Дмитрий Парфенов, Simple: Бизнес-аналитика как инструмент формирования культуры

В отечественной прессе в настоящее время немало пишут о внедрении аналитических информационных решений. Но при этом куда реже речь заходит о культуре применения аналитических методов работы с информацией в компании, о способности сотрудников принимать решения, основываясь на результатах работы с аналитическим инструментом того или иного класса. Представляется, что наличие данной культуры существенно зависит от позиции топ-менеджмента и взглядов собственников бизнеса. Именно об этих проблемах мы постараемся говорить с Дмитрием Парфеновым, директором по маркетингу компании Simple, занимающейся дистрибуцией алкогольной продукции.

Intelligent Enterprise: Каждый бизнес нуждается в «объективной картине мира». А получить ее помогают информационные решения бизнес-анализа. Для эффективного их применения, в свою очередь, необходимы статистические данные. Однако часто компании сталкиваются с дефицитом необходимой информации. Каким образом в вашей компании восполняется этот пробел?

Дмитрий Парфенов: Я согласен, что у нас часто недостаточно достоверных данных, получаемых с рынка. Компания Simple работает в алкогольном бизнесе. По идее, эта сфера чрезвычайно сильно зарегулирована различными законодательными ограничениями и регламентами, ориентированными на максимальную прозрачность рынка. Система учета движения алкогольной продукции (ЕГАИС) предназначена для учета движения алкоголя до конечного потребителя, но… Получить объективную информацию о том, кто и сколько продаж осуществляет, крайне затруднительно. Приведу простой пример.

В страну привезли виноматериал из Испании и изготовили вино, которое уже имеет российское происхождение. Получается двойной счет: и то и другое — алкоголь, но продано конечному потребителю лишь вино. Объективная информация имеется только относительно того, сколько алкогольной продукции завезено в страну через границу. Информация от аналитических агентств по продажам алкоголя конечному потребителю, базирующаяся на опросах, дает общие ориентиры по рынку и не особенно полезна в практической деятельности. Очевидно, чтобы проводить анализ рыночной ситуации и давать прогноз ее развития, имеющейся информации недостаточно. Мы нашли решение в построении рыночных моделей, основанных на экспертной оценке.

Для этих моделей проводится отбор данных, которые мы полагаем достаточно достоверными, чтобы их применять. Предварительно эти данные обрабатываются и структурируются, приводятся к единому формату и помещаются в корпоративное хранилище. Части данных для применения наших моделей не хватает. Здесь мы используем экспертные оценки, которые потом проверяются и уточняются при анализе прошлой ситуации. Мы оцениваем, насколько точно расчетные параметры моделей совпадают с заведомо известной нам ситуацией применительно к собственным уже достигнутым результатам, и вносим необходимые корректировки в модельные параметры. Если в будущем результаты таких уточненных моделей дают удовлетворяющий нас по точности прогноз, то мы их принимаем в качестве рабочих и используем. И конечно, вносим постоянные коррективы в оценочные параметры, как уже сказано раньше. Вот таким способом мы восполняем дефицит объективной рыночной информации.

Модель можно, конечно, разработать самому, хотя в готовых моделях тоже сильного недостатка вроде нет. Кроме того, на эти модели уже, как правило, наложено информационное решение, и такая связка уже где‑то применялась ранее. То есть можно использовать типовое универсальное решение. И все равно первый вариант вроде бы предпочтительнее, хотя он требует много ресурсов и не всегда оправдывает возлагаемые ожидания. Как вы полагаете, какой из путей наиболее предпочтителен для бизнеса?

