Rambler's Top100
Статьи ИКС № 10 2014
Георгий НАНЕИШВИЛИ   07 октября 2014

Как подсчитать эффект от внедрения BI-системы

ИТ-система, учетная или BI, сама решений не принимает, а просто дает рекомендации. Можно прислушиваться к рекомендациям и им следовать, а можно – наоборот, смотреть, что предлагает система, и ничего не предпринимать. Актуален вопрос: как оценить ее эффективность?

Георгий Нанеишвили, директор по развитию бизнеса, QlikTech в РоссииСистема в помощь предчувствию

Если постоянно следовать рекомендациям, на определенном уровне принятия решений этого все равно становится недостаточно. Дело в том, что, к сожалению (а может, и к счастью), в системе невозможно учесть все факторы, которые приводят к принятию верных управленческих решений, хотя, располагая своевременными и достоверными сведениями из BI-системы, сделать это гораздо проще. Что же не укладывается в рекомендации BI? В первую очередь, влияние макроэкономики и геополитической ситуации: эти параметры очень непросто загнать в математические модели, поэтому на свете не так много систем, которые способны хотя бы приблизительно оценить подобное влияние – здесь стоит полагаться на то самое предпринимательское чутье, которое пока не заменишь бездушной машиной. Более того, система не найдет вам нового рынка, «голубого океана», – надо обладать действительно сильной волей и способностью предвидения, чтобы задолго до появления конкурентов начать разрабатывать незанятую нишу. Например, на заре LED-технологий система может подсказать небольшой рост интереса к подобного класса продуктам, но чтобы рискнуть и заключить объемный договор на поставку партии товара, а тем более построить завод, нужно обладать исключительной интуицией и везучестью – попасть как раз в пик роста интереса, а не остаться с огромной партией товара на складе, в то время как на рынок выходят более современные и, что важно, более дешевые аналоги.

Вычислить риски

Еще одна область, где система не может помочь напрямую, – это переговоры, на которых поставщики предлагают интересные условия, но с обременением (сжатыми сроками оплаты, обязательной закупкой товара, который плохо продается или на который стартовала маркетинговая акция: перспективы продвижения непонятны, а вот деньги будут заморожены). Возможно, и стоит пойти на некоторые уступки, зная, что получишь эксклюзивное предложение и, даже если навязанная партия не продастся, потери все равно будут компенсированы за счет предполагаемой прибыли. А если нет? Вот тут на помощь приходят современные BI-системы класса Business Discovery с возможностями анализа «что-если»: руководитель прямо на переговорах может открыть смартфон и проверить цифры, прикинув объем продаж и маржинальность, а также полную стоимость товара, включая удорожание и дисконтированный доход, выставив бегунком курс евро и предполагаемую уходимость. Именно здесь BI-система оказывается незаменимым инструментом, помогая обнаружить подводные камни и принять верное решение, а также аргументировать свою точку зрения.

Таким образом, современные системы оцениваются не просто по принципу «внедрение данной технологии позволит сократить на 50% время поиска информации и подготовки отчетов, что при загруженности персонала 19 часов в неделю на данные задачи даст нам 380 часов рабочего времени в месяц и позволит сэкономить 1 млн руб.», – BI системы помогают принять верное решение, а оценить это намного сложнее.

Просчитать отдачу

Самое важное – внедрение BI не должно быть самоцелью: платформу бизнес-анализа, как и любое другое ПО, нужно внедрять для того, чтобы решить определенные задачи бизнеса. Во-первых, необходимо определиться с пулом наиболее актуальных задач, решение которых обеспечит BI-система: например, оптимизация ассортиментных матриц, сокращение запасов, отслеживание эффективности маркетинговых кампаний. Далее надо понять, насколько внедрение BI поможет улучшить ситуацию. Для этого следует определить текущие показатели и желаемый результат, то есть измеримое улучшение после внедрения новых технологий.

Именно здесь кроется основная сложность. Большинство компаний не в состоянии оценить эффективность выполнения конкретной задачи на данный момент — например, результативность маркетинговой кампании. С одной стороны, это не самая сложная задача: нужно всего лишь взять показатели продаж товара, по которому проходит маркетинговая акция, до и во время ее проведения, вычесть затраты на ее реализацию и получить показатели эффективности. Если же, например, в уравнение добавляются показатели возмещения затрат на проведение кампании со стороны производителя, оценка продажи комплементарных товаров во время проведения акции, влияние роста продаж продукта, по которому проходит маркетинговая акция, на падение продаж товаров-заменителей, а также трудозатраты специалистов отдела маркетинга и масса других факторов, возникает множество нюансов, которые невозможно или весьма сложно учесть с помощью обычных отчетов.

Как BI-система может помочь в решении данной задачи и что позволит получить на выходе? Более точно оценить отклик маркетинговой кампании — но во сколько раз? Сократить трудозатраты на оценку — но сколько времени отнимает оценка у сотрудников сейчас? Увы, зачастую исходных данных нет или их получение очень трудоемко, а точность вызывает сомнение. В таком случае можно полагаться на опыт коллег, которые уже внедряли подобные решения, или ориентироваться на экспертную оценку. Например: «внедрение BI-системы должно обеспечить более точную оценку проведения маркетинговых кампаний (за счет чего?), сокращение времени предоставления отчетности до двух дней, сокращение трудозатрат на сбор отчетности c 10 до одного дня».

Испытать в деле

Но самый эффективный способ проверки – это пилотное внедрение системы, предполагающее несколько этапов. Фиксируется и локализуется задача, которую предполагается решить в ходе пилотного проекта: например, уровень out of stock или товара с просроченным сроком годности, реально отработанное время сотрудников или дебиторская задолженность на менеджере. Выбираются критерии, показатели и правила расчета, разрабатывается приложение. Загружаются текущие данные и делается предположение, как должен измениться данный показатель. После чего запускается пилотное внедрение, по окончании которого можно снова посмотреть на достигнутые показатели и точно, в деньгах, посчитать эффект. Я очень люблю подобные примеры, но они обычно показательны только при масштабных пилотных проектах. Зато зачастую окупаемость достигается еще на уровне первой загрузки, когда в наглядном виде руководству предоставляются очень интересные факты, например, о текущем уровне сервиса или огромных потерях в рабочих сменах: первый же анализ чеков показывает, что торговые точки открывались позже и закрывались раньше или не работали днем и потери составляли до 15% рабочего времени. И часто решение одной аналитической задачи немедленно ведет к постановке новой, которая также требует срочного решения: вот мы выявили потери, теперь надо контролировать улучшение данного показателя.

Предпочтение – оперативности

Очень важное требование к современной BI-системе – она должна не просто быстро оперировать огромными массивами информации, но и обеспечивать моментальное внедрение и подстройку под изменившиеся процессы: скорость принятия решений в современном мире растет, и если начинать внедрение длинною в год, уже через месяц, а то и недели, цели внедрения проекта могут измениться. Разворачивать большой корабль не так просто, но если внедрение завершить, результат будет уже далек от изменившихся реалий. Показателен пример, когда руководство довольно крупной компании принимало решение о выборе BI-системы, вместе с ИТ-службой разработало требования к примеру и демоданные и разослало приглашение на тендер, дав полтора месяца на реализацию. Откликнулись многие, но на финальной презентации их ждал сюрприз: оказывается, руководство изменило условия примера, потребовав переделать его в сжатые сроки. Большинство компаний отказалось, предполагая, что переработка займет продолжительное время. Один из партнеров взялся за новую задачу и уже через два дня представил измененную модель. После того как контракт был подписан, ему признались, что задачу изменили намеренно, так как бизнес в первую очередь интересовала не скорость построения моделей, а оперативность их изменения в соответствии с требованиями динамичной конкурентной среды. Ну и отношение к заказчику играло не последнюю роль.

Чем скорее будет внедрена BI-система, тем раньше компания начнет получать преимущества и прибыль благодаря комплексному бизнес-анализу. Поэтому быстрое, безболезненное внедрение продукта, которым легко пользоваться сотрудникам на всех уровнях, может сыграть на руку в сложной конкурентной обстановке на рынке. Полезно смотреть на опыт других предприятий: на продукты, которые выбрали компании из того же сектора, на отзывы о выбранной системе и интеграторе, который проводил внедрение, на итоги приобретения платформы бизнес-анализа.  

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!