Бизнес по науке:
доказанному верить

Каждый день у вас в компании менеджеры пытаются применить на деле ту или иную новую идею. При этом каких-либо доказательств состоятельности этих идей у них чаще всего нет. Они варьируют рыночные предложения, пробуют то одну, то другую модель дистрибуции, что-то меняют в организации рабочего процесса, в основном полагаясь только на свое чутье или на то, что называют здравым смыслом. Уверен, это сработает, думаю, ­должно быть так, — вот что мы обычно слышим от них.

Но еще хуже, когда они начинают излагать свои решения наукообразным языком, пытаясь придать им видимость строгой обоснованности. То, что они называют «экспериментами», к настоящим экспериментам никакого отношения не имеет — тут и речи нет о какой-либо доказательной базе. Ничего хорошего из этих гаданий на кофейной гуще заведомо не получится, но самое неприятное, что люди, раз от разу совершающие одни и те же ошибки, ничему на них не учатся.

Вот лишь один пример. Руководство крупного банка, который работает с физическими лицами, поставило перед коллективом цель — повысить качество обслуживания клиентов. Для этого подготовили и начали проводить «научную», как было заявлено, программу. Несколько отделений банка назвали лабораториями, а новые методы, которые в них обкатывались, — экспериментами.

К сожалению, выбранная методология была строго научной только на словах. Чтобы опробовать как можно больше новых идей, в работу «лабораторий» внесли сразу так много изменений, что в конечном счете трудно было понять, благодаря чему удалось — если удалось — достичь того или иного положительного результата. Никто не сравнивал работу «лабораторий» с контрольной группой — отделениями, где никаких инноваций не внедряли, так что, возможно, позитивные сдвиги происходили сами собой. Лишь раз, дабы не подвергать себя критике, менеджеры предусмотрели контрольный эксперимент. Решили проверить, стоит ли оборудовать клиентские залы телеэкранами и безостановочно транслировать новости. Важно было понять, как оценят новинку клиенты, — покажется ли им ожидание в очереди менее томительным. Но вместо того чтобы сравнить несколько отделений, в которых проводился эксперимент, с теми, где он не проводился, для анализа почему-то выбрали только одну «лабораторию» и только одно контрольное отделение, что явно недостаточно для статистически достоверного результата. Действительно, для посетителей «лаборатории», смотревших в очереди новости, время прошло быстрее, но в контрольном отделении для лишенных этого развлечения оно почему-то тянулось дольше, чем обычно, хотя там клиентов обслуживали, как всегда. Такие результаты нельзя признать мало-мальски убедительными, и тем не менее топ-менеджменту их представили как «надежное доказательство».

Сейчас нельзя действовать так кустарно. Уже по­явилось программное обеспечение, благодаря которому менеджеры — если компания не поскупится и выделит деньги им на обучение — смогут, принимая решения, опираться на выводы безупречных, с научной точки зрения, экспериментов.

Конечно, в самом научно-экспериментальном подходе, как и вообще в применении научных методов в бизнесе, ничего нового нет. У всех крупных компаний разных отраслей — от кондитерской до фармацевтической — есть подразделения, которые разрабатывают новые продукты: они занимаются прежде всего научными исследованиями. Или взять прямой маркетинг: здесь отслеживают отклик потребителей на каждый маркетинговый ход. Но вне этих традиционных областей до последнего времени научный подход мало где применялся. Раньше, чтобы протестировать управленческие идеи на случайной выборке, нужно было приглашать ученых-статистиков или экспертов «по тестированию», которые иногда участвовали в сложных программах комплексного управления качеством. Но сегодня бизнес-эксперимент может провести любой обладатель диплома МБА, поднаторевший в количественных методах. Если у него будет соответст­вующая компьютерная программа, он легко определит, что отобрать для исследования, какие объекты должны попасть в выборку, а какие — в контрольную группу, и поймет, можно ли считать полученные результаты статистически значимыми.

Компании, которые напрямую работают с потребителями и потому располагают большим объемом данных об их покупках и предпочтениях, давно уже тестируют новые идеи, а не только новые продукты. Это банки PNC Bank, Toronto-Dominion и Wells Fargo, сети CKE Restaurants, Famous Footwear, Food Lion, Sears, Subway, интернет-компании Amazon, eBay, Google и др.

По мере того как в некоторых областях, скажем при анализе веб-сайтов, исследования случайной выборки становятся обычном делом, компании набираются опыта и применяют их все шире и шире (см. врезку «Хватит догадок»). И хотя в бизнесе по-прежнему отнюдь не на все вопросы можно найти ответ даже с помощью строгих научных экспериментов, их значение неуклонно будет расти.

Если ваша компания похожа на те, которые я изучал, то вы пойдете по самому простому пути: установите нужное ПО и научите людей работать с ним. Все это, конечно, быстро принесет плоды. Но принципиально ситуация изменится лишь тогда, когда все ваши сотрудники осознают преимущества грамотно проведенных экспериментов.

Когда эксперимент нужен

Поставленные на научную основу эксперименты действительно помогают выявить истину, в сравнении с ними прочие попытки что-то доказать выглядят довольно жалко. Теоретически, исследования нужно проводить во всех тех случаях, когда введение каких-либо переменных может привести к различным результатам. Но в жизни это не всегда осуществимо — и вообще не всегда нужно.

Некоторые новые идеи просто невозможно протестировать на небольшой выборке. Скажем, когда Best Buy (крупнейший в США продавец электроники и бытовой техники) анализировала перспективы сотрудничества с Полом Маккартни — эксклюзивную продажу его нового диска в своих магазинах и спонсирование концертного турне музыканта, ей пришлось довериться своей интуиции: проверить эффективность рекламной кампании в целом и всех ее акций по отдельности, проводя небольшие эксперименты, было нереально. В Toronto-Dominion, одном из самых крупных банков Канады, тестируют любую идею — приходится порой даже напоминать менеджерам, что если речь идет о вопросах, в которых они отлично разбираются, то им стоит больше доверять себе и ради экономии времени обходиться без лишних проверок.

В целом, эксперименты лучше всего ставить на стадии реализации стратегии, а не формирования. Идет ли речь о маркетинге, поиске самого выгодного местоположения для магазина или отделения банка, разработке веб-сайта, — в подобных случаях именно исследования позволяют довольно точно определить вероятные последствия разного рода тактических мер вроде изменения формата магазина, новых методов продвижения продукта или обслуживания клиентов. Но этот принцип совсем не так хорош, если вам нужно оценить эффективность новой бизнес-модели, крупного слияния или поглощения или других стратегических решений. Где эксперименты уместны, а где нет, видно на примере финансовой компании Capital One.

С 1988 года, с тех самых пор как Ричард Фейрбэнк возглавил Capital One — карточное подразделение небольшого регионального банка Signet Banking Corp, которое выделилось в самостоятельную бизнес-структуру, — его компания неизменно доказывает свою верность экспериментальному подходу, тестируя все заслуживающие внимания идеи. Можно даже сказать, что Capital One и обрела независимость ради проведения экспериментов. В индустрии кредитных карт Фейрбэнка привлекала «возможность превратить бизнес в научный полигон и в ходе тысяч экспериментов проверять обоснованность каждого решения, будь то разработка нового продукта, маркетинг, выбор рекламных носителей, кредитные линии, отбор клиентов, методы взыскания задолженностей или перекрестные продажи».

Стратегию Capital One Фейрбэнк назвал стратегией, «основанной на точных данных». Именно благодаря ей компания заняла пятое место на американском рынке кредитных карт.

