A hőn áhított tanácsadó cég állásinterjúján ülsz, és igyekszel a legjobb formádat hozni. A célod: meggyőzni a veled szemben ülőt, hogy Te vagy a legjobb. Az első tíz percben minden rendben ment: kezet fogtatok, elmesélted az eddigi eredményeid és sikerült nem leönteni magad a meglepően könnyű pohárban lévő vízzel. Most viszont kaptál egy kérdést, amivel nem tudsz mit kezdeni: Hány ember ül éppen repülőgépen az USA-ban. Ezer? Nem, annál biztos több. Egymillió? Á, az túl sok. A fenébe, fogalmam sincs… Inkább iszok egy kis vizet, hátha azalatt megjön az ihlet.

Egy ilyen helyzetben általában nem segít az időhúzás. A legtöbb embernek szüksége van arra, hogy tudatosan készüljön a hasonló, állásinterjún feltett becslős kérdésekre. De miért is tesznek fel ilyen kérdéseket a cégek, és hogyan lehet ezeket megválaszolni? Cikksorozatunk első részében ezekre a kérdésekre keressük a választ.

rep1.jpg

Miért?

A becslős kérdésekkel kiválóan lehet tesztelni a jelentkezők analitikus gondolkodásmódját, illetve a számolási affinitásukat. Egy tanácsadó cégnél ezek nagyon keresett értékek, hiszen az ügyfélnek mindent számokkal kell alátámasztani. Az adatok azonban nem mindig állnak rendelkezésre, mivel például a jövőre vonatkoznak. Ilyenkor jön képbe a becslés, vagy találó angol kifejezéssel: a guesstimation.

A becslést általában nem tanítják az iskolákban. Sőt, amikor számokról van szó, az uralkodó nézet a precíziót részesíti előnyben: a jó adat a pontos adat. A becslések azonban természetüknél fogva nem ilyenek. A fenti példánál maradva, az állásinterjúkon a legtöbbször csak annyit várnak el, hogy a végeredmény nagyságrendileg helyes legyen (in the ballpark).

 

Hogyan?

Az előzőeknek megfelelően az Amerika felett épp repülőn ülő személyek számánál sem egy pontos végeredményt vár az interjúztató. Ebből következik, hogy néhány egyszerű művelettel megbecsülhető ez a szám. A gyakorlatban két módszert, a felülről és az alulról becslést érdemes használni.

A felülről való becslés (top-down) egy nagyobb számból indul ki, és osztással illetve kivonással jut el az eredményhez. Induljunk ki az Egyesült Államok lakosságából, ami durván 300 millió főt jelent. Már csak azt kell megtudnunk, hogy ennek mekkora része van a levegőben. Nézzük: az átlag amerikai valamivel gyakrabban repül, mint egy magyar, számoljunk mondjuk évi három úttal. Egy út átlagosan kb. három órás, tehát egy amerikai kilenc órát tölt évente a levegőben. Egy év közel 9000 órából áll (24 x 365), tehát egy átlag amerikai az ideje 0,1%-át tölti a levegőben évente. Mivel végig átlagokról beszéltünk, ezért ezt rávetíthetjük a teljes népességre, tehát a jelen pillanatban az USA felett repülőn ülők száma 300 millió x 0,1% = 300 ezer. A becslésünk tehát 300 ezer, ami reálisnak is tűnik.

Az alulról való becslés (bottom-up) ezzel szemben kis számokból építkezik, szorzással és összeadással. Az Egyesült Államoknak 50 állama van, államonként mondjuk két jelentősebb repülőtérrel, ez összesen 100. Egy reptérről óránként felszáll kb. 10 gép. Egy repülőgépben kb. 150 férőhely van (25 sor x 6 szék/sor), az átlagos kihasználtság pedig durván 2/3-os, tehát repülőnként számolhatunk 100 fővel. Azt pedig már az előbb is felhasználtuk, hogy egy átlag repülőút időtartama három óra. Ezt összeszorozva 100 x 10 x 100 x 3 = 300 ezer főt kapunk.

A fenti két módszer ugyanazt a végeredményt adta, ám általában érdemes a bottom-up módszert használni. Ez valamivel időigényesebb lehet, de a végeredmény az esetek többségében pontosabb. Az is igaz persze, hogy bonyolultabb problémáknál a két módszer keverésére van szükség. Például a fenti felülről becslős példánál is be kellett vetni a bottom-up módszert, hogy megtudjuk, mennyi időt tölt egy átlag amerikai a levegőben évente.

 

Mikor?

A guesstimation számos olyan helyzetben alkalmazható, amikor gyorsan, adatok nélkül szeretnénk kiszámolni valamit. Tipikusan ilyenek a bevezetőben is említett esetinterjúk, vagy éppen az esetversenyek, ahol egy javasolt termék eredményre gyakorolt hatását (bevétel, kiadás) szeretnénk megbecsülni. Ez pedig már gyakorlatilag üzleti tervezést jelent, amely területen szintén szükség van becslésekre, bár az adatok forrása sok esetben benchmark (pl. iparági átlagok). A cikkíróhoz hasonló mazochisták pedig a mindennapi életben is szórakoztathatják magukat illetve ismerőseiket hasonló becslős feladatokkal :)

Már meglepően kevés gyakorlással is magabiztos rutinra tehetünk szert a becslések terén. Az esetinterjúkon az igazi ellenség sokkal inkább a kínos pillanatokat okozó könnyű poharakban keresendő.

Ajánlott irodalom

Weinstein, A., Adam, J.A. (2008). Guesstimation: Solving the World's Problems on the Back of a Cocktail Napkin. Princeton University Press.

Hubbard, D.W. (2010).How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business. Wiley.

A bejegyzés trackback címe:

https://case-study.blog.hu/api/trackback/id/tr895218151

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Nincsenek hozzászólások.
süti beállítások módosítása