Wie du den quantitativen Teil des MBB-Case-Interviews meisterst

Der quantitative Teil im MBB-Case-Interview ist für viele Bewerber:innen der Abschnitt, der den meisten Stress auslöst. Und aus meiner Erfahrung als Interviewer ist es genau der Teil, an dem selbst starke Kandidat:innen unter Druck oft scheitern. Dabei sind die Rechnungen an sich gar nicht schwer. Ohne Zeitdruck würdest du sie problemlos lösen.

Die eigentliche Schwierigkeit liegt darin, dass viele sich nicht richtig auf diesen Abschnitt vorbereiten.

In diesem Artikel zeigt dir Coach Thor, wie du den quantitativen Teil des Case-Interviews souverän meisterst. Du lernst:

• wie die Quantitative Case Section aufgebaut ist
• wie du dich effektiv vorbereitest und den Abschnitt auch unter Stress gut bewältigst
• wie du dir beim Interviewer zusätzliche Punkte sichern kannst

Die Rolle der Quantitative Section im MBB-Interview

Wie du wahrscheinlich weißt, bestehen MBB-Interviews aus drei Teilen:

• einem kurzen Einstieg zu deinem Background
• dem PEI (Personal Experience Interview)
• dem Case

Falls dir das neu ist, dann merk dir Folgendes: PEI und Case sind gleich wichtig. Viele Bewerber:innen stecken fast ihre komplette Vorbereitung in den Case und lassen den PEI links liegen. Coach Florian hat dazu einen sehr hilfreichen, McKinsey-fokussierten Artikel geschrieben.

Jetzt zurück zum Thema dieses Artikels. Hier geht es um die Quantitative Section des Case.

Wie wichtig ist die Quantitative Section im MBB-Interview?

Der Case macht ungefähr die Hälfte deiner Gesamtbewertung aus. Innerhalb des Cases gibt es fast immer drei Teile, die alle gleich wichtig sind:
 A) Der analytische Teil, in der du eine strukturierte Antwort auf eine größere Frage gibst.
 B) Der kreative bzw. datenbasierte Teil, in der du aus wenigen Informationen sinnvolle Hypothesen entwickelst.
 C) Der quantitative Teil, in der du rechnerisch zu einem Ergebnis kommst und es richtig einordnest.

Weil alle drei Bereiche gleich bewertet werden, kann ein schwacher Teil deine Gesamtleistung stark beeinträchtigen, auch wenn die anderen beiden gut laufen.

Aus meinen mehr als 100 McKinsey-Interviews hat mich überrascht, wie häufig Kandidat:innen gerade in der quantitativen Section scheitern. Und das gilt auch für viele Ingenieur:innen.

Beispiel für eine MBB-Quant-Frage und warum sie schwierig ist

Die Wahrheit ist, dass diese Quant-Fragen mathematisch eigentlich nicht schwierig sind. Über 90 Prozent der Kandidat:innen könnten die Rechnungen ohne Druck problemlos lösen. (Nur wenige tun sich schwer, meist weil sie in ihrem Studium kaum mit Mathe in Kontakt waren)

Schauen wir uns eine typische, (etwas komplexere) Quant-Frage aus einem Case an:

Retailer X ist ein großer Modehändler mit Standorten in Deutschland und Polen. Wegen sinkender Marktanteile hat sich das Unternehmen entschieden, eine neue Marketingkampagne zu starten. Bevor die Kampagne jedoch komplett ausgerollt wird, möchte das Unternehmen verstehen, wie wirkungsvoll sie tatsächlich ist.

Dafür wird die Kampagne nur in bestimmten Regionen in Deutschland getestet (die Testgruppe). Der restliche deutsche Markt bleibt unverändert und dient als Kontrollgruppe. Das Hauptziel ist, den Umsatz mit bestehenden Kund:innen zu erhöhen.

In Deutschland erwartet das Unternehmen, dass etwa 20.000 Kund:innen in die Testgruppe fallen. Rund 80.000 gehören zur Kontrollgruppe.

Frage: Wie wirkt sich die neue Marketingkampagne auf den Gewinn aus?

