Анализ данных — быстро и просто. Журнал «Бизнес Класс», апрель 2015

Статья о реальности BI в России и Кирове, которую мы долго готовили с журналистами и в итоге написали её сами. В журнал опубликовали немного другую версию, но оригинал вы можете прочитать здесь.

Вместо эпиграфа

Эту статью мы честно пытались написать с журналистами, но срок верстки журнала приближается, а понимание темы у нас и людей гуманитарного склада ума разное, поэтому мы решили их не мучать и все написать сами. Я думаю это оттого, что мы Рубиконом живем цифрами в цифровом мире и для нас это очень важный фактор при построении системного бизнеса.

Кекин Дмитрий, директор компании Рубикон

 

Да, пока у бизнесмена 2-3 магазина (сотня корпоративных клиентов, пятьсот отгрузок в год), цифр для анализа мало, хотя и там можно измерять показатели (проходимость, средний чек, реализация на менеджера, продажи на м2), записывать их в таблицу, строить графики и с умным видом их анализировать, пытаясь достать из них тот самый Грааль успешного успеха, но в этом случае, как правило, владелец чутко следит за бизнесом и знает все свои слабые/сильные места.

Часто, владелец даже, не записывая и не анализируя понимает, что продажи растут или падают. Проблемы же решаются путем приложения горчичника с энергетикой бизнесмена.

Но с ростом бизнеса (10-15 магазинов, 3-5 тысяч отгрузок в год, сотни корпоративных клиентов) шоу «Интуиция» сменяется на шоу «Битва экстрасенсов», только вместо экстрасенсов появляются экономисты, финансисты, начальники отделов и даже аналитики. Появляются и первые показатели деятельности, по которым можно оценивать деятельность отдельных подразделений. Казалось бы, вот оно — счастье, своди все воедино, по всем направлениям, выводи на приборную доску и управляй своим бизнес-джетом, но жизнь вносит свои коррективы.

Данные из прошлого

Экономист посчитал себестоимость производства продукта и успокоился, а доллар постоянно вносит свои коррективы в сырье; HR придумал новую систему мотивации, но пять KPI не помещаются в мысли простого рабочего или продавца, и система не работает; планово-экономический отдел, о чудо, может посчитать P&L, но только за позапрошлый месяц или квартал и только по всей деятельности и т.д. Можно приводить кучу примеров несоответствия реальной жизни моделям из бизнес-школ, но суть проста – данные собираются и анализируются обычно раз в месяц (квартал/год), кроме того каждый отдел делает это со своей периодичностью (обоснованной своими процессами) и ВСЕГДА это занимает большое количество времени и ВСЕГДА это данные из прошлого или даже из ДАЛЕКОГО ПРОШЛОГО. А вывести зависимости от первого касания с потенциальным покупателем до прибыли, в обще, считается непосильной задачей, в мире неопределенностей и случайностей.

А как управлять самолетом, ориентируясь на показатели месячной давности? Вопрос риторический…

Так работают все. Почему?

Этому есть несколько объяснений. Во-первых, исторический фактор. В конце девяностых, когда компьютеры стали доступны для бизнеса в России, взялись за автоматизацию бухгалтерии и делопроизводства, затем пошли автоматизировать производственные процессы (АСУТП, АБС и прочие системы), затем начали заниматься более высокоуровневой автоматизацией (Клиентский сервис, управление производством и финансами, электронный банкинг, документооборот и т.д.). В результате мы всегда видим 5-6 информационных систем разной степени сложности, сотни Excel файлов и тысячи документов Word. И каждое предприятие проходит все эти этапы в своем развитии, даже если оно не было создано во времена НЭПа.

Во-вторых, низкий уровень конкуренции, все еще позволяет продолжать экстенсивный путь развития. Например, для ритейлера гораздо проще открыть еще один дополнительный магазин и тем самым немного уменьшить эффективность всей сети в целом, чем выжать максимум из существующих площадей.

В-третьих, недооценка возможностей IT для бизнеса. Хоть сейчас каждый второй ходит с iPhone, который более мощный, чем компьютер секретаря, но считается что вычислить EBITDA по группе компаний или собрать квартальный отчет по нескольким регионам без экономиста или аналитика — нереально. А тем более, когда заходит речь о больших объемах данных – тут страх сковывает сознание и они лежат в архивах по 5 и более лет, вроде и выбросить жалко и приспособить уже никак, ведь они же созданы в старых программах, которые уже не поддерживаются.

Анализ данных: быстрее, проще, умнее

Собственно, эта статья о том, что 21 век уже наступил и даже в России. Теперь можно собирать данные со всех систем бизнеса (начиная с датчиков АСУТП, телефонии, бухгалтерии, датчиков проходимости и счетчиков посещаемости сайтов, ERP систем, видеонаблюдения и т.д. – были бы данные) объединять их в одно хранилище и анализировать, как вашему бизнесу угодно. И чем старше данные и чем их больше, тем более достоверные зависимости можно вывести и более точный будет прогноз. Причем, загружаем данные в систему каждую ночь и делаем все отчеты не за прошлый месяц, а уже с учетом вчерашней работы.

Чтобы было понятнее, что я имею ввиду, приведу пример из мира ритейлеров: есть данные по времени пробития чеков. Строим график зависимости количества чеков от времени. Видим, что по всем магазинам сети с 7 до 8 часов вечера идет стабильный спад по количеству, а в одной точке график не падает, а даже немного растет в последний час работы. Добавляем дополнительный час работы на эту точку и извлекаем дополнительную прибыль.

Примеров можно приводить бесконечное количество из ритейла, банковской сферы, производства… Благо опыт позволяет, но место в журнале ограничено.

Что мы хотим сказать – не нужно бояться того, что у вас особенное предприятие или бизнес разнороден. Мы в Рубиконе искренне считаем, что данные всегда можно собрать воедино, а потом их анализировать и прогнозировать, хотя окончательное решение все равно принимать человеку.

 

Посмотреть версию статьи из журнала «Бизнес класс»

 

Статья для журнала «Бизнес класс, апрель 2015

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *