1st round interview and math mistakes

Korrelation und Kausalität sind zwei wichtige Begriffe in der Statistik, die oft miteinander verwechselt werden. In diesem Text wird der Unterschied zwischen den beiden anhand von verständlichen Beispielen erklärt und auf die Branche der Unternehmensberatung bezogen. Bedenke, dass nahezu jeder Case innerhalb der Case-Interviews auch dafür genutzt wird deine mathematischen und analytischen Fähigkeiten zu testen.Das Prinzip der KorrelationKorrelation beschreibt das Ausmaß der Beziehung zwischen zwei Variablen. Wenn zwei Variablen korrelieren, bedeutet das, dass Veränderungen in einer Variable mit Veränderungen in der anderen Variable einhergehen. Eine positive Korrelation liegt vor, wenn die Werte beider Variablen gemeinsam steigen oder fallen. Ein Beispiel für eine positive Korrelation ist die Beziehung zwischen der Anzahl von Stunden, die man für die Vorbereitung auf eine Prüfung aufwendet, und der erreichten Punktzahl. In der Regel gilt: Je mehr Zeit man investiert, desto besser ist das Prüfungsergebnis (vgl. Quantitative und Qualitative Analysen).Eine negative Korrelation tritt auf, wenn sich die Werte entgegengesetzt verhalten, das heißt, wenn der Wert einer Variable steigt, fällt der Wert der anderen Variable und umgekehrt. Eine negative Korrelation könnte beispielsweise zwischen der Anzahl der Stunden, die man vor dem Fernseher verbringt, und der körperlichen Fitness bestehen. Je mehr Zeit man vor dem Fernseher verbringt, desto weniger Zeit hat man für körperliche Aktivitäten, was zu einer geringeren Fitness führen kann.Allerdings ist es wichtig zu verstehen, dass Korrelation allein nicht ausreicht, um auf eine Kausalität zu schließen.Das Prinzip der KausalitätKausalität bedeutet, dass eine Veränderung in einer Variable eine direkte Ursache für die Veränderung in einer anderen Variable ist. Mit anderen Worten: Eine Variable verursacht eine Veränderung in einer anderen Variable. Ein Beispiel, das oft verwendet wird, um den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität zu erklären, ist die Beziehung zwischen der Anzahl der Eisverkäufe und der Anzahl der Sonnenbrände. Es besteht eine positive Korrelation zwischen diesen beiden Variablen, da an sonnigen Tagen mehr Eis verkauft wird und auch mehr Menschen Sonnenbrand bekommen. Es wäre jedoch falsch anzunehmen, dass der Konsum von Eis Sonnenbrände verursacht. In Wirklichkeit ist die gemeinsame Ursache für beides die Sonneneinstrahlung. An sonnigen Tagen kaufen die Menschen mehr Eis und sind auch einem höheren Sonnenbrandrisiko ausgesetzt. Dieses Beispiel verdeutlicht, dass Korrelation nicht automatisch auf Kausalität hindeutet.Korrelation und Kausalität in der UnternehmensberatungIm Bereich Consulting spielt das Verständnis von Mathematik und somit natürlich auch von Korrelation und Kausalität eine entscheidende Rolle. Wenn Berater*innen Daten analysieren, um Unternehmen oder Organisationen zu unterstützen, ist es wichtig, dass sie die richtigen Schlüsse ziehen und keine falschen Annahmen treffen.Nehmen wir an, ein Unternehmen stellt fest, dass es eine starke Korrelation zwischen dem Einsatz einer bestimmten Marketingstrategie und dem Umsatzwachstum gibt. Das Unternehmen könnte versucht sein, anzunehmen, dass die Marketingstrategie direkt für das Umsatzwachstum verantwortlich ist und daher weiterhin stark in diese Strategie investieren. Allerdings könnte es sein, dass die Korrelation nur darauf hinweist, dass beide Variablen von einer anderen, noch unbekannten Ursache beeinflusst werden. Um die Kausalität zu bestätigen, wären weitere Untersuchungen erforderlich, wie z.B. Experimente oder Kontrollgruppen, um den direkten Einfluss der Marketingstrategie auf den Umsatz zu testen.Insgesamt ist es wichtig zu verstehen, dass Korrelation und Kausalität unterschiedliche Konzepte sind. Korrelation beschreibt lediglich die Beziehung zwischen zwei Variablen, während Kausalität eine Ursache-Wirkung-Beziehung impliziert. Nur weil zwei Variablen korrelieren, bedeutet das nicht automatisch, dass eine Variable die Ursache für die Veränderung in der anderen Variable ist. Um auf eine Kausalität schließen zu können, sind weitere Untersuchungen und Beweise erforderlich.

