Читать книгу Как измерить все, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе - Дуглас У. Хаббард - Страница 15

Некоторые вещи кажутся не поддающимися измерению только потому, что тот, кто хочет это сделать, незнаком с основными методами измерения, такими как выборочные исследования или управляемые эксперименты разного типа. Традиционное возражение звучит примерно так: данная задача уникальна, ранее такие измерения не проводились и подходящего метода просто не существует. Надежду вселяет тот факт, что существует целый ряд проверенных способов, позволяющих оценить даже то, что сейчас кажется неизмеримым. Вот несколько примеров.

• Измерения при очень малой случайной выборке (например, можете ли вы узнать нечто важное от маленькой выборки из потенциальных потребителей, своих работников и т. д. в условиях большой неопределенности?).

• Оценка некой совокупности, или множества, объектов, которые невозможно увидеть все сразу (например, численность рыб одной породы в океане, растений одного вида в ливневых лесах, сбоев при производстве нового продукта или же таких попыток несанкционированного доступа в вашу систему, которые остаются необнаруженными, и т. д.).

• Измерения при наличии множества переменных, в том числе неизвестных (например, определение причины роста продаж – реализация новой программы повышения качества, экономия, ошибки конкурентов, новая политика ценообразования и т. д.).

• Оценка риска наступления маловероятных событий (например, вероятность неудачного запуска новой ракеты, повторения атаки террористов 11 сентября 2001 г. или еще одного наводнения в Новом Орлеане).

• Оценка стоимости предметов искусства, свободного времени или повышения вашей личной безопасности на основе того, сколько на самом деле люди готовы за это заплатить.

Многие из перечисленных подходов к измерению – просто разновидности базовых методов, включающих выборку и управляемые эксперименты, иногда концентрирующих внимание на других типах вопросов. Такие методы наблюдения практически не используются в принятии бизнес-решений, вероятно, потому, что представляются довольно сложными и формализованными. Считается, что это не те способы, которые можно при необходимости применить сразу же без подготовки и с минимальными затратами. Однако на самом деле это совсем не так.

Вот очень несложный пример быстрого измерения, которое каждый может провести и при этом легко рассчитать статистическую погрешность. Предположим, что вы подумываете над тем, чтобы перевести часть своих сотрудников на дистанционную работу. Один из факторов, который вам необходимо учесть, – сколько времени средний служащий ежедневно тратит на дорогу до работы и домой. Чтобы выяснить это, вы можете официально опросить всех работников, потратив много времени и денег. При этом, скорее всего, ответ будет более точным, чем вам необходимо. Допустим теперь, что взамен вы выберете наугад пять человек. Позже мы еще поговорим о том, что означает «выбрать наугад», а сейчас представим, что вы просто закроете глаза и ткнете пальцем в список сотрудников. Вызовите этих людей и спросите, сколько времени они обычно тратят на дорогу. Предположим, будут получены следующие ответы: 30, 60, 45, 80 и 60 минут. Возьмем самое высокое и самое низкое значения в выборке – 35 и 80. Вероятность того, что медиана значений продолжительности поездок на работу и домой для совокупности работников находится в этом интервале значений, составляет 93 %. Я называю это Правилом пяти. Правило пяти несложно, оно работает, и можно доказать его статистическую обоснованность для решения целого ряда задач. Когда выборка настолько мала, интервал значений может быть очень широким, но если он окажется значительно уже предыдущего интервала, значит, вы провели измерение.

ПРАВИЛО ПЯТИ

Существует 93-процентная вероятность того, что в любой случайной выборке медиана для всей совокупности находится в интервале между наименьшим и наибольшим значениями.

Кажется, что нельзя быть уверенным в чем-то на 93 %, располагая всего пятью случайными значениями, но это возможно. Чтобы понять, почему это так, важно учесть, что Правило пяти позволяет определить медиану совокупности. Медиана – это такая точка, которая делит всю совокупность на половины со значениями выше и ниже нее. Если выбрать наугад такие пять значений, которые все располагались бы выше или ниже медианы, то медиана оказалась бы вне интервала. Но какова вероятность подобного выбора?

