Быстро меняющийся мир очень часто делает прогнозы бессмысленными. Проходит год или два – и то, на чем автор основывался в своем видении будущего перестает существовать, или теряет значение, или меняет смысл.
Заметки и статьи, посты в блоге, которые составили основу этой книги, написаны с 2009 по 2015 год. Казалось бы, всего шесть лет. Моя дочь за это время от первых слов добралась до второго класса школы, невелик прогресс. Но в отрасли, которая является основным фокусом моего интереса, за это время произошли перемены, которые не просто ее дополнили, или подкорректировали – нет, они ее, скорее всего, просто отменили.
Самые первые заметки в этой книге связаны с моей работой в крупнейшем бумажном медиа-холдинге России (Media3), издателе «Аргументов и Фактов», «Труда», «Экстра-М». Последние – написаны в США, куда я перебрался заниматься академической работой, превращая индустриальный опыт в коллективное научное знание.
В 2009-м, несмотря на давление экономического кризиса, негативные тенденции в области потребления, растущую конкуренцию с интернет-СМИ, печатные «монстры», вроде тех же «АиФ», оставались крупнейшим рычагом воздействия на общественное мнение. Тиражи и аудитории измерялись миллионами, а владение таким активом было сравнимо с обладанием множеством нефтяных скважин, банков или промышленных предприятий.
В 2015-м, вопросы бизнеса средств массовой информации даже перестали быть интересными как работникам индустрии, так и потребителям ее продукции. На первый план вышли вопросы пропаганды, манипуляции общественным мнением, но никак не роста рекламных доходов (источника независимости СМИ), или профессиональных компетенций журналистов и менеджеров информации.
Безусловно, перечитывая сегодня свои заметки и наблюдения пятилетней давности, я могу только поражаться тому, как уверенно я мог говорить «этого нет и еще долго не будет». Роботы-журналисты в 2010-м казались ненаучной фантастикой, а в 2015-м стали объективной реальностью. Возможность в реальном времени отслеживать поведение читателя онлайн-издания в 2010-м даже не могла прийти в голову, а в 2012-м я вместе с коллегами занимался внедрением в РИА «Новости» технологии Chartbeat, способной буквально «вести прямой репортаж» о поведении любого пользователя информационного сайта.
Впрочем, как показало прошедшее пятилетие, технологии выполняют всего лишь служебную функцию. Это опасная иллюзия, что технологии являются участниками процесса медиа-коммуникации – они всего лишь усиливают или ослабляют то воздействие, которое создают люди. Они могут оттянуть неизбежное, или приблизить будущее – но вмешаться в три важнейшие компонента журналистики они не могут.
Профессия журналиста построена вокруг информации, коммуникации и культуры. Никакая технология не может изменить отношение к правде, к искренности, к способности объяснить, к независмости суждений, к сопереживанию и возможности его передать.
Пройдя круг очарования технологиями, бизнес-идеями, прогнозами и форсайтами, я, как автор, возвращаюсь к центральной проблеме профессии: как интересно говорить правду тем, кто не хочет ее слышать и не понимает, какое значение это для них имеет.
И все остальное – только приложение к ней.
Май 5, 2010
Люди всегда очень хотели заглянуть в будущее. Знание будущего представлялось и представляется значительным личным конкурентным преимуществом. Для корпораций людей (гильдий, компаний, государств) возможность заглянуть в будущее, пусть по каким-то частным, не самым значимым вопросам – ключевое свойство, определяющее осмысленность объединения. Ведь анализ (а любое оправданное заглядывание в будущее – результат анализа) тем эффективнее, чем больше людей поставляют свои современные и исторические данные для переработки специально подготовленными людьми.
Даже гадание на формальных инструментах (картах Таро, кофейной гуще, криках птиц и т.д.) – результат анализа, просто его крепко прячут за эзотерическими декорациями. Но в этой заметке я хочу поговорить о более современных и работоспособных системах «заглядывания в будущее», которыми я, в том числе, пользуюсь – и на основании применения которых считаю себя вправе делать выводы и давать рекомендации.
