Использование науки о данных для разработки выигрышной бизнес-стратегии, часть 3

Управление процессом

(Эта статья была опубликована ранее в Open Data Science 31 января 2022 г. на сайте https://opendatascience.com/using-data-science-to-develop-a-winning-business- стратегия-часть-3/.)

Какую роль должны играть команды специалистов по обработке и анализу данных при создании отличной бизнес-стратегии, которая сделает конкурентов неуместными? Ответ заключается в применении Стратегии голубого океана, набора концепций, разработанных У. Чан Кимом и Рене Моборн (2015) в их знаменитой одноименной книге.

Текст Кима и Моборна (K&M) не имеет прямого отношения к науке о данных. В этой серии из трех частей я добавляю взгляд на науку о данных к их концепциям. Я описываю, как специалисты по данным могут работать с другими людьми в каждом организационном подразделении, чтобы разработать прибыльную бизнес-стратегию, привлечь больше клиентов и повысить их удовлетворенность — без вмешательства со стороны существующих конкурентов.

В первой статье этой серии мы начали исследовать роль специалистов по данным при создании отличной бизнес-стратегии, которая делает конкурентов неуместными. Начальный этап этой роли включает создание стратегической канвы с использованием концепций, разработанных K&M. Правильное построение стратегии — ключевой фактор ее успеха; ошибка может привести к потере времени и денег.

Во второй части этой серии я описал, как специалисты по данным могут использовать стратегическую канву и другие инструменты для создания нового спроса на свои предложения. Здесь, в части 3, после краткого обзора, я сосредоточусь на том, как управлять эффективностью стратегии голубого океана и заручиться ее поддержкой, согласовывая стимулы в ее пользу. Поскольку стратегия носит долгосрочный характер, я также описываю, как специалисты по данным могут помочь обновить голубые океаны и избежать ловушек, которые могут подорвать их. Наконец, я отмечаю его ограничения и предлагаю выводы о том, как специалисты по данным могут способствовать успеху голубого океана.

Подведение итогов — что такое «голубой океан» и какую роль в нем играют специалисты по данным?

Согласно K&M и как упоминалось ранее в части 1, голубой океан — это место, где потенциальные клиенты работают, а ваши конкуренты — нет (во всяком случае, пока). Цитируя их текст (стр. 18), в голубом океане вы можете:

· Создать неоспоримое рыночное пространство

· Сделать конкуренцию неактуальной

· Создавайте и фиксируйте новый спрос

· Преодолеть компромисс между стоимостью и стоимостью

· Настроить всю систему деятельности фирмы на стремление к дифференциации и низкой стоимости.

Голубой океан — это бизнес-нирвана — пока нет конкурентов, которые бы сводили на нет прибыль, и в нем проще сделать себе репутацию инноватора. Добиться этого непросто, но наука о данных может помочь.

Вкратце, роль науки о данных в стратегии голубого океана заключается в предоставлении информации, необходимой членам команды по всему бизнесу, чтобы помочь им найти голубые океаны и преуспеть в них. Эти идеи вытекают из следующих десяти принципов, которые описывает K&M, и мы описываем, как специалисты по данным могут внести свой вклад в каждый из них.

Максимальная эффективность стратегии голубого океана

Первые четыре задачи процесса стратегии голубого океана были рассмотрены в частях 1 и 2 этой серии. Мы начинаем здесь с Задачи 5, которая заключается в обеспечении максимальной эффективности процесса. На следующем рисунке показаны шаги, связанные с этой задачей.

Согласно K&M, первым шагом в решении этой задачи является оценка полезности для покупателя, которая зависит от удобства потребителя, производительности, имиджа, риска или воздействия на окружающую среду. Если это то, что ценят потенциальные клиенты, то специалисты по данным должны сосредоточить усилия по моделированию на этих вещах, если это возможно. Один из способов, которым мы с коллегами добились этого, — предпродажная аналитика.

Предпродажная аналитика — это именно то, что подразумевает этот термин: набор аналитических моделей, созданных специалистами по данным, которые предсказывают тип и величину выгод или ценности, которые клиенты получат, купив ваши предложения. Тщательно проведенная предпродажная аналитика дает клиентам уверенность в своих инвестициях в ваши предложения.

