Стратегии принятия управленческих решений на примере выработки групповых решений в бизнес-симуляции

Смолко Светлана Анатольевна соискатель, преподаватель, Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Корпоративный университет РЖД", филиал в г. Санкт-Петербург 190005, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Наб. Обводного Канала, 114, оф. 205 Smolko Svetlana post-graduate student, lecturer at RZD Corporate University, branch in St. Petersburg 190005, Russia, Saint Petersburg, str. Nab. Obvodnogo Kanala, 114, of. 205 s.a.smolko@gmail.com Другие публикации этого автора

Современные условия требуют от руководителей вырабатывать эффективные решения в условиях высокой неопределенности среды, в которой осуществляется управленческая деятельность, дефицита времени и множественности критериев оценки решений. Требования к четкому планированию деятельности предприятия, как это было еще 30-40 лет назад, уходят в прошлое. «Мысль о том, что предпринимателям нужны подробные бизнес-планы, всегда казалась мне сомнительной, но сегодня в большинстве случаев она попросту абсурдна. Раньше можно было составить план на год или на два. Теперь курс приходится менять постоянно – нужно адаптироваться, а не планировать. Учитесь ориентироваться, интуитивно чувствовать, где таятся наиболее благоприятные возможности» - это выдержка из интервью с венчурным капиталистом Винодом Хослой ^{[9, c. 20]}. В. Хосла в начале 80-х основал компанию Sun Mikrosystems, а затем привел к успеху такие компании, как Amazon.com, Excite, Juniper, Network, Cerent. Вместе с авторитетными управленцами организационная наука и практика ищет способы и механизмы повышения успешности управленческих решений, часто обращая свой взор к эмоциональным и интуитивным компонентам принятия решений.

В отличие от научной теоретической деятельности, где внезапно открывающееся решение – это обычно не окончательное решение вопроса, а скорее гипотеза, которая превращается в действительно доказательное решение в ходе его последующей проверки; интуитивное решение управленца в большинстве случаев должно быть именно «окончательным» решением, поскольку ход событий просто не оставляет возможности для дополнительной аналитической работы (действовать приходится в масштабе «реального времени») ^{[1, c. 176]}.

Ряд исследований эффективности принятия решений направлен на поиски доказательств отрицательного влияния эвристик в процессе выработки решений, увязываемых с интуитивными механизмами мышления (Д. Канеман, 2015), другие выдвигают на первый план значение именно автоматических процессов в принятии решений (Г. Гигеренцер, А. Глокнер и Т. Бетч, 2008). ^{[3, 12]}

В ситуации выбора с множеством атрибутов или признаков человек может применять сложные компенсаторные и простые не-компенсаторные стратегии. Последние, как например, Лексикографические правила (LEX), исключения по аспектам (EBA), Правило равного веса (EQW), включают в себя значительно меньше вычислительных шагов, чем правило взвешенных сумм (WADD) в теориях полезности. Многие ученые в настоящее время принимают как само собой разумеющееся, что сжатое время принятия решения и ограниченные когнитивные способности провоцируют сдвиги стратегии от сложных компенсаторных стратегий к простым не-компенсаторным, что минимизирует количество рассматриваемой информации и облегчает ментальные усилия в принятии решений. А. Глокнер и Т. Бетч в своем исследовании аргументируют, что в исследованиях поведенческих решений преимущественно использовались методы, поощряющие у участников рациональные процессы и препятствующие активации автоматических (интуитивных) процессов принятия решений. Они провели эксперимент, в котором показали, что индивиды в состоянии чрезвычайно быстро вычислить взвешенные добавки в стратегиях решений (применять WADD), если информационный поиск не ограничен при экспериментальной процедуре. Таким образом, интуитивная система дает возможность индивидам быстро интегрировать сложные основания в своих решениях в компенсаторные способы ^{[13, c. 31-32]}.

