《麦肯锡结构化战略思维：如何想清楚、说明白、做到位》
周国元
59个笔记
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>> 第4章 新麦肯锡五步法：结构化战略思维的综合运用
>> 随着人工智能和计算能力的飞速发展，在不远的将来，所有能流程化、标准化和有所谓“正确答案”的岗位都可以也必将被机器取代。人类则应该逐渐聚焦于更复杂、更具挑战和更需要创造力的“更人类”的工作中。
>> 新麦肯锡五步法
>> 写过的《麦肯锡方法》（The McKinsey Way），从思考、工作和汇报三个阶段来阐述，偏重思维方式和工作方法的改变。
>> “七步成诗”的步骤分别是问题描述、问题分解、问题规划、信息整理、分析和论证、建议的提出和方案的表达。
>> 在大多数情况下，团队成员对项目所涉及的具体业务并无可复制的专业经验，如果有需要，公司会指派内部或外部专家为项目做专业知识上的支持。
>> 在新麦肯锡五步法的实践过程中，前文所述维度“切”和结构化战略思维四大原则贯穿其中。“五步法”的前两步，即定义问题、结构化分析，涵盖了MECE原则指引下的“切”和纵深分解的“挖”。第三步提出假设与结构化战略思维四大原则中的“假设为前提”如出一辙。而第四步验证假设和相关的包括实地调研在内的落地方法与结构化战略思维四大原则中的“数字说话”和“洞见优于表象”息息相关。第五步交付则更偏重于高效商务交流，这一部分会着重介绍各种高效商务交流的原则和技巧。
>> 第5章 第一步：定义问题
>> 5.1 对问题本身的推敲是思辨者的行为特色
>> 定义问题的最终产物应该是一个清晰的问题陈述。很多时候，如果可以精准地把问题定义清楚，离找到问题真正的解法也就不远了。
>> 在日常工作中，面对棘手的问题时，人们常处于一种亢奋的“救火状态”，惯性地急于着手解决眼前的问题。而定义问题这个步骤，甚至连同后续的分析和验证等，都通常因“没时间”而被忽略，直接进入交付或解决的步骤。
>> 是否专注于定义问题是具有大局观的战略思维与经验导向的专家思维的重要区别，定义问题也是思辨者的鲜明特色。
>> 对话都围绕着用户群体画像和主要诉求、刚需进行。有多少因素能使宾客在会议室感觉舒适？是文化、舒适度、仪式感或便捷等显性诉求，还是更为隐晦的奢华感等心理满足？宾客对会议室硬件的要求是什么
>> 战略思维从全局高度把握问题的准确性，重点在于“为什么——解决什么问题”，并不聚焦“怎么做——实施的细节”。
>> 战略思维是在“做”之前，强迫当事人跳出思维定式和实施细节，从全局和需求角度考虑问题并定义问题本身，是强调理性“想”的思维；专家思维是凭借过往经验和专业知识，“专业的人做专业的事儿”，聚焦落地实施“做”的思路。
>> 案例中M公司合伙人的一连串“为什么”实质上是在引导企业高管从需求视角重新看待自己的产品。
>> 战略思维会帮助管理者从需求和大局角度考虑，顺应市场，及时调整产品逻辑，延续往日的辉煌。
>> 5.2 定义正确问题的衡量标准
>> 如何衡量是否“定义了正确的问题”？最直接的衡量标准就是，当这个正确的问题被解决后，相关的所有问题也会得到完全解决而没有后遗症。定义了正确的问题后，着手解决这个问题时就会发现问题表象发生了根本性的改变。被影响的人会在深层行为上发生变化，从而使问题完全得到解决，而不是“拆了东墙补西墙”的暂时缓解。
>> 定义问题要求我们控制住立刻解决问题的冲动，试图去探究和理解表层问题背后的其他深层次的动因。于是我开始思考自己在整个购买行为中的作用，也更宏观、更全面地看太太买包的决策因素。
