Как построить внутри стартапа аналог McKinsey, и как это поможет вашему бизнесу вырасти
Опытом делится Армина Бекарян, руководитель отдела аналитики в международной школе программирования и математики Алгоритмика.
Четыре года назад мы были молодым стартапом. Сейчас Алгоритмика — международный бизнес с подразделениями в 48 странах. На всех этапах стремительного роста, компанию саппортил наш нетипичный отдел аналитики, который, открывая компанию, создал CEO компании, ex-консультант McKinsey, Андрей Лобанов.
Когда я работал в McKinsey, меня завораживала идея, что можно взять совсем начинающего специалиста и за короткий срок превратить его в «универсального солдата», который выполнит абсолютно любое возложенное на него задание. Это человек, который обязательно разберется в проблеме и вернется с гипотезами, которые помогут принять верное решение. Когда появилась Алгоритмика, я с первого дня лелеял мысль найти таких людей, поскольку в стартапе постоянно появляются задачи, выходящие за рамки ответственности каждого из подразделений.
Что делали мы в Алгоритмике? Нанимали стажеров, давали им возможность развиваться, а взамен получали проактивную помощь.
Стажировки есть во многих компаниях. Отличие нашего метода в том, что новый член команды не выполняет простые поручения, а участвует в процессах полноценно, предлагает свои идеи и решает интеллектуально сложные задачи.
Когда-то таким человеком в Алгоритмике была я, сейчас эти функции выполняет целая команда аналитиков.
На своем примере расскажем, что делает такая команда и как помогает быстро развиваться бизнесу на разных этапах.
Стадия «запускаем продукт»
На этом этапе нужно решить, какая бизнес-модель лучше, разработать сайт, расписать позиционирование и маркетинговую стратегию, проводить собеседования, договариваться об аренде помещения, рассчитать смету и так далее. Возможности нанять менеджера под каждую задачу у вас нет. И тут на помощь приходит человек, эдакий Эдвард-руки-ножницы, человек-оркестр. В силу своих качеств (каких — еще поговорим) и очень высокой мотивации, он берет на себя любую нетехническую проблему — и решает ее.
Еще немаловажно, что стартаперу на ранних этапах часто необходимо «об кого-то думать», вкидывая идеи и вместе анализируя происходящее в бизнесе. Отвлекая участников команды от их основных обязанностей, вы рискуете потерять время и снизить эффективность их работы. А тут у вас есть специальный человек, с которым всегда можно обсудить любой вопрос.
Стадия «множим бизнес-модели»
Ваш стартап показывает кратный рост: вам необходимо тестировать новые бизнес-модели и открывать дополнительные юниты. На этом этапе универсальный сотрудник решает следующие задачи:
- запускает и менеджерит направление на этапе зародыша. Так мы запустили отделение международной франшизы. Человек провел конкурентный анализ, сформировал базу знаний, на основе которой впоследствии строилась стратегия, подготовил маркетинговые инструменты, скрипты продаж, тренировал сейлзов.
- Выполняет роль HR-менеджера: например, описать вакансию, подготовить презентацию для обучения команды.
- Анализирует тот или иной бизнес-юнит и делает выводы о том, как можно улучшить его работу.
Стадия: «начинаем превращаться в устойчивый бизнес»
Компания показывает агрессивный рост, команда расширяется, а процессы все еще не сформированы. Что делает человек-оркестр?
автоматизирует загрузку данных, потому что на этом шаге критично важно постоянно иметь пайплайны цифр;
сопровождает запуск новых стримов: допустим, подготовить стратегию продвижения;
выполняет задания, которые затрагивают работу нескольких подразделений. Поскольку такой сотрудник (или сотрудники) постоянно выполняет небольшие поручения от разных команд, он знает о происходящем в компании гораздо лучше любого из тимлидов. И соответственно, может проанализировать проблему, и на основе данных из нескольких отделов, прийти с верным решением и идеями, как эти решения внедрить в компанию. Пример: вы запустили новый образовательный продукт, а он не окупается. Аналитик находит нестыковки между тем, как продается продукт и как он позиционируется. Или проводит ресерч рынка и обнаруживает, что реальная целевая аудитория продукта не соответствует заявленной. Либо что потребности аудитории «не бьются» с обучающим контентом. Он соберет всю эту информацию и определит, какие фичи добавить в продукт, как лучше выстроить позиционирование.
- «Продает» компанию инвесторам. Аналитик не только готовит все материалы (например, финмодель, презентации), но саппортит процесс получения инвестиций от начала до конца, иногда даже общаясь с инвесторами вместе с CEO.
Стадия «масштабируем модели, на которые инвесторы дали деньги»
Первая задача аналитика на этом этапе — смэтчить стратегические решения, которые принял CEO, с операционкой. Необходимо приземлить стратегию компании на существующие процессы. Это значит — переложить заявленные инвестору финмодели на реальные бюджеты; донести до всех команд то, как теперь будет жить компания; помочь CEO внедрять новые решения. Бюджетные ограничения плюс эти новые решения равны продукту и тому, как он будет развиваться.
На этой стадии у вас уже, скорее всего, будет не один аналитик, а несколько. Вместе они должны превратиться в сервис для всех участников команды, который проводит внутренние и внешние исследования (мы в Алгоритмике, например, каждые две недели рассказываем сотрудникам про какой-либо международный тренд в EdTech-сфере), разрабатывает стратегии развития продуктов, саппортит все отделы, постоянно предлагая улучшения, строит архитектуру данных, делает презентации, проводит обучение продукту для других команд.
Поясню на примере Алгоритмики, какие именно задачи выполняет отдел аналитики:
- разбирается, как развивать курс по математике на глобальном рынке. Мы проанализировали тренды и конкурентов, соотнесли это с тем, что представляет собой курс сейчас, собрали информацию о курсе со всех отделов — и выдали набор гипотез, как можно усовершенствовать продукт.
- проводит анализ по оттоку учеников. Мы определили, что такое отток, собрали данные LMS-системы и выработали алгоритм, как в дальнейшем будем считать эту метрику.
Кто все эти люди и где их брать
Идите за будущими аналитиками в хорошие университеты вроде Вышки и вытаскивайте оттуда амбициозных людей, которые еще не отправились в консалтинг.
Профиль образования большого значения не имеет, хотя экономический будет плюсом.
Существует набор качеств, который характеризует ваших будущих сотрудников:
- исключительная любознательность;
- структурированное мышление: такой человек умеет разложить по полочкам любую систему (явление, проблему), а потом пересобрать ее заново — и предложить решение.
Как проверить любознательность?
По биографии человека вы должны увидеть, что он постоянно ищет себе новое применение, и если у него не выгорел один проект, — с энтузиазмом берется за другой из любопытства. Люди, плывущие по течению, вам не подходят. Спросите кандидата, чем он занимался в университете. Один из моих аналитиков создал успешнейший клуб управленческих переговоров; другая — организовала конференцию, во время учебы активно участвовала в парламентских дебатах и преподавала в лицее. Также можете спросить, что человеком двигало, почему он всем этим занимался. Если он не сумеет объяснить, зачем ему были нужны те или иные активности, это не ваш будущий аналитик.
Как определить уровень системного мышления?
Проведите кейс-интервью. В качестве кейсов я обычно использую ситуации, которые могли бы возникнуть или уже возникали в Алгоритмике.
Пример кейса: компания запустила новый курс и он «не пошел». Почему это случилось и какое может быть решение? Дальше «правильный» кандидат задаст вам ряд вопросов, например: что собой представляет продукт, для какой аудитории он делался и кому продается. Потом ваш будущий аналитик должен сказать, что ему необходимо посмотреть на данные по оттоку учеников, взглянуть на материалы курса, поговорить с родителями. То есть задача кандидата — предоставить стратегию действий, которая состоит из нескольких необходимых шагов.
Еще пример кейса: Алгоритмика запускает новое, взрослое направление. Что нужно предпринять, чтобы запуск прошел успешно? Важно еще, чтобы человек не останавливался на одном решении. Если вы говорите, что ответ неверный, он должен продолжать выдавать гипотезы, одну за другой.
Как руководить такими людьми
Важно научить вашу команду аналитиков доводить задачи до результата. Результатом не может быть презентация для сотрудников или тренинг по продукту. Результат — это когда новые решения внедряются в процессы компании и все этими решениями пользуются. Все остальное — пустая трата времени.
Также подпитывайте их мотивацию, предлагая им сложные вызовы и разрабатывая карьерный трек для каждого члена команды. Вам достались пусть недостаточно опытные, но очень амбициозные люди и вам предстоит эти амбиции удовлетворять.
Наконец, поощряйте любые начинания и идеи. Это, пожалуй, самое главное, что вы можете сделать для своих сотрудников. У таких людей всегда свежий взгляд на любую проблему, а вам именно это и необходимо. Приучите их не бояться высказывать идеи — и будете вознаграждены.