ROI — до мелочей

Инвестиционный ажиотаж 90-х канул в Лету; tech-bubble — лопнул. Последний анализ поведения инвесторов, по данным аналитиков Wall Street, показывает, что их интересы неумолимо смещаются в сторону старого доброго понятия "выплата дивидендов". Рынок вспоминает тот банальный факт, что регулярные выплаты дивидендов — это признак финансового здоровья компании и хорошего качества управления. Как ни странно, именно этот "древний" показатель, по прогнозам финансовых аналитиков, станет чуть ли не тенденцией нового десятилетия.

В мире, где деньги работают, они непрерывно инвестируются, а если инвестиции не оправдывают себя, капиталы инвестируются куда-то еще. Но жизнь устроена отнюдь не прямолинейно — всегда остается большой выбор возможностей вложений. Следовательно, риск от вложений именно в этот, а не в иной проект, должен как-то оправдаться. И год от года инвесторы становятся все более щепетильны, а система выбора все усложняется.

Времена, когда люди, инвестирующие деньги, интересовались только конечным результатом, прошли. Инвесторов интересуют самые мельчайшие подробности использования выделенных ресурсов — еще 3–5 лет назад это было немыслимо, но сегодня такая ситуация наблюдается повсеместно. В условиях усиливающегося контроля над инвестициями менеджеры должны быть способны показать владельцам и вкладчикам, как функционируют их деньги. Соответственно менеджерам (отнюдь не только в ИТ-подразделениях) требуется некий сравнительно простой и универсальный инструмент, который можно было бы использовать — на любом уровне управленческой иерархии и вне зависимости от структуры компании — для оценки качества управления и использования инвестиций.

Как добиться этого с учетом сложностей иерархии ИТ-менеджмента на современных предприятиях? Каким образом адекватно оценить реальное положение дел, когда бизнес подчиняется «правилу 5», состоящему в том, что в среднем каждое звено менеджмента прибавляет 5% к планируемой прибыли, создавая таким образом резерв безопасности (margin of safety)?

Отвлекаясь от информационных технологий, заметим: кажется, будто универсальный ответ на перечисленные вопросы — это отчет о прибыльности компании. Однако и это иллюзия. Дело в том, что показатели прибыли могут быть очень разными и не всегда адекватно отражают активность компании в целом или части компании. По ним нельзя понять общую картину и оценить предпринимаемые менеджментом усилия. Все чаще и чаще в цивилизованном бизнесе встает вопрос об измерении производительности прибыли — profit performance. Сегодня уже недостаточно, если в отчете просто записано, что прибыль в этом году составила 500 тыс. долл.

Именно здесь и начинается власть ROI. Ответ на большинство этих вопросов скрывается в понимании феномена ROI, механизмов обращения с показателями ROI. Но, несмотря на потрясающие возможности, концепция Return on Investment — ROI сегодня окружена неким мистическим ореолом тайны. Многие сходятся во мнении, что проблемы с ROI вызваны тем, что это не такая уж простая для понимания концепция.

Что касается ИТ-менеджеров, им нужно не просто четко представлять себе, «что и как» в отношении ROI. Им безусловно необходимо эффективно использовать ROI при планировании своей активности и в отчетности.

Оценке подлежит

Проблема измерения отдачи от инвестиций в ИТ, или «ценности ИТ», сегодня волнует многие компании. Прежде чем принять решение, которое повлечет за собой миллионные расходы, большинство руководителей скорее всего попытаются провести оценку рисков и анализ рентабельности вложения. Однако не тут-то было. На практике оказывается, что информационные технологии — чуть ли не самая «тяжелая» из областей приложения методов оценки ROI. Бизнес-руководители постоянно слышат от начальников ИТ-отделов одни и те же слова: «Мы не можем дать оценку ROI ИТ-проектов, она слишком расплывчата». Эти возражения базируются на двух весьма распространенных сегодня заблуждениях.

ИТ — это "другие" инвестиции

Даже некоторые весьма продвинутые ИТ-директора компаний вынуждены были прийти к этой мысли. Поль Страссман вспоминает историю о том, как в бытность его CIO Xerox его вызвали к руководству и попросили дать обоснование ИТ-расходам компании. Беседа была очень долгой и серьезной, и после нее он пришел к мысли, что оценка инвестиций в ИТ теми же методами, которыми другие отделения оценивают свои проекты, — практически бесполезное занятие. В ИТ-сфере эти проверенные методы не работают. В конце концов, бухгалтерские отделения никто не заставляет обосновывать свои бюджеты. Если ИТ — это такая же база для бизнеса, как и бухгалтерия, то ИТ-отделения тоже должны быть освобождены от мучений, связанных с обоснованием бюджетов.

