Как мы придумали свое BI-решение в мессенджере, и оно напугало бизнес-аналитиков

Занимаясь BI-решениями почти всю сознательную жизнь, я обнаружил, что на самом деле ими пользуются только в случае крайней необходимости. Например, при подготовке информации для годовой отчетности. Причем часто на основе данных из BI-систем формируют итоговый Excel или Power point. В лучшем случае это весьма дорогостоящее решение будет применяться аналитиками для формирования планов продаж или закупок. А вот топ-менеджеры практически никогда не заходят в BI.

Я не говорю о моделях ценообразования, промо, таргетированной рекламе, расчетных моделях автозаказов в ритейле… Речь не о таких вот задачах-отдушинах востребованности для Big data специалистов.

Я говорю об использовании данных для принятия решений сотрудниками и руководителями на ежедневной основе, то есть о data driven-культуре.

Большинство авторов, пишущих о data driven-культуре, сходятся во мнении, что для ее формирования в компании необходимы 3 условия:

И я с ними согласен.

Наше решение – как раз про третье условие, про доступность BI-инструментов для пользователей.

Разберем простой пример работы с данными. Финансовый блок эскалировал менеджеру по продажам проблему, что клиент задерживает платеж. Допустим, сотруднику нужно принять решение, как и на каких условиях работать с ним дальше.

Представим, что наш герой решит не просто поднять переписку с клиентом, а обратиться к данным.

Вот последовательность его действий:

Хорошо, если вся эта информация находится в одном отчете. Но скорее всего, объемы продаж, информация об оплатах и условиях платежей окажутся в разных документах, и пользователю придется выгружать данные в Excel, чтобы там свести (если BI позволяет делать такие выгрузки).

Кроме того, желательно всесторонне оценить клиента, например, посмотреть динамику оборота с ним, перечень поставляемых ему товаров и т. д. Вполне возможно, это окажутся самые маржинальные позиции, которые наверняка будут в других отчетах. А значит, описанные выше шаги нужно будет повторить несколько раз. При этом каждый отчет может открываться, скажем так, не за 3 секунды. И потом опять нужно будет свести это в Excel.

На такое способны единицы, и это скорее аналитики, чем менеджеры по продажам или закупкам, даже самые лояльные и добросовестные.

Человек от природы – очень ленивое создание, и выполнять все шаги, которые описаны выше, простому смертному пользователю не хочется.

Кроме того, в примере с менеджером по продажам пользователь BI по определению является экстравертом, он делает десятки телефонных звонков в день, ведет переговоры, параллельно занимается переписками, торгуется с клиентами и поставщиками, выбивает хорошие условия. Чтобы поработать с отчетами, ему нужно переключиться в абсолютно другой режим, а это, к сожалению, крайне маловероятно.

В 2019 году мы в системном интеграторе Sapiens solutions задумали радикально изменить пользовательский путь доступа к данным. Доля общения в мессенджерах год от года растет, поэтому наша идея была в том, чтобы перенести работу с данными в мессенджер, чтобы пользователь в отдельном чате мог задать вопрос, используя естественный язык.

Эту идею предложил один из наших клиентов, а мы ее подхватили. Сначала собрали команду, выделили бюджет на пилот, и через полгода запустили первую бета-версию.

Бета-версия сервиса всем понравилась, поэтому было принято решение инвестировать в разработку промышленной версии продукта.

К ней выдвигались амбициозные требования:

● повысить точность ответов,

● создать удобную среду моделирования мета-слоя и управления загрузками и источниками данных,

● разработать коннекторы к популярным базам данных и т. д.

Всеобщим голосованием выбрали название Easy Report и выделили команду разработки и развития продукта в отдельный бизнес.

В итоге пользовательский путь сократился до 2 шагов:

Это выглядит примерно следующим образом:

В 2021 году наше BI-решение купили несколько early bird клиентов, среди которых – компании Самолет, СНС и другие. На примере этих бизнесов мы заметили, что количество запросов к данным от сотрудников резко возросло. При этом не было никакого бизнес-процесса, который обязывал бы их использовать Easy Report в повседневной деятельности.

