Сколько бы мы ни говорили о методах и алгоритмах прогнозирования, они все равно останутся не более чем прикладными инструментами предварительного анализа. Это как подсказка для менеджера, дающая ему ориентир для принятия решения. Разумеется, хорошая подсказка дорогого стоит, однако ею надо еще и правильно воспользоваться. В этом и состоит задача менеджера.
Грамотный менеджер анализирует данные по нескольким алгоритмам, после чего составляет несколько сценариев бюджета. Затем перед ним встает вопрос, какой из сценариев выбрать в качестве основного, рабочего варианта? И тут уже не помогут никакие алгоритмы статистической обработки. На первое место выходят такие качества, как опыт работы или же просто интуиция. Думаем, что мало кто будет полагаться исключительно на интуицию менеджера – в бизнесе она, безусловно, важна, но не настолько, чтобы всецело доверить ей судьбу предприятия. Другое дело опыт. Опытному специалисту все доверяют, у него все всегда получается. Но давайте разберемся, что же такое опыт на самом деле.
В процессе своей деятельности менеджер постоянно сталкивается с самыми разными ситуациями. В этих ситуациях ему часто приходится делать выбор, принимать нетривиальные решения. В дальнейшем, с ростом практики, он получает возможность анализировать последствия своих решений. Особенно важен анализ в том случае, когда принятое решение привело к плачевному результату. В голове менеджера выстраиваются целые цепочки причинно-следственных связей, которые так или иначе могли повлиять на результат.
В дальнейшем менеджер может обобщить результаты анализа нескольких таких ситуаций, в результате чего у него складывается определенное представление о влиянии различных факторов на последствия принимаемых им решений. По сути, такое обобщенное представление и является опытом. Как же сделать всех менеджеров «опытными», не дожидаясь, пока они самостоятельно пройдут весь этот путь проб и ошибок? Ответ напрашивается сам собой: формализовать имеющийся опыт других менеджеров, выразив его через схемы причинно-следственных связей, влияющих на результат принятого решения. Для этого можно воспользоваться специальной методикой определения причинно-следственных связей – например, диаграммой Ишикавы. Еще ее называют «рыбой», так как структура диаграммы напоминает скелет рыбы, где голова- это результат (проблема), а от хребта скелета иерархично отходят кости – причины При составлении этих схем следует обратить внимание на следующие моменты: В ряде случаев причины могут носить нематериальный характер. Например, уровень обученности менеджера по продажам влияет на качество обслуживания клиента, что, в свою очередь, влияет на лояльность клиента, а лояльный клиент обязательно придет за покупкой еще раз, принеся дополнительный доход предприятию. Часть причин будет находиться в смежных функциональных областях. Потому что, например, на продажи влияют и уровень подготовки персонала, и уровень технологии производства и обслуживания, и качество продукции. Наилучшим образом подобные причинно-следственные взаимосвязи описаны в концепции Balanced Scorecard, разработанной Д.Нортоном и Р.Капланом. Наиболее важным здесь является тот факт, что ряд причин в причинно-следственных цепочках может носить так называемый «опережающий» характер по отношению к результату. Причем опережение может быть весьма значительным и выражаться, например, даже не в днях, а в неделях или месяцах. Контролируя причины в причинно-следственных цепочках можно заранее предсказывать результат тех или иных действий. Итак, после статистической обработки данных за предыдущие периоды мы приступаем к уточнению нашего прогноза. Для этого используются дополнительные данные из цепочек причинно-следственных связей. Получается своеобразная экспертная оценка статистических прогнозов с последующей их корректировкой. Если параметров, влияющих на результат, несколько, то необходимо определить степень значимости каждого из них. Это также делается на основании анализа истории событий, иначе говоря – опыта использования этих параметров. Таким образом, мы с полным основанием можем утверждать, что качественно и всесторонне оценить параметры, влияющие на результат того или иного решения, практически не представляется возможным без автоматизации процесса их учета и обработки. Таким образом, можно смело утверждать, что прогнозирование – это полезный и эффективный инструмент «предсказания» будущего. Особенно если с ним правильно работать, максимально полно используя имеющуюся информацию. Автоматизировав процесс бюджетирования и прогнозирования, менеджмент избавляется от рутины постоянных пересчетов. А что может быть приятней работы, свободной от рутины и постоянного информационного дефицита?! Разве что отпуск…
Образовательный проект ForexEgregor
