Lợi nhuận:
- Khả năng chuyển một câu hỏi mơ hồ của khách hàng thành một tuyên bố vấn đề rõ ràng, có thể giải quyết được và thiết lập cây giả thuyết MECE (cây vấn đề) bằng trí tuệ nhân tạo
- Khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các giả thuyết và phát hiện các điểm mù, đồng thời tự mình quyết định giả thuyết nào sẽ được kiểm tra trước.
- Khả năng nhận biết và tránh những cạm bẫy thường gặp trong việc cấu trúc vấn đề (các nhánh mâu thuẫn nhau, giả định trước giải pháp, đặt câu hỏi sai).
Sai lầm đắt giá nhất của một dự án tư vấn là giải quyết sai câu hỏi. Khách hàng hỏi "doanh số của chúng tôi đang giảm, chúng tôi phải làm gì?" xuất hiện: nhưng câu hỏi thực sự là "ở phân khúc nào, tại sao và bao nhiêu trong số đó nằm dưới sự kiểm soát của chúng tôi?" nó có thể như vậy. Một nhà tư vấn có kinh nghiệm bắt đầu bằng việc xác định chính xác vấn đề chứ không phải bằng cách tìm kiếm câu trả lời. Trí tuệ nhân tạo là đối tác tư duy hoàn hảo ở giai đoạn này: nó tạo ra hàng tá nguyên nhân, câu hỏi phụ và giả thuyết có thể xảy ra trong vòng vài phút. Nhưng việc quyết định câu hỏi nào là câu hỏi đúng cần có sự phán xét và phán đoán đó là của bạn.
Trong phần này, chúng ta sẽ kết hợp hai công cụ là xương sống của việc tư vấn với trí tuệ nhân tạo: cây giả thuyết (cây vấn đề, sơ đồ cây phân nhánh một vấn đề thành các câu hỏi phụ) và nguyên tắc MECE (Loại trừ lẫn nhau, Toàn diện tập thể - các nhánh không chồng chéo lên nhau và cùng nhau giải quyết toàn bộ vấn đề).
Từ câu hỏi mơ hồ đến vấn đề có thể giải quyết được
Một tuyên bố vấn đề hay bao gồm bốn điều: ai (người ra quyết định), cái gì (quyết định), tiêu chí (thành công được đo lường bằng cái gì), ranh giới (phạm vi và thời gian). “Doanh số đang giảm sút” là lời phàn nàn; “3 đòn bẩy hiệu quả nhất sẽ giúp tăng doanh thu trong phân khúc B2B thêm 10% trong 12 tháng tới với ngân sách hiện tại?” là một phát biểu vấn đề. Bạn có thể thực hiện sự biến đổi này với trí tuệ nhân tạo, nhưng trước tiên bạn phải giải thích rõ ràng tình huống thô.
Vai trò của bạn: huấn luyện viên cấu trúc vấn đề cho nhà tư vấn quản lý. Tôi sẽ đưa cho bạn lời phàn nàn thô thiển của khách hàng. Nhiệm vụ của bạn:1) Chuyển câu này thành một câu, tuyên bố vấn đề có thể đo lường được (phải bao gồm người ra quyết định, quyết định, tiêu chí thành công, phạm vi, thời lượng).2) Tiết lộ 3 giả định ngầm làm cơ sở cho tuyên bố này.3) Đề xuất 2 khung vấn đề thay thế để chống lại nguy cơ "giải quyết sai câu hỏi". Lời phàn nàn thô thiển: "[theo lời của khách hàng...]"
Mẹo: Đọc lại báo cáo vấn đề cho khách hàng. “Vậy thành công đối với bạn là doanh thu B2B tăng 10% trong 12 tháng, đúng không?” Câu duy nhất này giải quyết hướng đi của dự án và cuộc tranh luận “chúng tôi không muốn điều này” sau đó ngay từ đầu.
Xây dựng cây giả thuyết bằng trí tuệ nhân tạo
Một khi vấn đề đã rõ ràng, bạn hãy phân nhánh nó ra. Gốc của cây là câu hỏi chính; các nhánh là các trục phản ứng có thể có; lá là những giả thuyết có thể kiểm chứng được. Ví dụ: "Tại sao doanh thu B2B không tăng?" Câu hỏi có thể được chia thành hai nhánh chính: (1) khả năng thu hút khách hàng mới yếu, (2) doanh thu từ khách hàng hiện tại đang giảm. Mỗi nhánh được chia thành các nhánh con riêng. Một cây tốt là MECE.
Vai trò của bạn: Chuyên gia về cây giả thuyết MECE. Câu hỏi chính: "[tuyên bố vấn đề]" Nhiệm vụ: Phân nhánh câu hỏi này không quá 2 cấp độ. Quy tắc: - Nhánh cấp một phải là MECE (không chồng chéo, không có khoảng trống). - Mỗi lá phải là một câu giả thuyết có thể kiểm chứng được dữ liệu (có dạng "... vì ..."). - Bên cạnh mỗi giả thuyết, hãy viết nguồn dữ liệu duy nhất cần thiết để kiểm tra nó. Định dạng: danh sách dấu đầu dòng thụt lề. Thăm dò: Có nguy cơ trùng lặp/khoảng trống dưới tiêu đề "MECE kiểm toán" đánh dấu các chi nhánh.
AI cung cấp cho bạn một cái cây với 15 giả thuyết trong 3 giây. Nhưng công việc của bạn không kết thúc ở đó, nó bắt đầu: bạn chọn nhánh nào thực sự là MECE, giả thuyết nào có khả năng xảy ra nhất và dễ kiểm tra nhất.
Ưu tiên: giả thuyết nào cần kiểm tra trước
Không có thời gian để kiểm tra tất cả các giả thuyết. Sử dụng hai trục: tác động (mức độ đóng góp của nó cho giải pháp nếu nó đúng) và sự dễ dàng (thử nghiệm nhanh/rẻ như thế nào). Những người có tác động cao + sự tiện lợi cao sẽ được ưu tiên hàng đầu. Đây được gọi là "quét thắng nhanh".
giả thuyết
Hiệu ứng (1-5)
Dễ kiểm tra (1-5)
ưu tiên
Giá cả đi sau đối thủ cạnh tranh
5
4
trước đây
Đội ngũ bán hàng còn yếu trong B2B
4
3
sau đó
Có một khoảng cách về tính năng sản phẩm
4
2
nghiên cứu
Nhận thức về thương hiệu còn thấp
3
2
giữ
Bạn có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để lấp đầy ma trận này; nhưng hãy xem xét mức độ tác động và sự thuận tiện bằng kiến thức về ngành của riêng bạn. Mô hình thường đánh giá quá cao tính dễ thử nghiệm.
Vai trò của bạn: nhà phân tích ưu tiên. Đặt danh sách các giả thuyết sau đây vào một ma trận dễ tác động. Đối với mỗi giả thuyết: tác động (1-5), dễ kiểm tra (1-5), cần nguồn dữ liệu duy nhất, đề xuất (trước/sau/điều tra/giữ). Quy tắc: cho điểm dễ dàng một cách lạc quan, viết lý do. Làm nổi bật 2 giả thuyết có hệ số nhân “tác động × mức độ dễ dàng” cao nhất. Giả thuyết: [danh sách]
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Đã sửa câu hỏi sai. Một chuỗi bán lẻ hỏi: “Chúng tôi có tỷ lệ luân chuyển nhân viên cao, có nên tăng lương không?” anh ấy hỏi. Chuyên gia tư vấn mở khung vấn đề bằng trí tuệ nhân tạo; Mô hình này minh họa ba giả định ngầm: việc trả lương là vấn đề, doanh thu là như nhau ở tất cả các cửa hàng và việc trả tiền là giải pháp. Dữ liệu được rút ra: 70% tỷ lệ doanh thu thuộc về 3 cửa hàng và luôn thuộc cùng một đội ngũ của hai người quản lý. Câu hỏi thực sự là hành vi của người quản lý. Tăng lương 14 triệu TL sẽ là giải pháp sai lầm.
Trường hợp 2 - Cây không phải MECE. Một nhà tư vấn hỏi mô hình "tại sao lợi nhuận lại giảm?" Anh ấy muốn cái cây. Mô hình mang lại cho các ngành “thu nhập thấp”, “chi phí cao”, “cạnh tranh tăng cao”. Hai nhánh đầu tiên là MECE (lợi nhuận = doanh thu - chi phí), nhưng “cạnh tranh gia tăng” là nguyên nhân và doanh thu/chi phí là kết quả; Các cấp chi nhánh được trộn lẫn. Nhà tư vấn sửa cây: cấp một chỉ là doanh thu và chi phí; Cạnh tranh gây ra một nhánh thu nhập phụ.
Trường hợp 3 - Ưu tiên đã được đền đáp. Trong một công ty phần mềm B2B, 12 giả thuyết được đưa ra. Ma trận tác động-tiện lợi đặt giả thuyết "quá trình triển khai kéo dài" vào ô tiện lợi có tác động cao. Khẳng định qua phân tích dữ liệu một tuần: Tỷ lệ hủy của khách hàng không kích hoạt trong 30 ngày cao gấp 3 lần. Một chút can thiệp (cài đặt có hướng dẫn) giúp giảm 22% khả năng hủy. Việc kiểm tra giả thuyết đúng trước tiên sẽ rút ngắn thời gian thực hiện dự án.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Hãy lập cho tôi danh sách lý do tại sao lợi nhuận của công ty này đang giảm.
