Перед тем как начинать преобразование компании в виртуальное электронное предприятие, главному исполнительному директору необходимо просмотреть состав документов на столах своих интеллектуальных работников и задаться вопросом: «Каким образом „электронная нервная система“ может помочь избавиться от всех этих бумажных кип?» Решая его, не следует забывать и о потребностях расширения охвата существующих внутренних бизнес-процессов далеко за рамки корпоративной организации — на всю сеть партнеров и клиентов. Скорее всего потребуется создать новые процессы, обеспеченные скоростными и надежными информационными потоками, которые позволят вашим клиентам взаимодействовать с вами и вашими поставщиками как с единой организацией. Если же обнаружится, что все усилия по укреплению связей с партнерами и клиентами сосредоточены в основном на ценовых вопросах и на обеспечении нормального хода работы, а не на построении эффективных решений повышения ценности, необходимо подумать над тем, как изменить используемые подходы.
Выводы
• Знать свои цифры — это много больше, чем просто подводить каждый месяц баланс. Необходимо использовать собранные данные в маркетинге и управлении продажами, а также в финансовых расчетах.
• Бумажная цифра — мертвая цифра; а цифра в электронной форме способна рождать мысли и действия.
• Оперативность и точность учета позволят вам и вашим партнерам немедленно отреагировать на любые изменения, происшедшие у клиента.
«Электронная нервная система»: контрольные вопросы
• Фиксирует ли ваша «электронная нервная система» данные о каждом взаимодействии с клиентами и партнерами сразу же в электронной форме?
• Можете ли вы интегрировать цифры ваших партнеров со своими собственными?
• Есть ли у вас полная БД информации о клиентах, которую бы вы могли использовать в соответствии с ее потенциалом?
13. ПЕРЕКЛЮЧАЙТЕ РАБОТНИКОВ НА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Мы рассматриваем массив собранных данных как учебный материал. Чем он больше, тем лучше — конечно, если есть инструментарий, позволяющий эти данные анализировать, синтезировать результаты анализа и повышать творческий потенциал.
Бритт Майо, директор службы ИТ, компания Pennzoil

Внедрение более совершенных компьютерных систем непременно ведет к более рациональному использованию рабочего времени сотрудников. Благодаря интеллектуальному ПО, постоянно просматривающему статистику продаж, отслеживающему тенденции и выявляющему, какие товары и услуги пользуются спросом, а какие нет, компания Marks amp; Spenser намного повысила эффективность работы 5-6 сотен своих менеджеров, отвечающих за ассортимент магазинов компании. Теперь они добиваются гораздо лучших результатов, анализируя информацию в реальном масштабе времени вместо того, чтобы перелопачивать пухлые бумажные отчеты за предыдущий день, пытаясь определить, хорошо ли шла торговля. Если все идет по плану, то и никакого вмешательства в процесс не требуется. Новая система отслеживает статистику продаж и помечает позиции, которые продаются быстрее или медленнее, чем было предусмотрено. Отчеты о таких наблюдениях составляются автоматически, и менеджерам приходится иметь дело только с информацией о событиях, выбивающихся из обычного русла.
«С помощью интеллектуальных систем мы смогли избавить людей от бездумной рутинной работы и высвободить им время для более продуктивной деятельности, — рассказывает Кейт Богг, директор подразделения Marks amp; Spenser, отвечающий за информационное обеспечение и материальное снабжение. — Они используют свои интеллектуальные ресурсы только для поиска выхода из исключительных ситуаций, а все стандартные решения принимает компьютер. Освободившихся же от ежедневных бдений над документацией людей мы можем направлять на отбор новых продуктов, анализ рынка и другие важные виды деятельности. Таким образом, закупщики расходуют свое время намного эффективнее и создают гораздо большую прибавочную стоимость, чем прежде».
Программный инструментарий на базе настольных компьютеров способен значительно упростить проведение сложного анализа. Инвестиционные компании применяют программы для работы с электронными таблицами в таких областях, как управление рисками и анализ портфеля инвестиций (например, для определения влияния текущих изменений в курсе акций на стоимость конкретного опциона или для анализа распределения портфеля по различным секторам рынка).
