Читать онлайн «Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики». Страница 10

Эпоха Аналитики 3.0 представляет собой последний на сегодняшний день этап развития аналитики. Сочетая в себе все лучшее, что создано в эпохи Аналитики 1.0 и Аналитики 2.0, она развивает аналитику дальше.

Новые архитектуры, требуемые для Аналитики 3.0, добавят организациям сложностей. Аналитика 3.0 делает необходимым наличие параллельной обработки не только в окружении реляционной базы данных, но и в таком окружении, как распределенная файловая система Hadoop. Также может потребоваться смешение различных систем запоминания, графических процессоров и т. д. Все это мы рассмотрим в пятой главе.

Пожалуй, сильнее всего в эпохе Аналитики 3.0 меня, как профессионального аналитика, воодушевляет то обстоятельство, что мои коллеги наконец-то будут объединены в официально оформленную команду, ставшую стратегически значимой частью бизнес-организации. Такую команду возглавит директор по аналитике или как минимум руководитель уровня вице-президента, специалист, который будет курировать всю корпоративную аналитику. Более распространенной станет и должность директора по данным. Все эти роли мы обсудим подробнее в восьмой главе. Эпоха Аналитики 3.0 открывает новый захватывающий мир для профессиональных аналитиков.

Давайте рассмотрим один из видов анализа, который сегодня применяют многие крупные банки и телекоммуникационные компании. Он направлен на выявление действий, связанных с закрытием счета клиентом, и может проиллюстрировать операционную аналитику эпохи 3.0 в действии. Обратите внимание на то, что новым здесь является не прогнозирование убыли или текучести клиентов как таковое, а расширение сферы анализа и применения его результатов.

В процессе анализа текучести необходимо собирать данные о любых действиях, которые могут быть связаны с закрытием счета. Это касается источников как традиционных, так и больших данных, например истории транзакций, жалоб, запросов по нескольким каналам на аннулирование комиссии, постепенного уменьшения остатка на счете, заявлений в социальных сетях и т. д.

Со временем анализ текучести был усовершенствован, с тем чтобы выявлять определенные шаблоны действий, которые в сочетании гораздо опаснее, чем по отдельности. Такого рода анализ часто называют пат-анализом. Другими словами, не будет большой проблемы, если отклонить запрос на отмену комиссии, сделанный клиентом в тот момент, когда он проверяет свой счет онлайн и видит ее в первый раз. Но если клиент звонит в клиентскую службу и снова просит отменить комиссию, а вслед за звонком наносит визит в офис, то отказ клиенту в его просьбе может существенно повысить риск закрытия счета.

Построение пат-анализа для точного определения пути действий представляет собой довольно сложную задачу. Клиент может обратиться в банк в любое время и по любому каналу, включая колл-центр, филиал банка, чат в режиме онлайн или электронную почту. Банк должен знать, что именно уже произошло, чтобы предпринять правильное действие. Создание операционно-аналитического процесса требует обновления рекомендуемых действий по отношению к каждому клиенту после любого с ним контакта. Например, после того как клиент запросил об отмене комиссии и было принято решение об одобрении или отклонении запроса, эта новая информация должна быть немедленно включена в повторное вычисление правильной реакции во время следующего взаимодействия с клиентом. Отсутствие операционно-аналитического процесса в этом случае может привести к проблемам. Давайте посмотрим почему.

Операционная аналитика позволяет организации принимать наилучшее решение в любой момент времени. Использование же для аналитики данных, которые устарели всего лишь на несколько минут, может привести к неблагоприятным, а то и глубоко ошибочным решениям.

Например, я обращаюсь с просьбой об отмене комиссии в банк, который использует пакетную обработку данных только раз в сутки. Итак, банк получает мой запрос по электронной почте и отказывает мне. Его аналитики определяют, что в моем случае отказ не увеличит риска закрытия счета, и поэтому рекомендуют отклонить мой следующий запрос на отмену комиссии. Эта рекомендация загружается в систему и готова для использования на следующий день.

