ENG
Карл Андерсон. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов (Creating a Data-Driven Organization). — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 336 с. ISBN 978-5-00100-781-4
Несколько лет назад сервис YouTube провел эксперимент, в ходе которого было протестировано 1024 различные комбинации элементов дизайна, расположенных на главной странице сайта. Анализ результатов эксперимента позволил обнаружить оптимальный вариант дизайна, что в свою очередь привело к росту количества подписчиков сервиса на 15% процентов.
Таков убедительный пример использования технологий аналитической работы с большими данными. Книга бизнес-аналитика и директора по работе с данными компании Warby Parker Карла Андерсона посвящена именно этому — тому, что специалисты называют аналитической цепочкой создания ценности.
Хотя известное выражение гуру менеджмента Уильяма Эдвардса Деминга гласит, что без данных вы просто еще один человек с собственным мнением, автор книги доказывает, что одних данных для современной организации недостаточно. В соответствии с современной и быстро ставшей популярной концепцией управления на основе данных компаниям следует заботиться не только о сборе данных, их хранении и обработке, но и о завершающем и самом главном этапе цепочки, а именно — о принятии решений и последующих действиях.
В «Аналитической культуре» последовательно описаны основные этапы извлечения ценности из данных — сбор информации и ее хранение, обработка и интерпретация данных, принятие решений и их практическая реализация.
Любопытно, что сам автор основными факторами, обеспечивающими эффективное прохождение по этой цепочке, называет отлаженные бизнес-процессы и корпоративную культуру, явно отдавая приоритет последней. Впрочем, и бизнес-процессы, и корпоративная культура важны всегда и для любых компаний — а не только тех, что внедряют управление на основе данных.
Карл Андерсон начинает рассказ с этапа сбора информации («как правильно собирать данные и как собирать правильные данные»), сразу фиксируя требования, которым должны соответствовать данные. Хотя сами данные как массив собранной, но необработанной информации, по уверению Карла Андерсона, мало что значат. Ценность данным придает существование показателей (индикаторов), создающих основу для оценки эффективности деятельности организации в целом или конкретных проектов, кампаний, акций. Столь же значимым является и контекст — он позволяет установить причинно-следственные связи при изменении значений у показателей.
Значимость контекста автор книги подтверждает и своими размышлениями о разнице между подготовкой отчетов и анализом информации. В то время как отчетность предназначена для отслеживания состояния дел по различным аспектам деятельности компании, анализ преобразует данные в выводы, на основе которых будут приниматься решения о дальнейших действиях. И для достоверности этих выводов важно понимание контекста.
Если отчет показывает увеличение количества посетителей сайта на 30%, анализ определяет причины роста посещаемости. Отчеты ретроспективны, анализ дает рекомендации.
Устремленность в будущее — одна из характерных новых практик в работе с данными. В первую очередь речь идет о так называемой предикативной (предсказательной) аналитике, основанной на использовании больших данных и технологий машинного обучения и способной прогнозировать наступление тех или иных событий. Например, эффективность будущих рекламных кампаний, отток клиентов или уменьшение средней стоимости чека.
Наряду с анализом и прогнозами еще одной особенностью, отличающей компанию, которая практикует управление на основе данных, является использование сценарного подхода, а именно A/B-тестирования. Именно эта методика позволила видеосервису YouTube значительно увеличить количество своих подписчиков. А результат, согласно Андерсону, является главным критерием успеха для бизнес-аналитики:
«Если вы провели блестящее исследование и сделали потрясающие выводы, но ничего не изменилось, результативность вашей работы равна нулю».
А вот пример того, как склонность к анализу распространяется и на деятельность самих аналитиков: по словам директора одной из компаний, у них есть специальная аналитическая панель (дашборд) с основными показателями деятельности компании и есть показатель «сколько раз сотрудники взглянули на эту панель, чтобы узнать, как обстоят дела в компании».
Немало авторского внимания уделено и темам, выходящим за пределы математики и статистики. Андерсон пишет о необходимости «упаковки» результатов анализа данных и рекомендаций бизнес-аналитиков в красивый и понятный сюжет. Помимо сторителлинга касается автор и темы корпоративной культуры. Более того, именно корпоративную культуру Андерсон считает ключевым фактором в деле построения компании, основанной на использовании данных. А ключевым препятствием, соответственно, склонность руководителей принимать решения, основываясь на собственном опыте и интуиции, а не на фактах.
Впрочем, использование самых современных методик и самых достоверных данных не гарантирует компании коммерческого успеха и даже не позволяет избежать краха. Карл Андерсон рассказывает поучительную историю британской компании Tesco, некогда крупнейшей розничной сети в Великобритании и эталон компании с управлением на основе данных. Залогом успеха компании стала эффективная программа лояльности Clubcard, в которой уровень использования скидочных купонов доходил до 70%. Детальная информация о потребительских предпочтениях помогала компании выводить на рынок новые продуктовые линейки. Однако на момент выхода книги убытки компании составляли $9,6 млрд.
Потенциальному читателю книги следует иметь в виду, что для понимания отдельных ее частей, касающихся обработки данных и проведения A/B-тестирования, требуется хорошее владение математико-статистическим аппаратом. Упоминаются в книге и диттография (ошибочное или случайное повторение символа, буквы, цифры), и гаплография (однократное написание повторяющегося символа). Автор вообще подошел к написанию книги старательно и тщательно: текст изобилует ссылками на труды его коллег, онлайн-публикации, научные издания и даже видеолекции с уже упоминавшегося YouTube. Увы, квазиакадемический подход предсказуемо отразился на практической стороне дела.
Книга предназначена бизнес-аналитику, а не руководителю. Рекомендации автора, за вычетом редких и сугубо специфических советов в области статистики и математики, носят довольно умозрительный характер — особенно применительно к российским бизнес-реалиям. И книгу можно воспринимать как манифест, отображающий компанию, идеальную в плане использования современных методик сбора, анализа и обработки данных. Привлекательности этой идеальной картине добавляет и то, что описываемая Андерсоном компания осуществляет управление на основе этих данных: принимает решения, подкрепленные фактами, и тестирует эффективность этих решений, когда это возможно.
Помимо недостатка практических кейсов и рекомендаций, у манифеста есть еще один заметный недостаток. Представленный читателю идеал описан с точки зрения аналитика, а не топ-менеджера или, например, инвестора. А ведь сам автор приводит в книге пример подобной избирательности:
«Вопрос, нравится ли вам участвовать в опросах: да или нет? Как вы думаете, кто примет участие в этом опросе, а кто нет?».
Автор: Сергей Максимов
