第 2 章 黑天鹅（1 / 2）

那个程淮舟雷厉风行，效率高得惊人。

第二天，阮朝阳就收到麦克斯韦咨询HR邮件，她正蹲在出租屋的床边啃包子。电脑“叮"的一声，鲜红的发件人名称"MaXWell HR"刺得她眼睛发疼。手指划过屏幕的瞬间，豆浆还洒在了睡裤上——"笔试邀请：星期四09:00，环球金融中心37层"。

她的第一反应是翻遍通讯录，却发现自己的社交圈里根本没人接触过这种顶级咨询公司。浏览器历史记录很快堆满了"咨询公司笔试攻略"，小红书收藏夹里塞满"如何伪装成常春藤精英"的荒谬建议。

笔试当天。

穿哪双袜子很重要——最后她选了左脚印着"暴富"、右脚印着"躺平"的那双，藏在牛仔裤管里当护身符。

过去四十八小时的备战，她争分夺秒。唯一睡着的四小时里，还梦见EXCel表格在追杀她。

陆家嘴的天际线在晨雾中浮现，阮朝阳的地铁卡刷完后正好余额为零。她仰头望着玻璃幕墙折射出的冷光，突然想起上周还在星创当"职场蝼蚁"的自己。

37楼的考场有些阴森。

她坐在靠窗机位前，发现键盘旁摆着瓶依云——大公司的做派。四周的候选人正用三种语言接打电话："哈佛校友会那边...""LSE的教授推荐信..."

准考证上的MaXWell和“阮朝阳"三个字微微反光。阮朝阳伸手拧开矿泉水，就算今天没戏，12块钱一瓶的水她也得多喝几瓶。

笔试是线上限时机考，题目弹了出来。

她先给了中规中矩的答案，思索片刻，又补上了自己奇思妙想的解题思路。

题目1：市场容量估算（Market SiZing）

题目:中国一线城市每年消耗多少杯现制咖啡？请列出关键假设与计算逻辑。

阮朝阳答题：

1. 定义范围:一线城市（北上广深）常住人口约8000万，假设20%为咖啡消费主力（白领、学生）。

2. 消费频率：核心人群平均每周3杯（工作日1杯/天，周末减少），年消费量 ≈ 8000万 × 20% × 3杯/周 × 52周 ≈ 24.96亿杯

3. 调整因子：考虑季节波动（夏季需求+15%）、价格敏感度（平价品牌占比70%），最终估算 **20-25亿杯/年

阮朝阳补充的野路子解法:

- 数据来源：她实习时帮行政订过咖啡，发现公司采购量是“人均1.2杯/周”，但实际垃圾桶里只有0.8杯/人的包装（说明有人自带/不喝）。

- 实地验证：蹲点写字楼下的瑞幸，数过10分钟卖出47杯，按营业时间推算单店年销量≈25万杯。

- 竞品交叉验证:美团显示上海有3000+咖啡店，头部品牌（瑞幸、星巴克）占60%份额 → 估算22-28亿杯/年。

- 备注：实际数据可能比模型高5-8%，因为没算外卖洒漏的。

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题目2：利润提升案例（PrOfitability CaSe）

题目：某连锁奶茶店近半年单店利润下降30%，请分析可能原因并提出3条改进建议。

阮朝阳答题：

1. 成本侧：

- 原料涨价（如鲜奶成本+15%）

- 人力效率低（高峰时段排队流失顾客）

2. 收入侧：

- 新品失败（比如健康低糖系列不受欢迎）

- 竞品冲击（隔壁开了家喜茶）

3. 建议：

- 优化供应链（换廉价奶源供应商）

- 推出爆款新品（联名款）

- 数字化管理（小程序预点单减少排队）

阮朝阳补充的实战派解法：

- 蹲点观察：假装顾客在目标奶茶店坐了3小时，发现：

- 店员做错单率高达20%（因为SOP太复杂）

- 下午3-5点几乎没客人（因为隔壁小学放学后都去买冰淇淋了）

- 建议：

1. 简化菜单：砍掉销量垫底的5款（用EXCel拉数据

2. 错峰促销：下午3-5点推出“学生半价”

3. 员工激励：设立“零失误奖”（但要用现金，发奶茶券不如直接给钱。

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题目3：数据图表分析（Data InterpretatiOn）

题目：某电商平台销售数据异常，请指出问题并推测原因。

阮朝阳答题：

- 发现：家居品类在第25周退货率突然飙升40%。

- 原因：

- 供应链延迟（物流信息显示配送时间从2天增至5天）

- 差评关键词分析：“包装破损”“延期未通知”

阮朝阳的“福尔摩斯”解法：

- 不寻常的细节：

- 退货率峰值正好是6月18日（618大促后一周）

- 但只有家居品类异常，其他品类正常

- 实地侦查：

1. 假装退货顾客打电话给客服，套出“家具类合作了新物流公司，618爆仓”。

2. 在小红书搜“XX电商 退货”，发现大量吐槽“收到的沙发有划痕，怀疑是退货翻新品”。

- 结论：

- 物流合作方偷工减料（用廉价包装导致破损）

- 平台可能知情但压价未换（因为新物流便宜15%）

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题目4：行为面试题（Pretend-Client SCenariO）

题目：客户CEO拒绝你的方案，并说“咨询公司只会纸上谈兵”，如何回应？