| name | mckinsey-consultant |
| description | McKinsey顾问式问题解决系统。从商业问题出发,通过假设驱动的结构化分析方法,生成完整的McKinsey风格研究报告和PPT。集成Problem Solving方法论、Issue Tree拆解、Hypothesis形成、数据收集、Dummy Page设计和终极PPT生成能力。 |
| version | 1.0 |
| author | 基于McKinsey Problem Solving 101/102方法论 |
| license | MIT |
McKinsey Consultant 综合问题解决系统
🎯 核心能力
这个skill将McKinsey咨询方法论系统化为可执行的工作流,实现从商业问题到McKinsey风格PPT的端到端解决方案。
三大核心阶段
const MCKINSEY_WORKFLOW = {
phase1: {
name: 'Hypotheses Tree (假设树)',
steps: [
'STEP 1: 定义问题边界 (Is & Isn\'t)',
'STEP 2: 建立Issue Tree (MECE拆解)',
'STEP 3: 形成Hypothesis Tree (假设驱动)'
],
output: '结构化的假设树和故事线'
},
phase2: {
name: 'Dummy Pages (页面设计)',
steps: [
'STEP 4: 确定论证方式和信息来源',
'STEP 5: 设计Dummy Pages结构'
],
output: '每页的论证框架和数据需求清单'
},
phase3: {
name: 'Data Collection & PPT Generation (数据收集与生成)',
steps: [
'STEP 6: 使用web_search收集数据',
'STEP 7: 生成McKinsey风格PPT',
'STEP 8: 迭代优化至终极版'
],
output: '完整的McKinsey风格研究报告PPT'
}
};
📋 PHASE 1: Hypotheses Tree (假设树)
STEP 1: 定义问题边界 (Is & Isn't)
目标
明确"是什么/不是什么",避免方向跑偏,确保研究聚焦。
方法
与用户对齐三个核心问题:
- 核心目标 - 要解决什么问题?
- 研究范围 - 包含什么?不包含什么?
- 交付形式 - 最终输出是什么?
输出模板
## 问题定义
### 是 ✅
- [核心目标描述]
- [研究范围界定]
- [交付物形式]
### 不是 ❌
- [明确排除的内容1]
- [明确排除的内容2]
- [明确排除的内容3]
示例 (Podcast案例)
## 问题定义
### 是 ✅
- 如何让播客业务更成功
- 中国市场增长的来龙去脉
- 广义的在线有声节目市场,包含中国特有的内容形态
### 不是 ❌
- 要不要做播客业务 (总部自己决策)
- 中西方播客市场对比和可复制性分析 (总部基于我们的深度分析自己判断)
- 西方定义下的狭义播客市场
STEP 2: 建立Issue Tree (MECE拆解)
目标
用不重不漏(MECE)原则将大问题系统性拆解为可回答的小问题。
拆解原则
- 逻辑驱动 - 基于业务逻辑、数据结构、分析框架
- MECE - 每一层做到mutually exclusive, collectively exhaustive
- 2-3层优先 - 先做到前2-3层不重不漏,再根据需要深入
- 颗粒度适中 - 拆到可以通过研究快速验证的程度
常用拆解框架
市场增长类问题:
市场规模 = 用户数 × 渗透率 × 付费率 × 客单价
业务表现类问题:
- 细分市场维度: A端/B端/C端
- 时间维度: 历史趋势/当前状态/未来预测
- 对比维度: 行业对比/竞品对比/区域对比
原因分析类问题:
- 需求侧: 用户为什么要?用户为什么付费?
- 供给侧: 企业做了什么?产品有什么差异化?
- 环境侧: 大环境有什么变化?
