Аналитика, способная отвечать на вопросы — спасательный круг в море информации

 За последние несколько лет в методах ведения бизнеса произошли существенные изменения.
Этого требует развитие информационного общества. Конкуренция на уровне продукта стала практически невозможной. Финансовые рычаги перестали быть критически важным фактором, как в конце ХХ века. На первое места вышли идеи и знания.
     Знания золото. Неизвестно, как их добыть. Но понятно, откуда, — из руды информации. В поиске новых идей мы собираем больше информации о своём бизнесе. Так возникли методы Data Mining.
     Сначала эта концепция хорошо работала. Но мир стал активнее. Информации стало больше. Конкурентная среда агрессивна, она требует постоянного совершенствования. Менеджер, не поспевающий за прогрессом, похож на золотоискателя со стареньким привычным ситом. Он бродит среди огромных холмов золотой руды, но неспособен добыть даже малую часть нужных богатств. Сито, очевидно, не тот инструмент, которого требует ситуация. Нужны новые современные технологии и методы.
     Наши хранилища данных стали похожими на старый чердак, забитый пыльным хламом. Его и выкинуть жалко, и применить нельзя. А беспокойство растет: с каждым днём мы всё хуже понимаем, кто покупает нашу продукцию. Почему клиенты уходят или приходят? Что больше всего влияет на скорость комплектации заказа? Вопросов тьма. Но критически не хватает знаний для принятия управленческих решений.
     Еще недавно алгоритмы Data Mining казались всесильным «богом из машины». Они привлекают научной обоснованностью, но приносят мало пользы живому бизнесу. Например, наш клиент в среднем – это женщина, домохозяйка, 34 года. Но что значит «в среднем»? В речке, где в среднем по колено, утонула корова. Нужны более детальные, менее усредненные знания. Нужна связь с практикой бизнеса. Будущее за методами, способными говорить с менеджерами на одном языке, адаптироваться к «гуманитарной сути» задаваемых ими вопросов.
      Менеджеру не всегда просто понять, что такое дисперсия, вариационный ряд, доверительная область и т.п. А главное, что со всем этим богатством делать? Ну и что, что в отчете много страниц, комплексные диаграммы, математическая модель со 128 входными параметрами? В результате проделанная специалистами титаническая работа отправляется прямиком в корзину.
     На первый взгляд проблема проста: надо обучить менеджеров математическим методам. Но нужно ли убеждать хорошего менеджера, привыкшего ясно мыслить, что ему действительно нужны знания, которые не помогают крепко стоять на земле? Знания, в основательности которых сомневаются математические авторитеты? Такой подход аморален по отношению к базовым концепциям бизнеса. Нет сомнения, что конкретные прикладные методы должны идти навстречу бизнес-потребностям, а не ограничивать их. Вспомним Эйнштейна, с его нетленной фразой «Все должно быть настолько просто, насколько это возможно, но не проще».
     Тогда давайте разберёмся, какая собственно аналитика нужна бизнесу? На самом деле бизнесу нужны просто внятные ответы на конкретные вопросы. Однако менеджер так редко слышит адекватные ответы, что всё реже задаёт такие вопросы.
Давайте рассмотрим пример из жизни, когда классные менеджеры (имена и названия компаний изменены) задавали хорошие вопросы, получали понятные ответы, принимали правильные решения и достигали выдающихся результатов.
      Екатерина Грашена, директор по маркетингу сети автосалонов «Сел и поехал». В салоны поступила партия: 20 красных автомобилей, специальная комплектация. Необходимо запустить маркетинговую компанию. Но как  выбрать целевую аудиторию, чтобы грамотно сформулировать маркетинговое сообщение? Какой «message» будет нести маркетинг?
      Автосалоны «Сел и поехал» работают на рынке не первый год. У них солидная база клиентов и продаж. Екатерина не знает, как использовать эти данные. Кроме того, информация расположена в нескольких таблицах, что делает невозможным комплексный анализ привычными средствами Excel.
Екатерина решила, что отличным дополнением к фактическим данным будет экспертное мнение опытных продавцов салонов. Она пригласила их принять участие в «мозговом штурме», чтобы выявить факторы, влияющие на спрос подобных автомобилей. К счастью большинство приглашённых продавцов сумели найти время для полуторачасового мероприятия около 10 часов утра. Результаты Грашена объединила в виде коротких заметок. Однако это лишь усилило сомнения.

Заметки Екатерины:

«У молодых мода на цвет одна, у тех, кто постарше — другая.

В России дороги не блещут, но в городах, где дорожное покрытие чище и лучше, люди и цвет выбирают по-другому, чем там, где ветровое стекло и капот становятся грязными сразу, как выехал из гаража. Кстати, владельцы гаражей выбирают авто иначе, чем те, у кого летом и зимой машина ночует под окнами.

Для кого-то комфорт в салоне это главное. Кому-то обязательно нужна скорость, и чтобы с места в карьер. Молодые  предпочитают имидж успеха и независимости. Чтоб было круто. Доходы покупателя важны. Но экономичность автомобиля тоже не последнее дело. Как и его безопасность».

Это предположения. Факторов десятки. Сочетаний еще больше. Как отличить правду от домыслов? Екатерина, чтобы проверить догадки, воспользовалась базой паспортных данных о клиентах, ее подготовил финансовый отдел. Она также решила посмотреть базу спецификаций проданных машин и дополнительных услуг из сервисного отдела. Эта информация использовалась в оперативной работе, данные были надёжны и доступны. Их удалось получить в виде двух Excel таблиц к 14.00. Связь между таблицами оказалось легко установить по серийному номеру (VIN коду) проданных автомобилей. Специальная серия помимо красного цвета отличалась улучшенной акустической системой и хромированными дисками.

