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

Почти треть из тех переменных, что были разложены на составляющие (около 30), не потребовали после разложения дальнейшего уточнения. Иными словами, около 25 % всех измерений с высокой стоимостью были произведены с помощью одного только разложения. Калиброванные эксперты уже знали о данной переменной вполне достаточно, они просто нуждались в более развернутой модели, точнее выражавшей имевшиеся у них знания.

Нам пришлось оценить одну или более составляющих примерно двух третей всех разложенных на элементы переменных. Например, разрабатывая прогноз роста эффективности труда, мы попросили группу работников оценить время, затрачиваемое ими на определенный вид деятельности. Для таких величин разложение на составляющие стало важным шагом вперед к пониманию способа, каким их можно оценить. Весь процесс разложения сам по себе — процесс постепенного прозрения скептиков, считающих объекты и явления не поддающимися измерению. Используя разложение, мы, подобно инженеру, перед которым поставили непростую задачу построить подвесной мост совершенно новым способом, методично решаем все проблемы измерения, разлагая их на элементы. Как и этому инженеру-мостострои-телю, анализ составляющих на каждом этапе позволяет нам заново сформулировать и уточнить стоящую задачу. Разложение на составляющие переменной, «не поддающейся оценке», — важный этап, иногда он и сам по себе достаточно снижает неопределенность.

Похоже, что, приступая к измерениям в бизнесе, некоторые толковые предприниматели обычно исходят из того, что им, раз уж они так умны, придется самим придумывать метод количественной оценки интересующего объекта. Однако на самом деле в большинстве случаев подобные инновации вовсе не требуются.

Ни одно научное исследование не начинается с первой случайной выборки или экспериментального наблюдения. Не начинается оно и с разработки метода выборки или способа проведения эксперимента. Исследование начинается с вторичных исследований, то есть с анализа результатов, полученных до вас. Вторичные исследования отличаются от первичных, во время которых исследователи сами делают свои наблюдения. Несмотря на название, вторичные исследования всегда предшествуют первичным. Все исследователи считают само собой разумеющимся, что проблемой уже кто-то занимался. Об этом говорит и первое из четырех сформулированных нами «рабочих предпосылок» измерения (см. главу 3): «Ваша проблема совсем не так уникальна, как вы думаете. Предположите, что кто-то уже решил ее до вас или, по крайней мере, уточнил». Эта предпосылка почти всегда оказывается правильной.

Анализ имеющейся литературы, похоже, еще не вошел у менеджеров в привычку. Но проводить его стало намного легче. Сегодня почти все мои исследования начинаются с поиска информации в Интернете. Какую бы задачу по измерению я ни пытался решить, обязательным этапом является «домашнее задание» в Google или Yahoo. Потом я, конечно, все равно отправляюсь в библиотеку, но уже лучше представляю, что мне нужно.

Даю несколько советов по использованию Интернета для вторичных исследований. Быстро найти нужную вам информацию по методам измерения вы сможете только при условии, что укажете в строке «Поиск» нужные слова. Умение эффективно пользоваться Интернетом приходит с практикой, но, возможно, вам пригодятся следующие советы:

• Если предмет мне совершенно незнаком, то я начинаю вовсе не с Google, а с онлайновой энциклопедии Wikipedia.org. Она содержит свыше миллиона статей, многие из которых посвящены проблемам бизнеса и техники, кажущимся слишком спорными для освещения в традиционных энциклопедиях. В хорошей статье обычно имеются ссылки на другие сайты, а по спорным вопросам приводятся несколько точек зрения, чтобы вы могли сами выбрать наиболее подходящую.

• Ищите по словам, которые ассоциируются с исследованиями и количественным анализом. Если вам необходимо оценить качество программного обеспечения или мнение потребителя, ищите не только по этим словам — найдете только общие рассуждения. Ищите по таким словам, как «таблица», «опрос», «контрольная группа», «корреляция» и «стандартное отклонение», которые обычно фигурируют в более содержательных исследованиях. Кроме того, в серьезных поисках обычно используют такие слова и словосочетания, как «университет», «доктор наук» и «общенациональные исследования».