如果说到全球最具声望的企管顾问公司，那就一定是「麦肯锡」（McKinsey & Company）。这家收费昂贵、却从不作广告的明星企业，长年位居美国MBA最想进入工作的企业榜首，长久以来，全球顶尖大企业付费给麦肯锡的顾问，为他们思考问题，提出解决方案。到底这家以思考闻名的企业，如何破解问题？管理大师大前研一曾将顾问工作简述为：为企业找出他们自己无法解决的问题，并且提供解决对策，然后再对委托的企业进行提案。

他又以较为幽默的口吻说，「顾问公司的业绩，来自企业缺乏解决问题的能力」。

曾任职于全球首屈一指的顾问公司麦肯锡（McKinsey & Company）长达20余年的大前研一，根据自身曾为数千个企业个案进行指导、诊断及进言的经验，创造出解决问题的逻辑思考法，写成了《思考的技术》一书。他认为，有了的逻辑思考方法，不但可以导出正确的解答，而且对于任何性质的工作都是有效的。　在1990年代空降IBM、带领蓝色巨人转亏为盈的路‧葛斯纳（Louis Gerstner），也是麦肯锡出身，他在《谁说大象不会跳舞》（Who says elephants can’t dance?）一书中写道，他在麦肯锡学到了人人都可自由参与解决问题，不问位阶为何的做法，但在离开顾问业，进入大型企业组织后，却发现这种开诚布公地交换意见的风气并非易事，因而立志要「建立一个既允许层级的存在、又能汇集众智共同解决问题，而且不管参与者位阶为何的组织。」

虽然一般人在一生当中，可能根本碰不到一次被迫要解决攸关公司生死大问题的机会，但类似的疑问，却时常会在工作中或生活上发出。

麦肯锡台湾分公司副董事林璟骅就说，麦肯锡的顾问常常得在第一天接触到客户的问题时，就被上司要求提出「首日答案」（Day 1 Answer）。

出于直觉地，顾问们心中难免浮出「我怎么会知道」的惊叹，但往往就在时间压力的逼迫下，麦肯锡顾问必须在极短的时间内，将事物抽丝剥茧、再合并汇整，加上团队的脑力激荡，最终提出了解决问题的初步假设及方向。　解决问题当然不能仅凭一时的想法，但是如果麦肯锡的顾问可以在「第一天就提出答案」，或是在「第一次会议时，就将问题解决」，那绝不是因为他们很神，而是在工作的要求及锻炼之下，他们早已练就透过一套有系统的方法及步骤，运用科学方法和逻辑思考，以导出合理且正确的答案。

有关麦肯锡如何解决问题的流程，林璟骅根据工作所累积的经验及心得，归纳出7个步骤：

 

第一步：界定问题（problem definition）

 

麦肯锡任何一个跟客户之间合作的案子，都是始于界定问题，亦即厘清问题的范畴或脉络，其中包含了几个要素：有待解决的问题是什么？服务的对象是谁？谁又是必须做决策或采取行动的人？决策者的需求或关切的问题是什么？在解决问题的过程中，是不是有什么样特殊的考虑或限制？

决策者会以什么样的标准来评量解决方案的成败？

客户必须在哪个时程内得到答案？以及客户所需的答案必须精准到什么程度等等。

伊森‧雷索（Ethan Rasiel；曾任职麦肯锡纽约办事处）在《专业主义：麦肯锡的成功之道》（The McKinsey Way）一书中指出，「在麦肯锡，我们发现客户……并不能清楚明白自己的麻烦出在哪里。」

因此，要确定自己所接下的案子，是否就是问题真正重点的唯一方法，就是更深入地搜集资料、深入研究、发出疑问、四处探索，然后提出一份「问题陈述」（problem statement）。

最重要的是要和客户沟通清楚，确定真正有待解决的问题之后，才开始进行案子。

 

第二步：建立问题的架构（problem structuring）

 

在大致界定完一个复杂的议题或问题之后，接着便是运用结构化的图表（最常用的就是逻辑树形图），将之拆解成一系列清晰、全面且易于操作的子议题，或是提出以事实为基础的假设（亦即根据手上与问题相关的有限事实，在未做更进一步研究之下所获致的结论），并且提出足以支持假设的论点。范例 1 问题：饭店业者该如何做，才能提升收益？

