Apie (perdėtą) metrikų svarbą

Vienas svarbiausių dalykų šiuolaikinėje vadyboje – metrikų (KPIs, key performance indicators, pagrindinių veiklo rodiklių) sekimas. Juk jei kažko nematuoji, tai ir negali pagerinti. Iš tiesų, poreikis reguliariai matuoti savo progresą organizacijas priverčia rimčiau pažiūrėti į savo duomenų ūkį, mat iki tol duomenų surenkama mažai ir ne daug kam rūpi jų kokybė. Ir tik turint pakankamai duomenų palaipsniui galima prieiti prie „data-driven“ kultūros: visus svarbesnius sprendimus priimti vadovaujantis nebe nuojauta, o paanalizavus objektyvius skaičius.

Tačiau čia, kaip ir visur, galima persūdyti. Nereikia pamiršti, jog visas metrikas galima apgauti: vien jau rodiklio pasirinkimas gali lemti keistus organizacijos kultūros pokyčius. Ekonomisto Goodhart’o dėsnis teigia, jog metrikos nustoja būti efektyvios vos tik jos tampa tikslu, kurį reikia pasiekti. Kai tik kažkas siekdamas suvaldyti bankų riziką apriboja kapitalo pakankamumo rodiklį, randama būdų paskolas paversti obligacijomis (o šios kapitalo pakankamumo formulėje traktuojamos atlaidžiau). Kai interneto rinkodaros efektyvumą matuoji reklamų paspaudimais, atsiranda automatinių botų, kurie nuolat spaudalioja ant banerių. Kai prieš reklamdavius reikia girtis atverstų puslapių skaičiumi, portalų antraštės optimizuojamos taip, kad skaitytoją užkabintų, bet neperteiktų straipsnio minties: veiksmo daug, o portalo vartotojai turiniu nusivilia. Jei tik pradedi rimtai optimizuoti kokią nors metriką, net nepastebi, kaip jau toli nuvažiavai į lankas.

Žmogaus elgsenos beveik neįmanoma tobulai išmatuoti – belieka rinktis kažkokius skaičius, kurie gal būt arčiausiai galėtų atspindėti esamą situaciją. Taip „atverstų puslapių skaičius“ apytiksliai matuoja „kiek žmonių perskaitė šį straipsnį?“, o „paspaudimais ant reklamos“ galima išmatuoti vartotojų norą įsigyti reklamuojamą produktą. Kapitalo pakankamumas tampa apytiksliu banko rizikos matu, NPS tyrimas maždaug parodo ar vartotojams patinka jūsų kompanija, studentų egzamino balai maždaug parodo, ar jie išmoko paskaitų medžiagą. Turint prieš akis (kad ir netikslų) skaičių, jį galima stebėti, galvoti, kaip jį pagerinti ir sekti savo progresą. Tai ypač patinka inžinieriams ir matematiškai galvojantiems žmonėms: žymiai lengviau galvoti kaip „X procentų pagerinti egzaminų rezultatus“, nes tai skamba daug tiksliau ir apibrėžčiau nei „geriau mokyti studentus“.

Problema atsiranda tada, kai pamirštama, jog metrika tėra apytikslis pasaulio atspindys. Dar blogiau, kai pagrindiniu tikslu tampa tik metrikos pagerinimas – visada išlenda netikėti antriniai šių metrikų efektai. Norint padidinti straipsnių kokybę pradedama matuoti kiek jų perskaitoma, tada kyla noras optimizuoti paspaudimus ant straipsnių antraščių, o tai galų gale sumažina straipsnių kokybę. Norint, kad kuo daugiau vartotojų naudotųsi tavo programėle, pradedamas sekti vartotojų grįžtamumo dažnumas (retention and churn), o vėliau tai išsiverčia į besaikį elektroninio pašto brukalų ar notificationų naudojimą. Norint, kad studentai geriau išmoktų dėstomą medžiagą, pradedama siekti jų egzaminų rezultatų pagerinimo, ir galų gale profesoriai pradeda mokyti savo dėstomo dalyko egzamino išlaikymo triukų, o ne patį savo dėstomą dalyką.

