Добивки:
- Способност да се трансформира двосмислено прашање на клиентот во јасна, решлива изјава за проблемот и да се воспостави дрво за хипотеза MECE (дрво на прашања) со вештачка интелигенција
- Способност да се користи вештачка интелигенција за да се генерираат хипотези и да се откријат слепи точки и да се одлучи со сопствен расудување која хипотеза прва ќе се тестира.
- Способност да се препознаат и да се избегнат вообичаените стапици во структурирањето на проблемот (конфликтни гранки, однапред да се претпостави решението, погрешно прашање).
Најскапата грешка на консултантскиот проект е решавање на погрешно прашање. Клиентот прашува „нашата продажба се намалува, што да правиме? доаѓа: но вистинското прашање е „во кој сегмент, зошто и колку од него е под наша контрола?“. може да биде. Искусниот консултант започнува со правилно дефинирање на проблемот, а не со барање одговори. Вештачката интелигенција е совршен партнер за размислување во оваа фаза: таа генерира десетици можни причини, потпрашања и хипотези за неколку минути. Но, одлучувањето кое прашање е вистинското прашање бара суд, а тој суд е ваш.
Во оваа единица, ќе комбинираме две алатки кои се столбот на консултантите со вештачката интелигенција: дрвото на хипотези (дрвото на прашања, дијаграм на дрво што го разгранува проблемот во потпрашања) и принципот MECE (Меѓуемно ексклузивно, колективно исцрпно - гранките не се преклопуваат една со друга и заедно целосно го покриваат проблемот).
Од нејасно прашање до решлив проблем
Добрата изјава за проблемот вклучува четири работи: кој (одлучувач), што (одлука), критериуми (со што се мери успехот), граница (обем и времетраење). „Продажбата паѓа“ е жалба; „Кои се 3-те најефикасни лостови кои ќе го зголемат прометот во Б2Б сегментот за 10% во следните 12 месеци, со сегашниот буџет? е изјава за проблем. Оваа трансформација можете да ја направите со вештачката интелигенција, но прво мора јасно да ја објасните необработената ситуација.
Вашата улога: тренер за структурирање на проблеми за консултант за менаџмент. Ќе ви ја дадам суровата жалба на клиентот. Ваша задача:1) Трансформирајте го ова во една реченица, мерлива изјава за проблемот (мора да вклучува донесувач на одлуки, одлука, критериуми за успех, опсег, времетраење).2) Откријте ги 3-те имплицитни претпоставки на кои се заснова оваа изјава.3) Предложете 2 алтернативни рамки на проблемот за да се спротивстави на ризикот од „решавање на погрешното прашање“. Сурова жалба: „[со зборовите на клиентот...]“
Совет: Прочитајте ја изјавата за проблемот назад до клиентот. „Значи, успехот за вас е зголемување од 10% во B2B прометот за 12 месеци, нели? Оваа единствена реченица ја решава насоката на проектот и последователната дебата „не го сакавме ова“ од самиот почеток.
Градење на дрвото на хипотезата со вештачка интелигенција
Штом проблемот е јасен, вие го разгранувате. Коренот на дрвото е главното прашање; гранките се можни оски за одговор; листовите се испитливи хипотези. На пример, "Зошто B2B прометот не се зголемува?" Прашањето може да се подели на две главни гранки: (1) стекнувањето на нови клиенти е слабо, (2) постоечките приходи на клиентите се намалуваат. Секоја гранка е поделена на свои подгранки. Добро дрво е МЕЦЕ.
Вашата улога: Експерт за стебло за хипотеза MECE. Главно прашање: „[изјава за проблемот]“Задача: Разгранете го ова прашање на не повеќе од 2 нивоа. Правила: - Гранките од првото ниво мора да бидат MECE (без преклопување, без празнини).- Секој лист мора да биде реченица за хипотеза што може да се тестира со податоци (од формата „... затоа што ...“). bullet list.Сонда: Во опасност од преклопување/празнина под наслов „MECE ревизија“ означете ги гранките.
AI ви дава дрво со 15 хипотези за 3 секунди. Но, вашата работа не завршува тука, таа започнува: вие избирате кои гранки се навистина MECE, која хипотеза е најверојатна и најлесна за тестирање.
Приоритетизација: која хипотеза прво да се тестира
Нема време да се тестираат сите хипотези. Користете две оски: влијание (колку е големо придонесува за решението ако е вистина) и леснотија (колку брзо/евтино е да се тестира). Оние со високо влијание + висока погодност се на прво место. Ова се нарекува „брза победа“.
хипотеза
Ефект (1-5)
Леснотија на тестирање (1-5)
приоритет
Цената е зад конкурентите
5
4
Пред
Тимот за продажба е несоодветен во B2B
4
3
тогаш
Постои празнина во карактеристиките на производот
4
2
истражување
Свесноста за брендот е ниска
3
2
држете
Може да имате вештачка интелигенција да ја пополните оваа матрица; но прегледајте ги резултатите од влијанието и практичноста со вашето сопствено знаење од индустријата. Моделот често ја преценува леснотијата на тестирање.
