Кейс интервью с Анной Саакян by Fless

Видео 1. Кейсы с Анной Саакян. Формальная структура.

Кейсы с Анной Саакян: Анонс. Формулы как основа структуры

Всем привет! Меня зовут Анна Саакян, и мы запускаем новое шоу «Кейсы с Анной Саакян». Здесь я буду рассказывать небольшие лайфхаки по поводу решения кейсов и прохождения кейс-интервью. Также будем приглашать гостей в качестве кандидатов либо представителей компаний, которых мы будем просить выступать в качестве интервьюеров.

Для начала давайте разберемся с тем, что такое кейс и почему его надо решать структурно. Кейс – это небольшая задача или проблема, которую нас просят решить обычно, когда мы хотим пройти в консалтинговые компании. Однако хотелось бы заметить, что это будет полезно не только тем, кто хочет работать в консалтинге, но и также многим другим людям, которые сталкиваются в своей жизни с бизнес задачами. 

Когда мы решаем кейс, мы можем просто угадать решение – это то, что делают многие, кто не практикует решение кейсов. Либо можем накидать неструктурное решение, т.е. сделать небольшой брейн-шторм. Основная задача нашего подхода заключается в том, чтобы продемонстрировать структуру, и на основе этой структуры прийти к некоему решению.

Глобально можно разделить все кейсы на те, которые просят нас найти какую-то проблему, либо те, которые просят нас найти потенциал. Это очень важно, потому что от этого зависит то, как мы дальше ведем кейс, и то, какие вопросы мы задаем по ходу кейса. Однако независимо от того, какой вы используете тип кейса, для них всегда будет использоваться одна и та же структура.

Давайте более подробно поговорим про структуры. Мы выделяем три типа структур, которые обычно между собой пересекаются. Это formula, qualitative– качественная структура и процессная структура. Почему они нарисованы именно так? Потому что мне кажется, что разное графическое представление позволяет нам сразу же определить, какой тип структуры перед нами и делает восприятие нашего решения легче.

Соответственно в квадратиках у меня это структура по формуле, в кружочках – структурирование качественных параметров, которое называется qualitativeissuetreeи также с использованием стрелочек мы рисуем процесс. Процесс может быть, например, valuechainили описание клиентского пути – customerjourney. 

Давайте мы поговорим про особенности этих структур. В чем заключается смысл каждой структуры и чем они друг от друга отличаются.

Формула строится на основе какого-то числового показателя, и наша задача декомпозировать этот показатель, чтобы разбить его на более мелкие драйверы. Соответственно, когда мы ищем проблему или потенциал улучшения какого-то показателя, мы его декомпозируем и используем для этого формулу. 

Качественная структура – это либо решение, либо какие-то качественные показатели. К примеру, дерево решений – это качественная структура, когда мы группируем в различные блоки те или иные типы решений. Также качественную структуру можно использовать, чтобы заструктурировать различные факторы или параметры, которые определяют ту или иную характеристику. К примеру, мы можем заструктурировать по блокам параметры, которые характеризуют продукт. Т.е. техническая сторона продукта, внешняя сторона продукта, восприятие продукта и т.д. Почему мы рисуем ее так – потому что легче воспринимать разные типы структур в разных визуализациях.

Процесс характеризует либо valuechain, т.е. цепочку создания ценности, либо customerjourney– его путь получения этой ценности. 

Любая из этих трех структур используется обычно в комбинации с другой структурой, и это дает нам полноценный набор инструментов, позволяющих либо найти проблему, либо найти потенциал улучшения какого-то показателя. 

Давайте на простом примере разберем, чем отличается структурный подход от неструктурного. Разберем на основе примера поиска проблемы. Поиск проблемы, на самом деле, более легкий кейс, чем поиск потенциала. Потому что обычно нам просто надо найти один или несколько драйверов, которые изменились, в то время как с поиском потенциала все сложнее, и драйверов, которые задействованы в кейсе, может быть намного больше.

Соответственно, давайте для примера возьмем простой Старбакс и представим, что у Старбакса упала выручка. Возьмем не всю сеть, а какую-то отдельную локацию, какое-то конкретное кафе в конкретном месте. Итак, нам надо понять, почему у Старбакса упала выручка. 

Что означает неструктурный подход? Это если мы просто начнем гадать и стараться привести самые, на наш взгляд, распространенные причины того, что у кафе упала выручка. Например, а вдруг появился конкурент. Да, это, возможно, одна из причин – может быть, есть конкурент, поэтому теперь к нам ходит меньше клиентов. Вторая причина – может быть у людей стало меньше денег, т.е. нет денег, и в этом случае, наверно, люди перестали ходить не только в Старбакс, но и во все другие кафе. Может быть, людям перестал нравиться наш продукт, и они теперь ходят в другие места, которые предлагают им что-то другое – соответственно, возможно проблема в продукте. А может быть, мы убрали вывеску, и теперь люди не знают – люди, которые до этого не ходили к нам в кафе, не знают, как нас найти.

Если мы продолжим наш брейн-сторм, то вот таких вот возможных драйверов их будет очень много. Однако проблема в том, что они не заструктурированы. Соответственно, как бы можно было заструктурировать эту проблему при помощи формульного подхода?

