Перевод статьи The High Cost of Misaligned Business and Analytics Goals
Статья от Гарвард Бизнес ревью
Авторы
Притика Сайнам — доцент кафедры глобального маркетинга в Школе глобального менеджмента Thunderbird Университета штата Аризона.
Сейгён Ау — профессор глобального маркетинга в Школе глобального менеджмента Thunderbird Университета штата Аризона.
Ричард Эттенсон — профессор и научный сотрудник Кейкхефера в области глобального маркетинга и стратегии бренда Школы глобального менеджмента Thunderbird при Университете штата Аризона.
Бюлент Менгук — профессор маркетинга Школы бизнеса Университета Лидса в Великобритании.
Высокая цена несогласованных целей бизнеса и аналитики
Как и где инвестиции компаний в новые и улучшенные возможности обработки данных и анализа способствуют ощутимым преимуществам для бизнеса, таким как прибыльность и рост? Стоит ли им инвестировать в таланты? Технологии? Культура? Согласно новому исследованию, степень соответствия между бизнес-целями и возможностями аналитики является одним из наиболее важных факторов. В то время как компании, которые только начинают свой путь к аналитике, увидят создание ценности даже при значительных внутренних рассогласованиях, на более высоких уровнях зрелости данных компании, ориентированные на зрелость данных, обнаруживают, что аналитические возможности создают значительно большую ценность для ключевых показателей эффективности роста, финансов и клиентов.
Бизнес-лидеры чувствуют острую необходимость наращивать возможности своей компании в области данных и аналитики — и как можно быстрее — иначе они рискуют отстать от более разбирающихся в данных конкурентов. Если бы только путь к успеху был таким простым! В нашем предыдущем исследовании мы обнаружили, что для получения выгоды от данных и аналитики необходимо создать культуру данных, заручиться поддержкой высшего руководства, приобрести навыки и компетенции в области данных и аналитики, а также расширить возможности сотрудников. И каждое из этих измерений необходимо только для того, чтобы начать аналитический путь.
Но что на самом деле означает успех здесь? Как компании должны это измерять?
Показатели, характеризующие успех цифровой трансформации, изменились всего несколько лет назад. В опросе Gartner среди руководителей и директоров по данным и аналитике (D&A) и директоров по данным (CDO), проведенном компанией Gartner в 2018 году, респонденты назвали три ключевых внутренних вида деятельности компании наиболее важными для достижения успеха в области данных и аналитики: создание культуры, основанной на данных, внедрение возможностей расширенной аналитики. и использование хорошо разработанной стратегии внедрения данных и аналитики. Но когда Gartner провел версию этого опроса за 2022 год, респонденты сообщили, что их главным приоритетом теперь стала ориентация на внешний рынок: эти инвестиции должны создавать ценность для бизнеса, помогая компании достичь своих целей роста. Эта эволюция интереса и смещения приоритетов в сторону возврата и подотчетности данных и аналитики является естественным прогрессом, направленным на ответ на вопрос «ну и что?» вопрос.
Критический вопрос для компаний, переживающих цифровую трансформацию, заключается в следующем: как и где инвестиции компаний в новые и улучшенные возможности обработки данных и анализа способствуют ощутимым преимуществам для бизнеса, таким как прибыльность и рост? Стоит ли им инвестировать в таланты? Технологии? Культура? Согласно нашему исследованию, в котором измеряется влияние развития аналитики на показатели эффективности бизнеса, путь к фактическому созданию ценности сложен и не так прост. Важен не только уровень аналитики, но и то, насколько ее возможности соответствуют бизнес-целям.
Как компании создают ценность с помощью аналитики
Чтобы изучить влияние согласованности в аналитике на эффективность бизнеса, мы опросили 323 компании, претерпевающие трансформацию данных и аналитики (143 из этих компаний базировались в США, 180 — в Индии). Компании-участники представляли ряд секторов, включая телекоммуникации, здравоохранение, энергетику, потребительские товары, автомобилестроение, логистику, а также профессиональные и финансовые услуги. Годовой объем продаж 43 процентов компаний превысил 100 миллионов долларов, а еще у 20% объем продаж превысил 1 миллиард долларов.
Внутрифирменные диады
Чтобы понять влияние согласованности действий на уровень эффективности бизнеса, мы опросили пары из двух человек — руководителя и менеджера по анализу данных — из каждой из 323 компаний. Мы целенаправленно выбирали и сравнивали стратегическую точку зрения высшего руководства «вычисления в облаках» с операционной точкой зрения аналитиков данных «резина встречает дорогу» (“rubber meets the road”). В среднем руководители высшего звена имели более чем десятилетний опыт работы на своих нынешних должностях, включая должности директоров основных бизнес-функций (12,6%), вице-президентов (16,6%) и других членов высшего руководства (16,8%).
Помимо ответов на вопросы о текущих возможностях своих компаний в области анализа данных и степени зрелости данных (низкая, средняя или высокая), топ-менеджерам также было предложено сравнить эффективность своих компаний с показателями основных конкурентов по восьми ключевым показателям эффективности (т. е. бизнес-результатам). ) по пятибалльной шкале (т.е. значительно хуже, несколько хуже, примерно так же, несколько лучше или значительно лучше, чем у конкурентов). Три ключевых показателя эффективности были мерами роста: рост доли рынка, рост продаж и рост прибыли. Два из них были финансовыми показателями: выручка и прибыльность. И три результата были ориентированы на клиента: привлечение клиентов, удержание клиентов и удовлетворенность клиентов.
Старшим руководителям также необходимо было найти квалифицированного менеджера из своей компании с опытом работы в области данных, аналитики и/или ИТ для участия в исследовании. В результате 323 менеджера по оперативным данным имели в среднем более девяти лет опыта работы. Эти менеджеры также ответили на вопрос о степени зрелости данных (низкая, средняя или высокая). Важно отметить, что высшие руководители не знали о вопросах опроса, которые нужно было задать менеджерам, что сводило к минимуму риск систематической ошибки отбора в наших выводах.
Что мы нашли
Вопрос опроса, заданный как высшими руководителями, так и менеджерами по работе с данными, относительно текущего уровня возможностей обработки данных в их компании (низкий, средний или высокий уровень зрелости, как определено ниже), был центральным для нашего анализа внутрифирменных диад, согласованности и эффективности бизнеса.
Фирмы выбирали низкий уровень зрелости, если они занимались ручным составлением отчетов с данными, нестандартизированной отчетностью данных, разрозненностью данных и отсутствием систематического распространения по организации. В компаниях, выбравших средний уровень зрелости, данные собирались и анализировались более тщательно с помощью стандартизированных отчетов о данных, которые распространялись на общеорганизационную платформу. Данные и аналитика начали играть непосредственную роль в принятии ключевых бизнес-решений. На высоких уровнях зрелости компании использовали отчеты о данных в качестве основы для всех процессов и принятия решений. В этих организациях ни одно решение не принималось без опоры на соответствующие данные и идеи.
В ходе наших исследований мы обнаружили удивительную тенденцию. Как и следовало ожидать, мы обнаружили улучшение показателей по всем ключевым показателям эффективности, когда компании повышают уровень зрелости данных. Окупаемость инвестиций в таланты и технологии принесла солидные дивиденды в начале пути компании к данным и аналитике: компании, переходящие от низкой к средней зрелости, добились однозначного улучшения как показателей роста (8,7%), так и финансовых показателей (8,9%). и почти двузначный прирост (9,9%) в ключевых показателях эффективности, связанных с клиентами. Однако выгоды от дальнейших инвестиций уменьшились по мере того, как компании вышли за пределы среднего этапа зрелости данных.
Фактически, когда компании вышли за пределы среднего уровня зрелости и достигли высокого уровня возможностей обработки данных и аналитики, их бизнес-эффективность по всем категориям KPI, хотя и оставалась на положительной территории, значительно снизилась (в среднем на 32,83%) от пиковых уровней. выше для фирм среднего звена. KPI роста снизились до 7,8% (падение на 9,6%), тогда как финансовые и клиентские KPI упали до 4,85% (колоссальное падение на 45,5%) и до 5,59% (еще одно колоссальное падение на 43,4%) соответственно. Эти результаты указывают на эффект потолка на этом среднем этапе зрелости данных; то есть компаниям нужно «что-то большее», чем просто дополнительные инвестиции в таланты и технологии, чтобы добиться успеха.
