Học thuyết MECE là gì?

MECE (Mutually Exclusive Collectively Exhaustive) là một phương pháp nhóm thông tin thành các yếu tố loại trừ lẫn nhau (ME) và toàn diện chung (CE).

Một ví dụ đơn giản về nguyên tắc MECE là phân loại dân số thành các nhóm tuổi. Ở đây, chia dân số thành hai nhóm, một nhóm người trên 60 tuổi và nhóm khác dưới 60 tuổi. Dựa trên nguyên tắc MECE, toàn bộ dân số sẽ ở trên hoặc dưới 60 tuổi (ME, không có sự trùng lặp giữa hai nhóm) và bất kỳ người nào cũng có nhóm toàn diện chung.

Một ví dụ khác, việc phân loại thành 2 nhóm, 1 nhóm dưới 60 – 1 nhóm thuộc 50 đến 70 sẽ không ứng dụng MECE. Vì những người từ 50 đến 70 tuổi sẽ thuộc cả hai nhóm (không thỏa mãn ME) và những người lớn hơn 70 tuổi, không thuộc cả 2 nhóm (vì vậy không phải CE).

MECE là phương pháp phổ biến với nhiều doanh nghiệp lớn trên thế giới, một trường hợp điển hình là McKinsey, thường xuyên áp dụng phương pháp này để tư vấn cho các đối tác của họ.

Học thuyết MECE được ứng dụng như thế nào?

Các chuyên gia tư vấn chiến lược sử dụng MECE dựa trên 3 framework (Issue Tree, Decision Tree, Hypothesis Tree) để phân tách các vấn đề của khách hàng thành các loại dữ liệu logic. Framework được sử dụng tại McKinsey, nơi dữ liệu từ hoạt động kinh doanh của khách hàng được tổ chức trên cơ sở MECE. Việc phân tích các mô hình nổi tiếng, chẳng hạn như Phân tích lợi ích chi phí, 4C đều lấy nguyên tắc MECE làm cốt lõi.

Issue Tree là gì?

Đây là phương pháp sắp xếp tất cả các thông tin vào 1 Tree, sau đó chia nhỏ thành các vấn đề nhỏ để giải quyết.

Ví dụ: Vấn đề không có lợi nhuận của một nhà hàng – Đây là 1 vấn đề lớn, ta xếp nó vào Tree. Vậy thì các nhánh nhỏ hơn cần làm gì? TĂNG DOANH THU hay GIẢM CHI PHÍ. Nhánh nhỏ hơn nữa cần có những giải pháp nào?

Ứng dụng học thuyết MECE để ra quyết định trong kinh doanh

Nhờ áp dụng phương pháp này, ta có thể tập trung xử lý các vấn đề nhỏ. Rồi khi hoàn tất các vấn đề nhỏ, vấn đề lớn sẽ được tự động giải quyết.

Dưới đây là hình ảnh minh họa cho ví dụ trên!

Ứng dụng học thuyết MECE để ra quyết định trong kinh doanh

Decision Tree là gì?

Hiểu một cách đơn giản, Decision Tree sẽ đưa ra các tùy chọn để giải quyết một vấn đề và so sánh Ưu/Nhược điểm của các tùy chọn. Từ đó, chọn ra quyết định tối ưu nhất.

Ví dụ: Vấn đề đặt ra là Đầu tư 10.000 Dollars. Có 2 lựa chọn: Mua 10 cổ phiếu và lưu giữ trong ngân hàng với lãi suất 3%. Hãy xem hình ảnh dưới đây để so sánh các quyết định!

Ứng dụng học thuyết MECE để ra quyết định trong kinh doanh

Hypothesis Tree là gì?

Hypothesis Tree là một phương pháp khác để phát triển vấn đề, đặt ra các giả thuyết xoay quanh 1 vấn đề, giúp việc xác định và giải quyết dễ dàng hơn. Nghe khá giống Issue Tree, nhưng Hypothesis mang tính trực tiếp, rõ ràng hơn.

Ví dụ: Vấn đề đặt ra là, “Pioneer Bank muốn tăng năng suất giao dịch”.

Giả thuyết 1: “Pioneer tăng thời gian giao dịch trong ngày”.

Giả thuyết 2: “Pioneer tăng số lượng khách hàng với thời gian giao dịch như cũ”.

Các giả thuyết phụ ứng với giả thuyết 1 là: “Tăng thời gian làm việc của giao dịch viên” hoặc “Thuê thêm nhân viên”.

Các giả thuyết phụ ứng với giả thuyết 2 là: “Tăng số lượng khách hàng tiềm năng” hoặc “Thu hút khách hàng cũ tăng thêm giao dịch”.

Hình ảnh bên dưới minh họa cho ví dụ này!

Ứng dụng học thuyết MECE để ra quyết định trong kinh doanh

 

Xem thêm

Tất tần tật về Trực quan hóa dữ liệu và sử dụng Dashboard trong việc ra quyết định

Dùng kỹ thuật phân tích dữ liệu nào để ra quyết định kinh doanh? (P1)

Dùng kỹ thuật phân tích dữ liệu nào để ra quyết định kinh doanh? (P2)