Однако, когда компании предстояло принять самое важное за все годы решение, руководители Capital One поняли, что экспертиза в этом случае не поможет. Чтобы сохранить свою независимость, компании требовались новые источники капитала. А получить их можно было бы, приобретя несколько региональных банков. Таким образом Capital One превратилась бы в многопрофильную банковскую структуру, оказывающую полный спектр финансовых услуг. Это решение не стали апробировать по нескольким причинам.

Во-первых, действовать нужно было очень быстро, чтобы не упустить выпавшую редкую возможность. Времени на мало-мальски тщательное исследование не оставалось. Во-вторых, невозможно было поставить эксперимент, который вполне надежно предсказал бы послед­ствия столь серьезного изменения бизнес-курса. Но сразу же после завершения сделки Capital One подтвердила свою приверженность стратегии, «основанной на точных данных». Теперь, когда компания осваивала новые направления, экспериментальный метод нужно было распространить на инновации, и в обслуживании клиентов, и в организации работы персонала.

Один из специалистов Capital One говорил мне: «Куда проще ставить эксперименты, когда речь идет о прямой адресной рассылке, чем когда имеешь дело с людьми».

Большой опыт статистических исследований есть и у Sears Holdings. Роберт Вуд, стараниями которого компания, торговавшая товарами по каталогу, превратилась в мощную розничную сеть, утверждал, что его любимая книга — «Статистический справочник США». В 1928 году, когда он открывал первые магазины Sears’s, два из них появились в Чикаго. Когда Вуда спросили, зачем городу сразу два универмага, он ответил: чтобы подстраховаться на случай, если он вдруг ошибся и выбрал неудачное место или взял плохих управляющих.

Сегодня для Sears Holdings начинается новая эпоха. Основной владелец корпорации финансист Эдвард Ламперт — он возглавляет совет директоров с тех пор, как Sears была приобретена компанией Kmart, — чтобы объединить две оказавшиеся в трудном положении сети, пробует самые разные способы.

Насколько мне известно, Ламперт не проверял идею слияния Kmart и Sears какими-либо пробными экспериментами — да это было бы вряд ли возможно (споры о целесообразности сделки не утихают до сих пор). Но он убежденный сторонник апробации тактических приемов. В 2006 году в письме к акционерам компании он писал: «У нас в общей сложности около 2300 универмагов, и в этом наше огромное преимущество — чтобы не рисковать, любую новую идею мы можем сначала обкатать в нескольких магазинах и только потом, если она докажет свою состоятельность, внедрять по всей сети». К примеру, магазины Sears и Kmart пробовали в разных форматах продавать товары из ассортимента друг друга. Также в универмагах Sears экспериментировали с организацией торгового пространства, например товары для дома группировали по принципу — кухня, гостиная, спальня, ванная и т.д.

Целесообразность тестирования инноваций определяется не только с точки зрения «стратегический — тактический». Ставить эксперименты имеет смысл, если точно знаешь, какие результаты тебя интересуют и если их можно точно измерить. ­ Скажем, прежде чем оценивать действенность новой прог­раммы повышения квалификации продавцов, важно понимать, какой цели вы хотите достичь (например, увеличить объем сопутствующих продаж), и знать, как подсчитать результат (вы уверены, что у вас в компании вообще ведут учет перекрестных продаж?). В качестве зависимых переменных часто используются показатели объема продаж или эффективности интернет-рекламы (количество «клюнувших» на нее) — их можно измерить довольно точно, в отличие от гораздо более эфемерных параметров вроде степени удовлетворенности клиентов или инициативности сотрудников.

Самые надежные результаты получаются, когда исследование охватывает максимально возможное количество однотипных ситуаций, предметов, ­объектов, явлений и т.д., скажем магазинов (если речь идет о сети Sears) или нескольких вариантов веб-сайта. Раньше всех признали плюсы экспериментов торговые и ресторанные сети. Оно и понятно: их магазины или рестораны похожи друг на друга, поэтому проще выбрать, в каких вводить новшества, а какие сопоставить с ними в качестве контрольных точек, и таким образом точно вывести причинно-следственную связь. Точно так же проще всего оценить, как новый прин­цип организации рабочего пространства сказывается на производительности труда, тем компаниям, офисы которых разбросаны по многим городам. Вывести закономерность на небольшом «материале» гораздо труднее — тут нужны более изощренные статистические методы.

И наконец, в эксперименте есть смысл, только если вы сформулировали гипотезу относительно предполагаемого воздействия инновации на бизнес компании. Конечно, можно пойти иным путем: сначала что-то изменить, а потом по­смотреть, что из этого получится, — по ходу дела у вас обязательно появится какая-нибудь гипотеза. Но тогда вы наверняка пожалеете, что не сформулировали ее с самого начала и не провели эксперимент более прицельно.

Организация эксперимента

Чтобы перевести свою компанию на рельсы «доказательного менеджмента», вам придется растолковать руководителям всех уровней суть испытаний на практике и объяснить, как их проводить. Ничего сверхсложного тут нет (см. врезку «Проверьте правильность своих идей»), главное — выработать единую концепцию, чтобы не было разночтений. Если все в организации будут одинаково понимать, что такое эксперимент в бизнесе и с чем его едят, тогда новаторы смогут претворять в жизнь уже подтвержденные исследованиями новые идеи, а руководители компании — требовать от них этого.

Любое исследование начинается с формулировки гипотезы, которую можно проверить опытным путем (подтвердить или опровергнуть гипотезу должны измеряемые показатели). После этого составляют детальный план исследования: определяют, где его проводить — в каких филиалах, магазинах, отделениях или бизнес-единицах, выбирают контрольные группы и задают условия эксперимента. После его завершения — а он может продолжаться несколько месяцев — анализируют данные, чтобы сформулировать выводы и наметить последующие действия. В идеале результаты эксперимента нужно заносить в своего рода корпоративную копилку знаний и опыта (к сожалению, очень мало кто это делает). В будущем они могут пригодиться — если нужно будет провести дополнительные исследования или оценить уточненную гипотезу.

В самом же широком смысле, руководители должны понимать, как встроить эксперименты во все бизнес-процессы. Если они обкатывают новые идеи, касающиеся, скажем, обработки заказов, или выбирают места для новых магазинов, или изменяют свой веб-сайт и т.п., то результаты испытаний отразятся сразу на многих рабочих процессах.

У компании CKE Restaurants, которой принадлежат сети быстрого питания Hardee’s и Carl’s Jr., есть жесткая процедура апробации новых блюд. Сначала несколько межфункциональных групп проводят мозговой штурм. Из высказанных ими идей лишь немногие пройдут во второй тур, на котором их анализируют и оценивают, руководствуясь профессиональными знаниями, опытом и интуицией, эксперты — маркетологи, разработчики новых продуктов и повара. Лучшие идеи доводят до ума и, спуская «на кухню», испытывают в ресторанах (параметры оценки четко определены и выбраны контрольные группы), и руководство решает дальнейшую судьбу блюда — включить ли его в меню всех заведений, отправить ли на доработку и потом испытать еще раз или признать опыт неудачным.

В компании отлично поставлена разработка новых блюд: успех выпадает примерно одному из четырех, хотя в сфере потребительских товаров обычно другое соотношение — один к 50 или 60. Руководство объясняет это прежде всего правильной организацией эксперимента. Если вам доводилось попробовать Monster Thickburger в ресторанах Hardee’s, Philly Cheesesteak Burger или Pastrami Burger — в Carl’s Jr. и они вам по­нравились, благодарите за это хорошо поставленный процесс апробации новинок в СКЕ Restaurants. Это лишь три новых гамбургера, которые появились в меню ресторанов после того, как эксперименты доказали, что они будут пользоваться хорошим спросом.

Компании eBay приходится по­стоянно изменять свой веб-сайт, и новые идеи она обкатывает на случайной выборке. Оценить таким образом плюсы и минусы различных версий веб-сайта ей, как и другим интернет-фирмам, довольно просто. Менеджеры eBay параллельно проводят тысячи экс­периментов, изучая те или иные детали сайта, а поскольку количест­во ежедневных посещений переваливает за миллиард, то понятно, что недостатка в тестируемых и контрольных группах нет.

Условия и алгоритм сравнения двух версий веб-сайта — это самый простой анализ — можно разработать за считанные дни, а само исследование длится обычно не меньше недели, так что удается проследить полный цикл жизни того или иного товара на аукционе. Более сложные испытания, предполагающие сравнение нескольких вариантов, продолжаются месяц и больше.

Все онлайновые эксперименты eBay подчиняются строгим правилам. Процесс состоит из ­нескольких этапов:

• формулирование гипотезы;

• разработка методологии эксперимента — определение объектов испытаний, условий эксперимента и т.п.;

• подготовка к эксперименту: расчет его стоимости, создание опытного образца и определение мер обеспечения бесперебойной работы сайта на время эксперимента (к примеру, сохранения преж­ней скорости обмена данными с пользователем); • запуск эксперимента — расчет его продолжительности, предложение экспериментальных элементов пользователям; • мониторинг хода эксперимента;

• анализ результатов.

Компания также разработала специальное приложение eBay Experimentation Platform. Теперь сотрудники, проводящие эксперимент, на каждом его этапе получают соответствующие инструкции и информацию о том, что, в какой момент и на какой странице сайта тестируется.

Это очень похоже на процесс отбора и тестирования новых блюд в СКЕ Restaurants, с той только разницей, что онлайновое тестирование — лишь часть постоянного обновления веб-сайта eBay. Компания проводит также невиртуальные лабораторные исследования, опросы пользователей на дому, организует семинары, на которых ее специалисты обсуждают детали дизайна сайта с самыми активными пользователями, проводит фокус-группы и вместе с потребителями оценивает удобст­во и возможности сайта.

Компания занимается и количественными исследованиями в области визуального дизайна, анализирует движение взгляда по экрану, просит пользователей вести дневник своих перемещений в сети, чтобы понять, как они реагируют на всевозможные нововведения. Никакие мало-мальски существенные изменения на веб-сайте не делаются без предварительного широкомасштабного эксперимента и тестирования. Именно этим объясняется тот факт, что eBay «безнаказанно» реорганизует сайт, не вызывая недовольства своей довольно ка­призной аудитории. Сейчас каждую минуту у eBay в электронной продаже находится 113 млн товаров 50 тысяч категорий.

К примеру, в 2007 и 2008 годах, прежде чем впервые с 2003-го по-новому представлять товары в своем электронном каталоге, компания сначала провела широкомасштабные виртуальные и реальные исследования. И пользователи, и программисты компании считали, что страница неудачно организована, перегружена ­огромным количеством никому не нужных функций, да и фотографии товаров оставляют желать лучшего.

После полного исследования выбрали лучший вариант нового дизайна. Фотографии увеличились вдвое, появилась функция обратного отсчета для аукционов, которые закрывались в течение 24 часов и менее, были сформулированы правила, касающиеся состояния выставленных товаров и возврата приобретенных, и, чтобы сделать более удобной навигацию, добавлены кнопки на поле оформления и оплаты заказа.

Также усилили защиту от несанкционированного изменения сайта. Каждое нововведение было опробовано независимо от других, и проводилось сравнение с контрольными страницами. Судя по показателям посещаемости страниц и количества заявок на аукционах, новый дизайн оказался очень удачным.

Научиться экспериментировать

Первое, что надо сделать, — утвердить стандарты проведения исследований. Но одного этого недостаточно. Эксперименты станут естественной частью процесса принятия решений только при правильной организации дела. Нужны специальные учебные программы, ПО для структурирования и анализа результатов исследований, правила формализации полученных знаний, процедуры, благодаря которым выявлялась бы необходимость повторных экспериментов, а также особая структура, отвечающая за все вышеперечисленное.