Zusätzliche Informationen:

• Kosten der Kampagne: 100.000 EUR
• COGS (Cost of Goods Sold): 50%

Tabelle 1: Veränderung der Einkäufe pro Kanal über 6 Monate während der Marketingkampagne

Tabelle 2: Durchschnittliche Bestellungen nach Kundengruppe und Kanal in den 6 Monaten vor der Marketingphase

Die Lösung dieser Frage sieht wie folgt aus:

1. Umsatz der kampagnenbetroffenen Kund:innen während der Marketingphase:
   • Ausgaben pro Kund:in = „Durchschnittlicher Betrag pro Einkauf“ × „Anzahl der Einkäufe“
   • Marketing-beeinflusste Online-Ausgaben der Kund:innen
     30*(100%-20%) * 6*(100%+66%) = 24*10 = 240 EUR
   • Marketing-beeinflusste In-Store-Ausgaben der Kund:innen
     40*(100%-25%) * “5*(100%+20%) = 30*6 = 180 EUR
2. Online-Ausgaben kampagnenbetroffener Kund:innen:
   • Online-Ausgaben der Kontrollgruppe:
     = 30 × 100% × 6 × (100% – 10%) = 30 × 5,4 = 162 EUR
   • In-Store-Ausgaben der Kontrollgruppe:
     = 40 × 100% × 5 × (100% – 20%) = 40 × 4 = 160 EUR
3. Mehrumsatz der kampagnenbetroffenen Kund:innen: 240 + 180 – 162 – 160 = 98 EUR
4. Gesamter Mehrumsatz bei kampagnenbetroffenen Kund:innen:
   • „Mehrumsatz pro Kund:in“ × „Anzahl der kampagnenbetroffenen Kund:innen“: 
     = 98 EUR × 20.000 Kund:innen = 196.000 EUR
5. Gewinn aus Mehrumsatz:
   • „Gesamter Mehrumsatz“ × „(1 – COGS)“
     = 196.000 EUR × (100% – 50%)

Gesamter Gewinnbeitrag der Marketingkampagne = „Gewinn aus Mehrumsatz“ – „Kosten der Kampagne“

= 98.000 EUR – 100.000 EUR = –2.000 EUR

Vielleicht denkst du jetzt, dass diese Frage ziemlich anspruchsvoll wirkt. Und das stimmt - das Beispiel gehört definitiv zu den schwierigeren. Aber die eigentliche Schwierigkeit liegt nicht in der Mathematik. Die aufwendigste Rechnung ist 30 × 5,4, was sich leicht zu 30 × 5 + 4 × 3 vereinfachen lässt.

Die Herausforderung entsteht vielmehr durch:

• die Menge an Informationen
• die vielen Variablen und Rechenschritte, die du im Blick behalten musst
• das Verständnis dafür, welche Variablen du wie nutzt und was du genau berechnen sollst

Tipps, wie du die Quantitative Section im MBB-Interview meisterst

Viele gängige Empfehlungen (auch Coaches) raten Kandidat:innen dazu, viel Zeit in Matheübungen zu investieren. Manche betonen sogar, wie wichtig es ist, einfache Rechnungen besonders schnell lösen zu können, und es gibt unzählige Tools, um genau das zu trainieren.

Ich bin allerdings der Meinung, dass dies für 80 bis 90 Prozent der Kandidat:innen keine sinnvolle Nutzung ihrer Zeit ist, weil ihre Mathekenntnisse dafür meist schon ausreichen.

Die folgenden Schritte haben Kandidat:innen, die ich gecoacht habe, wirklich geholfen - und viele von ihnen zu echten Rockstars in der Quantitative Section gemacht:

1. Lege dir eine Standard-Struktur zurecht, die du immer nutzt, sobald dir eine Quant-Frage gestellt wird.
   • Mit dieser Struktur kannst du die relevanten Informationen herausfiltern, die wichtigen Variablen notieren und deinen Ansatz aufbauen.
2. Skizziere die nötigen Rechenschritte, um zur Lösung zu kommen, bevor du mit dem Rechnen beginnst.
3. Denk daran, deine Lösung am Ende immer im Kontext des gesamten Cases einzuordnen.
   • Zum Beispiel: In der obigen Quant-Frage war die Marketingkampagne insgesamt zwar nicht profitabel, aber eine wichtige Erkenntnis aus den Daten war, dass die Kund:innen in der Kontrollgruppe im Zeitverlauf seltener eingekauft haben. Warum das so ist, müsste im weiteren Case analysiert werden.
4. Übe echte Quant-Fragen aus Cases mit einem Sparringspartner, (bspw. mit einem Coach oder Freunden), und setze dabei konsequent die oben genannten Schritte ein.

