Зачем бизнесу «фрикономика»

Источник: BBI.Report

Экономист Стивен Левитт (Steven Levitt) проводит исследования в области микроэкономики. Вместо судьбы международных рынков его интересуют обыденные, приземленные вопросы. Например: жульничают ли школьные учителя, когда размер их премии зависит от оценок их учеников на тесте в конце года? И если да, то как это обнаружить и измерить?

Стивен Левитт был награжден престижной медалью Джона Бейтса Кларка за вклад в изучение вопросов, которыми постеснялись заняться остальные экономисты. Об одном из таких вопросов ниже можно прочесть подробнее.

За пределами научного сообщества Левитт известен как соавтор бестселлера «Фрикономика» (Freakonomics). В книге он вместе со Стивеном Дабнером по-новому рассказывает о предмете экономики. Главный вопрос экономики для них — о том, как интересы людей определяют их поведение и как это измерить в цифрах. Левитт демонстрирует свою методику исследования на экстравагантных примерах: японских сумоистах, проигрывающих матчи по договоренности, и уличных бандах, члены которых рискуют жизнью за доход ниже, чем у работника макдональдса.

Издатели «Фрикономики» поняли, что книга, при всей непохожести на бизнес-литературу, актуальна в мире бизнеса: если Левитт так подробно моделирует и проверяет на цифрах мотивацию сумоистов-жуликов и уличных продавцов наркотиков, что мешает таким же образом проанализировать поведение клиентов и сотрудников крупной компании?

К Левитту стали обращаться управляющие директора. Им хотелось, чтобы "экономист-озорник, который исследует скрытую сторону всего на свете", открыл им глаза на ошибки и возможности в их собственном бизнесе.

Метод фрикономиста на наглядном примере

Вот как устроены исследования Левитта: он находит группу людей, задумывается о том, в чем состоят их интересы и какого результата они в итоге достигают. Затем он находит релевантные данные и беспристрастно смотрит, какую историю рассказывают цифры. Секретный ингредиент в этом методе — способность сформулировать интересный вопрос и найти цифры, которые расскажут ответ.

В истории с сумо Левитт для начала выяснил вот такой набор фактов:

• Цель любого борца — быть в высшей лиге. Гонорары сумоистов пониже рангом намного меньше. Кроме того, они обязаны прислуживать борцам высшей лиги.

• Высшая лига сумо — это малочисленная элитная группа и ее состав стабилен, прорваться в нее очень сложно. Члены высшей лиги, раз попав в нее, остаются в ней на много сезонов. Все они знакомы лично и время от времени встречаются в поединке.

• Чтобы оставаться в высшей лиге по итогам чемпионатов, сумоист должен заканчивать их с выигрышным счетом — то есть победить минимум в 8 матчах из 15. После нескольких чемпионатов с проигрышным счетом сумоист вылетает из высшей лиги.

Левитт рассмотрел следующий сценарий:

Можно предположить, что в такой ситуации они заключат договор: сумоист с восемью победами согласится проиграть матч и выручить соперника в обмен на симметричную услугу в будущем или за отдельное вознаграждение.

Чтобы проверить эту гипотезу, Левитт нуждался в обширных данных о победах и поражениях в чемпионатах сумо за несколько десятков лет. Ему удалось такие данные найти. Сумоистов в высшей лиге было так мало и они так часто сражались с друг другом, что можно было составить статистику побед между двумя конкретными борцами.

Выяснилось, что даже когда сумоист X проигрывал сумоисту Y в большинстве случаев и был по общим показателям немного слабее, вероятность победы X над Y возрастала чуть ли не вдвое, как только X оказывался в отчаянном положении с 7 победами. Эта подозрительная аномалия наблюдалась в статистике побед почти всех борцов, которые оказывались в опасном 7-победном положении.

Скептически настроенные коллеги Левитта, узнав о такой статистике, возражали, что сама отчаянность положения могла мобилизовать силы борцов с семью победами.

В ответ на критику, Левитт догадался найти новые данные и создать статистику, в свете которой банальное жульничество становилось единственным правдоподобным объяснением. Дело в том, что время от времени в японской прессе публикуются подозрения в манипуляции результатами чемпионатов по сумо. Когда это случается, чемпионаты попадают под пристальное внимание общества. И именно в такие моменты статистика побед в критических матчах между конкретными парами соперников на время переставала отличаться от статистики побед в некритических матчах между ними же. После того, как скандал утихал, борцы с семью победами постепенно вновь начинали побеждать в критических матчах с частотой, несоразмерной их обычным результатам.

Получалось, что шансы сумоиста на победу увеличивались в критической ситуации, но только не в тех случаях, когда возмущенная общественность пыталась различить малейшие признаки жульничества.

Стивен Левитт и парадоксы корпоративного мира

После успеха «Фрикономики» топ-менеждеры крупных компаний продолжали изъявлять интерес в сотрудничестве с Левиттом, даже когда он объявлял им, что ничего не знает об их бизнесе и о бизнесе вообще. Топ-менеджерам нравились истории о жульничающих сумоистах и обороте денег в уличных бандах.

Левитт приходил в компанию и изучал происходящее в ней, вооруженный лишь знанием экономики, здравым смыслом и научной методологией.

Он выявил для себя важные различия между методами и отношением к делу в академической и корпоративной среде.

• Экономисты-ученые начинают c того, что находят вопрос, на который они не знают ответа. Менеджеры в корпорациях стараются произвести впечатление, что они знают ответ на любой важный вопрос и крайне неохотно признают, что на самом деле ответа они не знают.

• Экономисты-ученые любят взяться за один, очень узкий и конкретный вопроc и потратить полгода на то, чтобы выяснить максимально точный и полный ответ на него. Управляющим директорам приходится давать ответы на 50 сложных и обширных вопросов в день. Они часто не могут точно выяснить, насколько верны эти ответы, на это просто нет времени. В такой ситуации ответ, верный на 55-60% — это хороший ответ, а людям приходится опираться на интуицию.

• Экономисты-ученые любят проводить эксперименты и находить естественные эксперименты — стихийныe или уже произошедшие события, которые генерируют полезные данные для анализа. Ни контролируемые, ни естественные эксперименты не пользуются популярностью среди управленцев. Они любят опираться на свое суждение вместо того, чтобы провести исследование — по причинам, описанным в предыдущих двух пунктах.

Эти наблюдения ученого о корпоративном мире могут показаться преувеличенными и высокомерными. Возможно, они именно такие и есть. Но они основаны на опыте работы Левитта с крупными американскими компаниями.

Вот одна из историй, которые укрепили экономиста в его ироничном скептицизме по отношению к традиционным методам принятия решений в корпоративной среде. Крупная компания-ритейлер обратилась к нему с просьбой оценить эффективность их рекламы. Они тратили на рекламу около 2 миллиардов долларов в год. Последние 20 лет компания каждую неделю размещала рекламные блоки во всех воскресных газетах на всех 250-ти рынках в америке. В канун основных праздников и черной пятницы они устраивали короткие интенсивные рекламные кампании по телевизору.

До того, как Левитт пришел к первым людям компании обсудить детали, они успели нанять консультационную фирму, которая оценила сравнительную эффективность двух типов рекламы ритейлера. Консультанты прислали красивые чарты и документацию, в которой демонстрировалось, что телевизионная реклама была ровно в 4 раза эффективнее. В результате было принято решение инвестировать в телерекламу еще 500 000 000 долларов в год. Чарты и документацию показали Левитту. Точность, с которой была сделана оценка, вводила его в недоумение.

Люди из консультационной фирмы оказались проницательными специалистами. Они заметили, что после каждой интенсивной рекламной кампании по телевизору, то есть в черную пятницу, на Рождество и на остальные праздники, продажи внезапно вырастали. То есть рекламные кампании были эффективными.

Попробуйте перечитать предыдущий абзац и сформулировать (можно в письменной форме) суть ошибки в рассуждениях.

Перед нами вопиющий пример того, как причинно-следственную связь поставили с ног на голову. Компания размещала рекламу в канун тех самых дней, когда в америке так или иначе случаются пики продаж всего на свете. Эффективность рекламных кампаний на телевидении оставалась таким образом загадкой.

Как консультанты выяснили эффективность рекламы в воскресных газетах — еще бoльшая тайна: ведь предметом особой гордости ритейлера было то, что за 20 лет компания не пропустила без рекламы ни одного воскресенья ни в одной газете ни в одном городе.

Левитт объявил менеджерам компании, что на основе имеющихся данных оценить эффективность рекламы абсолютно невозможно. Что, кроме того, оценить эффективность их компаний на телевидении так или иначе будет очень сложно. Зато есть возможность с высокой точностью оценить эффективность рекламы в газетах. Для этого нужно провести эксперимент. Сделать выборку в 50 рынков из всех 250-ти, в 25-ти из них полностью прекратить рекламу в газетах и через 3 месяца посмотреть, упали ли продажи в сравнении с контрольной группой и насколько. Когда Левитт сделал такое предложение, ему в ужасе сказали: "Да вы в своем уме? Мы не можем не разместить рекламу в газетах, на нас же рассердятся управляющие магазинов".

Чтобы наглядно объяснить немыслимость такого эксперимента, они рассказали Левитту историю о том, как однажды компания наняла интенрна, который отвечал за их продвижение в Питтсбурге. Интерн был настолько плохим сотрудником, что на все лето напрочь забыл о размещении рекламы в газетах. Когда это обнаружилось, генеральный директор пришел в бешенство и объявил отделу маркетинга, что подобные фокусы недопустимы и что, если такое повторится, то виновные будут немедленно уволены. Сам интерн был уволен на месте.

Услышав эту историю, Левитт немедленно спросил, что же случилось тогда с продажами в Питтсбурге. Его поразил ответ менеджеров из маркетинга: они сказали, что им никогда не приходило в голову взглянуть на то, упали ли тогда продажи в Питтсбурге. Левитт настоятельно порекомендовал им выяснить это. Речь шла о произошедшем в компании ествественном эксперимнте — стихийном событии, которое сгенерировало полезные данные.

Спустя неделю после этого разговора менеджеры связались с Левиттом. Они изучили динамику продаж в Питтсбурге в то памятное безрекламное лето и выяснили, что никакой динамики не было: продажи не упали вовсе. Левитт был воодушевлен. Так может быть, дела обстоят точно также на остальных 249 рынках в Америке? И если теперь проверить эту гипотезу c помощью эксперимента с прекращением рекламы в выборке из 25-ти городов, и гипотеза подтвердится, компания сможет экономить по миллиарду долларов в год. Готовы ли вы теперь, в свете новых данных, провести такой эксперимент?

На это Левитту ответили: "Да вы в своем уме? Мы не можем не разместить рекламу в газетах, нас растерзают управляющие магазинов, а гендиректор нас уволит". Менеджеры были в ужасе от обоих возможных сценариев: если продажи упадут, их уволят. Но что если выяснится, что реклама в газетах не работает? Получится, что последние 20 лет они выбрасывали на ветер по миллиарду долларов в год! Да их же тогда точно уволят! Нет, они ни за что не пойдут на такой эксперимент.

Тогда Левитт зашел к гендиректору и спросил его, какова была бы его реакция, если бы люди из отдела маркетинга пришли к нему и объявили, что по проверенным данным газетная реклама не влияет на продажи. И что отныне компания может экономить миллиард долларов в год, не снижая продаж. Гендиректор ответил, что это был бы самый счастливый день в его жизни.

Зная к этому моменту кое-что об отношениях в этой компании, Левитт предположил, что гендиректор прожил бы самый счастливый день своей жизни, но заодно уволил бы и весь отдел маркетинга за то, что они двадцать лет выбрасывали на ветер по миллиарду в год.

