来源|陈辞令
麦肯锡顾问并不是天生会解决问题。很多顾问进入麦肯锡前，甚至没有咨询的经验，但经过一段时间的训练，都会很快的掌握咨询工具、方法与技巧。
从这一点来看，与其说麦肯锡顾问都是精英，不如说麦肯锡强大的培养和训练机制有多牛，而如此强大的培训机制背后，是从无数的咨询实践中总结、提炼出的一套完善的方法论。
我摘录了麦肯锡全球合伙人刘蔚涛的亲述，一起来学习麦肯锡分析问题的三大原则，以下为正文。
不断地有我的朋友来问我：“你是麦肯锡的，你是解决问题的高手，能不能教我两招？”
我通常都会推荐他们去读《麦肯锡方法》这本书，所以我也想在今天利用这样的一个机会，跟更多的朋友们去讲一讲，到底麦肯锡方法指的是什么。
大家知道，解决问题的第一步是分析问题。麦肯锡分析问题的方法有三个非常非常重要的原则，后面所有的工作内容其实都围绕着这三个基本的原则来开展。
今天，我就和大家分享下，这三个重要的原则。
第一个大的原则，就是一定要基于事实来进行分析。基于事实，可以弥补经验的不足。
大家可以想象一下，一个企业在什么样的情况下会去找管理咨询顾问解决问题？
当企业觉得这个问题他自己解决不了，或者他觉得自己解决不好，所以才去请第三方来解决。
大家想一想，第三方的顾问来了之后，他会比原本公司那些人更懂这个行业吗？不会。
他会比这些在公司里面工作了可能十几年、几十年的人，更了解这个公司的历史、它的文化和它的风格吗？也不会。
他甚至可能不会在短期内比这个公司里的员工对产品、对客户有更深刻的了解。
那么为什么这些人来了以后能够解决问题呢？
核心的原因就是他不是在靠经验解决问题，他是在靠分析解决问题。
一个企业在进行解决方案的讨论和分析的时候，很大程度上是仰仗过去的经验。企业有这么多的经验，为什么他不能基于这些东西去寻找到一个好的解决方案？
那是因为很多时候经验会存在不足，经验越多其实束缚就越大。
因为不但有成功的经验，你还有很多失败的经验，可是失败的经验并不代表这件事本身是错的，有可能是实施的过程当中出现了偏差，也有可能是时机不对。
所以当内外部环境发生变化的时候，过往的失败经验未必现在还会导致失败，过往的成功经验同样的也未必能够同样引向成功
所以在当时看这个结论可能是对的，可是当时间、环境发生了变化之后，这个结论可能就不对了。
所以大量的事实可以来证明，为什么一个成功的企业，他有的时候会做再回过头去看的时候非常傻的一些决定，就是因为他们太相信以前的经验，而忽略了对于事实的分析和掌握。
所以在这个时候，一定要基于事实，事实可以弥补经验上的不足。
另外一个方面，事实可以增加一个方案的可信度。
当你说的是事实的时候，不管这个事实多么难以令人接受，大家都会接受的，因为这就是事实。
基于事实既然如此之好，为什么很多的企业，没有办法在企业内部做到这一点，而要花那么多钱去请一个咨询顾问来做一个基于事实的分析呢？
这里面有两个挑战。
第一个挑战是：你看到的是不是事实的全部？
当一个企业在他自己的这个行业里面去耕耘的时候，他可能没有办法看到，或者说忽略了这个事实的全部，整个市场是怎么样的？
有什么在发生变化？有什么新的东西在产生？可能是他所忽略的东西。其实越是成功的企业，可能越会忽略外部市场新发生的一些情况。
有段时间，一些本土的洗发水品牌冲击宝洁的市场，市场份额在萎缩。
经过调查，宝洁发现很多本土的企业，他们在每一个超市的洗发水的货架前放一个促销员，这促销员不干别的，就是有消费者过去以后，促销员就说：“买洗发水啊？我看你头发好像是油性头发，来，我给你介绍一个。”就引到他们自己所推的那个品牌了。
宝洁才发现，原来除了产品展示以外，还可以有这种招，这个招是以往它在美国、欧洲这些成熟的市场可能根本就不会去用的，因为也用不起。可是在中国，他发现市场已经有这种方式出来了，开始进行学习、投入，后来有了一个非常庞大的店内促销员团体，甚至被称作In store Army（店内军队）给宝洁带来了大量的收入。
如果宝洁不去看这个市场发生的这些新的变化，可能就不会有这样的一个输入，然后引发它的一个改变。因为以往的那些策略太成功了，它能够看到的都是成功的故事。
第二个比较大问题是：一个成功的企业，很多时候是畏惧知道事实的真相的。
他会抗拒或者是说出于某一些利益的考量，他不愿意承认这是我的问题，也不愿意去指责这是你的问题，最后导致整个公司没有办法看到所面临的这个情景。