Обучение руководителей. Менеджеры как минимум должны знать, что такое тестирование случайной выборки и когда его проводить. Например, руководители Capital One могут в корпоративном университете пройти специальный курс, где их научат, как готовить и проводить эксперименты. Важно, что здесь им дадут знания, которые они не получат в других учебных заведениях: им покажут, как исследовательская деятельность связана со всеми бизнес-процессами компании.

Программное обеспечение. Некоторые компании, такие как Capital One и eBay, разработали собственное ПО для проведения исследований. Однако на рынке есть несколько готовых программных продуктов, самые распространенные из них — пакеты статистических программ и аналитические инструменты типа SAS. Благодаря этим программам, которые с каждым годом становятся все совершеннее, пользователи — непрофессионалы в области статистики — могут проводить вполне надежные эксперименты, нужно только уметь считать.

Простота подготовки исследования и анализа его результатов — именно на это сделала ставку компания Applied Predictive Technologies, разработчик ПО. Ее программы позволяют отслеживать результаты по тестируемым и контрольным группам и хранить полученные данные так, чтобы ими можно было пользоваться в будущем.

Некоторые программы разработаны под определенные задачи или для определенных отраслей. Скажем, есть ПО для экспериментов по качеству производимой продукции; есть — для тестирования онлайновых сервисов, к примеру программа анализа веб-сайтов компании Omniture и WebTrends, есть бесплатные программные продукты Google Analytics. К сожалению, пока не существует универсального ПО, с помощью которого все организации могли бы проводить любые нужные им исследования.

Использование полученных данных. У компании, которая часто тестирует инновации, накапливается и большой массив данных об удачных и провальных идеях. В идеале все сотрудники организации должны знать о них, иметь к ним доступ и изучать их, планируя новые инициативы. Но пока это — из области благих пожеланий. Начальник отдела тестирования интернет-компании как-то сказал: «Все эти данные — у меня в голове, и не дай бог мне попасть под автобус!» Один высокопоставленный руководитель банка так объяснял, почему у них не принято быть в курсе экспериментов других отделов и анализировать их результаты: «Наверное, тут надо бы навести порядок, но ведь чужие исследования толком никого ничему не учат — каждый должен во всем убедиться сам». Нельзя не согласиться, что мы и правда лучше всего учимся на собственном опыте, но не хочется думать, что приобрести нужные знания можно только таким способом.

И все же некоторые организации уже всерьез взялись за эту проблему. Система управления знаниями компании Capital One хранит результаты тысяч исследований, а сейчас в банке тестируют еще более совершенную программу, которая будет предоставлять всю необходимую информацию менеджерам, отвечающим за конкретные виды продуктов и разработку новых предложений. В Famous Footwear после каждого эксперимента кратко, на одной странице, суммируют его самые важные результаты и рассылают документ по всей компании; кроме того, его вывешивают на стене около отдела испытаний.

Регулярное обновление данных. Если вы действительно хотите жить «по науке», то вам нужно понять, когда и как часто проводить повторные исследования. А сделать это непросто — не существует формулы, показывающей, устарели данные или нет. Только опытный аналитик может сказать, изменились ли с течением времени ключевые для эксперимента факторы так, что его результаты уже не отражают нынешнего состояния. Руководители Famous Footwear считают, что обстановку в районах, где находятся магазины сети (а именно окружающую среду главным образом исследуют в компании), нужно заново анализировать почти каждый год. Компания Netflix в 2006 году пришла к выводу, что пятилетней давности исследования ее клиентов уже не соответствуют действительности: тогда их абоненты, освоившие заказ через интернет, были в каком-то смысле первопроходцами, но за прошедшее время интернет стал «нормой жизни» и они лишились своего ореола избранных. Сети CKE Restaurants труднее всего было определить, нужны ли повторные исследования в сфере ценообразования, особенно в период быстрого роста цен на сырье. Увы, ответить на этот вопрос поможет интуиция, а не научный анализ.

