Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики - Билл Фрэнкс

Вспомните пример из первой главы касательно логистической компании, которая вкладывала много средств в уточнение своей картографической базы данных с целью крайне изощренной аналитической оптимизации ежедневных маршрутов для водителей службы доставки. Естественно, это вызвало сопротивление со стороны водителей, поскольку их действия взяли под контроль. Чтобы преодолеть это сопротивление, компания прибегла к методу игрофикации{88}. Другими словами, она превратила соблюдение рекомендаций в игру.

Вместо приказания: «Вы обязаны ехать по этому маршруту, потому что так сказал компьютер!», компания использовала более мягкий подход и придумала игру, которая апеллировала к самолюбию водителя. Его спрашивали: «Вы можете победить компьютер?» Поначалу водителям разрешалось отклоняться от рекомендаций, если они считали, что знают лучший маршрут. Данные о том, как срабатывали корректировки, затем включались в алгоритмы оптимизации.

Мой знакомый из этой компании по секрету рассказал мне об одном водителе, который проезжал в среднем 240 километров в день, в то время как первоначально компьютер рекомендовал 225 километров в день. Тогда водитель заявил, что компьютер ничего не понимает, а сам он сможет сократить свой пробег до 215 километров в день. Затем компьютер обновил свои рекомендации до 210 километров в день. Тогда водитель снова обвинил компьютер в некомпетентности и уменьшил свой пробег до 200 километров в день. В конце концов, водитель торжествовал, поскольку компьютер всякий раз ему проигрывал. Как бы там ни было, дневной пробег сократился со 240 до 200 километров в день.

Для компании совершенно не важно, понимал ли водитель, что действует под влиянием аналитики, или не понимал. Главное, что он изменил свое поведение, а пробег сократился. Польстив самолюбию водителя и превратив аналитический процесс в игру, компания сумела обернуть сопротивление себе на благо.

Люди сопротивляются изменениям? Превратите аналитику в игру!

Убедить людей изменить привычное поведение трудно. Один из способов содействия такому изменению – превратить признание операционной аналитики в игру. Рядовые сотрудники могут смутно представлять, как работает аналитика, и воспринимать ее как угрозу. Попробуйте найти способы представить изменения в виде игровых задач для сотрудников.

Как показывает предыдущий пример, организация должна быть готова к тому, что люди, на которых будет воздействовать операционная аналитика, проявят недовольство предполагаемым покушением на их авторитет и независимость. Разумеется, так отреагируют не все, но безопаснее предположить, что многие, естественно, взбунтуются против системы, подразумевающей, что они все время принимают неправильные решения. Организация должна дать четко понять, что операционная аналитика внедряется вовсе не потому, что люди поступают неправильно, а для того чтобы помочь им выполнять свои обязанности лучше и эффективнее. Такое отношение должно стать частью корпоративной культуры. Правильный подход, например с использованием игрофикации, поможет привести сопротивление к позитивному исходу.

Давайте посмотрим правде в глаза. Если компания успешна, это означает, что ее сотрудники принимают правильные решения, видимо, гораздо чаще, чем неправильные. Операционная же аналитика имеет дело с исключениями, когда кажущееся правильным решение на деле таковым не является. Если она поможет организации хотя бы ненамного повысить эффективность на уровне всех своих сотрудников, всех бизнес-единиц и всех продуктов, то в совокупности это выльется в значительную финансовую отдачу.

Объясните сотрудникам, что операционно-аналитический процесс, принимающий за них некоторые решения, позволяет высвободить время для того, чтобы они сосредоточились на тех решениях и видах деятельности, которые не так просто автоматизировать. Операционная аналитика дает возможность сотрудникам заняться более сложными, требующими интенсивных размышлений задачами, вместо того чтобы тратить время на рутинные вопросы. Это позволит сделать их работу менее утомительной и значительно ускорить принятие многих решений благодаря автоматизированным операционным процессам.

Помогите, а не обвиняйте

Сотрудникам не понравится, если аналитика будет использоваться как перст, указующий им на их ошибки. Не зацикливайтесь на неправильных действиях сотрудников. Покажите, как операционная аналитика поможет им успешнее достигать своих целей.

Давайте рассмотрим несколько примеров, когда аналитика преодолела сопротивление сотрудников. Однажды я присутствовал на закрытом мероприятии, где генеральный директор региональной больничной сети рассказал, как его команда проанализировала факторы, повышающие вероятность того, что новорожденный ребенок будет отправлен в отделение неонатальной интенсивной терапии (Neonatal Intensive Care Unit, NICU). Отправка в NICU означает, что жизнь ребенка находится в опасности и ему требуется дорогостоящая медицинская помощь. Анализ показал существование корреляции между помещением в NICU и добровольной стимуляцией родов до наступления определенной недели беременности. К добровольной стимуляции родов прибегают по разным причинам, начиная с чувства дискомфорта и заканчивая желанием родить ребенка в определенную дату, но эта процедура не является необходимой, поскольку для ее проведения нет настоятельных медицинских показаний. Повышенный риск терапии в NICU присутствовал даже в том случае, когда стимуляция родов осуществлялась на таком сроке беременности, который считался уже безопасным.

Все врачи в больнице были согласны с тем, что преждевременная стимуляция родов несет с собой высокие риски, но утверждали, что к добровольной стимуляции прибегали крайне редко. Хотя сами врачи не считали это проблемой, аналитическая команда установила, что преждевременная стимуляция родов использовалась гораздо чаще, чем считали врачи, а это соответственно увеличивало количество пациенток в NICU. Некоторые врачи использовали добровольную стимуляцию довольно часто, но были удивлены, когда им сообщили об этом. Через врачей проходило много пациенток, и хотя доля тех, кому назначалась эта добровольная процедура, действительно была невелика, но за год составляла значительное количество.

После того как врачи узнали об этой проблеме, они изменили свое поведение, что привело к уменьшению доли преждевременной стимуляции родов и, как следствие, к снижению доли новорожденных, которые имели проблемы со здоровьем и нуждались в помещении в NICU. Таким образом, использование аналитики и данных позволило преодолеть сопротивление и привело к ситуации, выигрышной для всех сторон. К счастью, в этом случае врачи ставили под сомнение не достоверность самого анализа, а свою вину в осуществлении практики, которую анализ признал рискованной. Поэтому оказалось достаточно легко преодолеть их сопротивление при помощи фактических данных, основанных на результатах анализа.

В транспортной компании, осуществляющей перевозки на дальнее расстояние, мне конфиденциально рассказали о том, что решили завоевать конкурентное преимущество благодаря использованию данных с телематических устройств, установленных на грузовых автомобилях, для выявления водителей с наиболее рискованной манерой вождения, которая более всего ассоциировалась с ДТП. Риск ДТП оценивался путем изучения таких факторов, как частое резкое ускорение или резкое торможение и других. Компания выявляла рискованных водителей и предоставляла им дополнительное обучение, чтобы изменить дурные привычки вождения и повысить безопасность и производительность их работы.