O kartais reikia optimizuoti visai priešingą metriką nei atrodytų iš pirmo žvilgsnio. Nors standartiškai galvojant norisi siekti, kad vartotojai kuo daugiau laiko praleistų svetainėje, Google stengėsi šią metriką optimizuoti į priešingą pusę: kuo greičiau vartotojai randa ko reikia, tuo jie greičiau dings iš tavo paieškos svetainės ir bus laimingesni. Pasiteisino.

Besaikis skaičių fetišas irgi kenksmingas. Verta į verslą kartais pažvelgti ir ne vien per metrikas.

Ką skaičiau migdydamas dukrą

Nebūčiau pagalvojęs, kad susilaukus dukros atsiras tiek daug laiko skaitymui. Kuo ji neramesnė, tuo ilgiau ją reikia nešioti ant rankų ir migdyti savo glėbyje. Kuo ji neramiau miega, tuo ilgiau ją reikia glausti prie krūtinės ir tuo vėliau perkelti į lovytę. Kuo ilgiau ją tyloje migdai glėbyje, tuo daugiau puslapių perverti Kindle skaityklėje. Dešimt knygų per penkias savaites.

  • Sydney Finkelstein – „Superbosses“. Yra tokių puikių vadovų, su kuriais labai norisi dirbti, nors žinai, jog bus labai sunku: iš tavęs bus daug reikalaujama, bet su šypsena arsi po devyniais prakaitais, nes jie ras kaip tave tinkamai motyvuoti. Su tokiais vadovais gal ir neįmanoma be poilsio išdirbti kelis dešimtmečius, bet laikas su jais atsipirks itin vertinga patirtimi: išmoksi tiek, kad puikiai pats savarankiškai galėsi imtis vadovauti. Tokie vadovai nesimėto, jie išskirtiniai. Jie moka pavaldiniams leisti elgtis savarankiškai ir daryti klaidas, bet tuo pačiu jie ir visada šalia jei reikia patarimo ar pagalbos. Jie neužsiima mikrovaldymu, bet jie detaliai žino kiekvieno darbuotojo problemas ir giliai išmano verslą. Jie atviri idėjoms, bet jie turi ir savo viziją, kuria sugeba užkrėsti aplinkinius. Jie tokie ryškūs, jog didžiuojamasi, kad su jais dirbai, ir tai savaime yra darbuotojo kokybės ženklu. Tema įdomi, bet knygai kiek pritrūko analizės gilumo kaip tokiu vadovu tapti. Deja, dažnai atrodė, jog tai tik anekdotinių istorijų apie kai kuriuos žymius vadovus rinkinys.

  • Alec Ross – „The Industries of the Future“. Po skyrių vienai ateities sričiai – genų inžinerijai, duomenų analizei, robotikai, kibersaugumui, finansų technologijoms. Apie tai, ko galima tikėtis, ir kaip tai pakeis pasaulį. Gaila, kad paviršutiniškai, su naiviu paauglišku susižavėjimu, krykštaujančiu balsu apie tai, kaip viskas jau tuoj pasikeis ir jau kitąmet skraidysime nuosavomis raketomis. Na, kiek perdedu, bet pasirodė, jog autorius nekritiška ausimi prisiklausęs daug visokių idėjų ir nelabai įsigilinęs į jų įgyvendinimo sudėtingumą. Bet gal taip pasirodė todėl, kad tik prieš tai buvau pabaigęs knygą apie genetiką – skyrius apie genų inžineriją atrodė ypač silpnas.

