0
Performans teorileri neden her zaman işe yaramaz?
Performansla ilgili popüler teorilerin çoğu seçim hataları ile doludur. Örneğin, yönetim konusundaki en sağlam fikirlerden biri; başarılı şirketlerin çeşitlendirme yerine tek bir alana ya da teknolojiye odaklandıklarıdır. Bu konudaki pek çok kitap, yöneticilere “temel işlerine odaklanmayı” tavsiye eder. Tipik bir şekilde, bu kitapların ardındaki araştırmalar sadece var olan şirketlere ya da (hatta daha da dar bir biçimde) sadece yüksek performans gösteren şirketlere odaklanır. Bu kitapların yazarları da odaklanmanın yararlarına aşırı değer vermeye başlar.
Örneğin “Profit from the Core” kitabının yazarları Chris Zook ve James Allen; yüksek performans gösteren şirketlerin yüzde 78’inin temel etkinliklere odaklanırken, düşük performans gösterenlerin sadece yüzde 22’sinin bunu yaptığını belirtiyordu. 1854 şirketi içeren araştırma yüksek performansı hisse değeri geri dönüşlerine, satışlara ve kar oranlarına göre değerlendiriyordu. Ancak araştırma; sadece çalışma dönemi içinde ayakta kalmayı başaran şirketleri kapsıyordu. Oysa odaklanmış bir strateji ile işe başlamış, ama sonradan başarısız olmuş şirketler dikkate almamıştı.
Oysa bu başarısızlıkları da çalışmaya dahil etmek resmin tamamını bambaşka hale getirebilirdi. Zook ve Allen’a göre temel alanlara odaklanan yüzde 78’lik kesimin (ya da 188 şirketin) yüzde 13’ü yüksek performans göstermişti. Bu süre içinde odaklı stratejileri olan ama listeye eklenmemiş durumdaki 200 diğer şirket de iş dünyasından çekilmişti. Eğer bunlar da dikkate alınsaydı, odak ile performans arasındaki gerçek ilişki Zook ve Allen’ın belirlediğinin tam tersi olurdu.
Yönetim gurularının ve popüler yayınların üzerinde durduğu bir başka fikir de CEO’ların cesur ve risk alan kişiler olması gerektiğidir.
Aslında iş dünyası ile ilgili yayınların çoğunda okuduğumuz öyküler bu özelliklere sahip mükemmel liderleri taktir eder. Hatta bazı liderler (özellikle Sony’nin lideri Akio Morita) pazar araştırmalarını tamamen bir yana bırakarak, kendi içgüdülerine daha çok önem verdiklerini bile söyler.
CEO’ları büyük riskler aldığında, şirketlerin mükemmel bir şekilde ödüllendirilebileceği elbette doğrudur. Örneğin, pazara ilk girenlerin büyük bir avantaj sahibi olacağı ancak müşteri tercihleri konusunda belirsizliklerin mevcut olduğu bir sektörde (moda ya da elektronik gibi...) faaliyet gösterdiğinizi farz edelim. Şirket pazara ilk girmenin avantajını kazanabilmek için hızlı hareket etmelidir. Bu durumda en iyi performans gösteren şirketler; üst düzey yöneticilerinin içgüdüleri sayesinde müşterilere cazip görünecek ürünleri sunabilecek kadar şanslı olanlardır.
Bu arada; en kötü performans gösteren şirketler de müşterilere cazip gelmeyecek ürünleri üretenler olacaktır. Pek az kişi başarısızlıklarının reklamını yaptığı için genellikle başarılı kararların ve endüstrilerde devrim yaratan sayısız “vizyoner”in öyküsünü dinliyoruz.