Как показали исследования в области управления и решения многих других видов задач, все чаще поиск решения в организациях осуществляется в рабочих группах, поэтому становится все более важным выявление факторов, определяющих эффективность решений в группе. Примеры использования группового решения проблем можно найти в далекой исторической ретроспективе. Так, скифы (кочевники, жившие в причерноморских степях) «при принятии ответственных решений, затрагивающих интересы многих племен, применяли следующую процедуру. Вожди, собравшись для решения возникших проблем, перед началом обсуждения употребляли большую дозу спиртного и высказывали возможные точки зрения, находясь в состоянии сильного опьянения. Присутствовавший при этом грамотный раб-грек, не имевший права употреблять алкоголь, должен был записывать все, что говорилось. На следующий день на трезвую голову вожди выслушивали содержание записей и принимали окончательное решение. Судя по тому, что этот метод вошел в историю, он, несмотря на некоторую экстравагантность, давал вполне удовлетворительные результаты» ^{[8, c. 276]}. Данное описание процедуры принятия группового решения позволяет вычленить характерные черты групповых процедур, объединяемых сегодня термином «эвристических»: снятие излишнего сознательного контроля, деление процесса на этапы, создание непринужденной обстановки в ходе обсуждения, фиксацию полученных результатов для использования их в дальнейшей работе и др.

В современном обществе групповое принятие решений является распространенным средством разрешения политических, экономических, правовых и организационных проблем: присяжные в суде, советы акционеров, различные комиссии, команды, жюри конкурсов и научные коллективы постоянно принимают коллективные решения. Распространение группового формата принятия решений связано с рядом преимуществ: оно позволяет решать вопросы, требующие широкого диапазона знаний и опыта, а также учитывать интересы и мнения участников, что мотивирует в дальнейшем к реализации такого решения. Групповое принятие решений дает возможность разделить работу над проблемой и ответственность за ее решение между участниками.

История исследований группового принятия решений берет свое начало с исследований влияния групповой дискуссии на установки и поведение индивида («замораживающий» эффект) К. Левина (40-е), групповых ролей и процесса группового решения Р. Бейлза (50-е), феномена сдвига к риску Дж. Стоунера и групповой поляризации С. Московичи (60-е), феномена «группомыслия» И. Джаниса и классификации групповых задач Дж. Стайнера (70-е), стратегий групповой дискуссии Н. Пеннингтона и Р. Хасти и эффекта «общеизвестного» В. Титуса и Г. Стассера (80-е годы XX века) ^[6].

В контексте представленных выше авторов групповое принятие решения подразумевает групповой выбор одной из множества альтернатив, заданных заранее или возникших в процессе совместной работы над проблемой. Неотъемлемыми признаками группового решения являются: обмен представлениями и мнениями между участниками обсуждения, включенность в процедуру выбора механизмов социального познания и социального влияния, возникновение в той или иной форме групповой ответственности за решение. В ситуации реального группового решения можно выделить три плана: план интересов (индивидуальная и групповая заинтересованность в том или ином решении), план компетентности участников и содержательный план.

В 1990-х интенсивные изменения и инновации, осуществлявшиеся управленческими и проектными командами, превратили управление групповой выработкой решений в одну из наиболее актуальных тем теории менеджмента и организационной психологии. Исследования развернулись в сторону выявления психологических аспектов групповой эффективности. Малая группа в этом контексте может быть представлена как носитель коллективного разума. В подходе К. Вика (Вик К., Робертс, 1993) «групповая разумность» рассматривается с точки зрения адекватности представлений членов команды о проблемной ситуации, «умелости» предпринимаемых командой действий, сложности и согласованности системы внутригрупповых коммуникаций. Конкретными проявлениями коллективного разума являются скорость реагирования команды на события, внимательность к деталям и изменениям ситуации, степень понимания взаимозависимости в совместной деятельности. Чем взаимодействие в решении задач будет более осмотрительным, тем более развит коллективный разум и тем эффективнее команда сможет справляться с кризисами и непредвиденными ситуациями. ^[16]

Наличие фактора коллективного разума в деятельности групп людей исследовали Анита Вулли с соавторами ^[17]. В двух исследованиях с 699 испытуемыми, работающими в группах от 2-х до 5-ти человек над разнообразным набором простых и сложных задач, были получены данные, которые свидетельствуют об общем коллективном факторе интеллекта, объясняющем работу группы по широкому кругу задач. Этот фактор слабо коррелирует со средним или максимальным индивидуальным интеллектом членов группы, но сильно коррелирует со средним значением социальной чувствительности членов группы, равенством в распределении разговорной очередности при обсуждении решения, и долей женщин в группе. Задачи включали визуальные головоломки, мозговой штурм, заключение коллективных моральных суждений и переговоры об ограниченных ресурсах. В начале каждой сессии измерялся индивидуальный интеллект членов команды. И, в качестве определения критерия задачи, в конце каждой сессии каждая группа играла в шашки против стандартизированного компьютерного оппонента. Авторы обнаружили, что многие из факторов, которые, как можно было бы ожидать, предсказывают производительность групп (такие как групповая сплоченность, мотивация и удовлетворенность), на самом деле не играют существенной роли. Три фактора достоверно коррелируют с фактором коллективного интеллекта: средняя социальная чувствительность членов группы, дисперсия в порядке выступлений членов группы, доля женщин в группе. Последнее, скорее всего, в значительной степени опосредовано социальной чувствительностью. Группы, в которых разговором владели всего несколько человек, были менее «коллективно умными», чем группы с более равномерным распределением разговорной очередности. Социальная чувствительность является отправной точкой дальнейших исследований в области социального и эмоционального интеллекта в связи с групповым принятием решений.

Еще одно исследование представлено Скоттом Пейджем ^{[10, с. 46]}, который исследовал эффективность принятия групповых решений. Пейдж сформировал группы, состоящие из 10-20 участников, где каждый обладал индивидуальным набором навыков. Для решения была предложена сложная неструктурированная проблема. Группы из нескольких компетентных участников и нескольких новичков справлялись с заданием лучше, чем группы, составленные только из экспертов. Пейдж доказал, что разнородность ценна сама по себе, и простой факт разнородности состава группы повышает ее эффективность при решении неструктурированных проблем. Кроме того, чем больше влияния оказывают друг на друга участники группы и чем больше между ними личных контактов, тем ниже вероятность продуцирования такой группой эффективных решений. Наиболее успешные группы объединяют индивидов, кругозор которых различен, и эти люди способны оставаться независимыми друг от друга. ^{[10, с. 57]}

Как представляют в своем обзоре Журавлев А.Л. и Нестик Т.А (2010), в научной психологической литературе по малым группам начиная с середины 1990-х годов фокус внимания переместился с проблем социального влияния в процессе принятия групповых решений на процессы переработки информации в группе, обмена знаниями, формирования групповых представлений, т.е. разделяемые членами группы когниции и ментальные модели.

С точки зрения «информационного» подхода, эффективность совместной деятельности в группе зависит от умения руководителя управлять представлениями участников о задаче, о самой команде, об организационном контексте, в котором осуществляется деятельность. Кроме того, она зависит от способности участников находить и использовать потенциальные источники информации и экспертной поддержки внутри и вне группы ^{[2, с 33]}.

В подтверждение этому активно разрабатывается тема использования явных и неявных знаний в контексте эффективности принимаемых групповых решений. Несмотря на то, что явные знания становятся все более доступными через внешние и внутриорганизационные ресурсы, их использование не обеспечивает необходимое для конкурентного преимущества компаний качество принимаемых решений, особенно в сфере создания инноваций и в проектной работе. Неявные знания выражаются в действиях человека в виде оценок, взглядов, точек зрения, обязательств, мотивации и т.д. Обычно трудно выразить негласное знание непосредственно словами, а часто единственный способ его представления проявляется через метафоры, рисунки и различные способы выражения, не требующие формального использования языка. Многие эксперты часто не в состоянии ясно выразить все, что они знают и умеют, и как они получают свои решения и каким образом пришли к конкретным выводам по проблеме. В исследовании К.У. Коскинен, П. Пиланто и др. (2003) анализируются условия успешного обмена и использования неявных знаний в проектной работе. Особенно актуально использование неявных знаний в так называемых исследовательских проектах, т.е. там, где цели, процедуры, средства часто неясны в начале проекта (в компаниях, например, это проекты по созданию новых продуктов). Несмотря на то, что базы данных в компаниях содержат огромные массивы знаний в виде отчетов, записок и других документов, они только дополняют личные связи тех, кто ищет ответы на поставленные вопросы. В идеале, технологии сегодня позволяют применять образцы коллективного разума к любой проблеме, независимо от времени и географического расположения. Однако люди, как правило, стремятся воспользоваться базами данных только тогда, когда коллеги направляют их к определенной точке в базе данных. Авторы пришли к выводу, что создание и обмен знаниями в проекте проявляется не только в обработке объективной информации, но также требует, чтобы субъективные взгляды, интуиция и намеки, воплощенные в субъективном мировоззрении членов команды проекта были представлены, испытаны и приняты в эксплуатацию. Эти субъективные взгляды и интуитивные суждения, в основном, приобретаются и превращаются в новое негласное знание при неформальном общении «лицом к лицу». Таким образом, неявные знания в проектной работе приобретаются и совместно используются в условиях близкого взаимодействия членов команды, использования понятного всем участникам проектной группы символьного языка, установления взаимного доверия. Эти факторы усиливают обмен имплицитными знаниями и увеличивают эффективность принимаемых совместно решений ^[15].

Групповые исследования принятия решений в условиях дефицита времени С. Каро и Д. Келли (1992) показали, что еще одним важным фактором успешности работы команды является фактор веры в то, что команда способна решить поставленную сложную задачу. Причем в условиях жестких временных ограничений этот фактор может становиться решающим ^[14].

В управленческих задачах руководитель, принимающий решения, попадает под влияние не только осознаваемых факторов, но и таких как атрибутивное замещение (когда одна задача бессознательно подменяется другой, более простой и более доступной для понимания), степень восприятия риска и др. когнитивных механизмов. Немногие исследования сопоставляют эвристики и смещения, свойственные индивидууму, с эвристиками и предрассудками коллектива. Из обзора исследований когнитивных ошибок при принятии решений Плауса Скотта (1998) в основном следует, что смещения в атрибутировании и оценке являются общими у отдельно взятых людей и групп ^{[7, с. 254]}.

Выводы диссертационного исследования Л.В. Марарица (2007) позволяют составить портрет группы, принимающей эффективные решения. Это, как правило, группа с большим опытом взаимодействия (более 10 лет), для которой характерна гибкость взаимодействия, зависимость ролевой структуры и правил принятия решения от ситуации. Члены эффективной при принятии решений группы считают общую цель крайне важным элементом организации взаимодействия, анализируют интересы друг друга, придают формированию группового мнения (достижению согласия относительно того, какое решение оптимально) меньшее значение, чем члены «неэффективных» групп. Для того чтобы сориентироваться в новой для себя группе, они стараются выяснить, какие взаимоотношения существуют между ее членами. Эффективные группы испытывают чувство удовлетворения после того, как в процессе обсуждения у них складывается групповая модель ситуации (общее, разделяемое всеми участниками обсуждения видение ситуации, позволяющее посмотреть на ситуацию глазами друг друга). ^[6]

Своеобразной формой группового решения проблем выступают так называемые деловые игры. Деловые игры включают в себя две различные формы работы. Традиционные деловые игры, ведущие свое начало от военных игр, первоначально возникли в сфере промышленности как форма обучения и повышения квалификации руководителей. Этот тип игр характеризуется обучающей направленностью (и в связи с этим наличием четкого образа итогового результата), наличием устойчивой, достаточно жесткой процедуры, имитацией реальных условий. Вслед за традиционными деловыми играми возникло новое поколение игр, названных играми открытого типа. Их первая разновидность была разработана и проведена Московским методологическим кружком под руководством Г.П. Щедровицкого ^[11] и называлась организационно-деятельностной игрой (Щедровицкий, 1995). Спустя некоторое время было создано множество новых вариантов. Возникли инновационные, практические, проектные, социокультурные, проблемно-деловые, управленческие и другие виды игр. Им свойственны нежесткие, развивающиеся по ходу работы сценарии, ориентация на решение слабоструктурированных, неоднозначных, требующих нового подхода проблем, моделирование специального состава участников для их разрешения, отсутствие четкого образа результата, принципиально не имитационный, а «жизненный» характер. Обычно к такой игре как способу преодоления проблем прибегают в тех случаях, когда традиционные формы решения оказываются неэффективными ^{[8, С 284]}. Продолжением и развитием работ, связанных с исследованием процессов принятия групповых решений, в том числе с помощью деловых игр, занимался Карпов А.В. ^[4]

Исследования группового решения проблем, таким образом, представлены многообразными направлениями, в том числе ждут своего ответа вопросы в области психологии совместного творчества ^[5]: Как работа индивида в присутствии других членов команды и под воздействием идей коллег влияет на собственную креативность человека? Как выдвинутые идеи эволюционируют на групповом уровне, во взаимодействии между членами команды? Какие компоненты психологической атмосферы в группе и черты организационной культуры способствуют совместному творчеству?

Недостаточно разработана тема эмоционального интеллекта в групповом принятии решений, хотя его влияние на эффективность деятельности в малых группах подтверждается рядом исследований. Таким образом, исследование процессов, механизмов и эффектов, связанных с групповым принятием решений, обращение к проблеме качества групповых решений представляется актуальным и вызывает особый интерес с практической точки зрения.

Гипотеза исследования:

Для групповых управленческих решений, связанных с ведением бизнеса в условиях конкуренции, характерно наличие различных стратегий: ориентация на быстрый финансовый результат «здесь и сейчас»; ориентация на решение текущих проблем операционной деятельности; ориентация в решениях на долгосрочное развитие компании.

Описание бизнес-игры

Бизнес-игра как инструмент исследования в области принятия решений руководителями предполагает наличие входных (начальные условия деятельности) и выходных (результаты деятельности) параметров, а также показателей операционной деятельности, являющихся предикторами выходных параметров.

Бизнес-игра, используемая в исследовании, регламентирует принятие участниками решений в области операционной, финансовой и инвестиционной деятельности в течение 2-х условных лет работы предприятия ЖД отрасти, работающего на конкурентном рынке. По окончании 1-го года игры участники в роли топ-менеджеров принимают инвестиционные решения по увеличению стоимости основных фондов, улучшению уровня безопасности ЖД перевозок, найму или увольнению персонала.

Описание выборки и измеряемых параметров

Выборку испытуемых составили руководители среднего звена (общее количество 548 чел.), которые проходили обучение на протяжении 2013-2015гг в корпоративном университете компании и участвовали в бизнес-симуляции. Все руководители имеют высшее образование. Всего за этот период в бизнес-симуляции участвовали 66 команд: участники игры работали в командах по 5-6 человек и принимали групповые решения, которые определяли выходные бизнес-показатели работы игровых предприятий.

Выход первого года включает 6 показателей: объем перевозки грузов, доход, прибыль EBITDA; индекс клиентской удовлетворенности (ИКУ), инвестиции в персонал и стоимость основных фондов (капитализация компании). Заработанный командами ИКУ определяет гарантированный объем заказов для второго года. Команда с максимальным индексом получает повышенный объем заказов, с минимальным индексом – уменьшенный объем заказов относительно первого года.

Выход второго года включает 2 группы показателей: финансовые результаты и показатели развития компании. В первую группу вошли: объем перевозки грузов, доход, прибыль EBITDA, операционная и чистая прибыль. Во вторую группу: индекс клиентской удовлетворенности (ИКУ), инвестиции в персонал, капитализация компании, состояние парка электровозов и тепловозов, состояние инфраструктуры. Последние три показателя рассчитывались не как прямое значение, а как Δ от идеального состояния.

Качество управленческих решений, касающихся вложений в капитализацию компании или вложений в поддержание технического состояния локомотивного парка и инфраструктуры, нельзя оценить прямыми значениями данных показателей. Например, постоянно стремиться к максимально возможному уровню технического состояния локомотивов - не однозначно лучшее управленческое решение, т.к. требует значительных затрат. По оценкам экспертов, идеальное состояние = 75% от максимально возможного уровня. Это обеспечивает своевременную и в полном объеме доставку грузов, а также создает необходимый резерв на случай резкого увеличения объемов. Таким образом, выходные показатели оценки качества управленческих решений для таких параметров, как состояние тепловозов, состояние электровозов и состояние инфраструктуры, определяются через разницу идеального (75% износа) и реального состояния и обозначены «дельта от идеала».

Аналогично, качество управленческих решений, касающихся вложений в капитализацию компании, оценивается не напрямую (чем больше вложений, тем лучше), а через величину «оптимального» уровня стоимости основных фондов. Эта величина обозначена «капитализация/дельта от идеала» и определяется, по оценкам экспертов, как 10% прироста стоимости активов в год.

Результаты и обсуждение

1. По выходным показателям был проведен факторный анализ отдельно для 1-го (смотри Табл.1) и 2-го года (смотри Табл.2) методом главных компонент. Шесть выходных показателей 1-го года были агрегированы в 2 фактора, одиннадцать выходных показателей 2-го года были агрегированы в 3 фактора.

Таблица 1. Факторный анализ показателей первого года деятельности компаний.

Описание факторов для выходных параметров 1-го года:

Фактор 1 включает Объем перевозки грузов, Доход и Индекс клиентской удовлетворенности. Можно условно назвать «Фактор доходности» (метафора «Работа ради работы»). Эти параметры являются понятными для испытуемых на уровне их управленческого опыта (выражены в КПЭ структурных подразделений холдинга). ИКУ по правилам игры, как и в реальной жизни, связан с повышением объемов заказов о клиентов.

Фактор 2 включает Прибыль EBITDA с отрицательным знаком и Инвестиции в персонал. Можно условно по смыслу назвать «Фактор учета затрат». В 1-ый год работы компаний в бизнес-игре участники еще слабо понимают влияние затрат, связанных с операционной деятельностью и удовлетворением клиента, на итоговый финансовый результат работы компании. В первый год, как правило, большинство игровых компаний несут значительные издержки и получают отрицательную чистую прибыль. Большая доля издержек связана с нехваткой персонала (в том числе из-за неправильного планирования распределения бригад по станциям), что и вызывает управленческие решения по найму дополнительных рабочих бригад (инвестиции в персонал в конце 1-го года), т.е. управленческие решения, направленные на решение возникающих проблем.

Таблица 2. Факторный анализ показателей второго года деятельности игровых компаний.

Описание факторов для выходных параметров 2-го года:

Фактор 1 включает объем перевозки грузов и доход, а также все виды прибыли (EBITDA, операционная и чистая прибыль). Фактор характеризует «финансовый результат» деятельности компании и решений менеджмента.

Фактор 2 включает выходные параметры «Капитализация/дельта от идеала» и «индекс клиентской удовлетворенности» с разными знаками. Это соответствует смыслу понятия «дельта от идеала»: успешные управленческие решения увеличивают Индекс клиентской удовлетворенности (ИКУ) и уменьшают разницу между реальным состоянием и идеальным (по капитализации, состоянию инфраструктуры и локомотивов). Кроме того, можно говорить о слабом вкладе в данный фактор показателей Состояния инфраструктуры и локомотивов (выделено оранжевым в Табл.2). В целом фактор можно охарактеризовать как «ориентация на долгосрочное развитие» (оптимальный вклад в повышение стоимости основных фондов, в улучшение состояния инфраструктуры и локомотивного парка и вклад в отношения с клиентом, что в конечном итоге повышает стоимость бренда компании).

Фактор 3 включает «Инвестиции в персонал» и «Состояние парка тепловозов, дельта от идеала». Смысл данного фактора можно обозначить как «Ориентация на решение текущих проблем» без учета стратегии долгосрочного развития компании или роста финансового результата (в виде прибыли). По условиям бизнес-игры в первый год возникают 2 основные проблемы: нехватка людских ресурсов при уже небольшом повышении объемов перевозки грузов и изношенность локомотивного парка. Причем по электровозам износ составляет 37%, а по тепловозам – 60%. Вклад этих показателей показывает, что менеджмент при решении текущих проблем наращивает объемы людских ресурсов по максимуму (что увеличивает операционные затраты), и вкладывается в ремонт тепловозов по максимуму (без привязки к идеальному соотношению = 75% от максимума). Кроме того, можно говорить о тенденции вклада в данный фактор показателей «объем перевозки грузов» и «доход», которые также являются показателями текущей операционной деятельности.

Сравнение факторного анализа выходных параметров 1-го и 2-го года деятельности игровых компаний показало различные тенденции в образовании факторов. Это можно объяснить следующим образом:

• Ø Выходные показатели первого года являются следствием решений команды участников бизнес-игры, в основном, по операционной деятельности. Выделенные факторы «Фактор доходности» и «Фактор учета затрат» как раз описывают мышление участников в привязке к конкретным задачам операционной деятельности («возим грузы и удовлетворяем клиента»), а выработка управленческих решений в данном случае является следствием имеющегося управленческого опыта (требования к организации рабочего процесса, заложенные в КПЭ структурных подразделений холдинга).
• Ø Выходные показатели второго года являются результатом суммарного влияния:

- управленческих решений по операционной деятельности 2-го года;

- стратегических решений по итогам 1-го года, которые включают решения, связанные с прогнозированием показателей следующего года, и решения по инвестициям;

- эффекта научения.

В силу появления дополнительного по отношению к 1-му году влияния эффекта научения и необходимости принятия стратегических решений появляются факторы, связанные с необходимостью продумывать перспективы развития компаний и прогнозировать результаты будущей деятельности. Выделенные в итоге агрегации показателей 2-го года факторы соответствуют этим влияниям: фактор краткосрочного финансового результата, фактор долгосрочного развития, фактор решения текущих проблем.

