Следующий шаг – решить, какие виды анализа выполнить и какие вопросы задать для подтверждения или опровержения своей гипотезы. Здесь вам поможет дерево вопросов – вид логического дерева, где каждая ветвь (аспект или вопрос) помогает заполнить разрыв между структурированием и гипотезой[6]. Каждый вопрос, возникший в связи со схемой, как правило, можно разбить на подвопросы, а те, в свою очередь, подвергнуть еще более мелкому дроблению. Таким образом, дерево вопросов – это просто визуальное представление организованной по принципу МЕСЕ последовательности вопросов и подвопросов. Отвечая на них, вы сможете быстро определить обоснованность вашей гипотезы.
Хорошо подготовьтесь. Команды McKinsey разрабатывают и тестируют начальные гипотезы в ходе мозговых штурмов. Однако для мозгового штурма в стиле McKinsey требуется, чтобы все члены команды пришли на встречу подготовленными, усвоив все известные факты и обдумав следствия из них. Процесс пойдет быстрее, если участники придут с уже выработанными начальными гипотезами, чтобы команда смогла обсудить их; но это не обязательное условие. Главное – никто не должен думать, что знает ответ. Каждый должен быть готов учиться.
Освободитесь от предубеждений. Цель мозгового штурма – выработать новые идеи. Оставьте свои предубеждения за дверью. У всех участников должна быть возможность высказаться и поделиться знаниями. Чтобы мозговые штурмы были успешными, следуйте нескольким важным правилам. Во-первых, нет плохих идей. Во-вторых, не существует глупых вопросов. В-третьих, будьте готовы «убить» свою идею (если команда справедливо раскритикует ее). В-четвертых, знайте, когда закончить: не затягивайте мозговой штурм, иначе он станет неэффективным. И напоследок самое важное: фиксируйте ход штурма на бумаге.
Помните, что настоящей проблемой может оказаться не та, которая лежит на поверхности. У каждого консультанта возникает соблазн поверить на слово клиенту, который «диагностировал» собственную проблему. Не поддавайтесь этому соблазну. Как пациенты не всегда правильно истолковывают свои симптомы, так и менеджеры иногда ставят неверный диагноз «болезни» своей организации.
Единственный способ определить правильность предположений клиента – копать глубже, задавать вопросы и выявлять факты. Проявив некоторый скептицизм в самом начале, впоследствии вы сможете избежать многих разочарований. Более того, вы окажете клиенту большую услугу, найдя реальную проблему, даже если истина ему не понравится.
Полученные уроки и иллюстрации внедрения
На своем опыте бывшие сотрудники McKinsey убедились, что процесс направляемого гипотезами принятия решений легко перенести на другие компании. Для него не нужно много ресурсов; его можно проводить как в командах, так и самостоятельно; он применим к широкому спектру проблем. Опросив бывших сотрудников McKinsey, мы обнаружили две веские причины необходимости начальной гипотезы при решении проблемы:
– Начальная гипотеза экономит ваше время.
– Начальная гипотеза помогает эффективнее принимать решения.
Начальная гипотеза экономит ваше время. Столкнувшись со сложной проблемой, большинство людей начнет прорабатывать все доступные данные, пока не придет к решению. Иногда это называют дедуктивным подходом: если А, тогда Б; если Б, тогда В… наконец, если Ю, тогда Я. Формируя же начальную гипотезу, вы перескакиваете прямо к Я, а оттуда уже легче двигаться обратно к А. Простой пример – изображенный на бумаге лабиринт, который нужно пройти, отмечая свой путь карандашом; такие головоломки публикуются в воскресных газетах или сборниках загадок. Любой, кто решал их, может подтвердить, что лабиринт легче пройти от конца к началу, а не со входа: зная, где находится конечная точка, вы сразу исключаете множество тупиковых направлений.
Сформировав начальную гипотезу, вы быстрее пройдете по лабиринту своей бизнес-проблемы, потому что сможете делать выводы на основе недостаточной информации – ведь именно такая информация обычно доступна вначале. Это особенно относится к случаям, когда вы оказываетесь первопроходцем в какой-либо области, где до вас сбором данных не занимался вообще никто. Это обнаружил Омовале Креншоу, стремясь понять, как развивать электронную коммерцию в Африке:
Иногда у нас в McKinsey было такое изобилие данных, что было трудно их анализировать; в результате ни мы, ни наши клиенты ничего не делали. А когда мы начали работать над веб-порталом Африки, пришлось разбираться, что к чему, при явной нехватке данных. Нам просто пришлось спрашивать себя: «Итак, что мы реально знаем о крупнейших четырех-пяти рынках? Как их приблизительно оценить?» Мы делали черновые подсчеты, пытаясь добиться приблизительной точности и строя на их основании некоторые предположения. Мы говорили: «Хорошо, если предположить, что размер рынка – Х, то чем мы должны руководствоваться?»