• Какие идеи столкнутся с наибольшими внутренними или внешними бюрократическими препятствиями?

• Какие из них слишком ограниченны, чтобы обладать достаточным потенциалом?

• Какие из них согласуются с долгосрочными корпоративными приоритетами?

• Какие из них основаны на уже имеющихся данных и навыках?

• Какие из них бизнес-команда считает наиболее приоритетными?

После обсуждения вариантов решите, какие из них стоят разработки бизнес-кейса. Определите количество вариантов, которые можно будет внедрить на протяжении текущего года, и зарезервируйте еще несколько на случай, если бизнес-кейсы не сработают для некоторых вариантов. Начиная с изучения всех возможностей можно по мере их сокращения обрести уверенность в том, что выбор сделан правильно{41}.

Несколько лет назад мой клиент, ретейлер из Европы, захотел включить истории просмотра веб-страниц в профили своих клиентов, чтобы улучшить прямой маркетинг и кастомизацию своих веб-сайтов. Стоимость проекта была оценена в несколько миллионов евро, и команда ретейлера безуспешно пыталась добиться его одобрения. В такой ситуации многие команды предпочитают либо сдаться, либо проталкивать один и тот же план квартал за кварталом, пока не получат одобрения. В обоих случаях возможности будут либо упущены, либо реализованы с большим отставанием.

Но эту команду посетило озарение. Ее члены осознали, что действительно, для того чтобы собрать истории просмотра веб-страниц всеми клиентами на всех многочисленных сайтах компании, потребуется вложить несколько миллионов евро. При этом руководство не задавалось вопросом, сработает ли идея, поскольку не понимало, какую выгоду это может принести компании. Тогда команда решила сделать следующий умный шаг.

Члены команды определили пару самых популярных продуктовых линеек на одном из веб-сайтов компании и на протяжении нескольких месяцев собирали данные об истории просмотра клиентами веб-страниц только с этими продуктовыми линейками. Затем осуществили несколько тестов в рамках пилотного проекта. Благодаря значительному сокращению первоначального масштаба проекта объем данных тоже заметно сократился, и команда сумела использовать существующие аналитические инструменты и технологии при небольших трудозатратах. В итоге команда смогла доказать, что, например, последующая отправка электронных писем тем клиентам, которые просматривали страницу с товаром, но не купили его, приносит солидную доходность. Суммарно по результатам тестирования в рамках пилотного проекта она составила 800 % за пять месяцев.

Затем команда вновь обратилась к правлению компании и объяснила, что 800 % доходности в рамках пилотного проекта были получены в течение всего нескольких месяцев с использованием имеющихся в наличии инструментов, технологий и персонала. Если же создать такие же процессы для всех веб-сайтов, продуктов и клиентов компании, то возникнет очень впечатляющая перспектива, достойная обсуждения. Далее команда указала, что оценки касались только начального уровня, поскольку были использованы лишь немногие записи в блогах и только самые простые идеи были протестированы на полученных данных. У членов команды имелась масса других идей по поводу использования еще не протестированных данных. И хотя их доходность сложно было спрогнозировать в количественном отношении, но она только добавилась бы к результатам пилотного проекта. А поразившие всех количественные показатели пилотного проекта представляли собой лишь нижнюю планку ценности, а не ее ожидаемую величину и уж тем более не ее потолок, который можно достичь при основной рассылке рекламы в полном размере. Наконец, члены команды сообщили, что теперь, поработав с данными и лучше их поняв, они смогут снизить риски при основной рассылке, поскольку стали намного увереннее в своих рабочих расчетах.

Располагая такими фактами, команда с легкостью добилась одобрения. Руководство с воодушевлением инвестировало в ее инициативу, будучи уверенным в том, что доходность будет обеспечена, поскольку была обоснована. Инвестиции уже не рассматривались как рискованные огромные расходы с неведомой компенсацией через сколько-то месяцев. Более того, инвестиции расценивались как разумное вложение, которое, как все знали, должно будет окупиться. Причем руководство, возможно, было готово выгребать деньги из закромов быстрее, если бы это позволило ускорить реализацию проекта.

Обратите внимание на то, что ретейлер начал с малого и выстраивал бизнес-кейс поэтапно. В завершающей фазе были не просто масштабированы результаты аналитики конкретных продуктов, включенных в скромный по размерам пилотный проект, – в кейсе были учтены все расходы, в том числе текущие затраты на оплату труда. При этом, как я рекомендовал в начале данной главы, команда обрисовала более полную картину того, чтó она стремилась реализовать. Преимущество такого подхода состоит в том, что он позволяет переместить фокус с затрат на отдачу.

Наиболее важные положения этой главы:

• Создавайте кейс для решения конкретной бизнес-проблемы, а не для покрытия затрат на проект. Создайте партнерство ИТ и бизнеса.

• Создавайте кейс для аналитики, способный стать конкурентным дифференциатором, а не просто средством незначительных улучшений существующих аналитических процессов.

• Доказывайте обоснованность концепции, а не кейса. Подтверждая концепцию, продемонстрируйте потенциал подхода более широкого класса. Не пытайтесь доказать только ценность ограниченного масштаба, присущего пилотному проекту.

• При инвестировании в сбор данных используйте разные критерии, включая время инсайта, которые учитывают удобство использования и гибкость вариантов в дополнение к производительности обработки.

• При переводе традиционной аналитики в операционную, если это необходимо, пожертвуйте функциональностью инструментов и удобством для пользователя ради масштабируемости и простоты интеграции.

• Разделяйте собственную ценность аналитики и дополнительную ценность, создаваемую конкретным инструментом или технологией при генерации результатов анализа.

• Определите и примите в расчет все виды затрат, связанных с инвестированием в аналитику, по прошествии времени и с объективной точки зрения. Не зацикливайтесь на отдельных позициях.

• Обратите особое внимание на текущие затраты на оплату труда, связанного как с обслуживанием, так и с созданием и тестированием аналитических процессов. Трудозатраты чаще всего игнорируются или серьезно недооцениваются.

• Убедитесь, что в бизнес-кейсе учтены различные параметры необходимого масштабирования. В противном случае ликвидация разрывов приведет к дополнительным издержкам или же вообще придется начать все сначала.

• Не форсируйте подготовку бизнес-кейса, если его нет. Усердно продвигаемый метод подойдет отнюдь не каждой организации прямо сейчас (если вообще подойдет).

• Начните с малого и используйте целевые пилотные проекты для получения осязаемых результатов. Не нужно полностью внедрять аналитический процесс, чтобы доказать его ценность.

• Смиритесь с тем, что новые инновационные инициативы всегда несут в себе много неопределенности. Если нельзя достичь согласия касательно некоторых предположений, просто покажите, что все рассматриваемые предположения указывают в одном направлении.

В последние годы аналитический ландшафт все более усложняется. В сегодняшнем мире операционной аналитики совсем не так просто выбрать аналитические инструменты и базы данных. Появилось много новых инструментов и технологий, которые можно включить в современное аналитическое окружение. Эти технологии включают в себя нереляционные платформы, такие как Hadoop, платформы для обнаружения данных, поддерживающие как реляционные, так и нереляционные данные, а также их обработку, аналитика оперативной памяти, аналитика на основе графического процессора, обработка сложных событий и встроенные аналитические библиотеки. Мы поговорим о каждой технологии более подробно.