… tentang inovasi dan berpikir holistik

Anak saya yang berumur 2.5 tahun sedang getol-getolnya belajar berbicara. Setiap hari dia akan terus bertanya “Apa ini, pa?” “Apa ini ma?” “Kenapa?” Sering pertanyaan yang diajukannya tidak berhenti sampai di sana saja. Dia akan terus mengejar dengan pertanyaan “Kenapa?” atau “Mengapa?” sampai saya malas menjawab, atau tidak tahu jawabannya.

Begitulah anak kecil. Mereka adalah makhluk-makhluk pembelajar paling efektif yang pernah ada. Lewat pertanyaan-pertanyaan lugu seperti itu, mereka belajar hubungan sebab akibat. Sayangnya, kemampuan tersebut berangsur-angsur berkurang, jika tidak hilang, begitu kita beranjak dewasa. Kita menjadi terbiasa menghafalkan data dan fakta. Kita percaya pada pendapat yang dimasukkan ke kepala kita tanpa menilai secara kritis. Kita juga jarang mempertanyakan “kenapa” dan “mengapa” ketika diminta mengerjakan sesuatu.

Padahal pertanyaan-pertanyaan seperti itulah yang sering menjadi dasar kreativitas dan inovasi. Para inovator yang berhasil adalah orang-orang yang masih mampu mempertahankan sifat-sifat rasa ingin tahu bak seorang anak kecil. Namun jika Anda tidak termasuk golongan yang beruntung tersebut, jangan menyesali diri terlebih dahulu. Kita bisa memakai sebuah teknik yang dikenal sebagai 5-Whys (5-Mengapa) yang diperkenalkan oleh Toyota. Melalui teknik ini, kita diajak kembali untuk terus bertanya “Mengapa” sekitar 5 kali sampai kita mendapatkan jawaban final. (Angka 5 di sini bukanlah angka mati. Sering Anda cuma perlu bertanya 3-4 kali, atau kadang-kadang 6 kali. Tetapi angka 5 dianggap cukup representatif.)

Teknik ini sebenarnya dipakai untuk mengidentifikasikan masalah di jalur produksi yang muncul sampai ke akar permasalahan yang sebenarnya. Misalnya, di pabrik dijumpai bahan baku yang sudah kadaluarsa. Dengan memakai teknik 5-Whys ini kita mengajukan pertanyaan “Why” yang pertama, “Mengapa bisa terjadi?”. Jawaban: “Karena barang-barang baru selalu diletakkan di atas sehingga barang-barang di bagian bawah jarang terpakai.” Jangan puas dengan jawaban tersebut terlebih dahulu. Ingat, Anda baru memakai 1 “Why” dan masih ada 4 “Whys” yang tersisa. Kejar terus dengan pertanyaan, “Mengapa cara tersebut dipakai?” Jawabannya mungkin, “Karena supervisor yang meminta kami melakukannya.” Tanyakan lagi, “Mengapa supervisor meminta begitu?” Jawaban berikutnya bisa jadi, “Karena dia menganggap ini bukanlah masalah penting.” Tanyakan lagi, “Mengapa dia menganggap itu bukan masalah penting?” Jawaban yang datang kemudian, mungkin seperti ini: “Karena kenaikan gaji dan bonusnya dinilai berdasarkan keluaran mesin, bukan mengurus bahan baku.” Anda mungkin tidak perlu bertanya lebih lanjut bila merasa jawaban terakhir sudah menyentuh akar permasalahan.

Dari contoh di atas kita bisa melihat bagaimana pertanyaan “Why” yang terus menerus bisa menemukan masalah sebenarnya. Masalah bahan baku yang kadaluarsa tersebut bukan sekedar masalah kelalaian, tetapi merupakan masalah yang lebih sistemik yang menyangkut sistem kompensasi karyawan. Bila jumlah bahan baku yang rusak tersebut cukup besar, maka perusahaan perlu memperbaiki masalahnya tepat di sumbernya, yaitu di sistem kompensasi.

