Билл Фрэнкс - Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

При переходе к новому способу работы, такому как операционная аналитика, организация должна поощрить сотрудников на переосмысление и переоценку давнишних предположений. Вероятно, несколько лет назад нельзя было делать то, что требуется и возможно сегодня. Поэтому время от времени осматривайтесь вокруг и проверяйте, по-прежнему ли существуют усвоенные вами ограничения, чтобы не уподобиться блохам в открытой банке.

Культура, воспринимающая аналитику, должна начинаться сверху. Мы уже не раз говорили об этом на протяжении книги, но здесь стоит повторить несколько важных моментов.

Со многими традиционными аналитическими процессами можно было добиться успеха при наличии, скажем так, карманных денег. На протяжении многих лет, если отдел маркетинга правильно воспринимал аналитику, этого вполне хватало ему для ее успешного применения, даже если другие подразделения совершенно ею не интересовались. Например, когда в свое время я разрабатывал пакетные аналитические процессы для поддержки кампаний прямой почтовой рассылки, нашей команде всего лишь раз в месяц приходилось обновлять модели и составлять список идентификаторов клиентов. Если руководитель, отвечавший за кампании рассылки, поддерживал аналитику, то мы спокойно выполняли свою работу. Мало кто еще в организации был в курсе наших дел или поддерживал их.

Операционная аналитика не может быть реализована в изолированном пространстве, поскольку она встроена в бизнес-процессы и влияет на действия широкого круга заинтересованных лиц по всей организации. В силу того, что она оказывает воздействие на столь многих людей во многих частях организации, операционную аналитику невозможно использовать в скрытом режиме.

Следовательно, в первую очередь необходимо добиться согласия и готовности всех заинтересованных лиц перейти к более интенсивному использованию аналитики. Ее должны поддерживать все, начиная с генерального директора, иначе добиться прогресса будет невероятно трудно. Корпоративной культуре следует воспринимать аналитику в качестве ключевого приоритета.

В восьмой главе мы говорили о важности того, чтобы специалисты-аналитики рассматривали себя как консультантов, наставников и инструкторов, а не приемщиков заказов. У этой темы есть и обратная сторона. Организация должна создать такую культуру, где ценится вклад специалистов-аналитиков и в которой их поощряют выступать в качестве консультантов, наставников и инструкторов. Однако аналитическая команда не сможет выполнить взятую на себя роль консультанта, если никто не прислушивается к ее рекомендациям и не придает им того значения, которого они заслуживают.

Руководители структурных подразделений компании не должны рассматривать аналитику и, шире, специалистов-аналитиков как явление, подрывающее их авторитет и независимость. Напротив, они должны рассматривать их как ценные инструменты, способствующие успеху компании. Если специалисты-аналитики помогут руководителям добиться успеха, это только повысит авторитет и независимость последних, поскольку успешным людям дают больше свободы действий.

Создайте такую культуру, в которой ценятся аналитика и создающие ее специалисты. Специалисты-аналитики преуспеют в среде, где они чувствуют, что их ценят по достоинству, а их мнения и предложения воспринимаются всерьез.

Невозможно предоставить ценные консультацию и инструктаж тому, кто вас не слушает и не ценит ваш вклад. В этом случае советы подобны рекламному шоу, показываемому в пустой комнате. Организация должна четко установить, что аналитика и специалисты-аналитики являются ценным компонентом ее деятельности и, следовательно, должны быть частью всех важных процессов принятия решений.

Принимающие решения лица нуждаются в круге людей, которым они доверяют и которые, в свою очередь, помогают им в принятии решений. В этот круг следует пригласить и специалистов-аналитиков. Создание официально оформленной аналитической команды и назначение директора по аналитике, о чем мы говорили в восьмой главе, – два шага, способные продемонстрировать приверженность этому подходу.

Как мы выяснили в восьмой главе, недостаточно получить правильную рекомендацию, поскольку если рекомендация не выполняется, то и толку от нее не будет никакого. Если организация хочет добиться успеха с операционной аналитикой, она должна изменить поведение людей, с тем чтобы они выполняли рекомендации и решения, генерируемые операционной аналитикой. Когда сотрудникам позволяется игнорировать рекомендации или менять их по своему усмотрению, полученная аналитическая ценность очень быстро сократится. Разумеется, если в аналитическом процессе обнаруживаются ошибки, они должны быть устранены. Но людям не должно быть позволено обращаться с аналитическими рекомендациями так, как им вздумается.

Вспомните пример из первой главы касательно логистической компании, которая вкладывала много средств в уточнение своей картографической базы данных с целью крайне изощренной аналитической оптимизации ежедневных маршрутов для водителей службы доставки. Естественно, это вызвало сопротивление со стороны водителей, поскольку их действия взяли под контроль. Чтобы преодолеть это сопротивление, компания прибегла к методу игрофикации {88}. Другими словами, она превратила соблюдение рекомендаций в игру.

Вместо приказания: «Вы обязаны ехать по этому маршруту, потому что так сказал компьютер!», компания использовала более мягкий подход и придумала игру, которая апеллировала к самолюбию водителя. Его спрашивали: «Вы можете победить компьютер?» Поначалу водителям разрешалось отклоняться от рекомендаций, если они считали, что знают лучший маршрут. Данные о том, как срабатывали корректировки, затем включались в алгоритмы оптимизации.

Мой знакомый из этой компании по секрету рассказал мне об одном водителе, который проезжал в среднем 240 километров в день, в то время как первоначально компьютер рекомендовал 225 километров в день. Тогда водитель заявил, что компьютер ничего не понимает, а сам он сможет сократить свой пробег до 215 километров в день. Затем компьютер обновил свои рекомендации до 210 километров в день. Тогда водитель снова обвинил компьютер в некомпетентности и уменьшил свой пробег до 200 километров в день. В конце концов, водитель торжествовал, поскольку компьютер всякий раз ему проигрывал. Как бы там ни было, дневной пробег сократился со 240 до 200 километров в день.