{"id":13887,"url":"\/distributions\/13887\/click?bit=1&hash=7417ab2efef104a137b1b3143be171aaee45d1a483569aa6063d603f727bf6c9","title":"\u041f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0435\u0441\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0438\u0435\u043b\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432","buttonText":"\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439?","imageUuid":"abccc0e8-6fcf-50df-8d84-5e30123f5434","isPaidAndBannersEnabled":false}

Data-Driven: миф или реальность для всех компаний?

Или как сделать так, чтобы люди работали больше с людьми, а не с цифрами.

У нас есть неприятная особенность — мы несовершенны, часто нерациональны и нелогичны. А для бизнеса это критично. Более того, даже процессы, основанные на данных, не являются полностью идеальными, однако они обладают некоторыми преимуществами по сравнению с решениями, принимаемыми людьми. Например, управляемость, прозрачность и предсказуемость, что позволяет снизить влияние человеческого фактора.

Если система построена правильно, результат будет лучше, чем если бы решения принимались человеком. Для этого важно, чтобы система имела понятные предпосылки, использовала качественные данные и давала возможность контролировать и мониторить эффективность процессов, основанных на данных.

Бывает так, что некоторые люди отлично выполняют свою работу. Например, возьмем сеть кофеен. Каждая кофейня заказывает зерно, и по правилу Парето 20% кофеен делают это очень хорошо, точно распланировав, какой объем им нужен, в то время как остальные 80% заказывают посредственно. Возникает вопрос: нужна ли аналитика этим 20%, сможет ли она решить задачу лучше? Возможно, нет. Однако, следует помнить, что существуют факторы, которые не могут быть оцифрованы. Например, менеджер знает, что завтра в его кофейню придет 60 посетителей - это не зафиксировано, и прогнозирование этого невозможно. Таким образом, существует асимметрия информации.

Рассмотрим еще один пример. Во многих компаниях есть отдел продаж, где работает множество сотрудников - от 50 до 100 и более. Каждый из них отвечает за свой сектор и пользуется Google Таблицами для ведения учета продаж и анализа данных. Однако, эффективность работы сотрудников различна - кто-то находит новых клиентов лучше, кто-то лучше поддерживает отношения со старыми.

Внедрение "умной" прогнозной системы позволяет достичь двух основных целей: оптимизировать штатную структуру и наладить рабочий процесс. Система выявит слабые места и избыток/недостаток кадров, что можно сравнить с диагностикой организма врачом. Кроме того, программа возьмет на себя рутинные функции, что освободит руководителей и сотрудников для творческой работы и коммуникации с клиентами и поставщиками

Читать еще:

О Guestimate

Любим данные и знаем что с ними делать. С 2015 года внедряем data-driven, помогаем настраивать мониторинг и аналитику для поиска оптимальных решений и раскрытия потенциала продаж.

На бесплатной консультации покажем, как управлять компанией на основе цифр, а не интуиции, чтобы увеличить эффективность бизнеса в разы.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null