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汪傳東：我們常說的咨詢思維究竟是什么？

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時間：  2023-05-25 瀏覽人數：  0

摘要：
　　我初入職場在咨詢公司做顧問，有一次和客戶開完會，CEO看著我這個職場新人很驕傲的跟我說：傳東，你選對行了，咨詢公司工作一年相當于在別的公司工作五年。盡管當時也并沒有在別的公司工作過，沒有對比，但也很快理解CEO的意思。
　　
　　給一家企業做咨詢，從內部診斷、外部調研再到出戰略和策略，時間通常在兩個月左右，短短兩個月認識一個陌生行業，發現行業問題，梳理方向是在做浸淫在行業里十多年高管的事，唯一可依靠的是咨詢思維和咨詢方法論。
　　
　　后來不做咨詢顧問很多年，在電商公司又有兩次很明確的“時代呼喚咨詢師”的感觸。一次是內部做人才盤點，大家討論下來認為我們亟需招聘一些咨詢公司背景的BD同事，補充我們在電商策略上的短板，也為電商運營基礎執行提供高屋建瓴的指引和宏觀視角；再有一次我在LVMH集團開會，集團數字化負責人提到麥肯錫剛剛基于業務的部分提完策略報告，于是順手打開了麥肯錫的方案，與會的大家看完又覺得咨詢公司的思路非常清晰，策略也非常準確。
　　
　　盡管咨詢公司的業務越來越難做，數字化趨勢又要求咨詢公司顧問斜杠能力越來越強，總體上作為一個行當，一樣在面臨挑戰，但是企業所需的對咨詢思維的渴求和對有咨詢思維人才的渴求并沒有消退。
　　
　　一、“咨詢思維是個什么思維？首先是結構思維或者框架思維。”
　　
　　我們過往聽過很多咨詢公司的工具類似PEST、BCG矩陣、杜邦分析、麥肯錫MECE等等，都是分析問題的不同維度和體系，咨詢顧問用這些框架套現實中的場景，洞察其中的問題給出解決方案。
　　
　　如果問一個人他對某家公司的意見，比如這家公司是否有機會做大。他可能會說這家公司的品牌還挺不錯，或者某個產品銷售的比另一家好，再或者這家公司的高管經常流失，覺得管理團隊不穩定做大的可能性就很低。作為觀點，這些回答也并沒有錯，甚至知微見著的一些洞察往往指向正確的結果。咨詢顧問大概率不會這么回答，他會看這家公司所處的行業的宏觀和中觀，是不是國家鼓勵的，有戰略趨勢的，行業生命周期所處的階段，市場的競爭情況以及行業的壁壘等等，又會回到這家公司本身，以他所知的背景會描述這家公司的經營，比如是不是營銷費用太高，沒有技術含量；公司的定位目標人群體量很小，覆蓋的人群體量有限，業務很難標準化和規模化，預期的發展空間也有限等等。
　　
　　這些從宏觀到行業再到微觀的思考，是具備結構和框架視角的從業者所具備的，但當然，并不見得咨詢顧問面臨這個問題，在答案上一定是要擺擺從宏觀看、從中觀看，從微觀看的視角，顯得很八股。
　　
　　他會很快的在腦里按照這種思路去思考，又會從這種思考里挑重要的觀點去表達，主次輕重以及緊急重要本身也是種結構思維，說起來會有一些拗口，咨詢顧問會用結構性的語言表達結構性的想法。
　　
　　我也常常給同事們培訓，如果談到怎樣拆解問題或者解決問題，會順口問大家比較容易理解的例子，比如“飲料有哪些？”，大家可以天馬行空的回答，接著“可樂、雪碧、養樂多、農夫山泉、元氣森林……”這樣的答案如雪花一樣撒出來，幾乎沒有人會挑戰我，或者從這些零零碎碎的飲料品牌里蹦出一個聲音說“飲料其實有很多種，有軟飲料、碳酸飲料、茶飲、咖啡、功能飲料，乳飲料，其中碳酸飲料有百事、可口可樂、雪碧、七喜……”。如果有這樣的框架思考，回答這個問題顯然很容易，答案也更容易延展更多。
　　
　　從飲料有哪些，動物有哪些，植物有哪些，交通工具有哪些這些非常基礎的問題，延伸到企業經營，用框架和結構化的方式拆解問題，都是非常好的工具。
　　
　　電商公司用人貨場流量來分析業務運營，又用AIPL的模型或者AARRR模型來分析消費者購物的不同階段和不同的消費者人群；薛云奎教授用四維分析法來看公司的財務和經營狀況；投資人先看行業和上下游，再看行業競對和細分市場所處的位置，又看目標市場的規模，回到標的公司市場份額，以此判斷目標投資企業的投資可行性等等，都是用結構化的思維來作答。
