Причем же здесь данные?

Обратимся к евангелисту по цифровому маркетингу Google, Авинаш Кошик, который впервые ввел термин HYPPO в своей книге Web analytics: An Hour a Day.

HYPPO — означает мнение самого высокооплачиваемого человека в комнате (Highest Paid Person Opinion). Когда в комнате, где принимается решение, есть человек, который получает больше всех, то, скорее всего, его авторитет будет ключевым при формировании конечного решения.

Во многом такие решения могут противоречить тем, которые принимались на основании данных. Первые решения субъективны и, в конечном счете, преследуют личную выгоду, принося скрытый ущерб обществу. И как же быть? Ответ может лежать в плоскости деперсонификации принимаемых решений посредством анализа получаемых данных. Данные позволяют отказаться от эмоций и личной заинтересованности при анализе получаемых фактов.

Для этого процесс подготовки отчетности требует определенной реорганизации, как в прочем и самой организации.

7 шагов data-driven decision culture

В 2007 году, во время своего выступления в Google Conversion University, Авинаш Кошик выделил семь ключевых шагов, которые позволяют трансформировать культуру работы организации и перейти к дата-центрированной организации. И сейчас они не потеряли своей актуальности, поэтому я и привел их в этой книге как одну из основ построения новой формы культуры работы с данными.

Вот так называемые Cultural Hacks или Лайфхаки.

Шаг #1. Всегда переходите к Результатам — Go to the Outcomes

Основа коллаборации между людьми с использованием данных лежит, прежде всего, в понимании того, что важно для каждого из участников: от чего зависят их бонусы или выплаты, на что обращают внимание люди, которые принимают решения. Для этого нужно понимать, какими объектами оперирует компания, и это понимание перенести на уровень данных. Традиционная ошибка — начать собирать все данные компании, считать все возможные из них метрики и отправлять всем заинтересованным людям отчеты с этими показателями.

Шаг #2. Отчетность — это еще не Аналитика — Reporting is not Analysis

Большая часть отчетности, участвующая в подготовке, проверке или анализе, никак не связана с теми мотиваторами, от которых зависит завтрашний день каждого участника процесса, принимающего решение. В основном, ключевой ошибкой всегда и везде была простая демонстрация данных, в надежде, что решение с использованием этих данных найдет себя само.

На самом деле, в основе бизнеса лежат традиционные бизнес-вопросы.

Рассмотрим несколько примеров? Ведь это звучит это очень абстрактно.

Пусть у нас есть небольшая организация, где помимо прочих департаментов, есть целый отдел клиентского сервиса. Пусть вы являетесь топ-менеджером, уверен однажды это будет именно так.

Так вот, я утверждаю, что вы как руководитель будете регулярно озабочены необходимостью постоянно задавать весьма конкретные и повторяющиеся вопросы о том, как обстоят дела с уровнем клиентского сервиса (успевает ли организация обслуживать своих клиентов вовремя и так далее).

Ответы на них будут лучше, чем просто отчетность, которая отвечает не на конкретный вопрос, а на открытый.

Все подобные вопросы можно выписать, структурировать и передать алгоритмам, чтобы они уже отвечали.

Шаг #3. Деперсонифицировать принимаемые решения — Depersonalise Decisions making

Переход к фокусировке на тех данных, которые действительно нужны организации, ведет к созданию новой формы культуры, где данным выделяют центральное место, а все решения — деперсонализированны, потому что важно не мнение людей в комнате, а данные на которых оно строится.

Нет смысла бороться с HYPPO, все решения должны быть деперсонифицированны, потому что они говорят не про мнения отдельно взятых людей, а про реальные тренды, бенчмаркинг, результаты работы клиентов или уровень их удовлетворенности. Будь-то электронная коммерция или реальное производство, данные покажут, что идет не в соответствии с ожиданиями, и это никак не связано с персональной оценкой.

А если HYPPO по стечению обстоятельств стал читатель этой книги, то для него важно помнить, что роль HYPPO — диверсифицировать мнение людей, допуская споры и несогласия. Своим присутствие HYPPO должен стимулировать принятие решений на основании данных.

Шаг #4. Проактивный инсайт (прогноз) важнее реактивной аналитики — Proactive insights rather than reactive

В тот момент, когда вы получили данные и начали заниматься подготовкой инсайта, данные уже устарели. Поэтому вместо того, чтобы выполнять и готовить отчетность, людям нужно выполнить анализ, про который никто не спрашивал ранее. Такой анализ необходим ввиду того, что данные быстро устаревают, и ряд ключевых аспектов может быть не покрыт во время процесса принятия решения.

Шаг #5. Расширить полномочия Аналитиков — Empower your Analyst

Итак, для того чтобы Аналитик мог потратить свое рабочее время на анализ, о котором его никто не просил, у него должны быть достаточные полномочия, иначе, вместо подготовки регулярной отчетности, аналитик будет заниматься неструктурированным или слабоструктурированным анализом. Как ни странно, но data-driven организация вряд ли будет существовать в условиях регулярного процесса выпуска отчетности, на который тратится более восьмидесяти процентов времени работы команды. В одном из американских банков, где я однажды был на обмене опытом, была ситуация, когда люди выполняли регулярный процесс подготовки ежемесячной отчетности всего за 3 дня. Я спросил топ-менеджеров, а что люди делают остальное время, так как команда была достаточно большой. Они ответили — «Value Added активности», и все посмеялись. Признаюсь честно, до меня дошло не сразу. Под «делают Value Added активности» здесь подразумевалось, что аналитики использовали свое время, чтобы улучшить иные процессы организации по работе с данными и их продуктом — ежемесячной отчетностью.

Шаг #6. Треугольник ценности — Solve the Trinity

Внутри треугольника находятся метрики и инсайты, которые приводят к действию. На вершинах треугольника обозначены ключевые направления создания ценности с использованием данных:

• Поведение (Behaviour) — Необходимо думать широко при анализе поведения своих пользователей или клиентов. Это не просто данные, а поведение реальных людей.

• Результаты (Outcomes) — Научитесь связывать поведение клиентов с ключевыми показателями или критическими факторами успеха организации.

• Опыт (Experience) — Инсайты должны приходит через эксперименты, исследования, тестирование своих клиентов или поиск закономерности в их поведении. Этим необходимо постоянно заниматься.

Шаг #7. Создайте вокруг процесс — Got Process?

Data-driven организация — это не пункт назначения, а процесс или путь по которому идет организация, поэтому необходимо поддерживать его соответствующими артефактами и адекватными процессами. Этот процесс позволяет пользователям и сотрудникам применять тот или иной фреймворк работы с данными. Он не должен быть сложным и запутанным, а, скорее, должен отражать, кто и на каком конкретном шаге участвует в создании ценности с использованием данных.

Завершает Авинаш Кошик свой уникальный фреймворк одним из ключевых тезисов, без которого невозможно движение к data-driven организации, а именно: ответственным за данные, аналитику и поиск инсайтов в организации должно быть обособленное бизнес-подразделение (не IT).