Честный прогноз лежит за привычными рамками

Бизнес под градом хайпов

Требования внешней среды к бизнес-системе изменились. Раньше, чтобы преуспеть, достаточно было один раз сконцентрироваться, создать бизнес и какое-то время на нем зарабатывать. Фактором успеха были четко выстроенные процессы. Сегодня для эффективного реагирования на внешние вызовы компании приходится постоянно создавать новые продукты и сервисы. И фактором успеха становится предпринимательская инициатива – умение работать с инновациями. Если еще несколько лет назад руководителю приходилось доказывать, зачем компании вообще нужны инновации, то теперь большинство менеджеров воспринимают это как обязательный компонент работы.

У этой перемены есть оборотная сторона. Каждый год ведущие консалтинговые компании выводят на сцену новые «неизбежные» технологии и модели потребления. Возникает ощущение, что мир вот-вот перевернется, рынки поменяются и компания, не успевшая вложиться в очередной пилот или купить очередной стартап, останется без будущего. По сути, работает целая индустрия по поддержанию массовой тревоги.

Чтобы почувствовать гнет хайпа на себе, попробуйте вспомнить, какие тренды считались судьбоносными к середине 2019 года. Это как раз то время, когда выполнялся проект, легший в основу настоящей статьи. Большинство читателей с ходу не вспомнит – и сама эта заминка показательна: волны хайпа сменяют друг друга так быстро, что вчерашние «неотвратимости» стираются из памяти почти бесследно. 

Напомним, к тому моменту уже улеглись страсти по  искусственному интеллекту , по блокчейну и распределенным финансам. На повестке менеджеров стояли уберизация, экономика совместного потребления, платформизация: Uber как раз выходил на IPO, и консультанты рекомендовали срочно переходить на платформенную бизнес-модель, уверяя, что у компании без шеринга нет будущего. Впереди ждали еще не разгоревшиеся хайпы – электротранспорт, автономное вождение, ESG-повестка, генеративный ИИ.

Важно сразу оговориться: речь не о том, что каждая из этих технологий пуста или вредна. Каждая уместна в свое время и на своем месте, и многие из них действительно изменили отдельные рынки. Проблема не в технологиях, а в их подаче: почти любую из них преподносят как нечто, к чему нужно готовиться немедленно, прямо сейчас и любой ценой. 

Бизнесу необходимо противоядие против хайпа – инструмент, который позволяет отфильтровать информационный шум и понять, куда в первую очередь следует прикладывать усилия. Именно для этого и разработана методика прогнозирования. Она дает рекомендации по корректировке стратегической позиции бизнеса под изменяющиеся условия, помогает заранее увидеть появление новых рыночных ниш, сформулировать продуктовые гипотезы и сразу примерно оценить масштаб связанных с ними бизнесов.

Основа системы – отрасль, а не компания

Главная методическая особенность подхода формулируется одной фразой: 

Это противоречит привычному порядку, при котором стратег начинает с собственной компании, ее сильных и слабых сторон, и лишь затем смотрит на окружение. 

Здесь логика обратная: сначала строится прогноз развития отрасли, и уже из него выводятся гипотезы относительно собственных будущих продуктов и сервисов, целесообразности инициирования инвестиционных программ, формирования альянсов с другими игроками, а также перспективности сделок по слиянию и поглощению.

Причина такого разворота – в позиции наблюдателя. Менеджер находится внутри своей компании, и его взгляд на мир неизбежно искажен этой внутренней позицией: он склонен подтверждать правильность сложившейся бизнес-модели и не замечать сигналов, которые ей угрожают. Чтобы построить объективный прогноз и увидеть  подрывные инновации , аналитик должен сознательно выйти из внутренней позиции – временно «забыть» про интересы компании и рассуждать на уровне отрасли. Этот шаг встроен в методику неслучайно: без него анализ скатывается к защите текущего положения, а не к честному прогнозу.

Процедурно методика разворачивается в последовательность шагов:

1. Описать компанию как систему. Любая организация содержит внутри операционный процесс, который потребляет ресурсы на входе и выдает результаты на выходе;

2. Поместить компанию в надсистему «Отрасль». Компания становится одним из компонентов более крупной системы;

3. Провести анализ сложившихся в отрасли цепочек кооперации. На входе операционного процесса – поставщики ресурсов, на выходе – потребители результатов; у поставщиков есть свои поставщики, у потребителей – свои потребители. Так протягиваются цепочки кооперации, проходящие далеко за периметром компании, и появляется возможность описать отрасль целиком;

4. Временно «забыть про компанию» и сосредоточиться на отрасли как объекте совершенствования;

5. Выполнить анализ существующих потерь в отрасли. Каждую потерю оценивают в деньгах, и эта оценка сразу приносит двойную пользу: 

• позволяет расставить приоритеты – за устранение каких потерь браться в первую очередь; 

• дает предварительную оценку размера будущих ниш. 

