Полученные уроки и иллюстрации внедрения. Интерпретируя результаты анализа, вы стараетесь сделать это быстро и правильно

 

Интерпретируя результаты анализа, вы стараетесь сделать это быстро и правильно. Иногда эти две цели явно противоречат друг другу. Что на этот счет можно сказать? Обычно стоит поработать лишний день, если от него будет зависеть правильность ответа в целом. Но, как мы говорили в главе 2, вряд ли стоит тратить лишнюю неделю на то, чтобы повысить точность до четырех, а не трех знаков после запятой.

Результаты опроса бывших сотрудников McKinsey позволили нам составить следующие рекомендации:

– Всегда спрашивайте: «Что это нам даст?»

– Проводите контрольные проверки.

– Помните, что возможности анализа ограниченны.

 

Всегда спрашивайте: «Что это нам даст?». Составляя план анализа (этот процесс рассматривался в главе 2), вы должны были исключить из него все те исследования – даже очень изобретательные и интересные, – которые ни на шаг не продвинули бы вас к подтверждению или опровержению первоначальной гипотезы. Но как бы ни был хорош ваш рабочий план, вам почти неизбежно придется провести еще один отсев – после сбора данных, обработки цифр и интервью. Некоторые результаты окажутся тупиковыми: интересные факты, аккуратные диаграммы – но ничего такого, что приблизило бы вас к решению. И ваша задача – отбросить ненужные результаты.

В McKinsey результаты анализа проходят своего рода тест: кто-то из команды, обычно менеджер проекта, задает вопрос: «Что это нам даст?» О чем говорит этот анализ и насколько полезна эта информация? Какую рекомендацию можно дать на их основе? Работа консультантов заключается не в рисовании красивых картинок: ведь клиенты платят огромные деньги не за это. Джефф Сакагучи усвоил этот принцип в McKinsey и воплощает его на своей новой работе в Accenture:

 

Суть консалтинга не в анализе, а в глубоких выводах. Если вы не можете сделать такой вывод из только что проделанной работы, то вы зря потратили на нее время. Обрабатывать цифры или рисовать диаграммы ради самого этого процесса ни к чему; эти действия имеют смысл, только если они помогают сделать ключевую находку, о которой ваша команда и клиент скажут: «Хм, а это интересно!»

 

Консультант должен синтезировать из разрозненных идей, полученных в результате анализа, глубокие выводы, которые решат проблему клиента. А это получается лучше всего, когда каждый полученный результат выдерживает проверку вопросом «Что это нам даст?».

Проводите контрольные проверки. Конечно, всегда хочется как можно большей точности; однако в ситуации командной работы у вас как лидера команды, скорее всего, нет времени на подробную проверку всех результатов анализа. Но каждый раз, когда вам представляют какиелибо выводы и следующие из них рекомендации, вы можете провести быстрый тест, чтобы убедиться, что ответ по крайней мере правдоподобен. Задайте себе несколько целенаправленных вопросов, ответы на которые покажут, осуществима ли рекомендация и действенна ли она.

Сами вопросы варьируются в зависимости от ситуации, но вот некоторые примеры от бывших сотрудников McKinsey:

 

С помощью какой-нибудь простой в использовании программы – хотя бы MS Access – я могу очень быстро развенчать глупую теорию. Например, у одного сотрудника возникла мысль, что мы должны требовать возвращения товаров на склад на основе минимальных, а не максимальных уровней запасов. Я смог проверить эту идею за две минуты и определил, что результатом будет всего $4000 при запланированной прибыли в $400 000. Ради этого не стоит терять неделю, перепечатывая и рассылая по магазинам указания, которые они должны выполнять.

Боб Бухсбаум, СЕО Dick Blilck Holdings

 

* * *

Мне нравится применять сценарный анализ. Я спрашиваю: «В каком случае это было бы оправданно?» Например, сколько потенциальных клиентов должен принести нам веб-сайт, чтобы оправдать свое существование? Если ответ – «десять миллионов миллиардов», я сомневаюсь, что столько у нас получится. Если ответ – «пятьдесят», я скажу: «Ну ладно». Если анализ делается на основе неоправданных предположений, то можно переходить к следующей идее.

Дэн Вето, старший вице-президент Conseco

 

* * *

У меня был случай, когда один аналитик обработал кучу цифр из множества разных источников, пришел ко мне и сказал: «Вот ответ». Я взглянул на цифры и сказал, что этот ответ просто не может быть правильным; в противном случае мир выглядел бы совсем иначе. Поэтому, анализируя данные, обязательно сделайте мысленный шаг назад и проведите контрольную проверку.

Билл Росс, General Electric

 

* * *

Я всегда спрашиваю: «Насколько должен измениться наш нынешний ответ, чтобы мы изменили свой вывод?» Я решительно настаиваю на проверке предположений, а для этого добиваюсь очень четкого их обоснования. Затем я сосредоточиваю анализ на этих обоснованиях. Это значительно улучшило нашу стратегию приобретений; результаты говорят сами за себя.

Рон О’Хэнли, президент Mellon Institutional Asset Management

 

Хотя не существует единственного наилучшего способа проведения контрольной проверки, вы можете предотвратить многие проблемы, если перед окончательной презентацией зададите себе несколько критических вопросов.

Помните, что возможности анализа ограниченны.  Анализ играет жизненно важную роль в процессе решения проблем в McKinsey, но в конечном итоге его возможности ограниченны. Необходимо сделать некоторые заключения на его основе, ведь данные не говорят сами за себя. Вы достигли той точки в нашей модели консалтинга, где ведущая роль переходит от данных к интуиции. Это то самое распутье, о котором говорил Йоги Берра, и вам нужно туда повернуть.

