Скотт Бринкер - Agile-маркетинг. Хакерские практики для эффективного бизнеса

Фред Брукс, пионер в области разработки программного обеспечения, известен своими ранними выводами об управлении этой сферой. Его книга The Mythical Man-Month [92] , [93]считается классикой литературы по этой теме и актуальна даже сейчас, спустя сорок с лишним лет. В нее вошло правило, которое теперь называют законом Брукса: «Если проект не укладывается в срок, то добавление новых исполнителей задержит его еще больше».

Вы, возможно, подтвердите правоту Брукса исходя из собственного опыта в том числе в маркетинге. Иногда благие намерения коллег, спешащих помочь с проектом на этапе его завершения, приводят к дополнительным затратам на координацию с так называемыми помощниками. И это поглощает всю выгоду.

Брукс также написал широко известное эссе «“Серебряной пули” не существует: сущность и случайность в разработке программ», в котором утверждал, что не может быть идеального решения, которое обеспечило бы десятикратный рост производительности, надежности или простоты в области разработки ПО [94], из-за двух трудностей этой сферы — случайных и естественных сложностей .

Случайная сложность — результат неизбежных ошибок в разработке, от мелких неточностей до недостаточной продуманности конструкций и архитектур. Уже упоминавшийся эффект бабочки представляет собой пример того, как случайная сложность может выйти из-под контроля, повлияв не только на программное обеспечение, но и на связанные с ним процессы.

Как уже было сказано, простого решения проблемы случайных сложностей нет. Но улучшенные методы управления и технологии, например agile- и lean-практики, при совместном использовании постепенно снижают вероятность появления таких сложностей, причем речь не идет об исключении последних, потому что постоянно возникает новая сложность.

Как оказалось, настоящий цифровой дракон в разработке программного обеспечения, а сегодня и в маркетинге, — это естественные сложности. Они присущи всему, чего мы пытаемся достичь. Поскольку ПО делает возможным решение все более сложных задач, мы активнее вовлекаемся в его проблемы. Теперь компьютеры применяются для основного учета, как и сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы мы в режиме реального времени могли пользоваться прогнозной аналитикой в современных финансово-экономических моделях. Идеи, которые мы сегодня стремимся реализовать в программном обеспечении, становятся все сложнее и сложнее.

Сложности маркетинга во многом усугубились из-за реалий цифровой динамики, управляемой программными процессами. Рост количества точек взаимодействия, фрагментация каналов, ускорение развития рынков, ожидание от клиентов неожиданных реакций, спрос на отчетность и оптимизацию, основанную на полученных данных, усложнили это занятие. И в борьбе с проблемами маркетологи расширяют свои горизонты.

Мы всегда хотим больше, чем имеем. Поэтому постоянно стремимся вперед. Эта замечательная черта человеческого характера и неизбежная реальность конкуренции неизменно повышает уровень сложности, которым мы должны управлять.

Есть только один способ справиться с естественными сложностями в маркетинге — упрощение . Возможно, это утверждение звучит банально. Однако упрощать очень трудно, особенно когда все вокруг толкает нас к повышению сложности. Требуется воля, чтобы обратиться к здравому смыслу и сделать это стратегически. Нам нельзя тормозить прогресс, но нужно правильно фокусировать энергию.

Итак, обсудим три стратегии для упрощения естественных сложностей. Во-первых, выберите, что вы будете делать.

Важнейшая проблема управления в XXI веке изображена в виде расхождения двух кривых на графике на рис. 24.1. Верхняя кривая, резко стремящаяся вверх, отображает скорость развития технологии. Такая кривая типична для многих цифровых технологий. Это явление часто связывают с законом Мура, который констатирует приблизительное удвоение вычислительной мощности каждые два года на протяжении последних пятидесяти лет [95].

РИС. 24.1.ЗАКОН МАРТЕХ: ТЕХНОЛОГИИ РАСТУТ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНО, А КОМПАНИИ — ПО ЛОГАРИФМИЧЕСКОМУ АЛГОРИТМУ

Нижняя кривая растет гораздо медленнее, отображая то, что люди и организации, как правило, не меняются с экспоненциальной скоростью. Мы меняемся трудно и неспешно. Я рисую эту кривую как логарифмическую, замедляющую рост с течением времени, потому что инерция сказывается на компании тем сильнее, чем дольше накапливается.

Наша проблема — в чрезмерном количестве технологических изменений, которые не способна переварить ни одна компания. Я назвал этот парадокс законом маркетинговых технологий (МАРТЕХ). Я обратил внимание на данную закономерность, когда маркетологи столкнулись с этой дилеммой, пытаясь применять все более сложные технологии. Но я верю, что он может широко применяться различными компаниями, чтобы помочь им справиться с ускоряющимися технологическими инновациями.

Мы не в состоянии «переварить» все эти изменения, по крайней мере не успеваем за ними. Поэтому единственный рациональный выход для нас — выбрать, какие из них целенаправленно внедрять, а какие отложить. Если мы не примем такого решения сознательно, оно будет случайным.

Впрочем, сказать о необходимости выбора легче, чем его сделать. Нам нужна четкая стратегия в том самом смысле, какой Алан Лафли и Роджер Мартин вкладывают в слова «Стратегия — это выбор» [96]. Хорошая стратегия задает стандарты, с помощью которых мы решаем, что делать, а что нет. Но мы должны беспрекословно следовать им, чтобы выбирать только нужные инновации. Это трудная задача, даже при условии, что нам все ясно. Ведь так хочется получить максимум. Надо подчеркнуть, что совершенно нормально и даже правильно игнорировать какие-то новшества, ради того чтобы сосредоточиться на наиболее важных для бизнеса решениях.

Вспомните концепцию края и ядра, описанную в главе 22. Отметим, что выбор в первую очередь должен делаться в пользу того, что мы привнесем в ядро, то есть в основные возможности, и мы особенно обеспокоены упрощением происходящих в нем процессов.

Деятельность маркетинга на краю, заходящая в области выше кривой, полезна. Изучение результатов таких экспериментов помогает принимать более точные решения о том, какие инновации наиболее эффективны. Они также подают ранние сигналы, влияющие на развитие стратегии и стандарты, в рамках которых мы делаем выбор. Но пока эксперименты ведутся на краю, мы ограничиваем затраты внимания и ресурсов на них.