Зачем нужна аналитическая культура?

Корень проблем, которые могут возникнуть при переходе к плоским командам, - в коммуникациях В компании, где решения принимает один человек, вопрос об аналитической культуре просто не возникнет. В таких компаниях руководитель обладает собственным видением и самостоятельно распределяет задачи между подчинёнными. Те, в свою очередь, спускают задачи своим сотрудникам - и так далее.

Так живут привычные нам компании с иерархией должностей.

Слабое место подобного уклада - перекладывание ответственности.

Подчинённый, находясь ближе всего к покупателю, производству и (или) реальности, осознаёт, что решать задачу таким образом нерационально. «Но раз начальник сказал „надо", значит, надо».

А если результат на выходе будет плохой, то начальник сам виноват - ведь он же и поставил такую задачу. В иерархической модели управления есть ещё один неприятный аспект - уже личностного плана. Мне, как человеку, стремящемуся к развитию, хочется быть в окружении сильных людей, быть на равных.

Но когда ответственность лежит на постановщике задачи, ему приходится раздавать указания, говорить, что делать, чтобы достичь желаемого результата.

Исполнитель лишается возможности высказать своё мнение, свою идею. Конечно, в таком случае ни о каком равном общении и речи быть не может.

Плоские команды появляются там, где исполнитель не выполняет задачу строго по техническому заданию.

Он видит проблему, сам продумывает, что нужно сделать и каким способом.

Все договариваются только о метриках успеха.

Я часто слышу, как руководители высказывают одно опасение, связанное с переходом к плоским командам, - «будет много точек зрения, каждый будет тянуть одеяло на себя».

Или ещё одно (а по факту то же самое) - «ответственность будет распределена между сотрудниками очень нечётко, они просто начнут скидывать её друг на друга».

Подобные опасения небезосновательны, но всё же переход к плоским командам выглядит очень соблазнительно - ведь компания, придерживающаяся этой концепции, может жить и развиваться без лидера. И речь здесь не только о красоте с точки зрения этики.

Выйти из операционки, перестать быть привязанным к рабочим процессам, найти наконец-то время для мечтаний и стратегического планирования - желание, наверно, любого лидера.

Корень проблем, которые могут возникнуть при переходе к плоским командам, - в коммуникациях.

Если больше нельзя приказывать и «прикрываться» своей высокой должностью, то как же аргументировать собственную точку зрения?

Если возраст, стаж и опыт больше не являются ключевыми факторами в определении того, к кому следует прислушиваться, то как команде понять, чьё мнение по-настоящему интересно, полезно и ценно? И если всё же представить, что можно «выйти» из операционки и не контролировать, какими задачами занимается команда, то как придерживаться нужного вектора развития, как избежать хаоса?

Чтобы вывести коммуникацию из плоскости мнений на уровень аргументированного диалога, а конфликты личностей перевести в конфликты интересов, нужно научиться опираться на факты.

Факт - это то, с чем согласен каждый, то, что не зависит от точки зрения. Например, количество продаж или уникальных сеансов на сайте.

Среднее количество товаров на одного покупателя будет примерно равняться

Представим, что этап «пропитки» аналитической культурой пройден, каждый отдел или контрагент нашёл свои метрики.

Все работают, проявляют инициативу, достигают поставленных целей. А результата нет.

Если отделы в компании могут не знать, что происходит у их коллег в других отделах, то клиент, напротив, проходя путь от возникновения потребности до рекомендации компании соседям, соприкасается - прямо или косвенно - с работой каждого отдела, контрагента и (или) подрядчика. Точки, в которых заканчивается ответственность одного и начинается ответственность другого, порой никак не отслеживаются.

Бухгалтерия следит за своими метриками в «1С», продавцы - в CRM, маркетологи - в Google Analytics. В каждой из этих систем всё может быть хорошо. Но, чтобы видеть всю картину полностью, нужен интегратор, который позволит осуществлять сквозную аналитику.

Для решения этого вопроса можно использовать BI -системы. BI -системы - это системы, агрегирующие информацию из разных источников.

Дашборд показывает, сколько всего было заказов, сколько вывезено на склад, сколько доставлено конечному покупателю и сколько попало в отмену (рис. 1).

Система сбора заказов и служб доставки

Если нужно ознакомиться с более детальными данными, выбираем canceled_lms.

Под дашбордом отобразится список возникших ошибок (рис. 2).

Детальный разрез возникших ошибок В данном случае представление о том, как работает связка «заказ - сбор заказа - доставка»

, какие и когда возникают ошибки, помогает определиться, нужно ли дорабатывать в интеграции что-то ещё или уже можно переходить к запуску.

Поначалу половина заказов отменялась на этапе доставки, сейчас - около 7 %.

Проблема заключалась в том, что адреса, которые интернет-магазин передавал доставке, невозможно использовать для создания заказов. Где-то не указали область, а городов с таким названием - с десяток по всей стране, где-то некорректно прописали название улицы и т. п.

Важно было понять, на каком этапе происходит потеря заказов, и затем договориться с интернет-магазином об оптимизации процессов фиксации, хранения и обработки адресов клиентов.

Но самое главное - теперь все заинтересованные стороны видят одни и те же данные, могут договориться о метриках, способах решения проблем и дальнейшем развитии проекта. С помощью BI нам удалось настроить не только отслеживание возникающих ошибок, но и получение детальных сведений о причинах их появления, что в конечном счёте позволило принять ряд важных решений о дальнейшем развитии проекта.