麥肯錫方法-讀書筆記
作者艾森·拉塞爾，曾擔任麥肯錫公司諮詢顧問，服務過的客戶包括金融、電信、計算機和消費品等領域的眾多知名公司。
麥肯錫是世界頂級的管理諮詢公司，全球排名前100家公司中有70%左右都是它的客戶，這裡匯聚了世界上最聰明的大腦，培養了許多頂尖的管理思想家和商界領袖。這本《麥肯錫方法》將告訴你：麥肯錫並不神秘，方法論鑄就神奇。通過學習麥肯錫的思考方法，能幫助你高效地解決問題。
與事實為友
很多人以為，麥肯錫之所以能夠收取高昂的諮詢費用，是因為他們有經驗豐富的專家，類型多樣的案例庫以及從頂級名牌大學精選的高材生，憑藉着他們的天賦，智慧與經驗，麥肯錫的諮詢顧問才能在複雜的商業問題中縱橫馳騁。但最重要的是，他們不僅僅重視經驗，更重視事實。也就是說，無論我們對一個問題是不是有豐富的經驗，都不要在一開始就下判斷，而是要先廣泛地收集資料，了解真實情況。
麥肯錫發現，如果要高效地解決問題，首先要做的反而是收集事實。收集事實，與事實為友，不僅是麥肯錫解決問題的第一步，也是解決問題整個過程中要始終堅守的原則。因為這樣做有兩個好處：
首先，收集更多的事實能夠避免諮詢師被自己或客戶的錯誤的直覺、經驗所誤導。有一次，麥肯錫的團隊接到了一個新項目，客戶提出的問題是，請麥肯錫對他們公司一個部門的業務擴張機會進行評估，研究他們在什麼樣的時機下，採取擴張策略更合適。通常而言，如果我們接到這麼一個任務，頭腦中第一時間就會出現過去各種類似擴張機會的經驗案例，腦海中能浮現出很多可能的選項。可是，當麥肯錫團隊回到收集事實這一步，用了幾周的時間收集數據進行分析後，他們得出一個顛覆性的結論：客戶的這個部門遇到的問題，並不是能擴張自己就能解決的，相反，它應該關閉或者出售。這就是堅持與事實為友的好處，能讓自己不被表面現象所迷惑，更好地看清問題的實質。
其次，就是更容易增加解決方案的說服力。儘管麥肯錫諮詢公司是一個金字招牌，可是畢竟去給客戶進行匯報的項目經理人往往是還不到30歲的年輕人。那客戶為什麼要聽一個初出茅廬的小年輕的建議呢？那就是年輕的諮詢師掌握了更多的事實。所以，我們學習麥肯錫方法，首先要學習麥肯錫這種與事實為友的態度和方法。這個方法，其實不僅能用於給客戶解決問題，也完全能用到我們日常生活工作里。
比如，我們在工作中經常協調溝通各自的任務分工。沒有經驗的新員工，如果覺得領導安排的任務太重了，往往會跟領導說：「頭兒，任務太多，我做不完啊。」這個時候，領導會笑眯眯地說，「沒關係，我相信你，一定能做完。」你該怎麼辦？其實，這個時候你就應該用事實說話。你可以把事實逐一列出，這麼說：「您看，我平時一天能完成三篇稿件，也就是說，一周五天，我可以完成15篇稿件，但是這周給我安排的任務是30篇稿件。就算我加班熬夜，一周完成20篇就是上限了，您看，這個任務是不是延長工期或者再找一個同事來協助，確保任務進度呢？」這樣溝通，是不是更有說服力？
用 MECE 法則系統分析問題
我們知道，生活中的很多問題，看起來簡單，可是真要是仔細思考，往往都很複雜。而麥肯錫這樣的諮詢公司，他們有一套解決複雜問題的思路，並形成了相應的方法論。那就是，把複雜問題拆解成一個一個簡單的子問題，只要解決了全部的子問題，就能攻克這個複雜的問題。這種化繁為簡，分而治之的思路，是麥肯錫處理複雜問題的一個關鍵。其實，這種處理複雜問題的思路運用非常廣泛。
比如，當年，科學家認為人類是無法把火箭送上月球的，這是因為人們通過精密的計算後發現，要把火箭送上太空，火箭的自重要高達100萬噸。可是，後來有人把這個複雜的問題進行拆解，把火箭送上月球的步驟分成幾個階段的子問題一一解決之後，就提出了「分級火箭」的方法，火箭飛一段距離，拋棄一部分自重，結果問題豁然開朗，引刃而解。所以，學會把目標分解成小任務，化整為零地處理，是一個很有效的思路。