Организация и управление исследованиями. Обычно если в компании тестирование поставлено на поток, этим ведает специальный отдел — небольшой и чаще всего централизованный. Он либо сам занимается экспериментами (как, например, в PNC Bank, Subway и Famous Footwear), либо, если их проводят разные бизнес-единицы, оказывает профессиональную помощь — разрабатывает методологию исследований и предоставляет статистические выкладки (как в Capital One).

В PNC Bank этот отдел (он относится к системе управления знаниями, которая подчиняется службе маркетинга) считает, что его главная задача — помогать всему банку. Его сотрудники стараются поддер­живать доверительные отношения с руководителями всех структур и добиваться, чтобы все новые важные начинания проходили предварительную экспертизу. Если такого координационного центра нет, то не всегда удается соблюсти необходимую строгость исследования и по ходу экспериментов правильно «развести» тестируемые и контрольные группы — этого нелегко добиться, даже если он существует.

Культура «доказательных экспериментов»

Компания должна не только по-новому организовать исследовательские процессы, внедрить новые технологии, создать соответствующую инфраструктуру, но и сформировать корпоративную культуру «доказательных экспериментов». Контрольные испытания стоят денег (хотя обходятся куда дешевле, чем широкомасштабный запуск инноваций, которые затем терпят провал) и требуют времени. Руководству компании нужно осознать, что никакие тактические шаги нельзя предпринимать до того, как их протестируют специалисты, — и последовательно проводить этот принцип в жизнь.

Требуйте доказательств. Если руководитель компании — убежденный сторонник «доказательного менеджмента», он может в корне изменить отношение всей организации к экспертизе. Когда вам говорят, что исследования подтвердили правильность той или иной идеи, попросите объяснить, как именно проводился эксперимент — были ли точно соблюдены все необходимые правила (см. врезку «Проверьте правильность своих идей»).

Пресекайте халатность. Гари Лавман из компании Harrah’s Entertainment считает, что нужно увольнять тех, кто «в исследованиях не проводит сравнение с контрольной выборкой». Говорят, Джефф Безос как-то уволил из Amazon разработчиков, которые изменили сайт без предварительного тестирования. В банке Toronto-Dominion считается само собой разумеющимся, что любое более или менее значимое нововведение, касающееся клиентов или работы отделений, необходимо сначала протестировать. Гендиректор Toronto-Dominion, Эд Кларк, имеющий ученую степень доктора экономических наук, как-то заметил: «Наверное, не все у нас идеально, но мы точно просчитываем каждый свой шаг — тут нас не в чем упрекнуть».

Поддерживать исследовательский дух. Руководители компаний, в которых верят не словам, а точным цифрам, формализовали этот принцип. Скажем, генеральный директор Famous Footwear Джо Вуд вместе с остальными топ-менеджерами раз в две недели встречается с начальником отдела испытаний. На этих совещаниях они подробно обсуждают уже завершенные и идущие эксперименты и их результаты — окончательные и предварительные ­— и планируют новые исследования.

• • •

Подводя итоги, повторю, что экспертиза нужна не всегда и не во всем, но она совершенно необходима, если речь идет об инициативах тактического рода. И теперь проводить эксперименты по всем правилам науки совсем не так трудно, как раньше; порой даже можно обойтись без научной ­лаборатории. Сегодня главное препятствие для победы принципов «доказательного менеджмента» — не в технологиях или аналитических инструментах, а в головах: руководители компаний должны понять и признать, что принимать решения нужно только на основе тщательных исследований. Довести до сведения менеджеров суть экспериментального подхода и научить их встраивать испытания в рабочий процесс — как говорится, дело техники. Научные методы полностью оправдывают себя в бизнесе, как, впрочем, и в любой другой сфере жизни. Пора начальникам говорить не «я думаю», а «я знаю».