Як лідэры спалучаюць дадзеныя і інтуіцыю, каб прымаць лепшыя рашэнні

DУ сувязі з ростам лічбавай трансфармацыі за апошнія два дзесяцігоддзі перспектыва даных стала вельмі вялікай. Несумненна, даныя важныя для разумення вашых кліентаў, развіцця вашага бізнесу і вымярэння поспеху, але гэта не адзінае, што вам трэба. Для добрых рашэнняў патрэбны абодва дадзеныя і інтуіцыя.

Многія людзі прыйшлі да памылковага пераканання, што дадзеныя - гэта цар, а інтуіцыя - шут. Часам здавалася, што абодва перацягваюць канат, запэўніваючы, што ні адзін не можа панаваць у прысутнасці другога.

Гэта не можа быць далей ад ісціны. Інтуіцыя таксама гуляе ролю ва ўсіх добрых рашэннях. Калі даныя і інтуіцыя спалучаюцца, яны ствараюць цыкл зваротнай сувязі, які ўдасканальвае і ўмацоўвае разумовыя мадэлі. Інтуіцыя можа прывесці да правільнага пытання, якое трэба задаць даным, а атрыманая гісторыя дасць інтуіцыю. Інтуіцыя можа папярэдзіць нас, калі даныя няпоўныя або маюць праблемы з якасцю. У той час як дадзеныя могуць дапамагчы нам распазнаць, калі мы дзейнічаем з прадузятасцяў або абставіны змяніліся.

Гэта важна ў эпоху росту нявызначанасці, з новымі бізнес-задачамі за кожным вуглом. Дадзеныя могуць даць цвёрдае разуменне мінулага, але калі мы занадта захопленыя дакладнасцю - дакладнасцю, распрацоўкай ідэальнай мадэлі даных - мы можам прапусціць тое, што адбываецца прама перад намі. Інтуіцыя можа дапамагчы нам хутка разабрацца ў накіраванасці, што можа мець такі ж уплыў на прыняцце рашэнняў, як і любая колькасная лічба. Пры належным выкарыстанні інтуіцыя і даныя могуць стаць вашымі двума галоўнымі саюзнікамі ў дасягненні перамогі над нявызначанасцю.

Прыняцце рашэнняў у рэальным свеце

Мы пагаварылі з Майклам Нолтынгам, старэйшым дырэктарам Digital Services and Data Analytics Volkswagen, і Майкл Сасакі, былы віцэ-прэзідэнт глабальнага аддзела поспеху кліентаў і падтрымкі ў Мітэк, каб даведацца, як іх кампаніі спалучаюць даныя з інтуіцыяй для прыняцця рашэнняў і дасягнення бізнес-вынікаў.

Tableau: Як прымаюцца рашэнні ў вашай кампаніі?

Нолтынг: Апошнія гады мы вельмі шмат працавалі, каб [у Volkswagen] вытворчасць аўтамабіляў кіравалася дадзенымі. Мы стварылі платформу пад назвай Snowpark, якая сабрала ўсе дадзеныя нашых тэст-драйваў і кліентаў. Мы прааналізавалі, ці ёсць разрыў у выкарыстанні аўтамабіля.

Калі мы разумеем, як рэальныя кліенты выкарыстоўваюць нашы аўтамабілі, мы можам будаваць аўтамабілі ў адпаведнасці з іх патрэбамі і пастаўляць лепшыя прадукты, а таксама мінімізаваць агульны кошт.

У Volkswagen мы прымаем рашэнні на падставе пачуццяў і дадзеных. Дадзеныя з'яўляюцца пераважнымі і могуць выкарыстоўвацца для паступовай аптымізацыі. Ваша інтуіцыя патрэбна для даследавання, калі вы прымаеце цяжкія рашэнні на падставе недастатковай колькасці даных (з-за недахопу даных, занадта вялікай колькасці ўваходных вымярэнняў, занадта малога памеру эфекту або занадта вялікай колькасці неабходных ведаў аб кантэксце). Асноўны бізнес павінен быць перанесены як мага далей у зону дадзеных.

Каб пайсці на рызыку, патрэбна іерархія, заснаваная на ступені рызыкі. Кіраўнікі C-ўзроўню павінны рызыкаваць.

Дадзеныя з нашага флоту MOIA (рашэнне сумеснай мабільнасці ў Гамбургу і Гановеры) былі дэмакратызаваны. Доступ да яго можа атрымаць любы чалавек у Volkswagen, які мае ўліковы запіс.

Наша мэта складаецца ў тым, каб унутрана дэмакратызаваць усе нашы даныя. Зараз мы ствараем вялізнае сховішча даных у маім аддзеле, дзе мы хочам дазволіць кожнаму бізнесу [карыстальніку] імпартаваць і аналізаваць даныя. Мы робім кожны бізнес [карыстальнік] інжынерам па апрацоўцы дадзеных / навукоўцам па апрацоўцы даных.

Сасакі: Прыняцце рашэнняў [у Mitek] патрабуе ўзгаднення паміж зацікаўленымі бакамі. У рэшце рэшт, ёсць асобы, якія прымаюць канчатковыя рашэнні, і яны звычайна з'яўляюцца функцыянальнымі экспертамі, якія ў канчатковым выніку прымаюць рашэнне. Але мы трацім шмат часу на сустрэчы і пераканаўшыся, што мы ўсе маем аднолькавую інфармацыю і разглядаем адны і тыя ж даныя, разумеем іх і дамаўляемся аб азначэннях.

Tableau: Як вы збалансуеце даныя, інтуіцыю і вопыт пры прыняцці рашэнняў?

Нолтынг: Інтуіцыя патрэбна для цяжкіх пытанняў, калі людзям нарэшце даводзіцца рызыкаваць, а з-за высокай складанасці мадэлі/пытання недастаткова даных.

Мы па-ранейшаму знаходзімся ў нутраной зоне з доляй нашага асноўнага бізнесу і хочам крок за крокам перанесці яго ў зону даных, каб стаць кампаніяй, якая кіруецца данымі. Тым не менш, інавацыйныя праекты або вывучэнне новых магчымасцяў для бізнесу заўсёды застануцца часткова ў зоне кішачніка. Якія праблемы з зонай кішачніка, калі ваш асноўны бізнес усё яшчэ там? Калі вы хочаце адказаць на пытанне з высокім рызыкай (чытай: мільёны долараў, якія вы можаце страціць), вам патрэбны менеджэры кампаніі, якія гатовыя рызыкнуць. Па гэтым у нас, вядома, існуе іерархія. Зыходзячы з меркаванай рызыкі ў еўра, у нас ёсць розныя ўзроўні кіравання, якія могуць прыняць на сябе рызыкі. Калі рызыка складае каля мільёнаў, умяшаецца C-level.

Сасакі: Усе яны пераплецены ў маёй свядомасці.

Дадзеныя вельмі важныя. З дадзенымі вы пачынаеце бачыць гібрыд дадзеных, якія інфармуюць ваш кішачнік. Вы прымаеце рашэнні на аснове даных кліентаў. І менавіта той вопыт, які вы маеце ў працы з дадзенымі, і бачанне вынікаў, якіх вы дасягнулі з кліентамі, сапраўды дапамагае вам трапіць у патрэбнае месца. Гэты вопыт вельмі важны ў працы з дадзенымі.

Так што я б не сказаў, што гэта тое ці іншае. Цяпер гэта гібрыд абодвух. І абодва вельмі важныя. Кішачнік кіруецца дадзенымі.

Tableau: Калі вы ведаеце, што ў вас дастаткова дадзеных, каб прыняць рашэнне?

Нолтынг: Вы не можаце сказаць: «У нас дастаткова дадзеных?» або «У нас недастаткова даных?» Гэта больш аб падключэнні правільных сістэм і наяўнасці добрых даных. Пытанне заўсёды паміж якасцю і колькасцю.

Калі кампаніі пераўтвараюць даныя, першапачаткова важнай праблемай з'яўляецца іх якасць. Вы павінны сапраўды разглядаць дадзеныя, ці можаце вы з імі працаваць ці не. Для некаторых панэляў вам патрэбныя высакаякасныя даныя аб продажах. Вам патрэбныя сцюарды дадзеных.