Contoh di atas adalah contoh penyelesaian masalah operasional dengan memakai teknik ini. Bagaimana dengan mendapatkan ide-ide untuk inovasi dan pertumbuhan? Apakah teknik “5-Whys” ini bisa dipakai? Why not?

Ambil saja contoh sebuah perusahaan yang mendapatkan laporan keterlambatan pengiriman barang ke distributor di daerah tertentu. Awalnya perusahaan menganggap masalahnya terdapat pada supir yang ditugasi untuk melayani wilayah tersebut. Namun setelah supir ditukar, masalah yang sama tetap muncul. Curiga masalah tersebut bersifat lebih sistemik, perusahaan memutuskan menggunakan teknik “5-Whys“. Berikut kira-kira contoh pertanyaan dan jawaban yang diperoleh:

Mengapa pengiriman barang ke wilayah tersebut sering terlambat?

Karena supir harus menunggu lebih lama di gudang ketika hendak mengambil barang.

Mengapa harus menunggu lebih lama?

Karena jenis barang yang diangkut lebih bervariasi, dan variasi ‘packaging’ berdasarkan permintaan distributor di daerah tersebut lebih besar sehingga membutuhkan waktu yang lebih lama untuk diproses dan ditata di dalam truk.

Mengapa permintaan lebih bervariasi?

Karena permintaan pelanggan di tingkat eceran juga bervariasi.

Mengapa demikian?

Karena beberapa daerah perumahan baru mulai ditempati, dan para konsumen di daerah-daerah tersebut memiliki selera yang berbeda sehingga para distributor di daerah tersebut terpaksa menyediakan lebih banyak variasi model.

Mengapa para penduduk di perumahan baru tersebut menyukai model yang berbeda?

Karena perumahan tersebut lebih banyak dihuni oleh segmen pelanggan keluarga muda. Karena jumlah penghuni rumah lebih sedikit, mereka lebih suka membeli kemasan produk yang berukuran lebih kecil.

Melalui pertanyaan demi pertanyaan tersebut, Anda mendapatkan pengetahuan baru, bahwa pasangan yang baru membina rumah tangga lebih menyukai kemasan ukuran kecil dan jumlah konsumen di segmen ini menunjukkan peningkatan. Bila selama ini perusahaan Anda kurang memperhatikan segmen ini, pengetahuan seperti itu jelas menawarkan peluang untuk inovasi dan pertumbuhan. Untuk memenangkan segmen ini, perusahaan Anda bisa mengembangkan produk atau program pemasaran yang lebih inovatif dan terfokus untuk merangkul mereka. Bayangkan sekarang bila Anda tidak melakukan “5-Whys” di sini dan hanya menggonta-ganti supir truk.

“5-Whys” bukanlah teknik yang misterius dan ajaib. Teknik ini termasuk murah meriah dan sangat berguna. Para anak kecil memakai teknik ini setiap hari dan menjadi bagian dari hidup mereka. Karena kita semua pernah menjadi anak kecil, kita hanya perlu melatih kembali pemakaian teknik ini.

Mulailah bertanya “Mengapa?” terus menerus mulai sekarang.

Ketika seorang petugas kasino Harrah’s Entertainment menyambut pelanggannya dengan nama depan, mengucapkan selamat ulang tahun, dan menawarkan tiket atau kupon permainan gratis, itu tidak berarti tamu tersebut sedang didatangi sang dewi Fortuna. Yang sedang bekerja di sini adalah sistem CRM (customer relationship management) bernilai puluhan juta dollar. Ketika seorang tamu menggesekkan kartu anggotanya di salah satu slot mesin permainan, semua yang dilakukan sang tamu selama kunjungan tersebut akan tercatat dengan rapi di dalam database perusahaan. Dan ketika komputer “menemukan” tamu yang kalah terus menerus, komputer dengan bemurah hati akan mengeluarkan kupon makan malam gratis lewat mesin yang sedang dimainkan tamu sial itu untuk mengobati kekecewaannya. Semua data kunjungan juga akan dianalisis, termasuk data kunjungan ke properti Harrah’s di kota-kota lainnya di seantero US. Lewat analisis tersebut, bila Harrah’s menemukan adanya tamu tetap yang sudah lama tidak berkunjung, tamu tersebut akan “diingatkan” untuk kembali lewat tawaran kupon menginap gratis atau kupon-kupon lainnya yang langsung dikirim ke rumah sang tamu.