2. На основании выделенных факторов для 1-го и 2-го года игры был проведен кластерный анализ для 66 игровых групп относительно соответствующих факторов выхода для выявления стратегий управленческих решений (Таблицы 3а и 3б).

Табл.3а. Данные кластерного анализа по выходным параметрам 1-го года. Краскел-Уоллис (Kruskal-Wallis ANOVA by Ranks)

Рис. 1. Диаграмма различий кластеров по выходным параметрам 1-го года.

Описание различий кластеров по выходным параметрам 1-го года.

Кластер 1 (синяя линия, рис. 1) «Удовлетворенные». Имеют средние финансовые показатели (объем, доход и прибыль EBITDA) и Индекс клиентской удовлетворенности; на уровне лидеров – по вложениям в персонал и капитализацию. При этом значимо выше других кластеров оценивают свою работу (показатель «оценка работы команды»), что свидетельствует об удовлетворенности собой.

Кластер 2 (красная линия, рис. 1) «Немотивированные». Имеют низкие финансовые результаты и, соответственно, низкую удовлетворенность клиента. Меньше всех других вкладываются в персонал и капитализацию компании.

Кластер 3 (зеленая линия, рис. 1) «Осторожные». Слабо наращивают объемы и доходы, соответственно, имеют низкий Индекс клиентской удовлетворенности. При этом вкладывают в персонал и капитализацию компании на уровне команд, которые значительно наращивают объемы перевозок. Прибыль EBITDA при этом незначительно ниже относительно растущих команд, т.к. при небольшом росте объемов операционная деятельность осуществляется без привлечения дополнительных затрат на базе существующих активов. За счет низкого Индекса клиентской удовлетворенности (на уровне группы «Немотивированных») имеют в перспективе следующего игрового года снижение объемов гарантированных заказов и, как следствие, падение доходов.

Кластер 4 (фиолетовая линия, рис. 3) «Амбициозные». Самые высокие финансовые показатели (объем и доход) и Индекс удовлетворенности клиента. Прибыль EBITDA при этом на среднем уровне за счет существенного роста дополнительных затрат от перевозок и недостаточно ясного понимания, как работать на снижение постоянных и переменных затрат в условиях игры. Вложения в персонал и капитализацию на уровне кластера «Удовлетворенные»; оценка своей работы – ниже, чем в кластере «Удовлетворенные» (недовольны своими решениями, несмотря на самые высокие финансовые результаты).

Табл.3б. Данные кластерного анализа по выходным параметрам 2-го года. Краскел-Уоллис (Kruskal-Wallis ANOVA by Ranks).

Рис. 2. Диаграмма различий кластеров по выходным параметрам 2-го года.

Описание различий кластеров по выходным параметрам бизнеса 2-го года.

Кластер 1 (синяя линия, рис. 2) характеризуется самыми низкими показателями по объему и доходу (осуществляют перевозку объемов гарантированного заказа, не предпринимая попыток увеличить объемы через договоренность с клиентом); вследствие этого – самым низким уровнем индекса клиентской удовлетворенности; низкой прибылью (EBITDA, операционная и чистая) и самым низким уровнем капитализации (относительно идеального). Что касается состояния локомотивов и инфраструктуры, то группы находятся на одном уровне с кластером 2, но не за счет вложений в ремонты и долгосрочные эффекты развития компании, а за счет того, что локомотивы и инфраструктура не изнашиваются вследствие низких объемов перевозки. Можно говорить о том, что группы данного кластера ориентированы на ведение операционной деятельности в рамках «спущенных сверху объемов» (в игре это – гарантированный заказ).

Кластер 2 (красная линия, рис. 2) занимает промежуточное положение между 1 и 3 кластерами по объемам перевозки и доходам (различия между всеми кластерами значимые), но при этом имеет низкие значения прибыли (EBITDA, операционная и чистая), существенно уступая кластеру 3. Основное различие с двумя другими кластерами – вложения в капитализацию компании (самая маленькая величина дельта от идеала). Кроме того команды, вошедшие в этот кластер, инвестировали в персонал, в удовлетворенность клиента и поддерживали состояние инфраструктуры и тепловозов, что и явилось причиной высокого уровня затрат и, соответственно, низких значений прибыли (на уровне кластера 1, который существенно отстает по объемам и доходам). Можно охарактеризовать стратегию управления предприятием как «стратегию долгосрочного развития». За два года работы менеджмент повысил капитализацию (стоимость основных фондов), стоимость бренда (выраженный в игре Индексом клиентской удовлетворенности), инвестировал в персонал и поддержал тепловозы и инфраструктуру на уровне гарантированной возможности осуществлять перевозки на следующий год.

