Фрик Вермюлен - Вредные привычки в бизнесе. Как лучшие практики убивают вашу компанию

Из-за этого появилась проблема. Поскольку показатели успешности измерялись и очень активно публиковались, что, как было известно, влияло на поведение пациенток, некоторые клиники начали менять критерии отбора женщин, желающих пройти у них лечение, чтобы сделать свой рейтинг максимально высоким. Они стали прибегать к практике, которую я называю селекцией на входе [1] На нидерландском, родном языке автора это словосочетание звучит как selectieaandepoort . : они намеренно стараются заниматься преимущественно более простыми случаями, вероятность успешного лечения которых существенно выше, и избегают более сложных. Такой подход в отрасли стал считаться лучшим – передовым, образцовым.

Хотя селекция на входе привела к краткосрочному резкому и значительному улучшению результатов, этот подход в целом оказался не очень хорошим для всех участников процесса. Врачи и администраторы клиник почувствовали, что они оказались в подвешенном состоянии: сделав ставку на экономические показатели, они потеряли многое в профессиональном росте. Как мне сказал один врач: «Если при выполнении работы вашей мотивацией является оказание помощи пациентам или расширение своего научного горизонта, то тогда вам надо уходить в другую клинику, ту, которая готова работать с самыми разными пациентами. В таких медицинских учреждениях вы можете заниматься лечением трудных пациентов и в ходе этого научиться многому новому. Но если вы решите пойти по этому пути, – продолжил он, – вы можете, вполне вероятно, оказаться в коммерчески невыгодном положении».

При таком подходе к отбору клиентов проигрывают и пациентки, особенно те, которые считаются трудными. Например, женщина в возрасте 30 лет, изучив «Рейтинг», скорее всего, выберет клинику с высокими показателями успешности, не зная, что эта клиника не будет заинтересована в том, чтобы заниматься ею как пациенткой. Более того, эта женщина, скорее всего, не захочет обращаться в клинику с низким показателем успешности, хотя именно это медицинское учреждение, скорее всего, специализируется на сложных случаях, вроде ее.

Это всего лишь одна типичная ситуация, которую можно внести в учебник, свидетельствующая о том, как благие намерения оборачиваются во вред. В разбираемом здесь примере чиновники хотели иметь численные показатели деятельности клиник IVF, но полученные и используемые ими данные оказались несовершенными и не давали точной картины того, насколько на самом деле успешно действует та или иная клиника, и того, что фактически хотят знать потребители услуг таких медицинских учреждений. Поэтому, как это часто бывает, когда чиновники начали измерять какие-то вещи, клиники начали оптимизировать некоторые параметры (показатели успешности), а не реально значимые результаты (показатели их работы со всеми случаями).

Неудивительно, что эта система оказала негативное воздействие и на пациентов, и на те клиники, которые не практиковали селекцию на входе. Причем самой большой жертвой такого подхода оказалась сторона, которая меньше всего этого ожидала, – «рационально» действующие клиники.

В ходе изучения с моей коллегой Михаэлой Стэн деятельности клиник IVF мы обнаружили, что описанный выше подход на основе селекции нанес, вероятно, наибольший вред тем лечебным учреждениям, которые брались лишь за простые случаи . Да-да, вы все правильно прочитали. После первоначального всплеска показателя успешности клиники, которые пытались обхитрить систему, в конечном счете стали показывать более плохие результаты, чем их конкуренты, этически подходившие к своей работе.

Почему? Все дело в кривой обучения.

Исследователям области менеджмента хорошо известен один феномен – кривая обучения. Она отражает закономерность, свидетельствующую, что в ходе своей деятельности организации в значительной степени улучшают производимую ими продукцию, какой бы она ни была, причем это происходит у них автоматически. Например, по мере того как Boeing выпускала все больше и больше самолетов модели 737, с течением времени процесс их производства становился все более простым и дешевым. Исследователи изучили такие кривые обучения во многих отраслях. Я видел полученные ими результаты, относящиеся к самолетам, автомобилям, бутылкам, пицце и другим самым разным продуктам. Как мы со Стэн установили в ходе нашего анализа, кривая обучения имеет место и в клиниках IVF [2] Stan M., Vermeulen F. Selection at the Gate: Difficult Cases, Spillovers, and Organizational Learning // Organization Science. May-June 2013. 24, no. 3: 796–812. .

На рис. В.1 показаны кривые обучения для клиник, которые лечили пациенток с благоприятным прогнозом на успешный результат (такая кривая помечена надписью «Строгая селекция на входе»), и для клиник, готовых заниматься и теми пациентками, чьи прогнозы на успешное лечение являются неутешительными (кривая «Слабая селекция на входе»). На вертикальной оси представлен показатель успешности лечения, на горизонтальной – число пациентов, прошедших лечение в клинике, что эквивалентно опыту, накапливаемому клиниками в ходе своей работы.

Рис. В.1.Влияние селекции на входе

Как видно из приведенных графиков, в левой части рисунка клиники, принимающие и тех пациенток, чьи прогнозы на успешное лечение не были хорошими, вначале показывали, о чем говорилось выше, гораздо более низкие результаты, чем клиники, которые прежде всего делали ставку на предоставление услуг пациенткам с благоприятными прогнозами на успешность лечения.

Однако нетрудно заметить, что селекция на входе привела к появлению еще одного последствия, в значительной степени повлиявшего на деятельность клиник, последствия, которого участники этого процесса совсем не ожидали: показатель успешности лечения у клиник, прибегающих к строгой селекции на входе, с накоплением опыта сначала рос очень незначительно, а потом вообще замер, о чем свидетельствует, как видно на рисунке, их график, ставший почти горизонтальным.

И наоборот, клиники, которые лечили большое количество пациенток с плохими прогнозами, с увеличением их числа показывали все более и более высокие результаты, что подтверждает круто поднимающаяся их кривая обучения. Она настолько резко пошла вверх, что примерно через год после начала использования селекционной практики графики успешности лечения для обоих видов клиник пересеклись, а затем клиники, лечившие довольно много пациенток с плохими прогнозами, начали демонстрировать более высокие показатели успеха, чем клиники, чьи руководители считали, что они поступают разумно, принимая на лечение только пациенток с хорошими прогнозами. Итог практикуемых подходов: клиники, которые были готовы оказывать услуги пациенткам с плохими прогнозами, в конечном счете значительно улучшили свои показатели успешности лечения, несмотря на то что у многих их пациенток прогнозы на достижение успешных результатов были плохими.