Rajahyöty

KISS tarkoittaa paitsi heavybändiä, myös periaatetta Keep It Simple, Stupid! Jos järjestelmä pelittää, niin sitä on turha sotkea ylimääräisillä lisäominaisuuksilla kolmesta syystä: 1) se tulee vaikeammaksi käyttää, 2) sen valmistaminen ja käyttökulut ovat kalliimmat ja 3) mitä useampia osia, sitä todennäköisemmin se on rikki.

Tämä tuli taas kerran mieleen, kun käytin kulkuneuvoa katsastuksessa. Kuinka ollakaan, siinä oli juuri sopivasti kärähtänyt lamppu. Katsastusmies pisti merkinnän paperiin, notta korjattava kuukauden sisään. Nuorena miehenä kyseessä ei olisi ollut mikään ongelma: kurvaus Kesoilin kautta, polttimo hyllystä, konepelti auki, vanha pois ja uusi tilalle. Kuitti hanskalokeroon sen varalta, että se käryää uudelleen ja poliisisetä sattuu pysäyttämään. Vaan menepäs näihin nykyautoihin vaihtamaan lamppua, niin muutenkin rikas suomen kieli rikastuu entisestään. Moottori on pakattu niin kompaktiin tilaan, että ei sinne nakkisormet mahdu. Olen kerran nähnyt, kun ihka oikea automekaanikko taisteli lampunvaihdon kanssa puoli tuntia. Puhumattakaan siitä, jos autoon tulee jokin vakavampi vika ja alat katsella ohjekirjaa. Suunnilleen joka kohdassa lukee: Moottoritilassa on paha karma. Älä koske siihen. Ota yhteys merkkihuoltoon. Ainoa asia, mitä konepellin alla saa itse tehdä, on nesteen lisääminen pissapoikaan.

Ovathan autot nykyään monin verroin turvallisempia, vähäruokaisempia ja muutenkin mukavampia kuin ennen. Joissakin asioissa on menty kuitenkin liian pitkälle. Tässä päivänä muutamana keskustelin henkilökohtaisen autoalan asiantuntijani, pitkän linjan ammattimiehen kanssa. Sanoin että olen harkinnut niin alas vajoamista, että saattaisin seuraavan kerran autoa vaihtaessa mennä ja ostaa uuden Dacian. Samalla siirsin kännykän kauemmaksi korvalta, ettei huuto koskisi. Vaan eipä mitä, kaveri totesikin että se olisi hyvä kauppa. Kysyin että mitä helvettiä horiset, oletko sinäkin vannoutunut länsiautomies tullut vanhuudenhöperöksi jo tuossa iässä. Mutta kuulemma autolehtien toimittajia potuttaa, kun Dacia on hinnaltaan noin puolet vastaavista kilpailijoista eikä jää ominaisuuksiltaan pätkääkään jälkeen. Niinpä pitää moittia sitä, että "ei ole sateentunnistinta tai kaistavahtia". Johon totesin että olen toistaiseksi omalla kaistalla pysynyt ja jos joku ei huomaa ilman tunnistinta että sataa, niin kortin voi ottaa pois. Enpä näitä ominaisuuksia ole kaipaillut, kun niitä ei ole ollut. Tai itse asiassa siinä autossa, jota ajan toiseksi eniten, on sateentunnistin. Joka kerta kun pyyhkijät aloittavat itsekseen, hätkähdän. Ja sekö muka ei ole haitaksi liikenneturvallisuudelle?

Kyseisistä lisäominaisuuksista ei olisi minulle hyötyä. Haittaa kyllä löytyy, eli auton hankintahinta nousee ja huoltokulut kasvavat. Alkuperäinen tarkoitus on hyvä, eli parannetaan jo toimivaa järjestelmää. Lopputulos on kuitenkin MADin maksiimi: "EXPERTS NEVER STOP MAKING IMPROVEMENTS UNTIL EVERYTHING BECOMES IMPRACTICAL!" (Satiirilehti MAD, nro 302, April 1991, s. 40: A MAD Look at How Far We've Come, piirtäjä Paul Coker, kirjoittaja Tom Koch.). Tätä sääntöä käsiteltiin esim. Takkirauta-blogissa hävittäjähankinnan yhteydessä.

