Быстро устаревающие данные и неудобный формат

Логотип компании
Быстро устаревающие данные и неудобный формат
Какие проблемы при использовании инструментов аналитики выделяют сотрудники и руководители российских компаний.

В век цифровизации каждый контакт бизнеса с клиентом становится прозрачным, и компании накопили океаны данных о пользователях, однако эффективно управлять ими пока не научились. Мало того, 97% данных остаются неиспользованными. Как отмечают эксперты, две трети сотрудников организаций негативно воспринимают аналитику: нет понимания необходимости в тонкой аналитике, да и распространенные инструменты требуют специальных знаний.

Запустив разработку собственной CRM-системы, мы стали активно изучать рынок аналитических инструментов. В результате пришли к выводу, что для разных компаний, сегментов и отдельных подразделений используются разные инструменты. Где-то хватит и Excel, потому что объем данных невелик и частота обновлений низкая, а где-то не обойтись без целого аналитического отдела с соответствующим инструментарием. Сегодня в российских компаниях BI-сервис либо настраивается в самом хранилище информации, либо является встроенной частью какой-то системы или приложения. При этом данные в большинстве случаев все равно агрегируются вручную или с помощью макросов и презентуются в Excel или PowerPoint. Это порождает ряд трудностей, с которыми можно справиться технологически.

Несвоевременность — вечная боль

Главная ценность аналитики в том, что данные поставляются оперативно, а не в формате «завтра узнаем, что произошло вчера». Поскольку зачастую в компании специально обученный человек вручную собирает необходимую информацию из нескольких источников, а потом пропускает ее через многоступенчатую систему согласования, на формирование отчетности может уйти от нескольких часов до суток. Для большого бизнеса, имеющего холдинговую структуру и множество офисов, временной лаг еще больше. Так множатся риски упустить важный тренд и понести финансовые и репутационные потери.

Одна из самых ярких иллюстраций из клиентского сервиса — когда компания становится негативным ньюсмейкером, но команда не получает сводную аналитику вовремя, не успевает реагировать на множащиеся тревожные сообщения и бизнес теряет клиентов вместе с их счетами.

При настроенных бизнес-процессах с помощью современных аналитических инструментов можно увидеть реальную картину всей операционной деятельности и быстро принять меры в случае изменения показателей.

Истинность данных под вопросом

Когда формированием отчетности занимается человек — аналитик или методолог — возрастает риск ошибки или намеренного видоизменения данных, которые презентуются топ-менеджменту. Страховкой в этом случае выступает исключительно опыт и сознательность специалистов. Там, где будут подключены сервисы сквозного автоматического сбора информации, вопрос истинности сведений не возникает. Алгоритмы повышают степень прозрачности всех операционных процессов.

Низкая скорость проверки гипотез

Пока рынок бьется за показатель time-to-market, адаптация аналитических систем под новые продукты часто остается без внимания. Развитие продуктового портфеля или смещение фокуса продаж требует перенастройки системы сбора и анализа данных для оперативной проверки гипотез. При отсутствии автоматических инструментов это занимает много времени: нужно подготовить новую витрину данных, понять, какие сведения и с какой периодичностью собирать, для чего привлекаются специалисты профильных департаментов, методологи. Далее следует разработка, в порядке корпоративный очереди, со всеми многострадальными этапами — от составления ТЗ до тестирования и подключения нового инструмента в ИТ-ландшафт.

Итак, драгоценное время упущено, и конкуренты могут обойти на повороте. С этой проблемой могут справиться аналитические системы с гибкими настройками. Если в компании подключен BI-модуль с функцией self-service, то любой специалист может осуществить проверку гипотезы, не ожидая помощи со стороны.

Очень интересно, но ничего непонятно

Специалисты по продажам и руководители привыкли работать с километровыми аналитическими таблицами в Excel. Это лишает возможности быстро принять управленческое решение. На основе опросов наших потенциальных клиентов мы видим высокую потребность в ярком наглядном дашборде с возможностью быстро посмотреть различные срезы. Возможность настройки формы предоставления данных под конкретную задачу и для конкретного пользователя становится новым критерием при выборе аналитического инструмента. При этом форма зависит от того, кто будет работать с аналитическими данными -— менеджер, руководитель подразделения или топ-менеджер.

Однако разработчикам аналитической системы достаточно один раз создать инструмент с гибкой настройкой, чтобы аналитик самостоятельно реализовал нужную форму предоставления отчетности.

Технологическая ограниченность

Ручные способы обработки информации ограничивают возможности использования инновационных инструментов.

Сегодня на помощь аналитику приходят системы с возможностью подключения ИИ, который подсказывает следующее оптимальное решение. Или в модели скоринга помогает настроить ретроспективный анализ, чтобы получить более глубокий временной срез данных.

С ростом технических возможностей компания выходит на следующий уровень использования аналитических данных: специалист освобождается от рутинных задач в пользу более креативных и стратегических.

Настройка сквозной аналитики показывает, где проблема возникает на самом деле. На каком именно этапе срывается сделка - при первой презентации или в процессе сопровождения? Какой сегмент бизнеса нуждается в дополнительном внимании, какие продукты более не актуальны и требуют замены или апгрейда?

Выводы

Бизнес учится работать с информацией по-взрослому. Компании постепенно приходят к пониманию, что данные ради данных никому не нужны. Сквозная аналитика актуальна для любой ИТ-платформы: для продаж, клиентского сервиса, взыскания задолженности отдела качества, контакт-центра.

Читайте также
Управление качеством программного обеспечения (QA) становится очень важным. Одним из ключевых моментов — это правильный подход к управлению документацией. Хорошо организованные документы упростят работу всей команды. В этой статье я составил чек-лист, который поможет вам наладить стандарты, держать документы актуальными. Также расскажу, как внедрить новые подходы QA, чтобы сотрудники не устроили восстание.

С повышением цифровой зрелости растет запрос на автоматические инструменты аналитики: гибкая настройка и визуализация облегчают работу с большими массивами информации и помогают бизнесу оперативно принимать решения. Кто-то внедряет отдельные аналитические инструменты, мы сделали их внутри CRM-платформы, поскольку на данных этой системы можно строить максимально релевантную для бизнеса отчетность. Симбиоз бизнес-процессов и их цифрового отображения позволяет сразу видеть итог малейших изменений.

Опубликовано 31.01.2023

Похожие статьи