К счастью, есть метод решения этой проблемы. В большинство программных пакетов статистической обработки данных есть инструменты расчета «множественной регрессии», при помощи которых можно устранить наложение данных. Это позволит нам сказать, насколько различия в набранных очках могут объясняться влиянием факторов возраста и уровня ставок взятых вместе без повторного счета. В этом случае ответ будет составлять 59 процентов. Это будет означать, что, после устранения двойного счета, возраст и ставки оплаты труда, вместе взятые, могут «объяснить» итоговые 59 процентов различий в удержании позиций (очков). Способ интерпретации всего этого заключается в том, что, если фактор возраста может считаться 39 процентами различий в наборе очков, то добавление ко всему этому уровня ставок оплаты труда может объяснить дополнительные 20 процентов (59 минус 39) различий.
Давайте теперь обратимся к показателю «вклад в продажи» (Иллюстрация 24-3). Это «квази-количественный» фактор. Наша вымышленная профессиональная организация собирает информацию об итогах усилий каждого партнера по развитию бизнеса и присваивает оценку их общего вклада по шкале от 1 до 5, где 5 – наивысшая оценка. Используя шкалу от 1 до 5, хотя на практике никогда не присваивая 1.
Как можно видеть, здесь также наблюдается возрастающая тенденция. В среднем, высокие результаты, показанные в привлечении клиентов, будут приносить высокие очки, что видно на графике. Как всегда, мы должны смотреть не только на тенденцию, но и на разброс вокруг этой тенденции. Как видно, существует значительный разброс, свидетельствующий, что уровень развития бизнеса влияет на уровень компенсации, но не определяет ее. Сама по себе она «объясняет» 28 процентов различий в набранных партнерами очках.
Как и раньше, мы должны быть осторожны в вопросе наложения данных. Может случиться так, что партнеры с высоким уровнем ставок оплаты труда являются также лучшими в развитии бизнеса. Метод «множественной регрессии», рассмотренный выше, может быть применен снова. В этот раз он покажет, что принятие в расчет трех факторов – возраста, уровня ставок и степени вклада в развитие бизнеса – «объяснит» итог в 74 процента различий в очках. Это вытекает из 59 процентов для возраста и уровня ставок, предполагая, что усилия по развитию бизнеса объясняют 15 процентов тех различий, которые возраст и уровень ставок объяснить не могут.
Иллюстрация 24-4 показывает, что «итоговое количество денег, полученных от работы с клиентом», играло определенную роль в установлении размеров компенсации (наблюдается некая возрастающая тенденция), но не имело при этом превалирующего влияния (наблюдается большой разброс). В то время как связь набирает силу в 21 процент, остается наложение других факторов: добавляя этот фактор к другим, мы уже приняли во внимание только добавленные (в соответствии с неграфическим анализом) возрастающие 2 процента к 74, которые мы уже объяснили.
Последние два графика указывают на отсутствие связи. Иллюстрация 24-5 показывает, что существует едва различимая связь между набранными баллами и процентом оплаты счетов («уровень реализации»). Во всяком случае, кажется, что существует некая тенденция занижения. Кажется, что «хорошее управление прибылью» как фактор определения количества набранных очков не применялось повсеместно. Это не доказывает, что компенсационный комитет не принимал в расчет этого фактора в отдельных случаях. Это показывает, что они не применяли последовательно выстроенную модель по отношению ко всем партнерам.
Наконец, иллюстрация 24-6 показывает, что наша вымышленная профессиональная организация, к худшему или к лучшему, в процессе установления размеров компенсации не полагалась всецело на персональное оплачиваемое время партнеров. Здесь необходимо рассказать про достойный внимания, хотя и не слишком часто встречающийся случай. Если слишком много внимания уделяется количеству часов отдельного партнера, то может появиться стимул к перетягиванию одеяла на себя. Т. е. партнер берется за ту работу, которая могла бы быть лучше сделана другими.