Управление данными в бизнесе. Как организовать аналитическую фабрику в компании.

во многих моих лекциях я упоминаю что главная задача маркетинга это аналитическая поддержка принятия управленческих решений Вот почему так часто мы разделяем маркетинг на стратегический аналитический и операционный фактически можно заключить что аналитическая фабрика это следующая стадия зрелости функции аналитического маркетинга соединенная с финансовыми службами во многих компаниях те данные которые копятся относительно маркетинговых и коммерческих активностей компании то есть данные коммерческого учета выраженные например в той же самой формуле прибыли оказывается существенно разомкнутые с классическими данными которые копят внутри себя финансовые службы А это чаще всего основные способы управленческой отчетности и это Например уравнение дюпона для акционерных предприятий или групп компаний напомню что одна из ключевых идей с точки зрения принятия решений на основе финансовых данных которую 12 лет будирует рынок Это идея о том что фактически подходы к управлению На основе данных это как-то буретка которая базируется на трех ножках и ровно также как управленческий учет и уравнение дюпона оказываются дисфункциональные и однобокий без коммерческого учета построенного на Формуле прибыли так и формула прибыли как впрочем любая другая модель имеет свои ограничения и не способна дать полную картинку деятельности предприятия Без учета например балансовой отчетности Или например Без учета рентабельности активов из уравнения дюпона Вот почему так важно чтобы аналитический маркетинг постепенно эволюционировал в аналитическую фабрику где повторюсь сотрудники финансового блока и сотрудники маркетингового блока начинают собирать все данные внутри предприятия напомню что этих контуров данных у нас с вами несколько с одной стороны это классические финансовые данные о них я уже сказал с другой стороны это транзакционные данные которые за счет развития внутри компании целевой модели данных на основании формулы прибыли позволяет нам собирать данные о том кто нам платит сколько нам платят как работают наши менеджером сколько эффективны наши продукты и так далее третий вид данных которые нам необходим это кастомер экспириенс данные получаемые запросов вы знаете обогащения данных и так далее Четвертый вид данных это Operation Experience данные об операциях о том как быстро протекают наши процессы Какова себестоимость каждой операции внутри процесса насколько эти процессы рентабельны пятый вид данных это x-данные данное сотрудниках стаж уровень вознаграждения оценка компетенции то есть понимание того насколько для нас эти активы вообще в принципе эффективно используются ну и наконец в том случае особенно если вы ведете какую-то коммерческую деятельность это могут быть данные из Digital каналов и пресловутый цифровой След пользователя по сути цены аналитическая фабрика вооружившись вот этими шестью большими сетами данных и собирая их на регулярной основе за счет либо автоматизированных систем сбора либо за счет ручных систем сбора проведения регулярных опросов анализ данных которые Копится вся Рэм или их отраслевых аналогах vrp cm системах в скада системах в mess системах способны на регулярной основе перерабатывать их либо в виде отход отчетов либо в виде интерактивно обновляющихся даже бордов и служить для всей организации чем-то на вроде ЦНС которая поставляет Сквозь все слои Сквозь все уровни Сквозь все подразделения и все классы процессов информацию о тех изменениях которые необходимо осуществить причем и это особенно важно и мои коллеги подчеркивали это видео посвященных проблематике медицинской деятельности очень важно что вот эти вот классы данных в равной степени позволяют аналитической фабрике влиять и на процессы класса Run то есть поддержание и оценка эффективности операционных процессов и на процессы класса change то есть отслеживать внедрение новых инициа