Читать онлайн «Руководство по закупкам». Страница 162

Выбор между качественной и количественной обратной связью не вызывает особого беспокойства. Если задача заключается в оценке выполнения обязательств, качественным аспектам можно присвоить численные значения.

Относительно детализации шкалы оценок, как показано в разделе 18.3, eBay принимает шкалу – 1, 0, 1, в то время как Amazon использует шкалу 1–5, Yahoo! шкалу 1 – 10. Однако некоторые работы по этой теме[519] выдвигают предположение, что бóльшая степень детализации не улучшает эффективность механизма: бинарные механизмы обратной связи (1, (–1)) могут быть эффективны и очень просты.

Разрабатывая механизм обратной связи, государственные закупщики могут быть ограничены некоторыми факторами. Например, наличие законодательных ограничений по закупкам и скептицизм продавцов относительно оценки результатов их деятельности – продавцы могут отказаться от механизмов, учитывающих отрицательные отзывы, и прибегнуть к угрозам судебного преследования в случае получения плохого рейтинга – предполагает, что нужно сосредоточиться на особых видах механизмов (как мы увидим при анализе случая, представленного в разделе 18.6, так обстоит дело с итальянским законодательством по регулированию государственных закупок). Кроме того, сама природа механизма может быть потенциальным источником конфликта: механизмы обратной связи обеспечивают «субъективное» измерение репутации, направленное на то, чтобы зафиксировать неподдающийся проверке аспект качества, который невозможно определить в формальном контракте. Продавцы, возможно, будут отвергать идею о том, что на бизнес может влиять субъективное измерение их работы, даже при том, что это каждый день происходит в рыночных сделках.

Если эти проблемы воспринимаются как важные, агентство по закупкам может разработать механизмы с только положительными оценками. Чтобы избежать потенциального падения уровня участия, агентства должны максимизировать восприятие, что механизмы обратной связи могут быть деловой возможностью для фирм, а не инструментом «наказания». Этот выбор может помочь агентству достичь одновременно двух важных целей: увеличения участия путем привлечения «надежных» продавцов и повышения качества.

Практический вывод 1.

Отдавайте предпочтение простым положительным шкалам обратной связи, таким как (0, 1) или (0, 1, 2), когда «отрицательные отзывы» могут привести к уменьшению участия.

eBay вычисляет репутацию как сумму оценок, поставленных другими пользователями (балл отзывов). Однако, как упоминалось в разделе 18.3, обратная связь, предоставленная одним и тем же пользователем, засчитывается только однажды. Причина в следующем. Предположим, что некто совершает многократные покупки у одного и того же продавца и всегда остается доволен сделкой. Со временем между сторонами могут развиться доверительные долговременные отношения. Поэтому высока вероятность, что обратная связь, публикуемая покупателем о продавце, будет положительной. Обратная связь засчитывается только один раз во избежание раздувания репутации за счет получения многочисленных отзывов в контексте долговременных отношений между сторонами. Долгосрочные отношения поддерживаются перспективой будущей прибыли от дальнейшего сотрудничества с конкретным партнером и не должны рассматриваться как часть репутации, в чем eBay совершенно прав. Действительно, механизмы обратной связи направлены на измерение того, как участник выполняет свои обязательства, когда он вступает в единственные случайные взаимодействия, а не тогда, когда он находится в самодостаточных долгосрочных отношениях.

Репутация, которую пользователи приобретают на eBay, зависит от числа совершенных ими сделок. Здесь возникают две проблемы. Во-первых, это ставит в выгодное положение старых пользователей, которые имеют более долгую историю. Во-вторых, механизм не позволяет сравнивать профили репутации пользователей. Одним простым решением для преодоления этих проблем может быть измерение репутации следующим показателем:

Репутация (1) = сумма оценок, поставленных отдельными пользователями в последних (N) трансакциях.

Это простая сумма оценок, и ее можно интерпретировать как неявное измерение (средней) репутации, поскольку набор (N) сделок, по которым она вычисляется, фиксирован и одинаков для всех пользователей. Эта сумма не меняется согласно истории, что автоматически решает вторую проблему. Такая сумма оценок может быть основным инструментом для измерения репутации: ее просто вычислить, и пользователям легко с ней работать.

Рассмотрим теперь следующий показатель средней репутации:

Репутация (2) = сумма последних оценок, поставленных отдельными пользователями в последних N трансакциях / N.

Этот показатель, по сравнению с предыдущим, явно подчеркивает отношение хороших отзывов к общему количеству отзывов, таким образом немедленно предоставляя пользователям информацию об относительном уровне производительности конкретного участника.

Предложенные показатели могут быть далее усовершенствованы, чтобы достичь более точного и специализированного измерения репутации[520].

Как обсуждалось в предыдущем разделе, репутация, измеренная через среднее арифметическое (или соответствующие суммы) оценок, может быть хорошим показателем репутации. Тем не менее он все еще далек от преодоления уклона репутации, производимого незаслуженными оценками, и стратегических манипуляций обратной связью. К счастью, существуют альтернативы, которые можно противопоставить этой проблеме[521]. Например, репутация может быть измерена с использованием медианы рейтинга вместо средней оценки. Как известно, одно важное статистическое свойство медианы состоит в том, что она менее чувствительна к крайним значениям по сравнению со средним арифметическим. Как пример возьмем шкалу оценок eBay и предположим, что один пользователь сталкивается со следующей последовательностью оценок: (–1, 0, 1, 1, 1). Эта последовательность имеет среднее арифметическое, равное 0,4, и медиану, равную 1. Друзья пользователя («свои люди», отправляющие ложные отзывы) могут искусственно улучшить профиль при помощи «потока» положительной обратной связи, чтобы создать лучшую последовательность оценок, такую как (–1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1). Эта новая последовательность имеет медиану, равную 1, и среднее арифметическое, равное 0,67. Таким образом, в то время как репутация, измеренная по медиане, не изменяется, когда «свои люди» несправедливо оценивают партнеров, репутация, измеренная по среднему арифметическому, увеличивается до 0,67, таким образом создавая уклон репутации. Подобные аргументы применимы также в случае «недоброжелателей», т. е. пользователей, желающих испортить репутацию конкурентов.