О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные - [9]

4. Готовы ли они использовать аналитику и анализ данных в процессе принятия решений?

5. Соответствуют ли предлагаемая методика анализа и способы ее представления их традиционному образу мышления и методам принятия решений?

6. Предусмотрели ли вы меры для регулярного информирования и обратной связи с теми, кто заинтересован в результатах анализа?

Обладают ли они необходимыми полномочиями, чтобы предпринимать какие-либо действия на основе полученных результатов? Может быть, они не уверены в существовании проблемы, для решения которой разрабатывается аналитический проект? Можно ли их убедить в необходимости принятия мер, диктуемых результатами анализа?

Аналитики вообще склонны сразу переходить к выбору методики и способов анализа, не слишком задумываясь о тех, кто будет пользоваться результатами их труда. Чем больше они полагаются на свои аналитические навыки, тем меньше беспокоятся о распространении результатов и переходе к действиям.

Если вы убеждены, что вашему аналитическому проекту нужно внешнее руководство, то следует принять некоторые меры. Они, в частности, включают:

1) выявление всех заинтересованных в результатах анализа;

2) документирование их требований;

3) оценку и анализ интересов и сфер влияния тех, кто заинтересован в результатах анализа;

4) управление их ожиданиями;

5) принятие мер;

6) контроль результатов предпринятых действий и повторный анализ[15].

Анализ пользователей позволяет установить, кто является ключевыми лицами, принимающими решения, и достаточно ли убедительными окажутся для них результаты аналитического проекта. Даже наиболее корректный и точный аналитический подход окажется бесполезным, если его результаты не побудят к действиям тех, кто принимает решения. Иногда имеет смысл применить даже сомнительный с методологической точки зрения аналитический подход, если он окажется единственным средством убедить пользователей в достоверности полученных результатов.

Вот пример. Рон Дубофф возглавляет компанию по маркетинговым исследованиям и стратегиям Hawk Partners. Вообще говоря, он убежден в том, что количественный анализ полезен и продуктивен практически в любой ситуации. Но он давно уже понял, что некоторые топ-менеджеры не понимают, какие он дает возможности для изучения покупательских потребностей и пожеланий, и гораздо больше доверяют качественным методам изучения спроса, например методике целевых групп. Суть ее такова: отбирают небольшую группу фактических или потенциальных покупателей, которым предлагают ответить на несколько вопросов о продуктах компании, при этом наблюдая за их реакцией и фиксируя ответы. Дубофф считает, что целевые группы – это методологически сомнительный подход. Специалистам по маркетинговым исследованиям хорошо известно, что покупатели склонны говорить то, что интервьюеры хотят от них услышать. Так что если они утверждают, что им нравится продукт, это еще не означает, что они будут его покупать. Опытный руководитель исследования целевой группы в некоторой степени может сгладить эту проблему, но результаты опроса нельзя распространять на более широкую аудиторию. Тем не менее Дубофф считает, что хоть какое-то изучение лучше, чем никакого, и если топ-менеджер доверяет результатам опроса целевых групп и не доверяет результатам количественного анализа, то пусть будет целевая группа.

Подобным же образом те, для кого предназначены результаты анализа, могут помочь определить, как и в какой форме их представить в отчете. У всех разные предпочтения о том, как лучше преподносить количественные данные: кто-то предпочитает табличную форму, кто-то графики и диаграммы, а еще кто-то – текст, описывающий количественные закономерности. Очень важно выявить эти предпочтения на относительно ранней стадии. Если данные предназначены для компьютерной обработки (а такое бывает все чаще и чаще по мере полной или частичной автоматизации процедур принятия решений), то не имеет смысла разрабатывать идеальный формат визуального представления. Просто скормите компьютеру цифры, и это окупится!

Может оказаться, что те или иные аналитические подходы лучше других помогают вовлечь пользователей в процесс анализа. Например, в компании Cisco Systems при выборе метода прогнозирования было установлено, что статистические методы позволяют получить намного более точные и надежные прогнозы (мы приведем описание всех шести шагов этого проекта в главе 7). Некоторые топ-менеджеры сразу поддержали эту идею, но кое-кто сомневался, что прогноз окажется более качественным. Руководитель проекта Энн Робинсон решила применить поэтапный подход: каждые несколько недель появлялись новые результаты, которые немедленно сообщали всем заинтересованным. Такое постоянное предъявление новой порции результатов помогло пользователям осознать преимущества проекта и втянуться в его выполнение. В итоге даже наиболее скептически настроенные менеджеры убедились в том, что прогнозы, полученные с помощью статистических методов, надежнее, делаются быстрее и охватывают более широкий круг продуктов, чем при применении прежних качественных методов.