К Нобелевской премии по экономике я отношусь предельно скептично, потому как главный недостаток большей части экономической теории - игнорирование человека или наделение его рациональными мотивами поведения. Человек - не организованная машина, а куда более сложный, нелогичный и непредсказуемый элемент, создающий хаос при принятии даже простых, казалось бы, решений.

Один стартап дорос до запуска продаж и решил, что на первое время интернет-маркетинг надо отдать на аутсорс. У генерального директора было чёткое правило: при прочих равных он предпочитал работать с теми, кто у него уже был в записной книжке. В ней оказался только один профильный специалист, он же и получил длительный контракт. Пусть бы даже тремя годами ранее этот же маркетолог был уволен за растрату бюджета на интернет-продвижение, и генерал стартапа это наблюдал живьём, правила оказались важнее.

Предсказуемо быстро возникли проблемы: по приходящим от маркетинга заявкам колл-центр мог дозвониться лишь в 1 случае из 4, да и из них конверсия была минимальная. Служба безопасности быстро выяснили: маркетолог реальные заявки "разбавлял" заявками по похожему кейсу двухгодичной давности. Разбавлял настолько сильно, что едва ли 1 из 6 заявок была настоящей. С маркетологом разорвали контракт, потеряв 2 месяца и несколько миллионов рублей.

Порекомендую к ознакомлению исследования Ричарда Талера в области влияния психологии на экономику, за которые он получил Нобелевскую премию по экономике за 2017 год.
Любопытен пример, который лауреат вспоминает достаточно часто. Он наглядно демонстрирует как иррациональность человеческого поведения может превалировать даже на бирже, где всё должно быть подчинено математике.

30 лет назад производитель компьютерного оборудования 3Com владел компанией Palm, производителем компьютеров. В 2000 году Palm был выведен на IPO, где был оценён инвесторами в 53 миллиарда долларов.

Но эта очень позитивная новость никак не повлияла на стоимость компании 3Com. Даже при том, что она сохранила за собой 94% компании Palm, её акционная стоимость осталась на уровне 14 миллиардов долларов. На рынке сложилась и долгое время сохранялась нелепая ситуация, когда перспективная и доходная компания стоила в разы меньше одного из её активов.

2 новости.
Хорошая: принципы бережливого производства шагают по стране. В этот раз системным правилом во многих отраслях по всей стране стало резкое сокращение запасов, работа под заказ и торговля с колёс.

Плохая: это вынужденное решение из-за кризиса, потому выполняется оно в большинстве случаев "без головы" и впоследствии может ударить по бизнесу.

Бизнес настолько задушен дефицитом капитала и ухудшением экономики, что не может себе позволить содержать запасы, даже регулярные. А те немногие, у кого они ещё есть, начинают на мгновенные сделки накручивать рост ценника на 10-25%: купи сейчас за 100 или через неделю за 80. Но деньги в любом случае сейчас.
Ситуация осложняется тем, что китайские производители загружены сейчас по полной и имеют большую очередь заказов. И ситуация не улучшится даже в будущем.

А значит, если у вас есть регулярная потребность в поставках, начинайте договариваться с поставщиками и формировать собственные НЗ.

К катастрофам, банкротствам и прочим воплощениям критических рисков в жизнь приводят не только халатности и ошибки самых разных людей. Иногда это результат жадности и страха признавать свои ошибки у одних и тех же людей.

Показательно обрушение ТЦ "Сампун" в Корее - одно из самых крупнейших по числу погибших.
Изначально здание планировалось в 4 этажа, но жадность высшего руководства Sampoong добавила ещё 1 этаж. Для этого дали взятку. Расходы на взятку "возместили" на материалах: снизили прочность несущих конструкций, уменьшили толщину и массу перекрытий, пару опорных колонн и вовсе убрали, а на 5 этаж поместили тяжёлый тёплый пол.
Руководство не остановил даже отказ подрядчика выполнять такие планы: ТЦ построили собственными силами. Заодно и перенесли на крышу системы водного охлаждения и прочие "занимающие место" объекты.

