Доказать, что вещи работают в бизнесе - это не так уж и сложно

Начните с …

• Понимая, что большинство бизнес-менеджеров ’достигли своего положения не благодаря “чувствам и мышлению.” Они - люди цифр. Если вы предложите им “идеи” без доказательств того, что ваши идеи дадут измеримые результаты, они не станут вас слушать. Хотя они могут сказать, что идут на риск (действия говорят громче слов), они хотят идти на просчитанный риск. Им нужны доказательства того, что то, что вы предлагаете, уже работает, или что нечто подобное (каждый из отдельных компонентов) работало в прошлом.
• Знание разницы между простой корреляцией (хорошо) и доказательством причины и следствия (лучше)
• .Определение терминов в мельчайших подробностях (с использованием цифр), чтобы убедиться, что мы все говорим и сравниваем одно и то же
• Зная, что независимо от того, сколько работы вы вложили в бенчмаркинг, если то, что вы предлагаете, не сильно отличается от конкурентов, то это не так уж и важно;не сильно отличается от конкурента, это не обеспечивает конкурентного преимущества
• Зная, что когда вы предоставляете любое число без других чисел, с которыми его можно сравнить, вы не предоставляете ничего ценного
• Понимание того, что если вы не можете ’показать логичность используемого процесса (в карте процесса)… вы не можете ’доказать ничего

Тупые вещи, которые обычно выдаются за доказательства (не попадайтесь в ловушку)

• Общее употребление (или все его используют).

• Все, что использует только “слова” и не представляет данных

• Статьи, в которых говорится, что это сработало в других местах
• .Эксперты, которые говорят, что что-то работает, не имея данных, подтверждающих их точность или послужной список
• Любое заявление, которое начинается со слов “я верю, я чувствую или я думаю”
• Мнения - это не факты. Мнения, не собранные научным способом от экспертов с доказанным послужным списком, ничего не стоят
• Опросы людей, которые используют это (и говорят, что это работает), как правило, бесполезны, потому что мало кто признает, что то, что они делают, глупо. Результаты (данные), полученные в ходе опроса пользователей, могут быть доказательством, но ответы на опрос следует считать мнениями недоказанных любителей
• .Продавцы, утверждающие, что это работает (с данными или без), вызывают подозрение, даже если данные получены менее чем от 10% пользователей
• Учебники или профессора, утверждающие, что это работает, скорее всего, устарели.
• Анекдотическое свидетельство (история или единичный случай) - это все равно только единичный случай, и он хорош только настолько, насколько точна память человека
• Спрашивать людей, считают ли они, что "это сработало… или спрашивать, почему, не изучив данные, подтверждающие это, сомнительно

Хорошее начало

• Докажите наличие корреляции между использованием программы и изменением производительности, объема производства или прибыли и т. д. Докажите наличие высокой корреляции (выше .6) между фактором и успехом/производительностью/прибылью
• Проведите сравнительный анализ, чтобы узнать, показывают ли исследования (с данными), что программа работает в других фирмах. Определите характеристики программы, используемые показатели и методику сбора данных
• Сравните показатели этого года с показателями прошлых лет. Посмотрите на отраслевые сравнения, чтобы показать, насколько изменилась производительность в результате внедрения, относительно изменений в остальной отрасли
• Проведите дробную выборку, внедрив решение на части предприятия, а затем соберите показатели по всему предприятию, чтобы показать разницу в производительности между группами, получившими и не получившими решение
• Внедрите программу на пробной основе, а затем посмотрите, какой процент менеджеров будет платить за нее на платной основе
• Внутренние эксперты, которые были точны в подобных прогнозах в последнее время (точность более 75% времени), говорят, что это сработает

• Внешние эксперты (консультанты или практики) могут оценить воздействие, используя повторяемую и проверенную модель

• Ищите академические лабораторные исследования (или контролируемую среду), которые используют данные, показывающие, что это в целом работает
• Самые высокоэффективные фирмы в нашей отрасли используют ее и имеют доказательства (данные), что она работает
• Ранг программы в принудительном рейтинговом опросе менеджеров, когда их спрашивают, какие факторы (среди различных программ) внесли наибольший вклад в повышение производительности/прибыльности.

Реальные доказательства

Начните с многолетних базовых данных о производительности (с достоверными цифрами). Затем покажите другие переменные, которые могут повлиять на любую причинно-следственную связь, и докажите, что они изолированы или контролируются. Покажите, что базовые “допущения” не меняются и что они не повлияют на прошлую или текущую причинно-следственную связь. Затем используйте некоторые из этих “инструментов”

• Триангуляция (использование трех различных методологий измерения, каждая с независимыми данными, которые приводят к одному и тому же результату
• Использование пилота (небольшого испытания), когда существует четко определенная испытуемая и контрольная группа
• Выход в выход.  Установите метрики и собирайте их в течение определенного периода времени, затем введите новую программу на тот же период времени.  После того как программа будет удалена, продолжайте собирать показатели в течение определенного периода времени.  Влияние должно быть четко различимо в виде всплеска, когда данные выводятся на график.

