Объяснение первой причины из трех перечисленных выше было известно с 1950-х годов. Оно было обосновано в математической теории принятия решений — разделе теории игр. Именно сокращению неопределенности мы и уделим основное внимание, главным образом потому, что оно наиболее актуально для обычных условий, и потому, что две другие причины несколько проще. Ведь стоимость информации, влияющей на поведение людей, просто равна стоимости разницы в их поведении. Если измерение результатов деятельности дает рост производительности труда 20 %, то денежное выражение роста производительности и есть стоимость измерения. А если стоимость информации является ее рыночной стоимостью, то перед нами проблема рыночного прогноза, ничем не отличающаяся от оценки продаж любого другого продукта. Если мы собираем информацию об интенсивности движения на городских перекрестках в разное время дня, чтобы продать ее компаниям, ищущим подходящие места для размещения розничных магазинов, то стоимость таких измерений равняется ожидаемой прибыли от продажи этих данных. Однако чаще всего в бизнесе производят измерения потому, что они хотя бы частично связаны с принятием решений. Об этом и пойдет речь в данной главе.
Вероятность ошибиться и цена ошибки: ожидаемые потери от упущенных возможностей
Более 50 лет назад в теории игр — области, понятной лишь посвященным, — была разработана такая формула стоимости информации, которую можно не только вывести математически, но и уяснить интуитивно. Снижение неопределенности (то есть проведение измерений) позволяет делать более удачные ставки (то есть принимать более обоснованные решения). Знать стоимость измерений необходимо, чтобы определить, как можно измерить что-либо и следует ли этим заниматься вообще.
Неуверенность в деловом решении (а калиброванный эксперт должен реалистично оценивать уровень неопределенности) означает, что у вас есть шанс ошибиться. Под ошибкой я понимаю следующее: последствия альтернативного решения могут оказаться предпочтительнее, и, зная об этом, вы, несомненно, выбрали бы его. Цена ошибки — это разница между сделанным вами неправильным выбором и лучшей из имевшихся альтернатив, то есть той, на которой вы остановились бы, обладая полной информацией по вопросу. Например, собираясь вложить деньги в новую смелую рекламную кампанию, вы надеетесь, что эти инвестиции окупятся. Но полностью уверенным в успехе мероприятия вы быть не можете. Известно, что в прошлом многие на первый взгляд прекрасно задуманные и обоснованные рекламные акции не оправдали возлагавшихся на них больших надежд. Некоторые из них даже сыграли на руку конкурентам. В то же время правильно спланированные кампании приводят к значительному росту доходов. Нельзя же сидеть сложа руки и не вкладывать деньги в собственную фирму только потому, что есть вероятность ошибиться. Итак, учитывая всю имеющуюся на данный момент информацию, вы решаете провести свою кампанию, но, возможно, имеет смысл прежде кое-что подсчитать.
Чтобы определить стоимость измерения вероятности успеха намеченных действий, вы должны знать, какие убытки понесете, если инвестиции в кампанию окажутся неудачными, а также какова вероятность провала. Будь эта вероятность полностью исключена, снижать неопределенность вообще не потребовалось бы — ваше решение очевидное и безрисковое.
Чтобы не усложнять наш пример, рассмотрим бинарную ситуацию: вы либо преуспеете, либо провалитесь — вариантов больше нет. Предположим, что вы заработаете 40 млн дол., если реклама сработает, и потеряете 5 млн дол. (затраты на проведение кампании) в другом случае. Допустим также, что ваши калиброванные эксперты говорят, что существует вероятность провала рекламы 40 %. Обладая этой информацией, вы можете составить таблицу 7.1.
Потери от упущенных благоприятных возможностей (opportunity loss, OL) — это просто те затраты, которые мы понесем, если выберем путь, который окажется ошибочным. Ожидаемые потери от упущенных возможностей (expected opportunity loss, EOL) для той или иной стратегии можно рассчитать путем умножения вероятности допустить ошибку на цену ошибки. В нашем примере мы получим такие ответы:
Ожидаемые потери от упущенных благоприятных возможностей возникают из-за того, что вы не знаете, какова вероятность негативных последствий принимаемого решения. Сумей вы снизить данную неопределенность, уменьшится и EOL. Именно это и позволяет сделать измерение.
Все измерения, результаты которых имеют некую стоимость, приводят к снижению неопределенности в отношении показателя, влияющего на решение, чреватое экономическими последствиями. Чем сильнее уменьшаются ожидаемые потери от упущенных благоприятных возможностей, тем больше стоимость информации, полученной путем измерения. Разница между значениями EOL до и после измерения называется ожидаемой стоимостью информации (expected value of information, EVI).