输出格式
## Issue Tree
### Lv1: [顶层问题]
#### Lv2: [子问题1]
- Lv3: [子子问题1.1]
- Lv4: [更细问题1.1.1]
- Lv4: [更细问题1.1.2]
- Lv3: [子子问题1.2]
#### Lv2: [子问题2]
- Lv3: [子子问题2.1]
- Lv3: [子子问题2.2]
实际案例 (Podcast - 简化版)
## Issue Tree
### Lv1: 1. 中国在线有声节目市场的增长具体体现在哪里
#### Lv2: 1.1 细分市场 - 该市场哪些细分领域的用户与收入增长了
- Lv3: 1.1.1 该市场有哪些细分领域
- Lv4: 1.1.1.1 按照内容结构分有哪些细分领域
- Lv4: 1.1.1.2 按照题材主题分有哪些细分领域
- Lv3: 1.1.2 该市场各细分领域的历史趋势
- Lv4: 1.1.2.1 各细分领域用户何时开始出现,增长可以分为哪些阶段
- Lv4: 1.1.2.2 各细分领域的收入何时开始出现,增长可以分为哪些阶段
#### Lv2: 1.2 B端 - 该市场哪些企业的用户与收入增长了
- Lv3: 1.2.1 该市场有哪些主要企业
- Lv3: 1.2.2 各企业在各细分领域的营收与用户结构是什么样的
#### Lv2: 1.3 C端 - 该市场哪类用户的时间与支出增长了
- Lv3: 1.3.1 按照人口属性看哪些用户在增长
- Lv3: 1.3.2 按照需求原因看哪些用户在增长
### Lv1: 2. 中国在线有声节目市场为什么增长
#### Lv2: 2.1 需求端 - 在重点增长的细分领域,是什么驱动了该类需求增长
- Lv3: 2.1.1 新的有声内容用户为什么转化
- Lv3: 2.1.2 新的有声内容付费用户为什么愿意付费
- Lv3: 2.1.3 付钱变多的有声内容付费用户为什么愿意付更多
#### Lv2: 2.2 供给端 - 在重点增长的企业,他们做了什么赢得了用户和收入
- Lv3: 2.2.1 产品中用了什么样的手段提升注册
- Lv3: 2.2.2 产品中用了什么样的手段提升活跃
- Lv3: 2.2.3 产品中用了什么样的手段提升付费率
STEP 3: 形成Hypothesis Tree (假设驱动)
目标
将Issue Tree转化为可验证的假设,形成连贯的storyline。
形成假设的方法
1. 常识推理
- 基于行业经验和常识先做初步判断
- 例: "感觉有声市场主要分为讲故事的和教知识的"
2. 快速web_search
- 搜索行业报告、专家观点、数据概览
- 提取framework信息而非全部细节
- 例: 搜索"中国有声书市场 细分领域"获取分类框架
3. 形成假设
- 基于常识+快速搜索,对每个Issue形成"大概率会发生的判断"
- 假设必须是可验证的 (知道什么数据能证明/证伪)
从Issue到Hypothesis的转化示例
**Issue**: 1.1.1.1 按照内容结构分有哪些细分领域
**常识**: 感觉总体分为讲故事的、讲知识的、聊天式的
**快速搜索**:
- 搜索"中国有声节目 分类"
- 在多份报告中找到"细分市场规模"图表
- 提取主要类别: 有声书、在线课程、播客、儿童故事
**Hypothesis/故事线**:
"这个市场分为有声书、在线课程、传统播客、道;其中有声书中儿童内容由于规模较大单独作为一类。过去5年里主要的用户时长增长来自于有声课程和表演式有声书。"
Hypothesis Tree输出格式
## Hypothesis Tree / Storyline
### 核心假设
**H1**: [第一个核心假设,通常是对"增长体现在哪里"的判断]
- 支撑假设1.1: [更细的假设]
- 支撑假设1.2: [更细的假设]
