Tvrdnja o kvaliteti je potkrijepljena samo ako iza nje stoji izvor: rezultat, usporedba, dokument koji ostaje postojati ako netko postavi dodatna pitanja. "Mi smo najbolji u usluzi" je mišljenje. "Naš rezultat na vremenu odziva je X, usporediva skupina ima Y, izvor: istraživanje kupaca Z" je tvrdnja koja opstaje u upravnom odboru, natječaju ili due diligence postupku.
Proizvođač tehničkih komponenti, 180 zaposlenika, u svakoj je prezentaciji koristio rečenicu "pružamo najvišu kvalitetu na tržištu". Kada je nabavni referent velikog klijenta pitao na čemu se to temelji, odgovora nije bilo — samo "to kažu naši klijenti". Posao je otišao konkurentu koji je na stol stavio tri broja: postotak grešaka, vrijeme dostave, broj garancijskih zahtjeva godišnje. Ne zato što su ti brojevi bili povoljniji, nego zato što su postojali. Tvrdnja bez izvora zamjenjiva je s bilo kojom drugom tvrdnjom na tržištu, i to je upravo razlog zašto svi konkurenti zvuče isto u svojim obećanjima: svi govore o kvaliteti, nitko je ne pokazuje.
Potkrepljivanje počinje razdvajanjem dviju stvari koje se često spajaju: dimenzija na kojoj tvrdite da postižete rezultat, i dokaz koji taj rezultat potvrđuje. Pružatelj usluga s 90 zaposlenika godinama je tvrdio da je "osobna pažnja" njegova prepoznatljiva prednost. Tek kada je to razdijeljeno — vrijeme odziva na upite, broj kontaktnih točaka po projektu, zadovoljstvo klijenata komunikacijom, svako s brojem i izvorom (CRM podaci, anketa, ugovorni uvjeti) — postalo je vidljivo da tvrdnja vrijedi na dvije od tri točke, a na jednoj točki je zapravo slabija od usporedive skupine. Upravo je ta treća točka bila mjesto na kojem je konkurencija pobjeđivala. Tvrdnja koju ne možete razdijeliti na mjerljive dijelove s izvorom, tvrdnja je koju ne možete braniti ako je netko testira.
Rezultat bez referentne točke ne govori mnogo. "95% zadovoljstva klijenata" zvuči visoko sve dok se ne pokaže da je čitav sektor na toj razini. Potkrepljivanje tvrdnje o kvaliteti zahtijeva usporedbu s tvrtkama s kojima stvarno konkurirate za isti posao — iste dimenzije, ista metoda mjerenja, jedno pored drugog. Tu se najčešće i događaju problemi nakon spajanja ili preuzimanja: dvije organizacije koje su obje tvrdile da su tržišni vođa u kvaliteti, tek kod spajanja brojki otkrivaju da se njihove definicije "kvalitete" nikako ne poklapaju. Onaj tko nakon preuzimanja treba ponovno odrediti gdje se spojena organizacija nalazi, može pročitati kako se to rješava u kako uspoređujete svoju poziciju nakon preuzimanja.
Ne svaka dimenzija koju tvrdite je jednako dobro potkrijepljena, i to obično nije ni potrebno — sve dok konkurent ne osvoji posao baš na toj slaboj dimenziji. Trgovac na veliko s 220 zaposlenika tvrdio je da je vodeći u pet dimenzija: cijena, vrijeme dostave, asortiman, usluga, kvaliteta. Potkrepljenost na četiri od njih bila je solidna. Za petu se pokazalo da ne postoji nikakav interni dokument, istraživanje kupaca ili broj — tvrdnja se temeljila samo na percepciji uprave. To je dimenzija na kojoj konkurenti ulaze, jer ju nitko ne provjerava sve dok se ne izgubi posao. Prvi uvid u to gdje se nalazi taj propust daje besplatna provjera gubitka na cijeni: osam pitanja koja pokazuju koja je dimenzija vaše ponude najosjetljivija na cjenovni pritisak, bez potrebe za potpunim istraživanjem.
Potkrijepljena tvrdnja ne garantira posao. Ono što radi je premještanje razgovora s vjerodostojnosti na sadržaj: nabavni referent, investitor ili nadzorno tijelo koje pita "na čemu se to temelji" dobiva izvor umjesto priče. To mijenja prirodu rasprave, ne automatski njezin ishod. Tvrdnja koja opstaje dovoljno je konkretna da joj se može protusloviti — i pri provjeri se pokazuje da ostaje čvrsta.
Uzmite tvrdnju o kvaliteti koja se najčešće vraća u vašim prezentacijama, ponudama ili godišnjem izvještaju i pitajte: koji izvor stoji iza nje, i na kojoj bi dimenziji konkurent to mogao pobiti? Ako to pitanje ne donosi jasan odgovor, to je polazna točka, a ne krajnja. Popunjavanje jaza između tvrdnje i dokaza je naime izvedbeni posao — u procesima, u ljudima koji prikupljaju i održavaju podatke, u sustavima koji to čine mjerljivim — a to zahtijeva vrijeme i kapacitet koji nije svugdje jednako raspoređen. Što to konkretno košta i koji se dio toga može preuzeti pomoću AI-a, prikazuje radna analiza (werkscan) na ftetoai.com.