Как улучшить бизнес-процессы с помощью аналитики

Сегодня многие руководители понимают, что цифровая революция затронет все без исключения отрасли, а традиционные бизнес-модели придется перестраивать: организационную структуру, каналы продаж и обслуживания, цепочку управления поставками и др. Эффективно трансформироваться поможет подход, основанный на больших данных и аналитике. Именно данные (о клиентах, сотрудниках, рынке), а также методы их обработки – основа для большинства изменений в цифровую эпоху. Всего понадобится шесть шагов.

1. Сверьте стратегию с уровнем развития технологий. Задайтесь вопросом, насколько долгосрочная стратегия компании отвечает современным трендам и учитывает ли использование данных и продвинутой аналитики. Подумайте, что можно скорректировать: например, как использовать данные о клиентах для повышения качества обслуживания или как вести поиск талантов с помощью аналитики. Задайтесь вопросом, каким образом компания собирает и хранит данные. Это актуально для любой отрасли. Один из крупнейших агропромышленных холдингов Восточной Европы смог существенно нарастить объем молочной продукции, внедрив аналитику для определения оптимального времени выгула скота и температуры в загоне.

2. Начните с простых решений, чтобы сразу получить эффект. Важно выявить процессы и точки принятия решений, в которые можно интегрировать сценарии, основанные на больших данных и аналитике. Мы называем такие сценарии use cases, или пилотами. Придется проанализировать всю цепочку создания стоимости – от взаимодействия с клиентами (например, ценообразования или ассортиментной политики) до управления персоналом.

Прелесть use cases в том, что можно начать их внедрять сразу, по одному, силами минимальной команды с использованием облачных и других доступных технологий. Важно, сосредоточившись на малом, получить быстрый результат. Логика выбора сценария проста: должно быть достаточно данных для обработки и ясен финансовый эффект от его внедрения. Например, для розничной продовольственной сети приоритетным сценарием может стать оптимизация ценообразования в магазинах. Необходимо консолидировать данные чеков, а оптимизация цен может дать миллионы долларов дополнительной выручки в магазинах. Пилотные проекты позволят быстро проверить эффективность аналитических моделей и скорректировать их в случае необходимости.

3. Соберите подходящую команду. Вам понадобятся сотрудники с техническим образованием или опытом: разработчики, программисты, аналитики. Но нужен и так называемый бизнес-переводчик – посредник между специалистами по технологиям и сотрудниками, отвечающими за бизнес-процессы. Часто они говорят на разных языках. Лучшими бизнес-переводчиками становятся сотрудники компании, прошедшие обучение технологиям: они понимают специфику бизнеса.

Ищите способы стимулировать этих сотрудников. Подумайте о новых моделях работы – гибких проектных командах, удаленной работе и аутсорсинге. Они придадут вашей команде большую гибкость.

4. Создайте платформу для хранения и обработки данных. Для обработки больших данных нужны специальные инструменты и технологии. Универсального решения нет, каждая платформа создается под конкретный бизнес. Ряд крупных игроков производят аппаратное и программное обеспечение (например, IBM и Oracle), а для обработки огромных массивов данных можно использовать общедоступное программное обеспечение (например, Apache Hadoop или Azure). Проверьте совместимость платформ с уже имеющейся в компании техникой и выясните, какой из поставщиков обеспечивает наилучшую поддержку в вашем регионе.

5. Измените организационную структуру и систему принятия решений. Речь идет о трех ее ключевых элементах:

– Организационная модель. Цифровую трансформацию делают люди – инженеры данных, аналитики, бизнес-переводчики. Важно, чтобы они могли влиять на принятие решений и выносить свои идеи и результаты на самый высокий уровень.

– Компетенции и обучение. Важно, чтобы менеджеры и топ-менеджеры не стояли в стороне, а активно участвовали в цифровых реформах. Для этого нужна система обучения сотрудников: специальные курсы и даже собственная школа аналитики и обработки больших данных. Особенно важно научить топ-менеджеров основам работы с данными, чтобы, например, они понимали, какие результаты может дать аналитика.

– Процессы. В цифровой среде руководители бизнеса должны заранее предугадывать, где может возникнуть проблема. Например, менеджмент компании с десятками тысяч сотрудников с помощью аналитики может предсказать отток персонала и понять возможные причины. Отток еще не начался, но руководство знает об угрозе и принимает меры, чтобы его предотвратить.

6. Создайте экосистему партнеров. Нужно научиться создавать партнерские сети: менеджменту тогда не придется создавать все функции внутри компании – часть работы можно отдать партнеру, который выполнит ее быстрее, лучше и дешевле. Например, если вы шьете футболки и хотите продавать их в интернете, не нужно создавать собственное приложение или интернет-магазин – можно разместить товар на сторонних площадках (например, на «Авито» или «Яндекс.Маркете»). Даже технологическая платформа может строиться на внешних ресурсах, таких как Amazon Web Services или Microsoft Azure. Результат тот же, но денег и времени нужно меньше.

Любые из этих шести шагов можно исполнять как последовательно, так и одновременно. Например, можно одновременно набирать команду и искать партнеров. И примерно за полгода-год компания сможет сделать огромный скачок.