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MECE分析法(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)

什么是MECE分析法?

  MECE,是Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,中文意思是“相互独立,完全穷尽”。 也就是对于一个重大的议题,能够做到不重叠、不遗漏的分类,而且能够藉此有效把握问题的核心,并解决问题的方法。

  它是麦肯锡的第一个女咨询顾问巴巴拉·明托(Barbara Minto)在金字塔原理(The Minto Pyramid Principle)中提出的一个很重要的原则。

  所谓的不遗漏、不重叠指在将某个整体(不论是客观存在的还是概念性的整体)划分为不同的部分时,必须保证划分后的各部门符合以下要求:

  • 各部分之间相互独立 (Mutually Exclusive)
  • 所有部分完全穷尽 (Collectively Exhaustive)

  MECE(相互独立、完全穷尽)是麦肯锡思维过程的一条基本准则。 “相互独立”意味着问题的细分是在同一维度上并有明确区分、不可重迭的,“完全穷尽” 则意味着全面、周密。

  该方案重点在于帮助分析人员找到所有影响预期效益或目标的关键因素,并找到所有可能的解决办法,而且它会有助于管理者进行问题或解决方案的排序、分析,并从中找到令人满意的解决方案。通常的做法分两种:

  一是在确立问题的时候,通过类似鱼刺图的方法,在确立主要问题的基础上,再逐个往下层层分解,直至所有的疑问都找到,通过问题的层层分解,可以分析出关键问题和初步的解决问题的思路;

  另一种方法是结合头脑风暴法找到主要问题,然后在不考虑现有资源的限制基础上,考虑解决该问题的所有可能方法,在这个过程中,要特别注意多种方法的结合有可能是个新的解决方法,然后再往下分析,每种解决方法所需要的各种资源,并通过分析比较,从上述多种方案中找到目前状况下最现实最令人满意的答案。

 

MECE分析法的步骤

  对于分析问题的标准程序:

  收集信息-》描述发现-》得出结论-》提出方案。

  MECE分析法

  MECE分析法主要有两个步骤

  • 步骤一、确认问题是什么?
  • 步骤二、寻找MECE的切入点。
 

MECE的原则

  MECE即把一个工作项目分解为若干个更细的工作任务的方法。它主要有两条原则:

  第一条是完整性,说的是分解工作的过程中不要漏掉某项,要保证完整性;

  第二条是独立性,强调了每项工作之间要独立,每项工作之间不要有交叉重叠。

 

MECE的主要内容

MECE用最高的条理化和最大的完善度理清了你的思路。MECE从你的解决方案的最高层次开始——列出你所必须解决的问题的各项组成内容。

  当你觉得这些内容已经确定以后,仔细琢磨它们。是不是每一项内容都是独立的、可以清楚区分的事情?如果是,那么你的内容清单就是"相互独立的"。

  是不是这个问题的每一个方面都出自所列内容的一项(而且是惟一的一项),也就是说,你是不是把一切都想到了?如果是,那么你所列的内容就是"完全穷尽的"。

  假定你的团队正在为美国著名的制造商阿卡米饰品作一项研究。你面对的问题是"我们需要销出更多的饰品"。你的团队也许会提出如下一些方法来增加饰品的销售:

  • 改变把饰品卖给零售商的方式。
  • 改善针对消费者的饰品的市场营销方式。
  • 减少饰品的单位成本。

  即便这个清单看起来相当普通,那也没什么问题。在接下来的部分,我们将深入讨论转向细节层次的问题。关键是这个清单要符合MECE的要求。

  假定你加入了另外一项内容,比如说:"重新调整饰品生产程序。"这个问题与你已经提出的三个问题如何相一致呢?这当然是一个重要的问题,但它并非是与其他问题相一致的第四点。它处于"减少单位成本"之下,与"调整分销系统"、"改善存货管理"这一类的问题是并列的。为什么?因为所有这些都是介绍饰品单位成本的方法。把它们中间的任何一项(或者是全部)与清单上其他三项列在一起就会造成重叠。重叠意味着作者思路含混不清而导致读者的困惑。

  一旦你做到了清单上的所有内容都是独立的、清楚的(即"相互独立"),你还必须进行审视,以保证它同时还囊括了与这一问题有关的所有问题或事项(即"完全穷尽")。

 

MECE法的适用性

  在我们分析事实、创建假设、证明或证伪假设的每一步路上,都贯穿着“MECE”的思维准则。结构化思维的本质就是逻辑,其目的在于对问题的思考更完整、更有条理。但“结构”不是“解构”,结构化的思维并不意味着对问题机械、简单地肢解。事实上,客户的问题多是一团相互纠缠、纵横交结的乱麻,结构化的思维在于帮助我们一个一个找到线头,理清思路,而不是否认事物之间的相互联系。

posted @ 2018-08-12 15:25  stardsd  阅读(3753)  评论(0编辑  收藏  举报