Вероятность случайного выбора значения, превышающего медиану, составляет, по определению, 50 % (вероятность выпадения орла при подкидывании монеты). Вероятность случайного выбора пяти значений, которые все окажутся выше медианы, равна вероятности выпадения орла при подкидывания монеты пять раз подряд, то есть равна 1/32, или 3,125 %. Такова же вероятность того, что пять раз подряд выпадет решка. Тогда шанс не получить все решки или все орлы составляет 100 % – 3,125 % × 2 = 93,75 %. Поэтому вероятность случая, когда по крайней мере одно значение из пяти окажется больше или меньше медианы, составляет 93,75 %, или, если округлить с понижением, 93 % (или даже 90 %, если вы хотите быть очень осторожным). Некоторые читатели, возможно, еще помнят тот раздел статистики, где обсуждаются методы выборочного обследования для малых выборок. Эти методы несколько сложнее Правила пяти, но по причинам, о которых я подробнее расскажу позже, не позволяют получить намного более точные результаты.

Дополнительно к такому эмпирическому правилу можно использовать простые методы, позволяющие учесть определенные виды смещения (ошибок). Предположим, что начавшееся строительство удлинило время, затрачиваемое каждым сотрудником на дорогу, или же люди, которые дольше добираются до работы, чаще болеют или не вошли в вашу выборку по другим причинам. Однако даже при всех его недостатках любой человек, желающий развить у себя умение измерять, обязательно должен знать Правило пяти.

Позднее мы поговорим о разных подходах, позволяющих, как доказано, еще более снизить неопределенность. Это и более сложные методы выборочного обследования или проведения экспериментов, и приемы, которые просто снижают погрешность субъективных оценок экспертов. В своем стремлении повысить точность измерений мы должны учесть множество факторов, но важно помнить одно: когда наблюдение сообщает нам нечто, чего мы раньше не знали, это означает, что произведено измерение.

Между тем ответим на вопрос, почему неправ тот, кто считает, что «метода измерения подобного объекта еще не существует». В бизнесе принято приклеивать ярлык нематериального всему, чего нет в бухгалтерской отчетности или базах данных. И даже если измерения считают возможными, то полагают, что они по силам только специалистам, владеющим сложными методами, практически не доступными для бизнесменов. К счастью, обычно это не так. Свой способ измерения может придумать каждый.

Важную подсказку дает этимология слова «эксперимент», которое происходит от латинского ex, что означает «из» или «от», и periri, что означает «попытка». Иными словами, оно означает получение чего-то путем осуществления попытки. Статистик Дэвид Мур, возглавлявший в 1998 г. Американскую статистическую ассоциацию (American Statistical Association), как-то сказал следующее: «Измеряйте, даже если не знаете, что измерять. Тогда вы и узнаете, что вам нужно измерить»[9]. Принцип Мура мало чем отличается от подхода Nike «просто сделай это». Звучит как «сначала измерь, а вопросы будешь задавать потом», и если довести данный принцип до крайности, то окажется, что он далеко не идеален. Однако у него есть ряд значительных преимуществ перед нынешним неконструктивным отношением некоторых менеджеров к измерению.

Многие из тех, кто принимает решения, думают только о том, что мешает провести измерения, и поэтому даже не пытаются осуществлять наблюдения. Если вы предлагаете провести опрос и выяснить, сколько времени люди тратят на какой-то вид деятельности, они говорят: «Хорошо, но кто же точно запоминает такие вещи?» Если вы хотите опросить потребителей, чтобы узнать их предпочтения, они заявляют: «У нас такие разные потребители, что вам потребуется огромная выборка». Пытаетесь показать, какая программа совершенствования привела к росту продаж, и слышите: «Но продажи зависят от множества факторов, разве можно узнать, как именно повлияла именно эта программа?» Такие люди заранее уверены в бесполезности измерений, чего заранее знать нельзя. Они просто предполагают.

Подобные критики делают определенные допущения о трудности проведения измерений. Они могут даже ссылаться на свою подготовку в этой области (например, на то, что 20 лет назад они в течение двух семестров изучали статистику). Я не стану утверждать, что их предположения всегда оказываются неверными. Но скажу, что если это только допущения, то они контрпродуктивны. Давайте воспользуемся другими предпосылками, которые, как и любые другие, не всегда оказываются верными в конкретных случаях, но на практике приносят намного больше пользы.

ЧЕТЫРЕ ПОЛЕЗНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗМЕРЕНИЯ

1. Ваша проблема совсем не так уникальна, как вы думаете.

