Цифровизация. Практические рекомендации по переводу бизнеса на цифровые технологии

Ключ к эффективному переводу – понимание каждого из языков, а также каждой из культур. Например, Дел Харрис, известный тренер Национальной баскетбольной ассоциации, почти на всем протяжении своей карьеры был эффективным интерпретатором и помогал тренерскому штабу понять цифры, а специалистам-аналитикам – найти общий язык с тренерским штабом. На конференции MIT Sloan Sports Analytics в 2015 г. он рассказал, что в команде, где он был помощником тренера, результаты анализа данных сначала поступали к нему, а не к его руководителю, потому что без «перевода» тот «вряд ли стал бы вникать во все это».

Эффективная интерпретация – это нечто большее, чем доступный пересказ научных сентенций. Лучшие интерпретаторы представляют информацию таким образом, чтобы адресат мог расценить ее как полезную. Если говорить совсем просто, интерпретатор должен все время задавать себе один вопрос: как эти данные могут помочь человеку, с которым я говорю?

Навыки, необходимые интерпретаторам

На основе своего опыта мы составили список навыков, которыми, по нашему мнению, должны обладать лучшие интерпретаторы данных:

● достаточный уровень знаний о бизнесе, чтобы пользоваться доверием руководителей, принимающих решения;

● аналитические знания (или готовность и способность приобретать их), необходимые для налаживания эффективного общения со специалистами по обработке и анализу данных в организации;

● смелость, чтобы говорить правду руководителям, коллегам и подчиненным;

● готовность углублять свои познания;

● стремление формулировать вопросы и ответы в доступной и понятной для других форме;

● понимание чрезвычайной важности соблюдения стандартов качества и внимание к деталям;

● возможность участвовать в совещаниях на уровне всей организации, не запрашивая разрешения.

И помните: можно попробовать развить навыки интерпретатора у специалиста, который уже работает у вас. Сделать это будет легче, если сформировать у сотрудников две важные коммуникативные привычки. К ним относится умение обращаться к лицам, принимающим решения, используя не утверждения, а вопросы. Особенно это касается скептически настроенных людей, принимающих решения: очень важно с самого начала не оказывать на них чрезмерного давления. Специалистам-аналитикам нужно задавать вопросы таким образом, чтобы у людей, принимающих решения, создавалось впечатление, что ответы они находят сами.

Также нужно научиться проводить аналогии со случаями, которые находят внутренний отклик у лиц, принимающих решения. Это могут быть, в частности, рассказы об успешных советах аналитиков. В мире спорта можно также поднимать, например, такие темы, как «никто не ожидал, что этот парень прыгнет так далеко, а он взял и прыгнул!», или «эта стратегия выглядела нелогичной, однако она сработала. И вот почему…».

Преодоление культурного разрыва между специалистами-отраслевиками и аналитиками, осуществляемое интерпретаторами данных, может положить начало устранению разрыва между декларируемыми и реальными преимуществами использования больших данных. Этот процесс начинается с осознания ограничений, присущих числам и интуиции, если они используются по отдельности.

III Модернизация процессов

9 Обновление процессов продаж с помощью машинного обучения

Х. Джеймс Уилсон, Нарендра Мулани и Аллан Олтер

Мы живем в мире, наполненном данными, и многие наши взаимодействия с другими людьми осуществляются в интернете. Вполне естественно, что один из самых распространенных видов человеческой деятельности – торговля – в настоящее время переживает цифровой Ренессанс. Хотя функция продаж опиралась на количественные показатели с древнейших времен, сегодня повсюду накапливаются огромные массивы информации, связанной с продажами, и эти данные гораздо богаче, чем когда-либо раньше. Они поступают из социальных сетей, с сайтов, из A/B-тестов, и это еще далеко не все каналы.

Чтобы разобраться во всех имеющихся данных, повысить эффективность и результативность продаж, организации обращаются к машинному обучению. Умные механизмы становятся доверенными помощниками в отделах продаж, поскольку они делают непрозрачные процессы более открытыми, обеспечивают анализ данных для информированного принятия решений и самостоятельно справляются с определенными небольшими задачами.

В нашем опросе приняли участие руководители 168 крупных компаний с годовым доходом не менее 500 млн долл. 76 % респондентов заявили, что они планируют увеличить рост продаж с помощью машинного обучения. В этом помогает программное обеспечение на уровне искусственного интеллекта, который постоянно учится, анализируя большие массивы данных, и оптимизирует рекомендации для торгового персонала в режиме реального времени. Более 40 % представителей опрошенных компаний уже ввели машинное обучение в сфере продаж и маркетинга.