>> 对于自己的钱，她在消费上十分有规划且自律，但对别人的钱，处置起来就比较随意。
>> 当问题被重新定义，解法也就相对简单：上交工资卡或合并账户等。
>> 《哈佛商业评论》的《向上管理：如何与老板相处》（Managing Up——Best Practices for Interacting with Your Boss）一文提出4点建议加速共识达成：让决策人深入参与讨论过程、把决策拆分成具体步骤并落实初期的任务、建立信任、反复沟通。
>> 完成了问题定义战略方向性的相关拷问并得到上级或需求方认可后，还要仔细思考问题背景、成功标准、问题边界、限制条件、重要相关人和可调配资源这六大方面的细节，更好地为后续的问题解决做充分准备。
>> 在定义问题时，第一步要摸清问题的大背景，从全局角度看待这个具体问题。比如，这个问题出现时市场需求的变化、竞品的模式和成绩、有无创新性的科技潮流或替代品等。这些都有利于将问题复位到大的商业背景中，而不再孤立地看待问题。对问题上下文的探究，有时会启发洞见的产生甚至引发对问题本身的重新定义。
第二步要定义成功解决问题的最终验证标准。验证的标准可以是财务上的指标，比如三年内收入增长100%；也可以是非财务的，比如品牌市场影响力一年内达到品类前三。具体且可衡量的验证标准不光有利于项目最终的验收，还能给团队一个具体的便于在工作上进行协同的方向，为问题的最终解决奠定良好基础。
第三步是明确问题的边界。项目管理十分重视“项目范围管理”，因为在解决问题的过程中稍不留意，问题的范围就会悄然变化，也就是“范围蔓延”（Scope Creep）。问题或项目范围的经常变化会直接导致团队缺乏聚焦，也会造成解决问题的周期超长，资源管理失控。明确问题边界要与主要的相关方进行商榷并确认，如果是解决工作中的问题，强烈建议将达成的共识记录并存档。
第四步是弄清楚解决问题时的限制条件。应用前文所述的MECE原则，通过头脑风暴，可以形成一个潜在方法的清单，彼此独立不重叠且穷尽地解决问题。但现实中并不是所有方案假设都能被接受，所以在定义问题时就要明确解决问题的制约因素。比如，要解决“三年内收入增长100%”的问题，除了企业本身的自然增长，能否通过收购等方法利用资本杠杆提升收入？能否通过财务变通，如财务并表或调整收入确认的方法快速达到既定目标？这些都是问题定义中需要明确的不可缺少的限制条件。
第五步需要明确问题解决的相关人员和责任人。解决复杂问题一定需要团队协作，甚至调动外部力量。关于相关人员的归类，可以借鉴项目管理的经典“责任矩阵RACI”。责任矩阵将相关人员分为四类：R责任人、A负责人、C被咨询人和I被通知人。弄清了问题解决的相关人员，在后续的分析和解决的过程中，责权就相对清晰，容易追踪问题解决的进展，最广泛地联合各相关方解决关键挑战。
>> 第六步是明确能调配的资源。资源分为内部资源和外部资源。内部资源相对容易调配，但由于问题优先级等制约，定义问题时要明确哪些内部资源可以重度使用，甚至排他地专用一段时间。除了内部资源，还要善于利用外部资源。外部资源包括专家、信息来源（例如专业数据库等）、专业服务商等。对内外互补资源进行结合并充分利用，往往会有助于推动问题解决的进程。
“问题定义工具箱”是个很好用的问题定义工具。这个工具遵循具体、可衡量、能落地、强相关和时间性强的SMART原则。在正确定义问题方向后，“问题定义工具箱”可以成体系地梳理问题定义的细节，为新麦肯锡五步法的后四步奠定坚实的基础。
>> 第6章 第二步：结构化分析
>> 6.1 “切”问题是结构化分析问题的核心
>> “切”问题分为4种主要的方法：子目录列举法、公式法、流程法和逻辑框架法。