　　
　　大多數時候談到結構化思維，是在做分類，以上很多的問題和例子都是在做分類，除了分類，還有分級和分階段，分級是問題中主次輕重和輕重緩急，如同制定KPI，并不是PI越多越好，非常多的考核維度等同沒有考核，挑出所有考核中的Key才是至關重要，Key也是分級，制定全年計劃考慮時間是有限的，投產新項目考慮資源是有限的，也就不可能所有的計劃同等重要。此外，執行所有項目一定會需要有timeline和deadline。分類分級分階段是我對過去咨詢從業的總結，也在指引我當下做任何問題的拆解。
　　
　　二、“講數據，也是重要的咨詢思維。”
　　
　　理工科背景的咨詢師在表達和呈現數據上有天然的優勢。講道理往往不能讓人信服，但是擺數據則不然，很容易讓人有非常明確的對比和感知。
　　
　　很多公司在業務拓展中涉及提案或者投標，提案內容堆疊方法論是不能打動人心的，但非常多數據維度的比較，很容易讓對方看到亮點。
　　
　　比如問一個咨詢顧問消費者現在買新能源車和傳統油車的品牌選擇是什么，咨詢顧問的視角也不會零零碎碎的表達有一些人還是喜歡BBA（寶馬奔馳奧迪），有一些人就喜歡蔚小理（蔚來小鵬理想），他如果手頭有數據，就一定會說新車主買傳統燃油車還是會有60%的人會選擇BBA品牌，但90%的新車主如果買新能源車，就會優先考慮本土品牌。
　　
　　60%和90%都是非常具體的數字，讓人很快感知到是多是少，而不是有一些，另一些這些模糊表達。
　　
　　大家又都知道數據是容易撒謊的，鑒于咨詢顧問常常和數據打交道的敏感性，也會對很多數據存疑，或者表達數據的不嚴謹，比如某種產品的市場份額占比，是在某個價位段的占比，還是某個相同定位人群中的占比，還是某個時間階段中的占比。
　　
　　又因為會表達數據，在需要說服對方的時候，選擇不同的數據維度，市場占有率不高就談業務增速，業務增速不高就談新用戶人數增長，人數增長速度不快就談老客戶復購率，諸如此類，總有在整體不好中找到數據亮點。
　　
　　但咨詢思維仍要求數據是嚴謹的，我聽過很多人信口拈來的數據完全不可信，仍能基于數據做非常多的論證，大抵是沒經受過職場明燈的挑戰。我也在咨詢公司初期經受過客戶的“咄咄逼人”，在給冠軍瓷磚做公司營銷戰略中提到了非常多的行業數據，這些數據來自采買的統計報告，不過沒有印證和了解數據的合理性，向冠軍瓷磚董事長后來又是國民黨代理主席的林榮德先生做匯報的時候，被他追問“這些數據哪里來的？他們的統計口徑是什么？你求證過數據是真實的嗎？xx數據為什么有這么高？”，經此一事，后來所有咨詢方案里，不能求證的數據不放，不能論證問題角度的數據不放，需要標注數據來源的數據全部注明數據來源以及出處的權威性。以數據表達，又追求數據的真實性，當然也是重要的咨詢思維。
　　
　　在結構性思維和數據思維以外，說服也是咨詢思維中的日常。咨詢公司過去被人總結為“人腦+電腦”，公司沒有固定資產、沒有廠房機器設備實驗室，沒有辦法用看得到的東西來驗證實力，輸出的戰略和策略方案需要被客戶接受，說服就變得非常重要。
　　
　　但說服不是強詞奪理，需要站在被說服的對象角度，用對比、用知微見著、用PPT呈現的方式（比如廣告創意提案需要demo）、用親身調研得出的結論、用行業專家背書等方式讓對方徹底明白理解及認同。
　　
　　我在給一個知名美妝品牌私域提案前，讓同事將top20高端美妝品牌的微信渠道所有公眾號閱讀數、一周發文篇數、是否帶銷售鏈接、有沒有投放廣告、品牌專區是什么級別、小程序里有沒有入會機制等等做40多項統計和分析，最終在展示這部分的能力時，客戶認為我們對于高端美妝業務極其理解且用心，也自然搞定項目。
　　
　　McKinsey、羅蘭貝格、BCG等等咨詢公司在很多年前沉淀的方法論，并不因為時代變化導致過時，時代和工具常變，但咨詢思維永恒。
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