Kyse on ns. rajahyödystä eli vastaavatko lisäominaisuuden aiheuttamat kustannukset niiden tuomaa lisäetua. Jos systeemi oli jo valmiiksi toimiva, yleensä eivät. Etenkin jos kuluttajat eivät ole edes näitä lisäominaisuuksia halunneet. Tietokoneiden softan suhteen en viitsi edes vaivautua, totean vain että käynnistäkää mikä tahansa toimisto-ohjelma, katsokaa valikkoja ja kysykää itseltänne oletteko tarvinneet edes 10 % niistä ominaisuuksista.

Omalla työurallani olen kerran törmännyt erinomaiseen esimerkkiin rajahyödystä. En ymmärrettävistä syistä yksilöi tarkasti mistä oli kyse, vaan annettu taustatarina on kuvitteellinen. Korrelaatiokertoimet ovat kuitenkin todellisia. En enää nykyisin työskentele kyseisessä puljussa ja kun en kerro, mistä oikeasti oli kyse, en riko mitään salassapitosäädöksiä tai paljasta liikesalaisuuksia.

Yritys valmisti härpäke-nimistä tuotetta sekä sen käytössä tarvittavaa lötvänää. Härpäke oli ns. kiinteä kustannus, tosin suhteellisen lyhyellä aikavälillä eli niitä piti uusia muutaman vuoden välein. Lötvänä taas oli muuttuva kustannus. Noin yleisesti ottaen asiakasyritysten hankkimien härpäkkeiden määrästä pystyi ennustamaan, kuinka paljon ne ostivat lötvänää. Esimerkiksi (nämä luvut ovat keksittyjä) mikäli firmalla oli käytössään sata härpäkettä, se osti vuodessa tuhat litraa lötvänää. Tämä ei kuitenkaan mennyt yksi yhteen, vaan sata härpäkettä omistanut firma saattoi ostaa 500 tai 2000 litraa lötvänää tuhannen litran sijaan.

Meidän yrityksellemme olisi ollut tärkeää tietää etukäteen, kuinka paljon lötvänää mikäkin asiakas tilasi. Kolmesta syystä, markkinoinnin, jakelun ja tuotannon takia. Aika hyvin tämän pystyikin ennustamaan. Härpäkkeiden määrä ja lötvänän kulutus korreloivat lineaarisesti aika ennustettavasti. Korrelaatiokerroin näiden kahden arvon välillä oli 0,67.

Välihuomautus niille, joiden tilastomatematiikan taidot ovat ruosteessa. Korrelaation arvo on maksimissaan 1. Tässä tilanteessa härpäkkeiden määrästä olisi pystynyt sataprosenttisella varmuudella suoraan laskemaan, kuinka paljon lötvänää kuluu. Jos korrelaatio on 0, lötvänän kulutus ei riipu lainkaan siitä, kuinka paljon härpäkkeitä on. Ja tällä välillä vastaavasti; mitä suurempi luku, sitä parempi ennustearvo. Mikäli korrelaatio on alle 0,3, sitä pidetään merkityksettömänä. Tätä enemmän mutta alle 0,6, kohtalainen. Enemmän kuin 0,6 mutta vähemmän kuin 0,9, huomattava. Yli 0,9, voimakas. Käytännössä nämä rajat ovat vain sovittuja, mutta periaate "mitä suurempi luku, sitä parempi ennustearvo" on tärkeä. Tässä tapauksessa korrelaatio oli siis 0,67 eli jonkin verran huomattavan puolella. (Lisähuomautus nipottajille: negatiiviset korrelaatiot on tässä sivuutettu, koska niitä ei tarvita.)

Nyt lötvänän myynti ennustettiin yksinkertaisesti sillä perusteella, kuinka monta härpäkettä asiakkaalla oli käytössä. Toki joistakin merkeistä saatettiin arvata, että jokin asiakas kulutti tätä enemmän ja jokin toinen vähän vähemmän lötvänää. Yritys päätti kuitenkin koettaa saada tarkempaa tietoa ja käynnisti tutkimusprojektin asian tiimoilta. Olisiko asiakkaasta saatavissa jotain infoa, jonka avulla myyntiennusteita voitaisiin parantaa?