Кластер 3 (зеленая линия, рис. 2) имеет самые высокие финансовые результаты: максимальный объем перевозки грузов, доход и прибыль (EBITDA, операционная и чистая). При этом также высокими являются вложения в персонал, Индекс клиентской удовлетворенности и состояние электровозов. Эти показатели напрямую связаны с финансовым результатом, т.к. обеспечивают возможность перевозки повышенных объемов в текущем моменте: от удовлетворенности клиента зависит факт получения дополнительных объемов грузов, персонал и электровозы – условия, обеспечивающие перевозку. Тепловозы, скорее всего, не так интересуют группы данного кластера, т.к. перевозка грузов тепловозной тягой значительно более затратна (менее выгодна при учете прибыли). Инфраструктура находится в самом далеком от идеала состоянии (максимально изношена), т.к. ради получения прибыли команды данного кластера идут на осознанный риск – поломки инфраструктуры являются вероятностными событиями по условиям игры. Можно охарактеризовать стратегию управления предприятием как стратегию «ориентации на финансовый результат» в текущем году, не думая о развитии компании.

Выводы и перспективы исследования

При сравнении кластеров 1-го и 2-го года деятельности игровых компаний можно выделить тенденции, характеризующие стратегии управленческих решений участников команд, что и являлось основной задачей нашего исследования.

Выходные параметры 1-го года управления компанией вытекают из операционной деятельности предприятия за год. Первый год бизнес-игры, по сути, решает задачу структурирования информации о начальных параметрах деятельности и возможностях менеджмента в условиях игры. Участники на своих ошибках и примере других команд получают опыт управления компанией в условиях конкурентного рынка. Поэтому 1-ый год работы управленческих команд дает основные различия в показателях Объема перевозки, Дохода и, связанного с ними, Индекса клиентской удовлетворенности. Кластеры в этом смысле можно условно определить как высокодоходные, средне- и низкодоходные. Эти кластеры сопоставимы (не имеют значимых различий) по прибыли EBITDA и инвестициям в персонал и капитализацию. Дополнительный кластер «самых низкодоходных» отличается еще и минимальными вложениями (или их отсутствием) в стоимость основных фондов (капитализацию) и персонал, а также самыми низкими значениями прибыли EBITDA.

Выходные параметры 2-го года являются следствием не только операционной деятельности 2-го года, но и эффекта научения. Участники могут управлять доходами и затратами (понимают, как это делать в условиях бизнес-игры), способны выбрать стратегию развития вверенного им предприятия. Полученные кластеры характеризуют как раз выбранные участниками стратегии ведения бизнеса:

- стратегия «ориентации на финансовый результат» (высокий прирост дохода и прибыли) в текущий момент времени – аналог стратегии быстрого роста;

- стратегия «ориентации на долгосрочное развитие» (средний рост дохода и прибыли плюс вложения в капитализацию, стоимость бренда, персонал и состояние локомотивного парка и инфраструктуры) – аналог стратегии медленного роста;

- стратегия «ориентации на выполнения текущих обязательств» (минимум роста дохода и прибыли или их отсутствие плюс небольшие вложения в поддержание текущего состояния локомотивного парка и инфраструктуры).

Таким образом, можно говорить о трех типах стратегий испытуемых в бизнес-игре:

1. Ориентация на финансовый результат «здесь и сейчас» за счет наращивания объемов и сокращения издержек (без учета возможности работы компании в будущем).

2. Ориентация на долгосрочное развитие и инвестиционную привлекательность компании.

3. Ориентация на текущую операционную деятельность (решение тактических вопросов).

На данном этапе анализа результатов невозможно однозначно определить, насколько эффективен выбор той или иной стратегии. Это зависит от стратегических целей, которые поставили перед собой собственники компаний (в нашем случае, это – сами участники). Тем не менее, перспективой данного исследования является выявление взаимосвязей ориентации на выделенные стратегии ведения бизнеса с различными психологическими характеристиками участников малых групп. В частности, рациональные и автоматические (интуитивные) процессы мышления и эмоциональный интеллект, акцент на которые поставлен в теоретической части нашего исследования.