Для вялікіх памераў эфекту патрэбна невялікая колькасць даных (напрыклад, з невялікіх аўтапаркаў). Мы хацелі даведацца, як нашы камерцыйныя кліенты, такія як [кампанія па перавозцы пасылак] DPD, выкарыстоўваюць свае аўтамабілі ў параўнанні з кіроўцамі нашага рашэння сумеснай мабільнасці MOIA. Гэтыя даныя могуць быць атрыманы з тэставага аўтапарка. Калі мы хочам вымераць невялікі эфект, мы бярэм даныя з нашага вялікага парку.

Мы таксама выкарыстоўваем прыборныя панэлі Tableau, каб вызначыць прыярытэты вытворчасці кампанентаў у залежнасці ад недахопу кампанентаў. Адна прыборная панэль прадказвае парадак патрэбных нам кампанентаў. Гэта сапраўды складана - ёсць мільярды камбінацый. А потым робім разлік і заказваем камплектуючыя, калі ў нас не хапае. Гэта прыводзіць да аптымальнага вытворчага працэсу.

Сасакі: Пяць-дзесяць гадоў таму не хапала дадзеных. А цяпер так шмат дадзеных. Спроба высветліць, якія дадзеныя важныя, сапраўды з'яўляецца ключом і праблемай. Таму што вы можаце праглядзець дадзеныя, каб абгрунтаваць практычна кожнае рашэнне, якое вы хочаце прыняць. І гэта пастка, у якую вы можаце патрапіць, калі ў вас ёсць рашэнне, якое вы хочаце прыняць, і вы шукаеце дадзеныя, якія яго абгрунтоўваюць, каб дадзеныя сапраўды паказвалі шлях, па якім вам трэба ісці.

Такім чынам, пытанне ў тым, калі вы ведаеце, што ў вас дастаткова дадзеных, каб прыняць рашэнне?

Я б сказаў, ну, вось мой вопыт поспеху кліентаў з рашэннямі, звязанымі з кліентамі. Вы можаце зірнуць на яркія моманты кліентаў, каб даведацца, якія даныя прысутнічалі, каб дасягнуць жаданага выніку, які вы дасягнулі ў мінулым. Такім чынам, мы ўважліва разглядаем вынікі, якія былі абумоўлены, і потым, якія даныя былі сапраўды важнымі, што сапраўды прывяло да гэтага рашэння. Такім чынам, мы іх ідэнтыфікуем і сапраўды разбярэм.

Мы таксама шмат у чым абапіраемся на нашу каманду аналітыкаў даных. У Mitek існуе мноства розных тыпаў налад каманды дадзеных. Ёсць дэцэнтралізаваны аналітык, які займаецца рознымі функцыямі: адзін займаецца маркетынгам, другі займаецца фінансамі, трэці займаецца поспехам кліентаў. Вы можаце мець цэнтралізаваную функцыю, дзе гэта толькі адна каманда. Але аналітыкі даных працуюць над любымі запытамі, якія паступаюць, незалежна ад таго, з якой функцыі яны паступаюць.

Я стварыў і пабудаваў ролю аналітыка даных у камандзе поспеху кліентаў. Гэта было вельмі важна па некалькіх прычынах. Я лічу, што аналітык дадзеных павінен быць экспертам у аналізе даных, а таксама функцыянальным экспертам у тым, для чаго яны аналізуюць даныя. Наяўнасць аналітыка даных у камандзе па поспеху кліентаў каштоўна для разумення даных кліентаў. Я абапіраюся на сваіх аналітыкаў дадзеных, калі ў іх ёсць час, каб дапамагчы мне вырашыць, калі ў нас будзе дастаткова дадзеных для прыняцця рашэння. І гэта балансаванне паміж недакладнасцю і бяздзейнасцю.

Што каштуе даражэй - прыняць няправільнае рашэнне ці ўвогуле не прадпрымаць ніякіх дзеянняў? Я не ведаю, ці адчуваеце вы калі-небудзь, што ў вас дастаткова даных, але вы даходзіце да таго моманту, калі адчуваеце сябе дастаткова камфортна, і можаце зрабіць званок на аснове гэтых даных.

Tableau: Лёгка паглядзець на дадзеныя і забыць, што лічбы ўяўляюць сабой рэальных кліентаў-людзей. Як мы можам абараніцца ад гэтай памылкі?

