Ответ на вопрос о трендах можно найти, проведя исследование с помощью базы данных «Google Книги», открытой в 2011 г. и включающей 5,2 млн книг, опубликованных в период между 1500 и 2008 гг. Поиск определенных слов и словосочетаний (фраз) позволяет увидеть, насколько часто они упоминались в прошлом.
База данных Google помогает исследователям узнавать, например, об интересных и существенных сдвигах в социальных ценностях. Так было установлено, что в период между 1960 и 2008 гг. выросла частота использования фраз, характеризующих эгоцентричность человека (фразы типа «я пришел первым»), в то время как упоминание терминов, означающих групповые коммуникации (как «сообщество» и «общее благо») снизилось. На основании установленных сдвигов можно судить об изменении настроений и поведения людей.
Доступ к этой огромной базе данных позволяет исследовать и тренды для коммерческих организаций. Рассмотрим лучшие из них.
Рост популярности «больших данных» и изменение роли «ИТ-подразделений»
Ссылки на технологии Big Data в последнее время растут. Простое объяснение тому — четыре буквы V: объем, многообразие, скорость и ценность (volume, variety, velocity и value), характеризующие технологии «больших данных». Пользователи таких технологий становятся все более самостоятельными. А пользователи аналитики хотят иметь легкий и гибкий доступ к различным данным и возможность манипулировать ими.
Каким образом достичь этого?
Консалтинговые компании рекомендуют два способа/метода для ускорения принятия технологий больших объемов данных. Один из таких способов состоит в создании «центра мастерства», укомплектованного специалистами, которых сейчас принято называть data scientists. Они и должны оказывать помощь специалистам различных департаментов в применении передовой аналитики. Можно использовать и другой метод — продемонстрировать несколько примеров решения проблем с помощью технологий «больших данных» и/или использования их возможностей, чтобы менеджеры понимали их преимущества.
Что же касается ИТ-департаментов, то их аналитики уже рассматривают не как поставщиков технологии, а как сервис бэк-офиса. Это означает, что ИТ-подразделения должны стать структурой по решению проблем и развитию возможностей своих внутренних клиентов, поскольку никто, кроме них, не сможет лучше понять, почему тот или иной департамент требует BI-софт для улучшения качества анализа.
А ведь именно использование методов управления эффективностью позволило перенести внимание с технологий и ежедневных операций ИТ-подразделений на оказание услуг своим пользователям. Более подробно об изменении роли ИТ-подразделений читайте в «ЭЖ», № 19.
Значимость «ROI на клиента» растет, интерес к «отчетам о продажах» падает
Многие компании приходят к пониманию своей задачи, состоящей не в том, чтобы просто увеличивать долю на рынке и наращивать объемы продаж, а увеличивать прибыльность продаж и максимизировать рентабельность инвестиций и своих усилий в маркетинг. Это связано с тем, что в последнее время клиенты все чаще рассматривают поставщиков продуктов и стандартное обслуживание как потребительский товар. Поэтому появляются клиенты, желающие получить специальные услуги, отличающиеся дифференцированным подходом. Вследствие этого многие поставщики активно переориентируют свои продажи и функции маркетинга с продукта на клиентов, становятся клиентоориентированными (подробнее см. «ЭЖ», № 14).
Такой переход сопровождается и происходит с помощью аналитики и, в частности, с применением интеллектуального анализа данных, бизнес-аналитики и инструментов аналитики, помогающих понять поведение клиентов, включая предпочтения в покупательском поведении и привычки похожих групп клиентов. А изменение подхода к рассмотрению клиентов по аналогии с инвестициями в портфель ценных бумаг не отражается в отчетности по продажам. Максимизация же ROI клиентов приводит к максимизации благосостояния акционеров компании.
Например, в Caterpillar, крупном производителе оборудования, измеряют прибыльность каждого из своих клиентов для компании. Причем в прибыльности клиентов учитывается стоимость капитала, необходимая для понимания положительной финансовой отдачи от каждого клиента, чтобы вознаграждать своих акционеров. На основании такой ценной информации менеджеры принимают решения о конкретных действиях, позволяющих сделать клиентов более выгодными для компании.
Особое значение в этой связи приобретает прогнозная аналитика клиентов, или жизненный цикл клиентов для планирования доходов компании в будущем. Прогнозная аналитика строится на основе управления стоимостью или ценностью клиента для компании (Customer lifetime value, CLV).
Чтобы правильно распределить ограниченные ресурсы компании на маркетинговые расходы в бюджете, необходимо классифицировать клиентов по их приоритетности, ответив на следующие вопросы:
■ Какие клиенты наиболее прибыльны для компании?
■ Какие клиенты самые ценные для компании?
■ Чем эти две группы клиентов отличаются?
■ Клиенты какой из групп более важны для компании?
