Анализ данных — быстро и просто (0+)

Больше энергии

— Далеко не каждый предприниматель знаком с бизнес-аналитикой. Особенно если у него всего 2-3 магазина, 100 корпоративных клиентов и 500 отгрузок в год — цифр для анализа мало. Хотя даже тут можно измерять проходимость, средний чек, реализацию на менеджера, продажи на м2 — записывать данные в таблицу, строить графики и анализировать, пытаясь вычислить тот самый грааль успеха... Но, как правило, в малом бизнесе владелец и без того знает свои слабые и сильные места, без аналитики понимает, когда продажи растут, а когда падают. Проблемы в такой ситуации решаются путем приложения горчичника, наполненного энергетикой бизнесмена.

Но с ростом бизнеса до 10-15 магазинов, 1000 корпоративных клиентов и 5000 отгрузок в год в игру вступают экономисты, финансисты, начальники отделов и даже аналитики. Появляются и первые показатели деятельности, по которым можно оценивать работу отдельных подразделений. Казалось бы, вот оно счастье — своди все воедино по направлениям, выноси на «приборную доску» и управляй своим «бизнес-джетом». Но жизнь вносит свои коррективы...

Данные из прошлого

По заданию начальства экономист посчитал себестоимость производства и успокоился, а доллар в это время все так же влиял на цены... Менеджер по персоналу придумал новую систему мотивации, но пять KPI* просто не поместились в голове рабочего и продавца... Планово-экономический отдел смог посчитать P&L**, но только за позапрошлый месяц или квартал и только по всей деятельности...

Можно приводить кучу примеров несоответствия реальности и моделей из бизнес-школ. Суть проста — данные собираются и анализируются обычно раз в месяц (квартал/год), кроме того, каждое подразделение делает это с разной периодичностью, обоснованной своими процессами. В итоге все это занимает большое количество времени — получается, что свежие показатели просто-напросто становятся данными из прошлого.

А как «управлять самолетом», ориентируясь на индексы месячной давности? Вопрос риторический…

Бизнес по старинке

В конце девяностых, когда компьютеры в нашей стране стали доступны для бизнеса, предприниматели взялись за автоматизацию бухгалтерии и делопроизводства, затем за производственные процессы (АСУТП, АБС и прочие системы) и лишь потом начали заниматься более высокоуровневой автоматизацией (клиентский сервис, управление производством и финансами, электронный банкинг, документооборот).

В результате сейчас мы видим 5-6 информационных систем разной степени сложности, сотни таблиц Excel и тысячи документов Word. Каждое предприятие проходит эти этапы развития, даже если оно было создано не во времена НЭПа.

Низкий уровень конкуренции все еще позволяет идти экстенсивным путем. Например, для ритейлера гораздо проще открыть дополнительный магазин и тем самым немного уменьшить эффективность всей сети в целом, чем выжать максимум из существующих площадей.

Недооценка возможностей IT для бизнеса очевидна! Сейчас каждый второй ходит с iPhone куда более мощным, чем компьютер секретаря, но считается, что вычислить EBITDA* по группе компаний или собрать квартальный отчет по нескольким регионам без экономиста или аналитика — нереально. Тем более когда речь заходит о больших объемах данных, страх сковывает сознание, и они лежат в архивах по пять и более лет — и выбросить жалко, и приспособить уже никак: созданы в старых программах, которые уже не поддерживаются.

Анализируйте смело!

XXI век IT-технологий наступил уже и в России: теперь можно собирать данные со всех систем бизнеса, начиная с АСУТП**, телефонии, бухгалтерии, датчиков проходимости и счетчиков посещаемости сайтов, ERP*** систем и видеонаблюдения, объединять их в одно хранилище и исследовать, как вам угодно. И чем старше информация, чем ее больше, тем достовернее зависимость можно вывести, более точным будет прогноз.

Приведу пример из мира ритейлеров: есть данные по времени пробития чеков. Строим график зависимости их количества от времени. Видим, что по всем магазинам сети с 19 до 20 часов идет стабильный спад по продажам, но в одном график почему-то не падает, а даже немного растет в последний час перед закрытием. Добавляем еще один час работы на эту точку и извлекаем дополнительную прибыль.

Примеров можно приводить бесконечное количество — из ритейла, банковской сферы, производства...

Не нужно бояться того, что у вас особенное предприятие или бизнес разнороден. Мы в «Рубиконе» искренне считаем, что любые данные всегда можно собрать воедино, а потом их анализировать и делать прогнозы, хотя окончательное решение все равно принимает человек.

*KPI — ключевые показатели деятельности подразделения;

*P&L — (statement of profit and loss) — отчет о прибылях и убытках.