Прогнозирование – наиболее математический из методов. Как правило, прогноз представляет собой результат или группу результатов вычислений, опирающихся на прошлые и текущие данные. Почти любой вид человеческой деятельности – а уж тем более, деятельности корпорации – можно представить в виде таблицы или системы таблиц; исходные данные будут опираться на демографию и статистику, бухгалтерскую отчетность, результаты продаж или социологических исследований. Далее, создающий прогноз аналитик пытается выделить некоторое количество «драйверов» – показателей, количественные или качественные изменения которых существенно влияют на конечные результаты. Скажем, применительно к финансовому результату компании, занятой созданием и продажей газет, ключевыми драйверами могут оказаться (по убыванию значимости):
• изменения численности отдельных возрастных групп населения на территории распространения и социального состава населения;
• качество удовлетворения потребительского спроса и связанный с этим показатель уровня расходов на рекламу в выручке компаний розничного сектора и сектора услуг;
• динамика инфляции;
• динамика располагаемого дохода населения (точнее – disposable income);
• изменения в стоимости расходных материалов и услуг для бизнеса (бумаги, полиграфии, дистрибуции);
• динамика развития конкурентных продуктов, их ценовая и маркетинговая политика.
В некоторых случаях «драйверы» могут располагаться в другом порядке – в частности, для молодых компаний фактор конкуренции, как правило, поднимается на более высокие позиции, т.к. их расходы на создание или «отгрызание» аудитории выше, чем у устоявшихся бизнесов. Иногда, для компаний с большой долей высокодоходного населения в аудитории бренда, и, соответственно, высокой долей расходов на качество продукта, значительно большее значение приобретает качество удовлетворения спроса и объем рекламных расходов в сегменте.
Моделирование динамики «драйверов» – достаточно простой процесс, напоминающий подбор качественной комбинации частот на эквалайзере; или освещения в большом пространстве с несколькими источниками света. При составлении ответственных, т.н. индустриальных прогнозов, на этой стадии обычно проводится опрос (или несколько опросов) референтных групп соответствующего бизнеса. Опять же, для газетно-журнальной компании особо важно знать, что думают о динамике «драйверов» ее будущего ключевые поставщики и клиенты (бумаги, полиграфических услуг, дистрибуции, рекламные агентства и рекламодатели). Результат этого опроса создает некие опорные коридоры значений «драйверов» – с более или менее твердыми «стенками» значений в ближайшем будущем и все менее определенными – в отдаленном.
Поскольку, как было сказано выше, «драйверы» – это сильно влияющие на бизнес компании внешние показатели – то созданная математическая модель уже на этой стадии дает прогнозисту понимание, как будет происходить органическое развитие (т.е. обычное, естественное состояние компании, business as usual, без слияний и поглощений, без новых проектов). Более того, внимательное отношение к индустриальному прогнозу позволяет обозначить наиболее болезненные для компании перемены и обратить внимание операционного менеджмента на необходимость адресации этих проблем.
Индустриальный прогноз, как правило, делается на три года – в более длинной перспективе простые математические методы начинают давать сбои, т.к. качественные факторы довольно трудно учесть при моделировании.
Сразу отвечая на возможную критику, замечу, что лежащая в основе большинства хорошо сделанных прогнозов математика компенсирует «ложь статистики»; со времен Блеза Паскаля существуют формулы, позволяющие учесть достоверность данных.
Для компаний, ориентированных на массовое, универсальное потребление, прогнозировать проще, тогда как создание системы «драйверов» для узко-специализированных бизнесов – процесс значительно более сложный. Статистические данные перестают быть объективными (в основном, они опираются на знания или представления компаний о размере соответствующей специализированной по интересам аудитории), связь между располагаемым доходом и фактическим потреблением разрывается – «узкие интересы» зачастую ведут к нерациональному распределению расходов, и так далее. Наконец, на место универсальных (общедоступных и общепринятых) исходных данных – таких как население страны или территории, ВВП и общенациональные показатели инфляции – приходят «узкие», субъективные или вообще аналитические цифры. Опираясь на меньшую определенность, прогнозист, соответственно, обеспечивает индустрию или бизнес все менее четким прогнозом.