Устраненная потеря отрасли есть, по сути, деньги, которые перейдут к тому, кто ее устранит: масштаб потери прямо указывает на масштаб бизнеса, который можно построить на ее устранении;

6. Сформулировать задачи по устранению этих потерь – в формате вызовов научно-технического и организационного характера; на языке ТРИЗ такие вызовы называются изобретательскими задачами;

7. Разработать улучшенную модель функционирования отрасли – образ «отрасли будущего». Это и есть искомый прогноз: сведенные воедино решения показывают, как перераспределятся функции между переделами, какие звенья станут лишними, какие ниши откроются. Такая модель позволяет раньше конкурентов увидеть, куда двинется отрасль, и служит картой, на которой затем ищется место для компании;

8. Определить стратегическую позицию компании в отрасли будущего и проработать бизнес-схемы ее интеграции: цепочки поставок, каналы распределения, операционные процессы.

Первые три шага и финальный шаг возвращают компанию в фокус. На центральных шагах (4-7) от нее сознательно абстрагируются. Именно эта дисциплина – анализировать надсистему, а не саму совершенствуемую систему, – отделяет прогноз от стратегического самооправдания.

Что дает методика прогнозирования. Строгий критерий выбора объекта анализа: вместо интуитивного «посмотрим на рынок» она предписывает – возьми отрасль как систему, опиши ее через цепочки кооперации и работай с ее неэффективностями.

Почему такому прогнозу можно доверять

Прогноз, построенный по описанной процедуре, отличается от модного «угадывания трендов» прежде всего источником своей надежности. Этот источник – не интуиция аналитика и не экстраполяция текущей моды, а объективная закономерность развития систем: системы эволюционируют в сторону повышения идеальности, то есть роста полезной функциональности при снижении затрат. Закономерность подтверждается на огромном массиве технических и бизнес-систем и задает направление развития отрасли независимо от того, кто из игроков и с помощью какой технологии это направление реализует. Именно опора на закон, а не на конъюнктуру и делает прогноз обоснованным. Из нее вытекают три свойства, благодаря которым прогноз оказывается проверяемым, а не спекулятивным.

Во-первых, прогноз привязан к измеримым неэффективностям, а не к нарративам. Потеря в отрасли либо существует и поддается оценке в деньгах, либо нет; крупная устранимая потеря – это объективный факт, который не зависит от того, какой хайп сейчас в моде. Поэтому отправная точка прогноза проверяема еще до того, как сделан хоть один вывод о будущем.

Во-вторых, метод показывает, какая именно неэффективность в отрасли исчезнет, но не берется угадывать, с помощью какой технологии и силами какого игрока это произойдет. Хайп поступает наоборот: он называет конкретную технологию, то есть способ, и предлагает на нее поставить, но именно способ и труднее всего предсказать. Неэффективность, которую отрасль не сможет терпеть, гораздо устойчивее во времени, чем технология, которой ее в итоге закроют. Поэтому прогноз остается в силе, даже если конкретная технология-кандидат не оправдает ожиданий: на ее место придет другая, решающая ту же задачу.

В-третьих, у прогноза есть встроенная проверка на полноту. Когда от выявленных потерь достраиваются причинно-следственные цепочки, они, как правило, сходятся к небольшому числу корневых недостатков и противоречий; если же цепочки «расползаются» на множество частных причин, это сигнал, что аналитик еще не нащупал истинные барьеры развития отрасли. Сходимость к корню – одновременно и результат анализа, и критерий его качества.

Что дает методика прогнозирования. Заменяет вопрос «на какую технологию ставить?» вопросом «какую неэффективность отрасль обязана устранить?». Первый вопрос – это ставка с непредсказуемым исходом; второй имеет проверяемый ответ, выводимый из закона идеальности и измеримой картины потерь. Технология или бизнес-модель, которую сегодня раздувают как хайп, в этой рамке либо получает  объяснение , либо отсеивается как  шум .

Кейс: отрасль автомобильных грузоперевозок

Методику удобно показать на фрагментах реального проекта. В 2019 году прогноз развития отрасли заказал крупный отечественный производитель коммерческого транспорта: порядка 40 000 сотрудников, 13 производственных площадок, более 50% внутреннего рынка, экспорт в 44 страны. Компания выпускала легкие и среднетоннажные грузовики и автобусы и занимала доминирующее положение.