Сасакі: Я сутыкаюся з кліентамі; Я нясу адказнасць за кліента і прыбытак. Каманда распрацоўшчыкаў прадукту мае свае ўласныя мэты, і гэта не заўсёды датычыцца чалавека, або, магчыма, яны гэтага не разумеюць, і гэта не іх віна. Гэта мая адказнасць як лідэра на баку кліентаў, каб паказаць твар гэтай лічбе, гэтай кропцы дадзеных.

Ёсць некаторыя рэчы, якія лідэры могуць зрабіць, каб паспрабаваць надаць даным чалавечы твар. Мы запусцілі шмат праграм у нашай кампаніі. Адзін з іх - абед і навучанне. Прывядзём кліента і купім абед для ўсёй кампаніі. Цяпер інжынеры могуць чуць водгукі заказчыка і звязваць паказчыкі, якія яны разглядаюць і да якіх імкнуцца, з чалавекам, з мэтай.

Tableau: Як людзі, якія пачынаюць кар'еру, могуць пачаць "трэніраваць" свой кішачнік?

Нолтынг: Маладыя людзі павінны навучыцца цярпець няўдачы і рызыкаваць, прымаючы рашэнні. Гэта культурная рэч, з якой змагаюцца нямецкія кампаніі. Вы можаце трэніраваць свой кішачнік, толькі назапашваючы вопыт і робячы памылкі, і тады вы можаце зрабіць крок, каб прыняць рызыку больш цяжкіх рашэнняў у будучыні. У Volkswagen мы стварылі асяроддзе псіхалагічнай бяспекі, дзе няўдачы прымаюцца. Каб дасягнуць гэтага, вам трэба мець адпаведную культуру прадпрыемства і даных.

Сасакі: [У Mitek] мы пачынаем з вопыту работы з дадзенымі. Лідэры маёй каманды ператварылі менеджэраў поспеху кліентаў у аналітыкаў дадзеных. Нашы аналітыкі дадзеных прадаставілі інструменты ў Tableau, каб ператварыць менеджэраў поспеху кліентаў у аналітыкаў дадзеных. Цяпер, калі вы паглядзіце на прагляды ў Tableau, па ўсёй кампаніі, 70% праглядаў ад маіх менеджэраў па поспеху кліентаў.

Вы можаце не баяцца дадзеных. Вы павінны выкарыстоўваць кожную магчымасць як вопыт і атрымаць як мага больш вопыту з дадзенымі, як станоўчымі, так і адмоўнымі. Гэта будзе вельмі каштоўна для таго, каб давяраць сваім інтуіцыям. Проста зайдзіце туды, зразумейце дадзеныя, пагуляйце з імі, задайце пытанні і атрымайце як мага больш вопыту — станоўчага або адмоўнага. І гэта сапраўды трэніруе ваш кішачнік.

Калі ў вас ёсць дадзеныя, вы не можаце супраць іх паспрачацца. Няма лепшага спосабу працаваць з іншымі функцыямі і іншымі лідэрамі і іншымі членамі каманды, чым мець у іх дадзеныя. Калі вы пераносіце дадзеныя ў размову, вы можаце вельмі хутка ўзгадніць іх. Вы можаце прымаць рашэнні; вы нават можаце пераканаць кліентаў. Гэта будзе сустрэча, кіраваная дадзенымі, гэта будзе дыскусія, кіраваная дадзенымі. Сустрэчы і рашэнні адбываюцца нашмат хутчэй, таму што яны проста больш інфармаваныя з дадзенымі».

Ці гатовыя вы кіраваць дадзенымі?

Лідэры, якія кіруюцца дадзенымі, лепш адаптуюцца да зменаў і разумеюць нюансы прыняцця рашэнняў у хутка зменлівым бізнес-ландшафце. Яны ведаюць, што даныя, дапоўненыя вопытам і інтуіцыяй, з'яўляюцца фундаментальнымі для поспеху ў іх арганізацыях. Наведайце Табліца для кіраўнікоў каб даведацца больш пра тое, як даныя ўплываюць на новую пароду бізнес-лідэраў і як Tableau можа ўплываць ваш пераўтварэнне дадзеных.