大数据解决方案 第4节:第 1 章 建立解决方案(4)



系列专题:《麦肯锡三部曲1:麦肯锡方法》

  解决商业问题远比找餐馆复杂得多,但初始假设发挥的作用是相同的。尽管初始假设描绘粗略,但它是指引你通向解决方案之路的地图。如果你的初始假设正确,那么解决问题就意味着通过事实分析证明这一假设,并为这张图添枝增叶。

  回到前文Acme装饰品公司的案例。你和你的团队必须找到业务部门增加装饰品销量的方法。运用对装饰品的商业知识经过头脑风暴之后,在花大量时间收集和分析事实之前,你们可能会提出如下的初始假设。

 大数据解决方案 第4节:第 1 章 建立解决方案(4)
  我们可以通过如下方式增加装饰品的销量:

  改变我们销售装饰品到零售网点的方式

  改进我们向顾客营销装饰品的方式

  降低装饰品的单位成本

  正如接下来我会介绍的方法一样,你将把每个议题分解至一到两个层级,从而决定你需要怎样的分析来对每个假设进行证实或者证伪。

  记住,假设仅仅是有待证明其正确与否的理论,假设本身并不是答案。如果你的初始假设正确,那么,几个月后,它就将出现在汇报材料的首页上;如果它错误,那么,在证明假设错误的过程中,你已经掌握了足以迈向正确答案的充足信息。记录你的初始假设,计划你将如何证明它正误的过程,就是绘制通向解决方案路线图的过程。

  生成初始假设

  初始假设产生于事实以及通过事实解决问题的逻辑架构。因此,生成初始假设的第一步,必须要从研究事实开始。然而,记住,在知道该从哪里开始挖掘信息之前,你是不会愿意对信息做大量研究的。一位前麦肯锡高级项目经理有种生成初始假设的好方法:

  在项目开始时,我会尽量多理解事实。会花一两个小时来阅读行业内的出版物—不是为了收集事实,而是为了吸取行业内的信息,例如行业的术语是什么,行业的现状如何,等等。我会留意和寻找公司里该领域的行家。这是追上行业最新动向最为快捷、最为有效的方法。

  生成初始假设时,不需要掌握所有的事实,只要概观行业和所研究的问题即可。假如问题来自于自己的领域,可能你心里已经有了一些事实,这当然最好不过。但有了事实还不够,你要把事实按照一定的逻辑架构来整理。

  构造初始假设,首先要将问题拆分,发现关键驱动因素(见第3章)。接下来,针对每个关键驱动因素提出可行性建议,这一点尤其重要。假如行业利润受天气影响很大,那么,天气就是一个季度里影响利润的关键性因素。“我们必须祈祷好天气”不是一个可行性建议;而“我们必须提高应对气候变化方面的能力”就是一个可行的可被写成一级标题的建议。  

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