Asiakasyrityksistä kaivettiin esiin monenlaisia lisätietoja. Sovitaan vaikka esimerkeiksi liikevaihdon kasvuprosentti, työvoiman sukupuolijakauma, toimintapaikkakunnan vuotuinen sademäärä ja osastopäälliköiden keskimääräinen kengännumero. Kaikki tiedot usean vuoden ajalta syötettiin tietokantaan.

Laadin laskentaohjelman, joka laski jokaiselle asiakasyritykselle yhden ainoan tunnusluvun eli ennusteen lötvänän myyntimäärästä. Tämä tunnusluku määräytyi tietokantaan syötettyjen faktojen perusteella siten, että tärkeitä arvoja painotettiin enemmän, samoin kuin uudempia tietoja kustakin ryhmästä. Sitten ajoin läpi testipatterin, joka muutteli kunkin perustiedon kertoimia ja etsi parasta mahdollista painotusta. Siis siten, että asiakasyrityksille lasketut tunnusluvut korreloisivat parhaalla mahdollisella tavalla toteutuneisiin lötvänän myyntimääriin. Esimerkiksi tietyillä kertoimilla ennuste lötvänän ostomäärille saattoi olla A 400, B 702 ja C 759. Toisilla kertoimilla taas A 524, B 506 ja C 874. Jos toteutuneet ostot olivat A 400, B 500 ja C 900, oli jälkimmäinen ennuste parempi, vaikka ensimmäinen ennustikin A:n ostot täsmälleen oikein. (Ensimmäisen ennusteen korrelaatio 0,76, jälkimmäisen 0,97.)

Parhaassa simulaatiossa luonnollisesti eniten painoarvoa sai jo aiemmin tunnettu tekijä eli härpäkkeiden lukumäärä. Muut olivat vähemmän tärkeitä, kuten osastopäälliköiden keskimääräinen kengännumero. Raakatieto oli siis se, että pelkästään härpäkkeiden lukumäärän perusteella tehty ennuste sai korrelaation 0,67. Paras aikaansaatu simulaatio antoi tunnetulle datalle korrelaatiokertoimen 0,88 eli selvästi paremman.

Oli kuitenkin mahdollista, että kyseessä oli ns. itseään toteuttava ennuste. Koska systeemi oli laadittu jo olemassaoleviin tietoihin parhaiten soveltuvaksi, se ei vielä ollut mikään ennuste. Seuraavalla hankintakaudella se piti koeajaa. Päivitetyt tiedot koneeseen ja se sylkäisi ulos ennusteen kunkin asiakkaan ostaman lötvänän määrästä. Sitten myyntikauden päätyttyä laskettiin korrelaatio ennusteen ja toteutuneen välille. Lopputulos ylitti kaikki odotukset, korrelaatio oli peräti 0,91!

Systeemi osoittautui siis toimivaksi. Mutta sitä ei otettu kuitenkaan käyttöön tämän testin jälkeen ja se oli myös minun suositukseni. Syitä tähän oli kolme:
1) Tiedon kerääminen oli vaivalloinen urakka. Vaikka siitä olisi jättänyt vähämerkityksiset tiedot pois, se olisi silti vienyt miestyötunteja.
2) Vaikka ennusteella pystyikin selvästi paremmin päättelemään yksittäisten asiakasyritysten ostot, kokonaiskuva ei silti merkittävästi muuttunut. Eli tärkeää oli se, että tiedetään että lötvänää myydään 2000 litraa, ei se että tiedetään A:n ostavan 800 ja B:n 1200 eikä toisinpäin. Vaikka tästä kohdentavasta lisäinformaatiosta hyötyä olikin, se ei ollut kovin suuri.
3) Jo käytetyn tunnusluvun - härpäkkeiden määrä - avulla sai aikaan kohtuullisen hyvän ennusteen ja sitä pystyi kokemuksen antamalla "perstuntumalla" hieman säätämään paremmaksi.

Kaiken kaikkiaan vaikka firma olisi saanut tällä systeemillä tarkempaa informaatiota, systeemin tuomat lisäkustannukset olisivat syöneet sillä saavutetut edut - eli rajahyöty olisi jäänyt negatiiviseksi.