Тим Филлипс - Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе

Приведу пример. Недавно мне представили исследование оценки уровня обеспокоенности генеральных директоров компаний вопросами безопасности по шкале от 1 до 10. Компания, проводившая исследование, была счастлива, так как предлагаемый ими сервис направлен на решение проблемы безопасности, которая в исследовании названа самой серьезной с индексом 6,9. При этом индексы других проблем варьировались между 6,8 и 6,5. Это заставило меня уточнить у авторов исследования, насколько велики были планки погрешности. Выяснилось, что в ходе исследования опросили лишь небольшое число респондентов, их ответы сильно различались и все, что можно было утверждать с относительной достоверностью, – это что руководители компаний в более или менее равной степени обеспокоены многими проблемами безопасности. Если бы авторы исследования провели его еще раз с другой похожей группой респондентов, порядок приоритетности, скорее всего, был бы уже другим.

Этот отрицательный результат фактически представляет собой весьма полезную информацию: результаты исследования говорят, что руководители компаний не выделяют одну-единственную угрозу безопасности, а значит, они, вероятно, более восприимчивы к новой информации и обучению, чем к попыткам продать им одно средство для решения конкретной проблемы. Однако сделать такой вывод было бы практически невозможно, если слишком высоко оценить правильность результата, потому что данные кажутся точнее, чем на самом деле.

Нам не дано знать будущее, но можно в любом случае постараться его предугадать.

Можно подумать, что лидерами становятся люди, добивающиеся наибольших успехов; тем не менее статистика говорит, что нередко мы считаем лидерами людей, которые просто уверены в своем мнении, потому что большинство принимают эту уверенность за опыт. Даниэль Канеман [13], которому в 2002 году была присуждена Нобелевская премия за работу о том, как люди принимают (ошибочные) решения, предупреждает о том, что «эксперты не знают точно, где граница их профессионального опыта… Лидерство в нашем понимании ассоциируется с решительностью. Подобное представление о роли лидера вынуждает людей принимать решения довольно быстро… Мы очень хотим следовать за теми, кто знает, что делает, и кому не нужно долго над этим раздумывать».

Мы отдаем предпочтение авантюристам, которым повезло. По словам Канемана, «некоторые завоевывают репутацию успешных людей, хотя фактически все, что они сделали, – это рискнули в ситуации, в которой ни один здравомыслящий человек не пошел бы на риск». Или, как сформулировал это бизнес-гуру Томас Питерс [14]: «У хороших руководителей всегда перекос в сторону действий».

Проблема ли это? Да, поскольку у перекоса в сторону действий есть обратная сторона: недостаточное внимание к анализу информации. Мы склонны доверять руководителю, уверенному в своих действиях, менее склонны задавать вопросы и поэтому меньше полагаемся на собственные наблюдения или полученные данные, когда прогнозируем будущее.

Конечно, с будущим свои сложности. Оно еще не наступило, а значит, мы всегда обречены лишь выдвигать догадки. Прогнозирование становится важной частью бизнес-процесса, поскольку инвестиции, необходимые для того, чтобы изменение внешних условий привело к развитию бизнеса, бывают более эффективными, если предвосхищают события, а не следуют за ними. Трекинговые исследования и дэшборды – это все замечательно, но они не скажут вам, что делать дальше.

Недостаток данных в процессе прогнозирования стимулирует перекос в сторону действий со всеми вытекающими минусами, о которых предупреждает Канеман. Как же научиться строить более качественные прогнозы?

Начнем с того, что делать это идеально попросту невозможно. Ошибки будут всегда. Как подметил в 1966 году экономист Пол Самуэльсон [15]: «Фондовый рынок предсказал девять из последних пяти рецессий».

Во-вторых, существует множество способов строить прогнозы.

Анализ трендов, то есть прогнозирование на основе прошлой деятельности, – весьма практичный метод, и им можно воспользоваться. Его недостаток заключается в предположении, что исходные условия остаются такими же. Самым важным для определения будущих действий нередко бывает прогноз, что что-то скоро изменится. Анализ тенденций изменений в этом отношении самый слабый из методов.