Buradaki temel nokta performans konusundaki tüm popüler teorilerin yanlış olduğu değildir. Bilemiyorum. Belki başarı ile odak arasında benzersiz bir bağlantı vardır. Bazı endüstrilerde kültürün gücü, doğasından bağımsız olarak etkili olabilir. Bazı yöneticilerin içgüdüleri de stratejik karar verme konusunda analiz kadar değerli olabilir. Ancak bildiğim şu ki; hiçbir yönetici teorinin savunucularının hatadan arınmış olarak değerlendirme yaptığından emin olmadığı sürece iş dünyası ile ilgili hiç bir teoriyi kabul etmemelidir.
Ne yapmalıyız ve ne yapmamalıyız?
Seçim hatalarına karşı korunmak için atılabilecek en önemli adım başarısızlıklar konusundaki tüm verileri toplayabilmektir. Organizasyonunuz içinde; tüm iç hataların sistematik bir biçimde toplanıp analiz edildiğinden emin olmalısınız. Tersi durumda bu tür veriler kolaylıkla ortadan kalkabilir; çünkü sorumlu kişiler organizasyondan ayrılabilir ya da bu konu hakkında konuşmak istemeyebilir. Şirketiniz dışında ise, kıyaslama egzersizlerinize başarısız şirketleri da katmalısınız. Sektördeki deneyimli kişiler yeni uygulama ve konseptlerin başarısız örnekleri ile ilgili verileri toplamanıza yardımcı olabilir.
Tüm iyi niyetli çabalarınıza karşın, elde ettiğiniz verilerin tamamen hatalardan uzak olacağını varsaymak çok da olası değildir.
Ancak ekonomistler ve istatistikçiler seçim hatalarını ortadan kaldırmak için bir dizi araç geliştirdiği için şanslıyız. Bu araçlar biraz da içeriğe bağlı olarak az çok gerçekçi olabilir.
Şu örneği ele alalım: Belli bir sektördeki tüm şirketlerin ortalama özkaynak kârlılığını tahmin etmek istiyorsunuz. Ancak elinizde sadece ayakta kalan şirketlerin özkaynak kârlılığına ilişkin veriler bulunuyor. Düşük kârlı şirketler genellikle başarısız olma eğilimi gösterdiği için sadece ayakta kalan tüm şirketlerin özkaynak kârlılığına bakmak sizi çok yüksek bir tahmine ulaştıracaktır. Ancak bir de şunu düşünelim: Özkaynak kârlılığının standart bir çan eğrisi ile dağıtıldığını ve negatif özkaynak kârlılığına sahip tüm şirketlerin başarısız olacağını varsayıyoruz. Ardından tüm şirketler için tahmin ettiğimiz ortalama özkaynak kârlılığını bir veri olarak kullanabiliriz; çünkü elimizdeki bu bilgi eğrinin ne kadar dik olduğunu gösterecek ve ortalamayı ortaya çıkaracaktır.
Bu yaklaşım; her durumdaki hataları düzeltmek için kullanılabilir. Örneğin belli bir sektördeki satış elemanlarına verilen eğitimin artışıyla satış elemanının performansındaki ortalama artış ve bu performansın ne kadar kalıcı olabileceğini araştırmak istiyoruz. Dahası, bu sektörde faaliyet gösteren çoğu şirketin eğitim yatırımları ile ilgili ayrıntılı verilere de sahibiz. Eğer performansın spesifik bir dağıtım modelinin ardından geldiğini kesinlikle tahmin edebiliyorsak, prensipte bu verileri eğitim yatırımlarının satış personelinin performansını hangi ortalama seviyede etkilediğini belirlemek için kullanabiliriz; elimizde başarısız olan şirketlerin verileri olmasa bile… Aslında temel olarak yaptığımız, belli bir buzdağının önerilerini izleyerek onun şeklinden sonuç çıkarmaktır.
Bu istatistiksel yöntemlerin öncüsü; 1981 yılında ekonomi dalında Nobel Ödülü kazanan James Tobin’dir. Bu çalışmalar daha sonra, 2000 yılında bu alandaki katkılarından dolayı Nobel Ödülü alan James Heckman tarafından ilerletilmiştir. Son yıllarda yönetim bilimciler bu yöntemleri kendi araştırmalarındaki seçim hatalarını ortadan kaldırmak için de kullanıyor.
