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汪传东:我们常说的咨询思维究竟是什么?
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时间: 2023-05-25
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摘要:
我初入职场在咨询公司做顾问,有一次和客户开完会,CEO看着我这个职场新人很骄傲的跟我说:传东,你选对行了,咨询公司工作一年相当于在别的公司工作五年。尽管当时也并没有在别的公司工作过,没有对比,但也很快理解CEO的意思。
给一家企业做咨询,从内部诊断、外部调研再到出战略和策略,时间通常在两个月左右,短短两个月认识一个陌生行业,发现行业问题,梳理方向是在做浸淫在行业里十多年高管的事,唯一可依靠的是咨询思维和咨询方法论。
后来不做
咨询顾问
很多年,在电商公司又有两次很明确的“时代呼唤咨询师”的感触。一次是内部做人才盘点,大家讨论下来认为我们亟需招聘一些咨询公司背景的BD同事,补充我们在电商策略上的短板,也为电商运营基础执行提供高屋建瓴的指引和宏观视角;再有一次我在LVMH集团开会,集团数字化负责人提到麦肯锡刚刚基于业务的部分提完策略报告,于是顺手打开了麦肯锡的方案,与会的大家看完又觉得咨询公司的思路非常清晰,策略也非常准确。
尽管
咨询公司
的业务越来越难做,数字化趋势又要求
咨询公司
顾问斜杠能力越来越强,总体上作为一个行当,一样在面临挑战,但是企业所需的对咨询思维的渴求和对有咨询思维人才的渴求并没有消退。
一、“咨询思维是个什么思维?首先是结构思维或者框架思维。”
我们过往听过很多咨询公司的工具类似PEST、BCG矩阵、杜邦分析、麦肯锡MECE等等,都是分析问题的不同维度和体系,咨询顾问用这些框架套现实中的场景,洞察其中的问题给出解决方案。
如果问一个人他对某家公司的意见,比如这家公司是否有机会做大。他可能会说这家公司的品牌还挺不错,或者某个产品销售的比另一家好,再或者这家公司的高管经常流失,觉得管理团队不稳定做大的可能性就很低。作为观点,这些回答也并没有错,甚至知微见著的一些洞察往往指向正确的结果。咨询顾问大概率不会这么回答,他会看这家公司所处的行业的宏观和中观,是不是国家鼓励的,有战略趋势的,行业生命周期所处的阶段,市场的竞争情况以及行业的壁垒等等,又会回到这家公司本身,以他所知的背景会描述这家公司的经营,比如是不是营销费用太高,没有技术含量;公司的定位目标人群体量很小,覆盖的人群体量有限,业务很难标准化和规模化,预期的发展空间也有限等等。
这些从宏观到行业再到微观的思考,是具备结构和框架视角的从业者所具备的,但当然,并不见得咨询顾问面临这个问题,在答案上一定是要摆摆从宏观看、从中观看,从微观看的视角,显得很八股。
他会很快的在脑里按照这种思路去思考,又会从这种思考里挑重要的观点去表达,主次轻重以及紧急重要本身也是种结构思维,说起来会有一些拗口,咨询顾问会用结构性的语言表达结构性的想法。
我也常常给同事们培训,如果谈到怎样拆解问题或者解决问题,会顺口问大家比较容易理解的例子,比如“饮料有哪些?”,大家可以天马行空的回答,接着“可乐、雪碧、养乐多、农夫山泉、元气森林……”这样的答案如雪花一样撒出来,几乎没有人会挑战我,或者从这些零零碎碎的饮料品牌里蹦出一个声音说“饮料其实有很多种,有软饮料、碳酸饮料、茶饮、咖啡、功能饮料,乳饮料,其中碳酸饮料有百事、可口可乐、雪碧、七喜……”。如果有这样的框架思考,回答这个问题显然很容易,答案也更容易延展更多。
从饮料有哪些,动物有哪些,植物有哪些,交通工具有哪些这些非常基础的问题,延伸到企业经营,用框架和结构化的方式拆解问题,都是非常好的工具。
