2. modelo de diagnóstivo mckinsey
-
Upload
lean-lab-itesm -
Category
Documents
-
view
399 -
download
3
Transcript of 2. modelo de diagnóstivo mckinsey
Modelo de Diagnóstico Mckinsey
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Contenido
1. Introducción
2. Árbol de Lógica
3. Lluvia de Hipótesis
4. Prueba Rápida y Rudimentaria (PRR)
5. Hipótesis de Estudio
6. Comprobación de Hipótesis
7. Diseño de Análisis
1. Introducción
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Mckinsey
Es globalmente reconocida como la
empresa consultora más prestigiosa en el
mundo y ha producido proporcionalmente
más CEOs en empresas de gran escala que
ninguna otra empresa en el mundo.
EARIIS Consultores
Proceso de Diagnóstico
Definir Área de Intervención
Estructurar el Problema
Alternativas de Solución
Selección de Alternativa
Diseño de Análisis
PR
OB
LEM
A
PLA
N D
E TRA
BA
JO D
E AN
ÁLISIS
EARIIS Consultores
Proceso de Diagnóstico
Definir Área de Intervención
Estructurar el Problema
Alternativas de Solución
Selección de Alternativa
Diseño de Análisis
PR
OB
LEM
A
PLA
N D
E TRA
BA
JO D
E AN
ÁLISIS
EARIIS Consultores
Proceso de Diagnóstico
Definir Área de Intervención
Estructurar el Problema
Alternativas de Solución
Selección de Alternativa
Diseño de Análisis
PR
OB
LEM
A
PLA
N D
E TRA
BA
JO D
E AN
ÁLISIS
EARIIS Consultores
Proceso de Diagnóstico
Definir Área de Intervención
Estructurar el Problema
Alternativas de Solución
Selección de Alternativa
Diseño de Análisis
PR
OB
LEM
A
PLA
N D
E TRA
BA
JO D
E AN
ÁLISIS
EARIIS Consultores
Proceso de Diagnóstico
Definir Área de Intervención
Estructurar el Problema
Alternativas de Solución
Selección de Alternativa
Diseño de Análisis
PR
OB
LEM
A
PLA
N D
E TRA
BA
JO D
E AN
ÁLISIS
2. Árbol de Lógica
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Árbol de Lógica
El objetivo principal es enmarcar el problema y tratar de vislumbrar las variables que lo pueden llegar a componer.
EARIIS Consultores
Árbol de Lógica
Nos permite definir de forma
lógica las variables de un
problema.
EARIIS Consultores
Árbol de Lógica
EARIIS Consultores
Árbol de Lógica
3. Lluvia de Hipótesis
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Lluvia de Hipótesis
Una hipótesis es
una solución provisoria que
aún no ha sido confirmada
para un determinado
problema.
EARIIS Consultores
Lluvia de Hipótesis
Características de la Hipótesis
• Deben referirse a una situación real o realizable.
• Las variables de la hipótesis tienen que ser comprensibles, estar bien definidas y ser lo más concretas posible.
• La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil.
4. Prueba Rápida y Rudimentaria
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Prueba Rápida y Rudimentaria
Corresponde una prueba que busca
refutar de forma rápida una posible
solución.
Debe ser basada en hechos objetivos.
No se deberá descartar una hipótesis
que pueda ser realizada por la
organización y el equipo consultor.
5. Hipótesis de Estudio
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Hipótesis de Estudio
Son hipótesis que superan la PRR.
Necesitan de mayor cantidad de información y análisis para su validación o rechazo.
Corresponden un punto de partida para seguir con la recolección de información.
6. Árbol de Comprobación
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Árbol de Comprobación
El objetivo es
plantear una serie
de preguntas o
aspectos que deben
resolverse para
probar o descartar la
Hipótesis de Estudio.
EARIIS Consultores
Árbol de Comprobación
7. Diseño de Análisis
Febrero 2014
EARIIS Consultores
Diseño de Análisis
• Se basa en las preguntas que se deberán
resolver para rechazar o validar una hipótesis.
• Es un plan de trabajo para determinar el
análisis.
• Es importante enfocar y aclarar prioridades
según los impulsores claves y olvidar la
precisión absoluta.
• Se debe tener un producto final en mente.
EARIIS Consultores
Diseño de Análisis
Un buen plan de trabajo ayuda a dar estructura.
1. Hipótesis inicial
2. Análisis a realizar
3. Datos necesarios
4. Fuentes probables
5. Descripción del entregable
6. Responsables
7. Fecha
EARIIS Consultores
Diseño de Análisis
EARIIS Consultores
Diseño de Análisis
Ejemplo Incorrecto
EARIIS Consultores
Diseño de Análisis
MVP Minimum Viable Product
GRACIAS
Ing. Alejandro Cortes Meza
Ing. Juan Pablo Sánchez Gnecchi
/leanlabitesm