Бизнес ревью что это
Как компании упускают возможности цифровизации
Сами по себе данные не новое явление, но те возможности в создании стоимости, которые они открывают сегодня, беспрецедентны. Это наиболее очевидно в бизнес-моделях цифровых платформ, таких как Facebook, Amazon и Google. Но в большинстве традиционных компаний, работающих по модели цепи создания стоимости, новые возможности данных по-прежнему не используются. И основная причина этого — традиционный подход к их сбору и применению.
Sleep Number — прекрасный пример традиционной компании, использующей возможности интерактивных данных. Компания применяет в своих матрасах датчики, генерирующие потоки интерактивных данных о пульсе пользователей, характере их дыхания и движениях тела во время сна. С помощью этих данных компания изготавливает уникальный матрас для каждого пользователя. Но датчики не обязательно должны присутствовать в продуктах физически — они могут присутствовать на веб-сайте или в приложении. Например, The Washington Post генерирует интерактивные данные, когда читатели просматривают новости и статьи-мнения на их сайте. Все датчики приложения Allstate Insurance передают данные о том, как пользователи водят свои автомобили. Сегодня датчики повсеместно распространены и доступны в нескольких формах, и у традиционных компаний есть возможность получать и использовать интерактивные данные так, как они никогда не использовали их раньше.
Свойства интерактивных данных
У интерактивных данных есть две особенности, благодаря которым в современном мире их можно использовать более широко, чем эпизодические данные. Они позволяют генерировать новый класс идей, и ими можно широко делиться. Вместе эти свойства позволяют традиционным компаниям предлагать богатый цифровой опыт и расширять свое ценностное предложение.
Новый класс идей
Данные всегда источник идей. Например, эпизодические данные о продажах матрасов дают представление о том, какие бренды лучше продаются, в каких географических точках и в каких сегментах. Обычно такие сведения получают из анализа совокупных данных по факту продаж в различных категориях, географических точках или сегментах. И обычно их представляют в ежедневных, еженедельных или ежемесячных отчетах.
С другой стороны, интерактивные данные дают возможность получать важные сведения в режиме реального времени, а не только по факту. Например, интерактивные данные, полученные с датчиков в матрасах, позволяют оценивать качества сна пользователя в режиме реального времени. Подобные идеи можно использовать, чтобы, к примеру, динамично корректировать контуры матраса. Данные в режиме реального времени, в конце концов, превращаются в данные постфактум для ретроспективного анализа. Но эти данные относятся к конкретным наблюдениям, таким как особенности сна каждого конкретного пользователя. Индивидуализированные идеи составляют профиль пользователя, который содержит информацию о качестве сна и уникальных факторах, влияющих на него. В Sleep Number планируют использовать подобные сведения, полученные на основе данных, для выявления хронических проблем со сном, таких как временная остановка дыхания во время сна и синдром беспокойных ног, и в итоге предсказывать другие состояния, например, заболевания сердца и инсульт. Недавно компания заключила партнерское соглашение с клиникой Мэйо для дальнейших исследований сна и планирует расширить свою деятельность с производства матрасов до услуг по оздоровлению.
Постоянные потоки интерактивных данных позволяют дополнять и совершенствовать индивидуальные профили пользователей. Облачные технологии дают возможность компаниям иметь обширные хранилища профилей и получать данные в режиме реального времени от каждого датчика. ИИ, машинное обучение и анализ данных открывают новые возможности генерировать важные сведения для каждого профиля. Следовательно, компании могут применять новые идеи, полученные с помощью интерактивных данных, чтобы предлагать клиентам более индивидуализированные свойства продуктов и новый опыт и находить новые возможности для создания стоимости.
Возможность широко делиться идеями
Традиционные компании тщательно охраняют свои эпизодические данные из соображений конкуренции. Эти данные редко куда-либо передают за пределами организации. Даже внутри компаний обобщенным анализом и отчетами часто делятся избирательно.
С другой стороны, интерактивными данными в режиме реального времени можно делиться в более широком диапазоне, в том числе и с третьими сторонами. Обмен данными повышает их ценность. Интерактивные данные о сне пользователей, собранные с помощью умных матрасов, можно передавать на различные устройства в комнате: системы освещения, музыкальные системы и телевизоры. Если сразу после того, как датчик в матрасе обнаружил, что пользователь заснул, выключится свет, музыка и телевизор, это повысит качество сна. Аналогично, если передавать интерактивные данные датчиков в режиме реального времени при обнаружении признаков замерзания труб выбранным хозяином дома поставщикам услуг, страховые компании могут инициировать превентивные меры и избежать большого ущерба. Чем больше соединенных друг с другом элементов будет дополнять опыт пользователя, тем больше можно увеличивать ценность данных, делясь ими с этими элементами.