Основной принцип, который закладывался при разработке продукта, – пользователь может задать любой вопрос и получить автоматически сгенерированный «на лету» ответ в виде таблицы или графика. То есть какая-либо разработка отчетов не предполагается при внедрении в принципе.

Если представить упрощенный алгоритм, то пользовательский запрос обрабатывается примерно следующим образом:

То есть пользователь запрашивает данные, например, «какой у меня план по звонкам клиентам на сегодня». Easy Report, получая такой запрос, в первую очередь определяет его суть – это запрос на новые данные, уточнение предыдущего запроса или вообще беседа на отвлеченные темы. В последнем случае бот вежливо говорит о своем предназначении.

В случае нового запроса запускается целый алгоритм, который определяет, откуда ему извлечь эти данные, дальше формирует запрос к источнику и возвращает ответ пользователю в виде таблицы или графика.

Наши клиенты в основном используют Easy Report в следующих кейсах:

Например, менеджерам по продажам или торговым представителям.

При таком подходе получается не только повысить эффективность работы сотрудников за счет того, что они сами начинают чаще использовать данные для своей работы, но и существенно сэкономить бюджет:

● Во-первых, решение Easy Report стоит на порядок дешевле классического BI.

● Во-вторых, полностью отсутствует фаза разработки отчетов и дашбордов, а это – до 80% стоимости владения BI-системами.

● В-третьих, работа не ограничена разработанным отчетом или дашбордом, пользователь может задать вопрос к любым признакам и показателям витрины данных. При этом, если витрина изменяется, то пользователь просто получает уведомление, что теперь может видеть, например, условия платежа, и они сразу доступны ему для запросов.

После внедрения Easy Report мы отметили значительное повышение количества обращений к данным среди менеджеров продаж у нескольких наших клиентов, хотя до этого у них был доступ к классическому BI – они просто им не пользовались.

В этом случае настраиваются push-отчеты в мессенджер с возможностью детализации и дозапроса данных. Например, приходит отчет по статусу выполнения плана продаж. Если пользователю не нравятся цифры, он может детализировать данные по подчиненным/регионам/магазинам/ и т. д.

Кстати, отчеты по расписанию наши клиенты очень часто используют для подключения к данным топ-менеджеров.

Данный термин предложил наш клиент для рабочего «соревнования"торговых представителей. Каждый день в каждой товарной категории функция постоянно рассчитывает "победителя" на основе нескольких параметров. "Победитель» может в течение дня меняться в зависимости от выполнения нескольких параметров. Таким образом была выстроена мотивация персонала.

По итогам анализа результатов оказалось, что треть сотрудников статистически значимо улучшила свои показатели (примерно на 3%).

Мы провели десятки демонстраций решения клиентам из крупнейших российских компаний, когда столкнулись с резким негативом со стороны некоторых аналитиков.

«Все это я могу делать сам с помощью сводной таблицы в Excel», – такой аргумент звучал не единожды. Ровно до того момента, как мы показывали Easy Report в действии.

Дело в том, что решение не заменяет ни «большой» BI, ни бизнес аналитиков. Наоборот, оно способно значительно облегчить последним работу, освободив от рутинных отчетов и позволив сосредоточиться на более сложных и интересных задачах. Никто никого не увольняет!

Easy Report внедрен у клиентов как в России, так и в мире. И на их примерах мы видим, что подобный класс BI-решений позволяет повысить культуру использования данных и существенно снизить стоимость владения BI-ландшафтом. Он идеально закрывает потребности быстрого доступа к информации для оперативных решений, производя эффект «последней мили» в доставке данных пользователю.

Чтобы узнать больше про Easy Report, переходите к нам на сайт или регистрируйтесь на вебинар 24 августа 2023 года.