5 כלים שכדאי למנהלים ללמוד ממדענים / אילוסטרציה: Shutterstock
אם חשוב כל כך לאתגר מוסכמות, מדוע מנהלים לא הופכים את זה לנוהל תפעולי סטנדרטי? לאחר עשרות שנים של לימוד ותרגול חדשנות וקבלת החלטות, הגענו למסקנה שהסיבה הבסיסית לכך היא שרוב המנהיגים העסקיים לא חושבים או מתנהגים כמו מדענים. זו הזדמנות ענקית שמפוספסת. מחקר של סטפן מצא שניסויים קפדניים יכולים לעזור למנהלים לגלות אם מוצר, שירות או תוכנית חדשים יצליחו. ובתפקידיו כמנהל תפעול ראשי, מנכ"ל ונשיא של עסקי בידור ובריאות גדולים, ראה גארי שהשקעה בניתוח נתונים מובילה להחלטות טובות יותר. במאמר זה נדון בחמישה מרכיבים של השיטה המדעית שלדעתנו שימושיים במיוחד בפרקטיקה הניהולית.
1. להיות ספקן בעל ידע
כאשר מנהיגים עסקיים מאמצים את הלך הרוח הזה, ההטיות והטעויות שלהם לא יפריעו לאמת לצאת לאור. בפרקטיקה המדעית, משמעות הדבר היא חיפוש אישור לעובדות באופן עצמאי, הענקת ערך למומחיות יותר מאשר לסמכות ובחינה של השערות מתחרות. יותר מכול, ספקנים מטילים ספק במוסכמות.
כאשר מנהלים הם ספקנים בעלי ידע, הדבר יכול לשנות את אופן הפעילות של חברה. חברת סוני ממחישה זאת. כאשר קאזו היראי הופקד על עסקי מוצרי האלקטרוניקה של החברה ב-2011, היא הייתה בקשיים. עסקי הטלוויזיה, שהצליחו בעבר, ספגו הפסדים כספיים כבדים במשך שנים. הסיבה לכך היא שלקודמיו בתפקיד הייתה הנחת יסוד שלפיה כדי להחזיר את הרווחיות, העסק צריך להגדיל את מספר הטלוויזיות שנמכרות, כך שיחזירו את ההוצאות הגבוהות של סוני. היראי היה סקפטי והזמין ניתוח. הוא חשף שהעסק יצטרך למכור 40 מיליון מכשירי טלוויזיה בשנה כדי להיות בר קיימא, אבל ב-2010 מכרה החברה רק 15 מיליון. היראי הורה לסוני למכור פחות טלוויזיות ולהעלות מחירים. בשנת 2015, עסקי הטלוויזיה של סוני דיווחו על הרווח התפעולי הראשון זה 11 שנים. התערבותו של הספקן עבדה.
2. לחקור חריגות
במדע, חקר החריגות מסייע בזיהוי הנחות מפוקפקות. חריגות הן דברים בלתי צפויים או כאלה שנראים מוזר, ומבחינים בהן כי הן אינן תואמות את התוצאות המבוקשות.
חריגות יכולות לחשוף בעיות משמעותיות שעומדות לפגוע בארגון. מי שמאמין בכך הוא יורגן ויג קנודסטורפ, היו"ר הבכיר והמנכ"ל לשעבר של קבוצת לגו. הוא אמר לסטפן שגם כשאחוז הלקוחות שמתלוננים על מוצר קטן ביותר, חברה צריכה "באמת להקשיב ולהקשיב בצורה מאוד פעילה". הוא למד את זה בעקבות מקרה שבו החברה שלחה 15 אלף יחידות של סט לגו מסוים ללא רכיב קריטי, אך שמעה על כך מפחות מ-5% מהלקוחות שקנו אותו.
3. לנסח השערות שניתנות לבדיקה
כדי לאתגר הנחות קיימות, יש לנסח אותן כהשערות שניתן לאשש או להפריך. ניסוי שמפיק תוצאות הסותרות השערה מסוימת מאפשר לנו לזהות שגיאות באופן המחשבה ובשיפוט שלנו, לשנות את ההשערה ואז לבדוק אותה מחדש.
בבנק אוף אמריקה, מחקר פנימי שהשתתפו בו כאלף לקוחות מצא שאחרי שלוש דקות של עמידה בתור, נפער פער גדול בין זמן ההמתנה בפועל לבין תחושת הזמן האישית שלו. המתנה של שתי דקות, לדוגמה, נחווית בדרך כלל כמו המתנה של שתי דקות, אבל המתנה של 5 דקות עשויה להרגיש כמו המתנה של 10 דקות.
