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

Часть III посвящена различным методам наблюдения, позволяющим снизить неопределенность, в том числе случайной выборке и проведению управляемых экспериментов. В ней рассказывается о нескольких методах упрощенной апроксимации, применяемых, когда возможно. Также в ней обсуждаются способы повышения точности измерений, основанные на рассмотрении результата каждого наблюдения в качестве корректировки с незначительным снижением предыдущего уровня неопределенности. Материал, возможно, знакомый читателю по университетскому курсу статистики, изложен так, чтобы показать его связь с предметом обсуждения из предыдущей части. Наиболее сложный материал по регрессионному моделированию и управляемым экспериментам читатель может в зависимости от своих потребностей либо пропустить, либо изучить более подробно.

В части IV рассказывается об интересных решениях различных задач по измерению и приводятся конкретные примеры из практики. В ней обсуждаются методы оценки таких вещей, как предпочтения, моральные ценности, гибкость или качество, и описываются некоторые новые или малоизвестные инструменты измерения, в том числе суждения калиброванных специалистов и даже Интернет. Здесь резюмируются и сводятся воедино подходы, рассмотренные в других частях книги, и подробно обсуждаются примеры из практики.

В главе I я предлагаю читателям проделать одно полезное упражнение и заранее хочу упомянуть о нем сейчас. Составьте перечень задач по измерению, с которыми вы столкнулись в своей профессиональной или частной жизни, и попытайтесь найти в книге способы их решения. Если эти оценки помогут принять хоть сколько-нибудь важное решение, то время и деньги, потраченные вами на эту книгу, окупятся сторицей.

Появлению этой книги способствовали многие, поделившись со мной своими соображениями или рассказав об интересных решениях задач по измерению. Не придерживаясь особого порядка, хочу выразить свою благодарность следующим людям:

Скипу Бейли, Тому Бейкуэллу, Биллу Биверу, Джеффу Брайану, Робину Дейвесу, Фримону Дайсону, Марку Дею, Робу Донату, Рею Гилберту, Дэвиду Греттеру, Терри Каннеману, Арту Койнзу, Бетти Коулсон, Мери Лундз, Рику Мелберту, Чаку Маккею, Майку Макши, Барри Назбауму, Риду Оглиеру, Эндрю Освальду, Пату Планкетту, Аркалгуду Рамапрасаду, Джеймсу Рэнди, Линде Роза, Джею Эдварду Руссо, Сэму Сэвиджу, Джеку Стеннеру, Питеру Типпетту, Луису Торресу, Тодду Уилсону, Робину Хансену, Джулиане Хейл, Джеймсу Хэммитту, Лео Чампиону, Генри Шафферу, Питеру Шею, Доминику Шилту, Эмили Серван-Шрайбер, Джорджу Эберштадту, Рею Эпичу и Гарри Эпштейну.

Я особенно благодарен Доминику Шилту из Riverpoint Group LLC, поверившему в перспективность данного подхода еще в 1995 г. и с тех пор неизменно оказывавшему мне поддержку.

Измерить можно все, что угодно. Когда какой-либо объект или явление удается наблюдать тем или иным образом, значит, существует метод для его измерения. Каким бы приблизительным ни было это измерение, оно все равно будет им, если расскажет вам больше, чем вы знали до сих пор. А то, что чаще всего считается не поддающимся измерению, практически всегда можно оценить сравнительно простым способом.

Как показывает название этой книги, мы будем обсуждать способы определения стоимости вещей, которые в бизнесе нередко называют нематериальными. Существуют два основных толкования слова «нематериальное». Во-первых, нематериальными, по традиции, считают вещи, буквально не являющиеся материальными (телесными, осязаемыми), но, тем не менее, поддающиеся измерению. Хорошими примерами объектов, которые нельзя потрогать, но можно измерить, служат время, бюджет, право собственности на патент и т. д. Сегодня уже сложилась целая индустрия оценки нематериальных активов, таких как авторское право и торговая марка. Но со временем слово «нематериальный» стали употреблять и в значении «не поддающийся никакому измерению — прямому или косвенному». И вот я утверждаю, что объектов, нематериальных в этом смысле слова, вообще не существует.

Вам, конечно, доводилось слышать в своей компании о нематериальных активах, то есть объектах, предположительно абсолютно неизмеряемых. Убежденность в правильности данной идеи порой настолько сильна, что никто и не пытается наблюдать за этими объектами — а ведь они могут рассказать вам кое-что удивительное. Возможно, вы в своей практике уже сталкивались со следующими примерами из реальной жизни:

• «гибкостью», необходимой в создании новых продуктов;

• риском неудачи при реализации проекта по информационным технологиям (ИТ);

• эффектом, который новая политика государства в области защиты окружающей среды оказывает на здоровье населения;

• эффективностью научных исследований;

• стоимостью информации;

• вероятностью того, что та или иная политическая партия победит в борьбе за Белый дом;

• качеством;

• мнением общественности.

Любая из этих проблем может оказаться весьма актуальной для организации, собирающейся принять важное решение. Иногда речь идет даже о единичном, но очень серьезном эффекте от дорогостоящей новой программы, принятой компанией или государственными органами. И все же многие организации, считая «нематериальное» не поддающимся измерению, принимают далеко не такие информационно обоснованные решения, как могли бы.

Эту ситуацию мне не раз доводилось наблюдать в так называемых управляющих комитетах, которые рассматривают предлагаемые проекты и решают, какие из них следует принять, а какие — отклонить. Нередко обсуждаемые проекты так или иначе связаны с ИТ. В ряде случаев управляющие комитеты категорически отвергали любые инвестиционные предложения, когда ожидаемые выгоды были, скорее, моральными. Такие важные факторы, как расширение рекламы, создаваемой потребителями, снижение стратегического риска или позиционирование премиум-бренда, при их оценке не учитывались как «не поддающиеся измерению». При этом проект отвергался вовсе не потому, что его автор не рассчитал ожидаемую выгоду (веская причина для отказа), а вследствие убежденности в невозможности этого расчета. Соответственно многие важнейшие стратегические предложения были пропущены в пользу слабых, но низкозатратных идей только потому, что в одних случаях методы оценки ожидаемых эффектов были всем известны, а в других — нет.