В этом месяце APQC опубликовал интересный материал о метрике Time to Profitability. На первый взгляд может показаться, что речь идет исключительно о финансах, но на самом деле эта статья затрагивает гораздо более широкий вопрос: как компания принимает решения об инвестициях в новые продукты и сервисы.

Главная идея здесь удивительно проста. Обычно при обсуждении бизнес-кейса все внимание сосредоточено на ROI, NPV или ожидаемой прибыли. Но гораздо реже задается вопрос: через сколько месяцев проект вообще начнет приносить прибыль?

По данным APQC, медианное значение Time to Profitability составляет 15 месяцев, лучшие компании достигают прибыльности примерно за 10 месяцев, а худшие тратят около 20 месяцев. При этом авторы справедливо подчеркивают, что это не норматив, а только ориентир для анализа.

Особенно мне понравилось, что APQC предлагает использовать эту метрику не как показатель для очередного отчета, а как инструмент принятия решений до начала инвестиций. Авторы формулируют очень сильную, на мой взгляд, мысль:

"Запустите часы окупаемости до того, как начнете тратить деньги"

То есть сначала компания должна определить, сколько времени она готова финансировать инициативу без прибыли, и только потом принимать решение о запуске.

Не менее интересна в этом материале и роль финансовой функции. В статье CFO уже не выглядит человеком, который просто проверяет бюджет. Его задача гораздо шире: проверить, насколько предположения проекта основаны на фактах. Есть ли интервью с клиентами? Пилотные проекты? Предзаказы? Данные по аналогичным запускам? Или прогноз построен исключительно на оптимизме команды?

Также APQC делает акцент на регулярной переоценке бизнес-кейса через stage gates. На каждой контрольной точке необходимо честно ответить на вопрос: продолжаем проект, корректируем объем работ, ставим на паузу или закрываем его. Это позволяет не становиться заложниками уже понесенных затрат.

Еще один сильный момент статьи касается сценарного планирования. Вместо единственного прогноза авторы рекомендуют моделировать как минимум три "классических" варианта: оптимистичный, базовый и пессимистичный. Особенно актуально это сегодня для цифровых и ИИ-проектов, где неопределенность по-прежнему остается высокой.

При этом материал после его прочтения оставил у меня и несколько вопросов.

Во-первых, статья почти полностью рассматривает проблему через призму финансов. Хотя на практике (моей) время до прибыльности зависит не только от бюджета, но и от качества процессов, к примеру, разработки, управления требованиями, архитектуры, маркетинга, продаж, внедрения и поддержки.

Во-вторых, удивительно, что практически не упоминается роль бизнес-аналитиков. Проверка гипотез, анализ заинтересованных сторон, подготовка бизнес-кейса, валидация требований и оценка ценности решений традиционно относятся именно к области бизнес-анализа.

И наконец, как человеку, много работающему с процессным управлением (в том числе с PCF от APQC), мне откровенно не хватило процессного взгляда. Увеличение Time to Profitability зачастую является следствием неудачно организованных процессов, например: затяжных согласований, повторных доработок, задержек закупок или проблем с внедрением. В этом смысле сама метрика вполне могла бы стать одним из ключевых KPI процесса разработки нового продукта.

В целом из того, что я вижу, APQC постепенно меняет характер своих публикаций. Если раньше они чаще описывали "лучшие процессы", то сейчас все больше материалов посвящено вопросам, которые должны задавать руководители при принятии решений. И, на мой взгляд, это делает их исследования гораздо интереснее для практиков, которые изучают их материалы не только ради PCF.