范例 2 问题：制毯业该如何做，才能增加利润？

 

第三步：排定优先级（prioritization）

 

任何委托麦肯锡协助的高阶主管都会说：「时间宝贵。」一方面是时间紧迫，另一方面则是「麦肯锡顾问的价码真的很贵」。因此，麦肯锡发展了许多技巧协助团队快速将原始数据转化为具有实用价值的建议。

然而，当时间和资源有限时，要顾及全面便显得不符效益。所以，进展到这个阶段时，就要排定议题的优先级，找出对于解决问题最具影响力的因素，并将注意力集中于此，同时剔除掉「较不关键的议题」（non-critical issues）。

例如，在考虑是否有机会能够提升A公司的获利能力时，尽管总共列出了10项可能可以增加收益或降低成本的做法，但是在加入了「对于财务表现的实际影响」及「执行的难易」这两个判断标准之后，便可以更进一步确认重点项目，以及哪些在优先排序上是可以放在后面再考虑的。

 

第四步：议题分析（issue analysis）

 

在确认了优先考虑的议题，或是形成了对于问题解决方案的假设之后，接着便是展开分析，以左证或驳斥你所提出的议题或假设。在议题分析这个阶段，认清哪些分析作业是非做不可，而且可以得出最多有力证据，也是非常重要的。

一旦决定了分析作业的优先排序之后，接着就要开始搜集所需的资料，以和议题或假设进行比对或交叉分析。麦肯锡顾问的特色之一就是重视事实，因此资料的搜集和取得，便是分析议题时的重要依据。除了搜集内部报告、产业报告、统计资料之外，麦肯锡顾问也常透过实地访谈方式，汲取重要信息。信息的来源固然很多，但关键仍在于信息的相关性、质量及正确性上。

至于分析作业进行的顺畅与否，则与工作规画内容的详尽程度有关。伊森‧雷索指出，一份完善详尽的工作规画，必须基于你在建立假设时，所列出的所有议题与子议题，并且包含以下要素：

˙为了推测答案所做出的假设。

˙证实或推翻此假设所需进行的分析作业，并依优先级来列。

˙进行分析时所需的数据。

˙所需资料的可能来源（如官方统计数据、焦点团体或访谈等）。

˙简短说明藉由分析所可能产出的成果。

˙搜集资料或进行分析的负责人。

˙完成作业的期限。

Step 1 界定问题

Step 2 建立问题的架构

Step 3 排定优先级

Step 4 议题分析

Step 5 汇整

Step 6 说故事

Step 7 简报一个循环的回路个人必修题从「思考，是一种习惯」做起说起话来慢条斯理、条理分明的林璟骅，态度很和善从容，因而散发出一股敏锐却不尖锐的气质。在被问及麦肯锡的顾问或他个人是否有什么特殊诀窍，得以迅速拨开问题的迷雾，直抵其核心及本质时，他想了一下，缓缓说出：「我觉得这是一个习惯。」

而这个习惯，就是在日常生活中，碰到各式各样问题时，都会自然而然地想要追根究柢，然后融会贯通。　大前研一在《思考的技术》一书中提及，他是在对于顾问工作一无所知的情况下进入麦肯锡，因而只能比别人加倍努力，其中一项就是「思考路径的训练」。

利用每天早上28分钟的通勤时间，大前研一都会给自己出一个题目，思考如何解决问题。例如，看到垂吊式车厢广告，就构思「如果这家广告公司的社长，要我协助他们提升业绩，我该怎么做？」习惯思考的脑袋，转速日益变快，很快地，他就从每天一个题目，进展至每隔一个车站就可以思考一个新题目。

我们或许以为，麦肯锡的顾问们个个天资聪颖，但是，他们都没说思考是一种天赋，而是一种习惯、一种训练，只要你反复练习。

 

第五步：汇整（synthesis）

 

再多的数据与分析都是不够的，因为麦肯锡的价值在于如何从分析中找出结论，并且为客户发展出最有效的建议，以及可达成目标的行动方案。相较于其他步骤，汇整这个步骤显然是最困难、但也最关键。林璟骅说，「汇整不是数学，而是经验和艺术。」　伊森‧雷索在访谈多位前麦肯锡顾问关于数据解读与汇整之后，得出了以下结论：