Фирма Morgan Stanley Dean Witter в своем подразделении операций с ценными бумагами использует электронные таблицы для исследования сложных структур данных и генерации разнообразных представлений информации для трейдеров и клиентов. Например, в Токио одни клиенты этой компании желают получать подробную информацию об определенных сделках и реализации опционов за определенные дни, тогда как другие интересуются лишь средней ценой по сделкам определенного круга игроков. Этот набор функциональных возможностей дополняется фирменной моделью оценки рисков, которая часто дает более детальное представление о текущей величине рисков и об эффективности работы клиентов.
Механизм сводных электронных таблиц, позволяющий легко переходить от одного представления данных к другому, помог этой компании быстро приспособиться к введению в ряде европейских стран новой общей валюты — евро. Обычная схема международного портфеля акций, разбитая на несколько разделов по валютам, утратила свою актуальность. Сводные таблицы позволили сформировать отображение одной и той же информации на разные секторы рынка, так что каждый клиент получает данные в наиболее удобном для него виде.
Передача рутинной работы компьютерным программам позволяет направить усилия людей туда, где они действительно необходимы. Для клиента есть существенная разница между получением письма, написанного человеком, и письма, составленного компьютером по шаблону; между уведомлением о новом продукте или специальном мероприятии по телефону и получением соответствующей информации на компьютер. И уж поистине трудно переоценить важность участия живого человека в работе с клиентом, у которого возникли серьезные проблемы или имеются какие-то особые потребности. В гостинице, например, применение интеллектуального ПО позволяет резко сократить время оформления при заселении и освобождении номера. При этом ответы на стандартные вопросы компьютер получает в автоматическом режиме, высвобождая персонал для других дел. Подумайте, насколько приятнее жить в отеле с полудюжиной дополнительных консьержей вместо полудюжины клерков!
Впрочем, как и все новое, электронная коммерция приносит с собой не только преимущества, но и неизвестные прежде проблемы. В обычном магазине продавцу помогают ориентироваться вопросы, задаваемые клиентом, его одежда, жесты и мимика. А в электронном — продавец покупателя не видит и вынужден помогать ему «вслепую». Таким образом, менеджерам электронных магазинов приходится осваивать специальные методы работы и проводить почти детективные расследования, чтобы смоделировать клиента на основании особенностей его поведения при просмотре и истории его предыдущих покупок. Все это требует сложного анализа информации.

РАСШИРЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА
Программное обеспечение электронного анализа, избавляющее людей от рутинной работы и позволяющее им сконцентрироваться лишь на исключительных ситуациях (наподобие того, что применяет компания Marks amp; Spenser), меняет саму природу их деятельности. Это настолько мощный инструментарий, что некоторые из сотрудников Marks amp; Spenser поначалу даже опасались, не вытеснит ли компьютер их совсем. В них говорило естественное нежелание человека отказываться от какой-либо доли участия в принятии решений и тем более передавать эту функцию машине. Однако когда массив данных достигает определенных размеров и уровня сложности, выполнение начального поиска и сортировки компьютером оказывается гораздо эффективнее. Люди просто не способны замечать закономерности в больших объемах данных. А объемы эти — не только в базах данных, но и в файловых системах, в системах передачи сообщений и на веб-сайтах — растут сегодня экспоненциально. Единственная возможность реализовать их потенциал в полной мере — это использовать для выделения полезной информации компьютерные средства.
Применение программных алгоритмов для поиска полезных закономерностей в больших объемах данных называется интеллектуальным анализом данных. Первым серьезным шагом в этом направлении стало создание систем оперативной аналитической обработки (OLAP), которые существенно повышают эффективность обслуживания многих видов запросов. Благодаря им данные, собиравшиеся ранее только в целях бухгалтерского и финансового учета, стало возможным использовать в моделировании, прогнозировании и принятии решений. Для удовлетворения этих новых потребностей компании начали создавать корпоративные хранилища данных. Подмножество такого хранилища, отражающее какой-либо один аспект функционирования предприятия или охватывающее деятельность одного из его подразделений, часто называют киоском данных.
