Еще лет десять назад аналитикой занимался узкий круг специалистов, но в последние годы она активно проникает во все сферы деятельности предприятий. Самое время применить ее мощь, чтобы улучшить работу кадровой службы, отделов продаж и маркетинга, помочь руководителям команд и, в конечном счете, своим клиентам. Рафаэль Лоуренцо, исполнительный вице-президент и партнер компании ClearSale, которая специализируется на борьбе с мошенничеством и защитой платежей, приводит на портале InformationWeek примеры, когда аналитика помогает найти решение практических задач.

Полагаясь на аналитику, многие стартапы смогли предложить своим клиентам услуги, которые были бы невозможны до эры больших данных. В свою очередь поставщики аналитических инструментов помогают компаниям, работающим с большими объемами данных, максимально эффективно использовать информацию, которую они собирали годами, особенно в области продаж и маркетинга. Но компании могут применять аналитику и с помощью других способов, даже если они не имеют отношения к аналитическому бизнесу.

Ниже приводится несколько примеров применения аналитики, демонстрирующих, как она может помочь компаниям более успешно осуществлять планирование бизнес-операций, принимать взвешенные решения о приеме персонала, оптимизировать рабочие задачи и многое другое. Она также позволяет улучшить взаимодействие между ИТ-отделом и другими подразделениями, которым данные требуются для более эффективной работы.

Наем и удержание специалистов

Спрос на рынке труда на специалистов в таких областях, как аналитика данных и кибербезопасность, опережает предложение, но это только первая проблема. Вторая — как удержать сотрудников. Ведь компания не сможет привлечь новых клиентов, если у нее не будет сотрудников, которые будут их обслуживать. Если ей удастся распознать кандидатов, которые после приема на работу и обучения с большой долей вероятности останутся в ней работать на длительное время, она сможет снизить среднюю стоимость закрытия вакансий (cost per pire, CPH) и быть готовой к новому набору специалистов.

По мере того, как ClearSale наращивала численность персонала с двух десятков до почти 2000 человек, она собирала и анализировала информацию. Выяснилось, что комбинируя баллы кандидата, набранные им при прохождении теста на логическое мышление, с другими показателями, в том числе с опытом работы, можно было спрогнозировать вероятность того, что кандидат останется на работе по крайней мере на шесть месяцев. Такие расчеты помогают компании значительно усовершенствовать процедуру найма специалистов, получить более прогнозируемые результаты, что помогает экономить средства и быстрее расти.

Сокращение оттока клиентов

Показатель оттока клиентов — настолько значимая макроэкономическая категория, что негативный эффект на рост бизнеса может оказывать даже его минимальное значение. Это связано с тем, что привлечение новых клиентов стоит в пять раз дороже, чем их удержание. Несмотря на то, что показатель оттока клиентов ClearSale составляет менее 2% от дохода, компания из года в год старается выявлять клиентов, которые могут променять ее услуги на услуги конкурента, дополнительно выходить на связь с ними и оказывать им поддержку. Установить клиентов, которые по тем или причинам перестали быть лояльными компании, помогают специальные маркеры. На вероятность оттока, например, указывает снижение количества заказов. ClearSale ежемесячно проводит оценку клиентов, чтобы понять, кому нужны дополнительные услуги. Обнаружение таких клиентов ведется по соответствующему профилю (pre-churn profile).

Найдя их, ClearSale подключает команды менеджеров по работе с клиентами и маркетинг, чтобы узнать, что им нужно и как это можно реализовать. Обратите внимание, что в этой ситуации спасти отношения с клиентами помогает не аналитика, а навыки управления взаимоотношениями, которыми обладают менеджеры и маркетологи. Тем не менее, данные позволяют выявлять такие ситуации и заранее их решать.

Проекты нужно подстраивать под людей

Даже если сотрудники работают в одном отделе и выполняют одну и ту же работу, их подходы к решению проблем могут отличаться. К примеру, аналитики ClearSale, которые вручную проверяют транзакции на предмет возможного мошенничества, обладают разными стилями одобрения/отклонения запросов. Некоторые из них менее склонны к риску и реже одобряют помеченную транзакцию или дают добро на продажу материального имущества, тогда как аналитики, которые более склонны к риску, делают это чаще. Вместо того, чтобы рассматривать эти различия как проблему, компания при поддержке аналитики превращает их в актив.

Анализируя историю принятия решений аналитиками, можно увидеть, к какой группе толерантности к риску они относятся, а также понять, какие аналитики работают быстро, а какие — медленно. Эта информация позволяет ClearSale установить для каждой команды аналитиков баланс различных аналитических профилей. Обладая совокупностью различных подходов к решению проблем в каждой команде, для получения оптимальных результатов компания может назначать входящие заказы на проверку транзакций определенным аналитикам.

Например, такой дорогостоящий заказ, как бриллиантовое колье стоимостью 20 тыс. долл., будет направлен на обработку менее склонному к риску аналитику, в то время как партия заказов на домашнюю утварь стоимостью 30 долл. может быть передана толерантному к риску аналитику, который работает быстрее. Подобной тактикой могут вооружиться компании из различных областей бизнеса, ее можно применять для многих видов рабочих процедур и процессов, превращая слабые стороны сотрудника в сильные. Здесь важно найти для каждого из них подходящие задачи.

Выбор места для офиса

Данные могут помочь в принятии решений, поскольку помогают учесть гораздо большее количество дополнительных факторов. К примеру, однажды ClearSale подыскивала место для открытия нового операционного офиса в США. Определяясь с его выбором, решили не руководствоваться интуицией или личными впечатлениями, а отталкиваться от цифр. Всего было проанализировано 48 штатов с прицелом на получение лучшей прибыльности. Прогнозы основывались на нескольких переменных, включая ставку подоходного налога, комбинированные (штата и местные) налоги, а также прогнозируемые расходы на поездки, зарплату персонала и административные расходы.

Сопоставив полученные данные, компания пришла к выводу, что офис в Майами — лучший выбор, хотя первоначально намеревалась открыть его в Нью-Йорке или Калифорнии. В случае, если организации нужно принять сложное решение, которое к тому же тянет за собой значительные финансовые последствия, стоит прибегнуть к аналитике — она поможет прояснить наиболее важные моменты и подобрать лучшие варианты, основанные на данных, а не предположениях.

Другие варианты применения аналитики

ClearSale обращается к аналитике, чтобы определить наилучшее время для звонка клиенту, чтобы обсудить потенциально возникающие при проверке заказа сложности. Будь то подбор подходящих молодых специалистов, поиск месторасположения для офиса и многие другие задачи — все это распространенные задачи, с которыми сталкиваются не только компании, которые работают в сфере аналитики, но и все остальные. Данные — ключ к пониманию проблем, они позволяют найти наилучшие пути их решения.

Означенные сценарии применения станут опорой любого бизнес-подразделения, позволяя ему использовать свои аналитические и экспертные знания в области управления данными для повышения эффективности работы всей компании. Если у компании имеется процесс, который требуется оптимизировать, имеется понимание его сути и данные о нем, это значит, что при помощи аналитики компания может расширить свои возможности.