Страница 4 из 7
Итак, о чем нас предупреждают эти примеры?
● Взаимодействие, выстроенное на основе цифр, может быть намного менее эффективным, чем взаимодействие, в центре которого человек.
● Люди не всегда поступают так, как предсказывают результаты анализа данных.
● Качество данных бывает разное. И если оно невысоко (либо вы в нем не уверены), ваши решения будут выстроены на очень слабом основании.
Вероятнее всего, мы все чаще будем иметь дело с данными. Поэтому чрезвычайно важно постоянно напоминать себе об обратной стороне использования данных. Есть несколько причин, по которым данные продолжат завоевывать мир.
● Доступность. Сейчас данные можно получить в режиме реального времени и в более детализированном и унифицированном виде, чем когда-либо прежде. Чем проще достать информацию, например, через демографические профили пользователей сайтов или списки друзей и подписчиков в соцсетях, тем вероятнее компании захотят ею воспользоваться для получения прибыли.
● Удобство хранения и использования. Сейчас можно отследить и записать, что делает на сайте каждый посетитель в каждый момент времени, а затем связать эту информацию с другими данными об этом пользователе. Невысокие затраты на хранение при огромных возможностях разных видов вычислений обеспечивают компаниям способы зарабатывать на этих данных и черпать в них новые идеи. Мы размышляем так: у нас есть данные, мы можем вертеть их так и эдак, значит, мы должны ими воспользоваться.
● Инструмент для руководителей. Практически в каждой компании имеется набор метрик, наподобие терминалов Bloomberg, для руководителей разных уровней. Данные – это хребет, на котором держится бизнес и который влияет на все важные решения и заявления. Почитание цифр руководством ведет к тому, что все уровни организации принимают ту же модель поведения.
● Эпоха искусственного интеллекта. Подобно тому как человек учится на своем опыте, все более мощные компьютеры производят огромные массивы данных, учатся в процессе их обработки и становятся все умнее. Заложенные в программу алгоритмы предлагают решения, основанные на анализе данных и позволяющие получить прибыль. И компании при принятии решений все чаще полагаются на компьютерные алгоритмы, а не на человеческий мозг.
За годы работы я понял, что наилучший способ постигнуть смыслы, стоящие за цифрами, и извлечь прорывные идеи из данных – это придерживаться принципа, который я назвал «принцип шести “П”»: перевести, пригласить, провести параллель, помечтать, повторить, поискать в прошлом.
ПЕРЕВЕСТИ С ЯЗЫКА ДАННЫХ. Не останавливайтесь на тех фактах и цифрах, которые лежат на поверхности. Иногда, конечно, они являются именно тем, чем кажутся. Но порой могут загнать в ловушку. Поэтому, особенно если имеете дело с неоднозначными данными, посмотрите на них с разных сторон. Выдвигайте гипотезы, ищите закономерности и аномалии, предложите альтернативные трактовки полученной информации. На этом шаге вы переводите язык цифр на язык смыслов и можете понять, какая история кроется за данными.
ПРИГЛАСИТЬ РАЗНЫХ УЧАСТНИКОВ. Аналитики, конечно, ключевые участники, но расширьте рабочую группу, занимающуюся анализом данных. Вовлекая специалистов с различными навыками и точками зрения, вы, скорее всего, получите расширенную трактовку данных. Например, аналитики скажут: «Количество подписчиков нашего сайта выросло за месяц на 15 %». Маркетологи добавят: «Возможно, причина в невероятно успешной программе выдачи лицензии на наш бренд другой компании, которая началась в прошлом месяце». Специалисты отдела кадров отметят: «Каждый раз с ростом числа подписчиков сайта мы начинаем получать больше резюме от соискателей». О важности изучения мнений разных сторон говорят примеры таких скандальных реклам, как фото модели в черном свитере Gucci, напоминающем пародию на внешность афроамериканцев, или ролик Pepsi с Кендалл Дженнер, нацеленный на непонятно какую аудиторию[15].