Вашата улога: аналитичар за одредување приоритети. Ставете ја следнава листа на хипотези во матрица за леснотија на влијание. За секоја хипотеза: влијание (1-5), леснотија на тестирање (1-5), потребен е единствен извор на податоци, препорака (пред/после/истражи/задржи). Правила: дајте оценки за леснотија оптимистички, напишете образложение. Означете ги 2-те хипотези со највисок множител „влијание × леснотија“. Хипотези: [листа]
три мини футроли
Случај 1 - Поправено погрешно прашање. Малопродажен синџир праша: „Имаме висока стапка на обрт на вработените, дали треба да ги зголемиме платите? прашува тој. Консултантот ја отвора рамката на проблемот со вештачката интелигенција; Моделот илустрира три имплицитни претпоставки: дека плаќањето е проблемот, прометот е ист низ сите продавници, а плаќањето е решението. Податокот е извлечен: 70% од прометот е во 3 продавници и секогаш во истиот тим на двајца менаџери. Вистинското прашање е однесувањето на менаџерот. Зголемувањето на платата за 14 милиони лири би било погрешно решение.
Случај 2 - Не-MECE дрво. Консултант го прашува моделот „зошто паѓа профитот? Тој го сака дрвото. Моделот дава гранки „приходот е низок“, „трошокот е висока“, „конкуренцијата е зголемена“. Првите две гранки се MECE (профит = приход − трошок), но „зголемената конкуренција“ е причина, а приходот/трошокот е последица; Нивоата на гранките се мешани. Консултантот го поправа дрвото: првото ниво е само приход и цена; Конкуренцијата предизвикува подгранка на приход.
Случај 3 - Приоритизацијата се исплатеше. Во B2B софтверска компанија се генерираат 12 хипотези. Матрицата за влијание-погодност ја става хипотезата „процесот на вградување е долг“ во кутијата со високо влијание-висока погодност. Потврдено со еднонеделна анализа на податоци: Стапката на откажување на клиентите кои не се активирани за 30 дена е 3 пати поголема. Мала интервенција (водена инсталација) го намалува откажувањето за 22%. Тестирањето на точната хипотеза прво го скратува проектот.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Направете ми листа зошто паѓа профитот на оваа компанија.
Моделот набројува случајни, преклопувачки и неосновани причини; Тоа не воспоставува рамка за размислување.
Моќен потсетник:
Вашата улога: MECE специјалист за структурирање проблеми. Главното прашање: „Компанијата штотуку изгради.
Проверете ги прашањата за добра структура на проблемот
Кога ќе го завршите вашето дрво, поставете ги овие прашања: Можете да побарате и вештачка интелигенција, но вие ја донесувате конечната одлука:
- Дали коренското прашање е навистина прашањето што клиентот сака да го реши? - Дали гранките од прво ниво се преклопуваат? (Меѓусебно се исклучуваат?)- Дали нешто е изоставено? (Дали е комплетно заедно?) - Дали секој лист може да се тестира со податоци или е мислење? - Дали однапред го претпоставив решението? (На пример, „платата е решението“)
Вообичаени грешки
- Вметнете го решението во прашањето. „Дали да ја намалиме цената? Прашањето го претпоставува решението и ги прави другите лостови невидливи. Прво прашајте „зошто“.
- Преклопени гранки. Доколку „корпоративните клиенти“ и „големите клиенти“ се посебни гранки, истиот клиент ќе се брои на две места; МЕЦЕ е скршена.
- Ниво на мешање. Ставањето на причината (конкуренцијата) на исто ниво со ефектот (пад на приходите) го прави дрвото ирационално.
- Непроверливи лисја. „Лошото управување“ е суд, а не хипотеза. „Времето на одлучување е во просек 40 дена, 12 дена во индустријата“ е хипотезата што може да се тестира.
- Прифаќање на дрвото на моделот како што е. ВИ дава брз преглед; Ревизијата и приоритизирањето на MECE е ваша работа.
Внимание: вештачката интелигенција претставува дрво на хипотези на многу убедлив начин. Убедувањето не е точност. Секогаш рачно проверувајте го дрвото за MECE; Цртањето гранки со пенкало и хартија често покажува преклопување што моделот го пропуштил.
Сумирано
Во консултацијата, вредноста е во вистинското прашање пред вистинскиот одговор. Вештачката интелигенција е моќна во претворање на нејасна жалба во мерлива изјава за проблемот, откривање имплицитни претпоставки и брзо скицирање на стебло на хипотези. Но, на вас е да одлучите дали дрвото е MECE, проверливоста на хипотезите и која прво да ја тестирате. Моделот произведува нацрт; Работа на консултантот е да го поседува, контролира и приоритизира проблемот.
Задача за апликација
Изберете вистинска или замислена поплака од клиент (една реченица). Прво, трансформирајте го ова во мерлива изјава за проблемот и три имплицитни претпоставки со силна порака за рамка на проблемот. Потоа изградете дрво на две нивоа со барањето за дрво за хипотеза MECE. Рачно проверете го дрвото за да пронајдете и поправите барем еден конфликт или празнина. Конечно, пополнете ја матрицата ефект-леснотија и изберете две хипотези за тестирање прво.
листа за проверка
- [ ] Ја трансформирав необработената поплака во изјава за проблем со кој/што/критериум/обем/времетраење.
- [ ] Открив имплицитни претпоставки.
- [ ] Го прегледав првото ниво на моето дрво на хипотези како MECE.
- [ ] Потврдив дека секој лист е хипотеза што може да се тестира.
- [ ] Се погрижив да не го закопам решението во прашањето.
- [ ] Дадов приоритет со матрицата на влијание-леснотија.
- [ ] Не го прифатив слепо дрвото на моделот и рачно го коригирав.