In Case-Interviews ist die Interpretation von Charts und Daten eine entscheidende Fähigkeit, die Top-Kandidat:innen von durchschnittlichen Kandidat:innen abhebt. Egal, ob du Markttrends, Kundensegmente oder Finanzkennzahlen analysierst – deine Fähigkeit, schnell datenbasierte Erkenntnisse zu verstehen und zu kommunizieren, kann deinen Erfolg im Interview entscheidend beeinflussen. Im folgenden Leitfaden brechen wir diesen Prozess in drei einfache Schritte auf. Das sollte dir helfen, im Umgang mit Charts und Daten während deiner Interviews zu brillieren. Zwei Arten der Dateninterpretation im Recruiting-ProzessBei der Vorbereitung auf deine Karriere im Consulting wirst du auf zwei Hauptszenarien stoßen, in denen die Interpretation von Daten eine Rolle spielt:Das Lösen spezifischer Tests (wie das McKinsey Solve Game): Dies erfordert präzise Berechnungen und oft auch Kopfrechnen.Die Analyse und Kommunikation von Business-Insights: Dies ist der Kern von Case-Interviews, bei denen du Daten interpretieren, sie in den Kontext des Cases einordnen und die Diskussion vorantreiben musst.Dieser Artikel konzentriert sich auf den zweiten Aspekt: wie du Business-Insights in einem Case-Interview analysierst und kommunizierst. Wenn du deine Fähigkeiten für spezifische Tests verbessern möchtest, schau dir unsere Ressourcen zum McKinsey Solve Game und BCG Online Case an.💡 Bonus-Tipp: Je früher du exzellente Skills in der Dateninterpretation entwickelst, desto besser. Teste jetzt dein Können mit unserem Quiz zum Lesen von Diagrammen und Charts! Ein Leitfaden in drei Schritten zum Lesen von Charts und Daten in Case-InterviewsIn einem Case-Interview wirst du keine einfachen Matheaufgaben lösen, sondern Daten interpretieren, um Business-Insights zu gewinnen. Daten in unterschiedlichen Formen werden in vielen verschiedenen Arten von Cases auftauchen. Wenn du beispielsweise nach Markt-, Kunden- oder Kostendaten fragst, könnte dir der Interviewer oder die Interviewerin eine Slide mit einigen Diagrammen zeigen, die die verschiedenen Segmente des Zielmarktes und mehrere Zahlen (Umsatz, Wachstum usw.) darstellen. Um mit diesen Daten effektiv umzugehen, kannst du einen einfachen dreischrittigen Ansatz befolgen: Analysieren, Kontextualisieren und Interpretieren.Schritt 1: Analysieren – Verstehen der DatenWenn dir während eines Case-Interviews Daten präsentiert werden, ist der erste Schritt, diese gründlich zu analysieren. Es gibt drei Formen, in denen dir die Daten präsentiert werden können:Nur numerische Daten in tabellarischer Form.Balken- oder Kreisdiagramme mit Achsenbeschriftungen, die Einheiten und Referenzdatenpunkte anzeigen.Eine Mischung aus tabellarischen und grafischen Darstellungen von Daten.Beginne damit, das Diagramm zu untersuchen. Das Lesen des Titels gibt dir ein erstes Verständnis dafür, was die Daten darstellen. Achte genau auf die Achsen, Einheiten und Beschriftungen, da diese Elemente klären, was genau gemessen wird. Wenn du beispielsweise die Marktgröße analysierst, identifiziere schnell die relevantesten Zahlen wie Umsatz und Wachstumsraten und nutze sie für deine Analyse.Beispiel: Angenommen, du arbeitest an einem Case für einen Schuhhersteller, der zwei Arten von Schuhen produziert: Arbeitsschuhe und Freizeitschuhe. Du bist damit beauftragt, eine Strategie als Reaktion auf den Start eines neuen Produkts