往是还不到 30 岁的年轻人你想想啊那些在商场驰骋多年的客户老总们为什么要听一个出出茅庐的小年轻的建议呢

这里面的秘密就在于年轻的咨询师掌握了更多的事实他不是年轻的咨询师有力量而是事实有力量这一点啊我是有感触因为我自己啊就是咨询出身有一年我带着公司的年轻咨询师市长汇报方案我

我本来还担心我的同事太年轻,市长可能不重视,结果当他如数家珍般的把市长想知道但不知道的各种事实情况逐一的分析,并提炼出原因和建议之后,市长大加赞赏,连说好

我当时心里就想啊这哪里是厚生可畏啊这就是事实的力量所以我们学习麦肯锡方法首先要学习麦肯锡这种与事实为友的态度和方法这个方法其实不仅能用于给客户解决问题也完全能用到我们日常生活工作里比如我们在工作当中经常协调沟通各自的任务分工没有经验的新员工如果觉得领导安排的任务太重了

往往会跟领导说老板任务太多我做不完这个时候领导会小咪咪的说没关系我相信你一定能做完你该怎么办呢其实这个时候你就应该用事实说话你可以把事实逐一列出这么说

老板,你看,我平时一天能完成三篇的稿件,也就是说一周五天我可以完成 15 篇的稿件,但是这周给我安排的任务是 30 篇的稿件,就算我加班熬夜一周完成 20 篇就已经是上线了。

你看这个任务是不是延长工期或者再找一个同事来协助我确保任务的进度呢这样的沟通啊是不是更有说服力呢这就是麦肯锡方法的第一个基础与事实为友

不过有的时候我们就会发现在思考一个复杂问题的时候往往牵扯的各种因素特别的多如果你再去收集各种事实发现要处理的信息就更多了千头万绪很难理清楚思路那这个时候该怎么办呢这就用到了麦肯锡的第二个核心方法让思路清晰的关键用 MEC 法则系统的分析问题

我们都知道生活当中的很多问题看起来很简单可是真要是仔细的思考往往都很复杂比如假设你现在经营着一个淘宝小店最近生意下滑了你就提出了一个问题怎么样能够提高我淘宝店的利润呢这个问题听起来很小其实非常大

因为这个问题背后牵扯的影响因素和事实可能非常的多比如你产品的风格你的产品质量售后服务的水平销售文案的质量甚至淘宝相关的技术规则和政策都会影响到你的利润这个时候你怎么处理这个看似简单实则复杂的问题呢

事实上类似的问题在人类的历史上啊被不断的重复怎么样捕获更多的猎物呢怎么样提高工厂的利润呢其实啊都是一样的问题而麦肯锡这样的咨询公司他们有一套解决这种复杂问题的思路并形成了相应的方法论那就是把复杂问题拆解成一个一个简单的子问题只要解决了全部的子问题就能攻克这个复杂的问题这

这种化繁为简分而治之的思路是麦肯锡处理复杂问题的一个关键其实这种处理复杂问题的思路运用是非常的广泛比如让你直接的吃一大块的牛排你吃不了可是切成了一小块一小块就非常的容易当年科学家认为人类是无法把火箭送上月球的

这是因为人们通过精密的计算后就发现要把火箭送上太空火箭的自重要高达 100 万吨可是后来有人把这个复杂的问题进行拆解把火箭送上月球的步骤分成了几个阶段的子问题一一解决之后就提出了分级火箭的方法

火箭飞一段距离抛弃一部分的自重结果问题就豁然开朗迎刃而解了所以学会把目标分解成小任务化整为零的处理是一个很有效的思路不过麦肯锡不仅采用了这种思路他还把化整为零的思路进一步的深化形成了一个专门的系统分析方法的原则

这个原则呢就叫 MEC 法则所谓的 MEC 的法则的意思啊就是相互独立完全穷尽也就是说我们在我们在拆分分题时每一个子问题应当相互的独立而所有的子问题汇总起来又完全的穷尽了母问题的可能性

这个方法在另一位麦肯锡的咨询顾问巴巴拉明托写的金字塔原理这本书当中进行了详细的介绍具体而言呢麦肯锡认为任何事情的解决方案都可以归纳成一个中心论点而这个中心论点可以由三到七个分论点来支持而