  • Paul Silvia – „How to Write a Lot“. Nebloga trumpa knyga apie akademinį rašymą. Gaila, kad neskaičiau jos tuo metu, kai reikėjo rašyti magistrinį darbą. Viena labai patikusi knygos mintis, kurią reiktų ir man pačiam dažniau taikyti: kiekvieną dieną paskirti kažkiek laiko rašymui. Nėra tokio dalyko kaip writer’s block – to jausmo, kai rašytojui užkietėja plunksna ir jis negali išspausti nei vieno protingo žodžio. Jei įpranti kasdien sėsti ir rašyti, tai daug ir parašai. Svarbu nesiblaškyti ir nelaukiant įkvėpimo žiūrėti tai kaip į darbą.

  • Jordi Torres – „First Contact with Tensorflow“. Jei perskaitėte visus mokomuosius straipsnius apie Tensorflow jų pačių svetainėje, tai šios knygos skaityti neverta, nes joje visiškai tas pats. Skaitykite ką nors kitą.

  • Roy Clark – „Writing Tools“. Kažkas panašaus į klasikinę Strunk ir White knygą „Elements of Style“: kalbos stiliaus ir fabulos patarimai, kurie padės visiems, kurie ką nors rašo – nesvarbu ar romanus, ar emailus, ar dienoraščio įrašus. Mokykloje kalbos kultūra atrodė viena iš beprasmiškiausių pamokų (gal dėl to, kad nelabai ko ten išmokė), bet dabar tokias knygas skaitau su malonumu.

  • Siddhartha Mukherjee – „The Gene: the Intimate History“. Apie šią knygą rašiau atskirame įraše, tad nebesikartosiu. Labai patiko, nes ją perskaitęs daug sužinojau apie sritį, kuri iki tol buvo tamsus miškas. Būtina perskaityti tam, kad užpildyti bendrojo išsilavinimo spragas apie genetiką.

  • Chris Voss – „Never Split the Difference“. Geriausia skaityta knyga apie derybų strategiją. Ir smagiausiai susiskaičiusi iš šių dešimties knygų. Plačiau apie ją jau rašiau, tad jei dar jos neskaitėt, imkit ir perskaitykit.

  • Martin Lindstrom – „Small Data. Tiny Clues that Uncover Huge Trends“. Mintis nebloga: kartais visai nereikia perknisti terabaitų duomenų, kad rastum kokią vertingą įžvalgą. Kartais užtenka pasišnekėti su dešimčia klientų ar stebėti jų elgseną. Pilnai galima su tuo sutikti. Tik ar galima iš tų kelių stebėjimų daryti tokias toli siekiančias išvadas – abejočiau. O Martin Lindstrom daro: stebėdamas kelias dešimtis Indijos uošvienių jis supranta, jog jos nuo marčių labiausiai skiriasi tuo, kad turi spalvotų prieskonių dėžutę, ir kad žmonės labiausiai mėgsta tą spalvą, kuria buvo dažytos jų vaikystės kambario sienos (ir visai nesvarbu, jog atidžiau renkant duomenis vargu ar ši teorija pasiteisintų). Bet knygoje daug smagių istorijų: skaitai, netiki, bet vis tiek norisi versti puslapius, nes gal kitas skyrius bus panašus į dar vieną Mad Menų seriją, kurioje Don Draperis aiškins apie tai, ką turi simbolizuoti Heinekeno buteliukas ir ką iš tiesų nori jausti namų šeimininkės. Rinkodara ir istorijų kūrimas šioje knygoje permuša statistiką ir loginį požiūrį, bet kartais reikia ir to.

  • Yuval Noah Harari – „Sapiens. A Brief History of Mankind“. Pirmas knygos trečdalis apie seniausią priešistorę labai stiprus: jį perskaičiau su didžiuliu malonumu. Žmonijos progresas nebūtinai reiškė, jog žmonija taps laimingesnė: perėjus prie žemės ūkio žmonių padaugėjo, bet vargu ar žemdirbys tapo laimingesnis už medžiotoją. Labai įdomi ir mintis, kad svarbiausias mūsų atradimas yra vaizduotė – demokratija, pinigai ar valdžia tėra mūsų kolektyvinės vaizduotės vaisius, bet kadangi mes visi tai įsivaizuojame taip pat, tai šie vaizduotės padariniai labai realiai veikia mūsų realybę. Antra knygos pusė išsikvėpė, autoriaus idėjos nebe tokios kokybiškos: jaučiasi, lyg nuo Lietuvos istorijos būtų pereita prie Pasvalio savivaldybės komunalinio ūkio problemų – gal įžvalgos ir teisingos, bet kabina jau nebe taip.