durch einen Wettbewerber zu planen. Um den Markt zu verstehen, fragst du den Interviewer oder die Interviewerin nach Marktdaten und erhältst das folgende Diagramm: Nimm folgende Schritte vor, um diese Daten zu analysieren:Behalte die Frage im Kopf: Erinnere dich immer an die Frage, die du dem Interviewer oder der Interviewerin gestellt hast, als er oder sie das Diagramm mit dir geteilt hat. Deine Hauptaufgabe ist es, diese Frage zu beantworten. In diesem Fall konzentrierst du dich darauf, die Marktgröße zu bestimmen – eine Zahl in Euro. Daher musst du alle Kunden-, Produkt- und Preisdaten in die Gesamtmarktgröße integrieren.Studiere das Diagramm: Beginne mit dem Lesen des Titels des Diagramms und studiere dann die Achsen und Einheiten der Daten. Dies wird dir sagen, worum es bei den Daten geht. In diesem Fall handelt es sich um ein gemischtes Diagramm mit sowohl numerischen als auch grafischen Darstellungen. Der erste Teil zeigt die Kaufneigung (den Prozentsatz der Bevölkerung, der im letzten Jahr Schuhe gekauft hat). Die Daten werden als Prozentsatz für verschiedene Kundensegmente dargestellt. Zusätzlich hast du den durchschnittlich gezahlten Preis und die Gesamtbevölkerung für jedes Segment.Mathematische Berechnungen: Finde den effizientesten Ansatz, um zum Endergebnis zu gelangen, und führe die Berechnungen durch. Wenn nicht alle erforderlichen Daten vorliegen, zögere nicht, danach zu fragen.Beispiel:Der Gesamtumsatz aller Kunden entspricht der Marktgröße.Gesamtumsatz = Anzahl der gekauften Schuhe * Preis pro PaarAnzahl der gekauften Schuhe = Anzahl der Käufer * Gekaufte Schuhe pro KäuferAnzahl der Käufer = (Gesamtbevölkerung) * (% der Bevölkerung, die Schuhe kauft)Haben wir nun alle Informationen, die erforderlich sind, um den Umsatz zu berechnen? Noch nicht ganz. Du musst wissen, wie viele Schuhe pro Kopf von jedem Verbrauchssegment gekauft wurden. Erkläre dem Interviewer oder der Interviewerin schnell deinen Ansatz und frage nach den erforderlichen Informationen.Nehmen wir an, der Interviewer bittet dich, davon auszugehen, dass jeder Kunde im letzten Jahr nur ein Paar Schuhe gekauft hat. Nun hast du alle Informationen, die du benötigst, um die Marktgröße für die gesamte Kategorie der Schuhe zu berechnen. Du kannst jedoch nicht die Größe des Marktes für Arbeitsschuhe gegenüber Freizeitschuhen separat berechnen, da du nur den durchschnittlichen Gesamtpreis und nicht den Kategoriedurchschnitt für jede Kategorie kennst. Obwohl diese individuellen Preise für die Kategorien technisch mit simultanen Gleichungen berechnet werden können, wäre das für ein Case-Interview übertrieben. Frage also den Interviewer nach diesen Informationen, um die verschiedenen Segmente zu berechnen.Nachdem du die Berechnungen abgeschlossen hast, solltest du folgende Zusammenhänge erkennen: Arbeiter:innen kaufen mehr Arbeitsschuhe als Freizeitschuhe. Da sie im Durchschnitt mehr zahlen als andere, könnte dies bedeuten, dass Arbeitsschuhe teurer sind als Freizeitschuhe. Zudem ist die Kategorie der Arbeitsschuhe deutlich größer als die der Freizeitschuhe.Schritt 2: Kontextualisieren – Verbinde die Daten mit dem CaseNach der Analyse der Daten besteht der nächste Schritt darin, sie im Kontext des gesamten Cases zu sehen. Das bedeutet, die Zahlen mit dem übergeordneten Geschäftsproblem zu verknüpfen, das du versuchst zu