Полученные уроки и иллюстрации внедрения

Полученные уроки и иллюстрации внедрения

Бывшие сотрудники McKinsey часто обнаруживают, что сотруднику их новой организации бывает труднее справиться с созданием конечного результата, чем внешнему консультанту. На основе их опыта мы сформулировали несколько советов относительно того, как выработать подходящее клиенту решение:

– Поставьте себя на место клиента.

– Осознавайте пределы возможностей клиента.

Поставьте себя на место клиента. Когда консультанты McKinsey рассказывают о работе своей организации – от найма новых консультантов до создания «выставки достижений» для потенциальных клиентов, – рано или поздно произносится выражение «основные цели СЕО» (или «основные цели высшего руководства»). Это внешний аналог поиска ключевых факторов: ваш взгляд на то, какими должны быть пять-шесть приоритетов организации. И это первый шаг к тому, чтобы поставить себя на место клиента: ведь так вам придется сосредоточиться на главных потребностях клиента, даже если некоторые из них не оказывают влияния на ваши действия. Джефф Сакагучи из Accenture объясняет:

Даже если мы не работаем в данной области, но постоянно о ней думаем, мы лучше улавливаем те проблемы, с которыми клиент борется (или должен бороться). Я много раз убеждался: если я хорошо понимаю, какими должны быть цели СЕО – даже если нынешний СЕО таких целей не ставил, – то рано или поздно клиент разделит мое мнение.

В зависимости от вашей должности и влияния в организации, а также от ее корпоративной культуры вам, возможно, придется опираться на чужое представление об основных целях СЕО (не исключено, что на представление самого СЕО). Тем не менее эти представления должны служить для вас лакмусовой бумажкой при составлении рекомендаций.

В качестве следующего шага спросите себя, как ваши решения будут создавать добавленную стоимость для вашего клиента или организации. Какой будет выгода от каждого действия, которое вы рекомендуете? Достаточна ли она, чтобы оправдать требуемые затраты времени, сил и ресурсов? Насколько эта рекомендация полезна по сравнению с другими? Если ее потенциальные результаты невелики, то первыми должны идти другие, более многообещающие проекты. Джиму Беннетту приходилось каждый день принимать подобные решения на позиции председателя подразделения розничных банковских услуг в Key Corp.:

Для меня показатель такой: «А это действительно на что-то повлияет?» Как в большинстве компаний, в Key решения обычно ориентированы на исходные данные, а не на эффективность и результат. Мы попытались изменить эту парадигму, провозгласив задачи по повышению эффективности работы: «Мы повысим свою прибыль на $…», и они заставили нас искать пути достижения этой цели. Чтобы достичь такого прогресса, мы должны активно рассматривать все потенциальные проекты с точки зрения правила «80/20». Нам приходится спрашивать: «Если мы выделим эти ресурсы на то, что приближается к прогнозируемой рентабельности, как это повлияет на наше продвижение к запланированной эффективности?»

Например, мои сотрудники принесли мне проект создания хранилища данных, который требовал $8 млн. инвестиций и обещал прекрасную внутреннюю ставку рентабельности и окупаемость за два-три года. Я сказал: «Послушайте, ребята, если он не принесет по крайней мере в десять раз больше, чем было затрачено, я не покажу его совету директоров. Так что идите и найдите способ добиться такой рентабельности, которая как минимум в десять раз перекроет любые наши затраты». Я сужу о каждом проекте по тому, насколько эффективно он поможет выполнить нашу задачу.

Иногда здравому взгляду на вещи может препятствовать элегантность и сложность вашего анализа или даже количество потраченных на него усилий. Но это не должно мешать вам принять разумное решение. Перефразируя знаменитую цитату Джона Кеннеди, можно сказать: «Не спрашивай, что твой анализ значит для тебя; спроси, что он может значит для твоего клиента»[16].

Осознавайте пределы возможностей клиента. Даже самая блестящая стратегия в мире вам не поможет, если ваша организация не в состоянии ее воплотить. И это верно не только в бизнесе. Если у вашей команды регби нет сильной линии нападения, не стоит и пытаться занести мяч в зачетную зону. Во время Второй мировой войны Германия не смогла долго воевать на двух фронтах. В политике США нет смысла начинать кампанию за принятие какого-то закона, не заручившись поддержкой большинства в Конгрессе (бывшая сотрудница McKinsey Сильвия Мэтьюз знает это по опыту работы в Административно-бюджетном управлении при президенте США).

Поэтому, работая над конечным результатом, учитывайте, сможет ли клиент выполнить ваши рекомендации. Есть ли у него достаточные навыки, системы, структуры и персонал? Не прибегнут ли внешние силы (конкуренты, поставщики, клиенты, регулятивные органы) к действиям, которые сведут на нет воздействие вашей стратегии? Вы должны быть в состоянии ответить на эти вопросы, прежде чем давать рекомендацию.

Разрабатывая основную стратегию, не забывайте, что ваш анализ и рекомендации должны быть понятны всем в компании. Мы вернемся к этому вопросу в главе 5, где пойдет речь о презентации вашего решения; а пока скажем только, что сам ваш анализ в большинстве случаев должен быть понятен людям со стороны: тогда им будет легче принять, а потом и внедрить ваши рекомендации. Пол Кенни обнаружил этот принцип, работая в GlaxoSmithKline:

Многие модели, с помощью которых мы анализируем болезни, слишком сложны: они занимают многие мегабайты, располагаются на сотнях страниц или состоят из взаимосвязанных таблиц в Excel. Просто невероятно, какие модели мне достались от предшественника: одна, в два мегабайта весом, ссылалась на другую, та на третью… невозможно было разобраться, как с ними работать. В McKinsey я усвоил и всегда применяю к построению любой модели один принцип: простота, сфокусированность и краткость. В результате я обычно создаю модели на одну страницу и пытаюсь сделать их простыми и ясными, чтобы аудитория сразу поняла стоящий за ними механизм, не увязая в подробностях. Вы нисколько не потеряете, если опустите подробности; наоборот, вы сможете сосредоточиться на ключевых факторах и понять, что происходит.

Мы подробнее обсудим принцип простоты в главе 5. А пока что просто скажем: даже если для конкретного вида анализа нужны модели на гигабайт и замысловатые математические вычисления, попытайтесь упростить результаты этого анализа до такого уровня, чтобы их мог понять образованный человек «со стороны».