麥肯錫不僅採用了這種思路，還把化整為零的思路進一步深化，形成了一個專門的系統分析方法原則，即 MECE 法則。所謂 MECE 的意思是，相互獨立，完全窮盡。也就是說，我們在拆分問題時，每一個子問題應當相互獨立，而所有的子問題匯總起來又完全窮盡了母問題的可能性。這個方法在《金字塔原理》這本書中進行了詳細介紹。具體而言，麥肯錫認為，任何事情的解決方案都可以歸納成一個中心論點，而這個中心論點可以由三到七個分論點來支持，而每個分論點下面又可能有三到七個的分論點，如此層層延伸下去，就能把這個複雜問題拆分成簡單的子問題。而這裡面的關鍵是，子問題之間是相互獨立的，又沒有遺漏母問題的內容。那我們怎麼樣應用 MECE 法則，把一個複雜的問題一層一層分解成小問題來解決呢？
比如，淘寶店如何增加利潤這個問題來分析，如何用 MECE 的方法把這個問題分解成子問題。我們可以這樣思考，想讓淘寶店利潤增加，無非有三種途徑：要麼增加銷量，賣得更多；要麼降低成本，獲利空間更大；要麼提高售價，增加收入。你還能夠想出除了這三個途徑外，讓利潤增加的方式嗎？如果想不出來，就說明這三個子問題窮盡了母問題。而銷量，成本和售價，這三者之間又是相互獨立的，他們彼此可以視作互不影響，所以，也是相互獨立的。因此，這個分解問題的過程，就符合 MECE 的法則——相互獨立，完全窮盡。
當然，問題只分析到這裡還沒完，我該怎樣提高銷量或降低成本呢？這些問題，可以繼續用 MECE 的方法進行分解。
比如，如何增加銷量這個問題，我們可以分解為：提升文案內容質量、進行促銷活動，增加更多品類，給老客戶提供優惠等等。類似地，我們可以梳理出各種可能的解決方案，然後用 MECE 的原則檢查。最後就能找到很多提高效率或降低成本的方法。
但用 MECE 的方法分析之後，可能產生很多解決問題的思路，但是這就產生了新的問題，一方面，這些新思路未必都可行，有的效果明顯，有的可能作用並不大。另一方面，我們這麼多想法，如果一個個嘗試，要花多少時間啊？我們怎麼知道哪個方法最有效呢？
建立初始假設，驗證尋找答案
很多人都認為，解決問題的順序應當是發現問題、分析問題，最後找到答案，解決問題。所以，我們認為，解決問題的答案是前面所有研究分析工作完成之後的結果，答案也就理所應當地在最後一個環節作為最終成果，展示給大家。但作者說，很多解決問題的高手，都是先找到一個可能的答案，然後才進行深入研究和分析的。換句話說，在找到問題的答案之前，就要設想出問題的可能答案。
比如，你在要出門的時候，突然發現找不到鑰匙了。這個時候，你在解決一個鑰匙在哪裡的問題。現在你提出了問題，不過你肯定不是準備分析完鑰匙的起源、丟鑰匙的可能時間、地點、丟鑰匙的影響等等各種因素後，得出各種可能的解決方案再去找鑰匙。相反，你一定是先找出自己昨天穿的衣服，在兜里摸一摸，看有沒有，如果有，那OK，你就拿好鑰匙出門。如果沒有，我再找找最可能有鑰匙的地方在哪裡，是不是放另一個包里了。這個思考的過程，就是有了一個可能的答案，比如鑰匙在衣服兜里，然後在去驗證這個答案是不是有效。
這個找鑰匙的過程，和我們解決其他所有問題的思路其實都一樣。而這個過程中，涉及了很重要的解決問題的原則，讓我們稍微把這個案例的過程引申闡述一下，更好地理解麥肯錫方法是怎麼高效解決問題的。在找鑰匙的過程中，如果按照麥肯錫 MECE 方法分析鑰匙丟在哪裡這個問題，也是可以的。
