Это прекрасно) Каждому своё

А как дашборд отчуждает опыт?

Ну вот так. Все, что не в вашей голове - принадлежит компании, дашборд считай оцифрованный опыт, который может использовать другой или вообще ии без обучения как работает ваша голова и, простите, работает ли она еще :)

Как именно? Можете пример привести?

Странно слышать такое от вас.

Об этом и речь. Цель оправдывает аналитику. Автоматизация то как раз очень полезная штука имхо.

Вопрос в обоснованности этой аналитики. Мне нужен пример)

В моем комментарии и есть пример. Пришло 1000 запросов, как понять, кто из них на какой стадии? Таблицы эксель мало эффективны, держать в уме? Тут дашборд и и аналитика помогает и дает понять, сколько лидов в работе, сколько из них на этапе формирование договора. Исходя из этого можно делать заключения о том, на сколько эффективно работает отдел продаж.

Для чего вам пример, не понятно, ведь это и так очевидно.

Ок. Вопрос. А что именно мы смотрим в стадиях сделок? Какой инсайт хотим получить и какое решение будем принимать на его основе?

Смотрим на конверсию), сколько лидов/сделок в работе, сколько инициировано повторных касаний с клиентом, сколько событий запланировано с клиентами(звонки, встречи, подготовка кп) сколько сделок зависло на этапе подписания договора, сколько зависших счетов. Могу до бесконечности перечислять.

Какое решение будем принимать? Корректируем работу менкджера(ов), руководителя отдела продаж и всех причастных к пиздецу, который происходит в воронке)). Если корректировать не получается, то действуем кнутом)

А как вы поймёте, что эти цифры не норма? Какой % конверсии приемлем, а какой - нет? А если сделки не подписываются из-за нового пункта в договоре? А если одному менеджеру дали тёплую базу, а другому холодную? А если им сказали налегать на новую продукцию, которая не вызывает доверия у клиентов?

Юлия, вопросы вполне резонные. Бизнесу нужно прийти к прозрачности в KPI и тут нет однозначного ответа.

Для начала нарабатывается статистика, а далее выводятся показатели эффективности.

Что касается нюансов сделок, циклов, уровня холода,степени прогрева базы и тд, то тут уже вопрос в том, как руководство распределяет базу между менеджерами, разделены ли роли и тд.

Я как раз занимаюсь поиском нецифровых блокеров и дисбалансом ресурсов) А также определяю kpi. Наша работа взаимодополняемая.

Норма у всех разная, в зависимости от бизнес-модели в финансовом плане.

Это замечательно. Важно адекватно и осознано подходить к вопросу формирования плана, KPI и тд.

Согласна

Не претендую на математика) у меня немного другие компетенции. Я, скорее, спрошу: зачем нам эти данные?

Так ответ же очевиден: чтобы получать экономическое обоснование процессов внутри компании.

У меня вопросов меньше не стало)) Какой деятельности? В моём мире данные нужны для принятия человеческих решений, и для достижения конкретного результата.

Так все-таки нужны данные для принятия решений и понимания того, что результат достигнут?)

Так я не говорила, что они вообще не нужны)) Мне не понятен фанатизм, и пихание туда, где можно и без них решение принять, потому что проблема и так очевидна.

Приведите, пожалуйста, примеры.

Например, я понимаю, что "потери" товара на складе происходят из-за некорретно настроенной структуры номенклатуры. Кладовщику приходится половину операций держать в голове, и он тупо путается при внесении количества в программу. Тут доверие данным даже вредит. Чисто человеческий фактор - забыл завести документ списания. Можно долго ковыряться в цифрах и документах, но проблему это не решит.

Звучит как проблема в пользовательском сценарии, который приводит к неверным данным для аналитики.

Скорее проблема в архитекруре - не достаточно оптимизирована. Если ещё глубже капнуть, то - в голове того, кто считает такую архитектуру жизнеспособной, и мешает её оптимизировать 🙂 И тут 2 варианта: долго придолго разбираться в пользовательских сценариях и аналитике или сразу подсветить главный блокер и начать работать с ним.

Ну как раз о проблеме со сценариями чаще и приходится узнавать из аналитики, а не из обратной связи пользователей)

А как вы это с помощью аналитики поймёте?

Каждый случай индивидуален: аномалии, пустые данные, ошибки, снижение целевых показателей и т.д.

Поняла. Значит вам понадобится сначала определить целевые показатели, настроить отчёт/дашборд и какое-то время понаблюдать, чтобы заметить тренд. При малых данных придётся долго наблюдать, а, возможно, и не получится из-за больших погрешностей. Чтобы обнаружить пустоты и аномалии вам нужна будет архитектура, которую надо будет проектировать с нуля. Не знаю, в чём это обычно делают. В BPMP? Целый проект как будто. Сколько людей, денег и времени понадобится? Я увидела ключевой блокер за пару дней. Ещё пара недель мне понадобилась для того, чтобы понять, что руководители проблемы не видят, и продолжают настаивать на том, что всё должно работать без ошибок, а не получается, потому что сотрудники виноваты.

