Пол Фрига - Инструменты McKinsey. Лучшая практика решения бизнес-проблем Страница 21

Тут можно читать бесплатно Пол Фрига - Инструменты McKinsey. Лучшая практика решения бизнес-проблем. Жанр: Книги о бизнесе / Экономика, год 2007. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте Knigogid (Книгогид) или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.

Пол Фрига - Инструменты McKinsey. Лучшая практика решения бизнес-проблем читать онлайн бесплатно

Пол Фрига - Инструменты McKinsey. Лучшая практика решения бизнес-проблем - читать книгу онлайн бесплатно, автор Пол Фрига

– Напишите служебную записку ключевому сотруднику, ответственному за КМ в вашей организации. Отправная точка для этого упражнения – найти самого человека, ответственного за КМ; это может быть директор отдела по управлению знаниями, СЕО, IT-директор или директор по человеческим ресурсам. Выяснив, к кому обращаться, составьте краткую служебную записку с просьбой предоставить вам информацию, связанную с вопросами из предыдущего упражнения. Не проводите оценку и не составляйте рекомендации, пока не получите ответ. В каждой организации есть потребность в КМ, и все сотрудники должны ее понимать, но на это нужно время (а иногда также внимательность и тактичность).

Заключение

Итак, сбор данных – прекрасная область деятельности. В этой главе мы ставили себе цель помочь вам применять сбор данных для создания добавленной стоимости. Во многих организациях тратится лишняя энергия на сбор ненужной информации, а решения часто не подкрепляются фактами. Мы надеемся, что из этой главы вы узнали, как действовать более эффективно, и сумеете применить наши советы на практике. Счастливой охоты!

4. Интерпретация результатов

В первых трех главах мы вели вас от создания начальной гипотезы к разработке плана анализа, а затем к сбору данных, к которым нужно применить этот анализ. Это относительно легкие этапы процесса решения проблем в McKinsey. А теперь пора приступить к сложному этапу: разобраться, что означают все эти данные.

Ведь вашу гипотезу нужно подтвердить или опровергнуть, а данные сами по себе ни о чем не говорят. Вам придется обработать их и сделать глубокие выводы, которые создадут добавленную стоимость для вашей организации. Подробнейшие электронные таблицы и диаграммы с анимацией бессмысленны, если из них невозможно понять, какие действия ваш анализ предполагает и какую ценность он представляет для организации. Консультанты McKinsey понимают, что клиенты платят не за красиво оформленные документы и «навороченные» презентации, а за дельные советы, которые создадут добавленную стоимость для их организации. Именно такие советы являются конечным результатом процесса консалтинга и, в более широком смысле, всего процесса решения бизнес-проблем. Джефф Сакагучи, который перешел из McKinsey в конкурирующую консалтинговую фирму Accenture, вспоминает:

Наша работа заключается не только в исследованиях и анализе, но и в разработке глубоких выводов. В McKinsey мы сосредоточивались на получении глубоких выводов, оказывающих большое влияние на клиента. Я горжусь тем, что после перехода в Accenture мне удалось частично реструктурировать обучение консультантов по стратегиям таким образом, чтобы они осознали важность умения делать выводы и чтобы это умение учитывалось при аттестации консультантов.

В данной главе мы покажем, как маккинзиевцы делают заключения из результатов анализа, превращая их в полезные рекомендации для клиентов, и как вы можете последовать этому примеру в своей компании. Мы разделили процесс интерпретации анализа на две части. Первая – процесс истолкования данных: вы самостоятельно или вместе с командой воссоздаете по частям картину происходящего и составляете последовательность нужных шагов. Вторая часть – на основе своих находок вы создаете конечный результат для внешнего применения: некий план действий.

Истолкование данных

После сбора всех цифр и проведения всех интервью у вас окажется масса данных, которые нужно рассортировать. Вы должны «отделить зерна от плевел» – ненужные и ненадежные сведения от тех, которые действительно подтверждают или опровергают вашу гипотезу, а затем постепенно воссоздать по ним картину происходящего. Для этого нужно не только понимать смысл отдельных видов анализа, но и обладать достаточным воображением, чтобы объединить разрозненные данные в последовательный рассказ. Это не всегда легко: как откровенно заявил один бывший сотрудник McKinsey, «гораздо легче собирать и оформлять данные, чем думать».

Техники, которые вы примените для анализа своих данных, будут варьироваться в зависимости от конкретных видов анализа, специфики вашей компании и направления ее бизнеса. В этой части мы не будем демонстрировать конкретный анализ, а покажем, как сочетать результаты любых видов анализа таким образом, чтобы принять важное решение.

Как сказал знаменитый американский бейсболист Йоги Берра, «если вы оказались на распутье, туда и поверните». В процессе решения проблемы вы подошли к развилке: либо результаты анализа подтверждают вашу гипотезу (тогда перейдите к следующей части этой главы), либо опровергают ее (в этом случае вернитесь к начальной гипотезе и реструктурируйте ее так, чтобы она соответствовала данным; возможно, для этого потребуется дополнительный анализ).

С помощью бывших сотрудников McKinsey мы покажем вам, как выбрать верный путь.

Метод McKinsey

При анализе данных маккинзиевцы применяют следующие принципы.

«80/20». Правило «80/20» – одна из великих истин в бизнесе. Согласно этому правилу, 20% анализируемых примеров создадут 80% изучаемого эффекта. Это правило было обнаружено экономистом Вильфредо Парето. Исследуя экономические условия в своей родной Италии, Парето определил, что 20% ее населения владеют 80% земли. Позже, работая у себя в саду, он обнаружил, что около 80% урожая гороха выросло всего на 20% растений. На основе этих и других наблюдений он определил, что для любой серии изучаемых элементов на небольшую их часть приходится значительная доля эффекта. Со временем наблюдения Парето были обобщены как правило «80/20».

Хотя это правило существует гораздо дольше, чем McKinsey, именно консультанты Фирмы сделали его основой всего своего мышления. Посмотрев на основные цифры вашей организации, вы почти всегда найдете примеры соотношения 80/20. Например, вы можете определить, что 80% ваших продаж приходится на 20% клиентов, 80% прибыли поступает от 20% продавцов, а 80% вашего времени уходит на выполнение 20% работы.

Главное в правиле «80/20» – данные. Проводя их анализ на компьютере, немного поиграйте с цифрами, сортируя их разными способами. Каждый раз, увидев правило «80/20» в действии, поищите заключенные в нем возможности. Если 80% ваших продаж приходится на 20% продавцов, что именно эти люди делают правильно и как это перенести на остальных? И нужны ли вообще эти неэффективные остальные? Как видите, применение этого правила может принести огромную пользу.

Ежедневно делайте заметки. В конце каждого дня спрашивайте себя: «Какие три наиболее важные вещи я узнал сегодня?» Отведите полчаса перед уходом с работы на то, чтобы изложить эти вещи на бумаге; красивое оформление не нужно, достаточно на скорую руку набросать диаграмму или краткий список из нескольких пунктов. Это упражнение даст толчок вашим мыслям. Вы не забудете то, что изобразили на этой диаграмме, даже если потом не будете использовать ее. Если же вы не зафиксируете свои мысли, то они изгладятся из памяти уже к моменту выхода из офиса.

Перейти на страницу:
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего на то согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии / Отзывы
    Ничего не найдено.