Инструменты McKinsey

Ведь вашу гипотезу нужно подтвердить или опровергнуть, а данные сами по себе ни о чем не говорят. Вам придется обработать их и сделать глубокие выводы, которые создадут добавленную стоимость для вашей организации. Подробнейшие электронные таблицы и диаграммы с анимацией бессмысленны, если из них невозможно понять, какие действия ваш анализ предполагает и какую ценность он представляет для организации. Консультанты McKinsey понимают, что клиенты платят не за красиво оформленные документы и «навороченные» презентации, а за дельные советы, которые создадут добавленную стоимость для их организации. Именно такие советы являются конечным результатом процесса консалтинга и, в более широком смысле, всего процесса решения бизнес-проблем. Джефф Сакагучи, который перешел из McKinsey в конкурирующую консалтинговую фирму Accenture, вспоминает:

Наша работа заключается не только в исследованиях и анализе, но и в разработке глубоких выводов. В McKinsey мы сосредоточивались на получении глубоких выводов, оказывающих большое влияние на клиента. Я горжусь тем, что после перехода в Accenture мне удалось частично реструктурировать обучение консультантов по стратегиям таким образом, чтобы они осознали важность умения делать выводы и чтобы это умение учитывалось при аттестации консультантов.

В данной главе мы покажем, как маккинзиевцы делают заключения из результатов анализа, превращая их в полезные рекомендации для клиентов, и как вы можете последовать этому примеру в своей компании. Мы разделили процесс интерпретации анализа на две части. Первая – процесс истолкования данных: вы самостоятельно или вместе с командой воссоздаете по частям картину происходящего и составляете последовательность нужных шагов. Вторая часть – на основе своих находок вы создаете конечный результат для внешнего применения: некий план действий.

Истолкование данных

После сбора всех цифр и проведения всех интервью у вас окажется масса данных, которые нужно рассортировать. Вы должны «отделить зерна от плевел» – ненужные и ненадежные сведения от тех, которые действительно подтверждают или опровергают вашу гипотезу, а затем постепенно воссоздать по ним картину происходящего. Для этого нужно не только понимать смысл отдельных видов анализа, но и обладать достаточным воображением, чтобы объединить разрозненные данные в последовательный рассказ. Это не всегда легко: как откровенно заявил один бывший сотрудник McKinsey, «гораздо легче собирать и оформлять данные, чем думать».