Как развивать аналитическую культуру: 4 шага для роста бизнеса

Вы когда-нибудь задумывались, почему аналитика в компаниях часто не приносит ожидаемых результатов? Многие считают, что проблема кроется в недостатке знаний у аналитиков или продуктовых команд. Однако практика показывает обратное: главной преградой на пути к эффективной работе с данными является низкая аналитическая культура бизнес-заказчиков.

Руководители и менеджеры, принимающие решения, зачастую не понимают, как использовать данные в управлении. Их знания ограничиваются интуитивными гипотезами или базовым пониманием метрик. В результате данные остаются инструментом аналитиков, а не стратегическим ресурсом компании.

Но выход есть. Чтобы выстроить сильную аналитическую культуру, компаниям нужно пройти четыре ключевых шага.

Шаг 1. Покажите, как данные связаны с бизнесом

Одной из основных ошибок при обучении аналитике является неправильный выбор содержания. Часто тренинги предлагают либо слишком простые материалы, которые неинтересны топ-менеджерам (например, основы unit-экономики), либо излишне сложные и технические (разбор регрессий и корреляций).

Что делать:
Данные должны быть показаны как часть повседневной управленческой работы. Например:

• Как сегментация клиентов помогает распределять маркетинговый бюджет?
• Как анализ жизненного цикла клиента влияет на выбор стратегий удержания?

Когда топ-менеджеры видят, что аналитика отвечает на их управленческие вопросы, они начинают воспринимать данные как инструмент для принятия решений, а не абстрактную теорию.

Шаг 2. Научите бизнес видеть разнообразие данных

Большинство аналитиков работают с одним источником данных: транзакциями, операционными процессами или данными о клиентах. Но бизнес-заказчик, который видит картину шире, способен соединить эти данные и обнаружить скрытые взаимосвязи.

Что делать:
Научите бизнес формулировать кросс-объектные гипотезы. Например:

• Как поведение клиентов (клиентские данные) зависит от скорости доставки заказов (операционные данные)?
• Как уровень вовлечённости сотрудников (employee-данные) влияет на объём продаж (транзакционные данные)?

Работа с такими гипотезами превращает данные в источник реальной ценности для бизнеса.

Шаг 3. Введите финансовую ответственность за данные

В компаниях часто появляются перспективные гипотезы, которые подтверждаются на уровне data sandbox, но не реализуются из-за отсутствия мотивации или ответственности. Аналитики проверяют гипотезы, но бизнес-заказчики не несут ответственности за их внедрение.

Что делать:
Создайте систему центров финансовой ответственности (ЦФО). Каждый проект или продукт должен быть привязан к P&L бизнес-юнита, который его реализует. Например:

• Если продукт приносит внутренние выгоды (сокращение издержек, оптимизация процессов), за его развитие отвечает бизнес-юнит, использующий его в работе.
• Если продукт ориентирован на внешнюю прибыль, его финансирование идёт из управляющей компании, но P&L остаётся привязанным к проектной команде.

Когда у бизнес-заказчиков появляется реальная финансовая ответственность, они начинают уделять больше внимания внедрению аналитических проектов.

Шаг 4. Избавьтесь от "legacy-гипотез"

Слово "legacy" ассоциируется с устаревшими IT-системами, но оно актуально и для аналитики. Гипотезы, которые долго проверяются или остаются без движения, превращаются в "балласт". Они потребляют ресурсы, но не приносят пользы.

Что делать:
Создайте инвест-комитет, который:

1. Принимает решения о выделении ресурсов на основе стандартов (например, модели RICE: Reach, Impact, Confidence, Effort).
2. Следит за реализацией проектов, чтобы гипотезы не оставались в "подвешенном" состоянии.

Таким образом, только действительно важные и перспективные инициативы будут получать приоритет.

Что компания получит от внедрения этих шагов?

Выстраивая аналитическую культуру по этим принципам, компания получает ряд важных преимуществ:

1. Улучшение качества решений.
   Бизнес-заказчики начинают лучше понимать данные, задавать правильные вопросы и принимать обоснованные решения.
2. Сокращение "пустых" проектов.
   Финансовая ответственность и инвест-комитеты исключают ситуации, когда ресурсы уходят на проекты без ROI.
3. Ускорение внедрения.
   Когда топ-менеджеры вовлечены и понимают, как данные влияют на P&L, они становятся драйверами изменений.
4. Рост конкурентоспособности.
   Компании, которые используют данные на всех уровнях, быстрее адаптируются к изменениям рынка и находят новые возможности.

Заключение

Развитие аналитической культуры начинается не с обучения аналитиков, а с изменения подхода бизнес-заказчиков к работе с данными. Пройдя четыре ключевых шага — связь данных с процессами, разнообразие гипотез, финансовая ответственность и избавление от legacy — компании смогут не просто работать с данными, но и использовать их как источник стратегического преимущества.