比如，我們可以把這個問題拆分為丟在屋子裡和丟在外面，這兩個相互獨立又完全窮盡的選項。而把丟在屋子裡這個問題再用 MECE 方法分解，可能會分成：客廳、臥室、衛生間。我們一一去找就可以。而丟在外面這個問題要分解，可能就要把上次用鑰匙之後走過的地方，進行分段處理了。如果我們把每一個可能的地方一一找一遍，只要沒有別人偷竊或撿走鑰匙，那麼我們肯定能找回來。可是，如果要找這麼多地方，那這個工作量就確實太大了。
這個問題就和麥肯錫團隊遇到的所有問題一樣，影響問題的因素可能有幾十種，如果我們要逐一分析，我們的工作量是極大的。我們要儘可能地合理減少要評估分析的因素，因為麥肯錫的諮詢師知道一個叫「計算的平方律」的定律。這個定律說的是，當一個問題要考慮的因素複雜度變為原來的2倍，那麼解決問題需要的時間就會變成原來的4倍。也就是說，問題越複雜，那麼解決它需要的時間是呈指數級增長的。 那我們該怎麼解決這個問題？其實，我們習以為常的做法就是很好的解決方案，那就是先不考慮那麼多，而是想想：昨天鑰匙還放到過哪裡？這個「想想昨天鑰匙還放到過哪裡」的思路，其實就是一種解決複雜問題的高效手段。這種在大量可能性中，通過快速判斷最可能的解決方案的做法，麥肯錫稱之為：尋找關鍵驅動因素。在找鑰匙這個問題上，關鍵驅動因素就是昨天鑰匙放過的地方，一旦找到了關鍵驅動因素，其他眾多因素的重要性就下降了，我們就可以極大地簡化問題。而我們解決其他任何問題的時候，也需要通過分析或者頭腦風暴找到這麼一個關鍵驅動因素，來簡化問題。而且，一旦我們找到了關鍵驅動因素，就能在它的引導下，快速找到一個可能的答案。
比如，是不是在昨天衣服兜里，或者另一個包里。當然，這兩個答案可能正確，也可能不正確。但顯然，你這麼做如果一下找到了鑰匙，就不需要去其他地方找就立刻解決了問題，如果沒找到，你再從 MECE 分析中的其他可能性中找最大可能性來解決問題，效率也要更高。這種鑰匙還沒找的時候，我們就猜測「可能在昨天衣服里或者另一個背包里」的方法，就稱為：建立初始假設，先給問題找個答案，再去看看這個答案是否正確。
在現實中，大多數公司做事的方法是相反的，人們往往先大量地收集資料，花費大量的時間討論，卻始終沒有提出一個要去驗證的解決方案。事實上，這個問題最早時，麥肯錫自己也沒想清楚。早期的麥肯錫團隊在接到客戶項目時，並沒有養成先建立初始假設，再驗證的習慣，結果浪費了大量的時間。後來，他們借鑑了科學研究的過程改進了這一過程。
比如，我們都知道銀河系海王星的發現，便是先通過數學計算得出了一個假設，覺得這裡應該有一個行星，然後天文學根據這個假設的答案去尋找，結果真的發現了海王星。後來，麥肯錫團隊學會了這套方法，在解決問題的時候，先建立初始假設，然後再去尋找答案的新方法。
只不過，值得注意的是，儘管建立初始假設，直奔答案是一個高效解決問題的好方法，可是這個答案畢竟還只是猜測，所以我們一定要抱着開放的心態去驗證它，而不能把這個答案就當成事實，去找證據來證明答案是對的。
比如，麥肯錫團隊曾經遇到過這樣一個事情，當時麥肯錫接手了一個保險公司的項目，團隊的項目經理憑藉自己豐富的經驗，一下就判斷出客戶利潤下降的原因很可能是出現了「漏出」。意思是說，保險公司在經營中，有時候會出現還沒有對理賠金額進行充分的計算，就先把錢給賠付出去了，這就產生了漏出。因此，為了證明他的初試假設是正確的，所以他讓手下去找這個保險公司到底在哪些地方有大量的漏出。結果他手下勤勤懇懇地找了一周，提交上來的報告說，沒有發現太多的漏出。可是項目經理不相信，說，怎麼可能，一定是你找得不仔細，你再繼續認真找，把所有數據都要認真分析。結果，就這樣，項目經理一直讓他的手下找漏出，最後，就連客戶一見他就要問：怎麼，還沒有找到足夠的漏出嗎？
麥肯錫的這個案例告訴我們，我們很容易把自己的假設當成事實，我們一定要提醒自己，不要為了證明自己的假設是正確的而去找證據，當事實和假設衝突時，要調整假設而不是事實。