Интерактивные данные являются временными по своей природе. Ценность обмена ими существует только в режиме реального времени. В случае с пользователями матрасов их ценность заключается в том, чтобы выключить свет и музыку в момент, когда человек засыпает, в случае с домовладельцами они нужны прежде, чем замерзшие трубы прорвет. Ценность этих данных для внешних элементов исчезает сразу после их использования, так как они больше не могут действовать, исходя из них. В силу такого временного характера данных в режиме реального времени ими особенно удобно делиться с внешними элементами. Соображения конкуренции, касающиеся обмена данными постфактум, здесь неприменимы. Более того, поскольку обмен данными повышает их ценность, компании имеют дополнительный стимул делиться ими.
Обмен интерактивными данными в режиме реального времени также возможен благодаря наблюдающемуся в последние годы резкому росту количества устройств, подсоединенных к IoT. Ожидается, что в ближайшие годы будет подключено около 30 млрд устройств, что создаст широкие возможности для применения интерактивных данных с целью обогащения клиентского опыта и расширения бизнеса. Например, компании, занимающиеся страхованием жилья, могут расширить сферу деятельности с компенсации ущерба до его предотвращения. Будущие доходы может обеспечивать не только оценка рисков и выгодные условия полисов. Они будут расти и за счет услуг на основе данных, направленных на предотвращение ущерба и своевременный ремонт.
Перейти от эпизодических данных к интерактивным нелегко. Однако этот шаг является неотъемлемой частью инициатив цифровой трансформации традиционных компаний. Чтобы оставаться актуальными в современном мире, традиционные компании должны найти способы использовать возможности интерактивных данных.
Об авторе
Мохан Субраманьям (Mohan Subramaniam) — доцент, преподаватель стратегии Школы менеджмента им. Кэрролла Бостонского колледжа, автор готовящейся к публикации книги «The Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems», которая должна выйти в издательстве MIT Press осенью 2022 года.
Что такое ревью и какова его структура?
Чтобы не кривить душой, скажем, что ревью – аналог рецензии. Фактически, разницы между ними нет, по крайней мере, в России. И всё-таки, часто возникает расхождение в понимании этого термина, что объясняется применением его в оригинальном западном значении. К примеру, когда мы говорим о рецензии, мы имеем в виду небольшой по размеру текст, написанный на основе какого-то более крупного произведения литературного, кинематографического, музыкального характера, а также научных работ и так далее. Однако ревью может представлять собой целую книгу различных рецензий и эссе, а также глубинное исследование какого-то материала.
Ревью – как обзор
Многочисленные западные издания используют понятие ревью в значении «обзор», то есть структурированный список важных событий, произведений, объединённых каким-то единым фактором, подытоживание каких-либо аналитических работ. Это вполне закономерно, так как и у нас ревью или рецензия является обзорным материалом, значительно меньшего размера, нежели их объект. И всё-таки подобная путаница имеет продолжение. Дело в том, что кроме слова review есть ещё и overview, дословно переводящееся как обзор. Сложно? То ли ещё будет!
К видам ревью или рецензий традиционно относят:
• потребительская рецензия на товар или услугу (значение = отзыв)
• экспертная рецензия (значение = заключение)
• покупная рецензия (значение = аннотация или оплачиваемый маркетинговый ход)
Как вы можете понять, интересующие нас рецензии в списке, фактически, не значатся, за исключением первого варианта. И то, данное определение никак не объясняет, из чего же она должна состоять. Экспертная рецензия является аналогом отчёта о проведённом исследовании, а покупная – способом создать продукту определённый имидж на рынке. Специфическими становятся рецензии на произведение искусства, если те не являются непосредственным товаром: так рецензия на свободно распространяемую книгу или выложенный для скачивания в сети альбом не имеет никакого отношения к рынку, а значит, может считаться наиболее далёким от него видом рецензий.
Из чего состоит ревью?
Ревью, как и рецензия, должно содержать ряд обязательных элементов, и прежде всего, это относится к его вполне однозначной структуре. Как минимум, речь идёт о наличии вступления, содержания и заключения. Но каждый из этих пунктов предполагает деление на подуровни. Попробуем составить наиболее логичный вариант структуры рецензии или ревью.
1. Вступление:
a. интрига – часть текста, заинтересовывающая читателя,
b. объявление рассматриваемого произведения,
c. информация об авторе.
