Компания UPS олицетворяет собой переход от целевой аналитики к аналитике комплексной. Хотя она славится пристальным вниманием к технологическим исследованиям и организации производства, до недавнего времени ее возможности были слишком узки. Сегодня UPS развивает свой статистический потенциал, чтобы отслеживать перемещение грузов, прогнозировать решения людей и влиять на эти решения – оценивая вероятность оттока клиентов и выявляя источники проблем. Подразделение клиентской статистики UPS, например, способно точно предсказать вероятность ухода клиента на основании того, как обычно идет работа с ним и какие он выдвигает претензии. Если данные наводят на мысль о потенциальном отказе от услуг компании, менеджер по продажам связывается с клиентом, чтобы обсудить и решить проблему. Это позволяет значительно сократить число потерянных клиентов. Такого рода деятельность UPS все еще недостаточно масштабна, чтобы компанию можно было считать полноценным супераналитиком, но движется она именно в этом направлении. Супераналитики считают всю подобную деятельность во всех областях единым конструктом, общей инициативой, часто выделенной в отдельную категорию, например, в Capital One это «информационная стратегия», а в Barclay's Bank – «работа с клиентами на основании информации». Деятельность в рамках этих программ проходит не только под общим названием, но и под общим руководством с применением общих технологий и инструментария.
В традиционных компаниях business intelligence (этим термином в индустрии ИТ обозначают процессы и программы аналитики и отчетности), как правило, ведется на уровне подразделения; специалисты по цифровым данным сами выбирают инструменты, сами контролируют хранилища информации и сами обучают людей. Но это приводит только к хаосу. Во-первых, распространение созданных пользователями электронных таблиц и баз данных неизбежно приводит к расхождениям в ключевых показателях эффективности внутри организации. Кроме того, доказано, что от 20 до 40 % таких электронных таблиц содержат ошибки; чем больше их циркулирует внутри компании, тем плодороднее становится почва для новых ошибок. Супераналитики же, напротив, формируют централизованные группы, чтобы важные данные и другие ресурсы находились под надежным контролем, а разные подразделения организации могли легко обмениваться ими, не сталкиваясь с препятствиями в виде несоответствующих друг другу форматов, определений или стандартов.
Некоторые супераналитики применяют такой же комплексный подход не только к технологиям, но и к кадрам. К примеру, в Procter & Gamble недавно разработали своего рода «группу сверханалитики», в которую вошло более 100 специалистов из разных отделов: производства, поставок, продаж, изучения клиентуры и маркетинга. Хотя в основном аналитики работают в рамках своих подразделений, эта группа находится под централизованным управлением. Такая консолидация позволила P&G использовать для решения важнейших задач все доступные ей знания. Например, аналитики по продажам и маркетингу сообщают о возможностях роста на имеющихся рынках коллегам, занимающимся планированием корпоративных сетей поставок. Аналитики же по поставкам, в свою очередь, используют собственные знания, принимая решения в таких новых областях, как конкурентная разведка.
Благодаря этой группе P&G гораздо четче контролирует процессы принятия решений внутри компании на основании статистики. Раньше аналитики P&G по выявлению слабых мест помогали оптимизировать бизнес-процессы и экономили деньги, но, поскольку все они принадлежали к разным подразделениям, многие менеджеры даже не знали, какие услуги те могут предложить и насколько эффективно способны работать. Теперь руководство использует в своих проектах обширнейшую базу опыта компании. При этом мастерское обращение с цифрами стало одной из визитных карточек P&G в глазах инвесторов, прессы и общественности.
Приверженность руководства
Внедрение аналитики в масштабах всей компании влечет за собой перемены в корпоративной культуре, бизнес-процессах, поведении и навыках многих сотрудников. Возглавлять этот процесс, как и любые другие значительные изменения, должны представители топ-менеджмента – сторонники количественного подхода, – в идеале – глава компании. Нам действительно удалось найти несколько генеральных директоров, в последние годы руководивших процессом перехода к широкому использованию аналитики. Среди них – Лавмен из Harrah's, Джефф Безос из Amazon и Рич Фербенк из Capital One. До ухода из Sara Lee Bakery Group генеральный директор компании Барри Берача держал на рабочем столе табличку, резюмирующую его личную и корпоративную философию: «В Бога верим, от остальных требуем данных». Нам приходилось видеть компании, где один-единственный менеджер направления или подразделения пытался внедрить аналитику по всей организации, и кое-кому даже удавалось достичь некоторого успеха. Но все же этим сотрудникам не хватало влияния, широты зрения и кросс-функциональных полномочий, для того чтобы сколько-нибудь значимо изменить корпоративную культуру.
Руководители, решившие внедрять методы аналитики, должны хорошо понимать и высоко ценить их. Не обязательно иметь опыт работы со статистикой, но важно знать теоретические основы различных количественных методов, чтобы сознавать присущие им ограничения – какие факторы учитываются, а какие нет. Если руководитель испытывает затруднения с количественными методами, он обращается к экспертам, разбирающимся в его бизнесе и понимающим, как в нем можно задействовать аналитику. Мы пообщались с несколькими топ-менеджерами, воспользовавшимися услугами таких консультантов, и все они отметили, как важно найти человека, способного объяснить все простым языком и при этом достаточно надежного, не склонного заниматься подтасовками. Некоторые из наших собеседников окружили себя высокопрофессиональными аналитиками: профессорами, консультантами, выпускниками MIT и пр., – но это скорее была личная инициатива, а не вынужденная мера.
Даешь статистику!
Аналитика против чутья – вот любимая тема политических комментаторов в контексте двух последних выборов президента США. Обсуждается она и в профессиональном спорте благодаря нескольким популярным книгам и громким спортивным победам. На сегодняшний день преимущество, похоже, за аналитикой.
Примечательно, что статистика активно применяется для выбора спортсменов. В бестселлере Майкла Льюиса «Moneyball» много внимания уделено ее использованию для выбора игроков в команду «Окленд Эйс», способную выигрывать даже в трудных условиях. Команда «Нью-Ингленд Пэтриотс», также уделяющая статистике самое пристальное внимание, выиграла три из последних четырех Суперкубков, а по расходам на персонал она стоит на 24‑м месте в лиге. «Бостон Ред Сокс» практикует «саберметрику», то есть использует статистику в бейсболе, для чего менеджеры компании даже привлекли Билла Джеймса, знаменитого бейсбольного аналитика, который и принес известность этому термину.
В европейском футболе стратегия также играет важную роль. Итальянский «Милан» использует модели прогнозирования от собственного центра лабораторных исследований, чтобы предотвращать травмы, анализируя физиологические, ортопедические и психологические данные из многих источников. Перспективная английская команда «Болтон Уондерерс» известна тем, что ее руководство оценивает эффективность игроков на основании подробных данных.
Тем не менее спортивные менеджеры, подобно руководителям бизнеса, редко делают ставку только на факты или только на интуицию. Например, менеджер команды «Сент-Луис Кардиналс» Тони Ла-Русса блестяще сочетает аналитические методы и чутье, решая, когда заменить игрока в очереди отбивающих или нанять специального человека для поднятия боевого духа. Базз Биссинджер описывает это в своей новой книге «Три августовские ночи» (Three Nights in August): «Ла-Русса ценил ту информацию, которую получал от компьютеров. Он разбирался в строчках и колонках цифр. Но знал он и то, что в мире бейсбола цифры – это далеко не всё, а порой они способны и заморочить голову. Он понимал, что количественно оценить желания невозможно. Цифры же точно сообщали ему то, что нужно было знать, – цифры плюс двадцатичетырехлетний опыт управленца».
В последней фразе – вся соль. Изучает ли руководитель чью-то служебную характеристику или подмечает нюансы мимики сотрудника – всесторонне оценить данные ему позволяет только собственный опыт.
Конечно, не все решения должны основываться на аналитике – по крайней мере не полностью. В частности, в кадровых вопросах нередко помогают чутье и слухи. Все больше компаний принимают решения в отношении работы с персоналом, руководствуясь данными статистического анализа (см. врезку «Даешь статистику!»), однако исследования показывают, что люди и сами способны быстро и на удивление точно оценивать личность и характер кандидата на основании простых наблюдений. Соответственно, апологетам аналитики придется выбирать: прислушиваться к цифрам или к собственной интуиции.