Прогноз, в отличие от других используемых в современной жизни «законных» форм предсказания будущего, старается быть объективным; как правило, прогнозы не делаются в отношении сугубо качественных проблем – например, коллеги-журналисты очень хотят знать, будет ли в будущем восстанавливаться внимание к длинным, качественно написанным текстам – репортажам, скажем, или политическому анализу. Такие вопросы не поддаются методам количественного прогнозирования – слишком мало опорных величин, слишком слаба и субъективна база данных, на которой придется выстраивать прогноз. Да и результат его будет – 50/50 – либо да, либо нет…
Май 8, 2010
Предвидение, в отличие от прогнозирования – существенно более творческий процесс. На самом деле, люди постоянно путаются, пытаясь назвать «прогнозом» именно предвидение. Разница – и ключевая разница – в том, что предвидение существенно менее объективно, потому что базируется не столько на математической модели той или иной степени достоверности, сколько на группе стратегических сценариев, которые могут быть количественными (т.е. – именно прогнозами), а могут быть исключительно качественными (в смысле – не использующими твердые математические модели, и основанными исключительно на анализе качеств, то есть свойств арбитражных, а не абсолютных).
• Сценарное планирование тоже имеет свою математическую основу и аппарат – в конце концов, какая бы безумная идея ни пришла в голову на основе обсуждения качеств того или иного возможного события или процесса, к этой идее можно подобраться, двигая «рычажки» математической модели. Однако на практике, чаще всего в связи с экономией ресурсов, сценарное планирование «запрашивает» математические модели только для наиболее вероятных версий будущего.
• Предвидение – это умение определенного типа научного сознания выхватывать из многочисленного сценарного поля наиболее впечатляющие «факты будущего» и объяснять причины их возникновения, равно как и убедительно демонстрировать – как из настоящего попадаешь в это самое будущее.
• Предвидение субъективно, потому что в огромной мере основано на творческой стороне личности провидца и на его личных (не в смысле – частных, а в смысле личностных профессиональных и ценностных интересах).
• Методика сценарного планирования – по крайней мере та, которая мне близка и которой я пользуюсь – разработана профессором Гарварда Майклом Портером в конце 70-х годов и существенно расширена «в сторону» от бизнес-практики Петером Шварцем1, основателем Global Business Network.
• Сценарное планирование занимается двумя фазами состояния конкретной компании или индустрии – «развилками» (или точками невозврата, точками выбора, которые, при анализе выделенных Портером сил, становятся видимыми в будущем) и «частными неопределенностями» (о них позже).
• Сценарии – точнее, выводы из них, которые для непосвященных в существование этих настоящих гороскопов современности – выглядят как предвидения, и, собственно говоря, ими и являются. Хорошо сформулированный сценарий способен обеспечить – не хуже воображения – высокую детализацию, зачастую способность «провидца» сообщить чуть ли не количественные характеристики продуктов (вес, или размер, или цену).
Май 14, 2010
В последние три дня случилось несколько встреч, убеждающих меня в том, что довольно кардинальные изменения для ключевых профессий медиа-рынка не только близки – они уже происходят.
Медиарынок активно пользуется – и не может пока обойтись – без трех специальностей: генератор контента (как правило, журналист), организатор контента (тут перечень профессий шире, в него попадает и редактор, и дизайнер, и режиссеры, и издатели, и часть продюсеров), управляющий (не обязательно директор – например, бренд-менеджер тоже). Требования к управляющим при этом сильно разнятся в зависимости от типа медиа: чем более широкую аудиторию обрабатывает СМИ, тем серьезнее творческие требования и тем слабее может быть исполнитель должности в обще-менеджерской подготовке. По мере «сужения» аудиторной адресации, требования к способностям в области общего менеджмента возрастают (различия между продуктами СМИ и, скажем, пищевой промышленности стираются), на первый план выходят умение организовывать продажи и управлять себестоимостью, осуществлять финансовое планирование и разрабатывать текущие стратегии. Руководители «больших СМИ» – телеканалов или гигантских газет, журналов размером с Cosmopolitan или радиостанций масштаба Европы Плюс – обязаны прежде всего чувствовать аудитории (даже если их тошнит от этого), количественные показатели сделают за них многое другое. При этом, наличие даже базовых hard skills2 обеспечивает им возможность многократно увеличить, например, вторичную конверсию – для печатных СМИ продажу рекламы, для вещательных – выручку от спонсорства, например (потому что она зависит не столько от размера аудитории шоу, сколько от харизмы продюсера).
Так что же происходит, почему я задумался о том, что не в прогнозировании дело, а непосредственно в внимательном отношении к текущим трендам?
У проблемы три ракурса, три источника и три составные части, как говорили классики.
О проекте
О подписке