2. Содержание (центральная часть):
a. чем выделяется данное произведение?
b. характеристики важных параметров произведения (многосторонность, чувство юмора автора, стилистические особенности, качество записи и так далее),
c. положительные и отрицательные стороны (в этом пункте всегда разрешается допускать некую субъективность).
3. Заключение:
a. обобщение и анализ высказанных аргументов,
b. вынесение вердикта,
c. какой-то содержательный вывод.
Некоторые сложности может вызвать первый пункт, поэтому постараемся пояснить его на забавном примитивном примере:
«…когда он открыл глаза, вокруг ничего не было. Разве так может быть, спросите вы? В мире, созданном фантазией писателя Н., может быть практически всё. Сегодня мы ознакомимся с новой книгой мастера под названием (…)…»
Собственно, вот так и пишутся рецензии или ревью. На первый взгляд, кажется, что всё совершенно просто и логично, но читая чужие работы в сети, понимаешь, что для того, чтобы получился грамотный и интересный вашим читателям текст, нужно работать над собой, находить новые формы выражения мыслей, заинтересовывать людей, а не стараться побыстрее отделаться от этого занятия.
Как повысить результаты продаж с помощью «бизнес-ревю»?
Сергей Червинский один из 40 спикеров III Форума для руководителей «План Б». В преддверии Форума мы взяли интервью у Сергея, с просьбой поделиться секретами повышения продаж, при помощи индивидуальных встреч с сотрудниками команды продаж.
«Т»: Сергей, что для Вас самое важное в управлении?
С.Ч.: Для меня важно, чтобы выбранная стратегия переходила в тактику и в реализацию, а раздумья — сменялись действиями. У Сунь Цзы есть хорошая мысль: «Полководец медлит потому, что разглядывает победу». Я бы продолжил: «а после того, как разглядел, уж будь добр бежать изо всех сил».
Также важен баланс между уверенностью в выбранном направлении и настойчивостью в достижении цели, с одной стороны, и сохранением адекватного восприятия реальности, с другой.
Для меня важно, чтобы выбранная стратегия переходила в тактику и в реализацию, а раздумья — сменялись действиями
Поэтому управление для меня — это постоянное обучение, опыт и рост. Недавно прочел анекдот: «Эксперт — это специалист, который перестал думать, потому что все знает». Опасаюсь стать таким экспертом.
«Т»: Как может повлиять на эффективность сотрудника команды продаж?
Благодаря использованию технологии мы получаем:
 |
| Сергей Червинский, управляющий партнер, BRIK Consulting |
«Т»: Какие условия необходимы для использования предлагаемой Вами технологии?
С.Ч.: Сама технология достаточно проста для освоения и применения.
Главным условием является эмоциональная зрелость руководителя, его готовность к внедрению технологии. Важно понимать, что нормальной реакцией сотрудников на любое изменение, тем более повышающее «прозрачность» их деятельности, является сопротивление, с которым необходимо корректно работать.
Еще один момент, который касается внедрения любой технологии: необходимо объяснить сотрудникам, что будет происходить, как именно и для чего. Достаточно стандартной ошибкой является «причинение добра без объявления войны».
«Т»: Как соотносится ориентация на результат с реальным достижением результата сотрудником?
С.Ч.: Если провести аналогию с медициной: желание выздороветь не гарантирует выздоровления, однако без него мы имеем практически гарантированное «невыздоровление». Другими словами, ориентация на результат сама по себе не является гарантией результата, но является первичным необходимым условием для того, чтобы получить желаемое.
Важен баланс между уверенностью в выбранном направлении и настойчивостью в достижении цели, с одной стороны, и сохранением адекватного восприятия реальности, с другой
Уверенность в результате мы имеем только при эффективно работающей системе управления исполнением.
С.Ч.: Самые распространенные ошибки:
26 — 27 сентября в Киеве состоится III Форум для руководителей «План Б». Лучшие тренинговые инструменты. Организаторы форума — порталы Training.com.ua, HRM.UA и журнал HRMagazine. В программе Форума организаторы собрали лучший опыт разных компаний и экспертов в сфере управления компанией, продажами, персоналом и личной эффективности управленцев!
На Форуме Вы узнаете как «оптимизировать» управленческие процессы и сделать уверенный шаг к самосовершенствованию и реализации самых амбициозных жизненных и профессиональных планов.
Потратить меньше, получить больше
Большинство руководителей уверены: диджитализация цепочки поставок обойдется крупной корпорации в десятки миллионов долларов. Принято считать, что этот сложнейший процесс занимает не менее трех-пяти лет и требует мощных инвестиций в облачные технологии, внедрения 3D-печати и роботизации, установки RFID-меток и считывателей на каждом контейнере с товаром и каждой площадке, а также новых инструментов на магазинной технике, которые позволили бы следить за ее состоянием и работой. Считается, что все это необходимо, чтобы убрать преграды между подразделениями и выстроить интегрированную цепь поставок, способную дать организации конкурентное преимущество.
