Kasu:
- Võimalus muuta kliendi mitmetähenduslik küsimus selgeks, lahendatavaks probleemipüstituseks ja luua tehisintellektiga MECE hüpoteesipuu (probleemipuu)
- Oskus kasutada tehisintellekti hüpoteeside genereerimiseks ja pimealade tuvastamiseks ning oma hinnanguga otsustada, millist hüpoteesi testitakse esimesena.
- Oskus ära tunda ja vältida levinud lõkse probleemide struktureerimisel (konfliktsed harud, lahenduse ettevõtmine, vale küsimus).
Konsultatsiooniprojekti kalleim viga on vale küsimuse lahendamine. Klient küsib "meie müük väheneb, mida me peaksime tegema?" tuleb: aga tegelik küsimus on "millises segmendis, miks ja kui suur osa sellest on meie kontrolli all?" see võib olla. Kogenud konsultant alustab probleemi õigest määratlemisest, mitte ei otsi vastuseid. Tehisintellekt on selles etapis ideaalne mõtlemispartner: see genereerib mõne minuti jooksul kümneid võimalikke põhjuseid, alamküsimusi ja hüpoteese. Kuid selle otsustamine, milline küsimus on õige, nõuab hinnangut ja see on teie otsus.
Selles üksuses ühendame kaks tööriista, mis on tehisintellektiga nõustamise alustala: hüpoteesipuu (probleemipuu, puudiagramm, mis jagab probleemi alamküsimusteks) ja MECE-printsiibi (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive – harud ei kattu üksteisega ja koos katavad probleemi täielikult).
Ebamäärasest küsimusest lahendatava probleemini
Hea probleemipüstitus sisaldab nelja asja: kes (otsuste tegija), mis (otsus), kriteeriumid (millega edukust mõõdetakse), piir (ulatus ja kestus). "Müük langeb" on kaebus; "Millised on 3 kõige tõhusamat hooba, mis praeguse eelarve juures suurendavad B2B segmendi käivet järgmise 12 kuu jooksul 10% võrra?" on probleemiavaldus. Saate selle muudatuse teha tehisintellektiga, kuid kõigepealt peate selgelt selgitama toores olukorda.
Sinu roll: juhtimiskonsultandi probleemide struktureerimise coach. Esitan teile kliendi toores kaebuse. Teie ülesanne:1) Muutke see ühelauseliseks mõõdetavaks probleemipüstituseks (peab sisaldama otsustajat, otsust, edukriteeriume, ulatust, kestust).2) Avaldage 3 kaudset eeldust, millel see väide põhineb.3) Pakkuge välja 2 alternatiivset probleemiraamistikku, et vältida "vale küsimuse lahendamise" riski. Toores kaebus: "[kliendi sõnadega...]"
Näpunäide. Lugege probleemi avaldus kliendile tagasi. "Nii et teie jaoks on edu 10% B2B käibe kasv 12 kuuga, eks?" See üksainus lause lahendab projekti suuna ja sellele järgnenud arutelu "me ei tahtnud seda" algusest peale.
Hüpoteesipuu ehitamine tehisintellektiga
Kui probleem on selge, hargnete selle lahti. Puu juur on põhiküsimus; harud on võimalikud reaktsiooniteljed; lehed on kontrollitavad hüpoteesid. Näiteks "Miks B2B käive ei kasva?" Küsimuse saab jagada kaheks põhiharuks: (1) uute klientide hankimine on nõrk, (2) olemasolevate klientide tulu väheneb. Iga haru on jagatud oma allharudeks. Hea puu on MECE.
Teie roll: MECE hüpoteesipuu ekspert.Peamine küsimus: "[probleemi püstitus]"Ülesanne: hargnege see küsimus mitte rohkem kui kahel tasandil.Reeglid:- Esimese tasandi harud peavad olema MECE (ilma kattuvuseta, ilma lünkadeta).- Iga leht peab olema andmetega kontrollitav hüpoteesilause (kujul "... kuna ...").- Iga hüpoteesi allika jaoks on vaja sisestada üks punkt. loend.Probe: kattumise/lünga oht pealkirja "MECE audit" all märgi oksad.
AI annab teile 3 sekundi jooksul 15 hüpoteesiga puu. Kuid teie töö ei lõpe sellega, see algab: te valite, millised harud on tõeliselt MECE, millist hüpoteesi on kõige tõenäolisem ja kõige lihtsam kontrollida.
Prioriteetide seadmine: millist hüpoteesi kõigepealt testida
Kõigi hüpoteeside kontrollimiseks pole aega. Kasutage kahte telge: mõju (kui suur see lahendusele aitab, kui see on tõsi) ja lihtsus (kui kiire/odav on testida). Esikohal on need, millel on suur mõju + suur mugavus. Seda nimetatakse "kiirevõitu pühkimiseks".
hüpotees
Efekt (1-5)
Testimise lihtsus (1–5)
prioriteet
Hinnakujundus on konkurentidest tagapool
5
4
Enne
Müügimeeskond on B2B osas ebapiisav
4
3
siis
Toote omadustes on lünk
4
2
uurimine
Bränditeadlikkus on madal
3
2
hoia
Võite lasta tehisintellektil selle maatriksi täita; kuid vaadake mõju ja mugavuse hinded üle oma valdkonna teadmistega. Mudel hindab sageli testimise lihtsust üle.
