Hypothesis-Driven Problem Solving
McKinsey-Ansatz zur strukturierten Problemlösung.
WOZU
Komplexe strategische Probleme werden oft unsystematisch angegangen, was zu Analyse-Paralyse oder voreiligen Schlüssen führt. Hypothesis-Driven Problem Solving bietet einen strukturierten Ansatz, der Hypothesen an den Anfang stellt und gezielt nach Evidenz sucht. Er beschleunigt die Problemlösung erheblich, indem er den Analyseaufwand auf die relevanten Fragen fokussiert.
WIE
Zunächst wird das Problem klar definiert und in eine Baumstruktur von Teilfragen zerlegt. Für jede Teilfrage wird eine Hypothese aufgestellt und festgelegt, welche Analysen zur Bestätigung oder Widerlegung nötig sind. Die Hypothesen werden systematisch getestet und auf Basis der Ergebnisse wird eine Empfehlung formuliert.
WAS
Hypothesis-Driven Problem Solving ist der Beratungsansatz von McKinsey zur strukturierten Problemlösung. Er basiert auf dem Prinzip, zürst eine Antwort zu vermuten und dann gezielt zu überprüfen, statt erst alle Daten zu sammeln. Das Framework nutzt Issue Trees, Hypothesenbäume und das Pyramid Principle zur Strukturierung von Analysen und Empfehlungen.
BEISPIEL
Beispiel: Dein Beratungsteam soll herausfinden, warum ein mittelständischer Maschinenbauer trotz guter Produkte Marktanteile verliert. Statt monatelang alle Daten zu sammeln, formulierst du eine initiale Hypothese — der Marktanteilsverlust liegt an fehlenden digitalen Vertriebskanälen — und sammelst dann gezielt Belege dafür oder dagegen.