Один крупный европейский дистрибьютор лакокрасочной продукции попросил меня оценить влияние скорости работы сети на объемы продаж, так как от этого показателя зависела быстрота ответов на входящие звонки клиентов. Поскольку офисная АТС вела учет всех звонков, в том числе и прерванных абонентами в период ожидания, а торговый персонал хранил данные о степени занятости (а следовательно, о времени отклика) за прошлые периоды, я порекомендовал провести перекрестный анализ обоих массивов данных. В результате оказалось, что когда нагрузка на сбытовую сеть возросла, клиенты стали обрывать звонки чаще. Изучались также ситуации прошлых периодов, когда сеть работала медленнее по другим причинам, а не из-за того, что ею активно пользовалась служба поддержки, а также динамика продаж. В результате компания сумела выявить ту разницу в продажах, которая объяснялась исключительно более медленной работой сети.
Не измеряйте точнее, чем нужно
В главе 7 мы рассказали о том, как рассчитать стоимость информации, необходимой для принятия решения. Определенная вами исходная неопределенность, стоимость информации и пороги дают достаточно данных о методе измерения, который действительно подходит для поставленной задачи. Если информация о том, заметили ли покупатели улучшение качества вашей продукции после перехода на новый метод производства (например, после изменения рецептуры изготавливаемого вами напитка), стоит пару тысяч долларов, то вам не удастся экономически обосновать ни небольшое маркетинговое исследование, ни даже дегустацию вслепую. Но когда эта информация стоит миллионы долларов (что более вероятно, если ваша компания крупная или хотя бы средняя), вас не запугает исследование, которое обойдется в 100 тыс. дол. и продлится несколько недель. Знание стоимости информации, порога, текущей неопределенности и решения, которое придется принять, — необходимое условие правильного выбора цели и условий измерения.
Стоимость информации определяет верхний предел затрат на проведение измерений. Но, как правило, такие затраты оказываются намного ниже. Обычно я рассчитываю, что они приблизительно составят 10 % EVPI, хотя порой они не превышают и 2 % EVPI (это минимум, из которого вы должны исходить). Я ориентируюсь на эти показатели по трем причинам. Во-первых, EVPI — это стоимость полной информации. Но все эмпирические методы дают какую-то погрешность, а наша цель — снизить неопределенность, а вовсе не получить точные сведения. Поэтому стоимость результатов наших измерений будет, по всей видимости, намного меньше EVPI. Во-вторых, начальные измерения нередко меняют стоимость результатов дальнейших измерений. Если первые итоги оказываются неожиданными, то затраты на продолжение оценки могут упасть до нуля. Это означает одно: измерения следует проводить итеративно. А поскольку у нас всегда есть возможность продолжить измерения, если нужен более точный результат, то обычно в недооценке результатов начальных оценок присутствует управляемый риск. Наконец, не забывайте о том, что кривая стоимости информации обычно круче всего идет вверх в самом начале: первая сотня изученных образцов снижает неопределенность намного больше, чем вторая.
Способ измерения объекта подсказывает порог. Если возникает необходимость оценить возможный спрос, чтобы определить объем производства, или производительность труда (для расчета премиальных выплат), то фактически порога у вас не будет. Каждое повышение точности будет иметь свою стоимость, хотя с приближением к EVPI стоимость информации будет инкрементально расти все медленнее. Но предположим, что требуется рассчитать размер рынка, так как сделанные вашей компанией инвестиции окажутся безубыточными только в случае роста рынка не менее чем на 12 % по сравнению с прошлым годом. Выбирая метод измерения, вам следует учесть, что ошибка не выше 1 % не так важна, главное — узнать, на какой стороне порога вы окажетесь. Если вы можете с достоверностью установить, что рынок вырастет менее чем на 5 %, то какова погрешность этого показателя — 1 % или 5 % — вам неважно. В этом случае главное, чтобы прогноз не показал, что рост рынка составит больше (или меньше) 12 %, когда на самом деле правильно обратное.
Наконец, о том, какой метод измерения вам потребуется, говорит и исходная неопределенность. Помните: чем выше неопределенность, тем больше информации дадут первые наблюдения. Если сначала неопределенность была очень высока, то даже методы, имеющие большую неустранимую погрешность, дадут больше сведений, чем имелось раньше.
Учитывать погрешность