2. У вас гораздо больше информации, чем вам кажется.

3. Вам нужно меньше данных, чем вы предполагаете.

4. Существует удобный способ измерения, который намного проще, чем вы представляете.

Предпосылка № 1

Такие измерения уже проводились. Какой бы сложной или «уникальной» ни казалась вам проблема, предположите, что кто-то уже занимался ею до вас, возможно в другой области. Если эта предпосылка окажется неверной, пусть утешением послужит то, что, возможно, вы осуществляете попытку получить за свое открытие Нобелевскую премию. А если серьезно, то я заметил, что специалисты любого профиля склонны считать свою сферу деятельности уникальной с точки зрения уровня неопределенности. Обычно они говорят: «В отличие от других отраслей в нашей каждая задача уникальна и непредсказуема» или «В моей отрасли факторов слишком много, чтобы их можно было выразить количественно» и т. п. Мне доводилось много работать в разных отраслях и слышать одно и то же. Но до сих пор проблемы измерения везде оказывались стандартными и ничем не отличались друг от друга.

Предпосылка № 2

На самом деле у вас намного больше информации, чем вы думаете. Предположите, что необходимые для ответа на поставленный вопрос данные вполне доступны, и если вы потратите время и подумаете, то обязательно их найдете. Мало кто из руководителей даже отдаленно представляет себе, какую информацию можно найти в собственной организации. То, что так важно измерить, обычно оставляет следы, которые вы обязательно обнаружите, если окажетесь достаточно изобретательным.

Предпосылка № 3

На самом деле вам нужно намного меньше информации, чем кажется. Правило пяти помогает снизить неопределенность при решении множества задач. Я знавал статистиков, которые не верили в это правило до тех пор, пока сами не выполняли расчеты. Но, как нам показал Эратосфен, при умелом подходе интересные выводы можно извлечь и из минимальной информации.

Предпосылка № 4

Существуют полезные способы измерения, гораздо менее сложные, чем вы предполагаете. Представьте, что первый пришедший вам на ум способ – самый трудный. Представьте, что, проявив чуть больше изобретательности, вы сможете найти более простой метод. Например, Кливлендский оркестр захотел оценить, улучшается ли со временем качество его исполнения произведений. Многие бизнес-аналитики предложили бы руководству оркестра проводить периодические опросы случайно выбранных постоянных слушателей, пришедших на концерт. Возможно, они предложили бы этим людям оценить то или иное выступление оркестра (если те его помнят) по шкале от «плохое» до «блестящее» или по нескольким параметрам, на основе которых потом можно было бы рассчитать общий показатель удовлетворенности. Но Кливлендский оркестр подошел к этой проблеме творчески и начал подсчитывать, сколько раз публика устраивала овации стоя. Если слушатели вставали не два раза, а три, то, очевидно, выступления отличались не слишком сильно. Но если с появлением нового дирижера публика стала устраивать бурные овации, поднимаясь из кресел намного чаще, то мы можем сделать весьма ценные выводы по поводу этого дирижера. Да, это было измерением в полном смысле слова, и оно потребовало гораздо меньше усилий, чем проведение опроса, дав, как сказали бы многие (и я бы с ними согласился), более содержательные результаты.

Итак, не стоит исходить из того, что единственный способ уменьшить неопределенность – это использовать какой-то сложный, практически нецелесообразный метод. Что вы собираетесь делать – публиковаться в научном журнале или сокращать неопределенность при принятии реального бизнес-решения? Отнеситесь к измерению как к итеративному процессу. Начните измерять то, что вам нужно. Получив первые результаты, вы всегда сможете скорректировать свой метод.

Самое главное, как это следует из этимологии слова «эксперимент», интуитивный экспериментатор делает попытку. Сделайте ее и вы. За исключением тех случаев, когда заранее можно предсказать результат какого бы то ни было наблюдения, оно обязательно расскажет то, чего вы не знали ранее. Сделайте еще несколько наблюдений – и узнаете больше.

Конечно, бывают такие редкие случаи, когда объекты или явления кажутся не поддающимися количественной оценке только из-за отсутствия современных изощренных методов. Но обычно для измерения большинства вещей, называемых нематериальными, не хватает вовсе не передовых замысловатых способов. Как правило, неопределенность в отношении подобных объектов так велика, что уменьшить ее позволяют и базовые методы измерения.