Issue trees: zo breken consultants elk probleem op

Wat is een issue tree?

Een issue tree is een diagram dat één vraag laag voor laag opbreekt in kleinere vragen, totdat je elke tak kunt beantwoorden met een specifiek stuk data. Bovenaan staat het probleem van de klant. Elke laag daaronder splitst de laag erboven op in delen die elkaar niet overlappen en samen alles dekken. Consultants gebruiken issue trees om hun analyse te plannen; kandidaten gebruiken ze om een case te structureren.

De methode is standaardpraktijk in consultancy. In een podcast van McKinsey uit september 2019 beschrijven voormalig partner Charles Conn en senior partner Hugo Sarrazin een probleemoplossend proces in zeven stappen, waarin stap twee het opdelen van het probleem met logic trees is. Conn en Robert McLean werkten de methode later uit in het boek Bulletproof Problem Solving (Wiley, 2019, gerapporteerd).

Diagnostische bomen, oplossingsbomen en hypothesebomen: welke gebruik je wanneer?

Er zijn drie gangbare soorten issue trees, en elke soort beantwoordt een andere vraag. Kies de soort die past bij de vraag van de klant.

Een driver tree is een diagnostische boom waarin elke tak een getal is, zodat de takken via optellen of vermenigvuldigen uitkomen op de top. Het is de nuttigste vorm in winstgevendheidscases.

Zo bouw je een issue tree in vijf stappen

Een boom bouwen kost vijf stappen, en de eerste weegt het zwaarst:

1. Formuleer de vraag precies. Neem de maatstaf, de omvang en de periode op: "Waarom zijn de kosten per reizigerskilometer in twee jaar met 15% gestegen?"
2. Kies de eerste opdeling. Kies bij voorkeur een wiskundige splitsing (kosten gedeeld door volume) of de eigen eenheden van de klant (lijnen, winkels, producten).
3. Splits elke tak opnieuw met één logica per laag, bijvoorbeeld eerst naar kostensoort en dan naar oorzaak.
4. Stop zodra een tak aansluit op data waar je in het interview om zou kunnen vragen.
5. Geef aan waar je zou beginnen, meestal bij de tak waarvan je verwacht dat hij het grootst is.

Conn raadt aan twee of drie verschillende opdelingen van hetzelfde probleem te tekenen, omdat elke opdeling iets laat zien wat de andere verbergen. Schets in een interview snel twee eerste opdelingen en presenteer de opdeling die het snelst tot data leidt.

Wat betekent hypothesegedreven in een case interview?

Hypothesegedreven betekent dat je vroeg een waarschijnlijk antwoord formuleert en de boom gebruikt om dat te toetsen, voordat je voor elke tak data verzamelt. Teams van McKinsey mikken op een snel "antwoord na één dag" en itereren daarna (officieel, podcast uit 2019). Bureaus vragen kandidaten om dezelfde gewoonte: Deloitte vraagt na de structuur om een eerste hypothese, en Strategy& Nederland vraagt kandidaten hypotheses met cijfers te toetsen.

De vaardigheid zit in het bijstellen. Een hypothese is alleen nuttig als je haar loslaat zodra de data iets anders laten zien, en dat hardop zegt. Onze gids voor het case study interview laat zien waar dit in het verloop van de case past.

Uitgewerkt voorbeeld: één probleem, drie bomen

Opdracht (fictief): Bij een Nederlandse regionale busvervoerder stegen de kosten per reizigerskilometer in twee jaar van €0,40 naar €0,46, een stijging van 15%. Het aantal reizigerskilometers bleef 300 miljoen, dus de totale kosten stegen van €120 miljoen naar €138 miljoen: een gat van €18 miljoen. Het bestuur wil weten waarom, en hoe de kosten omlaag kunnen.

(a) Diagnostische boom: waarom stegen de kosten per reizigerskilometer?

• Kosten per reizigerskilometer €0,06 hoger
  • Reizigerskilometers (stabiel op 300 miljoen, dus geen driver)
    • Reizigers
    • Gemiddelde ritlengte
  • Totale kosten €18 miljoen hoger
    • Personeel (chauffeurs): reguliere uren, overwerk, loontarieven
    • Vloot: afschrijving, energie, onderhoud
    • Overhead: stallingen, planning, IT

(b) Oplossingsboom: hoe kan de vervoerder de kosten per reizigerskilometer verlagen?

• Lagere kosten per reizigerskilometer
  • Meer reizigerskilometers: meer reizigers op zwakke lijnen, betere dienstregelingen
  • Lagere personeelskosten: mensen aannemen om overwerk terug te dringen, slimmer roosteren
  • Lagere vlootkosten: laden buiten de spits, onderhoudscontracten, langere levensduur van materieel
  • Lagere overhead: stallingen samenvoegen, planningstools delen

(c) Hypotheseboom: "Het stijgende overwerk van chauffeurs verklaart het grootste deel van het gat van €18 miljoen."

De hypothese faalt: overwerk verklaart €6 miljoen van de €18 miljoen, of 33%, terwijl vlootkosten €8 miljoen verklaren, of 44%. Controle: 6 + 8 + 2 + 2 = 18. De kandidaat moet dat benoemen, de hypothese verleggen naar de elektrificatie van de vloot ("nieuwe elektrische bussen verhogen de afschrijving sneller dan ze de energiekosten verlagen") en die tak als volgende openen. Overwerk verdient nog steeds een aanbeveling, want de €6 miljoen is echt en de oorzaak blijft bestaan.

Vijf toetsen voor een goede boom

Een interviewer kan een boom in ongeveer 30 seconden beoordelen met vijf controles:

Onze gids over MECE behandelt de eerste twee toetsen uitgebreid.

Van issue tree naar piramide: eerst analyse, dan communicatie

Issue trees en de piramide van Minto zijn twee helften van hetzelfde werk. De boom loopt van vraag naar data: hij plant de analyse. De piramide loopt van antwoord naar onderbouwing: ze presenteert wat de analyse heeft opgeleverd. In de buscase liet de boom zien dat vlootkosten 44% van het gat verklaren. De piramide opent met dat antwoord en groepeert daaronder het bewijs.

Kandidaten presenteren hun boom vaak als conclusie. Presenteer eerst het antwoord, zoals onze gids over het Minto Pyramid Principle uitlegt, en houd de boom als de kaart erachter.

Een kant-en-klare template voor een issue tree

Kopieer deze template met drie lagen en vul hem in vóór elke oefencase:

• Vraag: [maatstaf] [veranderd met hoeveel] [over welke periode], of [doel] vóór [datum]
  • Driver 1: [grootste verwachte tak]
    • Subdriver 1a: [data die je zou opvragen]
    • Subdriver 1b: [data die je zou opvragen]
  • Driver 2:
    • Subdriver 2a:
    • Subdriver 2b:
  • Driver 3:
    • Subdriver 3a:
    • Subdriver 3b:
  • Hypothese: [één zin] / Begin bij: [driver]

Lees in onze gids over frameworks voor case interviews welke eerste opdelingen bij welk type case passen, en oefen met volledige cases in de complete gids voor case interviews. Cracking the Case loopt drie volledige kandidaatcases door, met de structuren uitgetekend.