Но ограничения анализа – не причина, чтобы обходиться без него. Избегайте того, что один бывший сотрудник McKinsey назвал установкой «готовься, огонь, целься». Даже если у вас хорошие навыки принятия решений и надежная интуиция, будет нелишне подкрепить ваше решение продуманным анализом. Рассказывает Билл Росс:

 

Зачастую грамотные руководители самостоятельно пытаются решить проблемы в организации, не посвящая в этот процесс остальных. Но, проследив ход их рассуждений, можно обнаружить, что они упустили какой-то вариант. И, что важнее, сами они могут быть готовы к быстрым действиям, но ведь им еще нужно увлечь за собой всю организацию; а если какой-то этап рассуждений не записан и не сообщен сотрудникам, то увлечь за собой других можно лишь путем принуждения. Такой метод убивает инициативу: если все время подталкивать людей, они станут просто ждать от вас указаний, куда идти дальше.

 

Хотя существует мнение, будто интуиция и данные – полярные противоположности, на самом деле они нуждаются друг в друге ради успеха. Данные без интуиции – просто «сырая» информация, а интуиция без данных – лишь догадки. Но если сочетать одно с другим, вы получите прочное основание для принятия решений.

 

Указания по внедрению

 

На этом этапе вам нужно разобраться, о чем говорят факты. Однажды экономиста Джона Мейнарда Кейнса стали упрекать в том, что он противоречит одному из своих предыдущих утверждений. Кейнс ответил: «Когда меняются факты, я меняю свое мнение. А вы, сэр?» Если перенести этот принцип на процесс решения проблем в McKinsey, то получается: когда факты противоречат вашей гипотезе, вы должны менять ее, а не замалчивать факты. И мы не устаем это подчеркивать. Ведь есть опасность, что, потратив уйму времени и усилий на выработку гипотезы, которая кажется вам блестящей, вы «сроднитесь» с ней и будете отказываться верить, что можете ошибаться.

Уроки McKinsey на эту тему таковы: «Не подгоняйте факты под решение», «Будьте готовы убить свою идею» (об этом уже говорилось в контексте мозговых штурмов, но этот урок также относится и к анализу данных), и «Просто скажи: “Я не знаю”». То, что верно для Фирмы, так же верно и за ее пределами. Существует цикл: от гипотезы к разработке анализа, оттуда к исследованиям, потом к интерпретации результатов и затем, если необходимо, обратно к гипотезе. И только после того как вы окончательно доказали свою заключительную скорректированную гипотезу, можно сформировать конечный результат – советы клиенту.

Когда мы опрашивали бывших сотрудников McKinsey, с помощью каких инструментов они разбираются в данных, почти все они упомянули правило «80/20». Мы уже говорили в этой главе, что правило «80/20» проявляется по-разному. Приведем еще несколько примеров: 20% населения США платит 80% подоходного налога. В классе 20% учащихся отнимают 80% времени учителя. Возможно, 80% одежды, которую вы постоянно носите, составляет всего 20% вашего гардероба. И этот список можно продолжать. Правило «80/20» приблизительно (соотношение может составлять, например, 75/25 или 90/10) и даже не всегда применимо, но все же проявляется так часто, что его стоит использовать для прогнозов.

В McKinsey правило «80/20» в основном касается данных, и в этом отношении оно, несомненно, верно. Применяя его к цифрам, можно получить выводы, которые успешно пройдут тест «Что это нам даст?». Вернемся к одному из примеров, приведенных выше: узнав, что на 20% ваших продавцов приходится 80% продаж, вы должны сразу спросить, почему так происходит и как можно поднять остальных продавцов до уровня этих. Заметьте, что правило «80/20» не обязательно приводит напрямую к глубокому выводу. Оно скорее побуждает задавать новые вопросы и, возможно, выполнять новые виды анализа, которые помогают воссоздать правильную картину.

Более того, правило «80/20» может применяться не только к данным. С его помощью вы разберетесь, что говорить клиенту. Ведь 80% ваших рекомендаций будет следовать из 20% результатов проведенного анализа. В двух словах: расставляйте приоритеты. Подумайте, какие рекомендации принесут вашему клиенту наибольшую пользу, и сосредоточьтесь именно на них. Помните, что организация-клиент сможет выполнить лишь ограниченное количество рекомендаций за один раз. И сосредоточьтесь в первую очередь на самых выигрышных направлениях.

 

Упражнения

 

– Вспомните последний аналитический проект, над которым вы работали или который вам презентовали. Все ли наглядные материалы презентации этого проекта проходят тест «Что это нам даст?». Проанализируйте как минимум 10 наглядных материалов.

– Выполните анализ своей работы по правилу «80/20». На что у вас уходит основная часть времени? Какие из ваших действий приносят наибольшую пользу организации? (Отвечайте честно!) А какие – лично вам? Можете ли вы придумать способы тратить больше времени на то, что приносит больше всего пользы, и меньше – на действия, от которых пользы минимум?

– Выполните анализ деятельности своей компании по правилу «80/20». Вы можете найти примеры соотношения «80/20» в своем подразделении или отделе? На какие из ваших продуктов или услуг приходится больше всего прибыли? А затрат? Вы можете найти другие иллюстрации правила «80/20»?

 

 

⇐ Предыдущая78910111213141516Следующая ⇒

Поделиться: