Надеяться, что менеджеры за бонусы сделают компанию успешнее —
все равно что рассчитывать, что ваш ребенок сам выучится играть на скрипке за новый iPhone.
Святослав Бирюлин
Джереми Шапиро, доктор философских наук и директор в MIT, говорил: «Если вы не измеряете что-то, то не можете этим управлять». Много лет назад меня, молодого и неопытного CEO, очень вдохновила эта фраза. Даже беглого взгляда на отчетность моей компании хватило, чтобы осознать – я не управлял многим.
Я начал все измерять. Потратил немало сил на создание учетной системы, из которой можно легко и удобно получить любую цифру – от оборачиваемости конкретного товара до динамики маржинальной прибыли в выбранном канале сбыта и производительности труда в каждом филиале.
А дальше я совершил классическую ошибку неопытного управленца, решив не просто подсчитывать результаты и анализировать их, а разработать на их основе «сетку KPI». Мне хотелось увязать доход каждого сотрудника с результатами деятельности, измеренными с помощью KPI. Мне казалось это очень логичным. Увы, этот подход принес и мне, и многим другим предпринимателям и управленцам больше разочарований, чем пользы.
Об «оцифровке» компании говорят многие бизнес-спикеры, и они правы. Нет ничего хуже управленца, принимающего решения вслепую, без аналитики в руках. Но аналитика хороша лишь для принятия решений. Как только мы пытаемся использовать ее как управленческий инструмент, стараясь всех и вся «привязать мотивацией к цифре», мы встаем на скользкий и опасный путь. Управление бизнесом только через мотивацию и KPI можно сравнить с лекарством, негативные побочные эффекты которого сильнее пользы лечения.
У российских управленцев и предпринимателей эта мысль вызывает непонимание, отторжение или даже негодование. Причина этого в том, что «мотивация через KPI» за много лет стала уютной зоной комфорта, привычной догмой, сомневаться в которой никому даже не приходит в голову. Между тем, я еще не встречал ни одного управленца или предпринимателя, полностью довольного своей «системой мотивации». Однако решение проблемы они видят в более точной, тонкой настройке. «Вот мы сейчас здесь улучшим, тут подкрутим, и все заработает», – уверяли они.
Увы, сам этот подход содержит в себе столько изъянов, что никакая «тонкая настройка» его не исправит. KPI – это несовершенный и грубый инструмент, и попытки управлять бизнесом на его основе не эффективнее управления стартапом при помощи устава строевой службы. Надеюсь, эта мини-книга поможет вам усомниться в привычных инструментах и задуматься о более сложных, но эффективных методах.
Часть 1. Клиенты и деньги
22 августа 2006 года самолет «Ту-154» авиакомпании «Пулково», выполнявший рейс по маршруту «Анапа – Санкт-Петербург», потерпел катастрофу возле украинского Донецка. Погиб весь экипаж и 160 пассажиров, из них 45 – дети. Официально причиной катастрофы считается ошибка экипажа. Столкнувшись с грозовым фронтом, командир воздушного судна принял решение не обходить его стороной, а пройти над ним. Для этого он попытался поднять самолет на высоту 12 километров, но не сумел справиться с управлением, отправив машину в «плоский штопор». Вывести судно из него экипаж не смог.
В неофициальных комментариях СМИ некоторые эксперты утверждали, что пилотов подтолкнули к такому решению при помощи KPI «Экономия топлива», источника их премиальных. Если бы экипаж облетел грозу стороной, то сжег бы гораздо больше керосина. Комментаторы утверждали, что, не желая лишаться премии, летчики лишились жизни.
Доход руководства авиакомпаний по всему миру зависит от прибыли организаций. Керосин – одна из главных статей операционных затрат. Его экономия существенно влияет на финансовые показатели. Не логично ли, если директора порой требуют от пилотов его экономить? Если комментаторы правы, 22 августа 2006 года подобная экономия привела к катастрофе.
Не кажется ли вам эта ситуация до боли знакомой? Не случается ли она в других бизнесах, по всему миру, ежедневно? Акционеры требуют от директоров выполнения KPI по чистой прибыли. Директора «каскадируют» (или «декомпозируют») этот показатель на подчиненных, создавая сложные «сетки» KPI, пронизывающие бизнесы до самого низа. В некоторых компаниях почти нет сотрудников, чей доход не связан хотя бы с одним KPI.
К счастью, это почти никогда не приводит к гибели людей. Но часто, куда чаще, чем кажется, это приводит к драматичным последствиям для бизнеса. О них и написана эта книга.
Глава 1. Навигатор и не только
Сталкивались ли вы когда-нибудь с плохим обслуживанием? С низким качеством товаров? С ужасающим сервисом? Вопрос, конечно, риторический. Мы думаем, что плохой сервис, обман потребителей или низкое качество продуктов – это результат безалаберности. Халатность либо владельцев бизнеса, не сумевших наладить процессы, либо сотрудников, пренебрегающих правилами.
Возможно, для вас будет сюрпризом узнать, что чаще всего низкое качество работы с клиентами – это, напротив, следствие попыток владельцев бизнеса улучшить ситуацию, а сотрудников – четко выполнить задачи. Владельцы бизнеса пытались влиять на результат при помощи KPI, а сотрудники – эти KPI достичь.
Кейс «Навигатор»
Если вы часто ездите за рулем по Москве, вы, скорее всего, пользуетесь приложением «Яндекс Навигатор». Отправляясь в путь, открываете приложение и смотрите, сколько времени займет предполагаемый маршрут и можно ли проехать побыстрее.
Я часто пользуюсь «ЯН» и мысленно фиксирую, насколько отличается расчетное время прибытия к цели от фактического. Результаты не перестают удивлять. Даже на коротких маршрутах, продолжительностью до 30—40 минут, утром в воскресенье, приложение порой ошибается на 10—15 минут, то есть на 35—50%. Не очень, мягко говоря, эффективно для приложения, созданного еще в 2012 году. За прошедшие девять лет им воспользовались сотни миллионов раз, и высокотехнологичная компания «Яндекс» могла бы предложить точность и повыше.
Москва – огромный и непредсказуемый с точки зрения дорожного движения город, возразите, возможно, вы. За 40 минут на моем маршруте может случиться ДТП или сломаться светофор, пойти снег или дождь. Пара зазевавшихся водителей на светофоре создают затор. Это так.
Но и у меня есть что возразить. Во-первых, за девять лет Яндекс накопил не то что big data – это уже gigantic data, enormously big data, непостижимый уму объем данных. Я не специалист, но математическое образование подсказывает мне, что как минимум приложение могло бы рассчитывать вероятность отклонения времени прибытия от расчетного в зависимости от общей дорожной обстановки и учитывать ее при прогнозировании. Наверняка существуют и более точные методы. Отклонение на 35—50% – зачем вообще нужно такое приложение? Я езжу по Москве с 1999 года и могу предсказывать время в пути с такой же точностью – просто из опыта, за умеренную плату.
