Анализ данных: Рецепт успеха от Procter and Gamble

Компания Procter and Gamble сегодня имеет около 127000 сотрудников и более 300 брендов, продаваемых в 180 странах. Кроме того, P&G — один из самых больших рекламодателей в мире. Генеральный директор компании Алан Лафли в одном из своих интервью сказал, что время рекламы и телевидения неизбежно проходит и, учитывая перегруженность информационного пространства человека, лидерами рынка станут те, кто научится этой информацией управлять.

Сегодня мы попробуем изучить главные принципы работы с большими данными, которые выработала для себя Procter and Gamble, а также проанализируем, с помощью каких практик компания реализует свою политику в сфере big data.

Несмотря на то, что большие данные появились на вооружении у Procter and Gamble не так давно, компания считается одним из первопроходцев в этой области. Этот опыт помог сформулировать ряд принципов и правил, которых компания неизменно придерживается, работая с данными.

  1. Инвестиции. Данные – это актив. При условии инвестирования необходимых средств и развития технологий использования, информация принесет прибыль.

  2. Оцифровка. Оцифровка данных на всех этапах оборота продукции компании делает бизнес более управляемым и подконтрольным.

  3. Актуальность. Накопление и обработка информации имеет смысл только в реальном времени, ведь главная цель – узнать, как действовать завтра, а не что можно было сделать вчера?

  4. Достоверность. Фильтрация данных должна происходить таким образом, чтобы на стадии их непосредственного анализа не возникало вопросов по поводу их достоверности или актуальности, а люди, принимающие решения, могли бы сосредоточиться на сути вопроса, вместо споров по поводу надежности источника информации.

  5. Визуализация. Хорошие идеи чаще приходят, если данные можно увидеть и понять.

  6. Мобильность. Рынок меняется ежесекундно. Это же происходит с запросами покупателей. Поэтому, чтобы вовремя реагировать на изменения и оставаться в лидерах, необходимо сократить время принятия бизнес-решений.

А сейчас посмотрим, как все эти принципы Procter and Gamble воплощает в жизнь:

Consumer Pulse (потребительский пульс)

С помощью этой стратегии компания отслеживает настроения покупателей через социальные сети в режиме реального времени, условно говоря «держит руку на пульсе», анализирует отзывы, ищет пути улучшения продукции, поддерживает обратную связь.

Decision Cockpit (кабинка решений)

Компания Procter & Gamble поставила перед собой цель максимально упростить управление данными для своих сотрудников, чтобы стимулировать таким образом принятие ими эффективных решений. Для этого более чем 50 тысячам предоставили доступ к персональным Decision Cockpits (экраны для вывода данных на рабочий стол) или же кабинкам решений, где каждый может просмотреть необходимые данные. При этом, визуализацию данных позиционируют как основной инструмент управления.

Decision cockpit

Business Spheres (переговорные комнаты)

Еще одним благом для сотрудников Procter & Gamble являются переговорные кабинеты (Business Spheres). Они оборудованы огромными экранами и предназначены для демонстрации данных и принятия решений большими группами экспертов.

Conference room

Heat Map (тепловые карты)

Heat Map – одна из технологий визуализации данных, которую используют в компании Procter & Gamble. Ярким примером является отображение популярности товаров компании на мировом рынке. Так, например, с помощью разных цветов на карте отображают страны или регионы с высокой и низкой долей продукции Procter & Gamble на рынке, или же показывают эффективность маркетинговых компаний в том или ином районе, отслеживают особенности локальных рынков и так далее.

heat maps

Business Sufficiency program (программа достаточности)

Business Sufficiency program — это серия аналитических моделей, предназначенных для выявления бизнес-закономерностей: что и почему происходит на данный момент в бизнесе, и как в этой ситуации лучше всего действовать.

  • Whatmodel – модель, которая сосредоточена на изучении фактических данных: поставки, продажи, доли в рынке и т.д.

  • Whymodel – прослеживает причинно-следственную связь между изученными явлениями.

  • Actionmodel – разрабатывает сценарии действий, ищет рычаги, с помощью которых компания может повлиять на определенные явления, например, на ценообразование, рекламу, ассортимент.

С помощью этих моделей происходит внутренняя специализация данных. Таким образом, от того, в какой сфере работает сотрудник, зависит, к какой модели информации он будет иметь доступ, то есть, какого количества данных ему будет достаточно для работы. Такая схема работы не только способствует безопасности данных, но и не перегружает сотрудника лишней информацией.

В итоге, охарактеризовав основные практики компании Procter & Gamble в сфере больших данных, можно сделать однозначный вывод: залогом успеха является управление информацией, жесткий отбор и систематизация данных. Только в случае исполнения этих трех условий, вышеперечисленные технологии возымеют должный эффект.

Автор: Анна Коваленко

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =