Книга: Как думают великие компании: три правила

Как использовать шансы

Как использовать шансы

Merck и Heartland «вели себя правильно», и это обеспечило им очень высокую и устойчивую рентабельность. Merck постоянно задавала тон – в продвижении на международные рынки, в целенаправленном поиске новых лекарств, в диверсификации ассортимента продукции, в создании совместных предприятий, в PBM-инвестициях – и при этом была лучшей, либо за счет достижения поставленных целей, либо потому что ей удавалось избежать невыгодных изменений. Heartland выбрала режим ожидания, приняв то, что стало обычной отраслевой практикой, спустя годы после того, как это сделали ее конкуренты, и пользовалась преимуществами своего уникального положения и операционной модели на протяжении почти 10 лет. А когда она наконец решила адаптироваться, то действовала радикально и перестроила почти каждый аспект своего бизнеса. Но в обоих случаях неизменным оставалось только соблюдение правил «лучше» важнее, чем «дешевле» и увеличение доходов важнее сокращения расходов.

Eli Lilly, Werner и Whirlpool демонстрировали достаточно устойчивую рентабельность. Они не стали великими не потому, что допускали какие-либо серьезные ошибки, но главным образом потому, что не сделали того, что позволило бы им уйти в отрыв. Eli Lilly недостаточно энергично и недостаточно быстро переходила на новые парадигмы исследований и осваивала новые международные рынки. Возможности для этого у нее были, но, по сравнению с Merck, она в меньшей степени придерживалась наших правил. Аналогично (и по иронии судьбы) Werner обеспечивала рентабельность с помощью специального автопарка и услуг, не связанных с ее активами. Но нехватка времени и, по-видимому, внимания руководства не позволили Werner довести эти инициативы до уровня неценовой конкурентной позиции, поэтому она не смогла достичь и выдающейся рентабельности. Компания Whirlpool, по-видимому, неожиданно для себя обнаружила, что вся отрасль стремительно глобализуется и что она подвергается сильнейшему давлению со стороны иностранных конкурентов, сбивающих цены. И ей пришлось приложить максимум усилий, чтобы остаться на плаву.

Рентабельность у Maytag, HMI, KVP и PAM уменьшалась или оставалась на уровне средних значений, потому что они кое-что делали неправильно. Maytag и HMI не проявляли высокомерия, как раз наоборот: они отказались от того, что составляло их отличия, пойдя на поводу у господствовавших тогда в отрасли тенденций. KVP и PAM попытались поймать волну в своих отраслях, но промахнулись. KVP не хватило оперативной смекалки, чтобы успешно завершить преобразования, а PAM, как в итоге оказалось, просто выбрала неправильную стратегию.

Интересно отметить, что наши выдающиеся компании не вели себя, скажем так, противоположным образом по отношению к менее удачливым участницам нашего исследования. Большие ставки Merck иногда приносили ей успех (примером может служить целевое планирование поиска новых лекарств), а иногда оказывались ошибочными (как в случае с Medco). Heartland, как и Maytag, подстраивалась к происходящим в отрасли изменениям, но при этом ей удалось удержаться на уровне, соответствующем статусу «чудотворца». Международная экспансия Werner вряд ли вообще принесла ей какую-либо пользу, а для Merck она стала главным фактором ее успеха. HMI изменила свою базовую модель распределения, что только способствовало ее дальнейшему падению, в то время как для Heartland подобная трансформация оказалась весьма выгодной. Короче говоря, закончим мы тем, с чего начали: констатацией того, что, кроме правил «лучше» важнее, чем «дешевле» и увеличение доходов важнее сокращения расходов, никаких других существенных правил вывести не удалось.

Мы надеемся, что наши правила помогут вам при принятии трудных, неочевидных решений. Ведь мы редко когда обладаем всей информацией по тому или иному вопросу. В таких ситуациях поневоле приходится выбирать, следовать своей интуиции или правилам.

Увы, слишком многие из нас пренебрегают правилами. Вместо этого мы полагаемся на интуицию. И это плохо, потому что наша интуиция, по-видимому, устроена так, что она заставляет нас видеть закономерности там, где имеют место лишь совокупности случайностей, тем самым систематически побуждая нас выбирать далеко не лучшие решения.

Представим себе, например, лабораторный эксперимент, участников которого предупредили, что следующая карта, которую они увидят, может быть красной или черной{162}, и просят предсказать, какой будет следующая. Участники такого эксперимента не имеют никакой информации, которую можно было бы так или иначе осмыслить, им приходится просто гадать. Между тем в ходе эксперимента красные карты появляются с частотой 75 %, а черные – с частотой 25 %. Некоторые участники не понимают этого и просто продолжают пытаться угадать результат, полагаясь на интуицию, призывая на помощь свое экстрасенсорное восприятие, чтобы получать сигналы извне, и т. п., и в итоге терпят неудачу. Другие пытаются систематизировать то, что они видят, и определить относительную частоту появления каждого цвета. При этом у них появляется возможность выбора: просто каждый раз называть цвет, который выпадает чаще (в нашем случае – красный), или пытаться все-таки угадывать цвет следующей карты, сообразуясь с частотой появления цветов.

Любопытно, что хорошие результаты в таких экспериментах часто показывают крысы. Они довольно быстро определяют частоты выпадения цветов, а потом все время «ставят на красное». С одной стороны, это лишает их возможности получать высокие результаты, но с другой стороны, практически избавляет от проигрышей; на коротких отрезках точность результатов у них может быть лучше или хуже 75 %, но долгосрочный средний результат при этом гарантируется.

