Традиционно движущей силой принятия решений были опыт и чутьё бизнес-лидеров. Однако 90% малых предприятий и стартапов терпят неудачу именно по этой причине. И наоборот — компании, принимающие решения на основе данных и аналитики, в 19 раз более прибыльны (Forbes). Отменяет ли это ценность опыта и интуиции в управлении? Нет. Но чтобы интуиция сработала, нужен контекст, фундамент — объективные данные и их анализ.

В списке преимуществ использования data-driven подхода в бизнесе лидируют (BARC): 

• более эффективные стратегические решения (69%);
• улучшение контроля над операционными процессами (54%);
• лучшее понимание клиентов (52%);
• сокращение затрат (47%).

Так какие же задачи можно эффективно решать с помощью данных и принятия решений на их основе?

Управление на основе данных: развитие и инновации

Data-driven компании более инновационны: они в 3 раза чаще сообщают о значительных улучшениях качества принимаемых решениях, касающихся инноваций, роста и конкурентных преимуществ по сравнению с теми, кто не полагается в своей работе на данные (PwC). В итоге, компании, которые полагаются на данные при принятии решений (McKinsey): 

• в 23 раза чаще опережают своих конкурентов в привлечении клиентов;

• в 7 раз чаще удерживают клиентов.

• определять возможности роста компании;
• моделировать, как тенденции и стратегические альтернативы влияют на бизнес и операционную модель;
• находить оптимальные решения в отношении подходящих рынков, с учетом прогнозируемых рисков;
• стимулировать инновации для разработки новых продуктов и услуг и быстрого вывода их на рынок;
• количественно оценивать улучшения по результатам пилотных проектов, чтобы быстро извлекать из них уроки и масштабировать;
• улучшать взаимодействие с покупателями путем анализа поведения, полученного из цифровых источников, и адаптировать продукты и контент для клиентов;
• прогнозировать поведение покупателей и максимизировать их пожизненную стоимость (LTV);
• разработать стратегию организационной трансформации.

Управление на основе данных: операционная деятельность

Data-driven компании чаще находят способы оптимизации процессов для повышения эффективности и снижения затрат. Согласно опросу BARC, компании, которые перешли на использование больших данных для принятия решений, добились увеличения своей прибыли на 8% и сокращения затрат на 10%.

Какие задачи можно решать с помощью данных:

• разработать оптимальную организационную структуру бизнеса;
• повысить операционную эффективность организации за счет использования новых технологий и аналитики операционных и финансовых данных;
• оптимизировать бизнес-процессы, численность персонала и наладить межфункциональное взаимодействие;
• прогнозировать и предвидеть влияние экономических, рыночных и нормативных факторов на стратегию и результаты вашего бизнеса;
• улучшить процесс принятия повседневных решений, повысить их скорость и обоснованность;
• получить ответ на любой вопрос бизнеса, проведя глубинное исследование.

Управление на основе данных: Управление персоналом (HR)

Какие задачи можно решать с помощью данных:

• делать стратегическое кадровое планирование и предиктивную аналитику данных о человеческом капитале компании и его мобильности;
• создать работающее EVP и успешный бренд работодателя;
• разработать стратегию привлечения персонала на массовые позиции и подбирать сотрудников, сразу прогнозируя их эффективность;
• быстро и эффективно проводить оценку персонала: при подборе, продвижении, для развития
• вовремя определять и предупреждать выгорание сотрудников, а также их благонадёжность, потенциал, деструкторы, эмоциональный интеллект и многое другое;
• выстроить систему грейдов, оплаты труда и премирования;
• снизить текучесть и повысить вовлечённость сотрудников;
• оптимизировать работу HR-служб и автоматизировать HR-процессы в компании;
• и многое другое. HR на данных — не миф!

Управление на основе данных: кейсы и примеры

Химический холдинг: анализ данных — бизнес-процессов, затрат, рабочего времени, организации труда и др.  —  позволил компании оптимизировать численность персонала на 140 штатных единиц, сохранив прежнюю эффективность.

Производственное градообразующее предприятие: принятие решения на основе данных комплексного исследования, а не только на предположениях, позволило предприятию сэкономить более 2 млрд рублей в год на привлечении персонала — по сравнению с исходным планом действий «поднять зарплату».

Федеральная компания со специализацией в ремонтах ЭСК (энергосбытовых компаний): анализ факторов убыточности её операционной деятельности и поиск на основе данных резервов по повышению эффективности её деятельности дал экономический эффект в более 90 миллионов рублей без сокращения численности и резерв в 125 штатных единиц для оптимизации.

Международная банковская группа: регулярное измерение скорости и качества межфункционального взаимодействия и точечная работа по выявленным проблемам позволили повысить уровень удовлетворенности внутренних клиентов (коллег) с 12% до 71%.

«Нельзя управлять тем, что невозможно измерить»

Хотите обсудить возможности data-driven подхода для решения ваших задач и узнать, как его внедряют другие компании, чтобы быстрее расти и расширяться?