По определению, у аналитического проекта, основанного на количественном анализе, узок круг рассматриваемых вопросов, поскольку требуется сбор данных и проверка на их основе некой гипотезы (см. вставку «Примеры проверяемой гипотезы»). Трудно собирать данные по широкому кругу. Но на этом этапе важно не сузить преждевременно масштабы рассматриваемой проблемы или будущего решения. Взгляд на проблему должен быть достаточно широким для того, чтобы выделить несколько возможных вариантов решения. Например, если организация считает, что в отдельном подразделении или регионе возникла проблема с эффективностью деятельности, то причин этого может быть много – начиная от недовольства потребителей до производственных факторов или особенностей продуктов и услуг.
Примеры проверяемой гипотезы
• Анализ видов продуктов, пользовавшихся спросом в прошлом году, лучше всего поможет понять, на какие коммерческие предложения, рассылаемые по электронной почте, мы получим максимальный отклик в будущем.
• Продолжительность учебы является надежным критерием будущей эффективности деятельности сотрудников на должностях, требующих высокого уровня компетентности.
• Десятипроцентные скидки с цены продуктов за неделю до праздников менее эффективны, чем скидки, введенные в другое время.
• Размещение товара на витрине в конце прохода наиболее эффективно с точки зрения стимулирования продаж.
• Наших покупателей можно разделить на четыре группы в зависимости от того, какие продукты они предпочитают.
• Возможность повышать цены на продукты стандартного качества и при этом не вызвать сокращения спроса существенно уменьшается в годы экономической рецессии.
• Наши подразделения, централизовавшие склады, предпочитают поддерживать меньший операционный запас материалов для производственного процесса.
В примере с компанией Transitions Optical, приведенном в конце этой главы, к идентификации и формулированию проблемы менеджеров подтолкнуло смутное ощущение, что маркетинговые расходы избыточны. Однако из области решений было выбрано только одно, включавшее комплексную оптимизацию маркетинговых расходов и привлечения средств массовой информации.
Мы называем первый этап количественного анализа формулированием проблемы, но его же можно назвать и выявлением возможностей. Британский инженер Джозеф Джаггер (1830–1892) понял, что есть возможность сорвать банк в казино Монте-Карло[23]. Он приобрел опыт работы с машинами и механизмами на хлопкопрядильных фабриках Йоркшира. Это помогло ему понять принципы движения колеса рулетки и предположить, что под действием механической неисправности одни цифры выпадают чаще, чем другие. А что если использовать эту неисправность в своих интересах? Он поехал в Монако, чтобы проверить свое предположение.
На колесе рулетки французского/европейского образца есть цифры от 1 до 36, а также 0. Если колесо делает один оборот, то теоретическая вероятность выпадения каждого номера равна 1/37. Таким образом, удельный вес числа выпадений каждого номера при большом количестве оборотов колеса также равен 1/37. Джаггер предположил, что разбалансированность колеса приведет к тому, что вероятность выпадения определенных чисел превысит 1/37.
Эти рассуждения побудили Джаггера нанять шестерых помощников для наблюдения за шестью столами с рулеткой в легендарном казино Beaux-Arts в Монте-Карло. Каждый помощник получил инструкции относительно записи результатов всех розыгрышей на своем столе. Проанализировав результаты, Джаггер понял, что на пяти столах числа, как и ожидалось, выпадали случайным образом. Но на шестом столе девять чисел (7, 8, 9, 17, 18, 19, 22, 28 и 29) выпадали чаще, чем остальные. Джаггер сделал вывод, что у колеса на этом столе имеется какой-то дефект, нарушающий его балансировку. Свои первые ставки на этом столе он сделал 7 июля 1875 года и быстро выиграл приличную сумму (14 тысяч фунтов стерлингов – в 2012 году она равнялась бы примерно 840 тысячам фунтов стерлингов, или более 1,3 миллиона долларов с учетом инфляции). Казино разобралось, в чем состоит выигрышная стратегия Джаггера, и в конце концов нейтрализовало ее. Но к этому моменту он уже успел выиграть сумму, равную более чем шести миллионам современных долларов. Это и есть возможности аналитики!
Решите, что конкретно вы хотите выяснить
Хотя на этапе формулирования проблемы полезно мыслить широко, но к его окончанию надо иметь четкое понимание ее сути, конкретную формулировку и перечень показателей, которые подлежат анализу. Это необходимо, поскольку в количественном анализе от формулировки проблемы зависит очень многое. Например, представьте себе, что вы топ-менеджер телекомпании, желающий выяснить, какие каналы предпочитают ваши зрители. Два аналитика-консультанта предложили вам разные подходы к проведению исследования. Из чистого любопытства вы решили нанять обоих и посмотреть, насколько будут отличаться их результаты.
Один из консультантов предложил зрителям каждый день в течение недели записывать (в онлайновом режиме либо на бумаге) те каналы и программы, которые они смотрят. Второй провел анкетирование зрителей, попросив их расположить телеканалы, которые они смотрели в течение нескольких последних месяцев, в порядке предпочтения. Оба отобрали репрезентативную выборку зрителей, отражавшую особенность всей аудитории.
Хотя оба консультанта пытаются получить ответ на один и тот же вопрос, они, скорее всего, получат весьма различающиеся результаты. Тот, кто предложил участникам целевой группы записывать просмотренные телепередачи, вероятно, получит результаты более точные, но зато процент откликнувшихся на это предложение будет ниже, поскольку процедура опроса связана с дополнительными затратами времени. (Компания Nielsen Media Research ведет постоянный мониторинг телеканалов и программ, и среди участников целевой группы каждый раз около 50 процентов отказываются вести записи, а ведь эта процедура выполняется автоматически.) Кроме того, этот консультант столкнется с проблемой влияния на зрительские предпочтения времени года или программ телеканалов в ту неделю, когда предполагается вести записи.
Точность исследования, проведенного вторым консультантом, возможно, будет ниже, но зато и сезонные факторы окажут меньше влияния за счет охвата более продолжительного периода. В результате расхождения в результатах будут настолько значительными, что сгладить их не удастся. Поэтому очень важно на этапе идентификации проблемы четко определить, что именно вы собираетесь изучать.
Шаг 2. Изучение предыдущих поисков решения
После того как проблема определена, следует выяснить, проводились ли ее исследования ранее и каковы были их результаты. Это второй шаг первого этапа количественного анализа (формулирование проблемы), поскольку информация о предшествующих исследованиях помогает аналитику и менеджеру оценить разные варианты формулировки проблемы и ее концептуализации.
