В сегодняшней статье мы расскажем вам, как сделать data-науку основным двигателем прогресса вашей компании. Вы узнаете, как приучить персонал к постоянному использованию данных и создать внутри организации сплоченное аналитическое сообщество.
Поймите основные проблемы, а уже потом решайте их
Сегодня практически в каждом секторе — от B2B до B2B2C — компании находят причины, чтобы не работать с аналитическими данными. Команды по продажам фокусируются на прибыли и не обращают на них внимания. Менеджеры занимаются управленческими задачами и не хотят использовать эту информацию для принятия более эффективных решений. И даже руководители отделов не спешат внедрять культуру аналитики, так как руководствуются протоколами, написанными комитетом.
Но ведь в настоящее время ни одна отрасль не развивается быстрее, чем data-наука — подобному тому, как Интернет революционизировал наш подход к общению и ведению бизнеса, аналитика меняет то, как мы принимаем решения, вовлекаем клиентов, разрабатываем продукты и многое другое. На данный момент она является неотъемлемой частью успешного бизнеса, а это значит, что многим компаниям нужно пересмотреть свои должностные обязанности и устаревшие протоколы.
В конечном счете, организации, которые не смогут приспособиться к использованию аналитических данных для продвижения бизнеса, будут проигрывать более «гибким» конкурентам.
Демократизация данных
Одним из наиболее распространенных терминов в data-науке является «демократизация данных» — передача информации от аналитиков прямо в руки руководителей, менеджеров, сотрудников клиентской службы. Сегодня новые сервисы и SaaS-платформы разрабатываются и внедряются быстрее, чем когда-либо, и компании могут использовать инструменты визуализации для составления различных сценариев.
Такие вещи, как предиктивная аналитика (predictive analytics), показывают вам, что может случиться с вашими текущими данными и тем самым позволяют развивать бизнес (внедрять новые кампании, идеи для продукта) эффективным и масштабируемым образом. И все это без единой строчки кода.
Разумеется, вы не должны отказываться от услуг аналитических экспертов — они все еще имеют решающее значение для вашей компании. Именно под их руководством будет осуществляться демократизация данных. Если с их помощью вы научите остальных сотрудников использовать веб-аналитику, ваша команда будет иметь лучшее представление о состоянии бизнеса и обретет уверенность в своих действиях. Уверенность, которая в дальнейшем побудит ее к поиску новых возможностей.
Как получить более существенную выгоду?
Главная проблема демократизации данных заключается в том, что компании не понимают, как за счет нее можно достичь глобальных улучшений. Одно дело — прочесать данные и обнаружить несколько новых идей, которые могут дать вам небольшой прирост конверсии или прибыли. И совсем другое — пытаться перестроить структуру всей организации изнутри.
Всегда старайтесь начинать с малого. Сперва, уделите внимание отделам, которые, на ваш взгляд, могут получить больше всего пользы от использования аналитики. Старайтесь держать остальных сотрудников в курсе событий с помощью email-рассылок или других средств связи. Будьте терпеливы и помните, что вы пытаетесь преобразовать культуру всей вашей компании.
Еще одна распространенная жалоба касается внедрения инструментов. Довольно часто компании вкладывают деньги в аналитические платформы, но их поставщики не могут точно продемонстрировать, как интегрировать эти сервисы в существующий рабочий процесс. Таким образом, какое бы решение вы не предпочли, позаботьтесь о том, чтобы его можно было с легкостью внедрить в вашу текущую работу.
Почему большинство компаний вязнет в аналитической «трясине»?
Многие предприниматели пытаются перенять data-driven культуру, следуя примерам таких прибыльных корпораций, как Amazon или Facebook. Но ведь эти организации относительно молоды и с самого начала строились на основе аналитики. Они могут приспособиться к современным бизнес-трендам достаточно быстро, а вот более отдаленным от data-науки компаниям такой переход нужно совершать постепенно — в их случае он может повлиять не только на то, как принимаются решения и кто несет за них ответственность, но и на конечные цели этих действий.
Иными словами, если вы вкладываете средства в data-driven модуль, чтобы улучшить динамическое ценообразование (dynamic pricing), и товары начинают продаваться быстрее, вы не можете считать это заслугой ваших менеджеров по инвентаризации.
Покажите вашим сотрудникам, насколько прямолинейным может стать их рабочий процесс, и они начнут привыкать к использованию аналитической информации в своих отделах. По мере внедрения ценных идей, почерпнутых из собранных данных, эти люди будут все чаще обращаться к аналитике в поисках новых возможностей и тем самым значительно упростят свою работу.
Станьте настоящей data-driven компанией
Недавно университет Карнеги-Меллон провел исследование, согласно которому, руководители компаний, извлекающих максимум пользы из своей аналитики, акцентируют внимание на «командной работе, наряду с возможностью делиться информацией и созданием активного аналитического сообщества, охватывающего все отделы». Понятно, что во многом такая коллаборация зависит от используемых инструментов, но на самом деле человеческий фактор имеет здесь не меньшее значение.
По мере того, как сотрудники вашей компании начнут изучать и распоряжаться аналитическими данными, их энтузиазм и знания будут перенимать другие отделы. Этот переход не случится в одночасье, но поверьте, со временем они привыкнуть подкреплять такой информацией каждое свое решение.
Делайте бизнес на основе данных!
По материалам: blog.kissmetrics.com, Изображение: Huw Hopkins LRPS Photography
