Инструменты и методы получения данных в конкурентной разведке

Кеннет Саука (Kenneth Saukah), вице-президент и директор консалтинга по системам конкурентной разведки компании Fuld & Company, Inc.

Специально разработанные методы анализа разведданных позволяют правильно интерпретировать параметры внешней среды компании и нейтрализовать внезапно появившиеся угрозы. Они способствуют процессу принятия стратегических решений и использованию появившихся возможностей.

Традиционные методы анализа бизнеса, такие, как финансовые прогнозы, анализ бюджета, анализ затрат-результатов, — хотя и являются необходимыми средствами оценки деятельности компании, не подходят для определения ее стратегии, особенно в динамичном мире телекоммуникаций. Они не помогут компании использовать неожиданно появившиеся возможности, нейтрализовать внезапно появившиеся угрозы и остановить агрессивного конкурента. Почему мы все еще полагаемся на эти методы? Традиционные средства и способы оценки, подобные вышеупомянутым, десятилетиями были элементами типичного анализа бизнеса. Однако они обычно не дают представления о влиянии внешних факторов на успешность деятельности корпорации, а именно эти факторы заставляют руководителей компаний не спать по ночам.

Специально разработанные методы анализа разведывательных данных позволяют правильно интерпретировать параметры внешней среды компании и, таким образом, помочь процессу принятия стратегических решений. Для этого нового типа анализа бизнеса нужно собирать и интерпретировать неколичественные оценки и данные о финансовом положении компании, продажах и деятельности на рынке. Однако он также должен быть нацелен на получение информации о действиях конкурентов, нормативно регулирующих органов, технологиях и других внешних факторах в такой форме, чтобы она давала возможность специально подготовленным профессионалам провести строгий и четкий анализ этих разведывательных данных. Конечный результат такой аналитической работы — это ответ на вопрос о том, что происходит во внешней среде и что это означает для компании.

Разнообразие методов анализа разведывательных данных слишком велико, чтобы описать их в одной статье. Решение о том, какие методы применять в конкретной ситуации, принимает аналитик. Однако есть примерно с полдюжины многосторонних методов, которые часто могут помочь находящемуся в затруднительном положении аналитику разобраться в сложных и запутанных данных.

Метод Альтернативных исходов (Alternative Outcomes) предлагает несколько объяснений для конкретной проблемы конкурентной разведки. Он полезен, если аналитик получил противоречивые или неясные данные из нескольких источников, если пользователь требует обсудить несколько возможных сценариев развития событий или нужно получить оценку долговременной перспективы. Недавно мы провели анализ сценариев на длительную (семилетнюю) перспективу для одной из европейских телекоммуникационных компаний. Сценарии, которые были представлены руководителям этой компании, разрабатывались, чтобы сравнить радикально отличающиеся друг от друга типы телекоммуникационной среды — внутренней (существующей внутри данной страны) и международной. Параметрами среды, на основе которых строились сценарии, были: характер нормативной регуляции отрасли, технологии, особенности рынков, острота конкуренции и степень консолидации отрасли. Удивительно, но открытое голосование (нужно было поднять руку) показало, что у двух предложенных сценариев было абсолютно равное число сторонников среди руководителей компании. Простое обсуждение таких интеллектуальных моделей может быть полезным для консолидации процесса принятия решений и его фокусирования на одной или нескольких основных целях корпорации. Очевидно, что бизнес-стратегии, вытекавшие из двух альтернативных сценариев, были разными. У них было не более одного-двух общих элементов. Анализ сценариев также позволит выявить слабые места в общей стратегии, нехватку активов в портфеле компании или даже обосновать необходимость мониторинга определенных параметров и индикаторов состояния среды как одного из направлений процесса конкурентной разведки.