В одной фирме по управлению здоровьем и благополучием, где я работал, предпродажная аналитика была сосредоточена на прогнозируемых вероятностях госпитализации и повторной госпитализации в течение 30 дней после выписки, а также на экономии средств клиента, связанной с покупкой наших программ здоровья и хорошего самочувствия. Эта предпродажная аналитика включала классификацию и/или регрессионные модели, предназначенные для прогнозирования для клиентов того, будут ли деньги, которые они сэкономят от этих программ, более чем компенсировать цены, которые мы им взимаем. Предпродажная аналитика зависит от типа программы или демографических данных и характеристик здоровья пациентов. Наша работа здесь была скорее красным океаном, чем синим, поскольку мы конкурировали за клиентов с другими поставщиками программ. Расширение в голубой океан потребует сосредоточения внимания на создании ценности для клиентов за пределами нашей отрасли, которые также хотели улучшить здоровье и благополучие потребителей, обычно не охваченных нашими программами.

Один из потенциальных возможностей работы в голубом океане в этой сфере заключается в способности создавать ценность для отдельных потребителей, не связанных с типичными клиентами. В нашем примере управления здоровьем и благополучием это будет означать создание предложений для людей, которые будут покупать в Интернете, не требуя от них какой-либо принадлежности к конкретному работодателю или плану медицинского страхования, который обычно покупал наши программы. На деловом языке это будет подход D-to-C (прямой к потребителю), а не непрямой подход B-to-B-to-C (бизнес-бизнес-потребителю).

Мы обнаружили, что гайку D-to-C трудно расколоть по двум причинам. Во-первых, участие в наших программах было бесплатным для отдельных пациентов или работников, поскольку их работодатели или страховые компании оплачивали счета. Приложения или программы, предназначенные непосредственно для потребителя, не бесплатны — кто-то должен платить, поэтому цены должны быть низкими, а воспринимаемая ценность должна быть достаточно высокой, чтобы оправдать оплату из собственного кармана. Во-вторых, технология, необходимая для создания ценных программ, только зарождалась. Сейчас она развивается с появлением потребительских устройств для контроля уровня сахара в крови, частоты сердечных сокращений и других показателей здоровья, но может пройти еще несколько лет, прежде чем такая технология будет готова к использованию или одобрена регулирующими органами. Независимо от продукта или отрасли, общая задача специалистов по данным состоит в том, чтобы создать модели или другие функции предложения, которые точно прогнозируют ценность, а также провести моделирование, предназначенное для демонстрации ценности прототипов потенциальным покупателям за пределами их обычных рынков.

Другие аспекты стратегической последовательности также отмечены на рисунке Задачи 5 выше. K&M отмечают, что точки зрения коллег и общественности важно учитывать и использовать. Это относится и к усилиям по прогнозному моделированию, проводимым специалистами по обработке и анализу данных.

Они отмечают, что перспективы, возможности и затраты на использование партнеров для помощи в разработке новых предложений также важны. Если ваши потенциальные партнеры разделяют ваше видение, обладают способностями, которые дополняют ваши собственные (но не конкурируют с вашими), и если они согласны работать с вами по разумной цене, возможно, имеет смысл сотрудничать с ними, а не заниматься голубым океаном. занимайтесь разработкой сами. Если работа по развитию может быть выполнена таким образом, чтобы предложить привлекательную цену потенциальным конечным пользователям или другим покупателям, и если такая ценовая стратегия принесет вашей фирме существенную прибыль, тогда продолжайте. В противном случае остановитесь и переосмыслите проект развития голубого океана.

Преодолеть организационные препятствия

Следующая задача в процессе разработки стратегии голубого океана — преодолеть внутренние организационные препятствия. Компания K&M выявила четыре связанных препятствия, которые отмечены на рисунке Задачи 6 ниже. Эффективная коммуникация между сторонниками и противниками в рамках всей организации, а также с клиентами и потенциальными клиентами необходима для преодоления этих препятствий и сохранения стратегии, чтобы вы могли найти голубые океаны. Такое общение требует усилий, чтобы понять, откуда исходит каждая заинтересованная сторона, поэтому информированные разговоры становятся продуктивными. Эффективная коммуникация также требует прозрачности методов и результатов, что, в свою очередь, требует интерпретируемых, объяснимых и справедливых моделей. Холл и Гилл (2019) описывают, как производить такие модели; это должно быть обязательным чтением для каждого специалиста по данным.

Объедините стратегию с исполнением, а затем совместите ценность, прибыль и людей

Затем, как следует из рисунка Задачи 7 ниже, стратегия должна порождать исполнение, чтобы можно было добиться прогресса в направлении голубых океанов. K&M говорят, что успешное выполнение стратегии более вероятно, если все соответствующие заинтересованные стороны внутри и за пределами фирмы представлены или вовлечены в ее развитие. Их участие повысит вероятность того, что они поймут и поддержат принятые решения. K&M также говорит, что четкие ожидания среди заинтересованных сторон должны быть установлены заранее, подтверждены и обсуждены на протяжении всего процесса. Справедливое соблюдение или соответствующие изменения этих ожиданий должны применяться, когда это необходимо.

Согласно K&M, внедрение стратегии будет проще, если также будут применяться принципы, отмеченные на рисунке Задачи 8 ниже. Соблюдение этих предписаний требует, чтобы наука о данных основывалась на моделях, функциях или других атрибутах, которые приносят пользу клиентам. Их работа также должна проводиться представительным, подотчетным и эффективным образом. Возвращаясь к CRISP-DM и обновленному жизненному циклу науки о данных, упомянутым в части 2, акцент на полезности будет гораздо более продуктивным, если значительные усилия будут потрачены на понимание бизнес-потребностей клиентов до моделирования. Моя предыдущая статья подчеркивает важность это занятие, и новая статья Корнелиуса Юдхи Виджая (2021) показывает, как это сделать.

Здесь также стоит отметить еще один момент, касающийся исполнения и согласования предложений о ценности, прибыли и людях, особенно для менеджеров. Работу команды специалистов по обработке и анализу данных часто можно количественно оценить с точки зрения последующей ценности, которую ее члены производят для клиентов и для вашей фирмы. Должна быть прямая связь между удовлетворенностью клиентов и прибылью вашей фирмы, а также бюджетом, персоналом, ресурсами и вознаграждением вашей команды по обработке и анализу данных. Если работники увидят и почувствуют эти ссылки, вы создадите прочную лояльность и породите тип вовлеченности сотрудников и компетенции, необходимые для процветания в голубых океанах.

Обновите голубой океан и избегайте ловушек красного океана

Имейте в виду, что голубые океаны, которые вы находите и в которых процветаете, не будут голубыми вечно. Некоторые конкуренты в конце концов догонят их, и океан может стать красным. На рисунке Задачи 9 ниже показано, как реагировать на эту вероятность. K&M предлагает обновить голубой океан, постоянно повторяя шаги, описанные выше, в поисках новых клиентов, которым нужны инновационные способы решения проблем, на решение которых нацелена ваша фирма. Таким образом, их процесс стратегии голубого океана повторяющийся, циклический и бесконечный. Постоянный мониторинг рынка в сочетании с постоянным вниманием к тому, что нужно вашим клиентам и потенциальным клиентам для решения их проблем, приведет к обновлению океанов с новыми клиентами и более высоким доходам и прибыли. Когда это произойдет, ценность отличной команды по науке о данных навсегда останется на виду. Их работа по созданию пионерского бизнеса и надлежащему обслуживанию и обновлению бизнеса мигрантов и поселенцев будет продолжать приносить доход и очень довольных клиентов.

Последняя задача процесса стратегии голубого океана, разработанного K&M, состоит в том, чтобы избежать ловушек красного океана на вашем пути. Как показано на рисунке Задачи 10 ниже, это можно сделать, сосредоточившись на своих сильных сторонах, больше концентрируясь на том, что нужно новым клиентам, и меньше на том, что делают ваши конкуренты. Скорость создания инновационных предложений полезна, но только в той мере, в какой она создает существенную ценность для новых клиентов. Инновации ради инноваций не характерны для работы в голубом океане и могут отвлекать от успеха этой миссии.

Ограничения

Процесс стратегии голубого океана является долгосрочным. Если бы это было быстро и легко, все бы это делали, и голубых океанов было бы меньше. Как и большинство сложных проектов, видение голубого океана следует четко доносить и часто подкреплять. Стратегия голубого океана должна быть согласована с общей миссией компании, в противном случае эта миссия может быть расширена с учетом голубых океанов. Необходимо заручиться поддержкой стратегии голубого океана среди лидеров и ключевых заинтересованных сторон. Финансовые и другие стимулы для каждой части бизнеса должны быть согласованы в ее пользу. Если менеджеры и другие сотрудники получают компенсацию только за увеличение доли конкурентного красного пирога океана, стратегия голубого океана вряд ли будет успешной, поскольку сосредоточение внимания на конкурентах не имеет к ней отношения. Без изменения финансовых стимулов будет трудно поддерживать.

Стратегия голубого океана отличается от стратегии красного океана, которой придерживается большинство фирм. Это отличается от того, к чему обучались или стремились многие лидеры. Ожидания немедленного и значительного увеличения доходов и прибыли от него могут быть необоснованными, даже если его долгосрочные выгоды, вероятно, будут намного больше, чем то, что может быть получено исключительно от алых океанов. Чрезмерно неуместная и контрпродуктивная ориентация на краткосрочную перспективу породит недоброжелателей, которые активно выступят против процесса голубого океана или не поддержат его. Их проблемы должны быть озвучены, обсуждены и рассмотрены.

