За время работы в McKinsey я очень четко усвоил одну вещь, которая, конечно, относится к предпринимательству: мой набор навыков позволяет мне разобраться в неопределенности, во всех путях, которые перед нами открываются. Из-за ограниченности ресурсов и средств мы не можем идти сразу по всем направлениям; приходится исследовать их по одному. А схема помогает определить приоритетность вариантов. Мы экономим огромное количество времени и энергии благодаря тому, что не идем по неверному пути. Причем не обязательно знать, какой путь правильный; главное – не заходить слишком далеко по неправильному.
При этом роль старшего менеджмента – представить реальность в виде понятной структуры. Для этого руководители определяют масштабы имеющейся проблемы, ее связи с другими факторами и весь диапазон последствий – чтобы увидеть все разветвления. Затем они могут отбросить неважные факторы и сосредоточиться на определении приоритетности доступных шагов. Все это позволяет понятно рассказать исполнителям о потенциально сложной проблеме и ее решении.
Мы рассмотрим процесс сбора данных и презентацию решения в дальнейших главах, а сейчас перейдем к определению и упрощению проблемы. Применяя общий подход к структурированию проблемы, маккинзиевцы разделяют ее на компоненты. Зачем? В большинстве случаев сложную проблему можно свести к ряду более простых, которые легко решить по отдельности. Проблемы, стоящие перед McKinsey, как правило, или крайне сложны («Как нам сохранить акционерную стоимость в условиях давления со стороны конкурентов и требований профсоюзов, когда наш основной рынок сокращается?»), или сформулированы слишком широко, так что без дальнейшего уточнения их невозможно решить («Как нам зарабатывать деньги в своей отрасли?»). Разделив проблему на отдельные элементы, вам и вашей команде будет легче определить ее ключевые факторы (см. главу 2) и соответственно направлять свой анализ.
Эта техника срабатывает не только для бизнес-проблем, но и для сложных проблем в других сферах, включая политику. Например, Франческо Грилло, раньше работавший в римском представительстве McKinsey, сейчас является консультантом итальянского правительства по государственному сектору и вопросам политики. Он с большим успехом применял те же самые техники к решению таких проблем, как безработица в Европейском союзе, реформа избирательной системы Италии и оценка экономического воздействия программ, финансируемых Европейской комиссией.
Чаще всего маккинзиевцы разделяют проблемы на компоненты с помощью такого инструмента, как логическое дерево: иерархический список всех компонентов проблемы, начиная с «общего вида сверху» и продвигаясь все ниже. В качестве примера рассмотрим старинную солидную фирму Acme Widgets. Предположим, ее совет директоров пригласил вашу команду, чтобы вы помогли им найти ответ на основной вопрос: «Как нам повысить прибыль?» У вас сразу же возникает встречный вопрос: «А что приносит вам прибыль?» Совет отвечает: «Три основных подразделения: малярные кисти, пожарные шланги и плетеные коврики».
«Вот и первый уровень нашего логического дерева», – думаете вы. Затем переходите на уровень ниже, разделив потоки доходов каждого подразделения вначале на основные компоненты – прибыли и затраты, – а потом, по мере спуска по дереву, на все меньшие. Результатом должна стать составленная по принципу МЕСЕ подробная карта бизнессистемы Acme Widgets, примерно такая, как показано на рис. 1-1.
Помните: способов разделить проблему на составляющие может быть несколько. Выбранный вами способ повлияет на видение проблемы и может как показать вашей команде решающие вопросы, так и скрыть их. Например, вместо того чтобы изобразить логическое дерево Acme Widgets с организационной иерархией (по подразделениям), может иметь смысл рассмотреть компанию с функциональной точки зрения (производство, продажи, маркетинг, исследования, выполнение заказов и т.д.). С этой позиции вы можете увидеть другие потенциально полезные направления. Только убедитесь, что в любом случае ваше логическое дерево соответствует принципу МЕСЕ, что вы ничего не упустили и не напутали.
Рассмотрим применение логического дерева на практике. Нарас Ээчамбади, перешедший из McKinsey в банк First Union, должен был составить экономическое обоснование для своего подразделения по управлению информацией о клиентах, чтобы президент корпорации одобрил выделение средств.
Вопрос сводился к следующему: «Если мы собираемся обеспечить компании рентабельность инвестиций, собирая и используя информацию о клиентах, то где тогда источники доходов и прибыли? Откуда будут поступать деньги?» На основе принципа МЕСЕ я составил схему, показывающую, как мы сможем зарабатывать деньги: запуская новые продукты и продавая больше существующих продуктов; повышая доходность от имеющихся клиентов, снижая их текучесть и сокращая затраты на обслуживание; а также значительно повышая действенность и эффективность привлечения новых клиентов. Благодаря этому я смог рассмотреть разные аспекты проблемы и ответить по каждому из них на вопросы: «На какое повышение доходов можно рассчитывать? Какова экономическая выгода? И во сколько в итоге обойдутся все эти действия?» Так я создал нужное экономическое обоснование: разделив проблему на компоненты, разобравшись в них и обосновав выводы.