  • Arianna Huffington – „The Sleep Revolution“. Gerai išsimiegoti yra labai svarbu, ir netikėkite jei kas sakys, jog jiems pakanka mažiau nei septynių ar aštuonių valandų miego per parą. Miegas išsprendžia daug problemų: tampame protingesni, geriau priimame sprendimus, ilgiau gyvename, mažiau patiriame streso. Ir gaila, jog mūsų visuomenėje miegas yra nuvertinamas – mes laikome didvyriais tuos, kurie dirba be poilsio, o ir vaikams grasiname, jog jiems teks eiti miegoti, jeigu jie blogai elgsis. Įžvalgos geros, tik jos galėjo sutilpti dvigubai (ar trigubai) trumpesnėje knygoje.

Kada duomenys gali padėti priimti sprendimus?

Prieš pusantrų metų mano rašytas dienoraščio įrašas apie duomenų kultūrą organizacijose pastarosiomis savaitėmis vėl iš naujo užkabino skaitytojus: šia tema parašė „Verslo žinios“ ir apie tai nemažai buvo kalbama Login koridoriuose. Matyt, kompanijose duomenų atsiranda vis daugiau, tik dar nelabai aišku, kaip iš jų išpešti naudos.

Kad ir kaip skambėtų neįprastai, manau, jog duomenų analizėje sudėtingiausia yra ne algoritmai ir ne duomenų infrastruktūra. Svarbiausia ne kur stovi jūsų serveriai, kokia kalba parašytos jūsų duomenų apdorojimo programos ar kuris kietas matematikas darys statistinę jūsų klientų analizę. Svarbiausia, ar jūsų kompanijos kultūra leis jums priimti verslo sprendimus remiantis šaltais ir objektyviais duomenimis, nekreipiant dėmesio į vidinį politikavimą ir norą prieš vadovą pasirodyti geresniu nei esi. Iš duomenų analizės jokios naudos (o netgi sakyčiau dar blogiau – ji žalinga!), jeigu ji naudojama tik savo išankstinei nuomonei apginti bei parodyti, kad jūsų padalinys dirba puikiai. Analitikai turėtų būti skatinami ieškoti kontraargumentų vyraujančiai nuomonei, nes duomenys tam ir yra, kad sprendimai būtų priimami ne vien tik pagal vadovo šeštąjį jausmą. Tai nelengva, jei vadovas galvoja, jog jis geriausiai viską išmano, o jam dirba tik jo valią vykdantys pavaldiniai.

Būti atviram pačiam sau nelengva bet kuriam vadovui. Kartais, žvelgiant į duomenis, reikia giliai įkvėpti ir pripažinti klydus: gal visgi už krentančius pardavimus yra kalti ne konkurentai ar oro temperatūra, o ne itin tobulas pačios kompanijos darbas. Gal nepataikyta su rinkodara, gal buvo problema su sandėliu, gal pritrūko vadybininkų, gal buvo broko ar kokių kitų nesklandumų. Duomenų analizės nauda prasideda nuo atvirumo sau, nuo nuoširdaus noro išsiaiškinti, kur yra problemos šaknys ir noro ją išspręsti. O tai neįmanoma, jeigu kompanijoje vyrauja kaltų paieškos kultūra: natūralu, kad visi stengsis duomenis pagražinti ir parodyti save kuo geresnėje šviesoje.