Biliyorum; uyarı sözleri ve başarısızlık örnekleri genellikle pek hoş karşılanmaz. Yöneticiler belirsizliklerin değil rol modellerinin peşinde koşar. Bir yerde böyle olması çok da doğaldır. Çünkü hızlı bir dünyada yaşayan yöneticiler en doğru verilere ulaşana kadar hareketlerini erteleme lüksüne sahip değildir. Ancak bu makalede tanımladığımız tuzakları göz ardı etmenin de hiçbir bahanesi yoktur. Başarı ilham verici olabilir ama istatistiklerin kaçınılmaz mantığı da bize şunu anlatıyor: Yüksek performansa ulaşma arzusu içindeki yöneticiler, eğer başarılar kadar rakiplerinin başarısızlıklarına da odaklanırsa hedeflerine ulaşma olasılıkları daha yüksek olacaktır.
Seçimle ilgili hatalar iş dünyasının uzak durması gereken tuzaklardır çünkü iyi performans ayakta kalmayla ödüllendirilir.
Eğer şirketin iç seçim sistemleri düzgün bir şekilde çalışırsa yöneticiler başarısızlıktan çok başarı yaşar. Benzer bir şekilde, zayıf performans gösteren şirketler da başarısız olma ve ortadan kaybolma eğilimi gösterir.
Bu nedenden dolayı, eğer yöneticiler gelişen bir endüstride çalışıyorsa seçim hatalarından etkilenme olasılığı daha azdır. Çünkü başarısızlığın kanıtları etraflarındadır. Örneğin, Internet patlaması sırasında pek çok yeni şirket ortaya çıkmış, birçokları da iş dünyasından çekilmişti. Dahası, pek çoğu bir süre pek az, hatta neredeyse hiçbir geliri olmadan ayakta kalmıştı. Online sektörün bu gelişme dönemini yaşarken farklı stratejilerin özelliklerini değerlendirmeye çalışan yöneticiler göreceli olarak daha az hatalı bir bakış açısına sahip olmuştu.
Bütün yöneticilerin içinde, seçim hatalarından belki de en az zarar görenler yatırımcı sermayedarlardır. Tüm yatırımlarının sadece yüzde 10’u karlı olabildiği için, yatırımcı sermayedarlar, onlarca kayıplarını telafi etmek için birkaç başarıdan büyük geri dönüşler elde edebilmek umuduyla pek çok farklı alana yatırım yapar. Bu nedenle onlar pek çok başarısızlığı gözlemler ve deneyimlerini bunlar üzerinden temellendirirler.
Seçim hataları en çok, bir sektör olgunlaştığında ve başarısızlık oranları düşmeye başladığında büyük problemler haline gelir. Internet patlamasının ardından zayıf performans gösteren şirketler sonunda iş dünyasından çekilmiş, pek az yeni şirket sektöre giriş yapmıştı. Bunun anlamı da pek az şirketin başarısız olmaya başladığıydı. Aynı zamanda; Amazon, Google ve eBay gibi şirketler büyüyor, karlı hale geliyor ve daha fazla dikkat çekiyordu. Daha ilerisi düşünüldüğünde pek az büyük şirketin sektörde baskın olacak gibi göründüğünü, benzer stratejileri izleyerek başarısız olanların ise unutulacağını söylemek mümkün.
Hataların yarattığı etki pek çok kişinin düşündüğünden çok daha fazla ve yıkıcıdır, çünkü bu sektörlerde ayıklama süreci çok dramatiktir. Pek çok araştırma; yeni şirketlerin yüzde 50’sinin ilk üç – beş yıl arasında başarısız olduğunu gösteriyor. Örneğin, ABD lastik endüstrisini ele alalım. Hızlı bir büyüme döneminin ardından 1922 yılında ulaşılan şirket sayısı 274’dü. 1936’da ise sadece 49’u ayakta kalmıştı. Bu da yüzde 80’den fazla bir artış anlamına geliyordu. Bu nedenle 1930’larda sektörü araştıran herhangi biri, toplam şirketler içinde pek azının orijinal olarak sektöre girmiş olanlar olduğunu gözlemleyebilirdi.
Uzun süre ayakta kalabilen şirketlerin başarısız olmadığını söylemeye çalışmıyoruz. Onlar da başarısız olabiliyor; özellikle teknoloji ya da talep konusunda radikal değişiklikler olduğu dönemlerde… Ancak gerçek şu ki; olgunlaşmış sektörlerde uzun süre ayakta kalabilen şirketlerde çalışan kişiler seçim hatalarından en kolay etkilenebilen kitleleri oluşturuyor. Coca – Cola ya da Procter & Gamble gibi şirketlerdeki bir bölgesel pazarlama müdürü zamanının çoğunu başarılı bir marka ya da ürün hattını yönetmek için harcıyor. Bu yönetici yeni bir pazarlama uygulamasını hayata geçirmekte başarısız olmuş olabilir ama sadece iki ya da üç yeni ürün tanıtımına liderlik etmesi gerektiği için büyük olasılıkla asla yeni bir iş dalı başlatmamıştır. Bir başka deyişle deneyimi ağırlıkla olarak başarıya ilişkin hatalardan oluşmaktadır.
Seçim hataları sadece şirketleri ilgilendiren bir konu değildir. Genel yönetim uygulamaları konusundaki değerlendirmeler de bunun içine girer. Bir şirketteki yeni bir kalite programı tahmin ve vaat edildiği gibi gerçekleşmeyebilir. Aynı sektördeki diğer şirketler bu programla başarılı olup yollarına devam edebilir. Başarısız olan programları belirlemediğiniz sürece sadece başarılı vakaları gözlemleme şansı bulabilirsiniz.
Yönetici ve analistlerin hiçbir zaman başarısızlıkları değerlendirmediğini söylemeye çalışmıyorum. Ancak genellikle baktıkları gerçekten büyük kaoslar, ciddi ahlaki öfkeler yaratan olaylar oluyor. (Enron gibi…) Hatta bunlar bile genellikle sadece kısa bir dönem dikkate alınıyor. Kaç yönetici 1980’lerdeki kurumsal iflasları incelemek için zaman harcadı ki? Hatta hala o dönemki Japon yenilikçilerin üretim stratejileri hakkında kitap okumaya devam ediyorlar. Peki, yöneticiler hatalı verilere güvenirken hangi tür tuzaklara düşebilir? Bunların arasında üçünün ortak bazı noktalar olduğunu söyleyebiliriz. Belki yapılan en yaygın hatalardan biri riskli ticari uygulamalara gereğinden fazla değer vermektir.
Kişiler, tamamlanmamış verilerden sonuçlara vardığında neler olur?
Diyelim ki, kurumsal performans ile belli ölçüde riskli bir ticari uygulama arasındaki ilişkiyi araştırıyorsunuz. (Örneğin çapraz fonksiyonel ekipler…) Eğer bu uygulamayı hayata geçiren tüm şirketlerin sonuçlarını dikkate alırsanız, uygulama ne kadar yaygınlaşırsa şirket performansının o kadar kırılganlaştığını görürsünüz ve herhangi bir riskli uygulama bir şekilde performansı olumsuz etkiler.
