О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные - Ким Хо

• Чем нас удивили предварительные результаты?

• Можете ли вы провести дальнейший анализ, чтобы подтвердить или опровергнуть предварительные выводы?

• Следует ли нам привлечь других сотрудников для дальнейших исследований?

• Можно ли считать, что мы далеко продвинулись в решении проблемы?

• Если предварительные результаты подтвердятся, как это повлияет на мое мнение об этой проблеме или каких-либо других?

При получении каждого нового результата топ-менеджер должен задать вопросы:

• Что нового мы узнали?

• Что мы думали об этом до получения результата?

• Насколько существенна разница?

• Чем обоснована связь между исходным массивом данных и полученным результатом?

После получения окончательных результатов стоит уточнить следующие моменты:

• Кто принимал/принимает участие в формировании нового взгляда на проблему?

• Как исполнители повлияли на результат?

• В чем может заключаться принципиальная разница между людьми или подразделениями?

Если вы как топ-менеджер задаете эти вопросы, то будете гораздо глубже вовлечены в аналитическую работу и аналитики будут считать вас заинтересованным и компетентным пользователем. Ну а если аналитики сумеют ответить на ваши вопросы, то можно считать, что и они неплохо поработали!

Поскольку мы достаточно подробно рассмотрели обязанности людей, принимающих решения, по организации аналитической работы, логично поставить вопрос о том, чего менеджеры могут ожидать от количественных аналитиков, чтобы их сотрудничество было продуктивным.

Некоторые количественные аналитики интересуются не столько деловой проблемой, которую следует решить, сколько методами количественного анализа и самой процедурой анализа. Отчасти это результат особенностей нашей системы образования, в которой принято изучение математики и статистики вне привязки к практике их применения. Но если кванты не сосредотачивают внимание на проблемах бизнеса, то вряд ли смогут эффективно решить их и дать полезную информацию для принятия решения.

Лучше всего убедиться в заинтересованности аналитика в решении проблем бизнеса еще на этапе подбора кандидатур и найма на работу. Если человек уже принят в штат, то изменить что-либо бывает очень сложно. Например, руководитель группы аналитиков из компании Verizon Wireless Энн Робинсон просит любого претендента на вакансию описать конкретную деловую проблему, которую тому приходилось решать в прошлом, а также выделить ее наиболее интересные особенности. Примерно такие же вопросы задает соискателям Карл Кемпф из Intel. Если соискатели затрудняются ответить на эти вопросы, то их кандидатуры отклоняются – Робинсон и Кемпф утверждают, что, к несчастью, это происходит довольно часто.

Мы уже несколько раз говорили об этом на протяжении предшествующих глав, и это оправданно, поскольку проблема действительно сложная. Но количественные аналитики должны научиться излагать аналитические подходы и результаты языком бизнеса. Во многих случаях это означает использование терминологии, знакомой бизнесменам и менеджерам: доходность инвестиций, поведение потребителей, экономия средств и полученная прибыль. Постоянные разговоры о деньгах могут показаться несколько торгашескими, но это язык бизнеса. В государственном учреждении или некоммерческой организации своя терминология, включающая, например, слова «граждане», «избиратели» или «бюджеты».

Патрик Мур, возглавляющий группу коммерческой аналитики в компании Merck (в конце этой главы приводится пример работы его группы), говорит, что пытается следовать трем простым правилам, продиктованным здравым смыслом, когда объясняет клиенту результаты анализа, стремясь помочь ему принимать более эффективные управленческие решения.

• Не представлять процедуру анализа как своего рода «черный ящик», поскольку в этом случае клиент пытается уклониться от его проведения. Поэтому Мур старается говорить предельно прозрачно и доступно.

• Доводить до деловых клиентов ту мысль, что для получения соответствующих целям данных следует пользоваться соответствующими методами; иными словами, он и его аналитики стараются демонстрировать уверенность в правильности применяемых аналитических методов.

• Предоставлять клиенту краткие и емкие выводы, основанные на результатах анализа, которые тот мог бы использовать для убеждения своего руководства.

Группа Мура также широко использует графические методы представления данных, например для того, чтобы наглядно показать относительную значимость отдельных переменных в модели. Даже если клиент не вполне понимает суть используемых в анализе показателей или статистических данных, он, глядя на столбиковую диаграмму, способен понять, какие из них максимально повлияли на результат.