Tad kai šiomis dienomis kas nors manęs paklausia, ko reikia imtis pirmiausia, kad duomenys padėtų priimti verslo sprendimus, atsakau, jog tai vadovų tikėjimas duomenų kultūra ir realus noras prisikasti iki tiesos. Net geriausi algoritmai jūsų verslui nepadės, jei sprendimai ir toliau bus priimami vien tik remiantis nenuginčijama aukščiausio vadovo nuomone arba jei save pagiriant analizės bus naudojamos tik gražesniam paveikslui valdybai pateikti. Pradėti reikia nuo kompanijos kultūros.

Kaip dažniausiai miršta startuoliai?

Here’s a common way startups die. They make something moderately appealing and have decent initial growth. They raise their first round fairly easily because the founders seem smart and the idea sounds plausible. But because the product is only moderately appealing, growth is ok but not great. The founders convince themselves that hiring a bunch of people is the way to boost growth. Their investors agree. But (because the product is only moderately appealing) the growth never comes. Now they’re rapidly running out of runway. They hope further investment will save them. But because they have high expenses and slow growth, they’re now unappealing to investors. They’re unable to raise more, and the company dies.

Šaltinis: Default Alive or Default Dead?

(Ne)kintantys rinkodaros dėsniai

Kaip viskas gali pasikeisti per vos daugiau nei per dešimtmetį! Nuo man patekusios į rankas knygos „The 11 Immutable Laws of Internet Branding“ leidimo 2002-aisiais pasaulis spėjo tuos „nekintamus“ dėsnius apsiversti mažiausiai kokius tris kartus: autorių vizijos ir patarimai šiandien kvepia priplėkusiai lyg prastai vėdinamas viengungio butas. Nebūčiau jos skaitęs, bet ji buvo pridėta viename tomelyje su kita tų pačių autorių Al Ries ir Laura Ries knyga „The 22 Immutable Laws of Branding“, kuri laiko išbandymus atlaikė kiek geriau ir vis dar (tikriausiai) yra laikoma savo srities klasika. Nors po to ir ja pradedi abejoti. Ar tikrai yra nekintančių dėsnių apie prekių ženklus?

Ta dalis apie internetą vis tiek labai įdomi istoriniu požiūriu. 2002-ųjų interneto pasaulis toks tolimas, naivus, nors jau kiek pamokytas interneto burbulo sproginėjimo: nemokamų pinigų visgi nebus, o sėkmės sulauks ne visi, reikės pasistengti. Bet vis dar tvirtai manoma, jog tas, kas pirmas užims kokią nors rinkos nišą, amžinai ir liks jos lyderiu, tad strimagalviais reikia visur skubėti – va, tik pažvelkit kaip pasisekė Yahoo!, kad ji buvo pirma paieškos svetainė: nebeįmamoma jos išmušti iš lyderių. Padirbėsim su kokybe po to, kai būsim rinkos lyderiai: dabar svarbu laiku įkišti snapą į rinkos nišą. Į paieškos svetaines nelabai verta kreipti dėmesį, nes ateityje jų svarba itin sumažės: dominuos labai stiprūs internetiniai prekiniai ženklai (kaip kad AOL!) ir visi prekių eis ieškoti būtent ten. Išvada: reikia kuo greičiau stiprinti savo internetinį prekės ženklą, kad internetiniam pirkėjui prireikus kokio varžtuko, jis būtinai į naršyklę rinktų varžtų-visovė.lt. Na, ir nereiktų pernelyg susižavėti tuo internetu – vis tiek pagrindiniai reklamos pinigai ir toliau eis per televiziją bei kitokią offline reklamą, tad ten gal ir reiktų ieškoti klientų. Na, bent šiuo atveju autoriai buvo ganėtinai teisūs: praėjus trylikai metų offline reklamai vis dar išleidžiama bene trigubai daugiau nei internetinei, bet tikėtina, kad kažkada ir tai pasikeis. Laiko egzaminą pilnai išlaikė gal tik vienintelis patarimas nesivaikyti bendrinių domenų pavadinimų: koks nors cars.com iš tiesų netapo didžiausiu internetiniu automobilių pardavėju. Sėkmingam internetiniam verslui reikia daugiau nei gero domeno.

Jeigu antroji knygos dalis gali dominti tik interneto archeologus, tai pirmosios dalies mintys vis dar daugeliu atvejų skamba protingai. Autoriai teigia, jog norint sukurti stiprų prekinį ženklą, jį reikia kuo labiau siaurinti: Coca Cola turi reikšti tik saldų rudą putojantį gėrimą ir neverta šalia turėti Coca Colos prekinio ženklo mineralinio vandens. Prekinis ženklas turi aiškiai kažką reikšti, kaip kad Volvo reiškia saugumą, ar Mercedes – prabangą. Volvo pradėjus gaminti sportines mašinas būtų silpninamas pagrindinis ženklas, ir vargu ar kam toks modelis būtų įdomus. Be to, prekinio ženklo beveik neįmanoma sukurti vien tik reklamos pagalba – jis pirmiausia turi pats „atsistoti ant savų kojų“, turi surasti savo pirkėją, o tai įmanoma tik tada, kai prekės ženklas stipriai ką nors išreiškia, atstovauja kokią nors savybę. Kaip kad žinai, kad galėsi tapatintis su nutrūktgalviškumu, kai perki Red Bull ar prabanga, kai perki Rolex. Reklama yra geras įrankis prekės ženklui palaikyti, bet pirma turi atsirasti tie, kas tiki tavo ženklu – kritinė masė pasiekiama per lūpas.

Knygoje yra dar daug įdomių pastebėjimų apie prekių ženklų spalvas (dažniausiai pagrindiniai konkurentai turi radikaliai skirtingas spalvų gamas: raudona Coca Cola ir mėlynas Pepsi, rudai geltonas Hertz bei raudonas Avis), pozicionavimą, dominavimą ir panašiai. Kaip su marketingu neturinčiam nedaug ką bendro – visai naudinga. Jei vis dar šie dėsniai liko nepakitę.

McKinsey iš vidaus: knyga apie konsultantų istoriją

Jeigu pats garsiausias investicinis bankas pasaulyje, kuriame svajoja dirbti kone kiekvienas ambicingas finansininkas, yra Goldman Sachs, tai konsultavimo srityje lygiai su tokia pagarba tariamas McKinsey vardas. Nors tai ir ne pati didžiausia konsultacinė bendrovė, – konsultavimo pajamomis neretai ją lenkia ir didžiosios audito bendrovės bei tokie gigantai kaip IBM, – bet vis tiek ji turi labai savitą pagarbią aurą: tai itin protingų žmonių organizacija, kuri gali padėti išspręsti bet kokią verslo problemą. Aišku, ne už dyką.

McKinsey istorijai Duff McDonald knygoje „The Firm. The Inside Story of McKinsey“ kažkiek trūksta gilumo, tipinių anekdotinių istorijų, kurios geriau padėtų atskleisti tikrąjį kompanijos veidą, bet tame nieko nuostabaus: kompanija ne itin noriai bendrauja su žiniasklaida ir tiesiogiai beveik nesireklamuoja. Ši konsultavimo kompanija – ne individualių žvaigždžių kalvė ir atskiras konsultantas pasiektų nedaug, jeigu už jo nugaros nestovėtų visa McKinsey patirtis, kontaktai bei žinios. McKinsey laikosi principo neatskleisti savo klientų sąrašo: konfidencialumas yra viena svarbiausių vertybių. Be to, tai leidžia klientams – o jie dažniausiai būna aukščiausi didelių kompanijų vadovai – visus nuopelnus už sugalvotą strategiją prisiimti sau. Na, ir kartais išgelbsti pačios McKinsey reputaciją, kai tie patarimai priveda kliento kompaniją prie ne itin sėkmingo galo.

