Компания для людей. Как сохранить душу бизнеса в эпоху тотальной цифровизации

Тобакковала Ришад

И это лишь несколько примеров того, что в паре «таблички – живая история» первые доминируют.

Есть много причин, по которым компании с головой кидаются в использование данных. Не последнюю роль играет появление сложнейших технологий, позволяющих очень быстро обрабатывать информацию и делать из нее выводы. Но есть и другие объяснения:

 данных очень много;

 в отличие от чувств, они не такие запутанные;

 данные точны, чувства неявны;

 данные – универсальный язык, понятный всем и везде;

 как показывает пример Google и Facebook с их мощнейшими предиктивными алгоритмами, использование данных приносит прибыль;

 данные можно очень эффектно визуализировать.

Все это, конечно, не означает, что данные – это

плохо. Неправильно было бы считать, что таблички – зло, а история – благо. Обе составляющие жизненно необходимы бизнесу. Более того, именно способность находить баланс между ними выводит компании в лидеры.

Проблема в том, что слишком велик соблазн фокусироваться только на данных, и баланс сразу смещается. Ведь данные помогают обосновать наши решения, просчитать и снизить риски. Благодаря им мы постигаем поведение потребителей и на основе этого разрабатываем наши продукты и услуги. При помощи данных компании выживают и зарабатывают деньги.

Но это заставляет нас ошибочно полагать, будто данные – все, что требуется для успеха. И мы теряем критичные для процветания бизнеса гибкость, вдохновение, нестандартность мышления. Данные должны и могут быть наполнены смыслом, и использовать их нужно с умом. Нам следует прибегать к ним не только чтобы выразить нечто в цифрах, повысить эффективность и производительность. Но и для того, чтобы задуматься над другими, общечеловеческими вопросами. Что результаты опроса сотрудников говорят об их морали и готовности оставаться в компании еще длительное время? Какие модели поведения поставщиков выявляют применяемые нами алгоритмы и как эти модели связаны с текущими проблемами и вспыхивающими время от времени конфликтами?

В компании, полагающейся не только на данные, но задумывающейся и о смыслах, корпоративные политики и программы не должны быть основаны на цифрах и могут даже вступать с ними в противоречие. Например, статистика требует от компании сократить персонал на 10 %, чтобы сохранить показатели прибыли. Но такой шаг деморализует сотрудников. Более сознательным решением будет снизить другие расходы, но сохранить рабочие места и позитивный настрой в коллективе.

Конечно, это очень простой пример. Но он хорошо показывает необходимость в равной степени ориентироваться и на математику, и на здравый смысл. Чтобы этому научиться, для начала рассмотрим, что мы понимаем под математикой и смыслом, в чем их различие и когда они нужны.

Типы данных: математика и смыслы

Если говорить простым языком, математика в нашем случае – это все данные, проходящие через компанию, а смысл – неосязаемые чувства и представления, связанные с людьми, продуктами, услугами и самими организациями. Чуть усложняя, поясним: математика в этом контексте имеет различные формы – это и алгоритмы, и искусственный интеллект, и данные из социальных сетей, и т. д. Смысл тоже может быть представлен очень по-разному – от миссии компании до значимости бренда и того, как сами сотрудники видят свою компанию.

Организации всегда пользовались данными – проводили опросы, устраивали фокус-группы, верстали бюджеты. Но благодаря скачку в развитии технологий теперь данные просто повсюду. Ниже приведем примеры, поясняющие, почему данные называют «новой нефтью» и почему они столь ценны для бизнеса любого типа.

 Результаты аналитики управляют поведением потребителей. В 70 % случаев подписчики Netflix выбирают контент для просмотра, руководствуясь рекомендациями платформы. Треть всех покупок на Amazon формируется на основе подсказок о том, что еще выбирали покупатели, просматривавшие те же товары, что и вы [8] . Аналитика данных открывает небывалые возможности – от повышения результативности маркетинга до разработки идей новых продуктов.

8

Venus Tamturk, «The ROI of Recommendation Engines,» CMSC Media, 10.04.2018, https://www.cms-connected.com/News-Archive/April-2018/The-ROI-of-Recommendation-Engines.

 Аналитика

дает толчок непрерывному совершенствованию. Компании могут сравнивать текущие ключевые показатели со своими прежними результатами, а также с цифрами конкурентов и таким образом получать систему контрольных значений и разрабатывать планы по улучшению работы. Также, используя результаты аналитики, компания может на вопросы сотрудников или партнеров давать конкретные ответы, основанные на объективных данных.

 Данные обеспечивают конкурентное преимущество. Сейчас разница между качеством продукции разных производителей все уменьшается. Клиенты сравнивают цены, что заставляет компании идти на снижение маржинальности. Данные же приносят новые конкурентные преимущества и способы монетизации. Три из пяти самых дорогостоящих компаний Америки (Amazon, Facebook, Alphabet/Google) обязаны своим успехом тому, что благодаря огромным массивам данных могут быстро и с небольшими затратами предлагать пользователям персонализированные сервисы [9] . Благодаря данным компании при небольших затратах могут повышать качество и скорость работы.

9

Elvis Picardo, «10 of the World’s Top Companies Are American,» Investopedia, 30.05. 2019, https://www.investopedia.com/articles/active-trading/111115/why-all-worlds-top-10-companies-are-american.asp.

Теперь поговорим о смыслах. Они менее осязаемы, чем цифры, но не менее важны для успеха компании. Ниже приведем примеры явлений из данной категории и вопросы, с ними связанные.

 Репутация бренда. Наш продукт дешевый или качественный? Надежный или нет? Бренд вызывает доверие и лояльность или воспринимается как утилитарный?

 Мнение клиентов о сервисе компании. Клиенты считают сотрудников обслуживающих подразделений дружелюбными и отзывчивыми или же холодными и нудными? Ваши продавцы и специалисты сервисных служб работают над выстраиванием долговременных отношений с клиентами или же отношения возникают и поддерживаются только в момент обращения клиента?

 Миссия и ценности компании. Компания известна своей последовательной системой убеждений и принципов либо считается аморальной и переменчивой? Способствует ли организация тому, чтобы ее окружение, отрасль и наш мир в целом становились лучше, или заботится только о личной выгоде?

 Восприятие компании сотрудниками. Считают ли сотрудники, что компания дает им возможность учиться и расти или же только эксплуатирует их навыки и труд? Чувствуют ли они, что получают справедливое вознаграждение, или считают, что компания на них экономит? Считают ли они себя вовлеченными, видят ли себя частью организации или же изолированными наемными работниками?

 Истинное значение данных. Помимо того, что лежит на поверхности, о чем еще говорят все эти факты и цифры? Да, прибыль в июне выросла на 12 %, но в чем причина? Это случайность или тренд, на который нужно обратить внимание? Сработала новая рекламная кампания или программа премирования продавцов?

И это лишь некоторые примеры. Смысловая часть уравнения может принимать множество форм. Это и то, как руководители общаются с подчиненными. Например, проявляют ли уважение и эмпатию? И то, как генеральный директор выступает перед отраслевыми аналитиками. И то, как рассчитываются и выплачиваются премии. Смысл может проявиться и при всестороннем анализе больших данных (Big Data) – когда цифры изучают, обсуждают и дают им толкование несколько разных специалистов. Ранее мы говорили про «таблички» и «живую историю». Смысл – составная часть истории, которую рассказывает организация.