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你每天忙得團團轉，忽視了制定策略？
你該如何利用數據資料來賺更多錢、花更少錢？
跟麥肯錫顧問學習，打造思考框架，
從混沌中明確目標與方向！

★職場變遷快，結構化思維減壓應變
在當代職場中，人們面臨巨大的焦慮和壓力，尤其在技術快速進步的背景下。人工智能等新技術的革新正在改變傳統工作模式和技能需求，要求職場人士不斷適應和學習，在這種環境下，掌握「結構化戰略思維」尤為重要。它不僅能幫助職場人士有效理解和應對變化，還能減輕自身的焦慮和壓力。前麥肯錫顧問周國元在《圖解麥肯錫結構化戰略思維》中介紹了結構化戰略思維的核心方法論，並提出「新麥肯錫5步法」。 

這套方法不僅幫助顧問解決問題，也能助力職場人士突破專業和經驗的限制，除了更好地應對不斷變化的工作環境，提高自身競爭力，成為跨領域的「斜槓大神」。

★MECE分析法，找出高效創新解方
結構化戰略思維的核心是將複雜問題分解，形成清晰解決路徑。其中，MECE原則是關鍵，要求子分類相互獨立，且涵蓋全部無所遺漏。這種方法在日常生活中常被無意識運用，如按性別將人類分為男女。在商業戰略討論中，分類標準需「具體可衡量」，避免主觀爭議。切分問題主要有四種方法：公式法、子目錄列舉法、流程法和邏輯框架法。以「提高企業淨利」為例，可用公式法分解為「增加收入」和「降低成本」。 

一般而言，當將問題切分到第二層才算及格，第三層則是常見深度。掌握這種思維方式的人，即使在不熟悉的領域，也能從宏觀到微觀逐步分析問題，突破專業限制，最終找到高效、創新的解決方法

★數據有價值，助你提煉商業洞見
結構化戰略思維是以數據為基礎、邏輯推演為方法的思考模式。核心在於數據化和數據分析，這不僅深化了人們對世界的理解，也創造了巨大的商業價值。然而，在運用數據時需謹慎。雖然數據本身是客觀的，但其產生、篩選和解讀過程可能受到人為干預。因此，在面對數據時應保持批判精神，辨別其真實性和適用性。 

數據誤導的手法多樣，從直接造假到有選擇性地提供數據，再到偷換概念等。為避免被誤導，作者提出了以下具體方法：

►假設未經驗證的數據可能不準確；
►主動驗證數據的真實性；
►分析數據的完整性和代表性；
►理解數據的具體含義和適用範圍；
►考慮行業背景和相關因素。

在商業分析中，還要注意區分收入與利潤、考慮行業增速、區分主營與非主營業務等。最終，結構化戰略思維的目標是從數據中萃取洞見，並將其轉化為可行的解決方案。這需要人們具備尋找數據規律、分析極端值、進行對比、整合相關信息，並最終提煉洞見的能力。

本書提供近67張圖表，以直觀方式幫助讀者理解和應用結構化戰略思維。這些圖表將抽象概念具體化，使思考過程更加清晰，如「3-3原則」圖表展示了如何深入挖掘問題細節，幫助讀者將複雜的思維方法變得易懂易學。

本書特色

◆麥肯錫重視培養諮詢師的學習與問題解決能力，透過結構化思維，打造能快速適應多變專案的全能型人才。

◆本書以圖解方式全面拆解麥肯錫結構化戰略思維方法論，內容清晰直白，易於理解。零門檻設計打破專業壁壘，使初學者也能輕鬆掌握並實際運用。

專業推薦

JonJon MBA／職場知識型YouTuber
財女Jenny／《美股投資學》作者
孫治華／策略思維商學院 院長

各界讚譽

要成事，先做自己。想不斷地成事就要提升自己的能力內核。這個內核越結實，成事的概率就越大，也更可持續。麥肯錫方法論是能力內核的不二選擇，也在很大程度上成就了我的成長。此方法論推崇的理性邏輯具有普適性，也是很多人缺少的。我欣喜地看到更多麥肯錫「校友」將其總結和傳播，開卷有益。——馮唐，作家、投資人、麥肯錫前合夥人

獨立思考和高效表達在職場中依然是一種奇缺的能力。先進組織中的各層級職場人需要深刻洞察市場需求並做出明智決策，善於總結複盤並提出可複製、可規模化的建議。本書幫助大家「想清楚、說明白、做到位」，讓你脫穎而出。——蒯俊，必勝客中國總經理

不論是職場新人，還是想在現有領域獨闢蹊徑的管理者，都可以從中學到實用的思考框架和技巧，讓工作更加高效。——甘劍平，知名投資人、渶策資本創始人

如何在高度不確定的時代做出確定的戰略，結構化戰略思維提供了一個高效的決策流程。作者基於針對中國企業家的特點對症下藥的方法論更是本書的精彩之處！——王華 里昂商學院（亞洲）校長
 
作者介紹

周國元

擁有北京大學法學本科、愛荷華大學（The University of Iowa）管理資訊系統（MIS）碩士、芝加哥大學（The University of Chicago）企業管理碩士（MBA）等學位。

曾任職於麥肯錫（香港）、安永（芝加哥）等多家全球諮詢機構，還曾擔任大型中央企業投資平臺的執行長。

作為企業高階主管培訓教練，其戰略思維和表達課程十分受歡迎，服務眾多企業，包括字節跳動、京東、阿里巴巴、騰訊、福特（Ford）、希音（SHEIN）、百勝中國、安踏、Nike、巴黎萊雅等。  

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