הצוות ניסח השערה: הצבת צגי טלוויזיה מעל שורת הפקידים בבנק תפחית את תחושת הזמן האישית. כדי לבדוק זאת, עשו ניסוי: הצוות התקין מסכי טלוויזיה מעל הפקידים בסניף אחד באטלנטה, והשווה את תחושת הזמן של הלקוחות הממתינים שם לתחושת הזמן של לקוחות בסניף דומה ללא מסכים. לאחר שבוע שבו התפוגגה תחושת ההתחדשות בעקבות המסכים, הצוות מדד את הערכות הלקוחות לגבי זמני ההמתנה במשך שבועיים. בסניף עם הטלוויזיות ירדה הערכת היתר מ-32% לפני הבדיקה ל-15%; בסניף הבקרה הוא עלה מ-15% ל-26%.
בעסקים, רעיונות להשערות יכולים להגיע מכמה מקורות. נקודת התחלה טובה היא תובנות של לקוחות הנגזרות ממחקר או מניתוח איכותני. כפי שראינו, השערות יכולות להיות גם בהשראת חריגות, שניתן למצוא בכל דבר, משיחות שנשמעות מעבר לכתף ועד פרקטיקות מוצלחות החורגות מהנורמה בחברות אחרות.
4 . הפקת ראיות מוצקות
ב-1964, בהרצאה באוניברסיטת קורנל, הסביר הפיזיקאי התיאורטי ריצ'רד פיינמן את המפתח למדע והכריז: "לא משנה כמה טוב הניחוש שלך. לא משנה כמה אתה חכם, מי ניחש או מה השם שלו. אם זה לא מסתדר עם הניסוי, זה שגוי". מנהלי עסקים בכירים צריכים לקחת את העצה הזאת ללב. ההנחות הבסיסיות אינן אמורות להתבסס רק על רגשות, חוויות, ניחושים או מעמד המחזיקים בהן. הן צריכות להתבסס גם על ראיות חותכות. אם הוכחה כזאת עדיין לא קיימת, ניסויים יכולים לספק אותה. עיקרון זה צריך להיות עיקרון מנחה בתרבות החברה.
5 . בדיקה של סיבה ותוצאה
הסתמכות על הנחות לגבי סיבה ותוצאה היא מסוכנת למנהלים. לעתים קרובות אנו רואים קשרים בין פעולות ותוצאות שאינן קשורות ומגיבים לגורמי "רעש" לא רלוונטיים בעת קבלת החלטות. אנו גם נוטים לקבל בשמחה ראיות "טובות" המאששות את ההנחות הסיבתיות שלנו, אך לערער ולחקור ראיות "רעות" הנוגדות אותן.
מדענים בודקים סיבתיות בדרכים שונות. בניסויים קונבנציונליים הם משנים משתנה אחד או יותר וצופים בשינויים בתוצאה בתוך שמירה על כל שאר המשתנים קבועים. כאשר הם לא יכולים לשמור על כל שאר המשתנים קבועים, הם מסתמכים על אקראיות, המונעת הטיה מערכתית, שהוכנסה במודע או שלא במודע ותשפיע על הניסוי. האקראיות מפזרת באופן שווה את כל הסיבות הפוטנציאליות לתוצאה בין קבוצות הבדיקה והביקורת.
כאשר ניסויים קונבנציונליים אינם בני ביצוע, לרוב אפשר לפנות לסימולציות. מציאת ראיות ל"א' גורם לב'" נותנת למדענים ביטחון שהדבר שצפו בו אינו רק מתאם. אבל מבחן חזק יותר של סיבתיות הוא השימוש בעובדות נגדיות, כגון "האם ב' היה מתרחש אלמלא א'?" עבור מנהיגים עסקיים, זה אומר לא רק לחפש ראיות לכך שקופון מסוים הגדיל את המכירות, אלא לבדוק אם העלייה במכירות הייתה מתרחשת גם אלמלא הייתה החברה מציעה את המבצע. שאילת "מה אם?" וחשיבה על עובדות נגדיות היא דרך רבת עוצמה לבחון תרחישים תחת הנחות שונות ולהגיע לתובנות לגבי סיבה ותוצאה. מנהיגים צריכים להשתמש בגישה הזאת כדי לבדוק הנחות לגבי הגורמים הבסיסיים המניעים את הצלחת החברות שלהם.
השיטה המדעית היא דרך יעילה ביותר לעזור לעסקים להגדיל את הסיכוי להצלחה, להפחית טעויות בשיפוט ולמצוא מקורות לחדשנות ולצמיחה. היא צריכה למלא תפקיד מרכזי בתהליכי קבלת ההחלטות שלהם.
© Harvard Business School Publishing Corp