Во-первых, весь мой опыт работы свидетельствует о том, что применение универсальных моделей приводят к универсальным результатам, но добиться на их основе выдающихся достижений, я считаю, невозможно. Чтобы быть «как все», достаточно использовать обычные стандартные решения. Система будет страховать от совершения серьезных ошибок. Однако у таких систем есть и серьезный минус — они не позволяют найти новые возможности для бизнеса, а лишь помогают избежать очевидных угроз. Для поиска новых возможностей у типовых решений нет достаточного количества настроек в соответствии с ключевыми особенностями конкретного бизнеса. Во-вторых, мы помним об информационном дефиците. А в этом случае любую готовую модель придется доработать. Использовать универсальные системы имеет смысл ровно до тех пор, пока не удастся создать решение, более приспособленное именно для вашего бизнеса. Главная задача состоит именно в том, чтобы определить, как устроен бизнес, и смоделировать пути достижения поставленных целей. Универсальные машины, условно говоря, хорошо считают, но не «чувствуют», чем живет конкретный бизнес. В индивидуально созданной модели типовые численные методы сочетаются с качественной оценкой наиболее важных параметров конкретного бизнеса. Наша компания, как и все остальные, конечно же, по многим направлениям использует стандартные решения, страхуя себя от неудач. Но по возможности мы стараемся использовать индивидуальные модели.

Можно ли выделить общие для всех уникальных моделей характеристики?

Я могу прокомментировать собственное видение перечня характеристик уникальной модели, делающих модель полезной и эффективной. На мой взгляд, таких характеристик всего две. Первое — модель должна быть максимально простой и понятной. Сложные многофакторные модели не имеют большой практической ценности. Модель должна быть понятной тем, кто ее применяет, настолько, насколько понятен тот бизнес, который они ведут. Иначе такая модель станет не отражением и помощником конкретного бизнеса, чем она и должна быть, а прекрасной, но не работающей абстракцией. Люди не склонны доверять при принятии решений тому, чего не понимают. Второе — моделирование должно проводиться по ключевым показателям бизнеса. Собственно, эти параметры — именно то, что мы и хотим увидеть в будущем для оценки успешности работы, а все остальное в модели служит для их расчета. В итоге успешная модель оперирует небольшим количеством ключевых показателей бизнеса.

Разговор о ключевых показателях наше издание поднимает нередко, но почти всегда нам приходится говорить об этом, имея в виду уже разработанные методики, управления по отклонениям, а также информационные системы, способные это управление поддержать. Пользуясь случаем, хотелось бы понять, как зреет данная культура управления изнутри…

Культура управления должна соответствовать уровню развития компании. Странно ожидать, что малый бизнес будет управляться на тех же принципах, что и крупная корпорация. Информационная среда в этом случае часто умещается в голове владельца бизнеса. На этапе превращения в средний бизнес мы наблюдаем диверсификацию управленческих задач и сфер ответственности. Появляется формализованная информационная среда с обменом информацией между сотрудниками и подразделениями. В идеальном случае все руководители имеют поставленные перед ними цели и измеряющие их достижение показатели. Общая информационная среда на предприятии может существовать, но внимание руководителей привлечено к отдельным наборам данных и результатов, за которые они отвечают. Связи между показателями пока еще не имеют решающего значения. Руководители «чувствуют», как меняется ситуация, и в состоянии договориться об изменениях, если это необходимо. Когда компания становится крупным бизнесом, наступает период ее информационной зрелости. Менеджмент организации начинает смотреть на один и тот же набор параметров. А оценки этим параметрам даются с точки зрения конкретной компетенции, и управляющие воздействия формируются исходя из сферы полномочий сотрудников. То есть информационная среда должна помочь всем участникам управления, оперируя единым набором данных, видеть индивидуальный набор показателей, четко увязанных с выбранными ключевыми показателями бизнеса в целом. Если это не сделано, то ситуация в компании может выйти из‑под контроля. Сотрудники следят за множеством параметров, не выделяя действительно существенные. Попытки управления по всем этим параметрам дестабилизируют ситуацию. Параметры связаны между собой, а каждое подразделение ищет оптимальное воздействие, которое может вести в локальный оптимум для конкретного несущественного параметра, но ухудшать действительно ключевой показатель. Все сказанное выше — путь, по которому движется наша компания. Это не просто зреет изнутри, это изнутри выстрадано. Очень хорошо, что мы сделали в свое время важнейший шаг, который привел к появлению в нашей компании единой информационной среды (с 2009 г. компания Simple внедрила программный продукт Qlick View), позволяющей с легкостью управлять визуализацией любых данных и показателей для сотрудников всех уровней.