Пять лет спустя на экстренном утреннем совещании то же руководство в очередной раз рассматривало последствия своей работы. На этот раз всё выглядело прескверно: здание пошло трещинами, на 5 этаже просел пол, а при работе кондиционеров здание и вовсе тряслось. Жадность снова победила: закрыли только 5 этаж, кондиционеры отключили, а проблемы решили устранить текущим ремонтом. Как позднее признавался один из руководителей, все понимали, к чему могут привести прежние решения, но раз за разом закрывали глаза на все эти риски.

В тот же день здание обрушилось. Руководство успело покинуть рассыпающееся здание за 10 минут до катастрофы, но не смогло даже организовать эвакуацию. Ведь расходы на такие службы не были заложены в бюджет.
Погибло 502 человека, было ранено - 937.

Катастрофа в ТЦ Сампун - история не только про жадность или про страх, мешающий признавать прошлые ошибки. На месте этого здания в моей истории могли оказаться десятки других зданий - настолько плохо было с качеством строительных работ в то время из-за отсутствия адекватного надзора. Руководство ТЦ Сампун просто оказалось самым жадным.

Фактическое отсутствие госконтроля в Южной Корее было вызвано длительным экономическим бумом и организацией Олимпиады в 1988 году. Когда на кону большой имиджевый проект, который должен быть завершён в краткие сроки, и очень большие деньги, уже не до каких-то инспекторов. Особенно - при добавлении в этот котёл коррупции.

После Олимпиады уровень контроля остался на прежнем, невысоком уровне, потому качество стройки продолжало падать, и лишь обрушение ТЦ Сампун вскрыло проблему. Отраслевая государственная проверка показала ужасающие цифры: всего 2% зданий этого поколения были признаны по итогу безопасными, а каждое 6 - было реконструировано с приостановлением деятельности.

P.S. Позднее родственники погибших попросили администрацию возвести на месте ТЦ Сампун памятный мемориал. Вместо этого власти организовали там строительство комплекса элитной недвижимости. Что ж. Вышел неплохой памятник людям, которые идут на поводу у жадности и боятся признавать собственные ошибки.

Среди финансистов очень много перфекционистов и людей с повышенной тягой к контролю. Это я быстро заметил на старте своей карьеры, пока набирался опыта в очень крупных компаниях, и, разумеется, прочувствовал на собственной шкуре. В одной компании половину рабочего времени я писал и многократно переписывал служебные и докладные записки, оформлял и переделывал все документы, чтобы были "на высшем уровне". А если вдруг где-то обходил бюрократические процедуры, чтобы добиться нужной информации или действия, так это был просто криминал.
Я долго думал, что такой запрос на совершенство вызывается небольшой зоной ответственности человека: в ней любая ошибка будет серьёзным риском для увольнения. Психология утверждает, что всё наоборот, а я перепутал причину и следствие.

Перфекционизмом и повышенной тягой к контролю чаще всего страдают люди, которые боятся брать на себя ответственность. Вот такие люди часто и идут в финансисты в крупных компаниях, где и организовывают уголки бюрократии, перфекционизма и безответственности.
И чем больше таких людей в компаниях, тем хуже для неё.

Крушение поезда под Эшеде - крупнейшая катастрофа в истории скоростных электропоездов. Причиной смерти 101 человека стала небольшая резиновая прокладка между бандажом (ободом колеса) и колёсным центром. Её добавили в конструкцию, чтобы сделать ход вагона тише. При разработке не учли, что бандаж при таком решении оказывался незакреплённым, потому постоянно подвергался деформации и быстро "уставал": трескался, терял прочность и разрушался.

Случившаяся авария является отличным примером того, как компании могут многократно и очень долго игнорировать сигналы даже о серьёзных проблемах.

1️⃣ За год до катастрофы Deutsche Bahn была официально оповещена коллегами из Üstra об опасности. На это ЖД компания ответила, что всё под контролем, но даже не провела расследования.
2️⃣ И до этого оповещения, и после руководство Üstra пыталось донести о проблеме инженерам и руководству Deutsche Bahn в личных встречах, но не встретили какого-то понимания.
3️⃣ За неделю до катастрофы 3 отдельных автоматизированных проверки показали, что виновная в аварии колёсная пара подлежала срочной замене. Эти данные игнорировались, достоверными признавались данные осмотра колёс механиками при помощи фонарика.
4️⃣ У механиков Deutsche Bahn имелись не только фонарики, но и оборудование для обнаружения усталости металла. Просто оно выдавало так много сообщений об усталости бондажей, что эти сообщения признали ошибочными, а от использования приборов совсем отказались.
5️⃣ В течение 2 месяцев до катастрофы кондуктора этих поездов только официально составили 8 отдельных жалоб на шумы и вибрации, создаваемые виновной в аварии колёсной парой. Им тоже никакого внимания не уделили.

