Привет! Я — Анна Ноябрьская, работаю в отделе аналитики «Синтеки». Мы создаем софт для снабжения и закупок в строительстве и помогаем клиентам анализировать данные по многим бизнес-процессам.
За два года аналитики стало так много, что мы сами начали в ней тонуть. Чтобы подготовиться к встрече с клиентом, приходилось вручную изучать десятки отчетов и искать среди них нужные. Расскажу, как мы решили эту проблему и сократили подготовку с двух часов до пяти минут.
Когда аналитике самой понадобилась аналитика
В снабжении строительной компании одновременно идут десятки процессов. С нескольких объектов и от разных прорабов приходят заявки на материалы. Эти заявки согласовывают, запрашивают предложения поставщиков, выбирают контрагентов, получают счета, проводят оплаты и планируют поставки. Затем фактические расходы сравнивают с бюджетом проекта.
В результате в «Синтеке» накапливаются данные по каждому этапу закупки. Постепенно мы превращали их в BI-аналитику. Сначала было несколько отчетов под отдельные задачи: например, план-факт анализ по расходам или доставкам.
Затем запросы усложнились. Мы стали разбираться:
почему заявку закрывают дольше обычного;
из-за чего именно компания вышла за бюджет проекта;
выгодно ли клиент закупает материалы или стабильно переплачивает;
системно ли задерживают поставки.
Так стали появляться новые дашборды. Вот пример:
Дашбордами пользуются разные сотрудники: руководители контролируют снабжение в целом, финансисты — бюджеты и взаиморасчеты, логисты — доставки, снабженцы — заявки, закупки и поставщиков. Под их задачи появлялись отдельные отчеты. В какой-то момент их стало больше 40.
Возник парадокс. Аналитика должна была помогать быстрее находить ответы в данных, но теперь нам самим стало сложно понять, какие из отчетов больше подойдут конкретному клиенту. |
Напрашивался простой выход: перед клиентом можно открыть всю коллекцию и предоставить ему максимальную свободу выбора. Но на практике это примерно, как прийти к врачу, получить на стол результаты сорока обследований и услышать: «Смотрите, тут много всего интересного».
В продажах и внедрении дополнительных инструментов не работает подход «покажем всё, что-то да и заинтересует клиента». Поэтому перед встречей наши сотрудники проводили небольшой аудит компании: смотрели, какими возможностями «Синтеки» она пользуется, что и в каких объемах закупает, как ведет бюджеты, где узкие места.
На такую подготовку уходило около двух часов. Каждый раз мы сначала собирали контекст о клиенте, искали отклонения, а уже по ним подбирали подходящие дашборды. Этот процесс мы и решили автоматизировать.
Так появилась надстройка над существующими дашбордами — «Портрет клиента». По сути, нам нужен был быстрый «рентген» — один экран, который ещё до встречи позволит дать общее понимание о работе клиента в программе, и подскажет, какие из существующих инструментов стоит открывать дальше.
Прежде чем искать проблемы, изучаем контекст
Один и тот же показатель может означать разные вещи в зависимости от объема закупок, сценария работы и того, насколько полно компания использует возможности «Синтеки». Например, 20% просроченных заявок — это одна заявка из пяти или двадцать из ста?
Поэтому «Портрет» начинается с контекста: насколько активно компания работает в системе, какие процессы ведет, что закупает и какой аналитикой уже пользуется. Для этого в первой части мы собрали несколько групп данных:
Масштаб компании. По годовой выручке, чистой прибыли и ОКВЭД мы оцениваем размер бизнеса и специализацию компании. Отмечаем, насколько широко «Синтека» встроена в ее работу.
Параметры заявок. Здесь нам интересен сценарий работы: на каком этапе компания считает заявку закрытой (после оплаты, доставки или согласования счета) и какая доля заявок уходит на торговую площадку «Закупай».
География и динамика заявок. Смотрим, в каких регионах сосредоточена основная активность и как она меняется по месяцам.
ТК и ТБ — товарные категории и товарная база. Это наши внутренние классификаторы — по ним можно понять, что клиент закупает чаще всего. Например, если это арматура, то на встрече предлагаем клиенту дашборд «Анализ цен на арматуру» — он показывает состояние рынка и динамику стоимости на этот материал и помогает оценить эффективность закупок.
Бюджеты. Смотрим, активно ли ведутся бюджеты. Если да — можем предложить клиенту целый пласт аналитики.
