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

Вероятность случайного выбора значения, превышающего медиану, составляет, по определению, 50 % (вероятность выпадения орла при подкидывании монеты). Вероятность случайного выбора пяти значений, которые все окажутся выше медианы, равна вероятности выпадения орла при подкидывания монеты пять раз подряд, то есть равна 1/ 32, или 3,125 %. Такова же вероятность того, что пять раз подряд выпадет решка. Тогда шанс не получить все решки или все орлы составляет 100 % — 3,125 % × 2 = 93,75 %. Поэтому вероятность случая, когда по крайней мере одно значение из пяти окажется больше или меньше медианы, составляет 93,75 %, или, если округлить с понижением, 93 % (или даже 90 %, если вы хотите быть очень осторожным). Некоторые читатели, возможно, еще помнят тот раздел статистики, где обсуждаются методы выборочного обследования для малых выборок. Эти методы несколько сложнее Правила пяти, но по причинам, о которых я подробнее расскажу позже, не позволяют получить намного более точные результаты.

Дополнительно к такому эмпирическому правилу можно использовать простые методы, позволяющие учесть определенные виды смещения (ошибок). Предположим, что начавшееся строительство удлинило время, затрачиваемое каждым сотрудником на дорогу, или же люди, которые дольше добираются до работы, чаще болеют или не вошли в вашу выборку по другим причинам. Однако даже при всех его недостатках любой человек, желающий развить у себя умение измерять, обязательно должен знать Правило пяти.

Позднее мы поговорим о разных подходах, позволяющих, как доказано, еще более снизить неопределенность. Это и более сложные методы выборочного обследования или проведения экспериментов, и приемы, которые просто снижают погрешность субъективных оценок экспертов. В своем стремлении повысить точность измерений мы должны учесть множество факторов, но важно помнить одно: когда наблюдение сообщает нам нечто, чего мы раньше не знали, это означает, что произведено измерение.

Между тем ответим на вопрос, почему неправ тот, кто считает, что «метода измерения подобного объекта еще не существует». В бизнесе принято приклеивать ярлык нематериального всему, чего нет в бухгалтерской отчетности или базах данных. И даже если измерения считают возможными, то полагают, что они по силам только специалистам, владеющим сложными методами, практически не доступными для бизнесменов. К счастью, обычно это не так. Свой способ измерения может придумать каждый.

Важную подсказку дает этимология слова «эксперимент», которое происходит от латинского ex, что означает «из» или «от», и periri, что означает «попытка». Иными словами, оно означает получение чего-то путем осуществления попытки. Статистик Дэвид Мур, возглавлявший в 1998 г. Американскую статистическую ассоциацию (American Statistical Association), как-то сказал следующее: «Измеряйте, даже если не знаете, что измерять. Тогда вы и узнаете, что вам нужно измерить» [10] George W Cobb. Reconsidering Statistics Education: A National Science Foundation Conference // Journal of Statistics Education, 1993, 1, p. 63–83. . Принцип Мура мало чем отличается от подхода Nike «просто сделай это». Звучит как «сначала измерь, а вопросы будешь задавать потом», и если довести данный принцип до крайности, то окажется, что он далеко не идеален. Однако у него есть ряд значительных преимуществ перед нынешним неконструктивным отношением некоторых менеджеров к измерению.

Многие из тех, кто принимает решения, думают только о том, что мешает провести измерения, и поэтому даже не пытаются осуществлять наблюдения. Если вы предлагаете провести опрос и выяснить, сколько времени люди тратят на какой-то вид деятельности, они говорят: «Хорошо, но кто же точно запоминает такие вещи?» Если вы хотите опросить потребителей, чтобы узнать их предпочтения, они заявляют: «У нас такие разные потребители, что вам потребуется огромная выборка». Пытаетесь показать, какая программа совершенствования привела к росту продаж, и слышите: «Но продажи зависят от множества факторов, разве можно узнать, как именно повлияла именно эта программа?» Такие люди заранее уверены в бесполезности измерений, чего заранее знать нельзя. Они просто предполагают.

Подобные критики делают определенные допущения о трудности проведения измерений. Они могут даже ссылаться на свою подготовку в этой области (например, на то, что 20 лет назад они в течение двух семестров изучали статистику). Я не стану утверждать, что их предположения всегда оказываются неверными. Но скажу, что если это только допущения, то они контрпродуктивны. Давайте воспользуемся другими предпосылками, которые, как и любые другие, не всегда оказываются верными в конкретных случаях, но на практике приносят намного больше пользы.

1. Ваша проблема совсем не так уникальна, как вы думаете.

2. У вас гораздо больше информации, чем вам кажется.

3. Вам нужно меньше данных, чем вы предполагаете.

4. Существует удобный способ измерения, который намного проще, чем вы представляете.

Предпосылка № 1

Такие измерения уже проводились. Какой бы сложной или «уникальной» ни казалась вам проблема, предположите, что кто-то уже занимался ею до вас, возможно в другой области. Если эта предпосылка окажется неверной, пусть утешением послужит то, что, возможно, вы осуществляете попытку получить за свое открытие Нобелевскую премию. А если серьезно, то я заметил, что специалисты любого профиля склонны считать свою сферу деятельности уникальной с точки зрения уровня неопределенности. Обычно они говорят: «В отличие от других отраслей в нашей каждая задача уникальна и непредсказуема» или «В моей отрасли факторов слишком много, чтобы их можно было выразить количественно» и т. п. Мне доводилось много работать в разных отраслях и слышать одно и то же. Но до сих пор проблемы измерения везде оказывались стандартными и ничем не отличались друг от друга.

Предпосылка № 2

На самом деле у вас намного больше информации, чем вы думаете. Предположите, что необходимые для ответа на поставленный вопрос данные вполне доступны, и если вы потратите время и подумаете, то обязательно их найдете. Мало кто из руководителей даже отдаленно представляет себе, какую информацию можно найти в собственной организации. То, что так важно измерить, обычно оставляет следы, которые вы обязательно обнаружите, если окажетесь достаточно изобретательным.

Предпосылка № 3

На самом деле вам нужно намного меньше информации, чем кажется. Правило пяти помогает снизить неопределенность при решении множества задач. Я знавал статистиков, которые не верили в это правило до тех пор, пока сами не выполняли расчеты. Но, как нам показал Эратосфен, при умелом подходе интересные выводы можно извлечь и из минимальной информации.