По итогу Deutsche Bahn сделала стрелочниками 2 сотрудников технического персонала и инженера фирмы, изготавливающей бандажи, и избежала серьёзных последствий. Компаниям, которые не умеют собирать обратную связь о проблемах и рисках, обычно "везёт" куда меньше.

Финансисты - такие же люди и не любят делать "лишнюю" работу. Например, заниматься детальным операционным и финансовым планированием при рассмотрении многолетних проектов. При таком подходе они с лёгкостью упускают из вида многие проблемы, в том числе и ожидающие их лично.

Например, при реализации инвестиционных проектов многие госкорпорации следуют порочной практике "план = закон" и все платежи 2 полугодия обычно ставят на декабрь. Как говорится: у носорога плохое зрение, но с его массой - это не его проблемы. В нашем случае такой подход рождает проблемы у подрядчиков корпораций: их ожидает минимум полугодовой кассовый разрыв.

Если же планировать по годам, о специфике платёжной дисциплины заказчиков можно и не узнать заранее. И не подготовиться.

Отлично помню предновогоднюю подготовку газпромовских подрядчиков и субподрядчиков: оказывался в их рядах 5 раз в 3 разных компаниях. Национальное достояние большинству воплотителей в жизнь его инвестиционных проектов платило дважды в год: весной и в декабре.
С конца ноября начинались многоуровневые сверки задолженностей, взаимозачётов, объёмов давальческого сырья, приёмки работ. И всё ради одного из самых ярких финансовых водопадов.
В середине декабря Газпром осуществлял выплаты своим генподрядчикам. Те несколько дней думали, подбивали реестры платежей и пускали деньги дальше. Их подрядчики обычно платили уже почти под новый год, и вся масса исполнителей малой и средней руки осуществляли платежи день-в-день, лишь бы к 31 декабря рассчитаться и отправить деньги дальше.

Лишь бы не платить НДС. Опоздавшие попадали на требование выплатить налог, иногда сопоставимый с месячной выручкой, что для небольших компаний чаще всего означало банкротство. Вот и висели на телефоне друг у друга строители, делились новостями, сообщали о том, что деньги пришли или ушли. Активно помогали друг другу, досылали документы, доучитывали работы, ведь никто не хотел незапланированной потери одного из партнёров или исполнителей. И тем самым вся эта многоуровневая масса строителей создавала огромный рукотворный финансовый водопад.

Как Volkswagen была самой дорогой компанией в мире

12 лет назад компания Porsche покупала акции Volkswagen. Покупала тихо и аккуратно, через посредников, но всё равно своими действиями подняла курс со 150 до 250 евро. Отдельным трейдерам эта цена показалась очень высокой, и они решили позицию по-медвежьему зашортить: взять в долг у текущих владельцев с обязательством возврата через какое-то время, чтобы продать, дождаться падения курса ценной бумаги, выкупить акцию обратно и вернуть владельцам.
Медведи не учли одного важного обстоятельства: почти все свободные акции были уже в руках Porsche, которая с радостью предоставила их в долг и тут же выкупила. Снова дала в долг и снова выкупила. Дошло до того, что медведи оказались должны Porsche 12% от всех акций VW, в 2 раза больше, чем было акций в свободном обращении на бирже.

Вот только время возвращать первые долги стремительно приближалось, а курс ценных бумаг VW всё не падал: ведь Porsche продолжал их докупать. И начался снежный ком, когда трейдеры вынуждены были поднимать и поднимать цену заявки на покупку, чтобы купить акции и тут же отдать их Porsche. В итоге курс достиг 1005 евро за акцию, так что компания VolksWagen на некоторое время стала самой дорогой компанией мира с общей капитализацией в 295 миллиардов долларов, а компания Porsche наказала трейдеров за жадность и плохую разведку, выиграв на операциях несколько миллиардов евро.

