Valdavas osas meie ajaloos piiras arvude kasutamist peamiselt kaks faktorit: suurte andmemahtude kogumine ja säilitamine oli väga töömahukas ning andmete analüüsimine oli keeruline ja kallis. Koos digitaalsete andmebaaside ja tööriistade rahvahulkadele kättesaadavaks muutumisega on andmete maailm muutunud „õhemaks“ ja demokraatlikumaks, võimaldades meil kõigil mängida arvudega sellisel moel, mida me poleks mõni kümnend tagasi üritama hakanudki.
Sisenedes ajastusse, mil arvud kogutakse küberruumi, kus igaüks võib neile ligi pääseda ja neid analüüsida, oleme tunnistajateks sellelegi, et need asendavad jutuvestmist üsna ootamatutes kohtades. Jutuvestmise meister Michael Lewis, kes suudab elustada ka kõige kuivema äriloo, kirjutab oma raamatus „Moneyball“ professionaalse pesapalli meeskonna Oakland Athletics mänedžerist Billy Beane’ist. Beane hülgas vana traditsiooni kuulata pesapalli talendiotsijate lugusid suure potentsiaaliga noortest lööjatest ja söötjatest ning asendas need lood statistikaga, mis põhines väljakul toimuval. Tema edul on mõju ka teistele spordialadele, kutsudes ellu sabermõõdikud1: arvudel põhineva süsteemi spordiklubide juhtidele, mille järgijaid leidub igal spordialal.
Miks siis on arvud ligitõmbavad? Ebakindlas maailmas pakuvad arvud meile täpsuse ja objektiivsuse tunnet, pakkudes jutuvestmisele vastukaalu. See täpsus on tihti illusoorne, sest on loendamatu hulk võimalusi, kuidas kallutatus leiab tee arvudesse. Piirangutest hoolimata on numbripurejad ehk kvandid2 investeerimises ja rahanduses nagu ka paljudes teistes distsipliinides kasutanud numbrite võimu nii teavitamiseks kui ka terroriseerimiseks. 2008. aasta kriis oli hoiatav näide neile, kes lubaksid keerulistel matemaatilistel mudelitel tervest mõistusest üle sõita.
Kaks reaalse maailma arengut – üüratud andmebaasid koos kohese ligipääsuga ja võimsad tööriistad nende andmete töötlemiseks – on igas ettevõtmises kallutanud tasakaalu arvude suunas, ja eriti finantsturgudel. Selle edu hind on aga probleem, millega te ka investeerimisel silmitsi seisate. Probleem pole info vähesuses, vaid selles, et seda on liiga palju ja see tirib teid eri suundadesse. Üks info ülekülluse iroonilisemaid kaasnähte on tõik, mida käitumisökonomistid on tõestatult tuvastanud – suure hulga info kättesaadavuse tõttu on meie otsustusvõime muutunud veelgi rohkem lihtsakoeliseks ja irratsionaalseks. Iroonia on selleski, et kuna arvud on hakanud ärikõnelustel domineerima, usaldavad inimesed neid vähem, mitte rohkem, ning kalduvad pigem ikkagi lugude poole.
Et otsustamisel kasutada arve hästi, peame andmeid haldama. Andmehaldusel on kolm aspekti. Esimene on, et andmeid kogudes tuleb jälgida lihtsaid reegleid, sealhulgas otsustada, kui palju ja kui pika ajavahemiku kohta infot vajatakse, ning otsida võimalusi vältida või vähemalt üritada minimeerida kallutatust, mis võib leida tee arvudesse. Teiseks tuleks kasutada baasstatistikat selleks, et noppida mahukast ja vastuolulisest andmekogust välja tähtis ning statistilisi tööriistu selleks, et võidelda info üleküllusega. Te võite olla üks neist inimestest, kes mäletab oma ülikooli statistikakursust hästi ja kasutab neid teadmisi suure hulga arvude haldamisel, aga isegi kui see nii on, olete pigem erand kui reegel. Kahjuks on meist enamikule statistika üks ununenud teadus, mis muudab meid haavatavaks andmetega manipuleerimisele. Lõpuks peate välja tulema huvitavate ja andmete esitlemise uuenduslike moodustega, tegemaks andmed arusaadavaks neile, kes statistilisi nüansse ei hooma. Sündinud jutuvestjatele teie seast võib see olla paras katsumus, aga see tuleb teile kasuks.
Lihtne on mõista mahuka andmekogu ligitõmbavust, kui ettevõtted, nagu Amazon, Netflix ja Google, kasutavad klientide kohta kogutud infot mitte ainult enda turundusstrateegiate lihvimiseks, vaid ka tootepakkumiste seadistamiseks. Samal ajal tuleb teil ära tunda nii andmepõhise analüüsi piirid kui ka selle ohud, kus kallutatus on peidetud arvukihtide alla, ebatäpsused on maskeeritud täpsena näivate prognoosidega ning otsustajad lubavad mudelitel enda eest valida, mida ja millal teha.
