Эй, Microsoft; зачем покупать Yahoo!? (часть I)
В прошлом году*** Стив Баллмер, руководитель Microsoft, и Джерри Янг, руководитель Yahoo!, вступили в публичную дискуссию по довольно простому вопросу, на который было невозможно дать ответ и который заставил двух толковых людей выглядеть полными тупицами.
Простая история: Microsoft предложила купить Yahoo! за 38 млрд долларов, и Баллмер считал это вполне щедрой ценой. Янгу так не казалось, и он сказал «нет». Баллмер предложил больше, а Янг вновь сказал «нет». Затем Янг изменил точку зрения и попросил немного больше, но в этот момент «нет» сказал уже Баллмер, аннулировав предложение Microsoft. Все это происходило в течение нескольких месяцев, и в итоге Янг потерял работу, а Баллмер из Microsoft — несколько миллиардов долларов рыночной капитализации.***Имеется в виду 2011-й. Прим. ред.
В то время было невозможно, взяв газету, прочитав записи в блогах по вопросам бизнеса или технологий или посмотрев новости по телевизору, не услышать что-то новенькое об истории Microsoft — Yahoo!. СМИ фокусировались на описании личностей участников, огромных сумм бюджетов и истерик, происходивших в корпоративных залах заседаний. Признаюсь честно, за этим было довольно забавно наблюдать. Однако во всей шумихе недоставало по-настоящему глубокого анализа того, почему Microsoft вообще сделала такое предложение (собственно, речь шла о самой большой покупке другой компании за всю историю Microsoft).
Кое-кто говорил о том, что Microsoft хочет победить Google в соревновании поисковых машин, однако несмотря на массу «кто и что», «сколько» и «когда», не возникало почти никаких «почему».
В это время я проводил семинар в компании Microsoft. В ходе одного из упражнений (аналогичного приведенным в книге) я спросил участников (никто из них не имел точных сведений о сделке), какую картинку они нарисовали бы, чтобы объяснить, почему Microsoft стоит потратить 44 миллиарда долларов на покупку Yahoo!.
Участники нарисовали массу отличных картинок, и когда мы проголосовали, фаворитами оказались две. На одной Microsoft представала в виде рожка с мороженым, на вершине которого располагалась вишенка Yahoo!, а на второй огромная рыба MSFT поедала небольшую рыбку Y!. Первую картинку мы назвали «вместе вкуснее», а вторую — «естественный отбор».
Две точки зрения на то, почему Microsoft стоило купить Yahoo! — «вместе вкуснее» и «естественный отбор». Оба «достаточно хороших» портрета позволяют получить ответ на вопрос «почему»
Две картинки, отвечающие на вопрос «почему», прекрасны своей глубиной и простотой. Первый же взгляд позволяет увидеть реальность, не замеченную в сводках новостей. Прежде всего, Microsoft нуждается в Yahoo!, как мороженое в вишенке. Можно ли дать лучшее описание безэмоциональному мегабренду, нуждающемуся в бодрящем привкусе? А поскольку Microsoft крупнее, он может просто съесть мелкую компанию Yahoo!. Что может быть лучшим описанием хищной природы американских корпораций?
Однако несмотря на всю свою глубину, «достаточно хорошие» картинки совсем не идеальны. Наши портреты действительно хороши и даже позволяют получить ответ на вопрос «почему», однако они редко помогают в случаях, когда нам по голове вдруг бьет что-то совершенно неожиданное.
Слишком сильная вера в «достаточно хорошую» модель может породить проблему: мы упустим из виду нечто важное
Такие «достаточно хорошие» модели основаны на том, что мы уже видели ранее. Мы всю жизнь собирали информацию и выстраивали модели «почему», так почему бы не положиться на них? Предполагая, что мир вокруг нас остается прежним, мы ожидаем, что модели «почему» будут работать так же, как всегда. Проблема лишь в том, что мир вокруг нас постоянно меняется. «Кто и что» не остаются прежними, меняются количества, местоположения и распорядок работ.
Одна и та же причина способна в один прекрасный день привести к другому следствию — а почему, нам неведомо.Как же нарисовать картинку «почему», в (которой можно увидеть взаимодействие огромного количества различных переменных? Собрать все эти данные в одно целое непросто, но возможно, и мы займемся этим прямо сейчас. Как и все уже созданные нами рисунки, нарисовать их проще, чем кажется. Все, что нам нужно (как и в случае любого другого визуального кусочка), это перевернуть процесс «почему» задом наперед: чтобы увидеть взаимодействие множества вещей, нарисуйте картинку, на которой отображены они все.
Познакомьтесь с научной картинкой «почему»: «многофакторная схема», идеальный способ дать визуальное объяснение связям между различными типами данных и идей*.
*Нельзя сказать, что эта схема вам совсем незнакома — нарисованная этим утром схема стратегии Thomson представляет собой отличный пример многофакторной схемы.
Как следует из названия, многофакторная схема связывает воедино множество различных типов данных (X, Y. Q, Z и т. д.), что позволяет увидеть скрытые связи, которые в иных обстоятельствах могли бы остаться незамеченными
Многофакторную схему можно представить себе в виде большой кастрюли жаркого. Мы выбираем лучшее из набора специй — информации (наши переменные) и забрасываем их в горшок (нашу систему координат), а затем нагреваем его. После этого мы ждем, пока они смешаются, и изучаем то, что появляется на поверхности. Если мы хотим съесть простое блюдо, нам хватит «достаточно хорошего» портрета. Но порой нужно нечто большее.
Научная» модель (многофакторная схема) объединяет вместе множество моделей «как» и переменных. связанных с данными. Как только мы увидим, что поднимается на поверхность, то сразу сможем понять причины «почему»
Красота многофакторной схемы в том, что, найдя подходящий «горшок», мы можем добавлять в него все новые переменные по мере появления. Иногда нам нужно изменить систему координат, однако красота этой картинки в том, что она всегда сохраняет свою гибкость. Хотя нас будут и дальше удивлять какие-то новые неожиданные вводные, мы сможем улавливать их до того, как они вдарят изо всех сил.
Хорошая научная структура «почему» обеспечивает нас гибкостью, позволяющей справиться с неожиданностями