Примечание: Даже если программа принесет результаты, убедитесь, что она не приведет к непредвиденным последствиям (негативным &ldquo ;побочным&rdquo ; эффектам, которые не ожидались… например, набор веса после отказа от курения), которые могут перевесить преимущества первоначальной программы. Постоянно проверяйте обстановку, чтобы убедиться, что основные условия не меняются.

НЕ ВСЕ КОРРЕЛИРУЕТСЯ С ПРИБЫЛЬЮ - А КОГДА КОРРЕЛИРУЕТСЯ, ДОКАЗАТЬ ЭТО МОЖЕТ БЫТЬ ТРУДНО

Когда вы пытаетесь доказать, что какой-либо отдельный инструмент или стратегия действительно "работает" в бизнесе, существует естественная тенденция считать, что все хорошее "вызывает" прибыль.  Это хорошая, но ошибочная концепция!

Прибыль - это большая вещь

Количество факторов, влияющих на прибыль, огромно.  В результате часто бывает трудно доказать, что какой-то конкретный инструмент или стратегия оказали на нее прямое влияние. Это не означает, что эти инструменты не влияют на прибыль, просто то, как большинство корпораций собирают данные и определяют эффективность, затрудняет прямую связь между каким-либо конкретным инструментом или действием и увеличением прибыли.

Например, отдел исследований и разработок может проделать феноменальную работу по моделированию продукта нового поколения, убивающего категорию, но это преимущество будет сведено на нет задержкой перехода от разработки к производству, продажам и доставке.  Эта задержка может привести к тому, что конкурент быстрее выйдет на рынок, тем самым усложняя картину того, что могло, должно было и должно было быть отнесено к корреляции между действиями R&D и прибылью.  Еще одна сложность заключается в том, что поскольку так много других несвязанных вещей могут увеличить корпоративные затраты, любое влияние нового продукта может быть перекрыто или смягчено увеличением затрат в других, совершенно несвязанных областях бизнеса.

Взаимосвязи трудно доказать

Доказать, что что-то, что вы делаете в бизнесе (например, эффективный мониторинг окружающей среды) "приводит" к увеличению прибыли - задача не из легких.  Это не значит, что мониторинг окружающей среды не экономит деньги или не увеличивает доходы, это просто означает, что взаимосвязь сложна и труднодоказуема. Тот факт, что что-то коррелирует с прибылью, не означает, что эта деятельность вызвала увеличение прибыли.  Есть много вещей, которые коррелируют друг с другом, но это не гарантирует влияние друг на друга.  Высокая положительная корреляция выше .6, конечно, указывает на высокую вероятность того, что что-то может вызвать увеличение прибыли, но существует слишком много других факторов, чтобы утверждать, что любая корреляция прямо доказывает, что что-то вызывает увеличение прибыли.

Пример, когда корреляции не работают

Одной из областей, где, как правило, существует сильная корреляция, является вознаграждение руководителей и корпоративная эффективность.  За некоторыми исключениями (например, Disney), рост вознаграждения руководителей коррелирует с ростом корпоративных показателей.  Сама по себе взаимосвязь не доказывает, что рост вознаграждения руководителей вызовет рост прибыли, или что рост прибыли вызовет рост вознаграждения руководителей, хотя последнее, безусловно, возможно!

Решение

Секрет доказательства влияния на прибыль начинается с разделения различных эффектов или результатов инструмента, который вы используете для увеличения прибыли.

Например, мониторинг и прогнозирование состояния окружающей среды может быть доказано как средство увеличения прибыли только в том случае, если:

• Мониторинг и прогнозирование окружающей среды являются точными; и

• Увеличение прибыли коррелирует с увеличением частоты изменений, связанных с мониторингом и прогнозированием окружающей среды.

Вывод

Будьте осторожны, когда пытаетесь доказать влияние на прибыль, потому что многие менеджеры относятся к этому скептически, и причин для этого множество.  Использование описанных здесь подходов может помочь уменьшить подозрительность, но только если избегать всех распространенных ошибок.  Помните, что корреляции сами по себе ничего не доказывают. Вы должны показать, что (на примере прогнозирования) прогноз был, во-первых, точным, а во-вторых, что он действительно был использован руководством.  Только после доказательства первых двух фактов демонстрация корреляции между прогнозированием и прибыльностью приобретает хоть какое-то значение.  Доказать, что что-то влияет на прибыль, очень желательно, просто это очень трудно сделать!

quot