ПРОВЕСТИ ПАРАЛЛЕЛЬ С ДРУГИМИ СОБЫТИЯМИ И ЗАКОНОМЕРНОСТЯМИ ИНОГО УРОВНЯ. Связаны ли как-то данные с новыми зарождающимися тенденциями, серьезно влияющими на вашу отрасль? Имеет ли отношение найденная вами информация к новому продукту, который выводит на рынок ваш конкурент? Проведение таких параллелей помогает вам сделать еще один шаг вперед на пути к пониманию данных. И определить, например, будут ли цифры, которые вы видите, иметь какое-либо значение в долгосрочной перспективе или они важны только сейчас. Свидетельствуют ли они о завершении или начале тренда.
ПОМЕЧТАТЬ, ЧТОБЫ НАЙТИ РЕШЕНИЕ. Очень часто мы позволяем цифрам ограничить полет нашей мысли: «Мы не можем выходить на новый рынок, как собирались, потому что, по отчетам, наблюдается снижение продаж соответствующих товаров». Не позволяйте данным вас остановить. Вместо этого ищите решения. Если цифры показывают, что сейчас такой продукт плохо торгуется на выбранном вами потенциальном рынке, не говорит ли это также и о том, что конкуренция скоро снизится и рынок по-прежнему останется привлекательным?
ПОВТОРИТЕ ИТЕРАЦИЮ. Одни данные могут привести к появлению других данных. Не можете ли вы провести дополнительные исследования на основе собранных данных, которые принесут более интересные факты и цифры? Не найдете ли вы новых способов собрать обратную связь, которая откроет вам новые перспективы и поможет понять неожиданные, сбивающие с толку или слишком многообещающие результаты других исследований?
ПОИЩИТЕ В ПРОШЛОМ ДРУГИХ ЛЮДЕЙ. В каждой компании работают сотни, а то и тысячи людей, которые могут натолкнуть вас на стоящую идею по трактовке или использованию данных, потому что когда-то в прошлом – в вашей или другой организации – у них уже был схожий опыт, подходящий под вашу ситуацию. Может, кто-то работал в компании, пережившей всплеск посещений странички в соцсети благодаря ставшей вирусной рекламе Суперкубка. И теперь этот сотрудник может реплицировать свой опыт на ваши данные в подобной ситуации. Если найти таких сотрудников и задать им правильные вопросы, вас могут озарить такие идеи, которые иначе никогда не пришли бы вам в голову.
Не забывайте: за фактами и цифрами всегда кроется какая-то история. Но прочесть эту историю вы сможете, только найдя способы выловить глубинные смыслы, стоящие за данными.
В центре политики использования данных должен быть человек
Компании должны не только более глубоко изучать данные, но и разрабатывать политики и процедуры для процессов анализа. Увлечение данными не было бы столь вредоносным, если бы бизнес следовал базовым правилам защиты от чрезмерной зависимости от цифр. Если люди будут фильтровать факты, цифры и иные данные, то смыслы, стоящие за ними, вернутся в поле зрения компаний естественным образом.
Предлагаю следующие способы фильтрации.
ОПРЕДЕЛИТЕ, КАКИЕ ДАННЫЕ НУЖНЫ, И ИГНОРИРУЙТЕ ВСЕ ОСТАЛЬНОЕ. Это простой, но очень эффективный шаг, который компании игнорируют из боязни упустить что-нибудь стоящее. Вам точно нужны пять финансовых отчетов, содержащих, по сути, одну и ту же информацию? Действительно ли требуется прогонять один набор данных через три фильтра? Правда ли оценка сервиса должна проводиться еженедельно, а не ежемесячно? Даже если что-то будет упущено, следуя этому принципу, вы освободите время на обсуждения и размышления, не связанные с аналитикой данных. Вот как можно описать ситуацию, в которую вы не попадете, если ограничите поток данных (да простит меня Сэмюэль Кольридж за вольное переосмысление его поэзии):
14
В оригинале – метод шести I (interpret – переводить, трактовать, involve – вовлекать, interco
15
Thomas Hobbs, «Pepsi’s Ad Failure Shows the Importance of Diversity and Market Research,» Marketing Week, 07.04.2017, https://www.marketingweek.com/2017/04/07/pepsi-scandal-prove-lack-diversity-house-work-flawed/?ct_5ce866d3b5495=5ce866d3b5496.