Issue Trees: So zerlegen Berater jedes Problem

Was ist ein Issue Tree?

Ein Issue Tree ist ein Diagramm, das eine Frage Ebene für Ebene in kleinere Fragen zerlegt, bis sich jeder Ast mit einer konkreten Information beantworten lässt. Oben steht das Problem des Kunden. Jede Ebene darunter teilt die Ebene darüber in Teile, die sich nicht überschneiden und zusammen alles abdecken. Berater nutzen Issue Trees, um Analysen zu planen; Kandidaten nutzen sie, um einen Case zu strukturieren.

Die Methode ist Standard in der Beratung. In einem McKinsey-Podcast vom September 2019 beschreiben der ehemalige Partner Charles Conn und Senior Partner Hugo Sarrazin einen siebenstufigen Problemlösungsprozess, in dem der zweite Schritt darin besteht, das Problem mit Logikbäumen zu zerlegen. Conn und Robert McLean haben die Methode später im Buch Bulletproof Problem Solving (Wiley, 2019, berichtet) dargelegt.

Diagnose-, Lösungs- und Hypothesenbaum: Welcher passt wann?

Es gibt drei gängige Arten von Issue Trees, und jede beantwortet eine andere Frage. Wähle die Art, die zur Frage des Kunden passt.

Ein Driver Tree ist ein Diagnosebaum, in dem jeder Ast eine Zahl ist, sodass sich die Äste zur Spitze addieren oder multiplizieren. In Profitability Cases ist er die nützlichste Form.

So baust du einen Issue Tree in fünf Schritten

Ein Baum entsteht in fünf Schritten, und der erste zählt am meisten:

1. Formuliere die Frage präzise. Nenne Kennzahl, Größenordnung und Zeitraum: „Warum sind die Kosten pro Personenkilometer in zwei Jahren um 15 % gestiegen?“
2. Wähle die erste Aufteilung. Bevorzuge eine mathematische Aufteilung (Kosten geteilt durch Volumen) oder die Einheiten des Kunden selbst (Linien, Filialen, Produkte).
3. Teile jeden Ast erneut auf, mit einer Logik pro Ebene, zum Beispiel erst nach Kostenart, dann nach Ursache.
4. Hör auf, wenn ein Ast auf Daten verweist, die du im Interview anfragen könntest.
5. Markiere, wo du anfangen würdest, meist bei dem Ast, den du für den größten hältst.

Conn empfiehlt, zwei oder drei verschiedene Aufteilungen desselben Problems zu zeichnen, weil jede Aufteilung etwas zeigt, das die anderen verbergen. Skizziere im Interview schnell zwei erste Aufteilungen und präsentiere die, die am schnellsten zu Daten führt.

Was bedeutet hypothesengetrieben im Case Interview?

Hypothesengetrieben heißt, früh eine wahrscheinliche Antwort zu formulieren und sie mit dem Baum zu testen, bevor du für jeden Ast Daten sammelst. McKinsey-Teams streben eine schnelle „Ein-Tages-Antwort“ an und verfeinern sie dann schrittweise (offiziell, Podcast von 2019). Die Beratungen erwarten dieselbe Gewohnheit von Kandidaten: Deloitte fragt nach der Struktur nach einer ersten Hypothese, und Strategy& Niederlande bittet Kandidaten, Hypothesen mit Zahlen zu prüfen.

Die eigentliche Fähigkeit liegt im Überarbeiten. Eine Hypothese ist nur nützlich, wenn du sie fallen lässt, sobald die Daten widersprechen, und das laut sagst. Unser Leitfaden zum Case Study Interview zeigt, wo das im Ablauf des Cases seinen Platz hat.

Durchgerechnetes Beispiel: ein Problem, drei Bäume

Aufgabenstellung (fiktiv): Bei einem niederländischen Regionalbusunternehmen sind die Kosten pro Personenkilometer in zwei Jahren von 0,40 € auf 0,46 € gestiegen, ein Plus von 15 %. Die Personenkilometer blieben bei 300 Millionen, die Gesamtkosten stiegen also von 120 Millionen € auf 138 Millionen €, eine Lücke von 18 Millionen €. Der Vorstand fragt, warum das so ist und wie sich die Kosten senken lassen.