Давайте немного более детально остановимся на том, какими могут быть ключевые параметры и сколько их должно быть.

Ограниченное количество параметров способно сплотить коллектив. Каждый параметр — это определенная цель. Если параметров много, то организация начинает преследовать много целей, каждое подразделение выбирает для себя специфическое направление — лебедь, рак и щука из басни. В такой ситуации уже не идет речи о мобилизации усилий на развитие. А вот если ключевых показателей немного и они действительно определяют суть бизнеса компании не только сегодняшнего, но и завтрашнего дня, то это действительно приносит результат.

Не стоит это воспринимать слишком примитивно и перед всеми сотрудниками ставить одинаковые задачи. Разумеется, необходимо проводить декомпозицию ключевых параметров — разбиение их на более мелкие конкретные задачи. Однако такая работа должна проводиться на уровне подразделений нижнего уровня, но никак не в зоне сфер ответственности представителей топ-менеджмента. Высшее руководство компании должно четко следовать выбранной стратегии развития, зафиксированной в целях и соответствующих ключевых показателях.

Мне кажется, хороший выбор — три ключевых показателя, но универсального рецепта не существует, все зависит от бизнеса. Дело не в количестве, а в качестве. Показатели должны четко соответствовать сути того, что «кормит» ваш бизнес — приносит деньги. Здесь важно не увлекаться только очевидными результатами, такими как, например, финансовые показатели. Они демонстрируют то, что уже достигнуто, но надо смотреть и на параметры, связанные с основополагающими факторами успеха бизнеса в будущем. Эти факторы определяют завтрашний день компании, а найти их и превратить в нечто измеримое очень и очень непросто.

На кого стоит полагаться при принятии решений в условиях неопределенности — на экспертов или на систему?

Сразу хочу отметить, что в здравом уме никто не станет говорить ни о каком доверии к системе. Вопрос в принципе ставится иначе: что будет менее опасно — довериться решению, которое предложила система, или не довериться? Кроме того, не всегда возникает обозначенная дилемма. Например, в нашей компании была внедрена система автоматизированного прогноза продаж и планирования товарных запасов. В нашем случае она не является лишь результатом обработки статистических данных, а дополнена элементами экспертного прогноза по каналам продаж и товарным категориям. Система работает по заложенным в нее алгоритмам. По сути, делает то же, что на ее месте сделали бы лучшие наши специалисты. Мы знаем, что рассчитанный системой результат не идеален, но в совокупности ее ошибки стоят компании меньше, чем ошибки всех наших лучших экспертов, занимающихся планированием.

Связана ли в вашей компании аналитическая работа с культурой работы с численными показателями?

Мы работаем в общей информационной среде, используем отчеты, следим за динамикой показателей, анализируем и прогнозируем. Культура же работы с численными показателями, на мой взгляд, заключается в том, что мы знаем, для чего смотрим на те или иные цифры и что будем делать при получении совокупного результата, учитывающего, в свою очередь, значения каждой из этих цифр. Думаю, что в этом мы еще в начале пути. Мы пока не можем приходить к схожим выводам на основании одной и той же информации. Умение делать выводы на основе KPI — это согласие с выбранной моделью бизнеса и понимание принципов ее работы (тут еще раз вспомним о преимуществах универсальной и индивидуальной моделей, о чем мы говорили ранее). Но я надеюсь, что через полтора-два года мы научимся интерпретировать результаты исходя исключительно из целей компании и модели бизнеса.

