MECE: McKinsey 컨설턴트처럼 생각하고 작성하고 설득하는 방법

베인(Bain), 맥킨지(McKinsey), BCG와 같은 컨설팅 회사는 사례 인터뷰를 새로운 컨설턴트 선정 프로세스의 핵심 부분으로 사용합니다. 사례 인터뷰에서 후보자는 에볼라 발병 국가에 자금을 공평하게 분배하는 방법이나 새로운 커피숍을 여는 가능성을 평가하는 방법과 같은 의도적으로 광범위한 문제를 해결해야 합니다.

McKinsey의 전설적인 컨설턴트인 Barbara Minto가 발명한 MECE 프레임워크를 통해 후보자는 논리적이고 철저한 방식으로 이러한 개방형 문제를 해결할 수 있습니다. 가장 예상치 못한 문제에 직면했을 때에도 명확한 기준선을 보장합니다. 논리에 명백한 공백이 없고 눈에 띄는 실수가 없도록 합니다.

콘텐츠 마케팅에 적용하면 MECE가 당신의 글쓰기에 힘을 실어줄 수 있습니다. 거의 모든 주제에 대해 설득력 있고 포괄적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 그것은 페이지에서 당신의 생각을 없애고 당신의 기사가 약속을 이행하도록 합니다.

MECE의 기본

MECE에 따르면 모든 데이터 세트 내에서 정보는

• 상호 배타적(ME) , 또는 서로 겹치지 않는 집합으로 그룹화됩니다. 그리고
• 집합적으로 철저하게(CE) , 정보에 명백한 누락이나 "갭"이 없도록 구성됩니다.

데이터는 정의하기 위해 설정한 전체 공간을 포함해야 하며 구성 요소가 겹치지 않아야 합니다. 그것이 사실이라면 데이터 세트는 MECE입니다.

아주 간단합니다. 젤리를 제외하고 땅콩 버터와 젤리 샌드위치를 ​​만들기 위한 레시피를 작성하면 레시피가 전체적으로 완전 하지 않습니다. 마찬가지로, 세 가지 전략만 제공하는 "더 나은 모바일 앱 유지를 위한 4가지 전략"을 약속하는 기사를 작성하는 경우 기사가 집합적으로 완전하지 않습니다.

또한 간단합니다. 레시피의 2단계가 "두 빵 조각에 땅콩 버터와 젤리를 바르고"이고 3단계가 "지금 젤리를 추가"하는 경우 레시피는 상호 배타적이지 않습니다. 기사의 두 가지 전략이 모두 더 나은 온보딩을 위한 도구 설명을 사용하는 것이라면 기사는 상호 배타적이지 않습니다.

글쓰기를 MECE로 만드는 방법

관리 컨설턴트는 문제를 구성 요소로 나누는 "이슈 트리"라는 시각적 의사 결정 맵을 만들어 MECE 프레임워크를 사용합니다. "커피숍 개업"의 경우 하나의 이슈 트리가 비용 (임대료, 장비, 직원, 커피 원두)과 수익 (가격, 특정 위치에서 발생할 가능성, 판매 수)으로 분기될 수 있습니다.

서면으로 기사 개요에 동일한 프로세스를 적용할 수 있습니다. 대부분의 기사 아이디어는 우리가 해결하고자 하는 문제나 우리가 말하고 싶은 의견에서 나옵니다. 첫 번째 단계는 주제를 구성 요소로 나누고 "기사의 핵심 질문에 답하기 위해 어떤 정보가 필요한가요?"라고 묻는 것입니다.

페이지에서 생각을 버리십시오.

이 과정을 적용할 때 많은 기사 개요는 주제에 대한 작가 자신의 사고 과정을 무심코 드러냅니다. 콘텐츠 마케팅 파이프라인을 구축하는 방법의 예제 주제를 살펴보겠습니다. 다음은 개요에 사용할 수 있는 매우 일반적인 기사 구조입니다.

작가 자신의 연구와 추론이 작품의 구조를 어떻게 결정했는지 알 수 있습니다. 그들은 Google을 열고 "글쎄, 애초에 콘텐츠 파이프라인이 왜 필요하지?"라고 물었습니다. 그리고 그것에 대해 썼습니다. 언뜻 보기에는 이 구조가 합리적으로 보이지만 MECE가 되기에는 완전히 실패합니다.

콘텐츠 마케팅 파이프라인을 구축하는 데 필요한 전체 범위의 데이터를 캡처하지 않기 때문에 집합적으로 완전 하지 않습니다. 세 섹션 중 두 섹션은 주제를 다루지 않습니다. 세 번째 섹션인 "더 나은 콘텐츠 마케팅 파이프라인을 구축하는 방법"이 게시물 제목과 동일하기 때문에 상호 배타적이지 않습니다.