Bevor ich aufzeige, wie du die einzelnen Schritte am effektivsten umsetzt, möchte ich noch einmal betonen, warum genau diese Vorgehensweise die beste Vorbereitung für die Quantitative Section ist.

In meinen mehr als 100 McKinsey-Interviews gab es zwei Hauptgründe, warum Kandidat:innen in diesem Teil gescheitert sind:

• Sie übersehen eine wichtige Information, die sie für die Lösung brauchen zum Beispiel eine relevante Variable oder sogar die eigentliche Fragestellung bzw. Zielgröße.
• Sie starten zu früh mit dem Rechnen und verlieren dadurch den Überblick über die nötigen Schritte, oft weil sie sich zu sehr auf Geschwindigkeit oder Genauigkeit konzentrieren.

Beide Probleme lassen sich mit einer klaren, standardisierten Struktur und dem Üben von echten Case-Situationen deutlich reduzieren.

Schauen wir uns die Schritte jetzt im Detail an.

Lege dir eine feste Struktur für die Quantitative Section zurecht

Jede Quant-Frage in einem MBB-Interview folgt einem ähnlichen Muster und enthält bestimmte wiederkehrende Elemente:

1. Eine Zielfunktion bzw. finale Fragestellung, also das Ergebnis, das du berechnen sollst.
   Beispiel: „Wie wirkt sich die neue Marketingkampagne auf den Gewinn aus?“
2. Die relevanten Variablen, also alle Zahlen, die du für die Lösung brauchst.
3. Die nötigen Rechenschritte, um zur finalen Antwort zu kommen.
4. Der Einordnung des Ergebnisses im Kontext des gesamten Cases.

Ob im persönlichen Gespräch oder im virtuellen Interview, du hast immer Stift und Papier vor dir. Sobald dir die Quant-Frage gestellt wird, solltest du direkt beginnen, deine vorbereitete Struktur bzw. dein Template auszufüllen.

Unten findest du ein Beispiel, wie so eine Struktur aussehen kann.

Abbildung 1: Beispiel-Template für eine Standardstruktur der Quantitative Section im MBB-Case-Interview

Wie du in der Abbildung sehen kannst, besteht eine gute Standardstruktur für deine Quant-Antwort aus vier Bereichen: A) Zielfunktion B) Gegebene Variablen C) Rechenschritte  D) Finale Insights

Notiz: Normalerweise empfehle ich, die Rechenschritte auf ein separates Blatt zu schreiben, damit genug Platz für die eigentlichen Berechnungen bleibt. Für die Übersichtlichkeit sind hier jedoch alle Elemente auf einer Seite dargestellt.

Warum ist diese Standardstruktur so hilfreich?

Wenn du diese Struktur im Kopf hast (oder auf Papier), reduziert das die mentale Belastung, die beim Sortieren der Informationen entsteht. So bleibt dir mehr Kapazität für das, was wirklich zählt: die richtigen Rechenschritte zu entwickeln und die Mathematik sauber durchzuführen.

Damit stellst du außerdem sicher, dass du nicht vergisst, was du eigentlich berechnen sollst, die Zielfunktion. Das wird in dieser Section überraschend oft übersehen. Und du vergisst auch nicht, dir im Anschluss Gedanken darüber zu machen, welche Erkenntnisse sich aus deinem Ergebnis ableiten lassen.

Am wichtigsten ist jedoch, dass dich diese Struktur dazu bringt, dich wirklich auf den zentralen Teil der Quant-Section zu konzentrieren: die logischen Rechenschritte, die zu deiner finalen Antwort führen.

Und noch ein Punkt: Wenn du mit einer klaren Struktur arbeitest und unterwegs ins Stocken gerätst, kann dir der:die Interviewer:in viel leichter helfen und dich wieder auf den richtigen Weg bringen.

