Стратегия адаптации на практике: разработка стратегии

Поскольку стратегия адаптации непрерывно формируется на основе многократных экспериментов, ставших неотъемлемой частью работы организации, теория и практика в данном случае неразрывно связаны. Если классическая стратегия предусматривает два последовательных этапа (планирование и исполнение), то в случае стратегии адаптации они осуществляются одновременно. Эти два вида работы выполняются в разных подразделениях организации. В рамках стратегии адаптации такое отделение разработки стратегии от ее реализации привело бы к полному краху, поскольку это замедлит процесс обучения и снизит его эффективность. Таким образом, в данной главе раздел, посвященный разработке стратегии, охватывает весь процесс целиком, от распознавания признаков изменений до управления портфелем экспериментов. Говоря же о реализации стратегии, мы рассматриваем более широкий организационный контекст, предоставляющий возможности для осуществления этого процесса.

Применение стратегии адаптации выглядит легким на словах, однако осуществить его не так просто. Руководители все чаще используют термины, связанные с адаптацией, говоря о среде, для которой характерны нестабильность, неопределенность, сложность и неоднозначность (VUCA: volatility, uncertainty, complexity, ambiguity); кроме того, они восхваляют такие достоинства, как маневренность и способность к адаптации. Однако, как мы увидим далее, многие из этих компаний все же не желают расставаться с практикой, которая ассоциируется с классическим подходом: работа по принципу «сверху вниз», длительные циклы и сосредоточенность на планировании.

Стратегия адаптации подразумевает «считывание» и понимание признаков изменений для управления портфелем экспериментов в областях с наибольшими возможностями или – напротив – рисками. Основная задача заключается в том, чтобы осуществлять цикл варьирования, выбора и масштабирования быстрее, экономичнее и эффективнее, чем конкуренты, создавать и возобновлять временное преимущество.

В отличие от классической, стратегия адаптации не имеет заранее установленных конечных целей, так как в непредсказуемой среде они неизвестны. Стратегия формируется и развивается циклически. Таким образом, говоря об одной конкретной стратегии, руководители, применяющие адаптивный подход, упустили бы главное. Руководство может определить сферу, на которой нужно сосредоточиться, приблизительное направление или цель, но конкретные стратегии возникают спонтанно и имеют изменчивый характер. Напротив, принципы организации экспериментов могут быть тщательно продуманными. Принятие на себя рисков и творческий подход, которых требует стратегия адаптации, по сравнению с классической могут производить впечатление беспорядочности. Но стратегия адаптации требует не меньшей дисциплины на всех этапах: от формулирования новых вариантов до определения способов тестирования и выбора наиболее перспективных из них, а также принятия решения о том, как перераспределить ресурсы в пользу более перспективных проектов. Просто эта дисциплина совершенно другого уровня.

Как распознать признаки перемен

Нильс Бор, датский физик, лауреат Нобелевской премии, однажды сказал: «Трудно делать прогнозы, особенно если речь идет о будущем». Итак, как же поступать компании, если определить направление деятельности на основе прогнозов невозможно?

Для того чтобы реагировать на перемены, контролировать их и извлекать из них пользу, компаниям необходимо прежде всего увидеть их и постараться понять. Наблюдая за переменами, компании должны извлечь нужную информацию и расшифровать ее, чтобы отделить тривиальные изменения от тех, которые могут представлять собой угрозу либо возможность. Не помешает также разграничить предсказуемые, познаваемые факторы и те, которые в данный момент неизвестны и требуют дополнительных исследований и экспериментов. Чтобы понять значимость перемен, компаниям также необходимо критически взглянуть на то, что, по их собственному мнению, они знают, раскрывая и переосмысливая пробелы и скрытые предположения. Внешние признаки перемен, таким образом, могут прямо указывать на возможность или угрозу, а косвенно – на те области, где присутствует неопределенность и где необходимо получить больше информации экспериментальным путем. При этом не нужно проводить эксперименты слепо; они скорее должны напоминать управляемый процесс обучения.