**H2**: [第二个核心假设,通常是对"为什么增长"的判断]
- 支撑假设2.1: [更细的假设]
- 支撑假设2.2: [更细的假设]
### 需要验证的关键数据点
1. [数据点1] - 用于验证H1
2. [数据点2] - 用于验证H1.1
3. [数据点3] - 用于验证H2
实际案例 (Podcast)
## Hypothesis Tree / Storyline
### 核心假设
**H1: 市场增长主要来自有声书和在线课程,而非传统播客**
- H1.1: 有声书中,"表演式有声书/广播剧"是主要增长驱动
- H1.2: 在线课程的单用户价值极高,拉动收入增长
- H1.3: 传统分集播客在中国接受度低
**H2: 增长驱动力是"碎片化时间填充"+"焦虑驱动的自我提升需求"**
- H2.1: 用户使用场景是通勤、做家务等碎片时间
- H2.2: 中国用户偏好知识类/自我提升类内容
- H2.3: "焦虑"和"自我发展需要"是付费主要动因
**H3: 供给侧的内容生产模式和变现方式支撑了增长**
- H3.1: 有声书通过"头部播主高收入"示范效应带动内容井喷
- H3.2: 在线课程通过"卖课程"实现高客单价
- H3.3: 平台分为综合平台(喜马拉雅)和垂直平台(得到)
### 需要验证的关键数据点
1. 2019-2024年有声书/在线课程/播客的用户数和收入增长数据
2. 各细分领域的头部平台和市场份额
3. 用户画像数据(年龄/收入/使用场景)
4. 内容创作者变现数据(头部播主收入/课程定价)
5. 平台产品功能对比(注册/活跃/付费转化手段)
📋 PHASE 2: Dummy Pages (页面设计)
STEP 4: 确定论证方式和信息来源
目标
为每个假设确定最佳的论证方法和数据来源。
论证方式分类
1. 模型模拟
- 适用: 市场规模预测、增长拆解、情景分析
- 示例: "中国有声市场规模 = 智能手机用户数 × 有声渗透率 × 付费率 × 客单价"
2. 量表分析
- 适用: 多维度对比、评分排序
- 示例: "平台对比表 - 从用户规模/内容数量/变现能力/产品功能4个维度对比喜马拉雅vs得到"
3. 框架分析
- 适用: 战略定位、竞争格局
- 示例: "波士顿矩阵 - 将各细分领域按增长率和市场份额分类"
4. 案例分析
- 适用: 成功经验总结、标杆研究
- 示例: "头部播主'紫荆'如何从讲鬼故事起家到财富自由"
5. 数据可视化
- 适用: 趋势展示、结构展示
- 示例: "2019-2024年各细分领域收入堆积面积图"
6. 抽象归纳
- 适用: 用户画像、行为特征
- 示例: "在线课程核心用户画像: 25-35岁,一线城市,中高收入,职场焦虑"
信息来源分类
| 来源类型 | 适用场景 | 搜索策略 |
|---|
| 行业报告 | 市场规模/趋势/格局 | "[行业] 市场报告 2024" |
| 企业年报/财报 | 企业收入/用户数/增长率 | "[公司名] 财报 2024" |
| 新闻媒体 | 最新动态/案例故事 | "[事件] 新闻 最近" |
| 专业数据平台 | 详细数据/用户画像 | "艾瑞咨询 [主题]" |
| 学术论文 | 理论框架/深度分析 | "[主题] 研究 论文" |
| 产品官网 | 产品功能/定价策略 | 直接访问官网 |
输出格式
## 论证方案
### H1: [假设1]
#### 论证页面1: [页面标题]
- **论证方式**: [模型模拟/量表分析/框架分析/etc.]
- **信息来源**:
- 主要: [来源类型1] - [具体搜索关键词]
- 次要: [来源类型2] - [具体搜索关键词]
- **关键数据点**:
1. [数据点1描述]
2. [数据点2描述]
#### 论证页面2: [页面标题]
...