比如说通用汽车在2000年左右的时候陷入了一个低谷。那个时候几乎所有的部门都关注自己的KPI。比如说生产部门有一个KPI：这个新车从设计一直到下线的时间，时间对他来讲是一个很重要的KPI。采购的部门成本是一个很重要的KPI，销售部门，消费者的这些功能需求、他的满足程度是一个非常重要的KPI。
大家都关注自己的KPI，最后在设计这个车的时候，设计出来的车是一个妥协的结果，被改了无数遍之后出来的这个设计方案，可能所有人都觉得不是一个最好的方案，可是这个设计是唯一的一个能够满足所有人KPI的设计。结果就是这款车一共才卖了一万辆！
当时通用新上任的这个CEO叫做鲍勃·卢茨（Bob Lutz），后来写他的回忆录的时候，他就想到这个问题，他第一次在会议室看到这个车的设计的时候，他不禁问所有参会的人：“你们自己会买这车吗？你们觉得这车好吗？”
没有一个人点头。这就是我畏惧事实背后的真相，所以到最后的结果就是我拒绝基于事实来分析这个问题，我拒绝承认这个车是一个很丑的设计的这么一个事实。
在我们有了这么多的事实，有了足够的这些基础之后，要对这些数据和信息进行分析，
第二个特别重要的原则，叫做结构化分析问题。
麦肯锡在分解、分析一个复杂的商业问题的时候，所遵循的一个方法或者是原则。
这个原则的核心叫做MECE ，它的全称叫做Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，中文的翻译就是相互独立，完全穷尽。
一个复杂问题分解成若干简单问题的子项的时候，这些子项相互之间没有重叠，而这些子项加到一起能完整地呈现这个母问题是怎么样的。
在分析一个问题，假设我们已经做到了这个MECE，我们还需要做什么呢？
这个时候有一个挺重要的事，就是要接纳他人的意见，你要有更多的信息的输入。
你可能有一个团队来分析这个问题，而不是自己闷头想。
在进行结构化分析的时候，还有一个特别需要注意的东西：不管用什么样的路径，用什么样的方式去切分一个复杂的问题，第一层的子问题的数量都不要太多，因为如果第一层的子问题的数量太多的话，整个团队的精力或者是人的精力就会被分散。
其实导致一个问题产生的原因无非也就那么些，你慢慢地往后去分的时候，才会进行得越来越深入，而不需要在第一层就把它做得这么深入。
我们现在已经有了足够多的事实，已经有了足够多的数据，也基于这些事实和数据进行了结构化的分析，把这个问题进行了分解。
接下来我们怎么去寻找到这个问题真正的核心是什么？怎么能够帮助整个团队去找到这个解决方案呢？
这里面就用到第三个原则，叫做以假设为导向，就是要大胆假设，小心求证。
为什么要以假设为导向呢？
是因为没有人知道真的原因是什么，所以只能是去看到底哪一些是更可能的原因，然后去验证到底这些看起来更可能的原因是不是真的原因。
如果是，那就顺着这个分析下去，找到解决方法，如果不是，那么就往下面去走。
当你进行结构化分析的时候，找到有可能引发这种结果所有有可能的因素之后，用小心求证的方式，基于事实一个一个地去进行验证或者是验伪。
最后剩下来的这个，不管它有多么的不可能，一定是真相，你所要做的就是找到真相产生的条件。
通过以上分享，大家应该感受到了，基于事实、结构化分析和假设导向合在一起的时候，对于解决一个复杂的问题是多么的有帮助。
最后的话
知道以上三大原则后，要还注意哪些？
第一个，虽然我们要基于事实，我们不能完全依靠经验，但是也不能说经验是无用的。
经验的作用是什么呢？是可以避免重复劳动。
当我们验证了现在的内外部环境可能和当时在某一些领域是一样的情况下，当时的成功的经验在现在依然是可以被重复使用的，在这种情况下就可以避免重复劳动。
第二个特别重要的，在考虑解决方案的时候，一定要从系统的角度去进行解决。
结构化分析问题和系统化解决问题合在一起，才能成为一个解决问题的最好的方式。
第三点，在各子项解决方案冲突时，选择一个平衡的方案。
当我们结构化地把一个复杂问题分析完了以后，为每一个子项去找到最合适的解决方案，可是当它凑到一起的时候，这些子项的解决方案有可能是冲突的，这个时候就一定要选择一个平衡。
不管你是一个人还是一个公司，你掌握了这些方法和这些思路，你就可以去解决问题，希望能帮到你。
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