(a) Diagnosebaum: Warum sind die Kosten pro Personenkilometer gestiegen?

• Kosten pro Personenkilometer plus 0,06 €
  • Personenkilometer (konstant bei 300 Millionen, also nicht der Treiber)
    • Fahrgäste
    • Durchschnittliche Fahrtlänge
  • Gesamtkosten plus 18 Millionen €
    • Fahrpersonal: reguläre Stunden, Überstunden, Lohnsätze
    • Fuhrpark: Abschreibungen, Energie, Wartung
    • Gemeinkosten: Depots, Planung, IT

(b) Lösungsbaum: Wie könnte das Unternehmen die Kosten pro Personenkilometer senken?

• Kosten pro Personenkilometer senken
  • Personenkilometer steigern: Fahrgastzahlen auf schwachen Linien, bessere Fahrpläne
  • Personalkosten senken: Einstellungen, um Überstunden abzubauen, klügere Dienstplanung
  • Fuhrparkkosten senken: Laden außerhalb der Spitzenzeiten, Wartungsverträge, längere Nutzungsdauer
  • Gemeinkosten senken: Depots zusammenlegen, Planungstools gemeinsam nutzen

(c) Hypothesenbaum: „Steigende Überstunden des Fahrpersonals erklären den Großteil der Lücke von 18 Millionen €.“

Die Hypothese ist verworfen: Überstunden erklären 6 von 18 Millionen €, also 33 %, während die Fuhrparkkosten 8 Millionen € erklären, also 44 %. Kontrolle: 6 + 8 + 2 + 2 = 18. Der Kandidat sollte das aussprechen, die Hypothese auf die Elektrifizierung des Fuhrparks verlagern („neue Elektrobusse erhöhen die Abschreibungen stärker, als sie die Energiekosten senken“) und als Nächstes diesen Ast öffnen. Die Überstunden verdienen trotzdem eine Empfehlung, denn die 6 Millionen € sind real und ihre Ursache bleibt bestehen.

Fünf Tests für einen guten Baum

Ein Interviewer kann einen Baum mit fünf Prüfungen in etwa 30 Sekunden beurteilen:

Unser Leitfaden zu MECE behandelt die ersten beiden Tests ausführlich.

Vom Issue Tree zur Pyramide: erst Analyse, dann Kommunikation

Issue Trees und die Minto-Pyramide sind zwei Hälften derselben Aufgabe. Der Baum führt von der Frage zu den Daten: Er plant die Analyse. Die Pyramide führt von der Antwort zu den Belegen: Sie präsentiert, was die Analyse ergeben hat. Im Bus-Case hat der Baum gezeigt, dass die Fuhrparkkosten 44 % der Lücke erklären. Die Pyramide beginnt mit dieser Antwort und gruppiert die Belege darunter.

Kandidaten präsentieren ihren Baum oft als Schlussfolgerung. Präsentiere stattdessen zuerst die Antwort, wie unser Leitfaden zum Minto Pyramid Principle erklärt, und behalte den Baum als Landkarte dahinter.

Eine Issue-Tree-Vorlage zum Kopieren

Kopiere diese dreistufige Vorlage und fülle sie vor jedem Übungs-Case aus:

• Frage: [Kennzahl] [um wie viel verändert] [in welchem Zeitraum], oder [Ziel] bis [Datum]
  • Treiber 1: [voraussichtlich größter Ast]
    • Untertreiber 1a: [Daten, die du anfragen würdest]
    • Untertreiber 1b: [Daten, die du anfragen würdest]
  • Treiber 2:
    • Untertreiber 2a:
    • Untertreiber 2b:
  • Treiber 3:
    • Untertreiber 3a:
    • Untertreiber 3b:
  • Hypothese: [ein Satz] / Beginne mit: [Treiber]

Welche ersten Aufteilungen zu welchen Case-Typen passen, zeigt unser Leitfaden zu Case-Interview-Frameworks. Mit vollständigen Cases übst du im vollständigen Leitfaden zum Case Interview. Cracking the Case (auf Englisch und Niederländisch) führt durch drei vollständige Kandidaten-Cases und zeigt die Strukturen jeweils als Zeichnung.