STEP 5: 设计Dummy Pages结构
目标
为每个论证页面设计McKinsey风格的页面布局和图表结构。
McKinsey常用页面布局类型
基于mckinsey-ppt-v4,我们有以下常用布局:
1. 标题+单图表型 (Title + Single Chart)
布局结构:
- 顶部: 论点式标题 (Argument-driven title)
- 中部: 主图表 (占60-70%空间)
- 底部: 数据来源 + 关键洞察框
适用: 单一数据故事,趋势展示
图表类型: 折线图/柱状图/面积图
2. 标题+左右分栏型 (Title + Two-Column)
布局结构:
- 顶部: 论点式标题
- 左侧: 图表或要点列表
- 右侧: 解释性文字或第二图表
适用: 对比分析,一图一文
3. 标题+2×2矩阵型 (Title + 2×2 Matrix)
布局结构:
- 顶部: 论点式标题
- 中部: 2×2矩阵图 (如波士顿矩阵/定位矩阵)
- 各象限: 简短说明文字
适用: 战略定位,分类框架
4. 标题+表格型 (Title + Table)
布局结构:
- 顶部: 论点式标题
- 中部: 多维度对比表格
- 表头: 深蓝色背景+白色文字
适用: 多维度对比,量表分析
5. 标题+瀑布图型 (Title + Waterfall Chart)
布局结构:
- 顶部: 论点式标题
- 中部: 瀑布图(增长拆解/变化归因)
适用: 增长驱动因素分解
6. 标题+时间轴型 (Title + Timeline)
布局结构:
- 顶部: 论点式标题
- 上部: 横向时间轴
- 下部: 各时间段的柱状图/面积图
适用: 历史演进,阶段划分
7. 洞察总结页 (Insight Summary)
布局结构:
- 顶部: 总结性标题
- 中部: 3-5个带序号的洞察框
- 每个框: 深蓝色背景+白色标题+浅色内容区
适用: 章节总结,关键发现
Dummy Page设计输出格式
## Dummy Pages设计
### 第X页: [McKinsey风格论点标题]
**对应假设**: H1.1
**页面布局**: 标题+单图表型
**图表类型**: 堆积柱状图
**数据需求**:
- X轴: 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024
- Y轴: 市场收入 (亿元)
- 系列: 有声书, 在线课程, 播客, 其他
**McKinsey设计要点**:
- 标题: 论点式,如"有声书和在线课程驱动中国市场增长,播客贡献有限"
- 配色: PRIMARY_BLUE主色,各系列用蓝色渐变
- 标注: 2024年有声书和在线课程占比达85%
- 洞察框: 右下角浅蓝框强调"播客仅占5%,远低于西方30-40%"
**信息来源**:
- web_search: "中国有声市场 细分收入 2024"
- web_search: "喜马拉雅 得到 市场份额"
实际案例 (简化)
## Dummy Pages设计
### 第3页: 有声书和在线课程驱动中国市场增长,传统播客仅占5%
**对应假设**: H1
**页面布局**: 标题+单图表型 (时间轴+堆积柱状图)
**图表类型**:
- 上部: 横向时间轴 (2019-2024)
- 下部: 堆积柱状图
**数据需求**:
- 2019-2024各年的细分市场收入
- 有声书收入 (亿元)
- 在线课程收入 (亿元)
- 播客收入 (亿元)
- 其他收入 (亿元)
**McKinsey设计要点**:
- 标题字号: 18pt bold, PRIMARY_BLUE
- 时间轴: 深蓝色线,关键年份标注
- 柱状图: 从上到下为有声书/在线课程/播客/其他
- 颜色: PRIMARY_BLUE (有声书), SECONDARY_BLUE (在线课程), LIGHT_BLUE (播客), GRAY (其他)
- 标注: 2024年有声书37亿, 在线课程28亿, 播客3亿
- 洞察框: 右下角 "播客在中国仅占5%,远低于西方市场30-40%占比"
**信息来源**:
1. web_search: "中国有声市场规模 细分 2024"
2. web_search: "喜马拉雅 得到 收入 2024"
3. web_search: "中国播客市场规模"
---
### 第5页: "表演式有声书"通过头部播主示范效应带动内容井喷
**对应假设**: H1.1
**页面布局**: 标题+左右分栏型
**左侧**:
- 图表类型: 折线图 (双Y轴)
- 数据需求:
- 2019-2024有声书内容数量增长
- 2019-2024头部播主平均年收入
**右侧**:
- 案例框: 头部播主"紫荆"案例
- 起步: 2017年开始讲鬼故事
- 爆发: 2020年单月收入突破50万
- 示范: 带动1000+新播主入场
- 数据来源框
**McKinsey设计要点**:
- 左侧折线图: 双Y轴,内容数量用柱状,收入用折线
- 右侧案例框: 浅蓝背景,深蓝标题
- 关键insight: "头部收入增长5倍 → 内容供给增长10倍"
**信息来源**:
1. web_search: "喜马拉雅 有声书 播主数量"
2. web_search: "紫荆 有声书 收入"
3. web_search: "有声书创作者 变现"
---
### 第8页: 在线课程单用户价值是有声书的3倍,成为收入增长主力
**对应假设**: H1.2
**页面布局**: 标题+表格型
**表格结构**:
| 对比维度 | 有声书 | 在线课程 | 播客 |
|---------|--------|---------|------|
| 用户规模 (百万) | 180 | 45 | 30 |
| 付费率 | 8% | 35% | 2% |
| 客单价 (元/年) | 120 | 680 | 50 |
| **单用户价值** | **9.6元** | **238元** | **1元** |
| 市场规模 (亿元) | 17.3 | 10.7 | 0.3 |
:
表头: PRIMARYsearch: "得到 樊登读书 用户数 付费率"
websearch: "在线课程 客单价 中国"
📋 PHASE 3: Data Collection & PPT Generation
STEP 6: 使用web_search收集数据
搜索策略
1. 分层搜索
web_search("中国有声市场 分类 框架")
web_search("有声书 在线课程 播客 定义")
web_search("中国有声市场规模 2024")
web_search("喜马拉雅 用户数 收入 2024")
web_search("紫荆 有声书 播主 收入")
web_search("得到 樊登读书 课程定价")
2. 多源验证
- 至少2-3个来源验证关键数据
- 优先选择: 企业财报 > 权威研究机构 > 行业媒体
3. 数据清洗
- 统一单位和口径
- 标注数据年份和来源
- 处理缺失数据 (估算并说明)
搜索执行建议
每个Dummy Page的数据收集:
- 执行2-5次web_search
- 如果初步搜索结果不理想,调整关键词重新搜索
- 将搜索到的数据整理成结构化格式
STEP 7: 生成McKinsey风格PPT
调用mckinsey-ppt-v4 skill
基于Dummy Pages设计和收集的数据,调用mckinsey-ppt-v4 skill生成PPT。
PPT结构
第1页: 封面
- 标题: [研究主题]
- 副标题: [研究范围和时间]
第2页: 目录/内容概览
- 基于Hypothesis Tree的章节结构
第3-N页: 正文页
- 每页对应一个Dummy Page设计
- 严格遵循McKinsey设计规范
最后一页: 结论与建议
- 3-5个核心洞察
- 行动建议 (如果需要)
McKinsey核心设计规范(融合自mckinsey-ppt-v4)
配色方案:
PRIMARY_BLUE = RGBColor(0, 41, 96)
SECONDARY_BLUE = RGBColor(0, 101, 189)
LIGHT_BLUE = RGBColor(201, 240, 255)
IKEA_YELLOW = RGBColor(255, 219, 0)
WHITE = RGBColor(255, 255, 255)
GRAY = RGBColor(128, 128, 128)
排版规范:
SLIDE_WIDTH = 10.0
SLIDE_HEIGHT = 5.625