Все можно сделать проще: нужно посмотреть карту процесса, на ней отметить критические точки, затем оптимизировать/ трансформировать процесс и его модель. А вот чтобы это реально имело эффект и не осталось " красивой моделькой", нужно показать потери в цифрах. Насколько сложной должна быть модель презентации этих цифр...это уже другой вопрос.

Ольга, карты процессов нет, так как не определены шлюзы) Они работают по-разному в зависимости от того, как решит кожаный руководитель 😄 а он решает интуитивно, потому что надо прям сейчас.

))) вот поэтому и пытаются внедрить все то, о чем вы написали)))

Не вижу связи)) Проблема то не решается 😃 Мы просто пляшем вокруг неё, обрастая бесполезными артифактами. Я специально общалась с бизнес-аналитиком, который ответил: "ты же понимаешь, что так, как они хотят сделать, - бред?". Я, конечно же, понимала с самого начала)

Где вы все работаете, что у вас всегда под рукой актуальная карта процессов? Как ни почитаешь, у каждого второго чуть ли не цифровой двойник. В финтехе — бедлам в процессах. В телекоме — там такой франкенштейн, что уже по-человечески бесплатно лет пять хочется у них поработать, чтобы более-менее восстановить актуальность. Крупные производства до смешного не всегда знают, что они производят (о зонах ответственности молчу) Понятно, если в малыше до 800 человек не выходить из центрального офиса, то просто поточным методом худо-бедно можно подлатать дыру. Но найти причину возникновения пробоин, особенно если они не цикличны, — задача. И как правильно выше заметили, у вас в голове данные будут лет 20–25 и то если место работы менять не будете. А если проблема, которую вы сейчас исправляете, уже была лет 8 назад? А что за причина вызывает её с такой периодичностью? После того как вы с руководителями попили кофе и убедили их, что проблема есть, они пошли решать. А вы предприняли меры, чтобы она больше не выскакивала раз в 8 лет? Голова, конечно, хорошо, я тоже всем канбанам предпочту блокнот и ручку. Но в наше время COO, который отрицает систематизацию и стабильную аналитику данных, — это как после 2011 года продолжать делать флагманом компании кнопочный телефон. Спрос, конечно, будет. Но в перспективе на рынке будет провал.

Когда управление интуитивно, а делать что- то нужно, начинается бессмысленное внедрение. Даже в больших корпорациях не все умеют читать аналитику, но на отчетных слайдах смотрится красиво и убедительно:) Вы правы, что зрить нужно в корень, а не заполнять таблицы просто так. Но все эти программы полезны, если ими реально пользоваться. Иначе получается глупая история типа Ферарри на дорогах Саратова.

В больших корпорациях карта процессов есть. В разумных стартапах тоже. Проблема начинается там, где процессы прописаны просто красиво и по документам, а не в реальном виде. Тогда это тоже просто очередной дашборд или прочая модная штучка ( " как у людей")

Дмитрий, я работаю с компаниями 20-50 чел. обычно. Срок их жизни хоть и бывает по 8-10 лет, но они редко выходит к этому возрасту из стадии стартапа или малого бизнеса. Я думаю, что в этих условиях польза сложной аналитики переоценена, но я не противник данных, просто не фанат. И я как раз "за" систематизацию)

Ну, если человек скрючился, и лежит в бреду, очевидно, что заставлять его готовить обед не нужно)) Тут уже не так важно 37,7 у него или 38,5. С фотоаппаратом не поняла аналогию 😄

Отличная аналогия, задача операционного вылечить этого человека, а не заставлять обед готовить.

Человек - процесс скрючился. И по вашему проще не трогать? И не важно насколько серьезно все сломалось?

Дмитрий, я лечу ровно настолько, насколько это нужно для получения результата. Задача операционного не просто вылечить, а оптимизировать систему - сфокусироваться на приоритетном, и отказаться от второстепенного. Сбор и анализ данных - это долгосрочный и дорогой проект. Если нам надо приготовить ужин, а я вижу, что ресурс (человек) серьёзно сломан, я не буду тратить время и деньги на измерение его сломанности, а решу проблему как-нибудь по-другому. Закажу еду с доставкой, например. Вопрос к вам. Что вы будете делать, если температура человека 36,6, но он всё равно скрючился?

Да, согласна. В диджитал среде работать с данными проще. Особенно в маркетинге и продажах. Как только решение перебирается в аналоговый мир, начинаются вопросики)) Как тут в комментариях писали, данные можно подстроить, цель размыть. Нужен фокус, а в операционке он не всегда очевиден.

Действительно, вопрос сложный, если так подумать. Я писала пост по мотивам неэффективной работы с данными, но есть, конечно, ситуации, когда без них не обойтись. Ищем золотую середину))

Маркетинг можно успешно померить 👌 я пишу больше про операционку. Но вообще в малом бизнесе много что по наитию делается, поэтому в нём и много неопределенности.

Поддерживаю