Проблемы создают неподтверждённые тестами решения
Когда глава Amazon.com Джефф Безос узнал, что веб-дизайнеры изменили вид сайта, не протестировав предварительно новый дизайн, он велел им собирать вещи.
Вот насколько важным считал руководитель всемирно знаменитой фирмы фактическое подтверждение принятого решения и его реализации путём тестирования. Но фирма Amazon в этом не одинока. Культуру научного испытания внедрили многие известные и успешные предприятия.
Одним из самых выдающихся примеров можно считать появившуюся в конце 1990-х годов систему управления концерна Toyota, которую сегодня знают в основном под названием lean, «бережливое производство». В одной из самых цитируемых научных статей на темы lean отмечается, что причина успеха Toyota в том, что там сумели системно провести эксперименты, связанные с развитием процессов, причём в основном на самых низких управленческих уровнях предприятия.
Авторы статьи Стивен Спир и Х. Кент Боуэн описывают, как все планируемые изменения в концерне Toyota проводятся в виде экспериментов, где всегда используется модель научного подхода. Кроме того, управленцев и работников поощряют экспериментировать настолько часто, насколько это возможно. Главным образом, чтобы постоянно искать и находить протестированные решения для преодоления обнаруженных узких мест в процессах.
Если процитировать главу Amazon Джеффа Безоса, то организация, которая сумела в течение года нарастить количество экспериментов, сделала практически то же самое и с инновациями. Предприятие становится умнее, поскольку генерируется большое количество знаний о том, что происходит и что не происходит.
Тормозом развития многих предприятий и организаций служит отсутствие инноваций. Инновации же рождаются прежде всего в результате генерирования и внедрения новых идей. Но это, в свою очередь, очень рискованное занятие, поскольку в случае опоры на ложные предпосылки, например, новые изменения, вносимые в процессы, могут и не сработать.
В часто меняющейся бизнес-среде нередко решать проблемы или реализовывать новые идеи пытаются упрощённо и безболезненно – свалить с плеч долой одну проблему и быстренько двигаться к следующей. Увы, далеко не всегда это удаётся.
Обычно такая ситуация складывается по двум причинам. Во-первых, люди и не знают, что бережливое развитие может происходить только в результате научного подхода. Во-вторых, как утверждают Стефан Томке и Джим Манзи в своей статье «The Discipline of Business Experimentation», многие предприятия не хотят изыскивать для этого внутренние ресурсы.
Отсюда и начинает катиться снежный ком. Ни у кого нет времени заниматься аналитическим подходом, и решения рождаются обычно на собраниях в ходе различных споров и нередко в условиях, когда «в следующий понедельник» новая вещь уже должна работать. Но очень часто такие решения не функционируют. К тому моменту, когда финансовые результаты начинают показывать ошибку, уже, скорее всего, идёт восьмой план ad hoc, и никто больше не способен сказать, какое изменение привело к сбою. Так и появляется заколдованный круг, выражающийся в подверженной многочисленным стрессам рабочей среде, где для действий руководителей характерно постоянное «тушение пожара» и где на что-то, кроме поверхностных решений, времени не остаётся.
К сожалению, во многих организациях повседневная жизнь именно такова – все суетятся и внешне заняты работой, а результатов мало.
Предприятия, которые хотят, чтобы тестирование было бы их повседневной и естественной частью в процессе принятия решений, должны создать соответствующую инфраструктуру.
Наибольшая польза получается в том случае, если предприятие в целом движется к образу мысли «тестируй и умней», где руководство активно это культивирует и вмешивается сразу же, как только оказывается, что деятельность недостаточно подкреплена доказательствами.
Затем необходимы программы обучения для развития у работников знаний в сфере аналитического подхода. Нужны правила, на основании которых следует принимать решения о том, что тестировать, а что нет. Нужна, наконец, центральная функция, которая следила бы за всем этим.
Возьмём в качестве примера концерн Toyota, который вкладывает много временного ресурса в обучение новых работников, где аналитическое решение проблем и проведение тестирования предложений (метод А3) занимает настолько центральное место, что всё обучение длится почти два с половиной месяца. Конкуренты при этом ограничиваются неделей-другой.
Культура, в центре которой экспериментирование решениями и выводами, вывела работников Toyota на мировую вершину по количеству реализованных улучшений. На одного работника в среднем приходятся в год 62 протестированные и реализованные идеи, в то время, как серьёзным мировым классом считается уже 2,5. На среднем предприятии этот показатель равен всего 0,16. Таково влияние ставки на обучение и привлечение всего предприятия в целом.
Хороший пример демонстрирует также оптовый продавец обуви Famous Footwear во главе с Джо Вудом, который встречается со своей контролирующей тестирование структурой каждые две недели, чтобы получить обзор осуществлённых и планируемых экспериментов. Экспериментирование стало на предприятии неотъемлемой и повседневной частью принятия решений, из чего исходит вся культура фирмы.
Экспериментирования – дело не дешёвое. Правда, и не столь дорогое, как внедрение идей и решений, которые не работают. Вдобавок надо учитывать, что желание развивать свою организацию требует времени. Но если время на это не будет найдено, то никаких изменений делать нельзя: ведь главная причина проблем организации - в нетестированных «решениях», принятых второпях на собраниях.
Как проводить простые эксперименты
Идея эксперимента не в том, чтобы просто попробовать «новую вещь» или выглядеть прогрессивным. Она в том, чтобы контролируемо вскрыть причинно-следственные связи. Для этого существуют разные модели анализа, но в общих чертах все они состоят из следующих четырёх шагов.
1. Создай гипотезу. Процесс экспериментирования начинается с идеи (гипотезы), которая, получив фактическое подтверждение, может продвинуть предприятие вперёд. Даже если она не найдёт подтверждения, всё равно это будет положительный фактор, поскольку мы стали немного умнее – знаем, что не работает. Разумеется, гипотезу следует сформулировать очень детально. Слишком широкая формулировка, в стиле «увеличит ли замены упаковки изделия продажу», чересчур абстрактна. Задачу нужно сформулировать в этом случае так: «Увеличит ли упаковка с цветными картинками изделия ежемесячную продажу больше, чем имеющаяся упаковка без картинок?»
2. Планируй. На этом этапе важнее всего придумать, как обеспечить валидность теста, чтобы потом сделать правильные выводы. Надо определить, что точно тестируется, как долго и каковы контрольные и тест-группы.
Точное описание теста необходимо для того, чтобы избежать в зародыше эксперимента с многими переменными. Хотя сложные методы статистического анализа позволяют проводить и такие эксперименты, но в интересах простоты стоит исходить из принципа OVAT (one-variable-at-the-time – одна переменная одновременно). Во-первых, такие эксперименты способны проводить почти все работники, во-вторых, позже легче делать анализ. Продолжительность эксперимента и размеры контрольной группы и тест-группы зависят от того, какой очевидности результата вы ждёте. Нелишне убедиться и в том, возможно ли вообще измерить тест.
3. Проводи. После того, как эксперимент придуман, пора его осуществлять. Все причастные (подпадающие под влияние или оказывающие его) стороны должны об этом знать, чтобы, например, маркетинг не начал во время проведения эксперимента по продаже кампанию. Переменной величиной может стать и ухудшение погоды или другая неожиданная ситуация. В таком случае тест лучше повторить. Не стоит проводить несколько экспериментов одновременно, если есть хоть малейшее сомнение в том, что они никак не влияют друг на друга. Лучше затянуть эксперимент, чем делать выводы на основании недостаточного количества поступивших данных.
4. Анализируй результаты и планируй дальнейшие действия. Анализ теста – самая интересная часть. Сравнивать надо обычную ситуацию с гипотезой, т.е. результаты контрольной группы с результатами тест-группы. Произошло ли тот, что должно было произойти? В чём была разница? Каковы были неожиданные последствия? Удался ли тест?
Если эксперимент удался, то новую идею надо претворять в жизнь, если не удался, то мы будем знать, что это не работает. Никогда нельзя наказывать людей за то, что тестируемая идея не сработала. После того, как анализ теста завершён, об этом надо сообщить всей организации.
Autor: Марек Банкийр Leanway OU