Издательская компания HarperCollins использует OLAP-систему на базе ПК для контроля за ходом книжной торговли в реальном масштабе времени. Это позволяет ей печатать ровно столько экземпляров, сколько требуется дистрибьюторам. Таким образом удается избежать образования в канале сбыта больших товарных остатков, которые пришлось бы потом принимать обратно. После всего лишь года эксплуатации новой системы возврат непроданных экземпляров наиболее популярных изданий HarperCollins сократился с более чем 30% приблизительно до 10%, а за каждым из этих процентов стоят миллионы долларов экономии.
Кроме того, OLAP-система HarperCollins позволяет специалистам компании получать ответы на вопросы типа: какова была прибыльность сбыта такого-то издания за такую-то неделю через такого-то дистрибьютора? Обратите внимание, что даже в этом случае невозможно обойтись без человека, который бы задавал вопросы; а кроме того, ни традиционная база данных, ни OLAP-система не способны находить ответы на такие более расплывчатые, но от этого не менее важные для бизнеса вопросы, как: «Какой из клиентов, вероятно, предпочтет продукт А продукту Б? Что отличает клиентов, которых наши продукты и услуги удовлетворяют, от клиентов, которых они не удовлетворяют? Какие из клиентов в моей базе данных „сходны“ друг с другом?» При попытке обработать подобный неконкретный запрос на пользователя OLAP-системы обрушилась бы лавина данных, которые ему бы вряд ли для чего-нибудь пригодились. Для сложных видов интеллектуального анализа данных требуется особое ПО, предназначенное для ориентирования в богатых информацией средах. И оно должно быть способно помочь своим пользователям в поиске ответов на вопросы, не требуя от них глубоких познаний в таких специальных областях, как статистика, анализ или работа с базами данных.
В числе сложных задач, справляться с которыми помогает интеллектуальный анализ данных, — прогнозирование вероятности покупки клиентом определенного товара на основании его возраста, пола, демографических характеристик и других признаков; выделение групп клиентов, характеризующихся сходным поведением при просмотре информации в сети; выявление предпочтений конкретного клиента с целью предоставления ему индивидуализированного обслуживания; определение времени суток и дней недели, когда наиболее часто посещаются те или иные страницы или наиболее часто поступают обращения по телефону; идентификация товаров, которые часто приобретаются вместе. Последнее очень ценно для выявления закономерностей покупательского поведения, однако известен случай, когда найденная корреляция между двумя кодами счетов за одну и ту же лечебную процедуру позволила австралийской компании, специализирующейся на медицинских услугах, вскрыть мошенничество с двойным выставлением счетов на общую сумму более 10 млн долларов.
Средства интеллектуального анализа данных могут также быть очень полезны в плане прогнозирования сбыта и ознакомления партнеров и клиентов с полученными результатами. Эта технология применяется в производственных отраслях, в банковском деле, телекоммуникациях, планетарной геологии (для обработки данных дистанционного зондирования поверхности планет) и для управления интерактивными электронными магазинами. Например, ПО Microsoft Site Server Commerce 3.0 способно распознавать закономерности в покупательском поведении посетителей веб-сайта, прогнозировать их интерес к различным продуктам и услугам и индивидуализировать общение с ними. В частности, электронный магазин может предлагать каждому конкретному покупателю рассчитанные именно на него рекламные объявления, специальные предложения и комплекты продуктов. Методика интеллектуального анализа данных гарантирует, что в массовую рассылку рекламы по электронной почте не будут включены те клиенты, которых предлагаемый товар вряд ли заинтересует. Это позволит избежать издержек, на которые часто не обращают внимания, а именно: раздражения клиентов навязыванием ненужной информации.
В числе менее типичных, но от этого не менее интересных приложений интеллектуального анализа данных — изучение положения приемных детей для повышения эффективности социальной помощи и исследование особенностей стиля отдельных игроков Национальной баскетбольной ассоциации США (НБА). В частности, известно, что тренер команды «Utah Jazz» использовал этот инструментарий для составления «полного портрета» Майкла Джордана из «Chicago Bulls», включая его склонность, играя в одиночку, проводить двойной или тройной дриблинг перед броском. Однако анализ бесполезен, если вы не можете воспользоваться его результатами. Даже зная привычки Джордана, игроки «Utah» не смогли предотвратить его решающий бросок в игре, которая принесла «Chicago» победу в чемпионате НБА 1998 года.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70