맥킨지 MECE 원칙

개요

모든 아이디어를 중요하게 만들고 모든 문제를 효율적으로 해결할 수 있을까요? 답은 예, 가능합니다; 하나의 간단한 도구 – McKinsey & Co의 MECE 원칙을 통해. 우리의 맥킨지 MECE 원칙 프레젠테이션은 이 깔끔하고 직관적인 프레임워크를 적용하여 여러분과 여러분의 팀이 실수와 작업의 중복을 방지하고 어떤 문제든 어디서든 해결할 수 있게 합니다.

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슬라이드 하이라이트

먼저, 이 슬라이드를 사용하여 문제의 기본 사항을 정의하고 모든 상호 배타적 (ME) 항목과 모든 총체적으로 포괄적 (CE) 항목을 나열합니다. 그런 다음 이러한 항목을 팀이나 이해관계자에게 전달합니다.

이와 같은 슬라이드를 사용하면, 팀과 함께 수익성 트리를 생성하고 공유할 수 있습니다. 수익성 트리는 회사 이익의 철저한 분석을 위해 만들어진 문제 트리의 한 유형입니다.

개요

MECE 원칙은 Barbara Minto에 의해 개발되었습니다 - McKinsey & Co에서 처음으로 고용된 여성 MBA 전문가로, Minto Pyramid Principle로 가장 잘 알려져 있습니다 - 아이디어를 작성하고 제시하는 프레임워크. 비즈니스 전략 컨설턴트들은 MECE 문제 구조화를 적용하여 고객 문제를 논리적인 분석 버킷으로 분해합니다.

MECE 원칙은 어떤 문제를 해결하기 위해서는 먼저 두 가지 카테고리로 옵션을 분류하여 이해해야 한다고 제안합니다:

• 상호 배타적 (ME) - 한 번에 하나의 카테고리에만 속할 수 있는 항목을 포함합니다(즉, 그들 사이에 겹치는 부분이 없습니다).
• 전체적으로 포괄적 (CE) - 모든 항목이 한 카테고리에 속할 수 있음을 의미합니다(프레임워크의 두 다른 영역 사이에 겹치는 부분이 있습니다).

MECE의 발음이 확실하지 않다면, McKinsey 팀은 "미-시,"라고 발음하지만, Barbara는 그리스와 운을 맞추는 한 음절로 발음합니다. "나는 그것을 발명했으므로, 나는 어떻게 발음해야 하는지 말할 수 있습니다,"라고 그녀는 McKinsey & Co의 블로그 게시물에서 말합니다.

응용

IGotAnOffer 컨설팅에 따르면, 어떤 프레임워크를 MECE로 만들기 위해서는 다음과 같은 작업을 해야 합니다:

수학 공식 사용

수학 공식을 사용하면 MECE 방식으로 프레임워크를 분해하는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 왜냐하면 수학 공식은 본질적으로 MECE이기 때문입니다, 컨설턴트들은 말합니다. 예를 들어, 회사의 이익을 계산하려면 이익 = 수익 - 비용을 기억하십시오. 여기서 수익은 판매된 단위와 단위당 가격이며 비용은 고정 비용과 가변 비용입니다.

공급 체인 / 프로세스 사용

공급 체인이나 프로세스를 사용하여 프레임워크를 구조화하는 것도 잘 작동합니다.각 단계가 별도로 진행되기 때문에, 귀하의 프레임워크는 상호 배타적일 것입니다. 예를 들어, 코카-콜라 회사의 공급 체인은 다음과 같이 보일 수 있습니다:

• 원재료의 조달
• 제품의 제조
• 지역 시장으로의 배송
• 지역 시장에서의 코카-콜라의 혼합 및 병입
• 소매점 (상점, 도매상, 등)으로의 배포

일반적인 목록 사용

프레임워크를 MECE로 만들기 위한 마지막 접근 방법은 비즈니스에서 중요한 요소들의 일반적인 목록에 의존하는 것입니다. 다음 예시들은 다시 코카-콜라에 적용되며, 각각의 불릿 포인트는 다른 프레임워크가 될 수 있습니다:

• 제품: 코카-콜라, 다이어트 코카-콜라, 코크 제로
• 국가: 미국, 유럽, 중국, 인도
• 비즈니스 엔티티: 공급자, 고객, 경쟁자, 규제기관
• 배포 채널: 소매점 (월마트, 타겟), 레스토랑 (맥도날드, 인-앤-아웃 버거), 도매상.

숨겨진 규칙들

MConsultingPrep 전문가들은 이 네 가지 MECE 원칙 규칙을 숨겨진 것으로 나열합니다:

1. 병렬 항목 - MECE의 첫 번째 "숨겨진 규칙"은 모든 항목이 같은 논리적 수준에 속해야 한다는 것입니다.
2. 정돈된 목록 - 이 MECE 원칙 규칙은 항목이 논리적인 순서로 배열되어야 가장 많은 이점을 얻을 수 있다는 것을 의미합니다.
3. "세 가지 규칙" - "세 가지 규칙"은 세 가지 항목의 집합이 인간의 두뇌에 가장 직관적이라고 주장합니다. 왜냐하면 이들은 정보를 쉽게 저장하고 처리하는 데 도움이 되기 때문입니다. 또한, 항목의 집합이 작을수록 설명하는 데 소요되는 시간이 줄어듭니다. MECE 프레임워크에서 각 레벨의 항목 수는 대략 세 개(그러나 두 개와 네 개도 허용됨)가 되어야 합니다. 그러나 다섯 개가 되면, 당신과 이해관계자 모두에게 혼란스러워집니다.
4. 항목 간의 연결 없음 - 문제 트리가 진정으로 MECE가 되려면, 같은 레벨의 항목들은 상호 의존적이어야 합니다. 항목들 사이에 상호 의존성이 있다면, 하나의 Root Cause Analysis는 전체적으로 다양한 증상을 나타내게 되어, 언급된 근본 원인을 찾는 것이 더 어려워집니다. 이의 예는 수익을 단가와 판매량으로 분해하는 것입니다. 일반적으로 MECE로 간주되지만, 이 두 항목은 상호 연결되어 있으므로, 기술적으로는 상호 배타적이지 않습니다.