Давайте возьмем за пример самый обычный Российский бизнес. Разберем его на базовые компетенции: продажи, закупки, логистику и так далее. Разберем на части каждую компетенцию, например, продажи: активные продажи, лидогенерацию, обработку входящих и так далее. В итоге, увидим простой набор действий, которые осуществляет бизнес. Такие действия можно назвать линейными. Например, с высокой вероятностью ценообразование обычной компании строится в одно линейное уравнение: объем продаж * % скидки. В этом линейном уравнении всё очень просто, чем больше покупает клиент, тем выше скидка. Есть не мало компаний, где формула ценообразования сложнее. Но очень большая редкость, когда ценообразование представляет собой матрицу, так называемое модульное ценообразование, где каждый модуль зависит от десятка разных критериев, в том числе от силы бренда и роль продукта в линейке. Вот данный подход мы и называем сложным алгоритмическим решением.
Как появились алгоритмические решения в бизнесе:
Сам термин перешел из области IT, где алгоритмическими (инженерными) задачами называют задачи, требующие нестандартных решений.
Алгоритмические задачи в бизнесе - это вид задач, требующих более сложных решений в силу давления высокой конкуренции на рынке. Поэтому алгоритмические технологии очень часто появляются именно на высококонкурентных рынках. Надо обладать высокой дальновидностью, чтобы на незрелом рынке запускать сложные технологии. Зачем, когда и так всё работает?
Как работают сложные алгоритмические решения в бизнесе
Например, основные участники рынка используют линейные уравнения в ценообразовании. У всех плюс минус одна и та же цена. И вдруг у одной из компаний-конкурентов резко падают цены на определенные товары, при этом на остальные товары цены растут. Участники рынка могут видеть только внешнюю сторону события, цены на отдельные товары, и не понимают, что происходит с маржой в расчетах на всю продуктовую категорию. Поэтому у каждого из участников встает выбор - либо следовать за "нестандартным" игроком и тоже снижать цену, либо наблюдать и ждать, когда "нестандартный" игрок уйдет с рынка из-за низкой маржинальности. И та и другая реакция проигрышная. В первом случае, при следовании за лидером, и незнания полной матричной формулы, участник рынка будет падать в маржинальности. Во-втором случае, в ситуации бездействия на падение цены других, участник рынка будет падать в объемах продаж.
Компетентностный подход и оценка soft skills
Представим, что вы понимаете, какие компетенции нужны компании, чтобы быть конкурентными на рынке. Например, вам нужно модульное ценообразование, категорийный менеджмент, обратные воронки продаж, SMM-маркетинг и система управления талантами. Данные компетенции мы называем мета- Hard Skills
Для внедрения новых технологий, нам нужны люди, владеющими двумя мета-навыками: самой технологией (Hard Skills) и навыком внедрения новых технологий (Soft Skills).
С оценкой Hard Skills всё проще - рекрутеру компании надо перерыть весь рынок и найти кандидата, который в своем бэкграунде имеет опыт работы с нужной вам технологией.
А вот с оценкой навыков внедрения всё сложнее. По-сути, вам нужен не тот, кто работал с нужной системой, а внедрял ее. Навыки таких людей мы подкрашиваем в оранжевый цвет и так называем - "оранжевые".
Как вы уже догадались, за прообраз человека, внедряющего новые технологии, мы взяли Стивена Джобса. Мы проанализировали его биографию, выделили Soft Skills - деловые и личностные качества, и теперь знаем как их выделять из тысячи кандидатов на рынке труда.
А как находить и оценивать таких людей это в наших дальнейших статьях. Подписывайтесь, чтобы не пропустить.