Анализ возможностей (Opportunity Analysis) позволяет аналитику данных бизнес-разведки поставить себя на место руководителя, принимающего решения, и определить потенциальные действия компании. Этот метод позволяет «высветить» риски и возможности, с которыми сталкивается компания, стремящаяся повлиять на конкурентную ситуацию, отвечая на вопрос «Как действовать?», а не «Стоит ли действовать?» Первый шаг для применения анализа возможностей — переформулировать проблему конкурентной разведки в терминах руководителя, принимающего решения. Например, предположим, что вы озабочены потенциальным влиянием новой технологии, которая может понизить «барьеры входа» в телекоммуникационную отрасль и вызвать приток в нее новых конкурентов. Традиционный подход к анализу данных предполагает, что вы изучите эту технологию и те способы, с помощью которых ее могут использовать конкуренты для выхода на конкретный рынок. Анализ возможностей предлагает другой подход: нужно сосредоточить внимание на тех мерах, которые может использовать ваша компания, чтобы затруднить конкурентам использование новой технологии, например, заключение лицензионных соглашений с ограниченным числом партнеров или пересмотр собственной стратегии развития с тем, чтобы выработать новые более совершенные технологии.

Метод Анализа от противного (Linchpin Analysis) направлен на то, чтобы заставить аналитика изменить или вообще отказаться от своих базовых предположений относительно конкурентов и переосмыслить направления своего анализа. Этот метод полезен, поскольку он ставит под сомнение то, что подсказывает здравый смысл, позволяет избежать стереотипов, снижает эффект «огруппления мышления» и других снижающих качество анализа последствий «бюрократического стиля» работы организаций. Этот метод побуждает аналитика тщательно рассматривать все возможные объяснения и варианты действий конкурента или другой компании и помогает ему выйти за узкие рамки «наиболее правдоподобного», на первый взгляд, объяснения.

Можно предложить такую иллюстрацию. Телекоммуникационные компании часто озабочены структурой цен конкурентов и делают предположения относительно того, выше или ниже затраты конкурентов по отношению к их собственным. Эти предположения часто мешают аналитикам объективно оценивать действия конкурентов на рынке. Linchpin analysis предлагает аналитику оценить поведение конкурента, предположив, что его структура затрат прямо противоположна его предположениям. Потом аналитик может рассмотреть альтернативные объяснения ситуации, о которых он мог бы не догадаться, если бы остался в плену своих собственных предположений о конкурентах.

Метод Анализа событий (Event Analysis) выделяет те или иные события, происходящие во внешней среде компании, и показывает тенденции, а также общее и особенности в действиях конкурента или какой-то другой компании. Это такой прием, который, вероятно, в той или иной степени используют все аналитики, правда, при этом не всегда жестко соблюдаются методические требования. Если этот метод используется строго и систематически, он может обнаружить важные тенденции в конкурентной среде компании и служить средством раннего предупреждения, поскольку позволяет заметить, когда в деятельности конкурирующих компаний происходят какие-то изменения. Простая хронология действий конкурентов, анализ недавних покупок компаний, данные о географии активности конкурента — все это отличные примеры применения метода анализа событий.

Анализ конкурирующих гипотез (Analysis of Competing Hypotheses) позволяет сопоставить различные аналитические выводы и объяснения относительно действий конкурентов. Он также дает возможность аналитикам проверить согласованность собранных разведывательных данных и обнаружить сомнительные или нуждающиеся в дополнительном анализе разделы отчета.

Человеческая природа часто не позволяет применить проверку последовательности и согласованности разведывательных данных, описанную выше. В типичном случае аналитик просматривает разведывательные данные и выбирает какую-то одну гипотезу, которая, с его точки зрения, объясняет, что и почему происходит (а другие возможные гипотезы не рассматривает). Аналитик будет придерживаться этой выбранной гипотезы до тех, пока она не будет опровергнута. Тогда он выберет другую и будет действовать так же, как и в первом случае, пока не найдет «правильную» гипотезу.

Недостаток такого подхода состоит в том, что, перебирая гипотезы по одной, изолированно, аналитик упускает шанс оценить и сопоставить весь массив собранных данных со всеми возможными гипотезами. Гораздо лучше оценивать одновременно сразу несколько возможных гипотез, сопоставляя их друг с другом и собранными данными. Это не только позволяет четко определить, какая из гипотез лучше всего подтверждается собранными надежными (как хотелось бы верить) данными, но и проверить достоверность различных источников информации и отказаться от тех из них, чья информация или противоречит всем гипотезам, или, напротив, соответствует им всем и, следовательно, не имеет диагностической ценности.