В результате проверки предварительных предположений оказалось, что 76 % красных автомобилей выбирают люди от 23 до 32 лет, но среди этой группы только 11 % отдали предпочтение красному цвету. Получилось правило: «в основном красные автомобили покупают молодые люди, но не все молодые люди покупают красные автомобили».

Подобным образом удалось найти и другие правила. «К акустической системе обычно заказывают сабвуфер, причем почти ко всем улучшенным акустическим системам устанавливают дополнительный сабвуфер». «Хромированные диски очень редко покупают  к красной машине, но среди тех, кто их приобрел, практически никто не готов ждать машину больше трёх недель». «Очень мало женщин выбирают такое сочетание коробки передач и двигателя, как в машинах данной специальной серии».

Используя эти простые правила, Екатерина отфильтровала базу продаж финансового отдела и обнаружила, что 62 % целевой группы взяли кредит на покупку в банке «СпецАвтоКредитСистема» по программе «специальное предложение для членов сообщества E-xecutive».

Теперь Грашена точно знала, как организовать рекламную компанию. Но она решила всё-таки дополнительно  пообщаться с кредитным специалистом салона Виталием Бобровым. За 2 часа до конца рабочего дня Виталий рассказал, что у него есть таблица предварительных запросов на оценку кредитоспособности и любезно предоставил эту информацию  Екатерине. Она объединила её со своими данными по номеру паспорта и поняла, что в основном нужные ей люди работают или квалифицированными специалистами в финансовых организациях, либо в среднем менеджменте ИТ компаний.

В 17.00 Грашена  позвонила в редакцию E-xecutive и договорилась о рассылке специального предложения членам сообщества с указанными параметрами. Специальное предложение также включало бесплатную установку сабвуфера Hi-End класса.

В результате, рекламная компания была подготовлена и проведена за  один день с бюджетом всего несколько сотен долларов. Автомобили раскупили всего за 2 недели. Хотя обычно реализация подобных проектов занимала около 2 месяцев. 14 покупателей из 20 воспользовались предложением установить сабвуфер. Это обеспечило дополнительный доход от кросс-продаж и с лихвой покрыло все затраты на рекламную компанию.

Почему Екатерина смогла добиться столь впечатляющих результатов?

Она использовала метод детерминационного анализа (D-Анализ) — способ обнаруживать влияние факторов и их взаимодействие. D-Анализ помогает оперировать в первую очередь, не цифрами, а правилами. Он находит правила, которые реально существуют в жизни, определяет их точность, надёжность и применимость. Метод рождён под знаком внимания к разговорному языку и логике здравого смысла. Это обеспечило ему надежный математический фундамент и широкое признание специалистами по математическим методам анализа данных.

Сначала D-анализ применяли для решения просто красивых задач. Он заинтересовал врачей. Хорошие правила — основа правильной диагностики болезней. С его помощью стали исследовать орфографию белков и строить словарь языка дельфинов.

Но по-настоящему широкое применение он нашел на практике тогда, когда компания Контекст Медиа разработала DA-технологию. Это позволило связать потоки нужной информации в единый комплекс, обеспечить взаимодействие с окружающим информационным пространством, поддержать управление бизнесом.

DA-технология положена в основу новой линейки из трех продуктов класса DA-система версия 5.0. Это пакеты DA-Light, DA-Standard, DA-Professional от Контекст Медиа. Они обеспечивают возможность использовать DA-технологию и метод D-анализа. Они вводят новый стандарт в работе с аналитическими базами данных. Теперь можно создать нужную базу данных любой сложности, не зная языков программирования  и не имея квалификации IT-специалиста. А если уже имеющуюся базу закачать в DA-систему, ее сразу можно анализировать, дополнить новыми показателями, получить полезную информацию, пустить в дело без помощи IT-специалистов.

Детерминационный анализ (DA) наводит порядок в мешанине свойств, обстоятельств, характеристик, формирующих спрос на предлагаемые товары и услуги. Он скрупулезно находит все сочетания факторов. Ничего не пропускает. Определяет, как именно действуют одни факторы на фоне других, побуждая купить автомобиль с определенными характеристиками, приобрести жилье в заданном микрорайоне. Указывает все комбинации факторов, под воздействием которых потенциальный клиент станет клиентом реальным, а бизнес более эффективным. Осуществляет диагностику бизнес-процессов, поиск целевых групп и групп риска. Во всех случаях DA делает абсолютно ясным, какой фактор более важен для достижения цели, какой менее, и почему.

Если вы хотите больше узнать о том, как использовать D-анализ в своей работе, как сделать бизнес более понятным получить помощь в решении своих аналитических задач или просто самостоятельно использовать DA-систему в повседневной работе, консультанты «Контекст Медиа» всегда готовы Вам помочь. Также у нас работает учебный центр.

Однако нужно всегда помнить, что метод анализа — это всего лишь инструмент. Для эффективного развития бизнеса нужно всегда думать о том, какие вопросы всё ещё требуют ответа и где взять информацию необходимую для этих ответов. Нужно развивать бизнес-потребности, формируя соответствующие информационно пространство, способное отвечать на Ваши вопросы, а не ограничивать их. Нужно чаще задавать правильные вопросы. Повторюсь, что настоящая ценность — это знания. Это ответы на вопросы, практически важные для бизнеса. Лидирующие компании это понимают и проявляют последовательную настойчивость в движении по этому пути. Например, компания Volvo CE создала специальную службу, собирающую с торговых представителей всего мира информацию только для ответа на один вопрос «Почему не удается реализовать некоторые потенциальные возможности продаж?». А что вы делаете, чтобы обеспечить своему бизнесу перманентную конкурентоспособность и позицию лидера?

«Контекст Медиа»

Статья опубликована на сайте E-xecutive