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

Теперь давайте осмыслим этот пример в контексте данной главы. Представьте себе, что некто в телекоммуникационной компании первым предложил использовать анализ социальных сетей для того, чтобы не просто улучшить, а полностью изменить подход к принятию решений при обращении клиентов с запросом на закрытие счета. Представьте себе, что он предложил компании потерять еще больше денег на и без того уже невыгодном абоненте. Можно держать пари, что обсуждение этой идеи не только не выльется в решение о ее немедленной реализации, но и, скорее всего, предложившего ее специалиста-аналитика воспримут как ненормального.

Все это маркетинг

Для того чтобы люди поддержали новую идею, бросающую вызов статус-кво, их необходимо убедить в ее полезности. Будьте готовы потратить много времени и сил на продвижение новой идеи и разъяснение ее для всех заинтересованных лиц. Без этого многие аналитические идеи никогда не будут внедрены и восприняты, а их потенциал останется нереализованным.

Но человек продолжил продвигать свою идею, приводя доказательства и разъясняя бизнес-кейс, пока, в конце концов, не убедил кого-то из руководства провести тестирование. Начальный тест дал хорошие результаты, и постепенно этот процесс был внедрен по всей компании. Вероятно, точно такая же картина постепенного преодоления сопротивления наблюдалась и в других компаниях, первыми принявших новый подход. После того как эта аналитическая концепция доказала свою эффективность и результаты были преданы огласке, другие операторы связи быстро присоединились к лидерам. Сегодня применение анализа социальных сетей для оценки абонента является общепринятой практикой бизнес-аналитики, но так было не всегда. Если бы не готовность специалистов-аналитиков осуществить масштабную маркетинговую кампанию, чтобы привлечь внимание к казавшейся безумной идее, ее ни за что бы не приняли.

Другой пример связан с анализом данных из социальных сетей. Легко забыть, что в 2014 г. большинству платформ социальных медиа не исполнилось даже и 10 лет. Традиционно организации использовали строгий научный формат опросных исследований и очень тщательно отобранные фокусные группы, которые обеспечивали надежную, управляемую обратную связь касательно маркетинговых инициатив, продуктов и имиджа бренда.

Теперь представьте, что некто первым предложил использовать данные из социальных сетей в качестве дополнения к опросным исследованиям и фокусным группам, а также в качестве способа узнать, как люди воспринимают компанию. Комментарии в социальных сетях исходят от случайных людей со всего мира, и обычно невозможно узнать, кто эти люди, каков их демографический профиль и имеют ли они вообще какое-либо отношение к компании. Но если выборка из социальных сетей может быть ужасающе пристрастной, то можно ли по таким данным определить тренды?

И эту идею поначалу восприняли со скептицизмом. Но со временем было установлено, что в некоторых ситуациях анализ зараженных информационным шумом, неконтролируемых данных из социальных сетей может добавить ценности. Безусловно, пионерам, применившим такой тип анализа, пришлось провести длительную маркетинговую кампанию, чтобы заручиться необходимой поддержкой. Каждая аналитическая команда должна быть готова сделать то же самое, когда она обнаруживает новые аналитические процессы, которые могут оказать сильное воздействие.

Правильно относитесь к неудачам

Не каждый операционно-аналитический процесс будет работать так хорошо, как ожидалось. На каждую найденную в стоге сена иголку придется несколько неудачных попыток. Выход за установленные рамки в поиске новых способов применения данных и приложения аналитики к бизнесу сопряжен с определенными рисками. И многие аналитические инициативы, особенно на этапе исследований, не принесут желаемых результатов. Нужно быть готовым к неудачам, а вместе с тем и адекватно управлять ими. Другими словами, необходимо создать культуру правильного отношения к неудачам. Давайте посмотрим, как это сделать.

Идея не является плохой… если ее можно протестировать

Популярная поговорка гласит, что плохих идей не бывает. На деле же плохие идеи бывают, и наша задача – их избежать. К счастью, аналитика позволяет довольно легко проверить, является ли данная идея хорошей или плохой. Насколько бы безумной ни казалась идея, но, если она может быть протестирована, ее следует протестировать. Объективные результаты, основанные на аналитике, покажут, работоспособна она или нет.