Читаем Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики полностью

Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Несмотря на все более широкое распространение аналитики, многие руководители не осознают, насколько фундаментально она меняет бизнес-модели. В этом разделе мы рассмотрим несколько важных для понимания концепций и трендов. Возможно, вашей организации потребуется более масштабно и без боязни рассмотреть, каким образом аналитика может изменить ваше будущее.

Аналитика как цель, а не побочный продукт

Четко выраженный тренд в операционной аналитике проявляется в том, что сегодня все большее количество продуктов собирает данные. Во многих случаях аналитика, применяемая к этим данным, является одним из главных – если не самым главным – назначением продукта. Другими словами, физический продукт сегодня зачастую является просто механизмом для сбора данных. Давайте посмотрим, что это означает.

В прошлом компании всегда создавали новые продукты, будь то игрушки, тарифные планы или типы банковского счета. Целью являлось, разумеется, успешное продвижение продукта, однако его успех мало зависел от данных или аналитики. Мало-помалу компании собирали данные о продажах продукта, его потребителях, а также о часто выявляемых дефектах и проблемах. Это позволяло понять, как можно улучшить продукт, однако данные получались как побочный результат продажи продукта, а не вследствие присущего ему свойства.

Сегодня же выпускаются продукты, чье единственное назначение – сбор данных, позволяющих применить аналитику. Сам по себе физический продукт фактически вторичен и является не более чем каналом для сбора и анализа данных. В одних случаях ценность продукта для потребителей определяется именно предусматриваемой им аналитикой; в других – ценность продукта для потребителей может заключаться в чем-то ином, в то время как компания извлекает пользу из аналитики. Когда аналитика используется во благо потребителей, тот продукт, который может обеспечить наиболее ценные данные и аналитику, а не традиционные функции, и преуспеет в конкуренции.

Кого интересует ваш продукт? Сверьтесь с аналитикой!

Одним из драйверов операционной аналитики является эволюция продуктов, которые существуют главным образом для обеспечения сбора и анализа данных. В некоторых случаях физические продукты служат не более чем инструментами сбора данных для аналитических процессов.

Таких продуктов появляется все больше. В эту категорию попадают многие доступные в Интернете бесплатные услуги. Возьмем, например, бесплатную электронную почту. Компании предоставляют ее вовсе не из любви к общественно-полезной деятельности, а потому что могут многое узнать об ее пользователях. Провайдер получает возможность размещать рекламу с учетом поведения пользователей, и она окупается, когда пользователи на нее откликаются. В некоторых случаях сервисы фактически читают от начала до конца электронные письма пользователей и анализируют их, чтобы генерировать рекламные предложения. Скажем, если вы часто переписываетесь с друзьями на спортивные темы, то можно держать пари, что будете получать много предложений, связанных со спортом. Кроме того, провайдер электронной почты может продать информацию о вашем интересе к спорту другим организациям, готовым заплатить за поиск любителей спорта. Так что надо очень внимательно читать правила хранения личной информации, прежде чем соглашаться с ними. В шестой главе мы поговорим о вопросах конфиденциальности более подробно.

На рынке сегодня также присутствуют аналитические процессы, которые напрямую превращаются в продукты. Наглядный тому пример – рекомендательный механизм популярного поставщика потокового видео Netflix{4}. Он использует данные о навигации пользователя по сайту и определяет, какие фильмы могут ему понравиться. Этот рекомендательный механизм рассматривается Netflix как реальный продукт. За него отвечают собственные продакт-менеджеры, управляющие им точно так же, как любым другим продуктом. Netflix постоянно старается добавить своему рекомендательному механизму новые функции и свойства, усилить его привлекательность для пользователей. Так, введен интерфейс Max, который превращает подбор рекомендаций в игру{5}.

Успех Netflix в огромной степени приписывают именно ее рекомендательному механизму, хотя этот продукт, по сути, состоит из аналитики и использования данных. Механизм также представляет собой законченный операционный процесс, который управляет своими алгоритмами и предоставляет результаты пользователям миллионы раз в день без вмешательства человека.