Интеллектуальный анализ данных для всех

Сегодня большинство средств интеллектуального анализа данных довольно дороги — от 25-150 тысяч долларов за систему для предприятия небольших или средних масштабов и до многих миллионов для гиганта вроде Wall-Mart. Пять лет назад одна страховая компания истратила на систему интеллектуального анализа данных более 10 миллионов долларов. По словам ее главного исполнительного директора, он понимает, что сегодня смог бы приобрести аналогичную систему за гораздо меньшие деньги, но полученная с тех пор отдача с лихвой окупила потраченные миллионы. Этот пример дает некоторое представление о ценности интеллектуального анализа данных для бизнеса. Однако высокие цены на инструментарий свидетельствуют о том, что используемое сегодня ПО по своему уровню сложности все еще принадлежит к старому миру, в котором лишь самые крупные организации, располагавшие большим штатом сотрудников или пользовавшиеся услугами узкоспециализированных производителей, могли позволить себе глубокую переработку данных.

С ростом конкуренции в нашей основанной на информации экономике сведения о клиентах становятся все более важным производственным ресурсом. Каждая компания и каждый работник интеллектуального труда просто обязаны извлекать максимум возможного из имеющихся данных. Многие новые пользователи не могут позволить себе крупных расходов на инструментарий для работы с базами данных или на высококвалифицированных узких специалистов. К счастью, по мере освоения средствами интеллектуального анализа данных такой массовой платформы, как персональный компьютер, неизбежно должно произойти стремительное снижение цен с взрывоподобным ростом популярности этого инструментария в компаниях всех масштабов и в их подразделениях. Вскоре каждый пользователь из деловой сферы сможет проводить сложную обработку информации, прежде доступную лишь организациям, способным выложить за нее большие деньги. Интеллектуальный анализ данных проникнет повсюду, войдет в стандартный набор функциональных возможностей информационной инфраструктуры любой компании.

Главная ценность интеллектуального анализа данных для бизнеса будет заключаться в том, что он поможет ответить на вопросы, какие продукты имеет смысл создавать и к каким уровням цен следует стремиться. Компании смогут оценивать множество различных вариантов цен и размеров партий, выбирая наиболее выгодные для себя и наиболее привлекательные для клиентов. Особенно большой интерес такие возможности представляют для компаний, предлагающих информационные продукты. В отличие от производства автомобилей или, скажем, стульев, в сфере страховых или финансовых услуг, а также в книгоиздательской деятельности на этап разработки приходится значительно больше затрат, чем на этап производства. Стоимость же этих продуктов определяется не столько величиной произведенных вложений, сколько их ценностью для покупателя. Секрет успеха информационного продукта — в понимании продавцом интересов наиболее вероятного клиента и особенностей его покупательского поведения.

Страховые компании, например, предлагают такие продукты, которые могут оказаться для них очень прибыльными при приобретении одними клиентами, малоприбыльными — при приобретении другими и вовсе неприбыльными — при приобретении третьими. Эта разница коррелирует со статистикой страховых случаев. Интеллектуальный анализ данных позволяет выделить категории клиентов и географические области, для которых характерен высокий или низкий уровень выплат по страховке. Исходя из этого, можно принять решение об усилении маркетинговой активности в отношении потенциальных клиентов, возрастная группа или география проживания которых позволяют рассчитывать на низкий уровень страховых выплат, а также о предложении им привлекательных цен. С другой стороны, возможны и решения о повышении цен или сокращении маркетинговых усилий применительно к группам клиентов с «неблагоприятной» статистикой. Когда в условиях ведения бизнеса есть такие различия, применение интеллектуального анализа данных при разработке стратегии способно дать очень много. Аналогичные возможности применения этой технологии существуют и при поиске новых клиентов банками. Люди меняют сегодня банки гораздо чаще, чем раньше, и появляется все больше новых компаний, предлагающих финансовые услуги. Для привлечения клиентов приходится предпринимать все более серьезные маркетинговые усилия, которые окупаются только в тех случаях, когда эти клиенты оказываются достаточно выгодными.

И, наконец, всегда следует задаваться вопросом: сможете ли вы использовать результаты анализа на практике? Если контингент ваших клиентов в значительной мере однороден или общее их число невелико, пользы от самого что ни на есть интеллектуального анализа будет далеко не так много, как в рассмотренных примерах. Бакалейщик, предлагающий деликатесы узкому кругу клиентов, проживающих по соседству с его лавкой, вероятно, не нуждается в этой технологии. А вот общенациональная сеть бакалейных магазинов — совсем другое дело.

Мощные возможности интеллектуального анализа данных будут полезны компаниям, ищущим способы привлечения новых клиентов; вырабатывающим ориентиры для своих маркетинговых усилий; пытающимся определить, в какую сторону дальше развивать продукты и к какому уровню цен стремиться, чем заинтересовать конкретных клиентов. Человеческая изобретательность и высокая квалификация необходимы, чтобы использовать эту информацию для выработки новых подходов к самым различным сторонам коммерческой деятельности — от упаковки до ценообразования, чтобы разглядеть контуры новых продуктов в выданных компьютером отчетах и придумать привлекательные для клиентов новые предложения. Чем лучше инструментарий, используемый специалистами для этой работы, тем эффективнее они могут применять свои творческие способности. Руководству компании не следует жалеть денег на расширение возможностей сотрудников. Будет разумно выделять 3-4 % от фонда заработной платы работников интеллектуального труда на приобретение для них самого лучшего инструментария. Если его применение избавит людей от рутины, они смогут всю свою умственную энергию направить на творческое использование закономерностей и тенденций, выявленных компьютером в автоматическом режиме. Использование информации для создания новаторских продуктов и услуг, а также для укрепления сотрудничества с партнерами и клиентами, всегда останется исключительной прерогативой человека. Чем больше ценной руды станет извлекать ПО из залежей данных, тем больше будет у людей работы по превращению этой руды в золото.

Выводы

• Применение аналитического ПО позволяет высвободить человеческие ресурсы, занятые рутинной работой по сбору данных, и переключить их на обслуживание и поддержку клиентов — направления, где присутствие человеческого начала много предпочтительнее компьютерного.

• Применяйте ПО интеллектуального анализа данных в первую очередь к тем областям, в которых вы сможете наиболее эффективно использовать полученные результаты.

• Изучите возможные пути перехода от массовой рекламной стратегии к адресной, а также предполагаемые последствия выбора того или иного из них для организации вашей маркетинговой деятельности.

«Электронная нервная система»: контрольные вопросы

• Есть ли у вас возможность осуществлять сложный анализ закономерностей покупательского поведения и использовать его результаты для выявления тенденций или для персонализации обслуживания?

• Можете ли вы выделить группы клиентов — различаемые по уровню доходов, возрасту, географии и другим демографическим параметрам, — приносящие вашему предприятию наибольшую и наименьшую прибыль?

• Способна ли ваша «электронная нервная система» освобождать людей от рутинной работы, чтобы они могли направить все силы на разрешение исключительных ситуаций?

• Есть ли у ваших сотрудников доступ к электронным данным? Легко ли этим доступом пользоваться? Предусмотрены ли механизмы быстрого перехода от обобщенной информации к детализированной? Можно ли упорядочивать данные по различным параметрам и развертывать различные данные вдоль одних и тех же параметров?