Страница 6 из 11
Конечно, никому не приятно признавать, что он мало знает. Социальный психолог Элиот Аронсон писал, что люди не столько рациональны, сколько рационализирующие. Нам нужны объяснения, надо понимать смысл того, что вокруг происходит. Мы можем не знать наверняка, почему с Lego, WH Smith и Wal-Mart произошло именно то, что произошло, но хотим думать, что знаем. Нам необходимо какое-нибудь удобное и правдоподобное объяснение. Например, колебания фондового рынка больше всего похожи на броуновское движение, но мы не хотим довольствоваться словами о том, что сегодняшние движения на рынке были спровоцированы какими-то случайными силами. Послушайте, о чем говорят аналитики CNBC, наблюдая за движением котировок: «Индекс Доу–Джонса слегка подрос благодаря поступившей информации о росте производственных заказов», или «Индекс упал на пункт – инвесторы начали выводить прибыль», или «Индекс прибавил несколько пунктов, поскольку инвесторов успокоила информация по поводу ближайшего решения Федеральной резервной системы относительно учетной ставки». Им нужно говорить хоть что-то. Не могут же они сказать, глядя в камеру, что сегодня Доу потерял полпроцента по причине броуновского движения.
Наука и исследование бизнеса
Все это подталкивает нас к более глобальным вопросам. Почему мы не можем точно определить, что влияет на успешность той или иной компании? Вряд ли из-за того, что плохо стараемся. Тысячи весьма неглупых и трудолюбивых людей в бизнес-школах, исследовательских центрах и консалтинговых фирмах тратят кучу времени и сил на поиски ответов. На кону огромная сумма. Так почему же все их объяснения так похожи на клише или упрощения?
Эффект маятника – мы поневоле подчиняемся его движениям, увлекаемся и переоцениваем происходящее.
Всюду, от медицины и химии до самолетостроения, процесс познания неуклонно движется вперед. Объединяет их то, что развитие там происходит благодаря форме познания, которую мы называем наукой. Ричард Фейнман определил науку как «метод поиска ответов на вопросы, которые укладываются в формулу: «Что случится, если сделать вот это?» Науку не интересуют вопросы красоты, истины, справедливости, мудрости или этики. Она практична – ее интересуют вопросы вроде: «Если сделать это здесь, то что произойдет там?», «Если приложить вот такое усилие, или использовать много тепла, или смешать эти химикаты, то что это даст?» И вопрос: «Что ведет к устойчивому росту прибыли?» тоже звучит вполне научно. Он спрашивает, что произойдет с выручкой, прибылью и ценой на акции компании, если компания поступит так или эдак.
Фейнман объясняет, как следует отвечать на научный вопрос: «Фундаментальный метод таков: пробовать, наблюдать и обобщать информацию». То есть надо ставить эксперименты, собирать данные, систематизировать их и определять закономерности, на основе которых можно делать точные прогнозы. В физике и химии мы можем проводить опыты в лабораториях, создавая необходимые условия, настраивая разные параметры и фиксируя результаты. Затем менять условия и параметры и пробовать снова. Прогресс этих наук во многом определяется именно такими экспериментами.