Bir de sadece ayakta kalan şirketlere baktığınızı ve iş dünyasından çekilen tüm şirketlerin bu uygulama sırasında başarısız olduğu sonucuna vardığınızı farz edelim. Bu durumda trend çizgisi olumlu bir korelasyonu gösterecektir. Böylece seçim hataları sizi kesinlikle yanlış sonuca götürür. Tahmin edebileceğiniz gibi bu uygulamayı hiç hayata geçirmeyen şirketlerin performansı göreceli olarak istikrarlıdır. Ancak şirketin uygulamaya bağlılık derecesi arttıkça başarısız ve başarılı şirketler arasındaki fark artar, bu arada performans da ya da tırmanır ya da düşer. Ortalama olarak, trend çizgisinin de gösterdiği gibi riskli uygulamalar bir şekilde performansı azaltır.
Şimdi, bu sektörü sadece en kötü performans gösteren şirketlerin iş dünyasından ayrıldıktan sonra izlemeye başladığımızı farz edelim. Bu durumda sadece başarıları görür, riskli uygulamalar ile bağlantılı pek az başarısızlığa rastlarız. Sonuç olarak, riskli uygulama ile performans arasında gözlemlediğimiz ilişki ikinci grafiğin gösterdiği pozitif; yani gerçek ilişkinin tam tersidir.
Lee Fleming bu dinamiği Harvard Business Review’da yayınlanan “Perfecting Cross – Pollination” makalede son derece mükemmel bir şekilde açıklar. Fleming ortalama olarak, karmaşık ve çapraz fonksiyonel ekiplerden gelen yeniliklerin değerinin; geçmişleri birbirine benzer olan bilim adamlarının oluşturduğu ekiplerin yarattığı yeniliklerden daha düşük olduğunu tespit etmiştir. Ancak daha heterojen ekiplerin yarattığı yenilikler sönük başarısızlıklar olma eğilimi gösterir. Aslında, yenilikler; ekip üyeleri bizim ilk grafikte gördükleri verilere benzer bir şekilde baktığında daha net olarak ortaya çıkar.
Yine de pek çok durumda başarısız olmuş projelerle ilgili veriler mevcut değildir; en azından diğer şirketlerdeki başarısız projelerle ilgili olanlar… Bu nedenle çoğu yönetici sadece, ikinci grafiğimizde gördüğümüz dağılım modelini gözlemleme şansına sahip olur. Sonuç olarak da çapraz fonksiyonel ekipleri fazlasıyla değerli görme eğilimi gösterirler. Oysa Fleming’in yaptığı gibi ancak hem başarısızlıklar hem de başarılardan veriler toplayarak çapraz fonksiyonel araştırma ekiplerini kullanmanın yaratacağı riskler tam olarak anlaşılabilir.
İkinci Dünya Savaşı sırasında, istatistikçi Abraham Wald uçakların düşman ateşi karşısında ne kadar savunmasız olduğunu araştırıyordu. Varolan verilerin tümü; uçakların bazı parçalarının diğerlerine göre daha fazla ateşe maruz kaldığını gösteriyordu. Doğal olarak askeri personel bu parçaların güçlendirilmesi gerektiği sonucuna vardı. Oysa Wald tam tersi bir sonucu savunuyordu: Ona göre, daha seyrek vurulan parçaların korunması gerekiyordu. Bu önerisi, verilerde saklı olan seçim hatalarını yansıtıyordu. Çünkü veriler sadece geri dönen uçakları temsil ediyordu. Wald’a göre eğer bir uçak kritik bir alanda vuruluyorsa geri dönmesi daha düşük bir olasılıktı. Böylece şu sonuca varmıştı: Geri dönen uçakların ateşe maruz kalmış parçalarını güçlendirmek pek de anlamlı olacak gibi görünmüyordu.
