Каким цифрам доверять?

Как я создавал аналитическую функцию в ресторанной группе и почему сначала нужно разобраться с данными, а уже потом выбирать инструменты.

В одном ресторане доставка оправдывает расходы, в другом — нет. А где-то её лучше вообще не запускать. По числу заказов этой разницы не увидеть.

Возглавив маркетинг крупной ресторанной группы, я поставил задачу: принимать такие решения на основе сопоставимых данных. Но данные хранились в разных системах, а похожие показатели не всегда означали одно и то же. Прежде чем сравнивать рестораны и оценивать инициативы, нужно было разобраться, каким цифрам можно доверять.

Руководство уже понимало, что цельной картины нет. Нужна была не ещё одна сводка, а аналитическая функция, которая разберётся в расхождениях и поможет руководителям работать с сопоставимыми данными.

Я собрал команду опытных аналитиков, включая специалистов, с которыми уже работал. Вместе с ИТ-командой, руководителями цифрового направления и коллегами из других подразделений мы начали выстраивать аналитику. Я определял приоритеты и отвечал за взаимодействие; значительную часть проверок, расчётов и настройки выполняли аналитики и технические специалисты.

Первые месяцы ушли на ревизию баз: источники нужно было свести, данные очистить, а методы расчёта согласовать. Это работа, которую редко показывают на презентациях о цифровой трансформации. Но если одна команда считает показатель иначе, чем другая, общий дашборд только делает расхождение красивее.

Бизнес не мог ждать, пока мы закончим. Решения требовались каждый день, поэтому мы отделяли показатели, которым уже можно доверять, от тех, что ещё нуждались в проверке.

Маркетинг смотрел на привлечение гостей, операционные команды — на загрузку ресторанов, финансовые специалисты — на расходы. Нужно было соединить эти взгляды, а не объявить одну цифру универсальной.

Управляющие директора и территориальные руководители стали пользоваться отчётностью, учитывающей сезонность, различия между территориями и локальные инициативы. Вместо сверки разрозненных выгрузок можно было обсуждать главное: что делать дальше?

Доставка — наглядный пример. Одному ресторану подходит агрегатор, другому — собственная доставка, а в третьем спрос может не оправдывать расходов на этот канал. Решение зависит от привычек жителей, плотности заказов, расстояний и загрузки ресторана. Единого рецепта для всей сети нет.

Число заказов может быть верным — и при этом недостаточным для решения. Допустим, через агрегатор приходит больше заказов, чем через собственную доставку. Это ещё не означает, что канал выгоднее. В обоих случаях нужно учитывать себестоимость блюд, упаковку и скидки, если их оплачивает ресторан; в первом — комиссию агрегатора, во втором — курьеров и логистику. Кроме того, часть заказов могла бы прийти напрямую и без агрегатора. Поэтому сравнивать нужно не только оборот, но и дополнительный вклад каждого канала после связанных с ним расходов.

С локальными акциями похожая история: то, что привлекает гостей в одном районе, в другом может не окупаться. Иногда разумнее было остановить активность, чем продолжать тратить бюджет по привычке.

Однако отчёт сам по себе не меняет работу ресторана. Важно, чтобы его выводы понимали люди, принимающие решения на местах.

Наши аналитики обучали управляющих ресторанов оценивать локальные инициативы: отличать сезонный всплеск от возможного эффекта акции, проверять корректность сравнения и понимать, какие вопросы задать перед новым запуском.

Я не хотел, чтобы центральная команда превращалась в службу ответов на все вопросы. Руководитель ресторана должен был сам понимать, когда данных достаточно для небольшого решения, а когда нужна более глубокая проверка.

Управляющий знает своих гостей и район, аналитик видит динамику всей сети. Ни тот ни другой взгляд не даёт полной картины по отдельности. Данные должны помогать управляющему проверять предположения, а не заменять знание своей площадки.

Позднее наши аналитики подключились к прогнозированию закупок: помогали расчётами, а решения оставались за профильными специалистами. Компетенция, которую мы создали для маркетинга, пригодилась и за его пределами.

Необязательно начинать с дорогой платформы бизнес-аналитики (BI). Сначала полезно ответить на четыре вопроса.

И ещё: критерий успеха нельзя выбирать задним числом. Если цель акции — повысить частоту визитов, рост охвата не заменяет ответа на этот вопрос. О показателях стоит договориться до запуска.

Мы создали аналитическую функцию, на отчётность которой опирались управляющие директора и территориальные руководители. Местные команды научились работать с показателями, а аналитиков начали привлекать к задачам других подразделений.

Поэтому прежде чем внедрять новую BI-систему, я задаю вопрос: кто и какое решение благодаря ей станет принимать иначе?

Если ответа нет, начинать нужно не с выбора программы.