Приобретение необходимых данных может сыграть очень важную роль для непрерывного получения новых ценных выводов относительно изменения спроса или конкуренции. В Японии оператор крупнейшей сети продуктовых магазинов 7-Eleven в начале 2000‑х годов получил существенное информационное преимущество, используя свои системы кассовых терминалов не только для отслеживания показателей продаж, но и для получения данных по другим переменным, таким как демографические характеристики покупателей и даже погода и время суток. Имея в своем распоряжении эти данные, компания смогла в режиме реального времени проверить гипотезы о том, как эти факторы влияют на продажи, что позволило 7-Eleven определить, какие товары в конкретном контексте окажутся более или – напротив – менее перспективными. Таким образом, ценообразование, ассортимент, промоакции и выкладку товаров можно было оптимизировать с учетом местных условий каждый день или даже каждые несколько часов в зависимости от местоположения того или иного магазина. Например, системы 7-Eleven могли отследить изменение спроса на ланч-боксы в связи с новой стройкой поблизости и быстро скорректировать ассортимент в каждом из магазинов.

Нередко нужная информация уже доступна и находится буквально под носом у компании; ее источником может стать, например, взаимодействие с потребителями, поставщиками и иными заинтересованными сторонами. При этом может возникнуть необходимость в том, чтобы должным образом выявить и расшифровать такую информацию с помощью интеллектуального анализа данных и аналитики. Компании должны уметь обнаруживать скрытые закономерности в больших массивах данных, а также быстрее других реагировать на изменения. Времена, когда можно было обеспечить себе преимущество, просто владея информацией, проходят: данные быстро теряют актуальность или несут в себе скрытые закономерности, которые необходимо выявить.

Чтобы понять значимость перемен, компании должны лучше осознавать, что они на самом деле знают, и раскрыть свои скрытые предположения. В условиях изменчивой среды эта информационная карта может постоянно меняться. В некоторых случаях компании недостаточно используют новую доступную им информацию – это, так сказать, малоиспользуемые известные, или «слоны». Также есть немало вещей, которые ошибочно кажутся известными – ложные известные, или «единороги», вероятно, их нужно пересмотреть. А самая большая сложность состоит в том, что что-то на данный момент невозможно узнать, если не посмотреть на ситуацию под новым углом или если не провести дополнительные эксперименты, – это двойной вопрос, или, по выражению бывшего министра обороны США Дональда Рамсфелда, «неизвестное неизвестное» (рисунок 3–5).

Понятно, что крупным компаниям трудно выявить и устранить эти три типа пробелов, так как большинство из них в своей деятельности подвержены стандартным предубеждениям. Они предполагают, что хорошо знают свой рынок или конкурентную среду, и ожидают лишь незначительных изменений.

Наглядный урок на тему малоиспользуемых известных можно извлечь из истории крупных американских автомобильных компаний и гибридных автомобилей. В начале 1990‑х годов администрация президента Клинтона поставила перед крупными автопроизводителями задачу: на фоне роста экологической сознательности потребителей требовалось разработать топливосберегающие автомобили. GM, Ford и Chrysler разработали прототипы – но в производство были запущены лишь несколько моделей. Это оставило лазейку для Toyota. Ее модель Prius стала первым гибридным автомобилем, запущенным в массовое производство, и имела огромный успех. В общей сложности в 2008 году было продано более миллиона автомобилей этой марки, а в 2013 году – более трех миллионов. В 2009 году эта модель стала бестселлером в Японии.

Рисунок 3–5. Инструмент для разбивки факторов неопределенности на сегменты

В других случаях компании могут пренебречь пересмотром «ложных известных», широко распространенных, но все более устаревающих взглядов, несмотря на множество признаков изменений, просто потому что они недооценивают либо игнорируют информацию, имеющуюся в их распоряжении. Пример ложного известного – это кажущееся разумным предположение о том, что люди используют смартфоны для совершения телефонных звонков (по крайней мере, в определенной степени). Легко представить, как, должно быть, сложно поставщику услуг связи, работающему на рынке уже долгое время, подвергнуть сомнению это убеждение, а также представить стратегические последствия такого шага. Однако норвежская телекоммуникационная компания Telenor все-таки усомнилась в истинности этого постулата – этот пример мы рассмотрим ниже.

Конечно, всегда есть что-то, что компания может не знать или даже не может знать, не проведя соответствующих экспериментов или не изменив угол зрения, – «неизвестные неизвестные». Таким образом, компаниям, использующим стратегию адаптации, необходимо создать культуру самопроверки, которая подталкивает к пересмотру преобладающего образа мышления, с тем чтобы раскрывать и брать на вооружение техники, предназначенные для выявления пробелов. Например, можно попытаться взглянуть на себя со стороны глазами воображаемого или реального «врага», устроить «военные учения», направленные против собственной бизнес-модели, или попытаться сформулировать противоположное экономическое обоснование для каждой новой инвестиционной рекомендации.