˙时时自问「这样做又如何？」：亦即这样做的意义何在？要如何改进？

˙进行合理性检查（sanity check）：这个做法并没有什么标准答案，目的是要在得出结论前，再仔细检查分析作业及成果，以快速确认某项分析是否在可行的范围之内，抑或是否会对组织会产生重大冲击？

˙切记分析的效能是有限的：这并非要舍弃分析不用，而是建议让经验和直觉与分析相辅相成，以得出更完善的解决方案。林璟骅特别强调，汇整不是摘要，例如，从「我弄丢钥匙」「我的护照不是放在我认为的那个地方」「我晚了两个月报税」等事实，我们可以总结出「我搞丢了钥匙和护照，而且晚报税」，但是汇整之后则可能是「我很懒散」。

 

第六步：构思故事情节（storylining）

 

解读和分析数据之后所汇整出来的最终成果，当然是要呈现给客户。而从解读的数据中所综合出的故事，就是这些数据在你心中所代表的意义。

因此，你所说的故事，就代表了你想让客户知道全部事实里的哪些部分，无须将所有事实都加进故事里。这就好像依据同样的事实，但说故事的巧妙各有不同一样，唯一相同的是，终极目标都是要解决问题，提出能为客户带来最大利益的建议。

林璟骅提供了两个建构故事情节的方法：

第一个是利用「情境」、困难和解决方法的架构，依序描述出问题的情境、改善情况、所遭遇的困难，以及提出可能的解决路径。

第二个则是利用金字塔架构（pyramid structure），在最上层列出所要传达讯息的中心思想或主要的明确主张，然后在下层列出左证或支持的数据。

 

第七步：简报成果（presentation）

 

向客户发表建议，是麦肯锡解决问题循环回路里的最后阶段，亦即以条理分明的简报架构，让客户或重要的决策者采信或接纳最终的成果。

顾名思义，「简报」就是以简洁明快的方式，让听众融入你的逻辑思考。因此，麦肯锡顾问在简报时，都会把握「一页简报只传递一个明确主张或论点」的原则，并且将支持论点的数据或数据制成图表、加以具象化，让听众透过一页页简报，进入他们所建构的故事。

而一个论点佐以一个图表的搭配，不但可以让听众相信简报内容所提出的论点是有数据左证的，无形当中也增加了说服力。藉用经验，内化为自己的顾问力

企业通常是在碰上了内部无法解决的问题，才会找上外部的顾问；个人往往也会在碰到无法克服的瓶颈时，寻求良师益友的倾听或建议。但是，身处在竞争及激变的时代里，无论是企业或个人所遭遇的问题，势必只会更多、不会更少，如果事事都要求助外力，个人或组织的成长将永远停滞不前。

无论是从大前研一或葛斯纳身上，我们都看见了麦肯锡在面对商务困境时的思考模式和解决之道，即使出了麦肯锡以外的环境，依旧适用，甚至已经内化成为麦肯锡人的价值观和习惯。

在日常生活或工作上，我们碰到的问题或许不像麦肯锡所经手的那么庞杂艰难，但是我们可以学习以同样的逻辑思维来面对每一个问题，试着将麦肯锡口中的「客户」，换成是自身所处的组织、每天必须面对的老板，透过不断地演练麦肯锡拆解问题的模式或流程，开发及培养自己的顾问力！

 

企业必修题麦肯锡拆解问题的5大利器

 

1. 以事实为基础

 

伊森‧雷索在《专业主义：麦肯锡的成功之道》一书中指出，麦肯锡解决问题的方式都是以事实为起点。从接下案子的第一天起，项目小组的成员便会翻遍所有文件资料及内部研究档案，搜集足够的事实元素，以便在召开第一次小组会议时，为其所负责的部分进行解说。