McKinsey laikosi principo į klientus neinvestuoti, nes taip sukuriamas interesų konfliktas, o be to geriau būti pilkuoju kardinolu patarinėjant vadovams nei patiems prisiimti riziką. Stengiamasi patarinėti tik aukščiausio lygio vadovams, mat klientų verslo strategijos patarimai yra svarbiausias pajamų šaltinis. Į darbuotojus nebijoma rinktis šviežius, bet labai protingus, ką tik prestižinius universitetus baigusius studentus – jie ir dirbti labiau nori, ir pigiai kainuoja. Kompanijoje dirbančiųjų kaita visada buvo labai didelė: arba kiekvienais metais tobulėji, arba tenka rinktis karjerą kitur, tačiau tame stigmos visiškai nėra. Priešingai, kompanijoje kada nors dirbę darbuotojai yra labai vertinami, jie palaikomi, susidaręs tam tikras alumni tinklas, kuriuo irgi gali pasinaudoti McKinsey konsultantai, jeigu tik prireikia kokių nors specifinių tam tikros verslo šakos žinių. Net ir aukštesnio lygio vadovų kaita McKinsey yra didelė – jie labai dažnai pereina vadovauti konsultuojamoms kompanijoms. Ne veltui McKinsey vadinama viena didžiausių vadovų kalvių: per neilgą laiką intensyviai dirbant su įvairiomis kompanijomis, jos darbuotojai įgyja daug įvairiapusių žinių.

Beje, dar nelabai seniai McKinsey konsultantai visiškai nesispecializuodavo jokioje srityje ir galėdavo patarti bet kokiu klausimu (aišku, paieškoję žinių ir išminties tarp bendradarbių). Tik kai kitos konsultavimo kompanijos prieš kelis dešimtmečius nuėjo didesnės specializacijos keliu, teko ir čia neatsilikti. Bet ir iki šiol McKinsey dažniau patarinėja abstraktesniais strategijos klausimais ar daro analizę kaip sumažinti kliento kaštus, o ne teikia konsultacijas apie labiau techninius dalykus, kaip kad kokią IT platformą pasirinkti. Jeigu bendrauji ne su CEO, tai ne McKinsey sritis.

Visoje knygoje sklando klausimas, ar iš viso tokie strategijos konsultantai neša vertę. Lyg ir taip, nes vadovams irgi norisi su kuo nors pasitarti, norisi pažiūrėti, kaip jų kompanija atrodo iš išorės, pasilyginti su konkurentais. Bet dažnai konsultantai nebūna protingesni už vadovus, ir net nebūtinai būna sukaupę daugiau patirties. Neretai konsultantai tiesiog sako tai, ką vadovas nori girdėti – pyktis nesinori, nes nuo to gali priklausyti tolimesni kontraktai, o surinkti duomenų, patvirtinančių vieną ar kitą nuomonę nėra sunku. Į konsultantus vadovai žiūri teigiamai dar ir todėl, kad jiems galima suversti kaltę dėl sunkių sprendimų: juk niekas nenori sava valia atleisti 20% darbuotojų ar kitaip mažinti kaštus, bet matyt reikia to imtis, jeigu jau taip pataria protingesni konsultantai…

Jeigu prieš penkiasdešimt metų tokie konsultantai kaip McKinsey buvo vieni iš svarbiausių inovatorių, padėję kompanijų valdymą pakelti į visiškai naują lygį (sunku patikėti, bet prieš šimtmetį net tokie įprastiniai dalykai kompanijų valdyme kaip biudžetavimas buvo naujiena – ir taip, tai viena iš McKinsey konsultantų stumtų idėjų), tai paskutinės didelės idėjos nebuvo itin sėkmingos: raginimai kompanijoms kuo mažiau turto laikyti ant savo balanso išsivertė į Enroną bei supakuotų į obligacijas būsto paskolų krizę. Be to, didžiosios inovacijos vadyboje šiuo metu lyg ir vyksta Silicio slėnyje bei internete: nei Google, nei Facebook konsultantų neprireikė. Nors gal prireiks, kai jos nustos augti ir reikės galąsti peilius kaštų pjovimui.