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

– 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:

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:

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:

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.

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.