Иронично, что жадность впоследствии сильно ударила и по самой Porsche: она поторопилась с завершением сделки по приобретению VW, попала в финансовую яму и не смогла в итоге завершить консолидацию. В итоге в 2012 году уже VW купил Porsche.

Кейс "Porsche vs медведи" повторился в 2021 году, но в этот раз на месте VW оказалась компания Gamestop. На падении её курса долгое время зарабатывала определённая группа трейдеров; их стратегия так долго была эффективной и принесла столько денег, что они ей следовали даже тогда, когда курс акций был уже сильно ниже адекватного уровня.
Да, долгое время Gamestop была в штопоре: её рынок сокращается, результаты падали, а за 2018-2019 годы сменилось 5 генеральных директоров. В этом смысле падение акции Gamestop с 65 долларов до 5 выглядело адекватным.

Вот только 2020 год был для Gamestop очень позитивным: подписали важные соглашения с Microsoft, получили доступ на рынок цифровой торговли, сильно урезали косты, сократили запасы. Более того, в состав владельцев компании вошли несколько крупных серьёзных игроков. При всех этих новостях стоимость компании оценивалась в 30-50% её ожидаемой выручки, что уже было явной недооценкой.

Но Аннушка уже разлила масло, и трейдеры продолжали следовать своей стратегии. Игнорировали недооценку стоимости, позитивные новости, резкое сокращение числа свободных акций на рынке и значительный объём свободного финансового капитала. И шортили, шортили, шортили. Чтобы в итоге попасть на многомиллиардные убытки, потому как в этом январе в роли Porsche с игрой на повышение выступило несколько участников форума Reddit.

"Небольшой" лайфхак для тех, кто хочет проверить учётную систему на производстве. Посчитайте себестоимость полуфабрикатов и готовой продукции по методу FIFO и по среднему. Одно в системе, второе - в Excel. Видите принципиальную разницу - ищите объяснения.

Как показал внезапно обретённый опыт, даже для небольшого производства в 120 наименований готовой продукции и 100 тысяч строк движений сырья так можно выцепить пару серьёзных и с 15 промахов поменьше, о некоторых из которых при общем анализе формирования себестоимости можно и не догадаться.

Главная проблема BigData хорошо известна любому хорошему консультанту: она слишком часто ставит вопросы и формулирует тезисы, с которыми бизнес просто не готов работать.

У этой медали есть 2 стороны:
1️⃣ Бизнес не всегда может точно сформулировать, что именно ему нужно. BigData же может выдать тысячи тонн цифровой и словесной руды, с которыми бизнес ничего сделать попросту не сможет. Когда я первый раз работал с BigData вообще без какого-то запроса со стороны бизнеса, мой текстовый файл за 2 недели вырос до 80 листов выводов и зависимостей, после чего я стал очень сильно фильтровать входящие данные.

2️⃣ Бизнес редко готов как-то реагировать и адаптироваться к полученным выводам.
В мире довольно много практик BigData, но их чаще всего можно описать так: "сидят какие-то люди и ковыряются в данных". Куда реже у бизнеса реально получается применить выводы BigData для принятия решений.
Из своей огромной библиотеки выводов и зависимостей на обсуждение коллег я вынес едва ли с дюжину тезисов. Одна зависимость сработала отлично, средний чек фокусно привлекаемых клиентов вырос в 5 раз, а их маржа - в несколько десятков раз.

Но всё остальное так и осталось невостребованным. Более того, даже вот эта единичная отлично сработавшая зависимость не родила у руководства и менеджеров желания как-то дальше развивать тему BigData: они просто не могли придумать, что делать с выводами в духе: "клиенты с IPhone в 2 раза чаще пользуются мойкой машин", "ООО приносят в 3 раза больше комиссии и в 10 раз больше маржи, чем ИП", "по четвергам чаще покупают вино, а по пятницам - пиво".

Так что перед тем, как влезать в BigData, возьмите несколько потенциальных гипотез и идей, которые у вас могут появиться из-за неё, и подумайте, сможете ли вы как-то развить или перестроить бизнес на их основании. Вот и поймёте, готовы ли вы к BigData.

Про пиво по пятницам. Обсуждал пару лет назад работу BigData с одним из руководителей небольшой сети магазинов.