До сих пор наше внимание было сосредоточено на контрасте между голубым и красным океанами, но фиолетовые океаны тоже существуют. Пурпурные океаны имеют характеристики синего и красного. Конкуренция все еще относительно сильна, и ее могут усилить потенциальные клиенты, которые имеют существенный контроль над вашей аналитической повесткой дня. Однако есть некоторые ограниченные возможности для работы в голубом океане.

Рынки медицинских услуг и исследований результатов, на которых я работаю десятилетиями, являются примером пурпурных океанов. Федеральные агентства здравоохранения (например, CDC, Центры медицинских услуг и услуг Medicaid, FDA, Управление здравоохранения ветеранов и другие) и клиенты из частного сектора, такие как крупные фармацевтические компании, часто предписывают общие характеристики анализов, которые им нужны, чтобы рассказать свою историю. . Их контроль над аналитическими планами приводит к выравниванию конкурентной среды, что затрудняет внедрение инноваций. Мы должны показать клиентам ценность стратегий голубого океана. Иногда это достигалось с помощью незапрошенных предложений, которые соответствовали их общей повестке дня.

Наконец, наш основной акцент был сделан на роли науки о данных в процессе разработки стратегии голубого океана. Хотя мы подчеркивали необходимость тесного сотрудничества между аналитическими подразделениями и другими частями фирмы, у каждой из этих организаций есть законные интересы, которые они должны выразить, и внести свой вклад в успех процесса. Полное исследование того, какой вклад могут внести другие подразделения фирмы, выходит за рамки данной статьи.

Выводы

Действительно ли стратегия голубого океана работает? Возможно ли это? Стоило ли оно потраченных денег и усилий? Да, но не всегда. K&M приводит несколько примеров того, как конкуренты стали неактуальны и как это изменило отрасли. Они описывают восхождение Cirque du Soleil на вершину индустрии развлечений, например, сделав конкуренцию со стороны цирковых компаний неуместной. Они отмечают развитие персональных компьютеров и смартфонов, представленных Apple, что создало многие годы неоспоримых рынков, пока конкуренты не смогли в конечном итоге захватить их долю. Эти компании и другие истории успеха в голубом океане все еще находятся на вершине своих игр или близки к ней. Их следующей задачей будет сохранить этот статус, скорее всего, снова следуя процессу, изложенному K&M. Компании, которым не удалось найти голубые океаны, как правило, экономили на некоторых этапах процесса.

Наука о данных может внести весомый вклад в успех голубого океана. Требуется надежная клиентоориентированная аналитика. Это, в свою очередь, требует тщательного и постоянного сотрудничества во всех частях бизнеса с частым участием внешних заинтересованных сторон, а также потенциальных клиентов. Успех может быть великим, но только для тех, кто обладает выносливостью и силой духа, чтобы его придерживаться. Золотого билета не существует, но процесс голубого океана может стоить инвестиций. Выполните десять шагов, описанных K&M. Привлеките свою команду по науке о данных, как указано здесь. Тесно сотрудничайте с ними и предоставьте сильные финансовые стимулы для мотивации командной работы в вашем бизнесе. Тогда шансы будут в вашу пользу.

Ссылки

А. Аджайкуман, Интуитивное руководство по визуализации данных в Python (2021 г.), Analytics Vidhya, на https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/02/an-intuitive-guide- к-визуализации-в-питоне/.

П. Холл и Н. Гилл, Введение в интерпретируемость машинного обучения: прикладной взгляд на справедливость, подотчетность, прозрачность и объяснимый ИИ (2021 г.), Бостон, Массачусетс: O’Reilly Media, Inc.

ТУАЛЕТ. Ким и Р. Моборн, Стратегия голубого океана (2015 г.), Бостон, Массачусетс: Harvard Business Review Press.

Р. Озминковски, Что общего между 101 далматинцем и машинным обучением? (30 ноября 2021 г.), Toward Data Science, на https://towardsdatascience.com/what-do-101-dalmations-and-machine-learning-have-in-common-9e389b899df3

Р. Озминковски, Использование науки о данных для разработки успешной бизнес-стратегии, часть 1, Открытая наука о данных (20 января 2022 г.), на https://opendatascience.com/using-data-science- разработать-выигрышную-бизнес-стратегию-часть-1/

Р. Озминковски, Использование науки о данных для разработки выигрышной бизнес-стратегии, часть 2, Открытая наука о данных (25 января 2022 г.), на https://opendatascience.com/using-data-science- разработать-выигрышную-бизнес-стратегию-часть-2/

С.Ю. Виджая, Проект по науке о данных для улучшения понимания вашего бизнеса (2021 г.), К науке о данных, на https://towardsdatascience.com/data-science-project-to-improve-your-business- понимание-776386abbf63