Мы знаем, что выручка – это некий числовой показатель. Соответственно, его можно декомпозировать на другие числовые показатели, каждый из которых так или иначе влияет на общий. Мы знаем, что выручка измеряется в деньгах. Соответственно, это наш главный показатель, который у нас снизился. Дальше нам надо понять, что в кафе влияет на формирование выручки. Насколько мы знаем, это количество клиентов кафе умножить на средний чек. Старбакс – это кафе, в котором многие люди берут с собой, поэтому проходимость кафе очень влияет на количество клиентов. Пока что мы просто напишем количество клиентов и средний чек с клиента. Все, это наш первый уровень гипотез. Что это значит – что мы понимаем, что выручка могла измениться либо потому, что стало меньше клиентов, либо потому, что стал меньше средний чек, либо потому, что как-то изменились оба показателя.

Продолжим дальше раскладывать эти показатели по формуле. Например, нам сказали, что изменился средний чек. Это значит, что нам нужно понять, какой именно драйвер, который формирует средний чек, привел к изменению. Средний чек можно разложить на количество позиций в чеке и средняя стоимость одной позиции. После того, как мы выясним, что из этого изменилось, мы можем понять, что произошло – было ли снижение цен, или было снижение количества позиций, которые покупают клиенты. 

Дальше вот здесь я бы хотела показать переход, как мы переходим от формульной структуры к качественной. Т.е. если снизилась средняя стоимость позиции – она может измениться либо если мы снизили цены, либо если мы стали давать больше скидок, либо потому что у нас изменился productmix. Productmixв данном случае будет означать соотношение позиций с различной ценой в нашем чеке. Т.е. вот это – это уже качественная структура, которая уже дает нам более точные причины изменения вот этого количественного параметра.

Давайте пойдем дальше. Если у нас изменилось количество позиций в чеке, то в первую очередь это могло измениться либо потому, что у нас изменился ассортимент, т.е. мы стали предлагать меньше позиций или менее интересные позиции, или потому, что процент, который покупают люди из этого ассортимента, он стал меньше. Это уже может драйвиться также дальше либо предпочтениями людей, которые могли измениться, либо нашими продажами. Т.е., например, раньше мы предлагали дополнительно сироп к кофе, теперь не предлагаем, и в связи с этим у нас стало меньше продаж сиропа. Это вторая причина, которую можно здесь рассмотреть.

Давайте пойдем дальше. Если у нас изменилось количество клиентов, которые приходят в наше кафе, оно, как я уже сказала, может драйвиться потоком. На самом деле, я бы рассмотрела количество клиентов кафе, магазина или ресторана как те, которые зависят от людей, проживающих в данном районе. Эта разница она будет считаться в зависимости от того, в каком районе мы смотрим Старбакс. К примеру, если мы возьмем Старбакс – Старбакс обычно находится в центре, и он рассчитан на людей проходящих мимо или работающих где-то, т.е. это не тот тип кафе, который будет находиться в спальных районах. Соответственно, здесь я бы порекомендовала взять поток людей, которые проходят, и конверсию из этого похода наших клиентов. Соответственно, если у нас стало меньше клиентов, значит, либо поток людей стал меньше – поток – это тоже цифры, мы его можем тоже посчитать, либо конверсия, т.е. процент людей, которые заходят к нам из этого потока, стал меньше. 

Соответственно, дальше уже исходя из этих двух параметров мы также можем смотреть на качественные причины. Т.е. к примеру, что драйвит поток в каком-то районе? Скорее всего, этот поток драйвится наличием рядом якорных сооружений каких-то – т.е. либо торговый центр, либо транспортная развязка, либо что-то еще. Т.е. в первую очередь здесь мы сделаем овал, потому что здесь мы рассматриваем качественную структуру. Т.е. поток мог измениться либо потому, что изменилось соотношение каких-то якорных позиций в этом регионе – т.е. убрали торговый центр или бизнес-центр, либо потому что изменилось что-то, связанное с транспортом, – выход из метро стал в другом месте. Либо в целом изменилось соотношение людей. 

Здесь можно дальше сделать более подробный анализ, в зависимости от того, какой именно район мы будем рассматривать и какие данные мы получим от интервьюера.

А вот, соответственно, если изменилась конверсия, то вот это, как раз таки, может быть либо из-за того, что у нас появились конкуренты, либо из-за того, что изменились предпочтения клиентов по каким-то параметрам, либо из-за того, что что-то изменили мы в своем предложении. И все это можно также рассмотреть по ряду качественных характеристик, которыми можно оценить предложение Старбакса.

В итоге из нашей проблемы мы получили такую достаточно разветвленную структуру, которая сочетает в себе как формульные показатели, так и качественные.

Мы в данном кейсе не приходим ни к какой конкретной проблеме, потому что наша задача была рассмотреть все блоки максимально подробно. Однако, если бы мы решали реальный кейс, то проблема могла бы быть в каждом из этих блоков. Здесь мы показали в целом способ, которым можно было бы прийти к той или иной проблеме.

В следующих видео мы вам расскажем более подробно про использование качественной структуры, а также расскажем про то, как можно использовать количественные и качественные структуры в описании процессов. Следите за нашими выпусками. Всего хорошего.

Следующее видео.