Предложила им свои услуги компания, которая занимается сбором и анализом BigData. Повесили какие-то специальные камеры, снимали телеметрию, выгружали данные из учётной системы. В итоге выдали несколько идей в духе "по четвергам чаще покупают вино, а по пятницам - пиво". На это аналитикам была продемонстрирована инструкция, в которой напрямую было прописано, как менять выкладку и оформление магазина в зависимости от дня недели и даже времени дня.
Более того, они в те же инструкции прописали, что внутренние мобильные стенды должны минимум 3 раза в неделю переставляться, потому что они без всяких BigData для себя установили, что именно такая регулярная перепланировка наилучшим образом помогает клиентам покупать. В общем, не сложился тот контракт.

P.S. Недавно было забавно услышать от одного из диджитал-экспертов, что в ближайшие годы очень большой запрос на цифровую трансформацию будет со стороны промышленности. Им же задачи управления, мониторинга результатов и всякой оптимизации решать нужно. Словно анализа графов, теории ограничений и прочих инструментов математической оптимизации до этого момента не существовало.

Работа с цифрами без внимания в деталям и должного понимания может приводить к серьёзным ошибкам.

Недавно порадовали вот такой забавной математикой. Если создать завод на 60 тысяч тонн сухих смесей в год обойдётся в 250 миллионов рублей инвестиций, то завод на 6 тысяч тонн - всего 25. Ведь его мощность в 10 раз меньше, значит, и цена должна измениться соответственно.

В моём случае такой подход применялся для того, чтобы сбить цену по сделке. Но несколько раз я сталкивался с ситуацией, когда финансисты такие пропорции "высчитывали" на полном серьёзе. Даже не задумываясь над тем, как выглядит их логика: раз автомобиль за 1 миллион рублей может разогнаться до 200 км/ч, значит, цена болида Формулы-1 - всего в 2 раза дороже.

На днях получил расчётный лист и решил его перепроверить. Посчитал "экспрессом", получилось на пару тысяч меньше. Взял методику у бухгалтера, получил на пару тысяч больше. Причину расхождений мне никто объяснить не смог, потому взял официальную методику, разложил по правилам и в итоге получил указанную цифру.

Это наглядный пример, как автоматизация расчётов приводит к их непрозрачности. Выдача цифр в большинстве систем идёт в отрыве от расчётов, потому и проверить её корректность можно только полностью пересчитав всё с нуля. А если вам нужно быть уверенным, что все итоговые цифры из чёрного ящика верные?

Но автоматизированные расчёты хотя бы проверяются. С чем уже есть и будут проблемы - с проверкой решений, которые выдают нейросетки. Особенно - если у них не было единого методолога с внятным аудитом. Особенно - когда начнут состыковывать один ИИ с другим. Можно ли быть уверенным, что этот большой чёрный ящик в самом деле выдаёт правильный ответ? Каждый раз?
Потому и для автоматизированных расчётов, и для нейросеток логично добавлять выдачу внутренней логики, расчётов и точек выбора. Иначе чёрный ящик будет периодически воспринимать кошек за собак, а вы и не поймёте.

15 лет назад при приватизации энергетики многие генеральные директора компаний активно наводили красоту в своих вотчинах: ставили всякие модные и нужные МСФО, системы внутреннего контроля и менеджмента качества, реструктурировали департаменты. Делали всё, чтобы лучше соответствовать "лучшим практикам". Неудивительно: к таким активам проявляли реальный интерес в том числе и зарубежные игроки.
Косметикой дело не ограничивалось, под нож активно пускались расходы. Секвестировали даже самое главное: расходы на поддержание и функционирование оборудования и программы ремонтов. Большинство нормативов резались в полтора, 2 и даже 3 раза.
Всё ради того, чтобы улучшить EBITDA и потенциальную цену продажи. Видел всё это живьём, так как работал и в продаваемой компании, и в компании, купившей подобные активы.

К чему вспомнил. На днях общался с однокурсником, занятым в IB. И мы поделились двумя историями со схожим сюжетом. Только в этот раз речь шла про урезание маркетинговых расходов стартапов перед очередным раундом переговоров с инвесторами. Ведь проблемы с выручкой и масштабированием будут когда-то потом, а деньги нужно получить сейчас.