lösen. Beispielsweise ist es entscheidend, die Daten auf das Case-Ziel zu beziehen. Wenn der Case darin besteht, einen neuen Markt zu erschließen, bedenke, wie die Marktdaten deine Entscheidungsfindung beeinflussen. Ein großer, wachsender Markt könnte auf eine starke Chance hindeuten, aber du musst auch Faktoren wie Wettbewerbsintensität und Kundenbedürfnisse berücksichtigen.Durch das Kontextualisieren der Daten stellst du sicher, dass deine Analyse eine strategische Empfehlung unterstützt. Dies bedeutet nicht nur herauszufinden, was die Daten aussagen, sondern auch, warum sie für die Ziele des Kunden wichtig sind. Wenn die Daten beispielsweise zeigen, dass ein bestimmtes Kundensegment sowohl groß als auch unterversorgt ist, könnte deine Strategie darin bestehen, dieses Segment mit einem maßgeschneiderten Produktangebot gezielt anzusprechen. Dieser Ansatz beantwortet nicht nur die unmittelbare Frage des Cases, sondern bringt deine Empfehlung auch in Einklang mit den übergeordneten Geschäftszielen wie Wachstum und Marktdurchdringung.Kehren wir zurück zu unserem Beispiel mit dem Schuhhersteller. Wenn du festgestellt hast, dass das Segment der Arbeitsschuhe größer und profitabler ist und dass es hauptsächlich von Arbeiter:innen getrieben wird, wird diese Information deine Strategie leiten. Du könntest die Hypothese aufstellen, dass es am effektivsten wäre, sich auf das Segment der Arbeitsschuhe zu konzentrieren, um Marktanteile vom neuen Wettbewerber zu gewinnen, besonders wenn du Möglichkeiten zur Differenzierung deiner Produkte oder zur Deckung unzureichend bedienter Bedürfnisse in diesem Segment als Wettbewerbsreaktion identifizierst.Schritt 3: Interpretieren – Erkenntnisse gewinnen und die Diskussion führenDer letzte und wichtigste Schritt besteht darin, all die Analysen und die unternehmerischen Überlegung, die du gerade abgeschlossen hast, zu synthetisieren und sie dem Interviewer oder der Interviewerin effektiv zu präsentieren. Kommuniziere deine Erkenntnisse klar und prägnant und stelle sicher, dass deine Schlussfolgerungen durch die Daten gestützt werden. Dieser Ansatz zeigt nicht nur deine analytischen Fähigkeiten, sondern auch, dass du in der Lage bist, Daten zu nutzen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.In unserem Beispiel mit dem Schuhhersteller könnte dies folgendermaßen aussehen: "Unsere Strategie sollte sich darauf konzentrieren, das Segment der Arbeiter:innen weiter zu erschließen, das am profitabelsten für unsere Kategorie der Arbeitsschuhe ist. Dieses Segment macht [X]% unseres Gesamtumsatzes aus, mit einem durchschnittlichen Preis von [Y] Euro pro Paar – höher als in anderen Segmenten. Angesichts seines erheblichen Beitrags und des [Z]%igen Wachstums in den letzten [A] Jahren sollten wir die Produktmerkmale wie Haltbarkeit und Sicherheit verbessern, um ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden. Darüber hinaus könnten gezielte Marketingmaßnahmen und Partnerschaften mit Arbeitgebern in der Industrie oder Anbietern von Sicherheitsausrüstung unsere Reichweite erhöhen und unsere Position in diesem wichtigen Markt stärken."Basierend auf dem Pyramiden-Prinzip der effektiven Kommunikation wird die Empfehlung gleich zu Beginn kommuniziert, gefolgt von den unterstützenden Daten und der Begründung. Zudem ist die Hypothese klar an spezifische Datenpunkte