Считается, что если у вас много отчетов, таблиц и дашбордов, то вы уже управляете компанией на основе данных, но это далеко не так, потому что большинство этих таблиц составляют прошлые или сегодняшние факты, без обеспечения необходимого контекста событий и причинно-следственных связей, и самое главное без рекомендаций, что делать. В такой системе потенциал роста бизнеса сильно ограничен.
В противовес стоит рассматривать прогнозные модели, которые оптимизируют затраты на рекламу, снижают отток покупателей и т.д. Прогноз отвечает на вопросы “кто”, “что”, “когда”, “почему”, “где”.
Чаще всего прогнозные модели становятся ключевым фактором роста в организации с управлением на основе данных. Правильные выводы на основе этих прогнозов имеют огромный потенциал влияния на эффективность бизнеса. Однако для всего этого требуются правильно собранные цифры.
Отмечу важный факт аналитику невозможно считать эффективной если собранная информация никак не используется в принятии решений. Я с таким сталкиваюсь каждый день. Если большой босс игнорирует все отчеты и цифры и собирает их для галочки и собственного удовлетворения, в них нет никакого смысла. Как ни странно, управление в компании на основе данных возможно только при наличии правильно выстроенных бизнес процессов и корпоративной культуры, а уже потом технической стороны вопроса… Вот такой инсайт
А входит в эту систему много понятий:
- качество данных
- обмен информацией
- прием на работу
- обучение аналитиков
- коммуникация
- аналитическая организационная структура
- разработка дашборда и показателей
- А/Б тестирование
- принятие решений
Важно понимать, что кампанию которая хочет развиваться с помощью собственных данных, нужно растить не только сверху вниз, но и в обратном направлении.
Лучшие идеи подают сотрудники, которые непосредственно работают с данными. Они понимают как устроен сбор, где есть ошибки и недочеты и самое главное, как все это использовать для роста. Кроме того, они могут повысить уровень знаний других участников проекта в сфере цифр и их анализа.
До сих пор это почти нигде не используется, хотя такие специалисты имеют сильно развитое предпринимательское мышление, потому что могут задавать правильные вопросы и формулировать бизнес-проблемы. Я кстати отношу себя к таким спецам, но в то же время абсолютный профан если меня посадить за стол руководителя. Скорее всего моя задача: наблюдать со стороны, давать совет или конкретное направление.
Влияние и выгоды такой работы могут быть колоссальными. По статистике в США, где очень любят считать и вести бизнес на основе данных на 1 доллар вложенных средств в систему аналитики возвращается 13 баксов. Неплохая инвестиция! Так же в фирмах имеющий такой подход производительность труда становится выше на 5-6%, это немного, но факт приятный.
В малом и среднем бизнесе определенно не хватает вдохновения для технических спецов и аналитиков, чтобы эффективно выполнять эти задачи, делать паузы в анализе ситуации и верности пути, а также возможности делать работу эффективнее на основе своих цифр. Начать думать об этом никогда не поздно. Любому предпринимателю нужно постараться внедрить систему управления на основе аналитики данных даже в микро бизнес или стартап на самых ранних этапах развития.
Попробуем вместе с моими читателями устраивать краткие ликбезы по этой теме и возможно вместе быстро научимся использовать эту систему в вашем проекте.
Постараюсь поэтапно отвечать на вопросы, которые часто задаю себе:
- Разработка внутренней аналитики и управление ею
- Принятие решений
- Как данные собирать и хранить
- Как получать и интерпретировать
- И самое важное как действовать на их основе
Неважно какие знания имеет спец по сбору цифр у вас, главное, чтобы было желание разобраться и построить не просто аналитический дашборд, а соответствующую корпоративную культуру внутри компании.
Боярский Глеб Юрьевич @GlebBoyarskii — Telegram | VK
Обо мне:
Настройка Яндекс Директ, Таргет, Google (Yandex) Tag Manager, разработка Power BI и DataLens дашбордов, глубокая аналитика рекламных систем, комплексная веб-аналитика и performance-маркетинг.