P.S. Если вы видите финмодель стартапа, смело умножайте маркетинговые/коммерческие расходы в 3-4 раза. Ни разу не видел, чтобы их более-менее адекватно оценивали.
P.P.S. К моим моделям это, конечно же, не относится. Я оцениваю маркетинговые планы со 100% достоверностью)

Возобновляемая энергетика в 2019 оказалась дешевле и выгодней всех остальных. Об этом активно заявили зелёные всех мастей и уровней. И с этим "дешевле" есть несколько проблем.

В методике рассчитывается нормированная стоимость энергии (levelized costs of energy): берётся CAPEX, OPEX, утилизационные расходы и расходы "на аварии" и пересчитывается на единицу мощности. Вот только для традиционной энергетики берутся все расходы, включая "Фукусиму". А для возобновляемой - только собственный CAPEX и OPEX.

Словно в Техасе и Нидерландах не бывает морозов, солнце светит круглосуточно, а выдаваемые возобновляемой энергетикой мощности предсказуемо стабильны. Словно она не заставляет дополнительно разворачивать балансирующие энергетические мощности и стабилизирующие распределительные сети. Словно ветряки можно бесплатно закапывать, а солнечные панели - так же бесплатно топить в океане.

Так что если вы видите в интернете ёмкое и претендующее на системность отраслевое исследование, да ещё и бесплатное, значит, вывод вам скорее всего хотят впарить. Все внятные комплексные и непротиворечивые исследования по-прежнему продаются за тысячи долларов.

P.S. Я несколько раз пересчитывал даже по той методике, всё равно зелёная энергетика оказывалась как минимум не дешевле атомной.

Техасские морозы как раз отлично и продемонстрировали одну из самых серьёзных проблем с возобновляемой энергетикой: она работает только тогда, когда "всё хорошо", потому с её развитием запрос на балансировку производства и распределения энергии только увеличивается.

В этом она напоминает такого модного специалиста, который увешан сертификатами, дипломами, который знает сотни модных и нарядных слов и будет брать с вас по первому разряду, пока у вас всё хорошо. Но как только начнёт вечереть и возникнут первые проблемы, вызванные в том числе и бездействием модного специалиста, он тут же исчезнет.

И если бизнес к тому моменту не догадался построить балансирующие сети и мощности, даже если доля зелёной энергетики не превышает 30%, её падение обрушит всю систему. Как в Техасе.

А значит, системообразующим элементом зелёная энергетика пока быть не может. Вы же не будете брать на ключевую должность сотрудника, который работает только тогда, когда ему хочется?

Деление расходов на OPEX и CAPEX и разные правила в работе с ними помогают решению многих вопросов. И скрывают некоторые риски. Например, принять не самое выгодное решение.

Предположим, у компании есть запрос в развитии и модернизации своих мощностей. И у неё есть 2 варианта: CAPEX или инновационный OPEX. В большинстве случаев компания выберет инвестиции даже при некотором преимуществе операционного решения:
1️⃣ OPEX ухудшает финансовый результат напрямую и сразу;
2️⃣ За счёт лизинга и сроков использования оборудования для CAPEX'а можно гибко влиять на перераспределение будущего финансового результата;
3️⃣ Инвестиционная программа одобряется собственниками, а за OPEX руководство несёт полную ответственность;
4️⃣ Если премирование руководства зависит от EBITDA, выбор становится ещё очевидней.

Пару раз живьём наблюдал за ситуацией, когда руководство компании выбирало инвестиции, даже когда OPEX-решение было выгоднее почти на 35% . Потому что лично руководству компаний CAPEX был удобней.

Жалоба - один из лучших поступков, который может сделать клиент. Это базовое правило маркетинга. Реальная же работа с претензиями обычно организовывается по остаточному принципу, а то и вовсе - перекрывается рисованными отзывами. И очень зря.

Потому как клиенты, чьи претензии и проблемы были оперативно и качественно устранены, показывают куда большую лояльность и многократно чаще становятся "послом" бренда, рассказывая знакомым о нём в позитивном свете.
Потому традиционной "второй линии" в b2c нужно уделять очень много внимания, а расходы на её функционирование и на устранение жалоб и претензий клиентов - относить напрямую на маркетинговый бюджет. Который ни в коем разе нельзя урезать.

Клиент поймёт, если вы ошибётесь. Все ошибаются. Но он не потерпит вашего равнодушия к его проблеме из-за ваших недостатков.