Т: Системное мышление и дерево решений
На одном из тренингов по структурированию, который, пожалуй, я провел раз сорок в своей жизни, есть упражнение. На котором так или иначе спотыкаются практически все. Это вопрос про варианты действий для компании, как можно поднять выручку за три года в два раза.
Поскольку в тексте задания уже есть подсказки, что можно выйти в новые сегменты и новые регионы, а также пересмотреть структуру цен, то команды-участники смело берут эту фактуру с полки и останавливаются на ней. И только наводящими вопросами удается преодолеть консерватизм.
Наверное, один из важнейших навыков, который в нашей школе и в наших университетах не преподают – это разработать системное дерево решений. Поэтому, увидев на тренинге уже 1000+ человек за последние семь лет, каждый раз начинаешь сначала, вне зависимости от возраста и профессии слушателей.
Системный подход – это когда можешь расклассифицировать причины на реестр взаимоисключающих, но вместе образующих целое факторов – считай получишь успех. Таким способом можно взять и сделать по указанной задаче, например, такое дерево:
Оно в целом почти соответствует принципу MECE (mutually exclusive collectively exhaustive). Но с его помощью можно напридумывать гораздо больше стратегий, где взять выручку, кроме как стандартного однофакторного подхода – давайте, например, найдем больше клиентов.
Почему дерево решений – базовая тема, которую требуют от команд, но по образованию мы не готовы к таким задачам. Потому что в системе обучения правит подход “дано то-то” и надо придти к результату. А “дано” в 99% случаев имеет ровно столько информации, сколько надо для одного решения.
В итоге, каждая из команд у меня спрашивает:
– А что, можно самим придумывать факторы?
– А могут быть лишние данные в условиях?
– А реально можно переписать текстовку?
И каждый раз мне приходится повторять, что да, мы не в школе, а делаем реальное упражнение. Вы можете учесть пропущенные факторы. Вы можете вычеркнуть дублирующую или очевидно лишнюю информацию. Вы вправе скорректировать формулировки на более соответствующие.
В бизнесе мы решаем проблемы. Проблемы практически всегда многослойные, многоуровневые и многозначные. Поэтому у них редко бывает фиксированный список “дано” и редко бывает один способ решения. Практически всегда вы столкнетесь, что полных данных просто нет.
Поэтому в следующий раз при оконтуривании задачи, составьте дерево.
Еще на эту тематику из toolkits и публикаций можно прочитать:
What they don’t teach you или чему вас не учат.
Как инвестировать в обучение команды.
Брейнсторм про инновации.
На прошлой неделе опубликовали Т: Семь вопросов за обедом
Все публикации копируются и выкладываются ботом в канал Телеграм.
Позиция в данной статье является частным мнением автора в частном блоге и не является официальным заявлением или публичной рекомендацией от имени компании-работодателя.