Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

● Второй пример – это демографическая структура клиентской базы. Возможность визуально оценить распределение клиентов по местоположению, длительности взаимодействия с компанией, потраченным на ее продукцию средствам и множеству других показателей дает продавцам массу информации для понимания общей картины продаж в организации.

● Наконец, очень важно отмечать и описывать степень совпадения реальных показателей с прогнозами. Если организация не способна сравнить эти цифры, то у нее не получится ни поставить правильные задачи перед торговыми представителями, ни получить полную и безошибочную картину происходящего в сфере продаж. Однако не нужно забывать о том, что это лишь дескриптивный анализ. Все эти примеры необходимо дополнить диагностическими методами.

Итак, с дескриптивным анализом разобрались. Мы движемся дальше по аналитической цепочке и переходим от описательных к диагностическим методам анализа ситуации в продажах (чему и посвящен этот раздел главы 6).

● В нашем первом примере торговый представитель рассматривает потенциальных клиентов организации. Благодаря владению дата-грамотностью он может прочитать представленные ему данные и предположить, с какими из потенциальных клиентов будет наиболее выгодно работать. Это очень ценное умение. Затем торговый представитель может проанализировать данные о выбранных клиентах, чтобы спланировать общение с ними.

● Второй пример – распределение клиентской базы по демографическим показателям. Описательный анализ не дает нам полной картины, а вот дальнейшая диагностика – почему те или иные клиенты тратят определенное количество денег и покупают определенные продукты – позволяет лучше их понять и правильно выстроить взаимодействие с ними.

● Наконец, продавцу, стремящемуся выполнить месячную норму, просто необходимо понять тенденции продаж в сравнении с ранее сделанными прогнозами. Изучая реальное положение дел (которое может оказаться лучше или хуже предсказанного), он переходит от дескриптивного анализа к диагностическому и пытается выявить, почему все оказалось так, а не иначе. Этот навык крайне важен, и применять его следует регулярно. Кроме того, такой анализ дает организации возможность составлять более точные прогнозы в будущем.

Вышеприведенные примеры со вспышкой холеры и продажами наглядно показывают, что способность к наблюдению при помощи дескриптивной аналитики и умение совершить переход к поиску причин при помощи диагностических методов жизненно необходимы для успешной деятельности организации. Руководство должно предоставлять сотрудникам возможность развивать навыки дата-грамотности – чтение данных, работу с ними, их анализ и, наконец, общение на языке данных. Ни в коем случае нельзя забывать о последней составляющей – общении, то есть возможности делиться друг с другом полученными в ходе анализа знаниями. Только представьте, как все могло бы обернуться в Лондоне в 1854 году, если бы Джон Сноу не смог донести до других людей свое открытие по поводу колонки на Брод-стрит. А что было бы с продажами в нашей гипотетической компании, если бы ее торговые представители не смогли поделиться полученными при анализе данных важными знаниями о потенциальных клиентах? Странная была бы ситуация, согласитесь: специалисты нашли в демографической структуре клиентской базы важные факторы, определяющие те или иные тенденции, но никому о них не рассказали. Навыки общения на языке данных нужно совершенствовать в рамках дескриптивного и диагностического анализа.

Дата-грамотность и предиктивный анализ

Третий уровень аналитических методов – конечно же, предиктивный, то есть предсказательный. Какое отношение имеет к нему дата-грамотность? Ведь не все обязаны обладать техническими навыками. К сожалению, из-за того, что прогностический (и следующий уровень, прескриптивный) анализ может требовать технической подготовки, например умения программировать или знания статистики, часто считается, что он не для всех. Но такой подход вредит общей работе с данными. Дата-грамотность напрямую связана с прогностическим анализом – давайте посмотрим, каким образом.

Во-первых, мы помним, что в понятие дата-грамотности входит один ключевой навык – чтение данных. После того как специалисты с помощью предсказательных методов построили модель или провели анализ, все остальные заинтересованные лица должны суметь прочитать его результаты. Только в этом случае они смогут принять обоснованные решения – для чего и нужна дата-грамотность.