Страница 3 из 6
Информированный потребитель аналитических данных
У менеджеров, тесно сотрудничающих с аналитиками, множество вариантов того, как можно использовать количественно-аналитические данные для обоснования своих действий. Вот, например, какие решения недавно приняла Дженнифер Джой, вице-президент отделения клинических исследований и управляющая колл-центром компании Cigna, ведущей в отрасли здравоохранения. Колл-центр активно работает с клиентами, стремясь улучшить их состояние, особенно если у них хроническое заболевание (например, диабет или болезни сердца), требующее постоянного лечения и контроля. Это способствует повышению качества медицинских услуг. Джен в свое время работала медицинской сестрой и не занималась аналитикой. Но она получила степень магистра делового администрирования и считает, что аналитика очень важна для компании. На ее примере легко убедиться в том, что два ключевых аспекта аналитического мышления – умение определять проблему и задавать правильные вопросы – помогают сберечь деньги для компании и ее клиентов.
Ключевой вопрос в работе Джой – сколько времени следует уделять консультированию клиентов Cigna через колл-центр по поводу того, как предотвратить хроническое заболевание или замедлить его развитие. Она стремится доказать, что можно одновременно создавать дополнительную ценность для потребителей и контролировать издержки компании. Ключевая итоговая переменная для Джой – это частота первоначальной и повторной госпитализации пациентов. С одной стороны, она просматривает десятки страниц ежемесячных отчетов, где отражена динамика этого показателя. Процент повторной госпитализации то повышается, то понижается, и Джой не уверена, что понимает, почему так происходит: «Мне приходится изучать множество разных показателей, но это всего лишь цифры, они не отвечают на вопрос, что из этого следует». Но ей действительно хотелось бы выяснить, помогают ли пациентам звонки в колл-центр компании и влияют ли они на частоту повторных госпитализаций.
Чтобы лучше понять причинно-следственную связь между этими показателями, Джой обратилась к экспертам по аналитике в Cigna. Группу аналитиков в компании возглавляет Майкл Казинс. Он и его коллеги решили помочь Джой разобраться в возникшей проблеме. По словам Майкла, «хотя Джен и не специалист по методике анализа причинно-следственных связей, у нее блестящая логика, пытливый ум и она умеет задавать правильные вопросы. У нее нет математической подготовки, но она придает огромное значение аналитике». Джен относится именно к тому типу лиц, принимающих решения, с которым аналитики особенно любят работать.
Группа Казинса специализируется на применении аналитики для нужд бизнеса Cigna. Майкл и его коллеги целиком разделяют мнение Дженнифер о том, что показатель частоты госпитализаций не слишком полезен сам по себе, вне связи с вопросом о влиянии консультаций ее врачей на здоровье пациентов. Иными словами, предшествующие отчеты, показывавшие то повышение, то понижение частоты госпитализаций, были основаны на методике, которая не искала решения проблемы. В частности, не проводилось обоснованное сравнение с контрольной группой, результаты которого можно было бы использовать при принятии решения. В прошлом, например, отчеты не учитывали степень тяжести заболевания тех или иных пациентов. Группа Казинса разработала методику парной группировки пациентов в зависимости от тяжести заболевания, демографических параметров, образа жизни, региона проживания. Один из пары пациентов, у которых эти показатели были похожими, пользовался консультационными услугами колл-центра, а второй – нет. Казинс подчеркнул, что «Джой потребовалась определенная решимость, чтобы проверить, действительно ли эффективна консультационная служба, ее любимое детище. И все же она без колебаний приступила к выяснению истины».
Полученные результаты свидетельствовали: консультации врачей колл-центра по поводу некоторых болезней оказались вовсе не столь эффективны, как ожидалось; зато по другим заболеваниям картина была обратной. Джой решила сократить время телефонных консультаций для пациентов из целевой группы с определенными заболеваниями на тот период, пока не удается выяснить, как сделать их более эффективными. Для контрольной группы предполагалось внедрить консультации, способные принести реальную дополнительную ценность.
