Проект «Что случилось, когда…?» Проекты, описывающие ряд событий и показателей на основе собранных данных, распространены наиболее широко. Они представляют структурированные данные: сколько единиц продукта было продано, за какой период и где, какие финансовые результаты продемонстрировала компания в прошлом квартале, сколько человек взяли на работу в прошлом году. Поскольку эти проекты ориентированы в основном на отчетные данные, сложные математические методы в них, как правило, не используются, и может показаться, что они очень просты в исполнении. Но колоссальный рост данных, генерируемых современными организациями, привел к тому, что аналогично возрос и объем отчетности на их основе. Вот почему иногда бывает сложно привлечь внимание целевой аудитории к создаваемым и распространяемым отчетам.
Этот вид проектов особенно полезен, когда требуется наглядно представить данные. Достаточно сказать, что если в ваших отчетах в основном таблицы, заполненные цифрами, вряд ли вы привлечете внимание аудитории. Кое-кто скажет, что устал от обилия графиков и цветных диаграмм, но большинство наверняка считают, что они более понятны, чем цифры на бумаге. Поскольку в главе 4 мы подробно рассматриваем, какими способами можно проинформировать о результатах анализа, там же поговорим и о том, как сделать цифровые отчеты более интересными и привлекающими внимание.
Масштаб проблемы
По определению, у аналитического проекта, основанного на количественном анализе, узок круг рассматриваемых вопросов, поскольку требуется сбор данных и проверка на их основе некой гипотезы (см. вставку «Примеры проверяемой гипотезы»). Трудно собирать данные по широкому кругу. Но на этом этапе важно не сузить преждевременно масштабы рассматриваемой проблемы или будущего решения. Взгляд на проблему должен быть достаточно широким для того, чтобы выделить несколько возможных вариантов решения. Например, если организация считает, что в отдельном подразделении или регионе возникла проблема с эффективностью деятельности, то причин этого может быть много – начиная от недовольства потребителей до производственных факторов или особенностей продуктов и услуг.
• Анализ видов продуктов, пользовавшихся спросом в прошлом году, лучше всего поможет понять, на какие коммерческие предложения, рассылаемые по электронной почте, мы получим максимальный отклик в будущем.
• Продолжительность учебы является надежным критерием будущей эффективности деятельности сотрудников на должностях, требующих высокого уровня компетентности.
• Десятипроцентные скидки с цены продуктов за неделю до праздников менее эффективны, чем скидки, введенные в другое время.
• Размещение товара на витрине в конце прохода наиболее эффективно с точки зрения стимулирования продаж.
• Наших покупателей можно разделить на четыре группы в зависимости от того, какие продукты они предпочитают.
• Возможность повышать цены на продукты стандартного качества и при этом не вызвать сокращения спроса существенно уменьшается в годы экономической рецессии.
• Наши подразделения, централизовавшие склады, предпочитают поддерживать меньший операционный запас материалов для производственного процесса.
В примере с компанией Transitions Optical, приведенном в конце этой главы, к идентификации и формулированию проблемы менеджеров подтолкнуло смутное ощущение, что маркетинговые расходы избыточны. Однако из области решений было выбрано только одно, включавшее комплексную оптимизацию маркетинговых расходов и привлечения средств массовой информации.
Мы называем первый этап количественного анализа формулированием проблемы, но его же можно назвать и выявлением возможностей. Британский инженер Джозеф Джаггер (1830–1892) понял, что есть возможность сорвать банк в казино Монте-Карло[23]. Он приобрел опыт работы с машинами и механизмами на хлопкопрядильных фабриках Йоркшира. Это помогло ему понять принципы движения колеса рулетки и предположить, что под действием механической неисправности одни цифры выпадают чаще, чем другие. А что если использовать эту неисправность в своих интересах? Он поехал в Монако, чтобы проверить свое предположение.
На колесе рулетки французского/европейского образца есть цифры от 1 до 36, а также 0. Если колесо делает один оборот, то теоретическая вероятность выпадения каждого номера равна 1/37. Таким образом, удельный вес числа выпадений каждого номера при большом количестве оборотов колеса также равен 1/37. Джаггер предположил, что разбалансированность колеса приведет к тому, что вероятность выпадения определенных чисел превысит 1/37.
23
Joseph Jagger // URL:; Joseph Jagger. URL: www.realmoneycasinos.net/joseph-jagger.html; Roulette – The Men Who Broke the Bank at Monte Carlo – Joseph Jagger. URL:www.wiseguyroulette.com/roulette-history/joseph-jagger/.