Проконсультировав множество компаний, мы обнаружили другой путь к тем же результатам. Опыт наших клиентов (среди них глобальный ритейлер, торгующий модной одеждой, крупный производитель потребительских товаров, международный бренд электроники и высокотехнологичная компания, изготавливающая ПК, планшеты и рабочие станции) показывает: чтобы получить существенную выгоду, достаточно потратить на модернизацию цепочки поставок всего несколько миллионов долларов и один-два года. В рамках такой сокращенной трансформации фирма должна собрать доступные данные; внедрить передовую аналитику, позволяющую понимать и предсказывать поведение клиентов и поставщиков; оптимизировать процесс принятия решений по ассортименту, производству и закупкам ради сокращения издержек и увеличения гибкости; повысить автоматизацию, чтобы пересмотреть существующие процессы и запустить новые.
Секрет успеха такого подхода — в трех инициативах. Первая замещает консенсусные прогнозы общим взглядом на спрос. Вторая меняет единую стратегию развития цепочек поставок на сегментированную. Третья создает целостный план последовательного балансирования спроса и предложения, позволяющий выявлять отклонения или проблемы и реагировать на них.
ИДЕЯ КОРОТКО
Эти инициативы, если их правильно реализовать, помогают снизить издержки в цепочке поставок и повысить доход за счет устранения дефицита товара в точках продаж и улучшения обслуживания (то есть повышения процента заказов, выполненных полностью и в срок). Что не менее важно, они позволяют снизить отток клиентов. Фэшн-ритейлеру, который мы упоминали выше, с помощью этих инициатив удалось всего за три года увеличить рыночную долю более чем на 28% и удвоить прибыль от основной деятельности. У производителя потребительских товаров операционная деятельность и финансовые показатели улучшились настолько, что ему удалось всего за два года окупить проведение этих инициатив. В технологичной фирме качество сервиса выросло на 10—30%. Бренд электроники получил 20% дополнительного дохода, увеличил с 70 до 90% долю быстрых доставок и сократил операционные издержки с 7 до 4%.
В этой статье мы проанализируем опыт производителя потребительских товаров. Он показателен, поскольку компания столкнулась с колоссальными проблемами, когда боролась с недостатками действующей системы, в том числе с преобладанием ручного труда, требующего массы времени, переизбытком складских запасов и огромным количеством просроченных и испорченных продуктов.
ЕДИНЫЙ ВЗГЛЯД НА СПРОС
Прежде всего, необходимо переосмыслить процесс планирования спроса. Традиционное консенсусное прогнозирование предполагает, что каждый отдел (производства, финансов, продаж и сбыта, который отвечает за маркетинг, акции, скидки и т. д.) формирует собственный прогноз, используя стандартные статистические приемы, исторические данные о продажах и некоторые сведения извне. Затем все отделы согласуют свои выводы и выдают компромиссное заключение.
У этого процесса два недостатка. Во-первых, на создание и сведение прогнозов с учетом всех потребностей компании уходит немало времени — обычно четыре-пять недель. За этот период данные о продажах успевают устареть. Во-вторых, вместо того, чтобы согласовывать данные и поручать аналитикам выработать единый прогноз, разные отделы часто пытаются уравновесить противоречащие друг другу прогнозы, полагаясь на интуитивное понимание факторов, влияющих на продажи, доход и прибыль.
Куда надежнее первым делом определить набор данных, которые, по всеобщему мнению, дадут наиболее точную картину. Производитель потребительских товаров выбрал четыре таких набора:
внутренние сведения об отгрузках ритейлерам, ценах, скидках, акциях и различных характеристиках товаров;
данные о потребительском спросе, получаемые непосредственно от розничных магазинов или от компаний, производящих маркетинговые измерения, вроде IRI и Nielsen;
макроэкономическая информация — в том числе квартальный ВВП, индекс менеджеров по закупкам, индекс потребительских цен, уровень безработицы и инфляции, — которая помогает объяснить поведение потребителей, сезонные колебания и тренды;
внешние данные по иным факторам, указывающим или влияющим на спрос, таким как поисковые запросы, упоминание товаров в соцсетях, средняя температура, осадки, праздники, цены у конкурентов.
