一点心得Mckinsey 本科毕业的时候并不知道什么是咨询业,当时一心觉得最酷的事情就是去GE,SIEMENS这样的地方,什么咨询,投行,统统没去看一眼。等到慢慢明白过来,其实这样的行业也不是不能去试一试,自己已经是在博士第三年了,老了。只有Mckinsey照顾慢一拍的人,有一个专门招Advanced and Professional Degree的APD program。
我的一面大致有三块,上来先考试,基本的quantitative skills and business judgement,然后马上workshop,一个presentation教我们怎么参与case interview and experience interview,玩了现学马上让你现卖,两个team breakouts with structured cases。
Initial Assesement Test 选择题,感觉都是Mckinsey典型case的浓缩。其实拿来做case interview都是好材料。34个题,包含了4个case,70分钟,开始发给我们的email里说,一般情况下大家都做不完,Mckinsey也不要求大家做完,就是看你时间和正确率的平衡,所以当现场自己提前几分钟居然做完的时候,还是挺庆幸,其实大家做完的还是挺多的。
关于Case Interview 每一个case,其实仔细看套路都很相似,就是不断的structure, determine priority, make hypothesis, ask for data, do the math, make recommendations, conclusion(elevator test)。通常structure要用好几次,是解决的关键,就是把一个问题分解,再分解,分解到末梢,找点数据来test hypothesis,感觉找到病因了,就开个治病的药方,药要宁滥务缺,有理就行。
1。问题 解决一个case首先是面对一个问题,improve profitability,或者diagnose a internal/external problem,这个问题一般是比较笼统,模棱两可,或者虚幻,总之就是不容易下手,这个其实很好理解,如果问题能够问得很到点子上,解决方案也就比较好找,对情况一头雾水,自然问出问题来也让人费解,也只有这个时候用得上consulting,所以Mckinsey就是专门解决tough problem的。
2。structure and priority 医生看病是一半靠推理,一半靠经验在猜。你说肚子疼,他要先找几个可能的原因,受凉了,吃坏了,发炎了,然后对每一个用专业的方法去测试。通过structure,就把“生了什么病“分成了几个小问题:“是不是受凉了?是不是吃坏了?是不是发炎了?”比如MedVision Case, the big question is "why the sales declined in the past 10 years?", it can be structured as 1. is the total imaging equipment market size shrinked? 2. is MedVision's market share declined? Say, it is the later, in that case, it can be further structured as: 1. is it because of introduced competition? 2. is it because of marketing failure? 3. is it because of customer purchasing behavior change? 4. is it because of the company's internal pricing strategy? ...... 几个分支列出来,就有一个priority的问题,哪个最可能是症结所在,就应该最先看哪个,比如还是这个case,在看pricing strategy的时候,有machine & equip, consumables(e.g. films), and service contracts三大类产品,收入分别是800M, 2.5G, and 100M,有点判断力就应该去先看consumables,有2.5G在,别的都没有必要看。
3。hypothesis and its testing 要知道是不是发炎了,就要做个hypothesis先,如果是发炎了,那么**指标应该明显升高。然后你要知道为了测量这个指标,应该去做什么化验,然后你就去做这个化验,出来**指标是明显升高了,就说明是发炎了。这里面常常夹杂一个ask for data的过程,不如你想知道铁路运营公司revenue是不是变大了,你就问,price/ticket, tickets sold each service, num of services operated each year. 背后的知识是你知道这三个乘起来就是revenue。有了数据,就做数学,不会超过加减乘除,乘方,开方。在这里也会有priority的问题,也就是你有多种test hypothesis的方法,选择时就要考虑第一效果,第二效率,实现起来便宜和快的当然比较好,比如你想得到一年全国卖出多少haircolor,最好的方法是看看Mckinsey内部以前有没有类似的经验,没有就去看现成的haircare industry行业报告,再不行去interview retailer,然后做估计,最没救的是去interview custermer。
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