Когда данные работают на всех: как новые BI-решения меняют рынок и работу фронтлайн-сотрудников

Эксперты Gartner видят будущее BI-отрасли в использовании диалоговой аналитики и обработки естественного языка. По их мнению, благодаря этим технологиям в компаниях уже к следующему году использовать BI-решения будут 50% сотрудников вместо 32%, и в их числе фронтлайн-специалисты.

Почему именно этому классу пользователей так нужно получать оперативные аналитические отчеты и как появились решения, сделавшие это возможным, рассказывает Андрей Капранов, директор центра инновационных технологий Navicon.

От того, какие отношения бизнес выстраивает со своими заказчиками, зависит его успех. В любой компании единственными специалистами, взаимодействующими с клиентами на ежедневной основе, являются «бойцы на передовой» или фронтлайн-сотрудники: например, специалисты по продажам, менеджеры проектов и торговых залов, технические специалисты.

Harvard Business Review (HBR) провел опрос среди нескольких сотен руководителей крупных международных компаний. Практически все из них сошлись на том, что сегодня нужно предоставлять фронтлайн-сотрудникам больше полномочий и свободы в принятии решений. В таком случае, например, менеджеры торговых залов могли бы влиять на частоту проведения акций, ведь магазины находятся в разных точках – где-то спрос стабильно высокий, и можно обойтись без специальных предложений, а где-то высокая конкуренция, и акции могут пойти на пользу.

Однако решения, самостоятельно принимаемые фронтлайн-сотрудниками, должны основываться не на гипотезах, а на достоверной информации и инсайтах, получаемых из имеющихся данных и при взаимодействии с заказчиками. Работа с инсайтами важна для любой бизнес-деятельности, будь то предоставление персонифицированного клиентского опыта, выведение нового продукта на рынок или совершенствование бизнес-процессов – но для этого нужны специальные инструменты для анализа данных.

Уже сейчас мы можем наблюдать примеры организаций, которые обеспечили своих фронтлайн-сотрудников возможностью действовать более автономно.

Их могло бы быть намного больше, если бы не проблема, связанная с тем, что до недавнего времени на рынке BI просто не было технологий, позволяющих «бойцам на передовой» самостоятельно извлекать инсайты из данных и принимать решения на их основе.

Дело в том, что масштабировать традиционные аналитические системы на таких специалистов не всегда возможно. Зачастую в компаниях на 5% экспертов по работе с данными, создающих отчеты, приходятся 95% потребителей этих отчетов.

Как правило, 80% запросов, которые они получают, – это простые ad hoc запросы «в моменте», а 20% – сложные, требующие построения подробных аналитических отчетов и дашбордов.

На разработку одного отчета, в зависимости от сложности запроса, может уйти до 4,5 дней. В итоге специалисты по работе с данными тратят 60% времени на поиск ответов на простые запросы и 40% – на построение аналитических отчетов и дашбордов.

Очевидно, что в какой-то момент у порога в аналитический отдел может возникнуть большая очередь, подготовка отчетов начнет затягиваться, запросы обрабатываться неправильно, а сами отчеты – устаревать прежде, чем они увидели свет.

При этом запросы, поступающие от фронтлайн-сотрудников, в большинстве своем как раз требуют оперативных ответов – часто при работе с клиентами инсайты нужны «здесь и сейчас».

Чтобы решить эту проблему, требовался абсолютно новый подход к работе с данными, позволяющий работать с BI-решениями всем сотрудникам, а не только аналитикам и специалистам по данным.

Как предоставить возможность создания отчетов их же пользователям? Ответ возник не так давно: на BI-рынке появились компании, использующие в своих решениях обработку естественного языка (NLP). Еще в 2018 году эксперты Gartner утверждали, что к 2020 году 50% аналитических запросов будут генерироваться с использованием поиска, в том числе голосового, и обработки естественного языка. Подобные технологии, как правило, обладают возможностью быстрого подключения новых языков и локализации прочих настроек.

Gartner не ошибся в своих оценках перспектив развития рынка BI: подход, предложенный новыми компаниями, работающими с прогрессивными технологиями BI, оказался настолько революционным и востребованным, что уже в 2019 году ThoughtSpot, еще недавно новичок Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, занял достойное место среди лидеров рейтинга.

BI-решения нового поколения позволяют любому сотруднику компании быстро проанализировать миллиарды строк данных и получить ответы за считанные секунды, используя привычные функции простого поиска, включая голосовой, – по принципу работы аналогичен поисковому сервису Google. Некоторые вендоры усовершенствовали механизм поиска за счет искусственного интеллекта и машинного обучения.

Кроме того, некоторые фронтлайн-сотрудники часто работают «в поле», поэтому новые BI-решения работают на мобильных устройствах и предоставляют доступ к аналитике даже в условиях отсутствия интернет-подключения.

Наконец, действуя в соответствии с миссией «аналитика для всех», некоторые вендоры перешли на лицензирование сразу неограниченного числа пользователей, и стоимость решения стала зависеть только от объема данных, с которыми планирует работать организация.

А как же традиционные BI-системы?Появление аналитических систем с возможностью поиска и применения когнитивных технологий вовсе не предполагает, что компаниям стоит использовать только их.

Современный подход к работе с данными предлагает такую схему: 80% простых запросов сотрудники могут обрабатывать самостоятельно с помощью self-service решений нового поколения, а эксперты по данным, в свою очередь, могут сосредоточиться на создании сложных отчетов и дашбордов (20% запросов), в чем им помогут традиционные BI-системы – они изначально создавались для решения подобных задач.

Как результат, очередь запросов сократится на 60%, и тысячи пользователей смогут оперативно обрабатывать свои запросы, принимать более взвешенные решения и повышать уровень удовлетворенности заказчиков.

Пользователи могут приступить к работе с такой системой сразу после подключения к данным и предоставления им прав: заранее создавать шаблоны отчетов и проходить длительные тренинги не требуется.

Важно отметить, что новый принцип работы с данными предполагает обмен лучшими практиками между пользователями, что концептуально напоминает пользование соцсетью. Это стимулирует взаимное развитие бизнес-компетенций, повышает лояльность пользователей и делает аналитику доступной всем сотрудникам.

Многие опрошенные HBR эксперты считают, что инвестиции в аналитику для фронтлайн-сотрудников могут увеличить удовлетворенность заказчиков на 65%, производительность и эффективность – на 62%, удовлетворенность сотрудников работой – на 49%, а также повысить качество продуктов и услуг на 45%.

А теперь реальный опыт: те компании, кто уже начал инвестировать в своих фронтлайн-сотрудников, отмечают повышение продуктивности их работы. Кроме того, 69% опрошенных говорят о росте удовлетворенности заказчиков, 67% отмечают возросшее качество товаров и услуг. На самом деле компания получает еще больше: она делает большой рывок в своем развитии и становится data-driven организацией, в которой данные и инсайты работают на всех.

Статья опубликована на сайте Бизнес-журнала B-MAG.ru