Is the ability to ace interviews a prerequisite to be a good consultant ?

Case-Interviews sind ein zentraler Bestandteil des Bewerbungsprozesses im Consulting. Dabei kommt es nicht nur auf analytisches Denken an, sondern auch auf die Fähigkeit, Probleme strukturiert zu lösen. Viele Kandidat:innen greifen auf standardisierte Frameworks zurück, doch diese allein reichen oft nicht aus, um sich von der Konkurrenz abzuheben.💡 In diesem Artikel zeigen wir dir, wie du das Strukturieren effektiv üben kannst, um in deinen Case-Interviews erfolgreich zu sein. Die Vorteile einer soliden StrukturEine durchdachte Struktur bietet dir zahlreiche Vorteile während eines Case-Interviews:Klarheit in der Analyse: Eine klare Struktur hilft dir, komplexe Probleme systematisch zu zerlegen. Dadurch kannst du die Probleme präzise analysieren und sicherstellen, dass du alle relevanten Aspekte abdeckst.Effiziente Problemlösung: Mit einer soliden Struktur kannst du Probleme schneller und effizienter lösen, da du deine Analyse in übersichtliche Schritte unterteilst und dich gezielt auf die wichtigsten Punkte konzentrierst.Erleichterte Kommunikation: Eine gute Struktur ermöglicht es dir, deine Gedanken klar und logisch zu präsentieren. Dies verbessert nicht nur dein eigenes Verständnis des Problems, sondern hilft auch der Interviewerin oder dem Interviewer, deinem Gedankengang zu folgen und deine Argumentation nachzuvollziehen. Das Problem mit standardisierten FrameworksWenn du dich bereits mit Case-Interviews auseinandergesetzt hast, wirst du sicher schon auf standardisierte Frameworks gestoßen sein. Während es wichtig ist, diese zu kennen und anwenden zu können, solltest du dennoch die folgenden Grenzen beachten:Keine Differenzierung: Fast alle Kandidat:innen kennen diese Frameworks. Wenn du nur diese verwendest, wirst du neben ihnen nicht herausstechen können. Und die meisten dieser Frameworks sind oft nicht MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) und sehr basic.Frameworks passen nicht zu allen Fragen: Deine Interviewpartner:innen stellen zunehmend unkonventionelle Fragen. Stell dir vor, dein Kunde ist ein fiktives Land und möchte einen Plan zur Bekämpfung des Klimawandels entwickeln. Kein standardisiertes Framework wird dir hier weiterhelfen können.Falsches Spiel: Eine Casestruktur ist mehr als nur eine Liste von Themenbereichen. Ohne eine gründliche, spezifische Logik wirst du nur zufällige Analysen durchführen und hoffen, etwas Nützliches zu finden – das solltest du als angehende Beraterin oder angehender Berater besser wissen.Strukturieren ist also das A und O im Case-Interview. Eine durchdachte Struktur hilft dir, Fragen klar zu zerlegen und effektiv zu kommunizieren. Sie unterstützt deine Strategie und Argumentation. Viele Kandidat:innen scheitern daran, standardisierte Frameworks zu verwenden, die oft nicht passen. Stattdessen verdient jeder Case ein einzigartiges, maßgeschneidertes Framework.Dennoch ist es nützlich, sich mit bestehenden Frameworks vertraut zu machen, da sie in den meisten Cases als Grundlage dienen können, um darauf aufbauend eine personalisierte Herangehensweise zu entwickeln.💡Pro Tipp: Hier haben wir die 11 gängigsten Frameworks für dich erläutert. Übe Strukturieren mit unseren Structuring Drills 🎯Was sind Structuring Drills?Unsere Structuring Drills sind ein Tool, das dir hilft, deine Fähigkeiten in der Case-Strukturierung zu verbessern. Wir bieten verschiedene Packs an, die jeweils “Quick Drills” enthalten. Bei jeder Übung hast du 10 Minuten Zeit, um 5 Fragen zu beantworten.🔍 Schau dir unsere Structuring Drills an und ...Lerne, komplexe Case-Prompts und Geschäftsprobleme mithilfe von MECE-Buckets und Sub-Buckets zu strukturieren.Teile deine Antworten mit der Community, vergleiche deine Struktur und Notizen und bewerte die besten Lösungen.Verbessere kontinuierlich deine Fähigkeiten in der Strukturierung und meistere dein Case-Interview.Eine solide Struktur ist das Geheimrezept für deine Case-Interviews. Sie unterstützt dich dabei, komplexe Probleme mit einem klaren und logischen Ansatz zu analysieren und zu lösen. Der MECE-Ansatz (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) ist dabei deine Best-Practice-Methode, um eine feste Struktur zu entwickeln. Unsere Structuring Drills zeigen dir, wie du diese Technik anwenden kannst, um dein strukturiertes Denken zu perfektionieren.

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 bedeutet nicht immer Kausalität!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.