Сам себе MBA. (Самообразование на 100% )

Персонализация

Центр Вселенной — это люди, а не вещи.

Стоуи Бойд, социальный технолог

Любые данные — это не просто набор цифр; чтобы они приносили пользу, нужно понять, что за ними стоит.

Анализируя данные системы, мы забываем, что они характеризуют действия реальных людей. Представьте, что вы сотрудник отдела по обслуживанию клиентов и в ваши обязанности входит общение с недовольными покупателями. Если вы сократите каждый ваш телефонный разговор с клиентом с десяти до восьми минут, то с количественной точки зрения получите 20 %-ное улучшение.

Однако рано праздновать: вы упускаете тот факт, что у вас остается другой разочарованный клиент, который висит на трубке пусть не десять, а восемь минут, и они все равно кажутся ему вечностью.

С каждой минутой он становится все злее и злее, что не лучшим образом сказывается на его мнении о вашем сервисе. Это усовершенствование на 20 % тускнеет по сравнению с тем, как будут влиять на вашу репутацию рассуждения этого клиента о ненадежности вашей компании.

Персонализация — это создание на основании количественных данных истории (повествования) об опыте или поведении реального человека.

Так, многие компании создают вымышленные профили. Когда я занимался разработкой чистящих средств для P&G, мы проводили исследование рынка и обнаружили два больших сегмента: людей, которые предпочитали тщательную чистку («Я не успокоюсь, пока не вычищу все до блеска»), и людей, которые не хотели тратить на уборку слишком много сил и времени («Квартира выглядит более-менее нормально — и хорошо»).

Мы объединили эту информацию с другими данными, такими как доход, семейная статистика, хобби, и создали вымышленный профиль. С его помощью принимать какие-либо решения стало намного легче: вместо того чтобы ориентироваться при оценке идеи на статистику и «мертвые» цифры, мы спрашивая себя: а понравилось бы это «Венди»?

В дополнение к сухим данным создайте историю, которая поможет людям понять, что происходит, — и ваши аналитические действия дадут отличные результаты.

Глава 12

Улучшение систем

В теории различий между теорией и практикой нет. А на практике есть.

Ян де Сенпшойт, специалист по компьютерам

Создание и совершенствование систем лежит в основе любого успешного бизнеса. Однако улучшить их не всегда просто: зачастую изменение систем приводит к неожиданным последствиям.

В этой главе вы узнаете основные секреты оптимизации, научитесь исключать ненужное трение из самых важных процессов и выстраивать системы, способные справляться с неизвестностью и изменениями.

Оптимизация

Преждевременная оптимизация — корень всех зол.

Дональд Кнут, компьютерный ученый, бывший преподаватель Стэнфордского университета

Оптимизация — это процесс максимизации выходного значения системы или минимизация входных параметров, необходимых для функционирования системы. Оптимизации обычно подвергаются системы и процессы, связанные с ключевыми показателями деятельности, измеряющими важнейшие элементы системы в целом. Улучшайте свои KPI, и ваша система станет лучше работать.

Максимизация обычно концентрируется на пропускной способности системы. Если вы хотите зарабатывать больше денег, создавать больше продуктов или обслуживать большее количество клиентов, то занимаетесь оптимизацией пропускной системы.

Минимизация обычно концентрируется на входящих параметрах, необходимых для деятельности системы. Если вы пытаетесь увеличить свою маржу прибыли, то вам стоит обратить внимание на расходы. Уменьшите их величину, и ваша маржа вырастет.

По определению, пытаясь максимизировать или минимизировать более одного параметра, вы занимаетесь не оптимизацией, а созданием компромисса. Множество людей считает, что оптимизировать значит просто «делать все лучше», но на самом деле такое определение как раз будет препятствовать реальному улучшению.

На практике одновременная оптимизация нескольких переменных чаще всего не получается: вам следует концентрироваться на одной переменной в единицу времени. Только таким образом вы сможете понять, как изменения влияют на систему в целом. Вы пытаетесь найти причинно-следственную связь (а не корреляцию) в своих изменениях и не всегда заметных связях. Поэтому, думая сразу о нескольких вещах, вы не сможете понять, какие именно изменения привели к каким результатам.