Изменяя параметры модели, такие как неопределенность распределения дохода, коэффициент и неопределенность изменения средних значений распределений, степень изменения распределений в зависимости от динамики инвестиций и затрат на инвестиции, мы можем смоделировать очень большое число вариантов бизнес-среды. В частности, непредсказуемость моделируется с помощью неопределенности изменения распределений дохода во времени. Пластичность моделируется как изменения доходности в зависимости от повторных инвестиций. Агрессивность моделируется как затраты, связанные с переходом от одного варианта к другому, в зависимости от общего ограничения ресурсов. Таким способом можно смоделировать среду для классического подхода, адаптации, визионерской стратегии, формирования и восстановления.
Стратегии, тестируемые в этих условиях, можно также смоделировать как варианты, которые выбирает вымышленный игрок (или стратег), с учетом информации о доходности, полученной им в результате предыдущих инвестиций. Алгоритмы, на основе которых делается такой выбор, могут меняться в зависимости от того, сколько информации было собрано в результате предыдущих инвестиций, какое значение придается этой информации, сколько усилий и времени тратится на изучение новых вариантов, как корректируется представление о доходности инвестиций и насколько быстро выбирается стратегия для предпочтительного варианта инвестиций. Таким способом можно смоделировать варианты поведения при поиске, адаптации, формировании и сохранении ресурсов, на основе которых строятся пять подходов палитры стратегий.
В частности, классические стратегии моделируются как ограниченный период изучения с последующим выбором предпочтительного варианта инвестиций. Стратегии адаптации соответствует непрерывное распределение части инвестиций для изучения произвольных вариантов. Визионерская стратегия моделируется как глубокое (многоэтапное) изучение различных вариантов с последующим выбором предпочтительного. Стратегия формирования моделируется как циклическое, непрерывное и глубокое изучение различных вариантов. Стратегия восстановления моделируется как быстрый выбор оптимального варианта, который должен быть определен в течение ограниченного периода анализа.
Рисунок С‑1. Моделирование пяти основных стратегий (схема)
Мы провели моделирование эффективности стратегий в каждой среде путем их сравнения друг с другом в различных условиях, описанных в палитре стратегий, и убедились, что канонические подходы действительно оказались оптимальными для соответствующих условий (рисунок С‑1).
Для простоты визуального представления мы сравнили каждую стратегию с базовой стратегией ограниченных исследований: при данной стратегии инвестиции в исследования основаны на результатах тестирования новых вариантов – по одному из каждых десяти этапов. В остальное время используется выявленный на данный момент лучший вариант, определяемый исходя из среднего дохода, полученного за прошедшие десять этапов, в ходе которых использовался какой бы то ни было вариант.
Этот же алгоритм моделирования лежит в основе iOS-приложения к настоящей книге. С его помощью читатели могут развить «мышечную память», выбирая различные стратегии в процессе управления лимонадным киоском в варьирующихся условиях, соответствующих типам среды в палитре стратегий.
Настоящая книга – результат совместной работы многих людей, как работающих в компании, так и не связанных с The Boston Consulting Group. Мы выражаем искреннюю признательность всем, кто различными способами внес свой вклад в написание этой работы.
Мы хотим особо отметить Келина Гуле и Тейса Венема, представителей Института стратегий BCG, которые неутомимо и самоотверженно на протяжении года помогали нам с идеями, примерами, интервью, аналитикой, ставшими основой настоящей книги. Без их участия и сотрудничества мы не смогли бы реализовать этот проект.
Мы также благодарим представителей Института стратегий, внесших значительный вклад в разработку представленных здесь идей. Клэр Лав стала соавтором первой статьи в HBR «Стратегии тоже нужна стратегия», которая положила начало данной книге и стала основой ее концепции. Георг Виттенбург разработал алгоритм моделирования для тестирования эффективности различных стратегий в разных условиях и спроектировал приложение, позволяющее опытным путем моделировать различные стратегии. Амин Веньяра руководил процессом разработки приложения. Томаш Мрозовски, Лизанна Пюшель и Каролин Гуан подготовили иллюстрации и разработали анализы, а Бастиан Бергман руководил длительным процессом, связанным с получением разрешений, редактированием и финальной подготовкой. В разработке концептуальной основы книги помогали и другие представители Института стратегии: Юсси Лехтинен (алгоритмическая стратегия); Нисхант Матхур, Чарльз Хендрен, Мэтт Стэк, Питер Госс, Юджин Гох и София Элизондо (стратегия адаптации); Акира Шибата (изучение и средства анализа различных стратегий); Алекс Бернхардт (стратегия формирования); Филиппо Сконьямильо (повторный анализ кривой опыта); Джудит Валленштайн (социальные параметры стратегии); Майя Саид (возможности стратегии адаптации).
Мы также благодарим соавторов-ученых, направлявших нас на протяжении всего процесса. Профессор Принстонского университета Саймон Левин помог нам лучше понять биологические стратегии и эволюционные процессы, а также участвовал в создании указателя адаптивных преимуществ американских компаний. Михне Молдовеню из Школы Ротмана Университета Торонто вдохновлял нас своими идеями о метаэвристике, а его алгоритмическая концепция стратегии способствовала началу разработки алгоритма моделирования. Филип Тилльманс из Университета Ахена был одним из соавторов первоначальной статьи в HBR. Томас Финк из Лондонского института математических наук, Лучано Пьетронеро из Римского университета, Кэн Юслей из Ратгерского университета также внесли значительный вклад в развитие наших идей.
Мы особенно признательны людям, которые согласились дать интервью для настоящей книги и поделились с нами своим опытом и мнениями о применении различных стратегий в разных условиях: Тому Пайку (исполнительному директору Quintiles), Деннису Гиллингсу (председателю и основателю Quintiles), Анне Войжитски (генеральному директору 23andMe), Джиму Уайтхерсту (генеральному директору Red Hat), Скоту Снайдеру (генеральному директору Mobiquity), Яну Риду (председателю и генеральному директору Pfizer), Кеннету Шено (генеральному директору American Express), Мингу Зенгу (директору по стратегии Alibaba), Хизер Бреш (генеральному директору Mylan), Джону Хэйли (генеральному директору Towers Watson), Индре Нуйи (генеральному директору PepsiCo), Натараджану Чандрасекарану (генеральному директору Tata Consulting Services), Питеру Хэнкоку (главному исполнительному директору AIG), Бренту Сондерсу (генеральному директору Forest Labs), Го Пингу (генеральному директору Huawei), Полу Майклзу (генеральному директору Mars), Ананду Махиндре (генеральному директору Mahindra) и Иону Фредрику Баксаасу (генеральному директору Telenor).
