Как думают великие компании. Три правила - читать онлайн книгу. Автор: Мумтаз Ахмед, Майкл Е. Рейнор cтр.№ 68

Отслеживание финансовой структуры преимущества одной компании над другой побудило нас искать объяснения наблюдаемых различий в поведении компаний. И к счастью для нас, обсуждая примеры выдающихся достижений в бизнесе, комментаторы обычно не обращали должного внимания на относительное преимущество компании по валовой прибыли. Вместо этого мы сосредоточились на количественной оценке различий в поведении, которые мы могли бы связать с различиями в составляющих ФР в каждом конкретном случае.

Именно это позволяет нам объяснять достижение компанией Linear статуса «чудотворца» ее выходом на другие товарные рынки, компанией Medtronic – повышением качества ее продукции, а неудачу T&B – ее стремлением к диверсификации. Успех Abercrombie & Fitch обусловлен ее работой с клиентами и имиджевой рекламой, успех Wrigley – ее удачной глобализацией, а взлет Weis оборвался из-за активного копирования ее продукции конкурентами, на что она не нашла никакого эффективного ответа. Выдающиеся достижения Merck объясняются ее активным завоеванием международных рынков, более разнообразным ассортиментом продуктов и лучшим управлением при выходе из стратегического тупика (который Eli Lilly также стремилась найти). Heartland первой нарушила, а затем согласилась на определяющие компромиссы в отношении дальних автоперевозок, в то время как Maytag не смогла удержать выбранный курс и растеряла свои преимущества в отношении дифференциации и распределения продукции. В каждом из этих случаев мы документировали различия в поведении, не связанные с рентабельностью, изменения которой мы надеялись объяснить. Иначе говоря, наши независимые переменные были действительно независимыми.

Наконец, мы попытались продемонстрировать актуальность и значимость наших объяснений. Во-первых, отметим, что высокие значения ФР у Heartland были обусловлены преимуществом по валовой прибыли и что задокументировано наличие ценовых надбавок, которыми и объясняется это преимущество по валовой прибыли. И во-вторых: надо определить, в какой степени величину этого преимущества можно объяснить наличием этих ценовых надбавок. Наши оценки значимости конкретных моделей поведения для достижения преимущества в рентабельности несомненно являются грубыми, но они обеспечивают некоторую уверенность в том, что именно модели поведения, по-видимому, на самом деле имеют значение (см. приложение G).

Количественные оценки вероятности. Становление мира, создаваемого исследователями успеха, в значительной мере сдерживается его критиками. Даже самые успешные его проповедники, которые в недавнем прошлом искали и утверждали, что нашли «непреходящие отличительные свойства великих организаций», в своих последующих работах вынуждены были отступать на уровень «корреляция не идентична причинно-следственной связи» ^{173}. Однако для обоснования утверждений о наличии корреляции необходимы не менее веские доказательства, чем для обоснования наличия причинно-следственной связи. Статистические тесты имеют значение даже (а возможно, в особенности) для небольших выборок.

Наши выводы не позволяют достаточно точно оценить ваши шансы на успех, если вы будете следовать нашим правилам. Однако мы утверждаем, что значения вероятности, полученные в результате нашего анализа, позволяют достаточно убедительно идентифицировать основные тенденции в полной совокупности выдающихся компаний. Мы научились количественно оценивать вероятность того, что наблюдаемые факты являются просто результатом случайного стечения обстоятельств. Мы понимаем, что эти вероятности являются слишком низкими, чтобы наши выводы можно было считать истинными. Как обычно, вы можете делать из всего этого собственные выводы (см. приложения H, I и J).

Существуют по крайней мере три аспекта, позволяющие настолько обобщить выводы, полученные на основании анализа конкретных случаев, чтобы сделать их полезными.

Во-первых, исследуемые выборки компаний должны быть репрезентативными для совокупности компаний, представляющей интерес. Очень часто в исследованиях успеха выдвигаются настолько строгие критерии отбора, что сама выборка и оказывается совокупностью; то есть всем предъявляемым требованиям соответствуют лишь очень немногие компании. Это избавляет от необходимости подтверждения репрезентативности, но резко ограничивает возможность обобщения выводов. В пределе полученные таким образом практические рекомендации оказываются применимыми только к компаниям, практически точно воспроизводящим рабочие параметры, определяющие принадлежность к выборке.

Конечно, наши критерии составления выборки тоже достаточно жесткие, но все-таки им удовлетворяют несколько сотен компаний. При этом мы не выбирали компании, исходя из характера изменений рентабельности со временем или конкретных значений превышения показателей по сравнению с некими средними значениями. Мы считаем, что эти правила применимы в широком диапазоне возможных результатов, поскольку все эти результаты в достаточной мере исключительные.

Из этой совокупности выдающихся компаний мы и сделали выборку. И нашу выборку нельзя считать совершенно случайной. Мы выбирали компании из разных отраслей и настаиваем на значимости сравнений внутри каждой тройки. Поэтому мы не можем считать эту часть нашей методики пригодной для подкрепления утверждений о возможности обобщения. Как и во многих других случаях, окончательное суждение по этому вопросу не является категоричным, и вместо этого мы характеризуем степень, в которой наша выборка является репрезентативной для данной совокупности. Если вы сочтете это достаточно убедительным, вы увидите, что наши выводы могут иметь более широкое применение.

Во-вторых, эти выводы должны применяться за пределами совокупности, которая использовалась для их получения; то есть они должны иметь прогностическое значение. Существуют общепринятые методы оценки прогностической способности теорий, но, поскольку как минимум некоторые из выводов, сделанных на основании изучения конкретных случаев, неизбежно будут иметь качественный характер, создатели таких теорий – почти всегда последние, кто хотел бы их проверять.

Проблема и здесь кроется в неизбежных когнитивных искажениях (предубеждениях). Мы провели исследование, и на основании его результатов у нас сложились достаточно твердые представления о факторах, определяющих успех компании. Если вы представите нам данные по трем компаниям из отрасли, которую мы не проверяли, и попросите нас проверить, объясняют ли наши правила различия в показателях в этой тройке, мы неизбежно дадим не вполне объективный ответ просто потому, что мы сами построили эту теорию. И дело тут не в личной честности или нечестности, а в цельности метода. Как никто не аудирует собственные расходы, так и качественные теории не должны проверяться их создателями.

Поэтому мы, как и авторы любого другого известного нам исследования успеха, не можем претендовать на прогностическую точность. Самое большее – мы можем утверждать, что почти количественный характер нашей теории облегчит другим исследователям проверку наших правил на новых данных, и вероятность того, что это со временем будет сделано, повысится. Утверждение, что стратегия, используемая одной компанией, проста и прозрачна, по сравнению со стратегией, используемой другой компанией, более субъективно, чем утверждение, что одна компания в большей мере полагается на ценовую конкуренцию, чем другая. Утверждение, что компания поспешно разрушает собственную базу, кажется нам в меньшей степени доказуемым, чем утверждение, что рентабельность у одной компании выше, чем у другой, за счет ее преимуществ по валовой прибыли, обусловленных большими объемами, выраженными в единицах продукции.