Если же мы имеем дело с людьми, то существует опасность, что над нами будет довлеть наше врожденное и часто непреодолимое желание везде видеть закономерности. И дело не столько в том, что мы не распознаем существующие закономерности, а в том, что мы видим их слишком быстро или, что еще хуже, видим их там, где их на самом деле нет. После того как мы поймем безусловное распределение вероятностей (то есть относительную частоту выпадений красного и черного), мы начинаем оценивать условные вероятности, например вероятность появления черной карты, если предыдущая карта была красной, или вероятность появления черной карты, если перед этим карты появлялись в последовательности красный, красный, красный, черный, красный, красный.

Если закономерность отсутствует, то такая стратегия угадывания в долгосрочном плане обеспечивает точность 62,5 %, что существенно хуже, чем обычно бывает у крыс. Если цвета действительно появляются в случайном порядке, то лучшая стратегия – просто подчиниться законам вероятностей и каждый раз говорить «красная». Только если вы сумеете с разумным приближением распознать истинную закономерность выпадения цветов (если таковая существует), можно надеяться повысить точность угадывания в долгосрочном плане, используя эту закономерность.

Зависимости между несколькими переменными, представляющими интерес, скажем, между интенсивностью слияний и поглощений и ценой акций или между степенью диверсификации и рентабельностью, являются статистически, а часто и экономически значимыми. Как и в отношении частоты выпадения красных и черных карт, можно утверждать, что в среднем упор на слияния и поглощения или упор на диверсификацию – плохие идеи. Исходя из этого, мы можем решить, что лучше просто руководствоваться интуицией, потому что угадывать цвет карты на основе наблюдаемых ассоциаций высокого уровня все же лучше, чем просто угадывать его.

Однако было бы глупо останавливаться на достигнутом, уповая только на эти вероятности и отказываясь от слияний и поглощений и диверсификации. Мы можем правдоподобно и убедительно описать обстоятельства, которые связаны с этими закономерностями таким образом, что они улучшают результаты с выходом за пределы корреляции первого порядка, которые мы наблюдаем на уровне нашей совокупности. Другими словами, мы нашли разумное приближение для базовой закономерности, поэтому вполне можем не ограничиваться стратегией неинформированного субъекта, но использовать эту дополнительную информацию.

Отслеженные нами взаимосвязи между каждым из двух правил – «лучше» важнее, чем «дешевле» и увеличение доходов важнее сокращения расходов – и выдающейся рентабельностью являются статистически значимыми и экономически существенными. Это означает, как уже было отмечено выше, что мы получаем лучший способ определения будущих результатов, нежели простое угадывание, опора на интуицию или использование своего личного опыта. Если вы хотите, чтобы ваша компания достигла высочайшей рентабельности, вашими ориентирами должны стать правила «лучше» важнее, чем «дешевле» и увеличение доходов важнее сокращения расходов.

Однако можно привести и совершенно противоположные примеры: некоторые «чудотворцы» имеют ценовую конкурентную позицию и формулу рентабельности, основанную на сокращении издержек. Именно поэтому мы называем свои правила правилами, а не законами. Они работают «в среднем», и их применение в высшей степени определяется обстоятельствами. В некоторых ситуациях нужно следовать нашим правилам, в других не нужно.

Возможно, вы захотите узнать, как определить, в каких обстоятельствах вы находитесь. К сожалению, мы не можем прогнозировать изменения ситуации, то есть базовую схему, которая позволила бы нам с достаточной точностью определять, какой путь является лучшим для достижения исключительной рентабельности. Мы намеренно включили в свою выборку компании из самых разных отраслей с самыми разными характеристиками, которые могли повлиять на результаты. И наши правила, по-видимому, в той же мере применимы в производстве медицинского оборудования и полупроводников, как и в производстве электропроводки и в дальних автомобильных грузоперевозках. С учетом обилия контрпримеров, трудно даже предположить, как могла бы выглядеть такая схема. На сей момент мы вынуждены сделать вывод, что никакой такой базовой схемы нет вообще.

Это заключение, как и все эмпирические заключения, является предварительным, и, возможно, его придется пересмотреть. Если со временем будет установлено, что базовая схема, которую можно обрисовать с достаточной точностью, все же существует, то третье правило придется отменить. Тогда правила «лучше» важнее, чем «дешевле» и увеличение доходов важнее сокращения расходов превратятся из правил просто в возможные варианты выбора, и придется уже в ходе дискуссии определять, работает компания в условиях, требующих использования правила «лучше» важнее, чем «дешевле», или в условиях, когда, наоборот, нужно использовать правило «дешевле» важнее, чем «лучше». При наличии базовой схемы выражение «в зависимости от обстоятельств» – это уже не согласие на капитуляцию, но переход на более глубокий уровень понимания.

Однако и в этом случае не следует считать вопрос закрытым: на самом деле нам, скорее всего, вообще не дано достигнуть уровня понимания, к которому мы стремимся. Конкуренция на достаточно эффективных рынках порождает весьма хаотичную систему, и даже если бы мы могли идентифицировать все значимые причинно-следственные связи, с практической точки зрения зависимость от неопределимых начальных условий все равно свела бы полученные результаты на уровень случайности. Опять же, не имея базовой схемы, мы можем лишь бесконечно продолжать отслеживать долгосрочные частоты, и в этом случае целью исследования может быть определение соответствующих вероятностей со все большей точностью.

И даже если такая схема существует, в настоящее время мы не знаем, как она выглядит. Мы не можем указать условия, при которых варианты «лучше» важнее, чем «дешевле» и увеличение доходов важнее сокращения расходов предпочтительнее противоположных утверждений, поэтому лучшее, что мы можем выбрать, – это принимать решения с учетом известных вероятностей.

Иными словами, никаких других правил нет.

Оглавление книги