Поводом для беспокойства были тренды в смежном сегменте. В легковых автомобилях шло активное внедрение шеринговых моделей, и крупные агрегаторы такси и каршеринга уже «отъели» у автопроизводителей 8-16% маржи. Менеджменту нужно было понять: затронет ли это сегмент коммерческих грузоперевозок и стоит ли вкладываться в трансформацию бизнес-модели, или такие траты избыточны.

Анализ потерь

Следуя методике, на этом этапе компанию вынесли за скобки и занялись изучением отрасли в целом. Анализ использования автомобиля традиционными клиентами обнаружил характерную картину: после схода с конвейера грузовой автомобиль от трех до пяти раз меняет собственника. Сначала новый автомобиль покупает «жирный» клиент, для которого важны надежность и внешний вид; через два-три года он перепродает его клиенту «потоньше», тот – следующему, и так по цепочке до утилизации.

Конкретные значения здесь и далее изменены из соображений коммерческой тайны и носят иллюстративный характер, однако порядок величин и соотношения между статьями сохранены – именно они и важны для выводов. 

На этой цепочке отрасль несет потери, которые удалось оценить:

• платежи за новые автомобили – около 13 млрд долл. в год; 

• стоимость «замороженных»  в автомобилях денег – 7,7 млрд; 

• страховки и налоги – 4 млрд; 

• издержки перекупщиков при перепродаже – порядка 2 млрд; 

• оригинальные и неоригинальные запчасти – по 2,5 млрд; 

• расходные материалы – 5 млрд. 

Каждая потеря сразу переводилась в изобретательскую задачу: «как сократить расходы отрасли на новые автомобили?», «как уменьшить потери из-за замороженных денег?» и так далее.

Здесь уместна методическая оговорка. Задача «как сократить расходы отрасли на новые автомобили?» для производителя автомобилей звучит почти кощунственно – показ этой формулировки заказчику едва не привел к остановке проекта. Но именно установка «забыть про компанию» дает возможность поставить такую задачу: без нее подрывная инновация осталась бы за кадром и прогноз потерял бы объективность.

Корневой недостаток

Когда от нежелательных эффектов достроили причинно-следственные цепочки, все они сошлись к одному корню – низкому коэффициенту использования автомобиля. В среднем по рынку грузовик проезжает около 60 000 км в год, тогда как лучшие участники, работая в режиме 24/7, наезжают до 260 000 км. Иными словами, автомобиль используется примерно на 23% своего ресурса, и весь объем грузоперевозок отрасли в принципе мог бы обеспечиваться вчетверо меньшим парком. Для компании, зарабатывающей на продаже автомобилей, это тревожный сигнал.

Отрасль будущего

Устранение корневого недостатка задает образ новой операционной модели. Решение задачи о потерях при перепродаже привело к фигуре оператора автомобилей – единого владельца, который держит автомобиль на всех стадиях жизненного цикла, от получения с завода до утилизации, и передает его клиентам во временное пользование. Как именно передает – не принципиально; принципиально то, что владелец не меняется, и за счет этого автомобиль используется существенно эффективнее. 

Та же модель открывает повторное использование автокомпонентов: в едином парке частично изношенные детали со старых машин можно переставлять на более новые – для чего, в свою очередь, потребуются сервисы оценки ресурса деталей и предсказания поломок.

Сведенные воедино карта потерь и расчет эффекта от внедрения наработанных решений показали порядок изменений: доля простоя автомобиля сокращается с 77% до примерно 50% времени, и значительная часть перечисленных потерь устраняется в масштабе всей отрасли.

Это и есть содержательный смысл «повышения идеальности»: та же транспортная функция выполняется с меньшими затратами.

От прогноза к портфелю инициатив

Прогноз сам по себе не является стратегией – он лишь делает видимыми угрозы и возможности. Для компании-заказчика угрозы выглядели так: 

• по мере роста эффективности использования автомобилей отрасли потребуется меньше машин; 

• трансформация обесценит часть накопленных инвестиций в сервисную инфраструктуру; 

• а между производителем и потребителем встанет оператор, который заберет часть прибыли.

Была и хорошая новость. Чтобы стать оператором, нужен широкий набор компетенций, который ни один игрок не нарабатывает быстро; стартапам такая роль, как правило, не по силам. Значит, у компании есть время на подготовку и возможность выбрать щадящую модель перехода. Польза в том, что не приходится жертвовать настоящим ради будущего: компания не ломает отлаженные процессы и продолжает зарабатывать на действующем – пока еще прибыльном – бизнесе, а параллельно, без спешки и без ставки ва-банк, наращивает компетенции и активы, которые понадобятся на новой позиции в отрасли будущего. 

