“Без данных вы просто еще один человек с собственным мнением"
Уильям Эдвардс Деминг
Сбор данных
Очевидное требование - в любой компании должен осуществляться сбор данных. Это ключевой компонент, но речь не о всех цифрах, которые только могут существовать в вашем бизнесе, а только о ПРАВИЛЬНЫХ - тех, которые могут решить конкретный вопрос или задачу. Эти данные должны быть актуальными, чистыми и самое важное они должны заслуживать доверие.
Это не так то просто собрать такой пакет для своего бизнеса, но сделав это единожды и качественно, вы обеспечите себя точной моделью для стратегии и анализа на долгие годы. Сейчас все буквально помешались на BIGDATA и маркетинговой истории по продажам курсов по этой теме. И некоторые люди, которые работают в этой сфере считают это панацеей, якобы собрав все на свете, найдется тот алмаз способный обеспечить рост бизнеса. Горькая правда полностью противоположна - даже небольшое количество точной информации по нескольким метрикам, может решить задачу гораздо лучше, нежели терабайты мусора. Не ищите иголку в стоге сена!
Доступ
Любая информация должна быть общедоступной внутри организации. Каждый сотрудник должен понимать происходящее, просто открыв отчет и проверив эффективность работы компании и своей личной. Надеюсь вы понимаете, что продают и производят в организации абсолютно все. От менеджера до охраны на входе, если таковая имеется. Что для этого нужно сделать:
Объединяем данные
Формат хранения должен допускать возможность объединять данные. Форматов полно, это и реляционные базы, хранилища SQL, в небольших кампаниях это чаще всего Excel, но нужно понимать что по мере роста объема придется подключать Power Query или Power BI.
Используем данные совместно
Необходимо развивать культуру обмена данными внутри организации, у каждого должна быть возможность сопоставить, объединить или посмотреть в исторической перспективе что происходило. Разрозненные данные всегда стараются охватить все, что возможно. Когда больший объем данных доступен для большего количества сотрудников организации сработает правило - целое всегда лучше суммы частей!
Доступность
Используйте адекватные инструменты, чтобы обработать, очистить, упростить формат чтения ваших данных. Стройте дашборды, убирайте лишние метрики и делайте простые фильтрации. Не превращайте все в сложную бюрократическую систему.
Теперь у нас есть доступ к цифрам, достаточно ли этого? Конечно нет, нужен специалист с правильным взглядом, который будет выбирать нужные метрики, "читать бизнес" изнутри и понимать, что действительно необходимо оценивать и считать. Человеческий фактор в управлении с помощью данных очень важен, как бы не хотелось верить в BIGDATA и машинное обучение. Необходимы люди, способные задавать правильные вопросы, строить прогнозы и планы... Просто цифры не помогут ничем!
Составление отчетности
Сам грешу цифрами без контекста. Об этом и попробую рассказать. Допустим у вас уже есть простой отчет по продажам. Обычная диаграмма показывает процент роста или падения продаж
Вроде бы все ок. Есть диаграмма, есть данные, есть представление, что произошло. Но о чем говорит показатель роста на 5%. Пожалуй сложно добавить что-то кроме: "Ура у нас рост продаж!"". Но каковы причины? Их может быть множество:
- Например вы продаете купальные костюмы, и сейчас лето и такой рост может быть гораздо ниже, чем в прошлом году
- или маркетолог потратил кучу денег на PR и этот рост в продажах вовсе не покрывает затрат
- а еще, если сравнивать два месяца, это рост, но если посмотреть полугодие общая тенденция тренда отрицательная
- и самое смешное, вы собираете все вручную и произошла ошибка, банально человеческий фактор
Все это очень важные объяснения, а цифра представляет собой просто числовой показатель без контекста. Будьте аккуратны в восприятии информации без причинно-следственных связей!
Оповещения
Я не фанат множества уведомлялок по каждому поводу и дашбордов раскрашенных светофором. Чаще всего такие уведомления не дают ничего, кроме факта случившегося. Например вы настроите себе уведомления, что у вас упали продажи по сравнению с прошлым месяцем, или вырос средний чек. Эта информация засоряет ваш экран и отвлекает от более важной работы.
Чтобы понять случившееся нужен специалист, который полезет в журнал данных, прочитает внимательно показатели и объяснит причину. но если вы любитель оперативно реагировать и любите постоянные "пикалки" в вашем смартфоне, то используйте сколько хотите. Пожалуй я бы оставил уведомления только для критически важных показателей. Все что касается денег в рекламном кабинете, поломок и т.д.
От отчетов и оповещений к анализу
Составление отчетов, доступность, оповещения, все это важно на пути к анализу. Теперь у нас есть визуализация доступная всем, но это то ,что было в прошлом. Нужно идти дальше и учиться заглядывать в будущее. необходимо прогнозировать развитие ситуации используя исторический фундамент: искать неэффективности, понимать почему изменились показатели в текущем моменте и как действовать в будущем без ошибок.
Итак, что мы имеем:
- Отчетность - процесс организации данных и их визуализации с целью понимания как функционирует бизнес. Отчет показывает, что произошло.
- Анализ - преобразование данных отчетности в выводы. Анализ показывает почему произошло событие и что делать.
На этих таблицах исчерпывающе объясняется из чего состоит анализ и отчетности, а так же философия анализа.
Критерии управления на основе данных
Для управления компанией на основе данных характерны следующие действия:
- Постоянные А/Б тестирования (сайтов, заголовков в рекламе, текстов рассылок, креативов)
- Тестирования направлены на совершенствование самой работы и сотрудников. оптимизация процессов, упрощение схем производства (даже на несколько минут!)
- Прогнозирование и учет, исправление своих ошибок в прогнозах
- Все действия или варианты решений принимаются только на основе набора взвешенных показателей
Но даже выполняя эти действия и имея отчетность, анализ и прогнозирование мы еще не можем назвать нашу компанию - "управляемая на основе данных". Существует термин "аналитическая цепочка ценности", которая подразумевает следующую этапность:
- качественные данные ложатся в основу отчетов
- проводится глубокий анализ
- результаты анализа передаются лицам ответственным за принятия решения
- принятие решения строится только на основе этих данных и их анализа.
Последний шаг ключевой. Технологии и обучение могут обеспечить первые три пункта плана, однако именно от КОРПОРАТИВНОЙ КУЛЬТУРЫ зависит, будут ли на основе всей отчетности и анализа принимать взвешенные решения. Без конструктивной корпоративной культуры и доверия к данным ничего не получится.
В этом цикле изображенном на картинке и заключается вся сложность. Как привести компанию и сотрудников к такой системе? Как исключить принятие решение на основе интуиции и вывести ее на новый уровень? Это процесс не быстрый, а порой просто невозможный из-за невежества высшего звена руководства.
Далее рассмотрим несколько стимулирующих факторов для перехода на новый уровень.
Существуют виды отчетов их 8 уровней:
- стандартные - то что произошло, отвечающие на вопросы: что произошло? Когда?
- целевые отчеты - отвечают на вопросы: как много? Как часто? (исследование темы, или направления бизнеса)
- детализация по запросу: в чем конкретно проблема? Как найти ответы?
- оповещающие: когда нужно действовать? Что делать? (например сезонность продаж)
- статистические: почему это происходит? Какие возможности упускаем?
- прогнозирующие: что будет если тренд продолжится?
- прогнозные модели: что будет дальше? как это повлияет на бизнес?
- оптимизирующие: как улучшить процессы? Какое решение будет самым эффективным?
Все пункты выстроены иерархически, и не выполнив первый этап на следующий уровень не перейти. Такой подход называют "зрелостью аналитически данных".
Теперь глядя на эту картинку может показаться, что без серьезных инвестиций в аналитику, сбор, обработку данных, а так же найма специалистов, перестройка будет сложна. На самом деле это не так.
Выделяют три вида уровня аналитических возможностей, которые сразу снимают страх начать работу в этом направлении.
Так что же на самом деле мешает применять аналитические инструменты в бизнесе? Два самых популярных ответа - недостаток понимания и недостаток навыков. Кстати, все это решается за счет внутренних ресурсов организации.
Специалист по сбору данных или аналитик помогает остальным сотрудникам прокачать навыки и донести ценность аналитической работы. Высший состав может выделить ресурсы на качественный сбор и средства обработки данных, а так же стимулировать обмен ими внутри организации.
Фактически главный ответ на основную проблему статьи- БЫЛО БЫ ЖЕЛАНИЕ. Добавить больше нечего. В этом процессе каждый сотрудник может играть свою роль, а иногда самую главную.
Если дочитали статью до конца, вы скорее всего находитесь в начале пути. Я постарался снять все страхи и усложнения на этапе старта. Как видите, во главе по прежнему стоит ваша корпоративная культура. Никаких программистов, сложных расчетов и сложных терминов. Ну что начинаем? :)