Vaatame siis, kuhu me jõudnud oleme. Me suhestume lugudega ja mäletame neid paremini kui arve, aga jutuvestmine võib meid juhatada kiiresti muinasjutumaale, ja see on investeerimise puhul probleem. Arvud võimaldavad meil oma hinnangutes olla distsiplineeritud, kuid ilma lugude toeta saavad neist mitte distsipliini, vaid pigem hirmu ja eelarvamuse relvad. Lahendus on lihtne. Investeerimisel ja äris tuleb tuua mängu nii arvud kui ka lood ning väärtushinnang on sild nende vahel, nagu on näidatud joonisel 1.1.
Joonis 1.1 Väärtushinnang kui sild arvude ja lugude vahel.
Tegelikult võimaldab väärtushinnang mõlemaid teineteise poole vedada, sundides jutuvestjaid oma loos nägema ja parendama osi, mis on ebatõenäolised või väheusutavad; numbripurejaid aga ära tundma, millal nende arvud loovad süžee, mis on ebaloogiline või ebausaldusväärne.
Kuidas mugandada ja kontrollida jutuvestmist ettevõtete hindamise ja investeerimise kontekstis? Alustada tuleks hinnatava äri mõistmisest: tuleks uurida selle ajalugu, ärivaldkonda, kus see tegutseb ning konkurente, kellega tuleb ettevõttel kas reaalselt või potentsiaalselt silmitsi seista. Seejärel tuleks oma jutustusse sisestada distsipliin, katsetades seda asjaga, mida mina nimetan 3V katseks. Kõigepealt alustage küsimusega, kas teie lugu on üleüldse võimalik; see on miinimumtest, mille enamik lugusid läbima peaks. Edasi vaadake, kas lugu on veenev, mis on juba raskem katse läbimiseks, ning lõpuks kõige rangem osa – kas see on valmistatav ehk teostatav. Mitte kõik lood, mis on võimalikud, ei ole veenvad ja kõigi veenvate lugude hulgas on ainult mõni, mis on tõenäoliselt teostatav. Kuni selle hetkeni vaatate asjadele peamiselt jutuvestja mätta otsast, aga nüüd tuleb teil koostada järg, sidudes oma kontrollitud lugu sõnaselgelt ettevõtte väärtust määravate arvudega, see tähendab selle väärtusteguritega. Isegi kõige kvalitatiivsemad lood ettevõtte kultuurist, juhtkonna headusest, kaubamärgist ja strateegilisest nõudmistest on võimalik siduda ja tulekski siduda väärtussisenditega. Neist väärtussisenditest peaks saama arvud mudelites ja tabelites, mis lõpuks viivad väärtushinnanguni, mille põhjal te oma otsuse teete. Selles protsessis on jäänud veel üks viimane samm ja see on selline, mis on enamikule meist katsumus. Kui te räägite häid lugusid, siis on loomulik, et kiindute neisse ja peate nende igasugust kahtluse alla panekut solvanguks. Kuigi on hea, kui osatakse oma lugu rünnakute eest kaitsta, siis on samuti tähtis olla tagasisidele avatud ning kuulata kommentaare, küsimusi ja kriitikat, kasutades seda kõike oma süžee parandamiseks, kohandamiseks ja muutmiseks. Kunagi pole kerge kuulda, et olete eksinud, kuid kui te kuulasite ära nemad, kes teiega enim nõus ei ole, aitab see muuta teie lugusid tugevamateks ja paremateks. See skeem on kujutatud joonisel 1.2.
Joonis 1.2 Looge arvudesse panemise protsess.
See protsess on struktureeritud ning võib olla lihtsalt minu kui arvuinimese lineaarse mõtteviisi ja loomupärase vaistu peegeldus. Minu puhul on see toiminud ning ma kasutan seda, et juhtida teid läbi minu väärtushinnangute nii noorele kiirekasvulisele ettevõttele, nagu seda on Uber, ja küpsele ärile, nagu seda on Vale. Kui olete sündinud jutuvestja, võib eespool toodud skeem tunduda teile mitte ainult jäik, vaid ka kui loomingulisuse kammits. Kui see on nii, siis soovitan ma kindlasti luua enda skeemi, mis aitab lugusid arvudeks sättida.
Kuigi iga väärtushinnang algab äriloost ning arvud voolavad sellest loost välja, on lugu ise ajas muutuv. Osaliselt tuleneb see muutus makromajanduslikest nihetest, nagu intressimäärad, inflatsioon ja majanduskeskkond väljaspool ettevõtte tegevusala. Osa on aga konkurentsidünaamika tulemus, sest uute konkurentide lisandudes ettevõtte sihtturule muudavad vanad konkurendid oma strateegiat ja mõni neist pudeneb konkurentsist. Mõnda loos aset leidvat nihet saab jälgida juhtkonnas toimuvate muutuste põhjal (nii inimeste kui ka taktika põhjal). Peamine sõnum on see, et jutuvestmisel või jutuvestmisest tuleneval arvude puremisel on liigne enesekindlus mõelda,