Тем не менее нам представляется, что существует множество примеров, когда руководители высшего уровня по‑разному интерпретируют численные показатели, и эта разница, по сути, совершенно объективна. Например, руководитель продаж оценивает рост продаж дешевого вина как хороший результат. А для директора по маркетингу этот результат, скорее всего, плохой.

В данном примере имеют место именно интерпретация численных показателей — не объективные выводы, а субъективные оценки. И от такого подхода топ-менеджмент должен отучиться. Объективно следовало бы сравнить достигнутый результат с ранее запланированным, указать отклонение, рассчитать требуемое управляющее воздействие, если надо. Не оценивать тот или иной факт по шкале «нравится — не нравится», а сравнивать с ожидаемым результатом по намеченным целям. Если нам кажется, что какой‑то параметр, который мы ранее не считали ключевым, стал играть важную роль, то его надо интегрировать в общую систему ключевых показателей, а значит, и в модель бизнеса. Только после этого, когда станет ясна взаимосвязь параметра с другими основными параметрами бизнеса и целями компании, возможно построение выводов относительно динамики значений такого параметра. Крайне опасно и непрофессионально делать выводы на основе только «объективных» данных. Их можно делать на основании модели бизнеса и объективных данных. Если получившийся в итоге расклад не устраивает менеджмент, то необходимо изменять модель бизнеса, искать новые пути — это нормально, ведь и окружающий нас рынок постоянно меняется.

Говоря о моделях, показателях и способах обработки информации, мы, очевидно, имеем в виду не только управление бизнесом как таковое, но и его отдельные функциональные направления. В частности, маркетинг, за который ответственны вы. Считаете ли вы для себя использование этих методов классическим или рассматриваете как нетрадиционный подход, по крайней мере в данной стране и в конкретный момент времени?

Классика или не классика, какая разница, если это хорошо работает? Каждый из нас ограничен той сферой, в которой он хорошо разбирается, но если не выходить за рамки традиции — ничего нового не возникает. А вообще, маркетинг — это в первую очередь наука о здравом смысле. Я стараюсь работать в соответствии с этим тезисом. Наверное, мы занимается, условно говоря, «нетрадиционным маркетингом». В нашей компании реализуется многое, о чем маркетологи, получившие только «классическое» маркетинговое образование, просто не знают.

Отечественная научная школа всегда отличалась тем, что формировала специалистов широкого профиля и давала фундаментальную подготовку. Начав профессиональную карьеру, такие специалисты долго входят «в силу», но зато потом длительное время могут реализовывать накопленный потенциал, привнося новшества в свою профессию. На Западе же готовили, да и продолжают готовить узкопрофильных специалистов, которые по завершении образования моментально включаются в работу и столь же быстро достигают пика своего развития, исчерпав потенциал. Узость общего кругозора, характерная, прямо скажем, для многих иностранных специалистов, снижает возможности поиска новых решений. У нас же иногда применяются очень интересные и нетривиальные подходы. Когда наш отечественный специалист достигает высот в профессии, он вносит флуктуации в уже известные наработки или придумывает что‑то и иногда получает крупицы золота. В силу географических, политических и другого рода причин мы не можем в полной мере воспринимать и перенимать международный опыт. Мы «странные», но поэтому часто делаем уникальные вещи. Это ни в коей мере не означает, что отечественные специалисты сильнее иностранных. Надо отдавать себе отчет в том, что родина маркетинга отнюдь не здесь, но при этом не бояться создавать новые подходы и методологию.

Чтобы приблизить модель к реальности, ее, быть может, придется делать сложной и нелинейной, и поэтому она окажется слишком неустойчивой по отношению к исходным данным. Проще говоря, исходные данные по объективным причинам могут оказаться недостаточно точными, и эта неточность приведет к огромной ошибке на выходе. Является ли это, по‑вашему, проблемой?

