Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

1. Если это вообще имеет какое-то значение, значит, оно обнаруживается или наблюдается.

2. Если это обнаруживается, значит, оно обнаруживается в каком-то количестве (или количественном интервале).

3. Если это обнаруживается в количественном интервале, его можно измерить.

Когда цепочка уточнения не срабатывает, я провожу мысленный эксперимент. Представьте себе, что вы иностранный ученый, способный клонировать не только овец и людей, но даже целые организации. Предположим, предметом вашего исследования является конкретная сеть предприятий экспресс-питания и вас интересует, как на ее работу повлияет такая нематериальная вещь, как расширение полномочий сотрудников. Вы создаете два клона изучаемой организации, один из которых называете тестируемой, а второй — контрольной группой. При этом сотрудники тестируемой группы получают дополнительные полномочия, а в контрольной группе все остается по-прежнему. Какие изменения — прямые или косвенные — вы наблюдаете в первой организации? Ожидаете ли вы, что решения будут приниматься на более низком организационном уровне? Станут ли решения качественнее и будут ли они приниматься быстрее? Приводит ли передача полномочий к ослаблению контроля за работниками? Означает ли это, что теперь структура организации станет более «плоской» и накладные расходы на управление сократятся? Если удастся обнаружить хотя бы одно различие между двумя организациями-клонами, то вопрос о способе измерения вашего объекта будет наполовину решен.

На самом деле точное определение объекта измерения — исходный пункт любого научного исследования, даже самого революционного. Менеджеры компаний должны понять, что некоторые вещи кажутся нематериальными только потому, что люди сами толком не решили, о чем они говорят. Определитесь с объектом — и половина работы по измерению будет проделана.

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.