Назавтра я из машины снова звоню в банк с той же просьбой. Моя просьба отклоняется, как и было запланировано. Но отказ раздражает меня настолько, что я решаю зайти в филиал банка, мимо которого сейчас проезжаю, и лично поговорить с менеджером. Вот где начинаются проблемы. Поскольку обработка данных производится только вечером, то ни руководитель филиала, ни система не знают, что я только что звонил в банк и снова получил отказ. Рекомендация об отказе по-прежнему действует. Только вечером аналитики определят, что филиал должен был удовлетворить мой запрос, чтобы сохранить меня как клиента. Последнее взаимодействие существенно увеличило риск закрытия мной своего счета, однако руководитель филиала не знал об этом, поскольку его не снабдили аналитикой. Это классический пример операционного применения традиционной аналитики, и легко увидеть, почему такой подход может давать сбои.

При использовании же операционной аналитики система обновила бы данные, отразив мой последний звонок, а затем с учетом обновления немедленно выработала бы рекомендации удовлетворить просьбу, и, когда я входил в филиал, его руководитель уже был бы готов сообщить мне об отмене комиссии, благодаря чему я и дальше останусь с этим банком. Если еще несколько минут назад действовала рекомендация об отказе, то мой звонок в клиентскую службу полностью изменил бы представление об адекватной реакции. Ради своего преуспевания банк должен быть способным собирать все данные о взаимодействиях со мной в текущем режиме, а затем после каждого такого взаимодействия запускать аналитический процесс, чтобы правильно совершать свои дальнейшие шаги. Именно так работает операционная аналитика в эпоху Аналитики 3.0. Мой друг Джеймс Тейлор, генеральный директор компании Decision Management Solutions и автор книги «Системы, управляющие принятием решений: Практическое руководство по использованию бизнес-правил и прогностической аналитики» (Decision Management Systems: A Practical Guide to Using Business Rules and Predictive Analytics, 2011), много писал об операционной аналитике. Вот его мнение: «Организации, которые хотят процветать, а не просто выживать, должны преобразовать себя сверху донизу. Высокое качество операционных действий стало обязательным, а путь к такому качеству пролегает через аналитику. В планах каждого руководителя должен значиться переход к принятию каждого решения на основе аналитики и внедрению лучших решений во все операционные процессы».

Несмотря на все более широкое распространение аналитики, многие руководители не осознают, насколько фундаментально она меняет бизнес-модели. В этом разделе мы рассмотрим несколько важных для понимания концепций и трендов. Возможно, вашей организации потребуется более масштабно и без боязни рассмотреть, каким образом аналитика может изменить ваше будущее.

Четко выраженный тренд в операционной аналитике проявляется в том, что сегодня все большее количество продуктов собирает данные. Во многих случаях аналитика, применяемая к этим данным, является одним из главных – если не самым главным – назначением продукта. Другими словами, физический продукт сегодня зачастую является просто механизмом для сбора данных. Давайте посмотрим, что это означает.

В прошлом компании всегда создавали новые продукты, будь то игрушки, тарифные планы или типы банковского счета. Целью являлось, разумеется, успешное продвижение продукта, однако его успех мало зависел от данных или аналитики. Мало-помалу компании собирали данные о продажах продукта, его потребителях, а также о часто выявляемых дефектах и проблемах. Это позволяло понять, как можно улучшить продукт, однако данные получались как побочный результат продажи продукта, а не вследствие присущего ему свойства.

Сегодня же выпускаются продукты, чье единственное назначение – сбор данных, позволяющих применить аналитику. Сам по себе физический продукт фактически вторичен и является не более чем каналом для сбора и анализа данных. В одних случаях ценность продукта для потребителей определяется именно предусматриваемой им аналитикой; в других – ценность продукта для потребителей может заключаться в чем-то ином, в то время как компания извлекает пользу из аналитики. Когда аналитика используется во благо потребителей, тот продукт, который может обеспечить наиболее ценные данные и аналитику, а не традиционные функции, и преуспеет в конкуренции.