Отчеты. Анализируем, какие из них открывает клиент, как часто к ним возвращается и кто из сотрудников ими пользуется. Это уже некий цифровой след интересов строительной компании. По нему можно предположить, какие бизнес-процессы у клиента в приоритете.
Выбрали 14 риск-метрик для быстрой оценки проблем
После того как мы поняли контекст, нужно найти отклонения в процессах компании. Поскольку систематизированных данных слишком много, мы искали метрики, которые быстро покажут, куда копать глубже.
Из каждой группы дашбордов мы выбрали наиболее общие показатели — понятные без погружения в детали. По сути, это сигналы, по которым на верхнем уровне ясно, есть ли в процессе проблема или отклонение.
Например, в дашборде «Анализ резервов экономии» пять страниц с разными показателями закупок. Для беглой оценки нам не нужны все детали. В «Портрет» мы взяли из него одну метрику — долю индикаторных позиций. Это закупки с признаками потенциальной переплаты или без полноценного сравнения предложений поставщиков. Если таких позиций половина, идем в профильный дашборд и разбираем конкретные закупки.
По такому принципу мы отобрали 14 риск-метрик по разным направлениям: бюджетам, взаиморасчетам, срокам заявок, поставкам и качеству закупок. Они составили вторую часть «Портрета»:
Чтобы можно было быстро оценить ситуацию, для каждой метрики задали три зоны: норма, зона внимания и критично. Границы определяли отдельно для каждого показателя — исходя из его бизнес-смысла и логики профильного дашборда. Например, при каком значении отклонение — это повод насторожиться, а при каком — уже серьезная проблема.
Опять же риск-метрики нельзя читать сами по себе. Ноль не всегда означает, что все хорошо. Например, если компания вообще не ведет доставки в «Синтеке», доля просроченных доставок тоже будет равна нулю — потому, что считать нечего. Поэтому возвращаемся к первой части «Портрета»: сначала проверяем, какие процессы компания ведет в нашей системе, и только потом оцениваем связанные с ними отклонения.
Как мы считаем общий индекс риска. На скрине выше общий индекс риска — 46%. Эту цифру мы вывели из простой формулы:
Баллы риска оцениваем так:
критично = 1
зона внимания = 0,5
норма = 0
В нашем примере 5 критичных метрик, 3 — в зоне внимания, 6 — в норме. Поэтому общий индекс риска = (5×1 + 3×0,5 + 6×0) / 14 ≈ 46%. Это достаточно высокий процент: он говорит, что у компании уже есть системные проблемы, влияющие на бизнес-результат.
Мы намеренно сделали расчет простым и не стали использовать разные веса для метрик, потому что у каждого клиента свои приоритеты — например, соблюдение бюджета или своевременность доставок. Поэтому рассматриваем общий индекс как быстрый ориентир: чем он выше, тем больше риск-метрик требуют внимания и тем очевиднее, что стоит глубже разобраться в бизнес-процессах.
Разбираем кейс: от 100% просрочки до 84% заявок в срок
У одного клиента «Портрет» показал 100% по метрике «Просрочено заявок». Это совпало с задачей самой компании: она хотела наладить контроль за отделом снабжения и быстрее находить «застои» в процессах.
На встрече мы подсветили эту проблему и показали собственнику компании подходящий дашборд «Пульс снабжения». Здесь можно отследить десять бизнес-процессов: от согласования заявок и бюджета до оплаты счетов и приемки доставки. В первый же день директор увидел, какие задачи висят на каждом сотруднике, кто задерживает согласования, на каком этапе процесс застревает.
После внедрения «Пульса снабжения» клиент стал его использовать для контроля застоявшихся задач. Параллельно изменилась и динамика сроков: если в мае все закрытые заявки были выполнены с опозданием, то в августе 84% заявок закрыли вовремя.
На результат могли повлиять и другие изменения в работе отдела, но в этом кейсе «Портрет» выполнил свою задачу. Он подсветил проблемную область и привел нас в профильный дашборд, где уже можно было разбирать задержки по процессам и сотрудникам.
Вместо вывода
«Портрет клиента» сократил подготовку к встрече с двух часов до пяти минут. Вместо ручного просмотра десятков отчетов мы сразу видим процессы с отклонениями и понимаем, куда копать дальше.
В результате клиенту мы предлагаем аналитику именно под его задачи. Так метааналитика помогает нам решать проблему компаний и эффективнее продавать сами дашборды.