У Левитта накопилась целая коллекция подобных историй об абсурдном нежелании менеджеров проводить эксперименты, анализировать данные и искать пути оптимизации. На пути принятия здравых решений во всех этих случаях стоят одни и те же препоны:

• страх критики и наказания со стороны начальства;
• страх обидеть коллег, методы которых могут быть поставлены под сомнение в результате проведения анализа и получения новых данных;
• нежелание менеджеров среднего звена брать на себя любую задачу, которая выходит за рамки их непосредственных обязанностей, даже если это может помочь решить важные проблемы в компании.

Кеды и принципы

В коллекции Левитта есть, впрочем, один эпизод, который заставляет задуматься: всегда ли оптимизация и увеличение прибыли являются приоритетами?

Однажды Левитт обсуждал одно нововведение с генеральным директором Zappos Тони Шеем (Tony Hsieh). Zappos — это онлайн магазин обуви, прославившийся своим вниманием к нуждам, мечтам и переживаниям клиентов. Zappos доставляли покупателям обувь по почте за несколько дней и решили перейти на схему, при которой покупки доставлялись бы уже на следующий день. Покупателям никак не сообщили о нововведении, просто около 20% заказов начали доставлять за один день.

Левитту стало интересно выяснить, насколько покупатели, получившие заказы за один день, были больше удовлетворены услугами Zappos, чем покупатели, получившие свои кеды через два-три дня после заказа. Заказывали ли испытавшие скоростную доставку больше и чаще? Реже ли они отправляли назад неподошедшую обувь?

Ответы на все эти вопросы Левитт мог легко выяснить за один день: все данные о поведениях покупателей за 2 месяца существования однодневной доставки уже хранились в базе данных Zappos, оставалось только посмотреть. Такая ситуация, когда нужные данные уже есть, тоже попадает в категорию "естественных экспериментов". Но Тони Шей, чуткий и талантливый предприниматель, продавший свою первую компанию за 265 миллионов долларов в 25 лет, не хотел выяснять, помогает ли доставка за 1 день максимизировать прибыль. И это при том, что расходы на доставку составляют примерно 25% всех расходов Zappos.

Тони объяснил Левитту свою позицию: в первую очередь он думал о покупателях. Eсли бы он начал рассуждать: "я не окажу клиенту эту услугу, потому что это не максимизирует прибыль", Zappos перестали бы быть Zappos. Ведь вся философия компании заключалась в заботе о покупателях. Эта забота выходит далеко за рамки покупки новых кроссовок и не только сделала компанию прибыльной, но определила ее привлекательный и узнаваемый характер.

Левитт абсолютно не согласился с Тони во время того разговора. В конце концов, было бы неплохо сэкономить миллиард долларов на услуге, которая ни у кого не вызывает желания покупать больше. Но чем больше Левит взаимодействовал с бизнесом, тем больше понимал, что Тони Шей был прав, и что в некоторых случаях принципы важнее, чем ответ на вопрос о том, как увеличить прибыль. В редких и особых случаях.

Обычно же бывает полезно взглянуть на бизнес-процессы свежим и беспристрастным взглядом. Подумать над тем, как сделать работу компании эффективнее, и, вместо того, чтобы инвестировать миллионы в понравившуюся новую идею, попытаться оценить ее эффективность с помощью рандомизированного эксперимента — золотого стандарта среди научных методов. Или найти подходящий естественный эксперимент и вдумчиво посидеть над цифрами.

Освоить такой способ мышления не так-то просто. Ведь каждый раз ответы на вопросы могут скрываться в совершенно неожиданных местах, да и сами вопросы нужно сначала сформулировать. Чтобы начать задавать новые интересные вопросы и успешнее искать ответы в данных, мы рекомендуем изучить примеры из книг Стивена Левитта и его соавтора Стивена Дабнера, а также послушать на Youtube рассказы Левитта о его работе с американскими корпорациями.