Недавно выступал перед коллегами на Матемаркетинге и решил поделиться с вами основными мыслями.
Многие компании, которые выстраивают культуру работы с данными, считают своей основной проблемой недостаточный уровень обучения аналитическому инвентарю продуктовых или иных команд. Но практика показывает, что корень проблемы в низком уровне аналитической культуры у бизнес-заказчиков. Как правило, бизнес-заказчики не понимают, как работать с цифрами и принимать решения с опорой на данные. Чтобы решить эту проблему, надо проделать путь из четырех шагов.
Шаг первый. Показать заказчикам, как данные связаны с их реальными бизнес-процессами.
Нам доводилось проводить много обучений в компаниях, которые уже обучались работе с данными до нас. И чаще всего предыдущие попытки обучения провалились из-за двух видов перегиба. Либо контент слишком простой, поэтому неинтересен топам. Например, unit-экономика. Либо контент слишком специфичный и технический. Например, «вот это корреляция, а это регрессия».
На практике топам нужно показать, как работа с данными и аналитические приемы завязаны на конкретные управленческие модели, которые они используют в своей повседневной бизнес-практике.
Шаг второй. Показать заказчикам, что наборы данных, с которыми мы работаем, довольно разнообразны: транзакционные, операционные, клиентские, employee данные. Бизнес-заказчика как человека, который обычно видит бизнес шире, чем аналитик, необходимо научить формулировать кросс-объектные гипотезы, которые охватывали бы разные наборы данных, из разных предметных областей. И искать золото там.
Шаг третий. Часто в рамках особых жанров по работе с данными, например, data sandbox, возникают гипотезы, которые в той или иной мере даже могут быть подтверждены данными. Но отсутствие ответственности за P&L этих проектов потом снижает вероятность качественного контроля за их реализацией.
Следовательно, надо, чтобы бизнес-заказчики ввели подходы, связанные с центрами финансовой ответственности. Чтобы продукт финансировался либо управляющей компанией, либо из текущего операционного P&L бизнес-юнита, которым он разработан.
И даже если продукт является скорее внутренним сервисом, чем сервисом, нацеленным на клиентов, а значит, не обладает потенциалом извлечения внешней прибыли, то, за счёт правильной системы ЦФО, можно добиться возникновения прибыли внутренней. И тогда ориентированные на извлечение дохода из своего ЦФО руководители будут ускорять реализацию проектов.
Шаг четвертый. Избыток legacy бывает не только в IT, но и в гипотезах по итогам работы с данными. И, равно как модель приоритизации по RICE помогает избежать заболачивания с точки зрения IT-контура, точно так же необходимо избегать заболачивания, с точки зрения продуктовых инициатив.
Поэтому важно, чтобы у бизнес-заказчика появился инвест-комитет, который по единым правилам и регламентам принимает решения о том, сколько денег, человеко-часов и иных ресурсов выделить на каждый продукт.