Шпаргалки для боссов. Жесткие и честные уроки управления, которые лучше выучить на чужом опыте

В результате любого исследования вы хотите, по сути, узнать то, чего еще не было, то есть заглянуть в будущее. Прошлое никого не интересует. «Купите ли вы стиральный порошок, если он будет стоить столько-то?» «Как часто вы бы пользовались этим продуктом, если бы он был вот таким-то?» Вот они – стандартные формулировки. Хорошая фокус-группа – это, конечно, прекрасно, но я видел сотни видеозаписей с ними и почему-то не помню ни одного случая, чтобы она дала ответ на вопрос: будет это, блин, продаваться или не будет? Ни одного ответа про будущее. Хотя в итоге это ведь и есть конечная цель любого заказного исследования. Да, люди приглашаются, обсуждают, хвалят, ругают, вносят предложения, оценивают конкурентов, но при этом все умничают, пытаются казаться лучше, чем есть на самом деле, – словом, на выходе у нас очень странные, противоречивые результаты. Да, участники что-то набросали – так я все это знал и без них.

Человеческий фактор – он могуч, поэтому и та личность, которая проводит исследование, и та, что его интерпретирует, могут изменить результаты до неузнаваемости. Процент вольного или невольного вранья при обработке огромен. Очарование результатом, стремление понравиться руководству, желание сделать правильно, красиво и «как учили» – все это есть в каждом случае, исключить эти факторы невозможно – можно только заложить их как какой-то обязательный процент искажения реальности.

Результат исследований зависит в том числе и от самого руководителя, а не только от исполнителей и интерпретаторов. Очень было бы неплохо, если бы вы сначала сами понимали, чего же вам все-таки надо. Если вы сами не можете ни вербализовать, ни материализовать тот результат, что хотите получить, то вы получите мусор. Я помню, как еще в начале 90-х мой иностранный партнер попросил пристроить в нашу инвестиционную компанию одного его знакомого – боялся, что в российской кутерьме того времени яркий и мощный ум его математика-протеже, совершенно не приспособленного к жизни, просто сгинет. Я, конечно, согласился помочь этому гордому и ранимому гению – ему был выделен кабинетик, компьютер и, что особенно важно, была поставлена амбициозная задача: построить модельку на основе каких-то там специальных исследований – такую, чтобы мы точно знали, какие ценные бумаги пойдут вверх, а какие нет.

Что сказать – я был юн. Иначе как объяснить, что этот «Перельман» почти год болтался у меня в компании и занимался созданием алгоритма угадывания будущего? Я не сразу понял всю абсурдность моего предложения, да и этот великий ум зачем-то за это дело взялся.

Но знать количественный результат, который выдает компания или проект, все равно нужно, и обычно с замерами и статистикой дело обстоит все-таки лучше, чем с исследованиями качественными. Но верить этому можно, только если опять-таки научиться тщательно на все эти цифры смотреть. Простой пример: вы запустили продукт на какой-то новый регион. Сначала он продается хорошо, а через месяц вдруг – резкое снижение продаж. Отдел маркетинга на совещании начинает рассказывать, что это стандартное угасание интереса, что лояльные потребители за этот срок не сформировались – всё, продукту конец. И только один человек, который совершенно случайно оказался на этом обсуждении, сказал: «Ребята, все не так. В этом городе закрылась самая большая сеть магазинов с нашим продуктом. Был клиент, который давал 30 % продаж, – и не стало его». О чем еще говорить?

Я использую данные статистических исследований при принятии решений, но у меня всегда есть контрольное поле, на котором этот количественный результат можно проверить. Для проверки статистики продаж у меня есть пилотный магазин, и уж про него-то я знаю все – от и до. Реально – где продукт стоял, на какой полке, что было рядом, не было ли недавно ревизии, получают ли работники на соседнем предприятии зарплату, не снизилась ли она и т. д. То есть стараюсь учесть все факторы, которые могут повлиять на результат.