Например:
|
У зубного врача A |
У зубного врача В |
|
Продажи = 750 долл. США |
Продажи = 375 долл. США |
|
Прибыль = 100 долл. США |
Прибыль = 40 долларов США |
|
Возраст пациента — 61 год |
Возраст пациента — 25 лет |
Какой из пациентов выгоднее, а какой ценный?
Ответить на эти вопросы можно с помощью жизненного цикла клиента (см. рис. 1). А затем разработать конкретные действия по работе с каждой из групп клиентов (см. рис. 2).
Возрастает значение «сбалансированной системы показателей», а «управление по целям» применяется все реже
Этот тренд говорит о большом внимании к системному подходу и систематическому применению инструментов повышения эффективности.
Создатели сбалансированной системы показателей скорее всего согласятся с тем, что стратегическая карта, построенная ими по методу диаграммы причинно-следственных связей между стратегическими целями, сегодня гораздо более важна в практике управления, чем такой инструмент, какая система показателей, чья схема служит в качестве механизма обратной связи. Более же важные навигации содержатся в стратегической карте.
Сбалансированная система показателей эффективности КPI служит монитором прогресса в достижении типичных 10—25 стратегических целей, определенных командой исполнителей в стратегической карте.
А упоминание в книгах фразы «управление по целям» снизилось и вот по какой причине. В период расцвета и активного использования данного метода управления эффективностью цели каждого менеджера были случайными элементами, их не увязывали в одну систему. Поэтому и не произошла сознательная интеграция каждого менеджера или сотрудника в процесс управления по целям.
Стратегическая же карта и ее спутник — сбалансированная показателей позволили сделать следующее:
■ упорядочить цели;
■ выстроить структуру целей;
■ а самое главное — использовать КPI для измерения и согласования основной цели выполнения стратегии.
При этом самым сильным разочарованием для менеджмента оказалось исполнение стратегии на практике. Руководители имели хорошие навыки для формулирования стратегии, однако их компетенции по реализации стратегии оказались недостаточными. С помощью же достижимых целевых показателей KPI они измеряли и выравнивали приоритеты работников и направляли их деловую активность на исполнение командной стратегии.
В качестве примера приведу магазины 7-Eleven Pty Ltd — четвертую крупнейшую частную компанию Австралии. В условиях конкуренции со стороны традиционных продуктовых сетей и операторов АЗС компания 7-Eleven воспользовалась сбалансированной показателей для планирования своей будущей стратегии и для поддержки роста в агрессивной рыночной среде. Основное внимание и стратегический фокус команда руководителей и специалистов 7-Eleven сосредоточила и направила на своих наиболее важных стейкхолдеров — заказчиков, франчайзи и всю команду 7-Eleven, что помогло компании превзойти своих конкурентов и увеличить свою долю на рынке.
«Скользящее прогнозирование на базе драйверов» все больше вытесняет «годовые бюджеты»
Сдвиг в сторону скользящего прогнозирования может быть еще не так очевиден. Тем не менее многие организации все чаще оказываются недовольны процессом составления ежегодного бюджета. Они рассматривают его как трудоемкую и требующую напрасной траты времени и сил задачу и стараются уйти от нее по ряду причин. Одна из них в том, что такой бюджет зачастую устаревает уже через несколько месяцев после его завершения и утверждения группой старших руководителей.
Кроме того, составленный данным способом бюджет часто является лишь финансовым упражнением для бухгалтеров и никак не связан со стратегией, нужными проектами и инициативами компании. Сложившийся метод бюджетирования часто сводится к простому увеличению или снижению расходов каждого департамента на несколько процентных пунктов без учета действительных оценок изменений объемов спроса в будущие периоды.
В отличие от таких бюджетов финансовые планы на базе драйверов начинаются с прогнозов спроса на объемы и номенклатуру выпускаемой продукции. Эти первичные независимые переменные проекта и являются драйверами затрат, поскольку требуют определенных мощностей, численности работников и других расходов, являющихся зависимыми переменными. И только после того, как аналитики построят надежные модели с достаточно точными и обоснованными ценами, бухгалтеры могут рассчитать и оценить необходимые для того или иного проекта мощности, численность рабочей силы и уровень расходов на закупки у поставщиков.
Приведу пример гибкого планирования в одной успешной и экономически эффективной по издержкам авиакомпании (Southwest Airlines), имеющей самую высокую доходность для своих акционеров среди аналогичных компаний.
Основной акцент в этой компании делается на непрерывное улучшение производительности и удовлетворение потребностей клиентов. Среди приоритетов на первом месте стоит качество предоставляемых услуг, рассматриваемых как образ жизни, а не техника.
При этом для каждой команды устанавливаются целевые показатели с универсальными (всеобъемлющими) параметрами и ожиданиями. Такой подход позволяет мыслить инновационно и создает условия для ответственности и согласования на местном уровне. Активно используются бенчмаркин расходов на кресло-милю и другие ключевые показатели. Планирование осуществляется на передовой линии и представляет собой непрерывный процесс, основанный на 12-месячных скользящих прогнозах и квартальных планах в рамках четкой стратегии. Менеджеры быстро получают важную информацию в рамках единой отчетности и открытой информационной системы. Ресурсы также планируются и доступны ежемесячно и ежеквартально на основе скользящего прогнозирования. Планы действий могут быть утверждены в любое время в течение года и реализуются немедленно.
