Аналитический паралич — интересный феномен, с которым сталкиваются многие компании, особенно молодые. Чрезмерный анализ или чрезмерное обдумывание ситуации приводят к тотальному ступору и полному параличу управленческого процесса. Начинаются бесконечные обсуждения, презентации, корректировки, изучение новых идей, а итоговый план действий попросту не утверждается. Ситуация может рассматриваться как слишком сложная, а решение не принимают из-за опасения потенциальных осложнений в будущем. Страх ошибки заставляет ещё глубже зарываться в анализе и поиске «идеального» варианта, который… никогда не будет найден.
Противоположностью аналитического паралича является «гибель от инстинкта», когда фатальное решение принимается в спешке и на основе эмоций или интуиции, т. е. без анализа вообще.
Проведем аналогию с лабиринтом. Допустим, вы находитесь в запутанной системе подземных ходов, имеете ограниченный запас ресурсов (еда, вода) и фрагменты карты, которая потенциально может вывести вас к выходу. Попытка действовать наугад, скорее всего, приведет вас к гибели, но и чрезмерный анализ карты закончится тем же — на каждом этапе и каждом повороте вы будете терять слишком много времени, что приведет к скорому исчерпанию ресурсов.
Страсть к излишнему анализу обычно свойственна молодым специалистам, которые только что закончили какие-нибудь курсы «успешного успеха» или «эффективного менеджмента». Авторы курсов естественным образом преувеличивают значимость собственных методик. Не может бизнес-тренер признать, что взял с ученика 50-100 тысяч рублей за обучение технике, которая в лучшем случае просто немного (чуть-чуть!) полезна в принятии решений. Но никак не является панацеей на все случаи жизни. С другой стороны, у молодого и неопытного специалиста всегда есть подсознательное желание все свои решения обосновывать полученной в процессе обучения теорией, опираясь на неё, как на волшебный костыль.
Такие горе-профессионалы стараются учесть сотни и тысячи факторов с помощью огромного числа теоретических метрик, не понимая, что это попросту невозможно. Во-первых, бизнес — штука слишком сложная, чтобы полностью вместить его в рамки какой-либо одной модели. Во-вторых, существуют события, не поддающиеся прогнозированию в принципе — начиная от природных катаклизмов и заканчивая изменениями законодательства, которые не анонсировались заранее. И чем дальше горизонт планирования, тем выше вероятность «нежданчиков», которые камня на камне не оставят от любых теоретических построений.
Для молодого бизнеса это категорически неверный путь, который приводит к краху огромное количество стартапов. Вместо того, чтобы «иди и делать» — предлагать рынку что-то новое, совершать и исправлять ошибки, активно анализировать обратную связь от уже появившихся потребителей и тем самым развивать и улучшать продукт, предприниматели «сидят и думают»… пока их рыночную нишу осваивают более активные и смелые конкуренты.
А еще люди, увлеченные чрезмерным анализом, обычно не учитывают фактор убывающей отдачи. Постоянное увеличение только одной из составляющих производства (в т. ч. уровня аналитики) обеспечивает прирост общего результата на всё меньшую величину.
Рассмотрим этот феномен на примере фермерского хозяйства. Приобретение еще одного поля позволит увеличить доходы практически вдвое. Но при дальнейшей покупке третьего-четвертого-пятого участков линейного роста уже не будет. Начнутся сложности с логистикой, рынками сбыта, закупкой удобрений и т. д. В некоторой точке дополнительная земля станет только источником дополнительных трудностей и убытков, а никак не финансовой выгоды.
В нашем примере с лабиринтом фактор убывающей отдачи работает следующим образом: первоначальное изучение карты радикально повышает шансы на спасение. Но дальнейший подробный анализ требует всё больше и больше времени. При этом вероятность найти выход растет незначительно, а скорость расходования ресурсов остается постоянной. И в некоторый момент углубленная аналитика начинает приносить вред.
Задача управленца — найти ту самую золотую середину. И снова мы обратимся к понятной художественной аналогии и попробуем сравнить развитие бизнеса с разработкой нового самолета.
Проектирование самолета начинается с чертежа на бумаге (сейчас, конечно же, на компьютере). Это и есть попытка максимально учесть на старте все доступные факторы аналитическим путем. Далее планер нужно испытать в аэродинамической трубе, но никто не будет сразу строить для этого полноценный самолет. Испытания проведут на уменьшенной копии. Идем дальше — для испытания маленькой копии вовсе не обязательно разрабатывать маленький реактивный двигатель. Вообще, двигателем занимается другой отдел. А вот для разработки системы управления не нужен готовый самолет с двигателем, ее можно протестировать на отдельном стенде. В процессе всех этих работ обнаруживаются и исправляются неучтенные ошибки, вносятся коррективы, и постепенно, шаг за шагом, разработчики приближаются к созданию готового изделия.
А вот желание сразу же спроектировать идеальный самолет в натуральную величину и со всеми «причиндалами» приведет к немедленному ступору. На этапе расчетов всплывут десятки потенциальных проблем, точный ответ на которые могут дать только испытания. Но ведь именно испытаний и связанных с ними затрат времени и денег пытается избежать углубленная аналитика! Попытка просчитать всё заранее приведет нас в область зыбких предположений и краху проекта.
Модель никогда не повторяет полностью реальную жизнь, всегда являясь её упрощением. А потому для бизнеса вредно снимать и учитывать абсолютно все возможные параметры. Самый эффективный путь — итерационный. Аналитика и составление гипотезы — тестирование — внесение корректив – практика - новая аналитика – и.т.д.
Именно по таким принципам работает первый в России бизнес-спецназ Амивео.
Справедливости ради стоит заметить, что подход к анализу меняется по мере развития технических возможностей. И если раньше снимать и хранить большое количество данных было очень дорого, то теперь затраты на это перестали быть критичными для бизнеса. Так появилась концепция Data Lake («озеро данных») — снимать и хранить все возможные параметры. Аналитика при этом по-прежнему строится на ограниченном массиве данных, а собранная (избыточная на данном этапе) информация может пригодиться в будущем для ретроспективного анализа и внесения корректив.
Впрочем, это уже совсем другая история… Технический прогресс расширяет возможности анализа и прогнозирования, но принципиально проблема «аналитического паралича» никуда не исчезает.
Наверняка вы знаете примеры, когда отличная идея была загублена чрезмерными попытками довести ее до идеала перед выводом на рынок.
Ждем ваших интересных историй в комментариях.