Карл Андерсон – Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов (страница 4)
• Тестирования направлены на постоянное совершенствование деятельности компании и ее сотрудников. Это может быть постоянная оптимизация основных процессов, например сокращение производственного процесса на несколько минут или снижение цены за конверсию, что становится возможным благодаря тщательному анализу, специально разработанным математическим или статистическим моделям и симуляции.
• Компании могут заниматься прогнозным моделированием, прогнозированием объема продаж, курса акций или выручки, но, что самое важное, они используют собственные прогнозные ошибки для улучшения своих моделей (см. главу 10).
• Практически всегда они выбирают среди будущих вариантов или действий на основе набора взвешенных показателей.
Ресурсы всегда конечны, и всегда есть аргументы за и против разных рациональных способов действий. Для принятия окончательного решения необходимо собрать данные для каждого набора показателей, которые тревожат или интересуют компанию, и определить их значимость. Например, когда компания Warby Parker собиралась открывать первый офис за пределами Нью-Йорка, то комплексно рассматривала и оценивала целый ряд переменных в отношении нового места: индекс благополучия Gallup (Well-being index), кадровый потенциал, прожиточный уровень, стоимость билетов до Нью-Йорка и так далее. Марисса Майер (CEO компании Yahoo!) делилась похожей историей: как она выбирала между разными предложениями о работе и приняла решение работать в компании Google[13].
Компания с управлением на основе данных будет делать хотя бы что-то из перечисленного, что направлено на будущее и имеет акцент на данных.
Итак, у нас в компании есть качественные данные и квалифицированные специалисты по работе с этими данными, которые занимаются деятельностью, направленной на перспективу. Теперь-то нас можно назвать компанией с управлением на основе данных?
К сожалению, не совсем. Это все равно что в лесу падает дерево, но никто этого не слышит. Если специалисты по работе с данными проводят анализ, но никто не обращает на него внимания, и если результаты этого анализа никак не отражаются на процессе принятия решений в компании, то это нельзя считать управлением на основе данных. Специалисты по работе с данными должны информировать тех, кто принимает решения, и последние должны делать это, учитывая результаты работы аналитиков.
Дайкс предлагает термин «аналитическая цепочка ценности» (см. рис. 1.3). Данные ложатся в основу отчетов, которые будут способствовать проведению более глубокого анализа. Результаты анализа предоставляются лицам, принимающим решения, и процесс принятия решений строится на их основе. Это ключевой шаг. Данные и результаты анализа, о которых идет речь, требуются для принятия решения, способного повлиять на стратегию или тактику компании или ее развитие.
Технологии и обучение могут обеспечить первую часть плана: помочь специалистам по работе с данными с проведением анализа и представить результаты этого анализа. Однако именно от
Наконец мы добрались до самого важного аспекта, определяющего управление на основе данных. Для компании с управлением на основе данных именно данные – основной фактор, обусловливающий стратегию и влияющий на нее. В такой компании формируется конструктивная корпоративная культура, при которой данным доверяют, а результаты анализа бывают высокозначимыми, информативными и используются для определения следующих шагов.
В этом-то и заключается сложность. Если решения в компании принимаются на основе интуиции, как вывести ее на уровень управления на основе данных? Это процесс нелегкий и небыстрый, поэтому не стоит ожидать мгновенных изменений, однако все сотрудники компании могут внести свой вклад в этот процесс. Мы рассмотрим несколько способов, как стимулировать развитие в компании управления на основе данных.
Зрелость аналитических данных
В 2009 году Джим Дэвис, старший вице-президент и директор по маркетингу SAS Institute, выделил восемь уровней аналитических данных[14].
Что произошло? Когда произошло? Например, ежемесячные финансовые отчеты.
Как много? Как часто? Например, специальные отчеты.
В чем конкретно проблема? Как найти ответы? Например, исследование данных о типах сотовых телефонов и поведении их пользователей.
Когда нужно действовать? Какие действия нужно предпринять немедленно? Например, загрузка ЦП, о которой говорилось ранее.
Почему это происходит? Какие возможности я упускаю? Например, почему все больше клиентов банков перекредитовываются для выплаты ипотеки.
Что, если этот тренд продолжится? Какой объем потребуется? Когда он потребуется? Например, компании, работающие в розничной торговле, могут прогнозировать спрос на продукты в зависимости от магазина.
Что произойдет дальше? Как это повлияет на бизнес? Например, казино прогнозируют, кто из VIP-посетителей будет больше заинтересован в конкретных пакетных предложениях по отдыху.
Как улучшить наши процессы? Какое решение сложной проблемы будет самым эффективным? Например, каков лучший способ оптимизировать ИТ-инфраструктуру с учетом многочисленных конфликтующих ограничений с точки зрения бизнеса и ресурсов?
Представленные идеи формируют график из книги Дэвенпорта и Харриса Competing on Analytics (2006)[16],[17], как показано на рис. 1.4.
(Как видите, табл. 1.2 основана на этом графике. Можно соотнести первые четыре уровня графика с верхним рядом таблицы, а вторые четыре – с нижним рядом.)
Мне нравится общая концепция и названия. Однако, исходя из того, как Дэвис (2009) и Дэвенпорт и Харрис (2007) представили свои идеи, особенно с большой восходящей стрелой, можно интерпретировать эти уровни как последовательность, своего рода иерархию, где подняться на следующий уровень можно только при условии прохождения предыдущего.
Эту псевдопрогрессию часто называют зрелостью аналитических данных. Если забьете в поисковую строку Google ключевые слова «analytics maturity», то поймете, что я имею в виду. Многочисленные специалисты представляют этот график как набор последовательных шагов для достижения цели, где односторонние стрелки указывают переход на новый уровень.
Аналитическая работа отличается от этого представления: в одно и то же время разные подразделения компании могут проводить анализ разной степени сложности.
Рон Шевлин рационально отмечает[18]:
С точки зрения возможностей нет причин, почему компания не может прогнозировать, например, объем продаж («уровень» 6), не зная, в чем конкретно «проблема» с продажами («уровень» 3)… Но как я, будучи руководителем, должен отвечать на вопрос «Какие действия нужно предпринять немедленно?» без понимания «Что будет, если этот тренд продолжится?» и «Что произойдет дальше?» («уровни» 6 и 7)?
Мне кажется, верный способ интерпретации – подумать о том, что
Можно предположить, что более сложная аналитика по умолчанию лучше и что она способна сделать компанию более конкурентоспособной. Так ли это на самом деле? В интереснейшем исследовании[19], проведенном MIT Sloan Management Review совместно с IBM Institute for Business Value, были опрошены 3 тыс. руководителей и специалистов по работе с данными в 30 отраслях: как они используют аналитическую работу и что думают о ее ценности?
Один из вопросов касался конкурентного положения компании на рынке, и для него были предложены четыре ответа:
1) значительно лучше, чем у других компаний отрасли;
2) несколько лучше, чем у других компаний отрасли;
3) наравне с другими компаниями;
4) несколько или значительно хуже, чем у других компаний отрасли.