Не стоит погружаться в такие научные глубины. Если мы обсуждаем бизнес-модели, а не политические, социальные или естественнонаучные, то они, как правило, оказываются гораздо более простыми, чем кажутся на первый взгляд. В случае выбора небольшого числа значимых параметров модель, скорее всего, будет обладать и сходимостью, и устойчивостью. Модели, которые конкретно мы создаем и применяем в бизнесе, устойчивы, так как количество ключевых факторов строго ограничено. Кстати, модель — зеркало того, чем мы занимаемся, а наш бизнес на практике доказал свою устойчивость. Не будем усложнять то, что уже имеем, и получим адекватный результат.

На каждый бизнес влияют внешние факторы. Они могут быть предсказаны с различной долей вероятности. Например, некоторые экономисты прогнозировали недавний финансовый кризис. В то же время, скажем, спонтанное выступление знаменитости, как бы вскользь отметившей качество вина, которое вы продвигаете, нельзя предсказать никак. А определенное влияние на спрос такой факт, как ни странно, вполне может оказать. Насколько велика степень влияния подобных действий на бизнес?

Алкогольный бизнес имеет давние корни и традиции. Резких изменений у нас совсем немного. Конечно, все мы помним недавний финансовый кризис. Да, мы отметили, что на рынке был резкий толчок по спросу и коррекция предпочтений, что отразилось на всем рынке в целом. Но это было понятно и вполне предсказуемо. Сегодня мы видим выход из сложившейся непростой экономической ситуации, что также вполне понятно и прогнозируемо.

Что же касается каких‑то изменений в связи со случайными факторами, то на наш бизнес это не оказывает существенного влияния. Знаменитость, выразившая свою любовь к определенному вину, может кардинально повлиять на малый бизнес, значительно — на средний. Но мы уже завоевали значительную рыночную долю, и нас могут затронуть лишь изменения всего алкогольного рынка в глобальном масштабе.

Вывод нового продукта на рынок — это деятельность, которой вынуждено так или иначе заниматься огромное количество компаний в России, от производственных до розничных. Как вы полагаете, это задача по сути аналитическая? И как она решается в вашей компании?

Вывод нового продукта на рынок всегда интересен и уникален. В решении этой задачи определенно ключевую роль играет аналитическая работа. Нельзя полностью полагаться на данные по рынку, предшествующие его появлению: масштабный вывод на рынок нового продукта может значительно поменять расклад сил и нарушить старые правила. И на другие рынки с аналогичным опытом следует ориентироваться с оглядкой на уникальные национальные особенности. Так что единственный выход, который у нас есть, — это моделировать будущее при дефиците объективной информации. Но не надо забывать и об энергичных действиях по продвижению. Даже при отсутствии верной стратегии правильная тактика зачастую приводит к потрясающим результатам!

В ряде компаний сотрудники могут получить строго ограниченный их служебными обязанностями набор данных. В то же время бытует мнение, что при зрелом использовании ИТ в бизнесе существует некое единое информационное пространство. А работа с ним может быть организована по таким принципам, что буквально каждая его компонента в той или иной ситуации оказывается крайне полезной чуть ли не любому сотруднику. Как вы полагаете, в какой степени стоит предоставлять персоналу доступ к информации? Каким образом поступаете вы?

Работа с данными в нашей компании налажена очень хорошо (сравниваю с известными мне другими компаниями из разных сфер деятельности). Каждому менеджеру среднего звена и выше доступна любая интересующая его информация. Каждый сотрудник может сказать, что ему нужно, и получить это через весьма непродолжительное время (от 15 минут до нескольких часов при сложных, ранее не реализованных запросах). Вся требуемая информация будет ему предоставлена в полном объеме и удобной форме. Далее эта информация всегда будет доступна в режиме онлайн. В нашей системе это легко достигается. Подобная практика значительно сократила время на принятие решения менеджментом. Идеально, когда система сама подсказывает это решение, и мы активно внедряем подобную практику. В нашей компании в качестве единой информационной среды мы используем продукт Qlick View и вполне им довольны.