Как вы догадываетесь, эта позиция пользуется популярностью среди многих ИТ-руководителей, поскольку дает им свободу действий. И иногда это срабатывает. Существует лишь одна проблема: многие бизнес-руководители не согласны с такой точкой зрения, и их можно понять. В отличие от бухгалтерий, ИТ-отделения, как правило, имеют большие и быстро растущие бюджеты. Кроме того, большинство из них по крайней мере несколько раз сталкивались с серьезными и дорогостоящими просчетами, что не могло не вызвать у бизнес-руководителей тяжелых размышлений по поводу отдачи от ИТ-проектов.

Но есть и гораздо более глубинная причина того, что большинство руководителей компаний отказываются принимать доводы о невозможности оценки ROI в ИТ. Ведь фактически, отказываясь оценивать ROI ИТ-проектов, мы соглашаемся с тем, что инвестиции в ИТ фундаментально отличаются от других видов инвестиций. Это «другие» инвестиции, не такие, как в основное производство, в обучение персонала, в расширение спектра товаров и услуг. Это другие деньги, и не будем сравнивать бананы с крокодилами. Продолжая эту логику, совсем просто прийти к мысли, что ИТ — это нечто более ценное, чем производство, персонал и т. д. Многие ли согласятся с такой точкой зрения? Ответ очевиден.

ИТ — это "самая тонкая" вещь на свете

Многие ИТ-руководители считают, что информационные технологии — это невыразимо тонкая субстанция. ИТ сродни искусству. Да, ценность ИТ можно оценить, но отнюдь не в тех единицах, что обычные инвестиции (читай: не в деньгах). В ИТ-сфере можно проводить лишь некоторые ограниченные оценки, и ROI ИТ-проектов следует оценивать совсем по иным правилам, чем другие инвестиции. Эта точка зрения весьма популярна, поскольку она оставляет ИТ-менеджерам огромное поле для маневра («искусство требует жертв»).

Такой подход привел к появлению массы половинчатых решений и методов. Однако эти методы не выдерживают серьезной критики. Почти ко всем из них можно отнести слова одного известного специалиста в области прикладной информационной экономики: это субъективная процедура оценки, «…с помощью которой подсчитывается псевдоколичественный результат на основе абсолютно произвольной формулы. Это неколичественные методы, маскирующиеся под количественные посредством использования чисел и простых формул».

Но самое страшное даже не в псевдонаучности этих методов, а в том, что все они не позволяют сравнивать вложения в ИТ с другими инвестициями. Они даже не пытаются дать ответ на вопрос, что лучше предпринять: например, переоборудовать производство при 62%-ном показателе ROI или вложить средства в ИТ, при том что эта инвестиция оценивается в 95 баллов? И для многих из подобных «половинчатых» методов оценки ROI не существует опытных доказательств того, что этот метод позволяет помочь в принятии решений — одни рассуждения кабинетных специалистов.

Приказано оценить

Все эти заблуждения «растут» от одного корня — уверенности, что ROI ИТ-проекта не поддается четкой оценке. Это главное из наиболее распространенных заблуждений касательно ROI. Поэтому всем, кто хочет хоть немного продвинуться вперед в рассматриваемой области, для начала необходимо расстаться с этим заблуждением. В первую очередь нужно убедиться, что ценность IT на самом деле можно измерить. Мы утверждаем, что «неизмеряемость» и «неоцениваемость» ROI-показателей ИТ-проектов — это просто иллюзия, которую создают три основных типа проблем, связанных с измерением, а именно:

• непонятен объект измерения (то, что измеряется);
• непонятны концепция или значение понятия «измерение»;
• непонятны способы измерения — методики, использующиеся в науке.

Объект измерения

Понимание объекта требует только лишь конкретности. Когда мы используем такие термины, как «усовершенствование возможностей сотрудников» или «улучшение взаимоотношений с клиентами», всегда ли мы знаем, что конкретно имеется в виду? Чаще всего менеджеры IT-проектов и финансисты относят такие вещи к разряду неосязаемых и больше о них не вспоминают.

Однако эти двусмысленные концепции вполне можно конкретизировать. Например, кто-то говорит, что «доступность информации» — это неосязаемый результат, который, допустим, получается благодаря лучшей организации системы управления документами. Что значит — «доступность информации»?

Возможно, это значит, что люди тратят меньше времени на поиск информации. Этот параметр можно высчитать и придать ему экономическую ценность. Возможно, это значит, что информация реже теряется. И этот параметр также можно измерить: если информация касается повседневных бизнес-решений (например, удовлетворение или отклонение страхового требования), тогда мы можем подсчитать ее экономическую ценность, измерив последствия от потери или сохранения тех данных, которые позволяют снизить вероятность совершения дорогостоящих ошибок. Далее: возможно, это на самом деле значит, что потеря информации вынудит нас проводить дополнительную работу, создавая данные заново (например, придется заново рисовать инженерные чертежи, поскольку оригиналы невозможно найти). Что бы ни значил термин «доступность информации», его всегда можно свести к чему-то более конкретному и таким образом измерить.

Возьмем другой пример. Предположим, некий программный пакет повысит число заказов, которые может обработать за день специалист по обработке заказов. В качественном плане можно сказать, что данное ПО позволяет ускорить взаимодействие с клиентом, позволяя задавать ему меньше вопросов и вводя информацию быстрее, чем раньше. В таком случае производительность ПО можно количественно описать такими величинами, как число обработанных заказов в день на одного специалиста, среднее время обработки одного заказа или время, потраченное на одного клиента, совершающего заказ. Эти показатели могут относиться к таким факторам, как производительность, качество, удовлетворение клиентов, доходы и снижение времени производственных циклов. Определите показатели, которые наиболее близко отражают конкретное воздействие конкретного IT-приложения на ваш бизнес, и избегайте использовать показатели, на которых могут сказаться прочие параллельные проекты. Это поможет вам изолировать измерение результативности конкретного приложения.

Осмыслив таким образом неосязаемый фактор, мы часто понимаем: единственное препятствие для измерения заключается в том, что мы не понимаем, что хотим измерить.

Понимание измерения

Следующая проблема — значение понятия «измерение». Вообще говоря, эта проблема относится не только к ROI. Существует много распространенных заблуждений относительно понятия измерения. Часто его путают с процессом, в результате которого получается точное число. Если вам говорят, что что-то невозможно измерить потому, что к нему нельзя привязать точного числового значения, то можно сделать следующий вывод: проблема в данном случае заключается в недопонимании концепции измерения.

«Хотя это звучит парадоксально, все точные науки строятся на идее приближенности. Если кто-то говорит вам, что он знает что-то в точности, то вы с большой степенью вероятности можете предположить, что разговариваете не с тем, кто вам нужен», — сказал английский математик и философ Бертран Рассел более 50 лет назад.

С научной точки зрения измерение — это снижение количественной неопределенности посредством наблюдения. Главное в этой формулировке — «снижение неопределенности», что почти никогда не подразумевает полного устранения неопределенности. Если, например, выяснилось, что с использованием предлагаемой системы формы заказов будут заполняться на 10—30% быстрее, а ранее предполагалось, что время заполнения увеличится от 0 до 60%, то неопределенность снижена.

Более того, в сущности, если в результате процесса получается точное число (как, например, в бухгалтерских расчетах), то это может быть свидетельством того, что мы говорим не об измерении, а о вычислении. Измерение — это наблюдение, а наблюдения никогда не могут быть полностью свободны от неопределенности. Поэтому все реалистические наблюдения в науке, инженерии, архитектуре, экономике и т. д. выражаются в виде распределений вероятности. Упрощенно говоря, распределение вероятности — это диапазон возможных результатов и вероятности появления того или иного конкретного результата. Если вы можете уменьшить диапазон возможных результатов, то вы совершаете измерение. Очень важно понять, что даже очень небольшое измерение неопределенности может оказаться достаточным для окончательного принятия решения.

Способы измерения

Некоторые вещи кажутся неизмеряемыми только из-за того, что ИТ-директора компаний незнакомы со всем многообразием методов, применяемых при измерении. Давайте спросим себя, как часто ИТ-руководители используют методы произвольной выборки или контрольные эксперименты при оценке ИТ-рисков или измерении ROI ИТ-проекта? Ответ: далеко не так часто, как в других областях, в том числе и в других областях бизнеса. Возможно, проблема отчасти состоит в том, что компьютерные науки преподаются без использования эмпирических методов, как другие науки. Как ни странно, методы поиска фактов в данной области обычно не включают в себя инструментов прямого наблюдения. Как мы обычно поступаем, когда нам надо узнать, например, сколько времени покупатели тратят на совершение заказа? Чаше всего аналитики спрашивают у самих покупателей. И это вместо того, чтобы найти способ напрямую измерить этот параметр.

Как правило, ИТ-директора редко рассматривают простейшие научные наблюдения в качестве варианта, хотя элементы научных методов широко используются при проведении рыночных исследований, при разработке продуктов (как технических, так и не технических) и даже в сфере управления персоналом. А ведь даже самые неосязаемые факторы можно оценить прямым наблюдением.

Например, для оценки потенциального снижения среднего времени обработки заказов в результате внедрения ПО вы можете провести беседы с некоторыми специалистами по работе с заказами, чтобы выявить процессы, которые нуждаются в усовершенствовании или могут быть устранены. Не нужно думать, что вы лучше знаете, как специалисты по обработке заказов будут пользоваться новой технологией. В конце концов, именно они будут в конечном счете использовать технологию, поэтому их мнение о том, как технологии могут увеличить их продуктивность, поможет вам более точно оценить ценность тех или иных технологий. Когда вы соберете данные у определенного числа пользователей (допустим, 20%), то перед вашими глазами предстанет совсем другая картина. Вы сможете оценить, насколько в среднем, по их оценкам, уменьшится время обработки заказа, затем подсчитать потенциальное увеличение производительности обработки заказов, поскольку каждый специалист сможет обрабатывать больше заказов в день. И вот уже «неизмеримый» параметр, отвечающий за ускорение взаимодействия с клиентом, становится ближе и яснее.

Полтора процента в крокодилах

Надеемся, мы хоть немного заставили вас задуматься о сути процесса, именуемого «оценка ценности ИТ». Помните, что, независимо от того, насколько сложной кажется вам проблема такой оценки, первым шагом к ее решению будет отказ от предпосылок, из которых вы исходили уже очень долгое время.

Однако здесь надо опасаться другого подвоха — многие на этом и останавливаются. Так, в одном из руководств по определению ценности ИТ можно найти следующую фразу: "Измеряя результативность ИТ-проекта, избегайте искушения немедленно начать выражать ее в долларах и центах. Доллары — это слишком общий показатель, их нельзя полностью связывать с какими-то конкретными инвестициями. Хотя многие компании волнуют в первую очередь именно показатели прибылей и убытков, все же для многих людей довольно сложно мыслить именно в терминах долларов. Гораздо проще управлять другими показателями, такими, как число обработанных заказов в день или число заказов, корректно обработанных с первой попытки". И далее в том же духе. Иными словами, мы измеряем и оцениваем, но... в крокодилах. Почему? Потому что "...для многих людей довольно сложно мыслить...".

Приведем здесь несколько высказываний.

«Если бы мне пришлось вручную программировать все преобразования, то на это у меня бы ушло более 2000 часов. Но [с новым программным продуктом] я смог осуществить все примерно за две недели».

Скип Фест, системный аналитик, British Petroleum

«Моя коллега тратила четыре часа в неделю на поддержку одного процесса вручную. Всего за один час работы с новым продуктом ей удалось автоматизировать этот процесс. Всего за один час было сэкономлено 156 часов работы в год — это почти месяц работы сотрудника с полной занятостью».

Роберт Сисмор, аналитик, Bank One

«Раньше у меня уходило два дня на разборку и конвертирование информации из данных, а теперь это происходит за считанные минуты. Экономия окупила стоимость продукта после первого же использования!»

Джеф Стейнберг, вице-президент по операциям, Business Information Systems

Продолжать можно долго. Такие высказывания очень часто преподносятся как результат оценки ИТ-проекта. ИТ-менеджеры повсеместно пытаются выдать подобные оценки за ROI ИТ-проекта. Но фактически это те же "крокодилы". Они не дают никакой информации менеджменту компании об истинной ценности нововведений в ИТ, не позволяют сравнивать эти инвестиции с другими, не позволяют понять, правильным ли было решение об инвестициях в ИТ. Оставленная в таком виде информация не приближает нас к ответу, а уводит от него.

Каковы же настоящие методики оценки возврата инвестиций ИТ-проектов? Именно об этом мы расскажем в данном цикле. А в следующей статье цикла мы покажем, насколько универсальны методики ROI, насколько они применимы для самых различных случаев.