Mô hình liệt kê các nguyên nhân ngẫu nhiên, chồng chéo, không có căn cứ; Nó không thiết lập một khuôn khổ tư duy.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: Chuyên gia cấu trúc vấn đề MECE. Câu hỏi chính: “Công ty chỉ xây dựng.
Kiểm tra các câu hỏi có cấu trúc bài toán tốt
Khi bạn hoàn thành cái cây của mình, hãy hỏi những câu hỏi sau: Bạn cũng có thể hỏi trí tuệ nhân tạo, nhưng bạn là người đưa ra quyết định cuối cùng:
- Câu hỏi gốc có thực sự là câu hỏi mà khách hàng muốn quyết định? - Các nhánh cấp 1 có chồng lên nhau không? (Loại trừ lẫn nhau?)- Có gì còn sót lại không? (Nó có hoàn chỉnh với nhau không?) - Mỗi lá có thể kiểm tra được bằng dữ liệu không, hay là ý kiến? - Tôi đã nghĩ ra giải pháp trước chưa? (Ví dụ: "lương là giải pháp")
Những lỗi thường gặp
- Nhúng giải pháp vào câu hỏi. “Chúng ta có nên giảm giá không?” Câu hỏi giả định trước giải pháp và làm cho các đòn bẩy khác trở nên vô hình. Hãy hỏi "tại sao" trước.
- Các nhánh chồng chéo. Nếu “khách hàng doanh nghiệp” và “khách hàng lớn” là các nhánh riêng biệt thì cùng một khách hàng sẽ được tính ở hai nơi; MECE bị hỏng.
- Mức độ trộn. Đặt nguyên nhân (cạnh tranh) ngang hàng với hậu quả (suy giảm doanh thu) làm cho cây không hợp lý.
- Những chiếc lá không thể kiểm chứng được. “Quản lý kém” là một phán đoán chứ không phải là một giả thuyết. “Thời gian ra quyết định trung bình là 40 ngày, trong ngành là 12 ngày” là giả thuyết có thể kiểm chứng được.
- Chấp nhận cây của mô hình như nó vốn có. AI đưa ra phác thảo nhanh chóng; Kiểm toán và ưu tiên MECE là công việc của bạn.
Thận trọng: AI trình bày cây giả thuyết một cách rất thuyết phục. Sự thuyết phục không phải là sự chính xác. Luôn kiểm tra cây để phát hiện MECE theo cách thủ công; Vẽ cành cây bằng bút và giấy thường cho thấy sự chồng chéo mà người mẫu đã bỏ sót.
Tóm lại
Trong tư vấn, giá trị nằm ở câu hỏi đúng trước câu trả lời đúng. AI có khả năng biến một lời phàn nàn mơ hồ thành một tuyên bố vấn đề có thể đo lường được, phát hiện ra các giả định tiềm ẩn và nhanh chóng phác thảo ra cây giả thuyết. Nhưng bạn có quyền quyết định xem cây đó có phải là MECE hay không, khả năng kiểm chứng của các giả thuyết và cái nào cần kiểm tra trước. Mô hình tạo ra một bản nháp; Công việc của nhà tư vấn là làm chủ, kiểm soát và ưu tiên giải quyết vấn đề.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn lời phàn nàn thực tế hoặc tưởng tượng của khách hàng (một câu). Đầu tiên, hãy biến điều này thành một tuyên bố vấn đề có thể đo lường được và ba giả định ngầm kèm theo lời nhắc đóng khung vấn đề rõ ràng. Sau đó xây dựng cây hai cấp độ với lời nhắc cây giả thuyết MECE. Kiểm tra cây theo cách thủ công để tìm và khắc phục ít nhất một xung đột hoặc khoảng trống. Cuối cùng, điền vào ma trận hiệu ứng-dễ dàng và chọn hai giả thuyết để kiểm tra trước.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã chuyển đơn khiếu nại thô thành một tuyên bố vấn đề với ai/cái gì/tiêu chí/phạm vi/thời hạn.
- [ ] Tôi đã phát hiện ra những giả định ngầm.
- [ ] Tôi đã kiểm tra cấp độ đầu tiên của cây giả thuyết của mình là MECE.
- [ ] Tôi đã xác minh rằng mỗi chiếc lá là một giả thuyết có thể kiểm chứng được.
- [ ] Tôi đảm bảo rằng mình không chôn vùi giải pháp trong câu hỏi.
- [ ] Tôi ưu tiên sử dụng ma trận tác động-dễ dàng.
- [ ] Tôi không mù quáng chấp nhận cây của mô hình và sửa nó theo cách thủ công.