우리가 이 기사를 쓴다면 콘텐츠 마케팅 파이프라인 을 구축하는 방법 이라는 주제를 대체로 둘러싸고 있는 2,000단어의 카피로 끝날 것입니다. 컨텍스트 설정 섹션은 너무 길고 "방법" 부분은 너무 짧습니다.

논리적 구조 적용

기사를 구성하는 방법은 무수히 많으며 MECE의 핵심은 다루고자 하는 주제에 대한 유용한 구조를 식별하는 것입니다. 대부분의 콘텐츠 마케팅은 독자 가 키워드 연구를 개선하거나 고객 이탈을 줄이는 등의 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 콘텐츠 마케팅 파이프라인을 구축하는 방법 도 예외는 아닙니다.

자신의 내부 독백을 중심으로 기사를 구성하는 대신 프로세스 구조를 염두에 두고 기사를 요약하는 것이 더 좋습니다. 우리는 독자에게 무언가를 하도록 가르치고 있으므로 이 기사는 프로세스의 구성 단계를 공유해야 합니다. 시작, 중간, 끝이 있어야 합니다. 각 요점은 앞의 결론에서 이어져야 합니다.

이 렌즈를 통해 볼 때 콘텐츠 마케팅 파이프라인을 구축하는 방법에 대한 MECE 구조를 만드는 것이 더 쉬워집니다. 많은 콘텐츠를 작성하기 위한 전제 조건은 많은 콘텐츠를 계획 하는 것입니다. 다음으로 이러한 아이디어를 작성하는 세부 사항에 집중할 수 있습니다. 마지막으로 다음 콘텐츠 계획에 피드백을 제공하기 위해 콘텐츠의 성능을 알고 싶습니다.

이 예에서는 콘텐츠 작성을 시작하기 전에 발생하는 모든 것, 실제 작성 중에 발생하는 모든 것, 게시한 내용에서 배우는 데 필요한 모든 것을 다룹니다.

섹션 간에 겹치는 부분이 없습니다. 각각은 프로세스의 다른 단계를 다루며 주제에 대한 포괄적인 이해와 같은 느낌을 줍니다.

각 섹션의 길이 범위

많은 기사가 너무 길고 부풀려지거나 주제를 정의하기에는 너무 짧아서 MECE에 실패합니다.

주제를 구성 요소로 나누는 과정은 무한히 반복될 수 있고, 집합적 완전성을 추구하면 수만 단어 길이의 기사로 쉽게 이어질 수 있습니다. 그러나 기사가 길어질수록 동일한 정보를 다시 해시하기가 더 쉬워집니다(따라서 상호 배타적이지 않음).

훨씬 더 일반적인 것은 집합적으로 철저하게 요구되는 단어 수를 제공하지 않고 거대하고 방대한 주제를 다루려고 시도하는 기사입니다. 훌륭한 MECE 콘텐츠는 다음 요건을 충족해야 합니다.

• 최고의 콘텐츠가 빠르게 나타나는 이유는 그리 오래 걸리지 않습니다. 그것은 하나의 생각이며, 기사는 600단어 범위 내에서 집합적으로 소진될 수 있습니다.
• BLUF: 당신의 글을 더 강력하게 만들어 줄 군사 표준은 더 복잡합니다. 우리는 개념을 정의하고, 서면으로 그 적용을 강조하고, 작동 원리를 입증하기 위해 예제를 사용해야 합니다. MECE 기사를 작성하려면 1,700단어가 필요했습니다.

개요 단계의 냅킨 수학은 기사의 필요한 길이 범위를 지정하는 데 유용할 수 있습니다. 더 나은 콘텐츠 마케팅 파이프라인을 구축하는 방법 에는 세 가지 섹션이 있습니다. 각각은 다른 것만큼 중요하므로 각각에 짝수 단어 수를 할당하려고 합니다.

섹션당 대략 500단어, 짧은 서론 및 결론으로, 주제 MECE를 만들기 위해 1,500-2,000단어가 필요할 것 같습니다.

이와 같이 길이를 추정하면 완제품이 우리가 의도한 MECE 구조로 전달되는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 우리는 핵심 주제를 식별하고, 각각의 상대적 중요성을 추정하고, 각 섹션을 독특하고 포괄적으로 만드는 데 충분한 시간과 에너지를 할당할 수 있습니다.

MECE로 지속적으로 설득력 있는 글쓰기

웹에 쓰는 대부분의 글은 작가의 사고 과정을 반영합니다. 그것이 보편적으로 나쁜 글쓰기 방법은 아니지만 일반적으로 어떤 기사나 주장을 구성하는 데 더 나은 프레임워크가 있습니다.

MECE는 일관적인 방식으로 철저하고 설득력 있는 구조를 만드는 데 유용한 도구입니다. 그것은 각 주제가 불필요한 반복이나 부풀림(상호 배타적) 없이 충분한 깊이(집합적으로 철저함)로 다루어지고 당신의 글이 약속을 이행하도록 보장합니다.