Lihat juga bagaimana Capital One Financial Corporation yang memakai database berkapasitas terabyte untuk menyimpan data pemakai kartu kredit, menganalisis data tersebut, dan mengeluarkan penawaran yang berbeda-beda untuk setiap pelanggan sesuai hasil analisisnya. Penawaran-penawaran yang ada kemudian dianalisis lagi untuk melihat mana penawaran yang paling efektif dan mana yang gagal. Lewat analisis seperti itu, Capital One dengan cepat mampu melejit menjadi salah satu perusahaan kartu kredit terbesar di US.

Dari US, kita menuju ke UK. Di UK, siapa yang tidak mengenal nama Tesco? Malah boleh dibilang hampir semua penduduk negeri tersebut pernah mengunjungi salah satu toko Tesco. Jaringan supermarket ini memang terkenal piawai dalam mengolah data transaksi pelanggannya, dan kemudian memberikan penawaran khusus sesuai dengan selera masing-masing pelanggan.

Di Internet, penggunaan data untuk tujuan meningkatkan laba sudah merupakan sesuatu yang lazim. Amazon dulu pernah mencoba menggunakan variable pricing, di mana setiap pelanggan diberi daftar harga yang berbeda. Praktek tersebut terpaksa dihentikan setelah menuai protes dari pelanggan dan media. Namun demikian, penyesuaian harga secara global masih kerap dilakukan oleh Amazon berdasarkan tingkat supply dan demand, dan promosi-promosi lainnya. Yahoo! juga sering melakukan testing kecil-kecilan untuk melihat efektivitas layout iklan atau layanan lainnya sebelum diluncurkan untuk umum.

Selamat datang di dunia analitika perusahaan! Bertahun-tahun dulu, kita sering mendengar prediksi bahwa perkembangan TI akan merevolusi dunia bisnis. Ramalan tersebut memang sudah terbukti saat ini. Namun disayangkan, kebanyakan perusahaan, terutama perusahaan lokal di Indonesia, hanya mendayagunakan TI untuk keperluan administrasi dan membantu operasional belaka. Sementara itu, perusahaan-perusahaan di atas (dan juga perusahaan besar lainnya seperti Wal-Mart, Dell, Novartis, Progressive Insurance, Marriott, dlsb), telah menggunakan TI sebagai salah satu alat strategi untuk bersaing dan berinovasi. Data storage yang semakin murah, prosesor yang semakin cepat, dan kemampuan menangkap data secara real time memungkinkan semua itu.

Memang dari contoh-contoh di atas, kelihatannya pemakaian data mining dan analitika di dunia bisnis hanya bisa dilakukan oleh perusahaan-perusahaan besar. Namun dengan bantuan kreativitas, sebenarnya prinsip-prinsip tersebut bisa juga dipakai oleh perusahaan kecil dan menengah. Brosur, misalnya, bisa dibuat beberapa versi. Masing-masing versi diberi nomor telepon yang berbeda untuk dihubungi. Perusahaan tinggal menghitung berapa panggilan masuk untuk masing-masing nomor untuk menganalisis mana brosur yang paling efektif. Saya juga melihat beberapa peritel di tanah air sudah memberlakukan sistem kartu anggota. Gramedia, misalnya memberikan diskon 10% untuk setiap pembelian kepada pemegang kartu anggotanya. Yang saya tidak tahu adalah apakah data yang terkumpul dari transaksi tersebut telah diolah dan dianalisis untuk tujuan yang lebih strategis?

Di tengah persaingan merebut isi dompet konsumen yang semakin sengit, mengenal keinginan konsumen adalah hal yang mutlak. Untuk usaha kecil, kita masih bisa mencoba mengenal konsumen-konsumen kita secara pribadi. Namun untuk perusahaan raksasa, hal tersebut tidak mungkin lagi. Yang bisa dilakukan adalah membuat seolah-olah kita mengenal mereka secara pribadi dengan bantuan database raksasa yang memuat segala transaksi mereka dan menganalisis data tersebut dengan benar. Inovasi juga sering muncul dari analisis semacam ini ketika kita menemukan pengetahuan baru tentang konsumen yang selama ini luput dari perhatian kita.

Lalu apa yang harus dilakukan bila perusahaan Anda ingin menjadi perusahaan yang “analitika”? Menurut Prof. Thomas Davenport dari Babson College, perusahaan yang analitika adalah perusahaan yang rajin memakai model-model statistik, bukan saja untuk menganalisis transaksi dengan konsumen, tetapi juga dalam proses bisnis lainnya. Singkatnya, pola pikir analitika sudah menjadi bagian dari budaya perusahaan. Ahli-ahli statistik banyak dipekerjakan dan tentunya dengan bayaran yang menarik. Selain itu, fokus pada teknologi, terutama TI, juga menjadi perhatian utama. Tentu saja, para ahli-ahli TI juga mendapatkan bayaran lumayan. Yang tak kalah pentingnya adalah dukungan dari eksekutif puncak yang yakin akan pentingnya sistem informasi dan alat bantu analitika. (Dan para eksekutif puncak ini pasti menerima bayaran yang lebih lumayan lagi!)

Dengan segala kelebihannya, alat bantu analitika bukanlah tanpa keterbatasan. Harap tetap diingat bahwa alat bantu analitika adalah… alat bantu. Kreativitas, intuisi, etika, reputasi, strategi yang baik, dan budaya perusahaan yang menomorsatukan konsumen tetap dibutuhkan untuk membuat konsumen bersedia terus berhubungan dengan perusahaan kita. Tanpa semua itu, data dan metode analitika secanggih apa pun yang dimiliki tidak akan berguna.

Kita mengenal dua cara untuk menarik kesimpulan atau menyusun argumen: deduksi dan induksi. Dalam deduksi, kesimpulan dianggap benar bila diturunkan dari premis-premis yang benar. Misalnya, bila premis pertama adalah: Semua manusia pasti akan mati, dan premis kedua adalah: Saya adalah manusia, dan kedua premis tersebut adalah benar, maka kesimpulan benar yang bisa ditarik adalah: Saya pasti akan mati.

Sementara itu, induksi tidak bermain dengan kepastian mutlak. Kesimpulan bisa ditarik dari premis-premis yang mungkin benar. Sebagai contoh: bila saya melihat kucing yang berwarna putih hari ini, dan besok melihat lagi kucing putih, dan keesokan harinya lagi melihat kucing berwarna putih, maka saya bisa menarik kesimpulan bahwa semua kucing berwarna putih. Kita bisa melihat bagaimana rapuhnya argumen berdasarkan induksi dibanding argumen deduksi. Singkatnya, bila deduksi bersifat pasti, induksi bersifat probabilistik.

Meski memiliki kelemahan dibanding deduksi, induksi sungguh menggoda karena kemampuannya mereduksi kejadian-kejadian individual menjadi generalisasi tunggal sehingga menghemat kapasitas penyimpanan di otak. Namun induksi mengandung bahaya tersembunyi, karena keterbatasan kemampuan kognitif manusia, kita sering menganggap kesimpulan dari hasil induksi sebagai hasil dari deduksi. Sikap rasialisme, praduga, atau takhayul sering berakar dari kerancuan ini.

Padahal seperti yang kita ketahui, kesimpulan induksi belum tentu benar, sekuat apa pun contoh-contoh kasus yang diberikan. Sebagai contoh, sebelum abad ke-17, orang-orang Eropa hanya pernah melihat angsa berwarna putih. Sebab itu, mereka percaya bila semua angsa harus berwarna putih. Kesimpulan induksi sempat dianggap sebagai kesimpulan deduksi, sampai seorang penjelajah Belanda, Vlaming menemukan spesies angsa hitam, cygnus atratus, di Australia Barat pada tahun 1697.

Penemuan angsa hitam tersebut menjadi contoh yang baik untuk menunjukkan kelemahan induksi. David Hume, seorang skeptis tulen dari Inggris memakai penemuan angsa hitam ini untuk menjelaskan sikap skeptisnya terhadap kebenaran absolut, “No amount of observations of white swans can allow the inference that all swans are white, but the observations of a single black swan is sufficient to refute that conclusion.”

Bagi seorang skeptis tulen seperti Hume, di dunia ini tidak ada kebenaran mutlak, meski yang diperoleh dari metode deduksi sekalipun. Menurut Hume, semua deduksi sebenarnya adalah induksi yang belum menemukan ‘angsa hitam’nya. Bahkan premis yang selama ini diterima sebagai kebenaran, seperti “Semua manusia pasti akan mati” bisa saja terbukti salah. Siapa yang bisa memastikan tidak ada manusia-manusia baka seperti dalam kisah Highlander yang hidup di antara kita? Walau peradaban manusia sudah melahirkan puluhan milyar anak manusia, cukup satu orang manusia baka saja yang dibutuhkan untuk membalikkan kebenaran premis bersangkutan.

Hukum-hukum alam yang diperoleh dari sains juga tidak bisa dianggap memiliki kebenaran kekal. Kita melihat bagaimana Hukum Newton ternyata tidak bisa dipakai pada skala makrokosmos (digantikan oleh teori relativitas Einstein) dan pada skala mikrokosmos (digantikan oleh teori mekanika kuantum). Teori geocentris yang sempat dianut ribuan tahun akhirnya terbukti salah dan digantikan oleh teori heliocentris berkat jasa Nicolaus Copernicus dan Galileo Galilei. Siapa di antara kita yang bisa menjamin baik teori relativitas, mekanika kuantum, dan heliocentris sebenarnya hanya merupakan hipotesa sementara sampai ditemukan lagi teori-teori baru yang lebih mendekati kebenaran absolut?

Dalam mencari kebenaran, kita tentu tidak perlu sampai seskeptis Hume. Skeptisme membutuhkan energi yang besar dan bila kita skeptis terhadap segala sesuatu, kita tidak akan mampu menyisihkan waktu untuk menikmati keindahan hidup. Induksi, dengan segala kekurangannya tetap diperlukan. Tetapi berbekal pengetahuan tentang kelemahan induksi, kita bisa mengurangi resiko yang ditimbulkannya. Misalnya saja, bila Anda percaya bahwa kemarau bulan Juli tidak akan menurunkan hujan, Anda bisa merencanakan piknik kebun pada bulan tersebut. Namun dengan menyadari bahwa kesimpulan tersebut adalah kesimpulan induksi, Anda bisa bersiap-siap bila hujan ternyata turun, misalnya dengan mempersiapkan payung besar atau mencari lokasi yang berdekatan dengan ruang tertutup. Dalam permainan saham, Anda bisa memakai strategi hedging atau metode stop loss untuk mengurangi kerugian bila analisis Anda ternyata salah. Kita juga bisa belajar untuk tidak memandang orang-orang yang berbeda dengan kita (baik dalam segi suku, ras, agama) secara negatif, meski kita sering mendengar cerita-cerita yang mendukung sikap negatif tersebut.

Cara terbaik untuk menjaga keseimbangan di sini adalah mungkin dengan bersikap open-minded dan belajar terus, sambil tetap memegang teguh beberapa kebenaran positif yang membuat hidup kita lebih berarti. Dan tetap ingat juga: Angsa hitam tetap memiliki kecantikannya sendiri, meski berbeda dengan kecantikan angsa putih.