>> 6.2 分析问题要小心逻辑陷阱
>> 6.2.1 归纳法与演绎法
>> 归纳法是从“个别”上升到“一般”的方法，即从个别事实中提炼、概括出一般的原理。演绎法是从“一般”到“个别”的方法，即从一般原理推理出个别具体的结论。
>> 归纳法通常是演绎法的基础，作为演绎法出发点的一般原理往往是通过归纳法得来的；演绎法是归纳法的前提，为归纳法提供理论指导和论证。
>> 演绎法是自上而下的，也就是从公理推出个体的判断，比归纳法更加严谨和科学。
>> 值得一提的是，有些文化重视归纳法，善于总结规律，然而，只有归纳法是远远不够的。只有反复验证并用实验科学的原则来证实，才能成为科学推理的坚实基础。
>> 6.2.2 相关关系与因果关系
>> 6.2.2.1 定义
>> 某一事物不论是好的还是坏的，只要发生就一定会与某些人或物发生关系。
>> 6.2.2.2 相关关系在商业应用中贡献巨大
>> 知道人们为什么对这些信息（因果）感兴趣可能是有用的，但这个问题目前并不是很重要。但是，知道‘是什么’（相关性）却可以创造点击率。
>> 更多商家直接找来大数据专家用各种算法来挖掘数据，深度分析后更高效地预测消费者下一次购买的行为，立竿见影地提高销售量。
>> 6.2.2.3 因果关系需要严格而烦琐的验证
>> 原因出现，结果出现（a个案例）；
原因出现，结果未出现（b个案例）；
原因未出现，结果出现（c个案例）；
原因未出现，结果未出现（d个案例）。
>> 不管多么复杂的场景，思辨者都要意识到因果关系的严格要求，摒弃“人云亦云”的惯性思维，认真审视周边“约定俗成”的关于因果关系的定论，并尽可能地利用数据和逻辑得出自己的结论。
>> 6.2.2.4 后知后觉的因果关系
>> 在很多时候，因果关系是人们后知后觉，从不可逆的灾难性后果中发现的。
>> 6.2.2.5 因果关系与相关关系混为一谈的谬误
>> 误把相关关系当作因果关系是一种常见的逻辑谬误。
>> 统计学教科书里教的第一件事就是相关关系而不是因果关系，但这个定律总是第一个被大家忘掉
>> 在认知过程中，大脑会惯性地探究事件之间的关联，这是人类学习的本能，但大脑有时也会“想当然”地虚构因果关系。这也是前面提到的快速思考的一种体现。
>> 在大数据时代，相关关系的确给我们提供了很多增加收益、降低成本的方法。但相关关系是相对不稳定且易变的，只有通过因果关系才能找到事件发生的真正诱因，人们才可能通过相应的举措助力或抑制诱因的产生，从而达到期盼的结果。
>> 6.3 规避分析问题的误区
>> “切”也就是结构化分析，是思辨者至关重要的基本功。
>> 维度切分是把利器，用到极致可以直接分解、简化问题，然后再深“挖”，也就是沿着上一层每个支点再度切分，直至从更深层次、更全面地揭示问题的实质。
>> 然而，维度和眼睛的视角十分相似，当眼睛聚焦并看清楚局部细节的时候，其他的可视内容总会被弱化和虚化，甚至被隐藏。维度切分也是如此。因此，我们在应用时一定要意识到“切”存在盲区，并要通过更多维度的切分等方法努力减轻或避免盲区。
>> “切”问题总要找个维度的抓手。
>> 但是，团队很快就发现这种子目录列举法切分的弊端：问题没有被深化。细分后的医院大多拥有相似的科技潮流，这就造成了切分并没有深化对问题的理解，也就是说没有分解出新的细节或带来洞见。
>> “选择比努力重要”，在项目初期制定调研方向的时候，也就是结构化分析问题的环节，一定要意识到并努力克服维度切分中的局限。
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