💡 8%: Стоит ли строить логистическую аналитику, если риск отбить вложения столь мал?

По данным McKinsey, только 8% компаний оправдывают инвестиции в аналитику. Для логистического бизнеса вопрос особенно актуален — ведь затраты на системы управления, программное обеспечение и обученные кадры высоки. Но что нужно логистической компании, чтобы аналитика действительно приносила результат? И стоит ли всегда следовать тренду на внедрение аналитических систем?

Когда волна популярности пройдет, останется лишь суть. И суть можно выразить двумя цитатами.

Первая, немного перефразированная, принадлежит Игорю Рыбакову:

"Куда вкладывать свободные средства? Особенно в кризис? Вкладывайте в развитие: свое и команды."

Вторая цитата — от Евгения Чичваркина:

"У нас нет никаких KPI, никаких заданных таргетов. Сотрудники Hedonism (винный магазин Чичваркина) получают доход от маржи. Никаких дополнительных бонусов, кроме как от маржи."

Конечно, у Чичваркина есть своя аналитика — он начинает каждое утро с обзора графиков и данных. Однако для большинства логистических компаний не всегда нужна сложная система, чтобы отслеживать и оптимизировать процессы.

Что действительно важно?

Для логистических компаний, особенно среднего и малого размера, рекомендации будут такими:

1️⃣ Не усложняйте. Используйте готовые аналитические инструменты и программы, которые уже проверены и настроены для нужд логистики. Это может быть тот же WMS или TMS, которые автоматизируют важные процессы.

2️⃣ Берите столько, сколько реально сможете использовать. Суть аналитики не в объеме данных, а в их применении. Оцените, какие показатели действительно критичны для вашего бизнеса: время в пути, загрузка транспорта, качество обслуживания. Начните с этих данных.

3️⃣ Развивайте мышление, а не просто навыки работы с программами. Специалист, который понимает логику процессов, всегда будет эффективнее тех, кто полагается на сложные, но непонятные системы.

4️⃣ Меняйте правила под себя. Сложно скопировать корпоративные системы аналитики в малый бизнес. Создавайте простые и удобные показатели: в том числе данные по срокам доставки, уровню простоя и качеству обслуживания.

💡 Простой подход с глубоким эффектом: делайте так, чтобы аналитика помогала принимать конкретные решения, не усложняя процессы.

Как говорится, Make value not measure ❤️