Dikkatsiz yöneticilerin karşı karşıya kaldığı bir başka tuzak da; performansın genellikle kendi kendisini beslemesinden kaynaklanır. Bu nedenle var olan başarılar adil olmayan bir şekilde geçmiş başarılara bağlanır. Bunun nasıl ortaya çıktığını görmek için; bir şirketin diğer koşucularla rekabet eden bir koşucu olduğunu varsayalım. Eğer koşucu on bağımsız yarışı kazanırsa, büyük olasılıkla diğerlerinden daha iyidir ve diğerleri ondan bir şeyler öğrenebilir. Ancak tek bir yarışın, bunu takip eden diğer yarışlara etki ettiğini farz edelim. Eğer koşucu ilk yarışı bir dakikayla kazanırsa, bir sonraki yarışta da bir dakika önde olması beklenir. Açık bir şekilde, on tane böyle yarışı kazanmak daha az etkileyicidir çünkü ilk yarışı kazanma zaferi yarışçıya ikinciyi, hatta üçüncüyü kazanmak için daha yüksek bir şans verir.
Pek çok sektörde işler böyle yürür. Örneğin, 2004 yılında büyük bir pazar payına sahip olan bir telefon şirketi ya da yazılım şirketi büyük olasılıkla 2005 yılında da büyük bir pazar payına sahip olacaktır. Böylece yöneticiler 2005 yılında zayıf bir performans gösterse bile böyle bir şirket büyük olasılıkla yine büyük kârlar görecektir; çünkü geçmiş başarılar ve iyi şans bu konuda önemlidir.
Kârlar yerine borsa geri dönüşlerine odaklanmak bu sorunu hafifletir; çünkü iyi performans gösteren bir pazardaki hisse değeri değişiklikleri performanstaki değişiklikleri de yansıtır. Ancak başarıyı borsa geri dönüşleriyle tanımlamak başka sorunları da ortaya çıkarır. Wharton Üniversitesi profesörlerinden Sidney Winter’ın belirttiği gibi, bir şirketin borsa değeri ancak mükemmel bir CEO diğerine haleflik ettiğinde mümkün olabilir. Bunun yanı sıra hisse değeri, ortalama bir CEO’nun yerine daha iyisi geçtiğinde de artabilir. Diğer bir deyişle mükemmelliği korumak, sadece sıradan hale gelmekten daha az ödüllendirilebilir.
Yüksek performansa ilişkin tiyolar almak adına sadece yüksek performans gösterenlere bakmanın sonucunda bir üçüncü sorun da ortaya çıkabilir. Örneğin veriler, şirketin kültürünün gücü ile performansı arasında güçlü bir ilişki olduğunu ortaya çıkarabilir. Peki ama güçlü bir performans gerçekten yüksek performansın yolunu açabilir mi? Aslında burada tam bir yumurta – tavuk hikayesi vardır; çünkü yüksek performansın kendisi de kurumsal kültürü pek çok yönden etkileyebilir. Başlangıç olarak; sağlıklı bir şirkette ekip bazlı bir kültür oluşturmak büyük olasılıkla başarısız bir şirkette bu ekibi kurmaktan çok daha kolaydır. Çünkü buradaki çalışanlar büyük olasılıkla demoralize ve sadakatsizdir. Yüksek performans gösteren şirketler aynı zamanda düşük performans gösteren şirketlerin yapamadığı program ve uygulamaları hayata geçirmek konusunda da başarılı olur. Bu tür pahalı ve zaman alıcı aktiviteler, zor durumdaki şirketlerde büyük olasılıkla performansı düşürecektir.
Dahası yöneticilerin performansla ilgili beklentileri, strateji seçimlerini de etkileyebilir ve böylece bu seçimlerin yarattığı etkiler de farklı yorumlanabilir. William Boulding ve Markus Christen’in “First – Mover Disadvantage” (HBR, Ekim 2001) adlı makalelerinde de belirttiği gibi yaratıcı ürünleri ve güçlü dağıtım kapasiteleri olan şirketler genellikle yeni pazarlara girmeye daha erken karar veriyor. Onların güçlü ürünleri ve kapasiteleri yüksek sonuçlar yaratıyor. Sonuç olarak bu şirketlerin yöneticileri tüm vakalarda yüksek performans gösteriyor; bir pazara erken girmenin dezavantajlarına karşın…