「事实」之所以在麦肯锡的运作上扮演如此重要的角色，原因有二：

首先，事实元素可以弥补直觉猜测的不足，麦肯锡人固然知识广博、经验丰富，但是却未必精通各个专业领域，因此宁愿先看事实数据后，再进行其他步骤；

其次，事实资料能补强问题分析的可信度。尤其是初出茅庐的小顾问，必须要能提出强而有力的事实数据做为后盾，才能说服大企业的执行长（情况类似于一名低阶经理向上司提出企画案）。　在搜集事实时，一项重要的方法便是进行实地访谈，藉此整理出比企业高阶主管所知道的更为详细的业界最新信息及其公司数据，然后再以这些数据为根本，适时地放入提案之中，自然较易获得采纳。诚如大前研一所言，「有事实为证的建议，魅力无可挡。」

 

2. MECE原则

 

MECE（发音为〔me-see〕）是麦肯锡解决问题过程中的必要条件，是「彼此独立，互无遗漏」（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）的缩写。MECE并非一套方法论，而比较接近于一个检核的机制，让麦肯锡的顾问在针对议题或问题进行分析时，能够做到不重迭、不遗漏的分类，藉此有效把握问题的核心。　无论是在界定问题或提出建议方案，把握MECE的原则都很重要。

假设你针对某个问题提出了3个解决方案，便可以MECE为检验标准。首先，检查方案与方案之间是否有重迭之处（例如，「重新规画产品的生产过程」和「降低产品的单位成本」是要归在同一类，还是各自列出？），如此可确保方案之间的「彼此独立」；接着则是检查各个解决方案是否包含了所有的相关议题，以确保完全没有遗漏任何项目。

 

3. 逻辑树形图（Logic Trees）

 

逻辑树形图是常见的问题成因及对策分析法，特色在于其简便和系统性，可用来拆解问题成因和检讨因应对策的架构及内涵。应用逻辑树的主要目的在于将特定问题拆解成一组「子议题」（sub-issues），不但有助于厘清问题的根本要素，同时还能让负责解决问题的团队或个人，建立起一个清晰的「问题架构」。

在麦肯锡，最常采用两种类型的逻辑树形图，分别是「议题树形图」（issue tree）和「假设导向树形图」（hypothesis-driventree）。

前者着重在「什么」（what）或「如何」（how）的层面，后者则着重于「为何」（why）的层面。因此，虽是同样的架构，却可用在不同的阶段和目的，而每一个分支都要把握MECE原则，做到「彼此独立、互无遗漏」。

 

4. 设定假设基调（initial hypothesis）

 

伊森‧雷索指出，假设基调的菁华在于，「着手进行之前，先想出解决方法」。乍听之下，这似乎有点本末倒置，但是却有助于节省时间和做出更有成效的决策。
假设基调是由事实数据和完整的架构组合而成。在接手一件案子时，麦肯锡顾问会先尽可能消化相关的事实数据，找出问题最关键的影响因素——即关键驱动点（key drivers），然后据此提出建议方案。

但是这并非意指处理完所有数据之后，再提出最后的解答，而是先假设一个状况或做法，接着再加以验证。如果假设对了，就可以确信自己走对了路；如果错了，也可以迅速排除。

面对复杂问题时，假设基调可以快速穿越问题所形成的迷宫，依赖手边现有的信息，开始筹划解决方案；更重要的是，藉由假设的验证与推翻，不但能使得个人或团队避免走上错误的方向，更可以迅速聚焦于可行的做法上。

 

5. 80/20法则

 

80/20法则是由意大利经济学者帕列托（Vilfredo Pareto）于1897年所提出。在商业世界里，常见的80/20情况包括：20%的产品或20%的顾客，占了约80%的营业额；库存里的80%，通常只占获利的20%。

在麦肯锡，80/20法则主要用于处理数据，例如，当你发现公司里20%的业务员，就能创造出80%的营业额时，你应该立即反问为什么会有这种现象，同时去了解该如何让其他人达到一样的业绩。

善用这个法则，有时候能够直接导引出深入的观察，有时则会让你产生新的疑问或进行新的分析，以整合事实的全貌。除了处理数据之外，80/20法则也可用来排定工作的优先级。

例如，将能力最强的人力安排从事最重要80%的工作，或是将你利用20%的分析所获得的80%的建议，排定出优先级，并将注意力及人力放在能对客户产生最大功效的建议上。