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

Сколько часов в неделю работники тратят на разбор жалоб потребителей? Насколько повысятся объемы продаж после новой рекламной кампании? Даже не имея точных ответов на подобные вопросы, вы все-таки что-то знаете. Например, одни значения интересующего вас показателя кажутся более вероятными, чем другие. Понять, что именно вам известно о чем-то сейчас, очень важно: нередко от этого зависит выбор подхода к измерению или даже сама необходимость этого измерения. Нам очень нужен способ выразить то, сколько мы знаем сейчас, каким бы малым ни было наше знание. Кроме того, обязательно следует понять, насколько хорошо нам удастся выразить неопределенность.

Один из способов показать неточность определения величины — выразить ее в виде интервала возможных значений. В статистике интервал, в котором с некоторой вероятностью может содержаться правильный ответ, называется доверительным интервалом (confidence interval, CI); 90-процентный доверительный интервал — это диапазон значений, содержащий правильное с вероятностью 90 %. Например, не зная точно, сколько потенциальных потребителей действительно станут вашими клиентами в следующем квартале, вы думаете, что, вероятно, договоры подпишут не меньше трех и не больше семи человек. Если существует уверенность на 90 %, что реальное число окажется больше трех, но меньше семи, то можно утверждать, что ваш 90-процентный доверительный интервал составляет три — семь. Границы такого интервала рассчитывают различными, довольно сложными статистическими интерференционными методами, но вы можете выбрать их, руководствуясь собственным опытом. В любом случае они отражают достоверность ваших знаний об искомом показателе.

Выразить неопределенность наступления конкретных событий в будущем вы можете и с помощью вероятностей. Например, существует вероятность 70 %, что данный потенциальный клиент подпишет договор в следующем месяце, однако правильно ли выбрано это значение? Чтобы понять, насколько хорошо человек умеет количественно оценивать неопределенность, нужно проверить судьбу всех потенциальных клиентов, по поводу которых делался квартальный прогноз, и ответить на вопрос: «Менеджер был на 70 % (80 %, 90 %) уверен, что все эти люди вот-вот подпишут договоры, но сколько их реально сделали это — 70 % (80 %, 90 %)?» Таким образом, чтобы узнать, насколько умело мы субъективно оцениваем вероятности, ожидавшиеся результаты нужно сравнить с фактическими.

Чрезмерная уверенность наблюдается, когда человек постоянно переоценивает точность своих знаний и оказывается правым реже, чем ожидает. Например, когда такого специалиста просят оценить что-то в виде 90-процентного доверительного интервала, в его пределах оказываются гораздо меньше, чем 90 %, правильных ответов.

Недостаточная уверенность проявляется, когда человек постоянно недооценивает точность своих знаний и оказывается правым намного чаще, чем ожидает. Например, когда такого специалиста просят оценить что-то в виде 90-процентного доверительного интервала, в его пределы попадают гораздо больше, чем 90 %, правильных ответов.

К сожалению, очень немногие из нас являются от природы калиброванными оценивателями. Большинство либо чересчур уверены, либо, наоборот, слишком не уверены в правильности своих результатов. Определение вероятности наступления недостоверных событий или интервала возможных значений некоего показателя — не такой навык, который приобретается по мере накопления опыта и развития интуиции.

К счастью, теоретические исследования доказали, что если людей специально учат преодолевать систематические ошибки и необъективность, их оценки становятся существенно точнее [19] B. Fischhoff, L. Phillips, S. Lichtenstein. Calibration of Probabilities: The State of the Art to 1980 // Judgement under Uncertainty: Heuristics and Biases / Eds. D. Kahneman, A. Tversky. New York: Cambridge University Press, 1982. . Калиброванные оценки вероятности активно изучались в психологии принятия решений в 1970-х и 1980-х годах. Чуть менее интенсивно изучаются они и сегодня. В отличие от многих преподаваемых в школах бизнеса методов «науки управления» или «количественного анализа», предлагающих оптимальные пути решения конкретных, четко определенных задач, психология принятия решений занимается тем, как люди реально принимают свои решения, какими бы иррациональными они ни были.