Углубившись в результаты, мы обнаружили важные и нюансированные последствия для компаний, которые проводят или рассматривают возможность трансформации анализа данных. Когда мы учли различия в «согласовании зрелости данных» между старшими руководителями и аналитиками данных в одной организации, мы обнаружили еще более четкую картину различий в производительности по трем категориям KPI.
Несогласованные компании
Компании, находящиеся на нижнем уровне зрелости данных, получают преимущества в эффективности бизнеса, делая инвестиции, которые улучшают их возможности до среднего уровня зрелости, несмотря на внутреннюю несогласованность. Однако любые преимущества KPI здесь исчезают и фактически падают на отрицательную территорию, когда усилия по преобразованию данных несогласованных компаний переходят от среднего уровня зрелости данных к верхнему уровню.
Переход от средней к высокой зрелости данных кажется пропастью, поскольку этот скачок требует большего, чем просто инвестиции в таланты, инструменты и технологии в области данных и аналитики. Чтобы успешно преодолеть этот разрыв, компаниям необходимо обладать не только знаниями в области анализа данных, но и, что более важно, внутренне согласовываться с уровнем зрелости данных, т. е. с тем, на что компания действительно способна и видят ли люди это глазами. обратить внимание на свою компетентность в области анализа данных.
Согласованные компании
Согласование внутри компании обеспечивает положительные ключевые показатели эффективности на каждом переходном этапе зрелости данных, особенно при переходе от средних к высоким возможностям (а не только при переходе от низких к средним, как показано для несогласованных компаний в первом столбце рисунка 1). При согласовании компании получают выгоду от устойчивого и непрерывного улучшения результатов бизнеса по мере перехода от среднего к высшему уровню зрелости данных.
Согласование организации
Компаниям на всех уровнях зрелости данных, особенно тем, которые начали путь цифровой трансформации, возможно, потребуется увеличить перерывы в дальнейших инвестициях в таланты и технологии, а также обеспечить лучшее согласование между высшими руководителями и теми, кому поручено выполнять больше функций по оперативным данным. Важность внутреннего согласования становится особенно острой на пути аналитики, когда компании достигают средней стадии и пытаются перейти на высокую стадию зрелости данных. Наши результаты ясно показывают, что, хотя базовый уровень аналитики может быть достаточным, когда компании все еще находятся в диапазоне зрелости данных от низкого до среднего, он становится недостаточным, и согласованность аналитических возможностей становится необходимым фактором на этапе зрелости данных от среднего до высокого, если компании хотят пожинать плоды инвестиций в аналитику. Мы предоставляем компаниям инструмент самооценки и ключевые шаги, которые помогут компаниям улучшить внутреннюю согласованность в отношении возможностей данных и аналитики.
Семь аспектов, упомянутых в Таблице 2, были определены как влияющие на аналитическую готовность фирмы (AR) и полезные для оценки согласованности. Два человека в организации (руководитель и аналитик) должны ответить на эти вопросы независимо.
Использование этого инструмента позволяет сделать четыре вывода: во-первых, чем на большее количество вопросов вы ответите утвердительно, тем ближе вы к владению ключевыми ингредиентами, которые помогают обеспечить превосходную эффективность бизнеса. Те пункты, по которым существует отрицательный ответ, определяют области (и шаги действий), необходимые для улучшения. Во-вторых, сравнение ответов старшего руководителя и менеджера по оперативным данным поможет выявить области (не)совпадения и приведет к информированному обсуждению среди более широкой команды того, где и как изменить области разногласий. (Если другие члены команды также заполнят этот инструмент, это может быть полезно для дальнейшего взаимодействия и понимания.) В-третьих, периодический обзор контрольного списка позволит старшим руководителям держать руку на пульсе и отслеживать влияние неизбежных внутренних изменений на цифровую трансформацию своей организации. путь к поддержанию согласованности внутри компании и постоянному повышению эффективности бизнеса. Наконец, чтобы получить более достоверную (и консервативную) оценку согласованности, компаниям следует включать в состав сотрудников высшего и оперативного уровней, которые не имеют отношений прямого подчинения; тесные отношения между респондентами могут повысить уровень совпадения.
Комментариев нет:
Отправить комментарий