Сбор и анализ больших данных быстро становятся новым рубежом конкурентной дифференциации. В недавней статье Harvard Business Review рассказывается о том, что для полноценного использования данных и аналитики компаниям необходимы три взаимодополняющие способности: умение определять и управлять многочисленными источниками данных, способность строить передовые аналитические модели и критические управленческие мускулы для преобразования организации.
Однако начало успешного пути к данным и аналитике - это постоянная проблема для многих руководителей, и они часто пытаются разработать четкую стратегию, связывающую данные и аналитику с повышением производительности. Мы внимательно изучили компании, которые недавно запустили стратегии работы с большими данными, чтобы пролить дополнительный свет на трудный путь, с которым сталкиваются руководители высшего звена. На основе этого опыта мы выделили четыре принципа определения стратегии и начала работы:
1. Оцените возможности и угрозы
Возможности могут варьироваться от улучшения основных операций до создания новых направлений бизнеса - даже в одной и той же отрасли. Например, страховые компании могут использовать большие данные для улучшения показателей андеррайтинга в настоящее время, а в долгосрочной перспективе они могут использовать их для обслуживания ранее убыточных клиентов и в конечном итоге даже для развития совершенно новых видов бизнеса, основанных на рисках. Главное - четко представлять, какой эффект для бизнеса ожидается на каждом этапе внедрения, чтобы лучше сфокусировать усилия и определить приоритеты.
В случае с одной розничной компанией, которую мы изучали, данные и аналитика были частью трудной борьбы за долю рынка. Стратегия компании долгое время строилась на том, чтобы соответствовать шагам эффективного конкурента "большой коробки", но теперь другой онлайн-игрок отнимал доходы компании и подрывал ее маржу. В основе угрозы лежала способность нового конкурента собирать и анализировать данные о потребителях для выработки рекомендаций миллионам покупателей, а также стать платформой, на которой продавцы могли продавать излишки товаров со скидкой, используя общедоступные данные о ценах. Ответ на эту угрозу требовал как обсуждения вопроса "каким бизнесом мы занимаемся", так и инвестиций для использования данных и аналитики для повышения эффективности работы
2. Определение ресурсов больших данных ... и пробелов
3. ... и пробелы
Определение основ стратегии больших данных естественным образом ведет к обсуждению видов необходимой информации и возможностей. Например, в ходе анализа необходимо рассмотреть доступ к аналитическим кадрам, а также потенциальные партнерства, которые могут помочь заполнить пробелы. Мы часто замечаем, что рассмотрение необходимых внутренних и внешних данных часто приводит к моментам "ага" - когда руководители выявляют "жемчужины данных", спрятанные в своих подразделениях, или осознают ценность создания правильного партнерства.
Упомянутая выше компания розничной торговли обнаружила, что она собирает большие объемы данных, но не использует их в своих целях. Эта информация о возвратах товаров, гарантиях и жалобах клиентов содержала огромное количество сведений о привычках и предпочтениях потребителей. Анализ также показал, что ни одна из этих данных не была интегрирована с данными идентификации клиентов или достаточно стандартизирована для обмена внутри компании или за ее пределами. К счастью, в компании была команда, которая могла помочь решить эти проблемы: штатные аналитики данных, чьи разрозненные усилия использовались недостаточно эффективно.
3. Согласование стратегических решений
Как только компании определяют возможность и ресурсы, необходимые для ее использования, многие сразу же переходят в режим планирования действий. Это ошибка. Стратегии работы с данными, скорее всего, будут тесно переплетены с общей стратегией и поэтому требуют вдумчивого планирования, когда компания решает, как сконцентрировать ресурсы для достижения желаемых результатов.
Также важно рассматривать данные и аналитику в контексте конкурирующих стратегических приоритетов. В случае с телекоммуникационным провайдером был создан межфункциональный исполнительный комитет для надзора за аналитической группой и обеспечения соответствия ее усилий стратегии компании. Комитет сосредоточил усилия команды на двух вопросах: "Насколько конкурентоспособны наши бренды в сознании пользователей, когда они принимают решение о покупке?" и "Какие ключевые факторы покупки важны для пользователей, и насколько хорошо мы можем общаться с клиентами об этих факторах?"
Затем команда объединила данные о потребителях из нескольких источников, чтобы выявить действенные идеи: например, спортивные и другие телевизионные программы премиум-класса были ключевым дифференциатором при принятии решения о покупке, и потребители были бы более склонны приобрести услугу "triple play" (телевидение, высокоскоростной Интернет и голосовая телефония), если бы компания сделала акцент на голосовой телефонии в своих маркетинговых сообщениях. Это было противоположно тому, на что потребители указывали в ходе традиционных интервью по исследованию рынка. Анализ также подчеркнул - и помог количественно оценить руководителям - важность более серьезного стратегического императива: необходимость добавления мобильной телефонии в качестве четвертой услуги для завершения "четырехсторонней игры"
4. Понять организационные последствия
И наконец, важно отметить, что угрозы и возможности, связанные с большими данными, часто имеют организационные последствия, которые можно устранить только согласованным вниманием высшего руководства. Например, в другой телекоммуникационной компании команда по анализу потребительских данных выяснила, что две вещи приводят к наиболее быстрому распространению негативных отзывов о компании в социальных сетях и на сайтах микроблогов: перебои в работе сети и любое восприятие клиентами того, что компания сделала ложные рекламные заявления о своих продуктах или сети. Первоначально маркетинговые и сетевые организации, вместо того чтобы сотрудничать, обвиняли друг друга в обнаруженных фактах. Только когда высшее руководство заставило обе стороны более тесно сотрудничать и укрепить доверие, компания смогла извлечь выгоду из полученной информации, адаптировав маркетинговые сообщения для лучшего объяснения внедрения новых продуктов и модернизации сети.
И наконец, мы часто видим, как компания, стремящаяся извлечь выгоду из данных и аналитики, увеличивает нагрузку на технические и аналитические ресурсы. Таким образом, независимо от того, планирует ли компания одну крупную инициативу или несколько мелких, ее руководство должно помнить о ресурсах (технологических и других), необходимых для быстрого перехода от пилотного проекта к "масштабной" реализации.
_____________________
BIG DATA INSIGHT CENTER
- Можно ли прожить без специалиста по данным?
- Как восстановить свои данные
- Игнорировать дорогостоящие рыночные данные и полагаться на Google? Загадка менеджмента HBR
- Три вопроса, которые нужно задать вашей команде продвинутых аналитиков
Больше >>
Об авторе
Доминик Бартон - глобальный управляющий директор McKinsey & Company, автор книги "Капитализм в долгосрочной перспективе". Дэвид Корт возглавляет практику передовой аналитики фирмы, базирующуюся в Далласе.
- Hbr.org
Поделиться