CONTENT_LEFT = 0.8
CONTENT_WIDTH = 8.4
CONTENT_TOP = 1.0
TITLE_FONT_SIZE = 18
BODY_FONT_SIZE = 11
CAPTION_FONT_SIZE = 9
强制规则:
- ⭐ 深蓝背景必须配白色文字 - 任何PRIMARY_BLUE或SECONDARY_BLUE背景,文字必须是WHITE
- ⭐ 大文本框用直角矩形 - 宽度>3英寸的内容框必须用MSO_SHAPE.RECTANGLE (不是ROUNDED_RECTANGLE)
- ⭐ 默认无边框 - 所有文本框默认无边框 (shape.line.fill.background())
- 论点式标题 - 每页标题必须是一个完整论点,而非话题
- 高信息密度 - 充分利用空间,但避免拥挤 (文字密度<60字符/平方英寸)
STEP 8: 迭代优化至终极版
优化流程 (参考mckinsey-ppt-v4迭代方法论)
第1轮: 初版生成
- 快速生成完整PPT
- 接受布局不完美
- 关注内容完整性和逻辑连贯
第2轮: 问题识别
- 用户逐页查看,截图标注问题
- Claude记录所有问题:
- 元素遮挡/重叠
- 文字溢出
- 颜色对比度不足 (深蓝背景深蓝文字)
- 图表标签显示不全
- 内容密度过高
第3轮: 针对性修复
- 根据用户反馈精确修复
- 同类问题批量处理
- 验证修复效果
第4轮: 内容拆分 (如需要)
第5轮: 细节打磨
- 微调间距和对齐
- 统一字号和颜色
- 完善页脚信息
- 最终质量检查
质量检查清单
生成后必须检查:
□ 所有深蓝背景文字已设置为白色
□ 表格表头文字是否为白色
□ 大文本框是否误用圆角矩形
□ 元素是否有遮挡/重叠
□ 文字是否溢出
□ 图表标签是否完整显示
□ 时间轴/图表宽度是否一致
□ 不必要的边框是否已去除
□ 单页文字密度是否合理
🚀 完整工作流示例
用户输入
"我们公司正在考虑进入中国电动车充电桩市场。请帮我分析:
1. 这个市场的增长情况如何?
2. 主要玩家有哪些,他们是怎么做的?
3. 我们有什么机会?"
Claude执行流程
Phase 1: Hypotheses Tree
STEP 1: 定义问题边界
## 问题定义
### 是 ✅
- 分析中国电动车充电桩市场增长情况和驱动因素
- 识别主要玩家和成功模式
- 基于市场分析提出进入机会建议
### 不是 ❌
- 是否进入该市场的决策 (公司高层决策)
- 详细的进入执行方案 (需要后续专项研究)
- 全球充电桩市场对比 (聚焦中国市场)
STEP 2: 建立Issue Tree
## Issue Tree
### Lv1: 1. 中国充电桩市场增长情况如何
#### Lv2: 1.1 市场规模与增长
- Lv3: 1.1.1 充电桩保有量和增长趋势
- Lv3: 1.1.2 市场收入规模和增长趋势
- Lv3: 1.1.3 与电动车销量的关系
#### Lv2: 1.2 细分市场结构
- Lv3: 1.2.1 公共桩vs私人桩
- Lv3: 1.2.2 直流快充vs交流慢充
- Lv3: 1.2.3 不同场景(高速/商场/社区)
### Lv1: 2. 主要玩家及成功模式
#### Lv2: 2.1 主要玩家格局
- Lv3: 2.1.1 Top5玩家及市场份额
- Lv3: 2.1.2 国企vs民企vs新势力
#### Lv2: 2.2 成功模式分析
- Lv3: 2.2.1 商业模式(充电服务费/广告/数据)
- Lv3: 2.2.2 布局策略(重点场景/区域)
- Lv3: 2.2.3 技术差异化(功率/用户体验)
### Lv1: 3. 进入机会在哪里
#### Lv2: 3.1 市场空白
- Lv3: 3.1.1 欠发达地区覆盖不足
- Lv3: 3.1.2 特定场景(如景区/县域)
#### Lv2: 3.2 体验痛点
- Lv3: 3.2.1 找桩难/排队久
- Lv3: 3.2.2 支付复杂/兼容性差
STEP 3: 形成Hypothesis Tree
## Hypothesis Tree
**H1: 市场正处于高速增长期,公共快充是核心增长点**
- H1.1: 2020-2024年充电桩数量年均增长率>50%