gebunden, was die Argumentation hinter der Strategie transparent macht. Zusätzliche Tipps zum Arbeiten mit Daten und Charts in Case-InterviewsDateninterpretationen zu meistern, erfordert mehr als nur das Verständnis der Prozesse während des Interviews. Es geht auch um eine gründliche Vorbereitung. Die folgenden Tipps helfen dir, deine Fähigkeiten zu schärfen:Praxis mit realen Case-Studies: Eine der effektivsten Methoden zur Vorbereitung ist das Durcharbeiten realer Cases, die Diagramme mit umfangreichen Daten enthalten. Dies hilft dir nicht nur, dich mit den unterschiedlichen Arten von Datenpräsentationen vertraut zu machen, sondern verbessert auch deine Fähigkeit, unter Zeitdruck relevante Erkenntnisse schnell zu extrahieren. Während du übst, konzentriere dich darauf, verschiedene Arten von Diagrammen wie Balkendiagramme, Liniendiagramme und Kreisdiagramme sowie numerische Tabellen zu interpretieren. Folgende Cases können ein guter Ausgangspunkt sein:👉 Unternehmens-Case von Deloitte: Footloose👉 Unternehmens-Case von tkMC: Portfolio Optimization of a Holding Company👉 Experten-Case von Luca: Espresso, Whatelse? Um auch unter Druck sicher mit Daten umgehen zu können, simuliere das Interview-Setting. Stelle einen Timer, wähle einen Case mit umfangreichen Datenpunkten und übe, deine Analyse und Schlussfolgerungen laut zu erklären. Am besten machst du das, indem du Übungs-Interviews mit Gleichgesinnten durchführst. Schau dir unser Meeting-Board an, um passende Kandidat:innen zu finden, mit denen du gemeinsam casen kannst. Dies verbessert nicht nur deine Geschwindigkeit und Genauigkeit, sondern hilft dir auch, das Selbstvertrauen zu gewinnen, das du benötigst, um deine Erkenntnisse effektiv in einem echten Interview zu kommunizieren.Verbessere deine Kopfrechenfähigkeiten: Obwohl viele Cases keine komplexen Berechnungen erfordern, kann es deine Analyse erheblich beschleunigen, wenn du im Kopfrechnen schnell bist. Arbeite daran, deine Fähigkeiten im Kopfrechnen zu verbessern, insbesondere in Bereichen wie Prozentrechnen, Ratios und einfache Multiplikation/Division. Unser Mental-Math-Tool kann deine Mathefähigkeiten auffrischen.Mache dich mit gängigen Datenpräsentationen vertraut: Charts und Diagramme gibt es in vielen Formen und jede hat ihre eigenen Nuancen. Verbringe Zeit damit, verschiedene Arten von Datenpräsentationen kennenzulernen – wie Histogramme, Streudiagramme und gestapelte Balkendiagramme – und verstehe, wann und warum sie verwendet werden. Diese Vertrautheit wird es dir ermöglichen, die Daten während deiner Interviews schnell zu interpretieren, da du bereits weißt, worauf du achten musst und wie du sie analysierst. Abschließende Gedanken zu Charts und Daten in Case InterviewsIndem du unseren dreischrittigen Leitfaden befolgst – die Daten analysierst, sie im Kontext des Cases betrachtest und sie interpretierst, um die Diskussion zu lenken – und unsere Vorbereitungstipps in deine Lernroutine integrierst, wirst du gut gerüstet sein, um jedes datenlastige Case-Interview mit Selbstvertrauen zu meistern. Denk immer daran, dass der Schlüssel zum Erfolg in diesen Interviews nicht nur darin besteht, Zahlen zu berechnen, sondern es vor allem darum geht, diese Zahlen in umsetzbare Busines-Insights zu verwandeln. Übe kontinuierlich, bleib neugierig und gehe jeden Case mit einer strategischen Denkweise an.