Что такое data culture
В статье говорится о концепции Data Culture - культуры работы с данными в компании.
Когда говорят «у нас всё оцифровано», часто имеют в виду, что в компании есть CRM, Excel и кто-то умеет строить графики. Но это не культура работы с данными — это просто наличие инструментов. Data-culture начинается там, где данные становятся основой поведения:
Иначе компания принимает решения на интуиции.
На этапе до 20–30 миллионов рублей выручки хаос можно компенсировать личным участием собственника. Он сам продаёт, сам следит за расходами, сам вручную управляет сотрудниками. Ошибки случаются, но быстро замечаются и компенсируются его же усилиями.
Но когда бизнес вырастает хотя бы до 100 миллионов, количество переменных становится критическим и вы легко можете встрять на сотни тысяч убытков из-за одной неправильной цифры. И вот тогда вам не обойтись без культуры данных.
- руководитель отдела знает, за какие цифры он отвечает — и опирается на них при принятии решений;
- сотрудники понимают, что метрика — не «для галочки», а их зона контроля;
- отчёты нужны не для галочки, а чтобы быстро находить узкие места и управлять.
Иначе компания принимает решения на интуиции.
На этапе до 20–30 миллионов рублей выручки хаос можно компенсировать личным участием собственника. Он сам продаёт, сам следит за расходами, сам вручную управляет сотрудниками. Ошибки случаются, но быстро замечаются и компенсируются его же усилиями.
Но когда бизнес вырастает хотя бы до 100 миллионов, количество переменных становится критическим и вы легко можете встрять на сотни тысяч убытков из-за одной неправильной цифры. И вот тогда вам не обойтись без культуры данных.
1. Выделите человека, для которого аналитика данных будет основной деятельностью. Если вы хотите, чтобы данные стали основой управленческих решений, в компании должен появиться конкретный человек, ответственный за качество, доступность и регулярность отчётности.
2. Опишите ключевые метрики и методологию их расчёта, правила сбора. Важно договориться, какие понятия вы используете. Например, как вы понимаете, что продажа совершилась? Если считать продажей только подписанный договор — то «предоплата» или «устная договорённость» в расчёт не идут.
Дальше вы определяете, сколько продаж в месяц вы хотите? Какие метрики должны быть на других этапах, чтобы достичь таких показателей?
3. Ответственный за данные должен иметь полномочия вносить изменения в процессы Если в CRM 30% сделок не доводятся до финального статуса — значит, отчёты будут неточными, и об этом нужно не просто сообщить, а изменить процесс. Поэтому у человека, отвечающего за данные, должны быть полномочия предлагать и внедрять изменения: переработать форму ввода, изменить структуру карточки сделки, договориться с руководителями отделов о новых правилах заполнения и т.д.
4. Начните использовать формируемые отчёты на регулярных встречах с командой. Выносите ключевые показатели на планёрки и обсуждайте отклонения от плана. Вы с командой начнёте замечать, какие гипотезы сработали, а какие нет, и почему. Так вы повысите точность управленческих решений.
5. Начните анализировать статистику за большие периоды и строить предположения на их основе. Именно на больших периодах начинают проявляться закономерности: как сезонность влияет на продажи, какие каналы работают стабильно, а какие дают всплески и провалы. Тут уже можно задавать себе стратегические вопросы — сколько мы заработаем при росте трафика х2, выдержит ли команда увеличение заявок, когда возникнет кассовый разрыв и т.д. Спустя время точность вашего прогнозирования может достигать 80-90%.
6. Введите культуру эксперимента. Эксперимент — это временное и контролируемое изменение одного элемента в системе с заранее зафиксированной метрикой успеха. Он позволяет объективно понять, работает гипотеза или нет. Например, вы не просто “меняете посадочную страницу”, а запускаете вариант с новой формулировкой оффера, чтобы проверить, поднимется ли конверсия с 1,5% до 2%.
Вместо «давайте попробуем» начните задаваться вопросом: какой показатель мы хотим изменить, за счёт какого действия, и как поймём, что это сработало? Любая change-инициатива должна иметь цель в цифрах и ограниченный по времени “тестовый период”.
2. Опишите ключевые метрики и методологию их расчёта, правила сбора. Важно договориться, какие понятия вы используете. Например, как вы понимаете, что продажа совершилась? Если считать продажей только подписанный договор — то «предоплата» или «устная договорённость» в расчёт не идут.
Дальше вы определяете, сколько продаж в месяц вы хотите? Какие метрики должны быть на других этапах, чтобы достичь таких показателей?
3. Ответственный за данные должен иметь полномочия вносить изменения в процессы Если в CRM 30% сделок не доводятся до финального статуса — значит, отчёты будут неточными, и об этом нужно не просто сообщить, а изменить процесс. Поэтому у человека, отвечающего за данные, должны быть полномочия предлагать и внедрять изменения: переработать форму ввода, изменить структуру карточки сделки, договориться с руководителями отделов о новых правилах заполнения и т.д.
4. Начните использовать формируемые отчёты на регулярных встречах с командой. Выносите ключевые показатели на планёрки и обсуждайте отклонения от плана. Вы с командой начнёте замечать, какие гипотезы сработали, а какие нет, и почему. Так вы повысите точность управленческих решений.
5. Начните анализировать статистику за большие периоды и строить предположения на их основе. Именно на больших периодах начинают проявляться закономерности: как сезонность влияет на продажи, какие каналы работают стабильно, а какие дают всплески и провалы. Тут уже можно задавать себе стратегические вопросы — сколько мы заработаем при росте трафика х2, выдержит ли команда увеличение заявок, когда возникнет кассовый разрыв и т.д. Спустя время точность вашего прогнозирования может достигать 80-90%.
6. Введите культуру эксперимента. Эксперимент — это временное и контролируемое изменение одного элемента в системе с заранее зафиксированной метрикой успеха. Он позволяет объективно понять, работает гипотеза или нет. Например, вы не просто “меняете посадочную страницу”, а запускаете вариант с новой формулировкой оффера, чтобы проверить, поднимется ли конверсия с 1,5% до 2%.
Вместо «давайте попробуем» начните задаваться вопросом: какой показатель мы хотим изменить, за счёт какого действия, и как поймём, что это сработало? Любая change-инициатива должна иметь цель в цифрах и ограниченный по времени “тестовый период”.