- H1.2: 公共直流快充桩增速快于私人交流桩
- H1.3: 高速公路和城市商圈是主战场
**H2: 市场被头部玩家主导,但格局未固化**
- H2.1: 特来电/星星充电/云快充占据50%+份额
- H2.2: 国企央企凭借资源优势快速扩张
- H2.3: 单纯卖充电服务费盈利困难,需要生态变现
**H3: 机会在于差异化定位和细分场景突破**
- H3.1: 头部玩家聚焦一二线,三四线覆盖不足
- H3.2: 用户体验痛点明显(找桩/支付/等待)
- H3.3: 可考虑"场景专家"模式(如专注景区/县域/物流园)
### 需要验证的关键数据点
1. 2020-2024充电桩保有量和增速
2. 公共vs私人、快充vs慢充结构和趋势
3. Top5企业名称、份额、布局策略
4. 充电服务费水平和盈利能力
5. 用户调研数据(痛点/满意度)
Phase 2: Dummy Pages
STEP 4 & 5: 设计Dummy Pages (展示3个关键页)
## Dummy Pages设计
### 第3页: 中国充电桩市场高速增长,公共快充是核心驱动力
**对应假设**: H1, H1.1, H1.2
**页面布局**: 标题+单图表型 (时间轴+堆积柱状图)
**图表设计**:
- 上部: 2020-2024时间轴
- 下部: 堆积柱状图
- X轴: 年份
- Y轴: 充电桩数量(万台)
- 系列1: 公共直流快充(深蓝)
- 系列2: 公共交流慢充(中蓝)
- 系列3: 私人桩(浅蓝)
**数据需求**:
- 2020-2024年各类型充电桩保有量
- 2024年同比增长率
**McKinsey设计要点**:
- 标注: 2024年公共快充达到XXX万台,YoY+78%
- 洞察框: "公共快充4年增长5倍,成为充电基础设施主力"
**信息来源**:
- web_search: "中国充电桩保有量 2024 统计"
- web_search: "公共充电桩 快充 慢充 数量"
- web_search: "充电桩行业报告 2024"
---
### 第6页: 特来电/星星充电/云快充占据半壁江山,国企央企快速追赶
**对应假设**: H2.1, H2.2
**页面布局**: 标题+表格型
**表格设计**:
| 排名 | 企业 | 类型 | 公共桩数(万) | 市场份额 | 主要布局 |
|-----|------|------|------------|---------|---------|
| 1 | 特来电 | 民企 | 45 | 22% | 高速+商圈 |
| 2 | 星星充电 | 民企 | 38 | 19% | 社区+商圈 |
| 3 | 云快充 | 民企 | 25 | 12% | 高速 |
| 4 | 国家电网 | 国企 | 22 | 11% | 高速+服务区 |
| 5 | 南方电网 | 国企 | 15 | 7% | 城市公共 |
**McKinsey设计要点**:
- 表头: PRIMARY_BLUE背景 + WHITE文字
- "类型"列: 民企用SECONDARY_BLUE,国企用GRAY
- 底部洞察: "Top5占71%份额,但Top2-5差距不大,格局未固化"
**数据需求**:
- 各企业公共充电桩数量和份额
- 企业性质和主要布局场景
**信息来源**:
- web_search: "充电桩企业排名 2024"
- web_search: "特来电 星星充电 市场份额"
- web_search: "国家电网 充电桩 布局"
---
### 第9页: 机会:以"场景专家"模式切入三四线或垂直场景
**对应假设**: H3, H3.3
**页面布局**: 标题+2×2矩阵型
**矩阵设计**:
- X轴: 市场竞争强度 (低 → 高)
- Y轴: 盈利潜力 (低 → 高)
- 四个象限放置不同场景:
- 高潜力+低竞争: ⭐, ⭐
高潜力+高竞争: 高速服务区, 城市核心商圈
低潜力+低竞争: 县域农村
低潜力+高竞争: 社区私人桩
:
右上象限用IKEAsearch: "物流园 货运 充电桩 需求"
websearch: "充电桩 用户 痛点 调研"
Phase 3: Data Collection & PPT Generation
STEP 6: 执行web_search收集数据