Lege die Rechenschritte fest

Das ist der anspruchsvollste Teil der Quantitative Section – und genau hier prüft der:die Interviewer:in, ob du aus vielen Informationen einen klaren, strukturierten Rechenweg ableiten kannst.

Wie wirst du darin besser? Entscheidend sind zwei Dinge:

1. Üben, üben, üben.
2. Nimm dir Zeit und fang erst an zu rechnen, wenn der Weg zur Lösung klar ist.

Schauen wir uns das an der obigen Quant-Frage konkret an.

Du weißt, dass das Ziel ist, die Gewinnwirkung der Marketingkampagne zu verstehen. Gleichzeitig wird der Effekt der Kampagne über Spend dargestellt, also über den Umsatz der Kund:innen.

Das heißt: Für den letzten Schritt musst du dir merken, dass du von diesem zusätzlichen Umsatz noch die Marketingkosten abziehen musst, um beim Gewinn zu landen. 

1. Du weißt, dass das Ziel ist, die Gewinnwirkung der Marketingkampagne zu verstehen. Gleichzeitig wird der Effekt der Kampagne über Spend dargestellt, also über den Umsatz der Kund:innen.
   • Das heißt: Für den letzten Schritt musst du dir merken, dass du von diesem zusätzlichen Umsatz noch die Marketingkosten abziehen musst, um beim Gewinn zu landen.
2. Du weißt außerdem, dass du für beide Gruppen - Testgruppe und Kontrollgruppe - den Umsatz pro Kund:in bekommst. Weil du herausfinden willst, welchen Effekt die Kampagne hat, musst du später den Wert der Kontrollgruppe vom Wert der Testgruppe abziehen.
3. Ein naheliegender erster Schritt ist daher: A) Die Umsätze der Testgruppe (der Kund:innen mit Kampagne) zu bestimmen B) Die Umsätze der Kontrollgruppe zu bestimmen C) Die Differenz zwischen beiden zu berechnen
4. Da alle Angaben pro Kund:in gemacht werden und du den Gesamteffekt der Kampagne berechnen möchtest, musst du als nächsten Schritt:
    D) Den Gesamtumsatz-Effekt über alle Kund:innen der Testgruppe bestimmen.
5. Zum Schluss musst du diesen Umsatz noch in Gewinn umrechnen. Dafür ziehst du zuerst die Cost of Goods Sold ab und anschließend die Kosten der Marketingkampagne.

Vielleicht wirkt das für dich ganz leicht. Vielleicht aber auch ziemlich komplex. Genau dieses Gefühl zeigt dir meist ganz gut, wie routiniert du in solchen Aufgaben schon bist.

Wenn es dir noch schwerfällt, hilft es, in weiteren Cases gezielt nur die Rechenschritte aufzuschreiben. Wichtig ist vor allem: Überleg dir den Weg zur Lösung, bevor du mit dem Rechnen beginnst. Das führt zuverlässig zu besseren Ergebnissen.

Hol dir die zusätzlichen Interviewpunkte

Wenn du die Schritte oben im Interview sauber durchgehst und zur richtigen Lösung kommst, hast du diesen Teil des Cases wahrscheinlich bereits bestanden. Trotzdem kannst du deine Chancen auf ein Jobangebot weiter erhöhen. Genau hier sind die finalen Insights wichtig, die du aus deinem Ergebnis ableitest.

Aus meiner Erfahrung reagieren über 75 Prozent der Kandidat:innen gar nicht auf ihr Resultat. Sie sind so erleichtert, die Rechnung geschafft zu haben, dass sie das Ergebnis nicht weiter einordnen. Wenn du wirklich positiv auffallen und deine Bewertung in der Quantitative Section maximieren willst, solltest du zeigen, dass du das Ergebnis mit dem Gesamt-Case verknüpfen kannst.

Wie machst du das?

