Как измерить все, что угодно

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]. 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.

ЧЕТЫРЕ ПОЛЕЗНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗМЕРЕНИЯ

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.

Предпосылка № 4