Такой подход позволяет авиакомпании оставаться постоянно прибыльной в течение уже более 30 лет и регулярно попадать в рейтинг топ независимых компаний, которыми удовлетворены клиенты.
«Управление рисками» идет вверх, а «планирование действий» — вниз
На фондовых рынках стоимость акций публичных компаний стала более волатильной и чувствительной к каждому новому биту информации, хотя это может незначительно влиять на будущие денежные потоки компаний. В настоящее время в связи с финансовыми скандалами, связанными с махинациями на фондовой бирже, вокруг энергетической компании Enron, телекоммуникационной компании WorldCom и совсем недавно одного из крупнейших банков США JPMorgan, систематическое управление рисками приобрело в компаниях институциональный статус.
Комплексная система управления рисками (ERM, Enterprise risk management) создается с целью определения всех возможных видов риска и связанного с ним события. Устанавливается вероятность наступления риска и его последствия в случае, если он произойдет. Сейчас широко распространена глубокая аналитика для оценки различных видов рисков, таких как банковский кредит, кредитный скоринг физических и юридических лиц.
В качестве одного из механизмов по управлению рисками рассматриваются комитеты по аудиту. Нью-йоркская фондовая биржа требует от комитетов по аудиту в отношении вышеперечисленных компаний прежде всего сделать следующее:
- обсудить политику в отношении оценки рисков и управления рисками;
- рассмотреть рекомендации и правила, регулирующие процесс оценки и управления рисками;
- обсудить основные финансовые риски;
- руководству компаний предпринять конкретные шаги для мониторинга и контроля возможных ситуаций, способствующих возникновению рисков.
При этом от комитета по аудиту не требуется быть единственным органом, ответственным за оценку и управление рисками. Важно, чтобы комитет оценил рекомендации и правила, регулирующие процесс оценки и управления рисками.
Многие компании, особенно финансовые, оценивают риски и управляют ими с помощью других механизмов, помимо комитетов по аудиту. Тем не менее рекомендации Нью-йоркской фондовой биржи предполагают рассмотрение и таких механизмов комитетом по аудиту в общем порядке. При этом указывается, что процессы по оценке и управлению рисками не могут быть замены на аудит.
В отличие от рисков, «планирование действий» для повышения эффективности имело лишь временную популярность в прошлом. Подобные действия разрабатывались, как правило, на основе описания реакций на некоторые незапланированные, но потенциально возможные неблагоприятные события, например пожар в основном производственном комплексе.
Приведенные в статье тренды получены с использованием Google-аналитики, их правдивость основана на фактах, а не догадках. Тем самым я проверил свои предположения о том, что правильный запрос и внимательное изучение сдвигов в частоте используемых слов и терминов (а данном случае — методов и способов управления эффективностью и бизнес-аналитики) служат индикаторами изменений, или трендов. При желании каждый может проверить правдивость таких суждений, проанализировав базы данных «Google Книги».
к сведению
Тренд Big Data становится явным локомотивом ИКТ-отрасли, по оценкам экспертов. И это вполне закономерно, ведь объемы информации, хранимой во всем мире, стремительно растут — по оценке IDC, на 40% ежегодно. Некоторым рубежом можно считать 2010 г., когда объем «больших данных» перевалил за отметку 1 Зеттабайт (1 ЗБ примерно равен 1 млрд ГБ). По прогнозам, к началу третьего десятилетия эта цифра увеличится до 40 ЗБ. Мало кто сомневается, что анализ потока неструктурированных данных (а именно неструктурированность считают главным признаком Big Data) открывает огромные возможности для бизнеса. Крупные предприятия (банки, телеком-операторы, ретейлеры) могут получить практически исчерпывающую информацию о своих клиентах, используя данные, хранящиеся в клиентских базах.
Однако при всех осознаваемых преимуществах, которые предоставляют обработка и анализ «больших данных», только 0,5% накопленной в мире цифровой информации подлежит исследованию.
И наряду с программно-аппаратными решениями, обладающими высокой производительностью, специализированными ПО для оптимизации хранения больших объемов информации, а также аналитическими инструментами, позволяющими с максимальной эффективностью использовать уже накопленное, крайне необходимы специалисты-аналитики, умеющие ставить задачи для получения информации и комментировать ее для принятия решений.
1 Идейный лидер EPM, бизнес-аналитики, а так-же прогрессивных методов управления затратами, работал консультантом в компаниях Deloitte, KPMG, Electronic Data Systems (EDS) и SAS. Автор многочисленных книг и статей, длительное время активный участник (член) комитета IMA. E-mail: gcokins@garycokins.com.