那我们怎么样应用 MEC 法则呢把一个复杂的问题一层一层分解成小问题来解决我们继续的用前面的例子来说淘宝店啊如何增加利润这个问题啊进行分析

如何用 MEC 的方法把这个问题分解成子问题我们可以这样的思考想让淘宝店利润增加无非有三种途径要么增加销量卖的更多要么降低成本获利空间更大要么提高售价增加收入你还能够想出除了这三个途径之外让利润增加的方式吗如果想不出来就说明这三个子问题穷尽了母问题而销售成本

这三者之间又是相互独立的他们彼此可以视作是互不影响所以也是相互独立的因此这个分解问题的过程就符合 MEC 的法则相互独立完全穷尽当然了问题只分析到这里还没完我该怎么样提高销量或者是降低成本呢这些问题可以继续的用 MEC 的方法进行分解

比如,如何增加销量这个问题,我们可以分解为提升文案内容质量,进行促销活动,增加更多品类,给老客户提供优惠等等。类似的,我们可以梳理出各种可能的解决方案,然后用 MEC 的原则检查,最后就能找到很多提高效率或者是降低成本的方法了。

你看啊用 MEC 的方法就能很清晰的找到很多提高利润的解决办法是不是复杂的问题就简单很多了呢不过啊如果你仔细的留心的话可能会注意到一个现象那就是用 MEC 的方法分析之后可能产生很多解决问题的思路但是啊这就产生了新的问题一方面这些新思路未必都可行有的效果明显有的可能作用啊并不大

另一个方面,我们这么多的想法,如果一个一个的尝试,要花多少时间啊?我们怎么知道哪个方法最有效呢?这个问题就要在我们接下来的这一部分进行解决了。

用初始假设直奔问题答案更快的找到解决方案说到如何能够更好的找到解决方案这就涉及我们大多数人的一个认识很多人都认为解决问题的顺序应当是发现问题分析问题最后找到答案

解决问题所以我们认为解决问题的答案是前面所有研究分析工作完成之后的结果答案也就理所应当的在最后一个环节作为最终成果展示给大家

这个想法从逻辑上来看并没有错,可是从实际解决问题而言,更有效的解决方案往往并不是如此的按部就班的执行而得到的相反,很多解决问题的高手都是先找到了一个可能的答案,然后才进行深入研究和分析换句话说,在找到问题的答案之前,就要设想出问题的可能答案

你可能会觉得这可真是一个颠覆人知的观点如果先有了答案那还需要工作吗但有意思的就是其实这个方法并不新鲜是你一直在用的方法只不过你并没有意识到而已比如说你在要出门的时候

突然发现找不到钥匙了这个时候你再解决一个钥匙在哪里的问题现在你提出了问题不过你肯定不是准备分析完钥匙的起源丢钥匙的可能时间地点丢钥匙的影响等等各种的因素之后得出各种可能的解决方案再去找钥匙相反你一定是先找出自己昨天穿的衣服在兜里摸一摸看看有没有如果有那就 OK 你就拿着钥匙

出门了,如果没有呢,我再找找最有可能有钥匙的地方在哪里,是不是放在了另一个包里呢?你看,这个思考的过程就是有了一个可能答案,比如说钥匙在衣服兜里,然后去验证这个答案是不是有效。

这个找钥匙的过程和我们解决其他所有问题的思路其实都是一样的而这个过程当中设计了很重要的解决问题的原则让我们稍微把这个案例的过程引申阐述一下更好的理解麦肯锡方法是怎么高效解决问题的在找钥匙的过程当中如果按照麦肯锡 MEC 方法分析钥匙丢在哪里这个问题也是可以的

比如说我们可以把这个问题拆分为丢在屋子里和丢在外面这两个相互独立又完全穷尽的选项而把丢在屋子里这个问题啊再用 MEC 方法进行拆解可能分为了客厅卧室卫生间厨房我们

一一去找啊就可以了而丢在外面这个问题啊要分解可能啊就要把上次用钥匙之后走过的地方进行分段处理如果我们把每一个可能的地方一一的找一遍只要没有别人偷窃或者是捡走钥匙那么我们肯定能找回来可是啊如果要找这么多的地方那这个工作量就确实太大了

这个问题就和麦肯锡团队遇到的所有的问题一样影响问题的因素可能有一百种如果我们要逐一的分析我们的工作量是极大的我们要尽可能的合理兼上要评估分析的因素因为麦肯锡的咨询师知道一个叫计算的平方率的定律这个

这个定律说的就是,当一个问题要考虑的因素复杂度变为原来的两倍,那么解决问题需要的时间就会变成原来的四倍,也就是说问题越复杂,那么解决它需要的时间是呈指数级增长的,如果找钥匙这个问题,就有 50 个因素要全部分析,那工作量产生的成本远不如换一把锁划算了。

那我们该怎么解决这个问题呢如何能够不陷入到这么多细节的分析当中呢其实啊我们习以为常的做法就是很好的解决方案那就是先不考虑那么多而是想想昨天钥匙还放到过哪里啊这个想想昨天钥匙还放到过哪里的思路其实啊就是一种解决复杂问题的高效手段这

这种在大量可能性当中通过快速判断最可能的解决方案的做法麦肯锡称之为寻找关键驱动因素在找钥匙的这个问题上关键的驱动因素就是昨天钥匙放过的地方一旦找到了关键驱动因素其他众多因素的重要性就下降了

我们就可以极大的简化问题而我们解决其他任何问题的时候也需要通过分析或者是头脑风暴当中找到这么一个关键趋同因素来简化问题

而且一旦我们找到了关键的驱动因素,就能在它的引导之下快速找到一个可能答案比如说是不是在昨天衣服兜里或者是另一个包里当然了,这两个答案可能正确也可能不正确但是显然,你这么做如果一下子找到了钥匙,就不需要去其他的地方找就立刻的解决问题了

如果没找到,你再从 MEC 分析当中的其他可能性当中,找最大可能性来解决问题,效率也要更高。这种钥匙还没找的时候,我们就猜测可能在昨天衣服里或者是另一个背包里的方法,就称为是建立初始假设,先给问题找一个答案,再去看看这个答案是否正确。

这个方法听起来很简单,不过显而易见的道理未必被实施。在现实当中,大多数公司做事的方法是相反的,人们往往先大量的收集资料,花费大量的时间讨论,却始终没有提出一个要去验证的解决方案。事实上,这个问题最早…

的时候啊麦肯锡自己啊也没有想清楚早期的麦肯锡团队在接到客户项目时啊并没有养成先建立初始假设再验证的习惯结果浪费了大量的时间后来他们借鉴了科学研究的过程改进了这一过程想想看很多科学成果的发现就是先建立假设再

验证假设的过程比如说我们都知道银河系海王星的发现便是先通过了数学计算得出了一个假设觉得这里应该有一个行星

然后天文学根据这个假设的答案去寻找结果真的就发现了海王星后来麦肯锡团队学会了这套方法在解决问题的时候先是建立初始的假设然后再去寻找答案的新方法只不过值得注意的就是尽管建立初始假设直问答案是一个高效解决问题的好方法可是这个

答案毕竟还只是猜测所以我们一定要抱着开放的心态去验证它而不能把这个答案就当成是事实去找证据来证明答案是对的

比如麦肯锡团队曾经遇到过这样的一个事情当时麦肯锡接手了一个保险公司的项目团队的项目经理凭借自己丰富的经验一下就判断出客户利润下降的原因很可能是出现了漏出这里的漏出是一个行话意思就是保险公司的经营当中有时候会出现还没有对理赔金额进行充分的计算就先把钱给赔付出去了

这就产生了漏出因此为了证明他的出事假设是正确的所以他就让手下去找这个保险公司到底在哪些地方有大量的漏出结果他手下勤勤恳恳的找了一周提交上来的报告说没有发现太多的漏出可是项目经理不相信说怎么可能呢一定是你找的不仔细你再继续的认真的找把所有的数据都要认真分析

结果就这样,项目经理一直让他的手下找漏出,最后就连客户一见到他都要问,怎么样,还没有找到足够的漏出吗?麦肯锡这个案例就告诉我们,我们很容易把自己的假设当成是事实,我们一定要提醒自己,不要为了证明自己的假设是正确的而去找证据,当事实和假设冲突时,要调整假设而不是事实。

总结以上就是麦肯锡方法这本书的核心观点下面我们一起简单的总结一下麦肯锡并不神秘是他的方法论是他成功了而我们可以通过学习他的方法来提升自己解决问题的能力具体而言麦肯锡核心方法有三个方面

首先要以事实为由无论自己多么的有经验都要先从研究事实入手这样不仅能够避免我们的直觉经验的误导也能够让客户对我们更信服其次我们要学会用 MEC 的方法把复杂的问题拆解成简单的子问题

通过这样的思维训练我们解决问题的能力就能够像麦肯锡专家咨询顾问一样大幅提高了