Как думают великие компании: три правила. Майкл Рейнор

для определенного числа испытаний. Но если речь идет о показателях корпораций, здесь все гораздо сложнее. Например, какова вероятность того, что компания, показатели которой в 10 раз лучше среднерыночных, тем не менее не выделяется над уровнем системного шума, а ее показатели нельзя считать информативным сигналом? Возможно, как и для нашей последовательности из 10 орлов, выпадающих один за другим, вероятность получения такого результата в каждом отдельном случае весьма мала, но, если провести достаточное число испытаний, в конце концов он обязательно должен появиться. И если у нас десятки тысяч компаний на протяжении многих лет ведут конкурентную борьбу, а фондовые рынки демонстрируют высокую волатильность, то появление экстремальных результатов становится весьма вероятным, и некоторые компании время от времени могут демонстрировать, казалось бы, замечательные результаты просто в силу особенностей устройства системы, а не потому, что сама компания делала нечто особенное{19}. Значит, нам необходимо найти способ, позволяющий выделять информативный сигнал – показатель эффективности, который означал бы, что, вероятно, компания делает что-то необычное или необычно, – из общего шума, отделив его от того, что мы в обычной жизни назвали бы удачей. Насколько нам известно, до сих пор ни в одном исследовании успеха этот вопрос не рассматривался{20}.

      Отчасти это объясняется тем, что включение «удачи» или «случайности» в число факторов, влияющих на показатели корпорации, вызывает большие сомнения. У многих эти термины ассоциируются с действиями некоей магической, иррациональной, мистической силы при частичном или полном отрицании значения преднамеренных действий. Но ведь менеджеры по большей части действуют целенаправленно, намереваясь получить определенные результаты. Как же можно считать полученные ими результаты случайными?

      Попробуем заглянуть в обширную сферу статистического контроля процессов и интерпретировать показатели компании как результат действия некоторого сочетания «общих причин» (действующих на уровне системы) и «специальных причин» (действующих на уровне компании). Результаты, которые нельзя отличить от общих фоновых колебаний системы, разумно объяснять общими причинами{21}. Конечно, рассматривая конкретный случай, мы почти всегда можем обратить внимание на нечто, кажущееся следствием какой-либо особой причины, но при этом мы, скорее всего, обманем сами себя. Чаще всего такое «нечто» объясняется действием общих причин.

      Чтобы избежать ошибок в поисках проявления специальных причин на фоне, формируемом общими причинами, необходимо более точно описать изменчивость системы, в которой функционирует та или иная компания, а затем посмотреть, какие показатели выходят за рамки обычных значений параметров этой системы. Только тогда мы сможем количественно оценить степень достоверности объяснения наблюдаемого результата характеристиками отдельного объекта, а не более

19

Jerker Denrell. Random Walks and Sustained Competitive Advantage // Management Science 50 (7), July 2004. P. 922–934.

20

В научной литературе замечены отдельные попытки решить этот вопрос. Многие цитаты, приведенные в наших статьях (см. прим. 12), взяты из этой работы. Из всех творений консалтинговых фирм только «Созидательное разрушение» (Creative Destruction) решает эту проблему в лоб. Кроме этого исследования, сделанного по заказу McKinsey, см. также Janamitra Devan, Matthew B. Klusas and Timothy W. Ruefli. The Elusive Goal of Corporate Outperformance // McKinsey Quarterly, 2007; это трехстраничное исследование, опубликованное только в Сети, в котором используются некоторые методы, представленные Руфли в его научной работе (Руфли – профессор Университета штата Техас в г. Остин; здесь преподает также наш консультант по статистике Энди Хендерсон).

21

W. Edwards Deming. Out of the Crisis. The MIT Press, 2000. Впервые опубликовано в 1986 г.