Читать онлайн «Метод McKinsey. Использование техник ведущих стратегических консультантов для решения личных и деловых задач». Страница 18

Консультанты разработали множество приемов, позволяющих резко ускорить сбор и анализ данных. Эти приемы можете использовать и вы.

Какой бы сложной ни была проблема, всегда есть вероятность, что кто-то, где-то когда-то уже сталкивался с чем-то подобным. Часто этот человек работает рядом с вами, и ему можно просто позвонить. Вам лишь остается узнать, кто это, и проконсультироваться с ним, тем самым сэкономив массу времени и сил. Ваше время слишком дорого стоит, поэтому не изобретайте велосипед!

У McKinsey имеется электронная база данных PDNet[13], где хранятся отчеты обо всех недавних проектах и внутренних исследованиях. В первый год работы в Фирме в мои обязанности входил поиск в этой базе данных информации, способной пролить свет на проект, которым занималась моя команда. Я изучал, как решались похожие проблемы в родственных отраслях. Каждый запрос в PDNet выдавал колоссальное количество источников, которые мне приходилось просматривать и отбирать относящиеся к делу. В итоге этой кропотливой работы (занимавшей целые дни напролет и большинство вечеров) обычно находилось то, что направляло усилия команды в нужную сторону.

У McKinsey есть и другие ресурсы, которые облегчают работу консультантов. Это первоклассная библиотека деловой литературы, в которой хранятся все книги и журналы по бизнесу, которые выходили в свет. Кроме того, компания имеет доступ к коммерческим базам данных Lexis/Nexis, Dun & Bradstreet, Datastream. А главное, в библиотеке компании работают специалисты по поиску информации, которые активно занимаются информационной поддержкой работы консультантов. Кроме них, в штате Фирмы работают старшие специалисты по информационному обеспечению, которые являются экспертами по отдельным отраслям. Их помощь была особенно ценной, когда нам приходилось один месяц работать по заказу клиента из банковской области, а следующий месяц – по заказу компании-производителя реактивных двигателей.

Мой самый первый проект в Фирме выполнялся по заказу финансового подразделения очень крупного производителя компьютеров и компьютерных программ. Клиент хотел получить рекомендации относительно расширения бизнеса в мировом масштабе. В частности, он хотел знать, какими способами крупнейшие иностранные промышленные конгломераты удерживают финансовый и управленческий контроль над своими офшорными «дочками», а также каковы плюсы и минусы этих способов контроля. Данной частью проекта менеджер поручил заниматься мне. У меня было три недели на доскональное изучение четырех крупнейших промышленных конгломератов мира и формулировку полезных для клиента выводов.

Первым делом я обратился к PDNet. На мое счастье, другая команда консультантов совсем недавно составила подробную характеристику одного из самых сложных для меня объектов – компании Daimler-Benz. В итоге буквально через полдня у меня в руках оказался материал, на самостоятельный сбор которого ушла бы целая неделя напряженных поисков. Но что самое ценное, мне стали известны имена экспертов по Daimler-Benz, которым я позвонил и задал дополнительные вопросы. Таким образом я выиграл значительное время для работы над остальными компаниями, и в итоге моя команда представила материал, который впечатлил клиента своей глубиной.

У вас может не быть доступа к PDNet, зато, если вы работаете в крупной компании, у вас наверняка есть доступ к «корпоративной памяти» – базам данных, файлам, учебным материалам. Кроме этого, у вас есть возможность общаться с коллегами. Но даже если вы работаете в одиночку, к вашим услугам есть богатейшие источники информации в виде отраслевых изданий, газетных статей, информационных рассылок и Интернета – главного источника информации. Наряду с этим, есть и обычные библиотеки, хранящие массу полезной информации.

Заведите контакты с конкурентами. Многие бизнесмены не прочь поделиться информацией по принципу «сегодня я, завтра мне». Если вы занимаетесь, скажем, рекламой, найдите в своем городе кафе, где любят собираться рекламисты. Держите нос по ветру и будьте в курсе событий в своей отрасли.

Чем бы вы ни занимались, всегда есть вероятность, что кто-то другой уже занимался чем-то подобным. Извлекайте опыт из чужих успехов и ошибок. Экономьте свое драгоценное время – и не изобретайте велосипед!

Используйте эти проверенные приемы для ускорения сбора информации.

При написании книги я беседовал с десятками бывших сотрудников McKinsey. Они рассказали мне о целом ряде приемов и хитростей, помогавших им успешно решать различные проблемы. Некоторые из них я привел ниже – используйте их, чтобы гораздо эффективнее проводить исследование.

Изучайте компанию, начиная с годового отчета. Если вы хотите максимально быстро познакомиться с какой-нибудь компанией, первым делом обратитесь к ее годовому отчету. Он вполне доступен (многие компании сегодня публикуют свои отчеты в Интернете) и содержит, наряду с финансовой, массу другой полезной информации.

Открыв годовой отчет, сразу обратите внимание на «Сообщение для акционеров» или «Слово президента совета директоров» в самом начале. При внимательном (и слегка критическом) прочтении этих текстов вы узнаете, каковы итоги работы компании за последний год, каковы дальнейшие планы ее руководства и какие имеются ресурсы для осуществления этих планов. Кроме того, вы получите представление о таких ключевых финансовых индикаторах, как цена акции, доход компании и прибыль на акцию. Вчитайтесь в отчет дальше, и вы узнаете о работе бизнес-подразделений компании, о ее производственных линиях, познакомитесь со старшими менеджерами, узнаете адреса офисов и производственных мощностей компании. Затем погрузитесь в анализ цифр.

Чтение годового отчета компании поможет оперативно начать исследование.

Ищите выделяющиеся данные. После того, как вы собрали большой массив данных о той или иной стороне проблемы, займитесь поиском данных, которые чем-то выделяются в хорошую или плохую сторону. Осуществить эту задачу поможет компьютер.

Предположим, вы собираете данные о работе продавцов. Возьмите средний объем продаж отдельного продавца, разделите его на число клиентов, обслуженных этим продавцом за, скажем, три последних года, и получите средний объем продаж на одного клиента. Внесите эти данные в электронную таблицу и упорядочьте средние продажи по их величине. Затем изучите две-три самых плохие и самых хорошие цифры. В итоге вы получили многообещающую область для исследований. Выясните, каковы причины этих худших и лучших показателей, и тем самым вы значительно продвинетесь по пути решения стоящей перед вами проблемы.