电商公司用人货场流量来分析业务运营,又用AIPL的模型或者AARRR模型来分析消费者购物的不同阶段和不同的消费者人群;薛云奎教授用四维分析法来看公司的财务和经营状况;投资人先看行业和上下游,再看行业竞对和细分市场所处的位置,又看目标市场的规模,回到标的公司市场份额,以此判断目标投资企业的投资可行性等等,都是用结构化的思维来作答。
大多数时候谈到结构化思维,是在做分类,以上很多的问题和例子都是在做分类,除了分类,还有分级和分阶段,分级是问题中主次轻重和轻重缓急,如同制定KPI,并不是PI越多越好,非常多的考核维度等同没有考核,挑出所有考核中的Key才是至关重要,Key也是分级,制定全年计划考虑时间是有限的,投产新项目考虑资源是有限的,也就不可能所有的计划同等重要。此外,执行所有项目一定会需要有timeline和deadline。分类分级分阶段是我对过去咨询从业的总结,也在指引我当下做任何问题的拆解。
二、“讲数据,也是重要的咨询思维。”
理工科背景的咨询师在表达和呈现数据上有天然的优势。讲道理往往不能让人信服,但是摆数据则不然,很容易让人有非常明确的对比和感知。
很多公司在业务拓展中涉及提案或者投标,提案内容堆叠方法论是不能打动人心的,但非常多数据维度的比较,很容易让对方看到亮点。
比如问一个咨询顾问消费者现在买新能源车和传统油车的品牌选择是什么,咨询顾问的视角也不会零零碎碎的表达有一些人还是喜欢BBA(宝马奔驰奥迪),有一些人就喜欢蔚小理(蔚来小鹏理想),他如果手头有数据,就一定会说新车主买传统燃油车还是会有60%的人会选择BBA品牌,但90%的新车主如果买新能源车,就会优先考虑本土品牌。
60%和90%都是非常具体的数字,让人很快感知到是多是少,而不是有一些,另一些这些模糊表达。
大家又都知道数据是容易撒谎的,鉴于咨询顾问常常和数据打交道的敏感性,也会对很多数据存疑,或者表达数据的不严谨,比如某种产品的市场份额占比,是在某个价位段的占比,还是某个相同定位人群中的占比,还是某个时间阶段中的占比。
又因为会表达数据,在需要说服对方的时候,选择不同的数据维度,市场占有率不高就谈业务增速,业务增速不高就谈新用户人数增长,人数增长速度不快就谈老客户复购率,诸如此类,总有在整体不好中找到数据亮点。
但咨询思维仍要求数据是严谨的,我听过很多人信口拈来的数据完全不可信,仍能基于数据做非常多的论证,大抵是没经受过职场明灯的挑战。我也在咨询公司初期经受过客户的“咄咄逼人”,在给冠军瓷砖做公司营销战略中提到了非常多的行业数据,这些数据来自采买的统计报告,不过没有印证和了解数据的合理性,向冠军瓷砖董事长后来又是国民党代理主席的林荣德先生做汇报的时候,被他追问“这些数据哪里来的?他们的统计口径是什么?你求证过数据是真实的吗?xx数据为什么有这么高?”,经此一事,后来所有咨询方案里,不能求证的数据不放,不能论证问题角度的数据不放,需要标注数据来源的数据全部注明数据来源以及出处的权威性。以数据表达,又追求数据的真实性,当然也是重要的咨询思维。
在结构性思维和数据思维以外,说服也是咨询思维中的日常。咨询公司过去被人总结为“人脑+电脑”,公司没有固定资产、没有厂房机器设备实验室,没有办法用看得到的东西来验证实力,输出的战略和策略方案需要被客户接受,说服就变得非常重要。
但说服不是强词夺理,需要站在被说服的对象角度,用对比、用知微见著、用PPT呈现的方式(比如广告创意提案需要demo)、用亲身调研得出的结论、用行业专家背书等方式让对方彻底明白理解及认同。
我在给一个知名美妆品牌私域提案前,让同事将top20高端美妆品牌的微信渠道所有公众号阅读数、一周发文篇数、是否带销售链接、有没有投放广告、品牌专区是什么级别、小程序里有没有入会机制等等做40多项统计和分析,最终在展示这部分的能力时,客户认为我们对于高端美妆业务极其理解且用心,也自然搞定项目。
McKinsey、罗兰贝格、BCG等等咨询公司在很多年前沉淀的方法论,并不因为时代变化导致过时,时代和工具常变,但咨询思维永恒。
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