Med pogovorom z ljudmi na različnih položajih v podjetju včasih dobim občutek, da podjetja ne vedo, zakaj bi investirala v analitiko. Imenitna vizualizacija, avtomatizirano poročanje, spremljanje podatkov senzorje v realnem času, ni tista prava dodana vrednost.
Vsaj ne avtomatično! To, kar sem opazil je, da se podjetja še vedno mučijo z opredelitvijo smiselnih scenarijev, ki bi ustvarili razliko.
Ta zapis je tako namenjen predvsem razmišljanju o tem, kje dejansko z analitiko lahko ustvarjamo razliko.
Vse se začne z vprašanjem!
Različne ljudi v organizaciji običajno vprašam, če mi lahko naštejejo dve ali tri stvari, za katere menijo, da bi v njihovi organizaciji ali na njihovem delovnem mestu naredile razliko. V operativi se pogovor pogosto vrti okoli učinkovitosti, produktivnosti, trendih ipd., medtem ko pri vodstvu na koncu praviloma pridemo do dobičkonosnosti.
In, kako lahko organizacija vpliva na dobičkonosnost?
Pojasnim jim, da zgolj z implementacijo finančne analitike tega ne bodo dosegli. Zato jim pokažem DuPont shemo, kjer sta na vrhu dobiček in izguba, na dnu pa bilanca stanja. Nato pokažem, kako pridemo do čistega dobička in pojasnim, da na čisti dobiček lahko vplivamo, ali z izboljšanjem dohodka, ali pa znižanjem stroškov, tega pa ni moč storiti z osredotočanjem na finančne podatke. Spustiti se moramo nekoliko nižje, na raven procesov in operacij.
Če želimo vplivati na prihodek, bi se lahko osredotočili na stopnje pretvorbe povpraševanj strank v naročilo, povečanje prodaje obstoječim strankam, stopnjo pravočasnosti dobave, sposobnost takojšnjega izpolnjevanja naročil … Lahko pa tudi zmanjšujemo stroške s povečanjem donosnosti in produktivnosti, zmanjševanjem stopnje napak ter izmeta in potreb popravilih. S temi malimi koraki bomo postopoma prišli do izboljšanja dobičkonosnosti za določen %. V konkretnem primeru nam je dobičkonosnost uspelo izboljšati za 1% zgolj z optimizacijo bonusov strank in dobaviteljev.
Žal pa ni univerzalnega recepta, saj se rešitve od primera do primera razlikujejo. Da najdemo pravi način, se moramo vedno osredotočati na vrednostno verigo podjetja. Te pa so različne pri vsaki industrijski panogi, tipu podjetja … Kot primer lahko podam proizvodno vrednostno verigo, pri kateri poskušamo razumeti, kako marketing razume potrošnike, kako nabava dobavlja blago, kako učinkovit je proizvodni proces, ali prodaja res prodaja to, kar bi morala in kakšen je splošni odziv strank. Vrednostno verigo podjetja razširimo tudi tako, da vanjo vključimo vrednostno verigo strank in dobaviteljev. Pomembno je namreč, da se ne osredotočamo zgolj na en proces, ampak razumemo, kako so te verige povezane med seboj. Le s povezovanjem lahko praktično podpremo scenarije, kot so samodejno razporejanje in obnova zalog, avtomatsko procesiranje strankinega naročila, vključevanje neposrednega odziva stranke ipd.
Na primer, če je potrošnik podal reklamacijo, je to lahko zato, ker proizvodnja ni dobro opravila svojega dela, lahko so dobavitelji dobavili surovino slabe kakovosti, lahko je šlo za logistično težavo ali pa celo težavo v dizajnu. Analiza vzrokov lahko pomaga pri razumevanju, kaj se je zgodilo in celo pomaga pri preprečitvi, da bi se tovrstna težava v prihodnosti ponovno pojavila in to je tisto okoli česar se vrti moderna analitika. A ta prihaja z določenimi predpostavkami. Analize vzrokov ne moremo izvajati brez celovitih in integriranih podatkov. Celostna vrednostna veriga pomeni celovit vpogled v podatke, ti pa morajo prihajati tako z operativne strani kot s poslovne. Kar nekaj podjetij operativno analitiko in poslovno analitiko vidi kot dva povsem različna planeta. A z izkušnjami smo ugotovili, da povezovanje teh dveh svetov ustvari tisto ključno razliko. Ampak to je zopet povsem nova zgodba.
Analitika se mora osredotočati na ustvarjanje dodane vrednosti v poslovanju, tehnologija bo temu sledila. Na analitiko zato nikoli ne glejte kot tehnološki projekt!
Za več informacij nas kontaktirajte na info@add.si, +386 (0)1 479 00 11 ali pa izpolnite kontaktni obrazec.