In vielen Fällen ist das erstaunlich einfach. Du musst nur kurz aus dem Rechenmodus raus und wieder in den Analyse- bzw. Kreativmodus wechseln. Nutzen wir dafür nochmal das Beispiel von oben:

Die finale Antwort war, dass die Marketingkampagne einen Gewinnbeitrag von –2.000 EUR hatte. Hier ein paar mögliche Final Insights, sortiert nach Schwierigkeit:

1. Der Kunde sollte die Kampagne anpassen, damit sie sich lohnt. In der aktuellen Form verliert sie Geld. (sehr naheliegend)
2. Die Kund:innen der Kontrollgruppe haben im Testzeitraum deutlich seltener eingekauft. Das ist ein Warnsignal. Wir sollten prüfen, woran das liegt - zum Beispiel an saisonalen Effekten oder daran, dass Marktanteile verloren gehen. (mittlerer Schwierigkeitsgrad)
3. Die Testgruppe hat ihren Gesamtumsatz gesteigert, aber vor allem durch mehr Käufe, während der Betrag pro Einkauf gesunken ist. Wir sollten prüfen, ob sich die Kampagne so anpassen lässt, dass höherpreisige Produkte gefördert werden, ohne die erhöhte Kaufhäufigkeit zu verlieren. (mittlerer Schwierigkeitsgrad)
4. Die Kampagne wurde nur in Deutschland getestet, nicht in Polen. Der Kunde sollte sicherstellen, dass zukünftige Kampagnen auch im polnischen Markt getestet werden, da die Wirkung dort oder sogar in verschiedenen deutschen Regionen anders ausfallen kann. (schwieriger)

In einem vollständigen Case kannst du dein Ergebnis manchmal sogar mit etwas verknüpfen, das du in einer früheren Frage herausgefunden hast. Wichtig ist aber: Es wird nicht erwartet, dass du alle möglichen Insights nennst - oder auch nur mehrere.

Schon eine sinnvolle Beobachtung über das Offensichtliche hinaus („Die Kampagne verliert Geld“) reicht aus, um einen guten Eindruck zu hinterlassen und ein paar Extra-Punkte mitzunehmen.

Was ist, wenn Mathe wirklich meine größte Schwäche ist?

Ich habe bereits betont, dass die Mathematik selbst für die meisten Kandidat:innen nicht der schwierige Teil der Quant-Section ist. Das gilt nach meiner Erfahrung für über 90 Prozent — aber eben nicht für alle.

Vielleicht denkst du dir also: Was mache ich, wenn Mathe wirklich mein Hauptproblem ist?

Der erste Schritt ist, sicherzustellen, dass du wirklich zwischen der Mathematik selbst und dem Herleiten der Rechenschritte unterscheidest. Viele Kandidat:innen haben nicht mit dem Rechnen an sich Probleme, sondern damit, die Informationen zu strukturieren und die nötigen Schritte logisch abzuleiten. Wenn du jedoch feststellst, dass tatsächlich die Rechnung selbst dein Hauptproblem ist, dann lautet mein wichtigster Rat:

Finde heraus, welche Arten von Berechnungen dir schwerfallen, und konzentriere dich genau darauf, diese gezielt zu üben.

Es ist sehr unwahrscheinlich, dass du bei allen Rechenarten gleich große Schwierigkeiten hast. Vielleicht hast du Probleme mit großen Zahlen und verlierst dabei den Überblick über die Nullen. Vielleicht sind Brüche oder Prozentsätze deine Schwachstelle. Oder es fällt dir schwer, Ergebnisse abzuschätzen, wenn eine exakte Rechnung zu lange dauern würde, zum Beispiel beim Teilen großer Zahlen ohne glattes Ergebnis. Egal, worin deine Schwächen liegen: Der erste Schritt ist, sie klar zu identifizieren. Und sobald du das getan hast, gilt: üben, üben, üben.

1. Auf PrepLounge gibt es ein hilfreiches Mental-Math-Tool, das du dafür nutzen kannst: INSERT LINK.
2. Achte dabei nicht zu sehr auf Geschwindigkeit. Dein Ziel sollte sein, die 60 Sekunden ohne Fehler zu schaffen.
3. Auch YouTube kann eine gute Unterstützung sein. Dort findest du viele Videos, die bestimmte Rechenarten im Detail erklären, zum Beispiel Division, und zeigen, wie man sie im Kopf einfacher lösen kann.
4. Und schließlich solltest du das Rechnen auch direkt in Cases üben. Online findest du viele passende Beispiele - und natürlich in der Case-Library von PrepLounge.