К моменту, когда отрасль созреет для перемен, компания оказывается к ним готова и совершает переход тогда, когда это выгодно, – с заранее подготовленной позиции, а не с нуля и не под давлением.

Какой может быть эта позиция? Однозначного ответа прогноз не навязывает: он очерчивает пространство возможностей, внутри которого компания выдвигает и взвешивает гипотезы о своем будущем месте в отрасли. В рассматриваемом проекте основных гипотез оказалось две – самой стать оператором либо войти в альянс с другими игроками.

Гипотезы

1. Самой стать оператором

Если компания первой в отрасли создаст оператора грузовых автомобилей, она сможет аккумулировать прибыль, которую иначе перетянули бы новые посредники. Чтобы понять, что для этого потребуется, проанализировали, какими компетенциями и ресурсами должна обладать компания в роли оператора. 

Их набралось много, и для наглядности они были условно сведены в восемь групп: 

1. Доступ к дешевому финансированию; 

2. Доступ к изменению конструкции автомобиля; 

3. Умение поддерживать автомобиль в исправном состоянии; 

4. Управление водителями; 

5. Опыт работы с большими данными; 

6. Возможность управлять логистическими потоками через доступ к заказам на перевозки; 

7. Логистическая инфраструктура; 

8. Обеспечение безопасности автомобиля и груза. 

На получившуюся модель нанесли требуемый для оператора профиль и фактический профиль компании, расхождения между ними и стали стратегическими разрывами.

Каждый разрыв превратился в изобретательскую задачу верхнего уровня – «как улучшить доступ к дешевому финансированию?», «как получить доступ к заказам на перевозки, чтобы управлять логистическими потоками?» – с общей припиской «быстро и без инвестиций». 

В итоге была выбрана именно эта щадящая модель перехода: компания заранее выращивает активы, которые понадобятся при смене модели, чтобы к моменту зрелости отрасли войти в новую роль оперативно и сохранить лидерство.

2. Альянс с другими игроками

Альтернатива – не вкладываться в трансформацию в одиночку, а найти партнеров, дополняющих компанию по компетенциям. На ту же модель нанесли профили вероятных кандидатов: крупного федерального банка, национального почтового оператора и ИТ-компании, уже работавшей по шеринговой модели в легковом сегменте. Идеального профиля для альянса не обнаружилось – и это само по себе ценный вывод, удержавший компанию от поспешных партнерств.

подробнее

Итог

Реакция на прогноз выстраивается по четкой цепочке: 

• сначала компания крупными мазками намечает стратегическую позицию в отрасли будущего; 

• эта позиция задает требования к целевой модели компетенций; 

• сопоставление целевого профиля с текущим проявляет стратегические разрывы; 

• под каждый разрыв нарабатываются инициативы.

Так прогноз разворачивается в портфель мероприятий – не единичную ставку, а набор обоснованных, приоритизированных действий. 

Конкурентная разведка

Помимо оценки собственных инициатив, та же модель компетенций оказалась сильным инструментом конкурентной разведки. Публичные игроки освещают каждый свой шаг в СМИ, и для неподготовленного наблюдателя это информационный шум. Но когда есть модель, сигналы раскладываются по полочкам: открытие банком пунктов выдачи в отделениях читается как наращивание доступа к логистическим потокам, а создание собственного подразделения по проектированию автомобилей – как наращивание конструкторской компетенции.

Аналитические модели, построенные в ходе прогноза, использовались для решения еще одной задачи – оценки риска того, что крупные игроки объединятся в альянс с появлением нового сильного конкурента. Сопоставление профилей крупного банка и ИТ-компании – двух кандидатов из числа рассмотренных выше – показало, что по компетенциям они почти не дополняют друг друга, а значит, устойчивого экономического смысла в союзе между ними нет. Это расходилось с тем, что происходило на самом деле: как раз в тот момент банк и ИТ-компания активно развивали совместное предприятие, и какое-то время прогноз выглядел ошибкой. Но не прошло и года, как партнеры объявили о «разводе». Разумеется, опираясь только на прогнозную модель, ни истинных причин распада, ни потраченных на союз сумм не выяснить – это и не ее задача. Но направление она указала верно: там, где нет взаимной дополняемости, альянс неустойчив.

Что дает методика прогнозирования. Компания получает информацию, ценную для принятия стратегических решений, добытую практически бесплатно – из большого массива открытых данных. Разрозненные публичные шаги игроков – запуски новых продуктов, реорганизации, назначения топ-менеджеров, покупки компаний – модель раскладывает на конкретные компетенции: какие конкурент наращивает, а каких ему еще не хватает. Сложенные воедино, эти сигналы позволяют предвидеть следующие ходы конкурентов и вероятные альянсы задолго до того, как они станут очевидны рынку.