Порочная страсть к измерениям

Как избыточное стремление к оцифровке губит бизнес

"Если вы это не измеряете, вы не можете это контролировать", "бизнес - это цифры, а не слова", "управлять можно только тем, что можно просчитать". Эти и подобные заявления стали управленческим мейнстримом и почти неоспоримой истиной. Мы же оспорим их и покажем, как бизнес прямо и косвенно теряет деньги на избыточных измерениях.

Цена точности

В современном мире можно получить практически любую информацию и измерить практически любой показатель. Не всегда это будет реально сделать на основании уже известных и доступных данных, часто потребуется провести исследование, что, естественно, потребует затрат - на покупку каких-либо собранных и структурированных данных, оплату труда интервьюеров, вознаграждение респондентов и пр. Больше выборка и/или больше данных из разных источников - точнее результат. Но всегда ли эта точность стоит тех денег, которые придется потратить для ее достижения? Безусловно, важно понимать, составляет ли ваша доля рынка 1% или 30%, но действительно ли принципиально знать, 1,2 или 1,3%? Важно, что существенная часть ваших клиентов выбирает ваш продукт, поскольку он надежный, но принципиально ли 90% или 85%? В большинстве случаев ответ на подобные вопросы будет отрицательным - никакие решения на основании такого небольшого количественного уточнения не изменятся, новые альтернативы не появятся. А дополнительные деньги будут потрачены.

Узнать новое или измерить известное?

Это - разные задачи, требующие разных методов исследования. Чтобы узнать новое используют качественные исследования, результат которых - идеи, суждения, мнения. Чтобы измерить известное - количественные с результатом, поддающимся статистическому анализу: можно проверить гипотезы, описать распределение, провести корреляционный анализ, построить регрессионную модель и тд. Результаты количественного исследования часто выглядят "солиднее" - графики, таблицы, диаграммы - видно, что проведена большая серьезная работа. Это не какие-то цитаты из интервью, из которых делают какие-то выводы - настоящий научный анализ! Но это не означает, что количественное исследование "лучше" качественного, у них разные задачи. Непонимание этого простого факта и следование соблазну "сделать все фундаментально, точно показать на цифрах" ведет к потерям. Предположим, стоит задача описать процесс выбора потребителем некоторого продукта, то есть получить новую для исследователя информацию. Эту задачу можно решить, проведя глубинные интервью с целевой аудиторией. В этих интервью можно обсудить, какую задачу потребители решают с помощью продукта, а также сопутствующие обстоятельства - когда они вспоминают об этой задаче, что им известно о категории, где они ищут информацию и тд. В интервью будут открытые вопросы, позволяющие узнать то, о чем исследователь мог не догадываться. Например, что потребитель с доходом ниже среднего, приобретающий квартиру эконом-класса "из последних сил", крайне поверхностно изучает предложения, почти не посещает объекты и очень ценит скорость оформления сделки. Или, что заемщик стремится взять кредит в банке, который считает "надежным", вопреки размерам ставок и прочим рациональным факторам. (Это реальные выводы из исследований, интерпретация которых была чрезвычайно полезна заказчикам). В случае же ошибочного подхода, ориентированного на измерения, для решения подобной задачи будет составлена анкета с закрытыми вопросами, тк обрабатывать суждения при исследовании на большой выборке весьма затруднительно. Очевидно, что и вопросы, и варианты ответа будут отражать исключительно представления исследователя. Если реальный процесс протекает каким-либо не известным исследователю образом, то продвинуться в его понимании не получится. Да, в опросах бывают варианты "другое, указать что", но во-первых, не любой метод допускает его использование, во-вторых, респонденты стараются "угадать правильный ответ", избегают лишних пояснений и могут избегать варианта "другое", даже когда он соответствует действительности. Количественное исследование следует применять для проверки гипотез, но для формирования представлений, из которых будут следовать гипотезы, необходимо использовать качественное.

Конечно же не стоит отказываться от измерений и управлять, исходя исключительно из мнений и идей. Проверка гипотез и количественные оценки так же необходимы бизнесу. Важно не смешивать одно с другим, чётко понимания границы применимости методов.