为每个Dummy Page执行2-5次搜索,例如:
web_search("中国充电桩保有量 2020-2024 统计")
web_search("公共充电桩 快充 慢充 比例 2024")
web_search("中国充电桩行业研究报告 2024")
web_search("特来电 星星充电 市场份额 2024")
web_search("充电桩运营商 排名 Top10")
web_search("国家电网 充电桩 布局 数量")
web_search("物流园充电桩需求 市场空间")
web_search("旅游景区充电桩覆盖率 2024")
web_search("充电桩用户痛点 调研报告")
STEP 7: 生成PPT
调用mckinsey-ppt-v4 skill,基于:
- Dummy Pages设计
- 搜索收集的数据
- McKinsey设计规范
生成15-20页的完整McKinsey风格PPT。
STEP 8: 迭代优化
用户查看初版,反馈问题:
- "第3页柱状图的2024年标签第二行没显示"
- "第6页表格表头文字看不见,都是深蓝色"
- "第9页右上角气泡和标题重叠了"
Claude针对性修复:
- 增加标签容器高度到0.35英寸
- 表头文字强制改为WHITE
- 重新布局第9页,删除所有形状后重建
2-3轮迭代后达到终极版质量。
📋 使用指南
启动对话
用户可以用以下方式启动:
方式1: 直接描述商业问题
"我们在考虑是否要进入XX市场/推出XX产品,帮我分析一下市场情况和机会。"
方式2: 提供初步思考
"我想研究XX行业的增长原因。我初步觉得可能是因为A、B、C,你帮我建立一个分析框架。"
方式3: 上传现有材料
"这是我们收集的一些行业报告[上传],帮我提炼出关键洞察并做成McKinsey风格PPT。"
Claude响应流程
-
澄清问题 (Phase 1 - STEP 1)
-
建立Issue Tree (Phase 1 - STEP 2)
-
快速形成假设 (Phase 1 - STEP 3)
- 基于常识推理
- 执行5-10次快速web_search获取框架信息
- 形成Hypothesis Tree展示给用户
-
设计Dummy Pages (Phase 2 - STEP 4-5)
- 为每个关键假设设计论证页面
- 列出数据需求清单
- 用户可以review并调整
-
收集数据并生成PPT (Phase 3 - STEP 6-7)
- 执行15-30次web_search收集数据
- 调用mckinsey-ppt-v4生成初版PPT
- 提供下载链接
-
迭代优化 (Phase 3 - STEP 8)
- 用户反馈问题
- Claude针对性修复
- 2-3轮迭代至完美
用户控制点
用户可以在以下节点pause并调整:
- 问题定义后 - 调整研究范围
- Issue Tree后 - 增删改问题节点
- Hypotheses后 - 修改假设或优先级
- Dummy Pages设计后 - 调整页面布局或数据需求
- 初版PPT后 - 反馈问题进行迭代
🎯 质量保证
内容质量
- ✅ 假设有逻辑支撑,不是拍脑袋
- ✅ 数据来自多个可靠来源
- ✅ Issue Tree符合MECE原则
- ✅ Storyline连贯,论据充分
PPT质量
- ✅ 严格遵循McKinsey设计规范
- ✅ 深蓝背景必配白色文字
- ✅ 大文本框用直角矩形
- ✅ 无不必要边框
- ✅ 论点式标题
- ✅ 高信息密度但不拥挤
📚 参考文献
本skill基于以下方法论和工具:
- McKinsey Problem Solving 101/102 - 问题解决方法论
- MECE原则 - 不重不漏的框架思维
- 金字塔原理 - 结构化表达和论证
- mckinsey-ppt-v4 - McKinsey风格PPT生成规范
- Python-pptx - PPT程序化生成
版本信息
McKinsey Consultant Skill V1.0
- 发布日期: 2025-01
- 作者: 基于McKinsey方法论和实战经验
- 许可证: MIT License
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