cookies[21] пользователя и других источников. Если вы когда-нибудь получали идентификатор Microsoft Passport, то компания располагает еще большим объемом информации о вас, и это позволяет формировать «коммерческое предложение» целенаправленно. С помощью программы Infor Epiphany Interaction Advisor компания Microsoft имеет возможность мгновенно формировать и отсылать адресное электронное сообщение в тот момент, когда вы щелкаете мышкой по заголовку сообщения в почте: это занимает около 200 мс. По словам представителей компании, это средство отлично работает на повышение коэффициента конверсии веб-узла.
Зачастую проекты вида «Предсказание» весьма напоминают ловлю рыбы сетью. Мы точно не знаем, какие именно факторы позволят сделать обоснованный прогноз, поэтому тестируем все и отбираем те, которые срабатывают. Иногда это дает неожиданные результаты. Например, в ситуации с усовершенствованием поисковика Bing, о котором мы только что рассказали, оказалось, что в зависимости от количества контактов пользователя в Microsoft Messenger можно с уверенностью предсказать, захочет ли он использовать Bing.
Google поставила цель выяснить, какими особенностями отличаются наиболее эффективные сотрудники компании. Анализ показал, что те критерии, на которые компания обращала внимание изначально, – диплом университета и рейтинг по итогам собеседования – практически бесполезны при прогнозировании будущей эффективности работы. Поскольку неизвестно было, какие критерии окажутся более надежными, сотрудникам предложили заполнить анкету из трехсот вопросов. Как отметил начальник отдела персонала Google Ласло Бок, «мы решили забросить очень широкую сеть. В нашей компании нет ничего необычного в том, чтобы выйти в коридор и наткнуться на человека с собакой. Может быть, у владельцев собак есть общие черты характера, говорящие об их творческих качествах?»[22]
Вряд ли привлечение собак к прогнозированию даст какой-либо результат, но Google все же удалось найти некоторые неожиданные критерии. Например, если претендент на рабочее место ставил мировые или национальные рекорды в любой области, учреждал некоммерческую организацию или клуб, то чаще всего он оказывался высокоэффективным работником. Сейчас Google включил вопросы об этом в свои онлайновые анкеты для претендентов на вакансии.
Конечно, если обнаруживаются факторы, которые демонстрируют связь с анализируемыми параметрами, но при этом сами по себе бессмысленны, стоит вернуться к самому началу и проверить доброкачественность исходных данных и корректность методики анализа. Однако в большинстве случаев анализ массивов данных более эффективен, чем прогнозы на основе качественного анализа. Только учтите, что предсказательные проекты основываются на информации за прошлые периоды для прогнозирования событий в будущем. Если со времени проведения последнего анализа в мире что-то изменилось, то полученный прогноз может оказаться недостоверным.
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.
Эти рассуждения побудили Джаггера нанять шестерых помощников для наблюдения за шестью столами с рулеткой в легендарном казино Beaux-Arts в Монте-Карло. Каждый помощник получил инструкции относительно записи результатов всех розыгрышей на своем столе. Проанализировав результаты, Джаггер понял, что на пяти столах числа, как и ожидалось, выпадали случайным образом. Но на шестом столе девять чисел (7, 8, 9, 17, 18, 19, 22, 28 и 29) выпадали чаще, чем остальные. Джаггер сделал вывод, что у колеса на этом столе имеется какой-то дефект, нарушающий его балансировку. Свои первые ставки на этом столе он сделал 7 июля 1875 года и быстро выиграл приличную сумму (14 тысяч фунтов стерлингов – в 2012 году она равнялась бы примерно 840 тысячам фунтов стерлингов, или более 1,3 миллиона долларов с учетом инфляции). Казино разобралось, в чем состоит выигрышная стратегия Джаггера, и в конце концов нейтрализовало ее. Но к этому моменту он уже успел выиграть сумму, равную более чем шести миллионам современных долларов. Это и есть возможности аналитики!
Решите, что конкретно вы хотите выяснить
Хотя на этапе формулирования проблемы полезно мыслить широко, но к его окончанию надо иметь четкое понимание ее сути, конкретную формулировку и перечень показателей, которые подлежат анализу. Это необходимо, поскольку в количественном анализе от формулировки проблемы зависит очень многое. Например, представьте себе, что вы топ-менеджер телекомпании, желающий выяснить, какие каналы предпочитают ваши зрители. Два аналитика-консультанта предложили вам разные подходы к проведению исследования. Из чистого любопытства вы решили нанять обоих и посмотреть, насколько будут отличаться их результаты.
Один из консультантов предложил зрителям каждый день в течение недели записывать (в онлайновом режиме либо на бумаге) те каналы и программы, которые они смотрят. Второй провел анкетирование зрителей, попросив их расположить телеканалы, которые они смотрели в течение нескольких последних месяцев, в порядке предпочтения. Оба отобрали репрезентативную выборку зрителей, отражавшую особенность всей аудитории.