В то же время Джой продолжала совместную работу с группой Казинса над другими аналитическими проектами. Один из них – контролируемый эксперимент с разными подходами к консультированию, например с включением в процесс консультаций персонального врача пациента. Вместо того чтобы полагаться на интуицию, решая, какой подход сработает лучше, Джой с энтузиазмом реализовывала идею структурированной аналитики, например пилотные программы типа «тестируй и учись», в соответствии с которыми в год выполнялось двадцать или тридцать тестов.
Дженнифер Джой всегда отличалась аналитическим складом ума, но благодаря сотрудничеству с аналитиками она получила инструменты, позволяющие проверять различные гипотезы и принимать обоснованные решения. И хотя так и не удалось отыскать идеальный способ лечить болезнь по телефону, но Cigna по крайней мере тратит меньше денег на неэффективные формы работы с пациентами и больше на те, которые доказали свою эффективность. С другой стороны, Майкл Казинс и его коллеги извлекли большую пользу из работы с Джой и другими аналитически мыслящими топ-менеджерами компании. Они научились излагать результаты исследований языком бизнеса и объяснять их смысл пациентам.
Вот почему эту книгу мы писали для множества Дженнифер Джой в разных уголках мира, а не для Майклов Казинсов. Мы не предлагаем вам стать квалифицированным количественным аналитиком или специалистом по базам данных. Для этого потребуется намного больше, чем просто прочесть книгу, да и не у каждого есть к этому интерес и способности. Но мы предлагаем стать компетентным пользователем данных и аналитики. Тогда вы сможете правильно ставить задачу аналитикам, использовать данные в своей работе, принимать на их основе решения и пропагандировать их применение в вашей организации. Мы хотим, чтобы о вас говорили как о человеке, глубоко увлеченном аналитикой, или как о Джен Джой из Cigna: «Сама она не аналитик, но понимает их и ценит их работу». Мы не ожидаем, что вы сами начнете проводить сложный анализ баз данных, но очертить поле поиска решения, поставить нужные вопросы о данных и методологии их анализа, интерпретировать полученные ответы и на их основе повысить эффективность действий компании вы сможете. Если перефразировать заведующего кафедрой статистики Гарвардского университета Сяо Лименга, цель этой книги не в том, чтобы сделать из вас винодела (так он называет обладателей степени PhD[8] по статистике), а в том, чтобы привить вкус к хорошему вину[9].
В прошлом в большинстве случаев было куда трудней стать компетентным пользователем информации, не ориентируясь в методах и приемах ее получения и обработки. Но сегодня в этой области произошли большие перемены. Теперь не надо до тонкостей разбираться в устройстве двигателя внутреннего сгорания, чтобы стать хорошим водителем; точно так же не обязательно вникать в детали статистического анализа, чтобы использовать статистические данные для принятия решений. Аналитическое программное обеспечение взяло на себя черновую работу, иногда даже может выбирать методику анализа, соответствующую характеру данных и переменных. Некоторые новые программы (например, от компании SAS) имеют справочную функцию, простым и понятным языком объясняющую смысл тех или иных зависимостей или характер методов, применяемых для прогнозных расчетов.
Хотя потребность в квалифицированных потребителях аналитики высока, на текущий момент нет книг, просто и без математического сленга написанных для новичков в области количественного анализа. В этой книге говорится о том, что такое аналитика, как можно ее использовать во многих жизненных ситуациях и как развить свои аналитические способности. Это поможет вам не только лучше разбираться в аналитике, но и значительно эффективнее обсуждать со специалистами различные аналитические методы и их применение для решения проблем компании. В соответствии с отчетом международной консалтинговой компании McKinsey Global Institute о больших данных за 2011 год, экономике требуются более полутора миллионов компетентных в аналитике менеджеров, чтобы эффективно использовать данные, накапливаемые обществом[10]. Надеемся, что вы станете одним из них.
8
Ученая степень PhD (Doctor of Philosophy) примерно соответствует степени кандидата наук в России. Прим. ред.
9
Цитата из выступления Сяо Лименга на семинаре «Статистическое образование и обучение статистиков: подготовка знатоков вина и виноделов», проводившемся в Университете Миннесоты 28.10.2011 г. URL: http://catalystsumn.blogspot.com/2011/11/statistics-education-seminar-presented.htm.
10
Big Data: The Next Frontier for I