В сфокусированной компании, независимо от того, осуществляется ли в ней управление на основе данных, есть четкое направление развития и известное всем представление, как должен расти бизнес. Задача руководителя — объединить людей вокруг этого видения и стимулировать их совместную работу для достижения общей цели. В компании с управлением на основе данных эта цель будет более прозрачной, с четко определенными показателями эффективности деятельности и другими связанными показателями, с ясными задачами и текущим положением дел. Эта система показателей должна быть доступна всем сотрудникам компании, чтобы каждый из них понимал, как его действия способствуют достижению главной цели.

Набор основных целей и показателей KPI затем будет спускаться на уровень бизнес-единиц, где в соответствии с ними могут вырабатываться показатели эффективности для этой конкретной бизнес-единицы, которые, в свою очередь, могут стать основой для разработки показателей и целей более низкого уровня. В какой-то момент вы дойдете до индивидуальных проектов, то есть примерных единиц «работы», требующих постановки конкретной цели и установления критериев успеха. При этом заранее определять критерии успеха следует не только при проведении A/B-тестирования (глава 8), а в любом аналитическом проекте. При работе с данными всегда есть возможность вернуться и выбрать тот набор данных, который поддерживает нужное направление и в той или иной степени демонстрирует положительный показатель ROI. Именно поэтому в интересах объективности в компании с управлением на основе данных должна сложиться такая культура, где сначала формируют цели и показатели, и данные под них не подтягивают[198].

В случаях, когда решение по поводу следующего шага приходится принимать на основе нескольких переменных, причем некоторые из них отражают плюсы решения, а некоторые — минусы, постарайтесь определить относительный вес или ранжировать эти переменные до начала процесса сбора данных. То есть если в рамках подхода требуется построить матрицу взвешенного решения, постарайтесь как можно раньше оценить «удельный вес» всех факторов. Предположим, вам нужно выбрать одного поставщика услуги из нескольких, и вы руководствуетесь такими факторами, как цена, объем и качество. Скорее всего, цена и качество в данном случае образуют негативную корреляцию. После этого достаточно просто обосновать относительный вес факторов, в результате чего кто-то из поставщиков выбьется в лидеры. Благодаря определению относительной важности каждой из трех переменных до сбора данных, вы четко даете понять, что важно для компании, и снижаете возможность подтасовать результаты или выбрать только те данные, которые поддерживают нужное решение.

В главе 8 я высказал мнение, что когда в компании начинают активно применять тестирование и эксперименты, то фокус обсуждений смещается с мнений на гипотезы, которые могут подвергнуться объективной проверке. Поскольку это всего лишь гипотезы, а не демонстрация власти или опыта, кто угодно в компании может их высказывать. Это не означает, что каждый будет бросаться тестировать любую безумную идею, которая могла у него возникнуть. В расчет принимается множество факторов, таких как брендинг, юзабилити, стоимость разработки и риски. Тем не менее чем шире круг лиц, предлагающих идеи, тем разнообразнее набор этих идей. (Как вы помните, «хорошие идеи могут появиться у любого» и «дайте право голоса молодым специалистам».)

Помимо того, чтобы дать каждому право голоса, в компании с управлением на основе данных должна поощряться атмосфера здоровой любознательности. Нужно стимулировать конструктивные обсуждения, в ходе которых участники запрашивают дополнительную информацию, подвергают сомнениям предположения, обсуждают результаты тестирования или необходимость проведения дополнительных тестов. Презентации и анализы должны снабжаться ссылками на первоначальные данные. Честное и открытое обсуждение возможных проблем с опытным образцом или интерпретацией, а также предложение улучшений пойдет только на пользу развитию бизнеса. Главное, сохранять нейтральный тон обсуждения: мы обсуждаем данные, а не людей.

Наглядный пример подобного подхода — наука. Одна из основных задач классического западного обучения — сделать молодых ученых максимально объективными. Частью этой культуры стали активные попытки деперсонализировать их работу. Если раньше научные статьи писались в активном залоге, то примерно с 1920-х годов окончательно оформилась тенденция использовать пассивный залог[200]. Эта тенденция продолжается по сей день.

Конечно, читать статьи в пассивном залоге менее интересно, но это подчеркивает идею о том, что результаты касаются проводимого эксперимента или самих данных, а не людей, которые этот эксперимент проводят.

В компании с управлением на основе данных должно стимулироваться такое же объективное отношение. Если A/B-тестирование сайта показывает, что более крупная кнопка оформления и оплаты заказа не влияет на показатель выручки или коэффициент конверсии по сравнению с той маленькой кнопкой, которая есть сейчас, значит, так тому и быть. В этом никто не виноват. Это объективная реальность. Порадуйтесь, что вы получили новые ценные данные. (Вы можете использовать это свободное место на экране для чего-то другого.)

Майкл Немшофф высказался еще более определенно: