В здоровом бизнесе — здоровый дух. Как великие компании вырабатывают иммунитет к кризисам - Рич Карлгаард

Кроме того, сначала требуется сконструировать и изготовить продукт, затем вывести его на рынок. Только после этого можно начинать собирать данные и проводить поэтапные эксперименты. Если перефразировать рассуждения Тони Фаделла, то между первой и последующими версиями продукта существует большое различие: первая версия на 90 % и более зависит от вкуса и субъективных суждений конструкторов и всего на 10 % и менее – от имеющихся данных. Для второй версии это соотношение составляет уже 80 и 20 %; для третьей – 70 и 30 %, для четвертой – 60 и 40 % и так далее. Каждое новое поколение продукта еще на шаг продвигается в сторону зависимости от собранной информации, причем для каждого товара это продвижение происходит разными темпами.

Огромное значение во всем этом имеет тот факт, что данные, и особенно большие данные, способны заранее предупредить о неожиданных и незапланированных вариантах использования продукта потребителями. Например, в Nest Labs данные позволяют Тони Фаделлу и его команде понять, как именно используется их термостат при регулировании обогрева или охлаждения жилья. Что в действительности считается комфортной атмосферой в доме? Требуется ли потребителям перенастраивать алгоритм термостата? (Точно так же данные о продажах своих продуктов используют Amazon или iTunes: что вы любите, что не любите, какие новые продукты рекомендуете.) Собираемые данные позволяют Nest Labs персонализировать и конструкцию термостата, и его программное обеспечение, равно как и весь пользовательский опыт в целом. Кроме того, данные помогают компании понять, чем можно привлечь дополнительные категории покупателей, не оценивших первоначальную версию продукта.

Итак, по мере совершенствования продукта вы сталкиваетесь с необходимостью принимать целый ряд решений на основе полученной информации. Но параллельно появляются и решения, принимаемые на основе субъективного мнения. Сталкиваются два мира. И даже в наше время результат этого столкновения в большей мере определяется человеческой интуицией и находчивостью. Так и должно быть.

Сегодня собирать, сортировать и анализировать данные настолько легко, что появляется соблазн заменить получаемыми показателями человеческую интуицию. Но тогда мы все рискуем оказаться в положении команды конструкторов велосипеда, на которую Лэнс Армстронг впустую потратил два миллиона долларов: они разработали прекрасную модель, которая, к сожалению, не годилась для решения той задачи, ради которой создавалась, – обеспечить гонщику скоростное превосходство. Почему так произошло? Потому что машина заставляла человека приспосабливаться к рассчитанным результатам. Оптимальный баланс вкуса и данных был нарушен.

«Нет на свете компьютера, способного создать что-либо столь же прекрасное, как творение скульптора, – говорил мне Роберт Эггер. – До этого мир еще не дошел. Мы используем трехмерные принтеры и программы, но всегда наступает момент, когда надо взяться за дело руками. В автомобилестроении происходит то же самое. Конструкторы проектируют свои машины на компьютерах, но в конечном счете лучшие образцы получаются из глины. Последние и самые важные 5 % работы выполняет вручную мастер с острым глазом».