Используя все это и применяя передовую аналитику, фирма может запустить автоматизированный цикл из пяти этапов, который позволит сформировать планы поставок, финансов и сбыта на ближайшие 50—80 недель, то есть покрыть горизонт планирования большинства компаний (см. врезку «Пять шагов к улучшению и удешевлению цепочки поставок»). Вот как выглядит этот цикл у производителя потребительских товаров.
Сначала информация, связанная с планированием сбыта, — о будущих акциях, скидках и маркетинговых инвестициях — объединяется с потребительскими, макроэкономическими и внешними данными. Тут же генерируется прогноз рыночного спроса по каждому артикулу и розничному продавцу на каждую неделю всего горизонта планирования. По нашим наблюдениям, большинство производителей потребительских товаров никогда не пытались предсказывать спрос столь подробно.
Затем прогноз спроса по продавцу совмещается с историческими данными по отгрузкам ему — и получается прогноз заказов каждого артикула для каждого ритейлера и каждой недели.
Потом все прогнозы заказов агрегируются и конвертируются в реалистичный план поставок. В нем учитывается доступность ресурсов, в том числе запасов сырья и готовой продукции, а также ограничения производственных мощностей и рыночные цели (скажем, рост продаж определенной категории у определенного ритейлера в определенном регионе). План также нацелен на достижение конкретных показателей. Компания, опыт которой мы анализируем, сосредоточилась на минимизации затрат в цепочке поставок, но другие фирмы могут ставить иные цели — например, максимизацию дохода или количества поставок.
Следующий шаг — использовать понедельный план поставок каждого артикула каждому ритейлеру, чтобы выстроить помесячные прогнозы дохода и валовой прибыли для каждого бренда.
Наконец, полученные финансовые предсказания сопоставляются с бизнес-целями фирмы. Любые нестыковки помогут скорректировать план сбыта — например, добавить более серьезные скидки или увеличить вложения в маркетинг, чтобы подстегнуть продажи.
Обдумывая внедрение такого цикла, руководство производителя потребительских товаров задалось рядом вопросов. Они беспокоят большинство руководителей, которые интересуются нашим подходом. Постараемся ответить на них.
Какого уровня точности можно достичь? Исследования показали: изменчивость клиентского спроса существенно ниже изменчивости розничных заказов (отсюда известный эффект кнута в цепях поставок). Это означает, что предсказать потребление проще, чем объем заказов. И действительно, точность прогнозов рыночного спроса у производителя потребительских товаров оказалась довольно высокой. Она регулярно составляла не менее 85% для периода в пять-восемь недель на уровне артикула, недели и ритейлера.
Объединение уточненного прогноза потребления с историческими данными розницы позволило компании вернее предсказывать будущие заказы ритейлеров. Точность еженедельных прогнозов по заказам оказалась на 15—20% выше, чем у привычных консенсусных прогнозов. А более точное планирование заказов, или отгрузок, означает более эффективный план поставок — а значит, упущенный сбыт меньше, доход больше, уровень сервиса выше, клиентский опыт лучше.
Наконец, более точные вводные данные оттачивают финансовый план. При внедрении нового подхода в нескольких компаниях по производству потребительских товаров точность финансовых прогнозов на ближайший месяц повысилась до 95—97%.
Сможем ли мы разобраться, что вызывает поведенческие и иные изменения, которые мы прогнозируем? Это едва ли не главный вопрос. По нашим наблюдениям, практически все руководители опасаются слепо следовать рекомендациям алгоритмов, созданных специалистами по данным. Менеджеры (с полным на то основанием!) хотят понимать, откуда взялись эти цифры и что они означают.
Допустим, ожидается рост или падение. Что стало причиной: поведение конкурентов, каннибализация одних продуктов другими, акции и скидки, какое-то мероприятие или праздник? Хорошая новость: аналитические технологии продвинулись достаточно, чтобы недельный прогноз по каждому артикулу можно было разложить на компоненты. Для этого данные специально моделируются как комбинация ключевых переменных (поведение конкурентов и проч.) с оценкой вклада каждой из них в общий прогноз.
Об авторах
Дэвид Симчи-Леви Дэвид Симчи-Леви – профессор факультета инженерного дела в Массачусетском технологическом институте. Является одним из основателей компании LogicTools, разрабатывающей ПО для оптимизации цепей поставок (в настоящий момент принадлежит IBM), консалтинговой фирме OPS Rules и компании Opalytics, занимающейся облачной бизнес-аналитикой. Его последняя книга – «Operations Rules: Delivering Customer Value through Flexible Operations».
Крис Тиммерманс Крис Тиммерманс (Kris Timmermans) — старший управляющий директор компании Accenture, глава направления цепей поставок и операционной деятельности.