Sinu roll: prioriseerimise analüütik. Asetage järgmine hüpoteeside loend löögi-kerguse maatriksisse. Iga hüpoteesi puhul: mõju (1–5), testimise lihtsus (1–5), vaja on ühte andmeallikat, soovitus (enne/pärast/uurima/hoia). Reeglid: andke kergendusskoor optimistlikult, kirjutage põhjendus. Tõstke esile 2 hüpoteesi, millel on kõrgeim "mõju × kergus" kordaja. Hüpoteesid: [loend]
kolm minikarpi
1. juhtum – parandatud vale küsimus. Üks jaekett küsis: "Meil on suur töötajate voolavus, kas peaksime palka tõstma?" küsib ta. Konsultant avab tehisintellektiga probleemiraami; Mudel illustreerib kolme kaudset eeldust: probleem on palk, käive on kõikides kauplustes sama ja palk on lahendus. Andmed loositakse: 70% käibemäärast on 3 kaupluses ja alati sama kahe juhi meeskonnas. Tegelik küsimus on juhi käitumises. 14 miljoni TL palgatõus oleks vale lahendus.
Juhtum 2 – mitte-MECE-puu. Konsultant küsib mudelilt "miks kasum langeb?" Ta tahab puud. Mudel annab filiaalidele "sissetulek on väike", "kulu on kõrge", "konkurents on suurenenud". Esimesed kaks haru on MECE (kasum = tulu − kulu), kuid “suurenenud konkurents” on põhjus ja tulu/kulu on tagajärg; Filiaalide tasemed on segatud. Konsultant parandab puu: esimene tase on ainult tulu ja kulu; Konkurents põhjustab tulude alamharu.
Juhtum 3 – prioriteetide seadmine tasus end ära. B2B tarkvarafirmas genereeritakse 12 hüpoteesi. Mõju-mugavuse maatriks asetab hüpoteesi "ühinemisprotsess on pikk" suure mõju ja mugavuse kasti. Kinnitatud nädalase andmeanalüüsiga: 30 päeva jooksul mitteaktiveeritud klientide tühistamise määr on 3 korda suurem. Väike sekkumine (juhendatud paigaldus) vähendab tühistamist 22%. Õige hüpoteesi testimine lühendab esmalt projekti.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Tee mulle nimekiri, miks selle ettevõtte kasum langeb.
Mudel loetleb juhuslikud, kattuvad ja põhjendamata põhjused; See ei kehtesta mõtlemisraamistikku.
Võimas viip:
Sinu roll: MECE probleemide struktureerimise spetsialist. Põhiküsimus: "Ettevõte lihtsalt ehitab.
Kontrollige küsimusi hea probleemistruktuuri kohta
Kui olete oma puu lõpetanud, esitage järgmised küsimused: Võite küsida ka tehisintellekti, kuid lõpliku otsuse teete teie:
- Kas põhiküsimus on tõesti küsimus, mille üle klient soovib otsustada? - Kas esimese tasandi filiaalid kattuvad? (Vastastikku välistavad?)- Kas midagi on välja jäetud? (Kas see on koos?) - Kas iga lehte saab andmetega testida või on see arvamus? - Kas ma olen lahenduse ette arvanud? (Näiteks "palk on lahendus")
Levinud vead
- Manustage lahendus küsimusesse. "Kas peaksime hinda langetama?" Küsimus eeldab lahendust ja muudab teised hoovad nähtamatuks. Kõigepealt küsige "miks".
- Kattuvad oksad. Kui "ärikliendid" ja "suurkliendid" on eraldi filiaalid, arvestatakse sama klienti kahes kohas; MECE on katki.
- Segamistase. Põhjuse (konkurentsi) asetamine tagajärjega (tulu vähenemine) samale tasemele muudab puu irratsionaalseks.
- Testimatud lehed. "Kehv juhtimine" on hinnang, mitte hüpotees. "Otsustusaeg on keskmiselt 40 päeva, tööstuses 12 päeva" on kontrollitav hüpotees.
- Mudeli puu aktsepteerimine sellisena, nagu see on. AI annab kiire ülevaate; MECE auditeerimine ja prioriseerimine on teie töö.
Ettevaatust: AI esitab hüpoteesipuu väga veenvalt. Veenmine ei ole täpsus. Kontrollige puud alati käsitsi MECE suhtes; Pliiatsi ja paberiga okste joonistamine näitab sageli kattumist, millest modell puudus.
Kokkuvõttes
Konsulteerimisel on väärtus õiges küsimuses enne õiget vastust. AI on võimas, et muuta ebamäärane kaebus mõõdetavaks probleemiavalduseks, paljastada kaudsed eeldused ja visandada kiiresti hüpoteesipuu. Kuid teie otsustada, kas puu on MECE, hüpoteeside kontrollitavus ja millist neist kõigepealt testida. Mudel toodab mustandi; Konsultandi ülesanne on probleemi omada, kontrollida ja prioriseerida.
Rakenduse ülesanne
Valige tegelik või väljamõeldud kliendi kaebus (üks lause). Esiteks teisendage see mõõdetavaks probleemiavalduseks ja kolmeks kaudseks eelduseks koos tugeva probleemiraamistiku viipaga. Seejärel koostage kahetasandiline puu MECE hüpoteesipuu viipaga. Kontrollige puud käsitsi, et leida ja parandada vähemalt üks konflikt või lünk. Lõpuks täitke efekti-lihtsuse maatriks ja valige kaks hüpoteesi, mida esmalt testida.
kontrollnimekiri
- [ ] Muutsin töötlemata kaebuse probleemipüstituseks kes/mis/kriteeriumid/ulatus/kestus.
- [ ] Avastasin kaudsed oletused.
- [ ] Kontrollisin oma hüpoteesipuu esimest taset kui MECE.
- [ ] Kontrollisin, et iga leht on kontrollitav hüpotees.
- [ ] Ma veendusin, et ma ei matnud lahendust küsimuse sisse.
- [ ] Eelistasin löögi-lihtsuse maatriksiga.
- [ ] Ma ei võtnud mudeli puud pimesi vastu ja parandasin seda käsitsi.