А что делать с бизнесом, процессы которого протекают в хаотичном и сложном мире, далеком от стерильных лабораторных условий? Поддаются ли эти процессы научному исследованию? Можем ли мы здесь выдвигать гипотезы и проверять их в ходе специально подготовленных экспериментов, подтверждая одни и опровергая другие? Зачастую да, можем. Многие проблемы бизнеса вполне доступны для научных исследований. Допустим, вы хотите узнать, где лучше расположить определенный товар в супермаркете, или как отразится снижение цены на ходе продаж товара, или каков будет результат проведения специальной акции. Как это определить? Очень просто – провести опыты в различных магазинах и сравнить результаты. Так вы узнаете, что даст положительный эффект, а что не даст. Что произойдет, если сделать так-то? На самом деле при большом количестве повторяющихся транзакций появляются естественные условия для подобного рода экспериментов. Как раз одно из объяснений успеха Wal-Mart состоит в том, что компания была одной из первых, кто начал применять научный подход к организации торговли, изучать типовые формы потребления и поведения покупателей, а затем сообразно полученным результатам выстраивать свою деятельность от логистики до планировки магазинов. Схожим образом и многие из самых успешных интернет-компаний вроде Amazon.com и eBay используют сложные методы отслеживания поведения покупателей и анализа его закономерностей. Еще один пример – Harrah’s Entertainment, одна из ведущих игорных компаний в Америке, обслуживающая сотни тысяч клиентов в своих казино каждый день. Когда Гэри Лавмэн пришел туда в 1998 году в качестве главного операционного директора, то увидел там не только ряды игровых автоматов, карточных столов и рулеток, но и отличную лабораторию для проведения экспериментов. Он понял, что карты постоянных клиентов несут в себе огромные объемы данных об их поведении и предпочтениях. Используя их, Harrah’s могла экспериментировать и анализировать результаты, чтобы потом корректировать свою работу для повышения степени удовлетворенности и лояльности клиентов – например, правильно подбирать сочетание игровых автоматов. Соответствовали эксперименты Лавмэна научным требованиям? Да, вполне. И результаты были впечатляющими: выручка и прибыль значительно выросли. Научный подход помог Harrah’s улучшить свою эффективность.
Но в иных случаях экспериментировать трудно. Взять, к примеру, такой важный стратегический ход, как запуск нового продукта. Coca-Cola не получила второго шанса, предложив рынку New Coke в 1985-м – ей было достаточно одной попытки, чтобы понять свою ошибку. У Daimler была всего одна попытка при покупке Chrysler, и эту ошибку уже нельзя было исправить. То же можно сказать о сложнейшем слиянии AOL и Time Warner – двух совершенно разных корпоративных культур. Стив Кейз и Джеральд Левин не имели возможности экспериментировать с менеджментом. Чтобы найти лучший способ управления при объединении, надо купить сто фирм, управлять половиной из них одним образом, половиной – другим, а затем сравнить результаты. Вряд ли кто на это когда-либо решится.
Наука, псевдонаука и манна небесная
Наша неспособность познать всю сложность мира бизнеса с помощью научных экспериментов послужила стимулом для некоторых критиков бизнес-школ. Например, Уоррен Беннис и Джеймс О’Тул в статье 2005 года в Harward Business Review раскритиковали бизнес-школы за их тяготение к научным методам: «Эта научная модель исходит из ошибочного предположения о том, что бизнес – академическая дисциплина вроде химии или геологии, тогда как на самом деле бизнес – это профессия, и бизнес-школы – школы профессиональные (или должны быть таковыми)». Это означало, что так как бизнес невозможно понять с точностью, доступной естественным наукам, то следует его отнести к наукам гуманитарным, где методы естественно-научного подхода не срабатывают. Отчасти они правы. Возможно, бизнес действительно нельзя изучать со строгостью химии или геологии, но это не означает, что для его понимания нам остаются лишь интуиция и чутье. Нет никакой необходимости из одной крайности впадать в другую – между естественными и гуманитарными науками места хватает. Мы не можем купить 100 компаний и после эксперимента их сравнить, но мы можем изучить имеющиеся компании и поискать закономерности. Мы можем исследовать и некоторые ключевые параметры – размер компании, отрасль, интеграционный процесс, а затем посмотреть, что и к каким результатам приводит. Этот подход – квазиэкспериментирование – основной метод общественных наук. Он далек от идеала естественных наук, но достаточен для того, чтобы изучать некоторые ключевые деловые решения.
Есть немалое количество вполне достойных гуманитарных исследований деятельности компаний, и я опишу некоторые из них в последующих главах. Но большая часть из них, вследствие своей осторожности в выводах, не дает ясных и конкретных рекомендаций. Вряд ли менеджерам захочется читать о том, что определенное действие дает измеримый, но незначительный эффект. Менеджерам неинтересно читать о достоверности данных, методологии, статистических моделях и вероятностях. Им нужны ясные объяснения и конкретные выводы. Им хочется, чтобы объяснения неудач Lego были короткими и ясными и чтобы в них присутствовала понятная логика. Нам всем нравятся истории.