Цифровизация бесплатное чтение

1

Как разработать эффективную цифровую стратегию

Поскольку ведущие технологические компании все шире используют биометрию, искусственный интеллект (ИИ), дроны и другие цифровые технологии, руководители многих других организаций чувствуют себя обязанными делать то же самое. Но, чтобы увеличить отдачу от инвестиций в новые технологии, сначала нужно убедиться в наличии у компании тщательно продуманной цифровой стратегии.

Мы изучали цифровые стратегии в рамках программы исследований проектирования цифровых организаций. Ее проводил Центр исследований информационных систем Массачусетского технологического института совместно с Boston Consulting Group. В ходе опроса более 70 руководителей высшего звена в 27 компаниях мы сделали выводы, которые подтверждают важность разработки выигрышной бизнес-стратегии с возможностью реализации преимуществ цифровых технологий. Удачная цифровая стратегия задает нужное направление и позволяет руководителям компании реализовать программы цифровизации, оценивать их прогресс и по мере необходимости перенаправлять усилия на нужные участки. Однако сначала необходимо решить, какую основную цифровую модель следует выбрать: стратегию привлечения клиентов или стратегию цифровых решений.

Удачная цифровая стратегия задает нужное направление и позволяет руководителям компании реализовать программы цифровизации, оценивать их прогресс и по мере необходимости перенаправлять усилия.

Стратегия привлечения базируется на комплексном индивидуализированном подходе, который должен обеспечивать лояльность клиентов. Стратегия цифровых решений ориентируется на продукты и услуги с добавлением информации, которая обеспечивает новую стоимость для клиентов. Выбор лучшей из этих моделей должен определяться реальными возможностями компании и тем, как она хочет вести конкурентную борьбу. При этом существует обязательное ключевое требование: выбирать надо только одну из двух вышеназванных стратегий, а не обе. Теоретически в качестве третьего варианта можно было бы выделить цифровую стратегию с целью оптимизации ведения бизнеса, однако все чаще она оказывается просто минимальным требованием для ведения бизнеса в цифровом формате, но никак не базой для получения устойчивого конкурентного преимущества.

В этой стратегии основное внимание уделяется обеспечению доверия и лояльности клиентов, а в идеале – их страстной приверженности. Компании, выбирающие такой подход, предлагают бесперебойное многоканальное сотрудничество, быстрое реагирование на новые требования и индивидуализированные отношения, основанные на глубоком понимании потребностей клиентов.

В качестве примера приведем корпорацию Kaiser Permanente, провайдера медицинского обслуживания и некоммерческих программ медицинского страхования, базирующуюся в Окленде, Калифорния. Руководствуясь так называемой потребительской цифровой стратегией (consumer digital strategy), эта компания рассматривает медицинское обслуживание как процесс взаимодействия поставщиков услуг с гражданами. Kaiser Permanente использует цифровые технологии для обеспечения беспрепятственного и недорогого доступа к бригадам медиков или врачам и упрощения оказания пациентам как лечебной, так и профилактической помощи.

Опираясь на цифровые технологии, Kaiser Permanente с выгодой для себя и клиентов проводит ряд операций. В частности, компания предоставляет цифровые каналы связи, которые помогают поддерживать контакт между пациентами и медицинскими бригадами, врачами. Эти каналы связи обеспечивают специалистам доступ к медицинским документам пациентов, защищенный обмен сообщениями между пациентами и провайдерами, а также удаленную диагностику состояния здоровья.

Кроме того, технологические ресурсы позволяют анализировать данные при оценке необходимости оказания индивидуализированной медицинской помощи и определении оптимальной стратегии терапии. Kaiser Permanente использует аналитические методы для мониторинга и улучшения соблюдения пациентами режима приема лекарств и лечения, а также для пропаганды здорового образа жизни.

Компания использует социальные сети для формирования сообществ людей со сходными интересами и потребностями, специальных групп ухода и обслуживания «care circles», где пациенты и их семьи могут поддерживать контакты с провайдерами медико-санитарных услуг. Kaiser Permanente создала тщательно разработанную систему разрешений, которая позволяет членам семей и другим лицам, осуществляющим уход за пациентами, оказывать им необходимую помощь, общаться с их врачами и контролировать лечение.

В результате 70 % членов сообщества Kaiser Permanente активно укрепляют и поддерживают здоровье, используя интернет, и, как показывают данные исследований этой организации, такое поведение положительно влияет на состояние здоровья, приверженность назначенной терапии, степень удовлетворенности и лояльность клиентов.

Стратегия цифровых решений изменяет продукцию компании. Она стимулирует внедрение диверсифицированных продуктов и услуг в комплексные решения. Параллельно совершенствуются сами эти продукты и услуги благодаря накоплению информации и опыта, которые помогают решать проблемы клиентов. А это, в свою очередь, добавляет стоимость предлагаемому товару. Со временем цифровые решения могут трансформировать бизнес-модель таким образом, что основные доходы будут приносить не обычные продажи, а более сложные, ценностные предложения – именно они наиболее эффективно обеспечивают регулярный доход.

Таким образом действует, например, глобальный поставщик лифтов и подъемников, эскалаторов и сопутствующих услуг Schindler Group с головным офисом в Эбиконе, Швейцария. Эта компания использует систему контроля физических объектов через интернет (интернет вещей), собирая данные по базе установленного ею оборудования в реальном времени. На основе этой информации специалисты Schindler повышают качество своих продуктов и услуг. Первоначально компания сосредоточила внимание на совершенствовании цифровой стратегии с использованием аналитики, чтобы снизить затраты на обслуживание продуктов. Но все четыре глобальных конкурента в отрасли работали в этом же направлении, поэтому компания переключила внимание на цифровые решения и начала использовать данные интернета вещей для предотвращения отказов оборудования, оптимизации трасс подъемников и поиска перспективных инноваций.

Специалисты Schindler сами разработали новую стратегию решений для обеспечения мобильности в урбанизированной среде, а именно, обеспечивающую возможность эффективно управлять перемещением тысяч людей внутри здания. Например, они создали цифровое решение, которое позволяет посетителям проходить пункты охраны, прикладывая мобильный телефон.

Хотя привлечение клиентов и цифровые решения – это принципиально разные цифровые стратегии, со временем они неизбежно будут сближаться. Например, ключевая цель Kaiser Permanente – привлечение клиентов, и эта модель привела ее к разработке услуги дистанционного мониторинга, то есть цифрового решения. Аналогично Schindler сейчас использует мобильное приложение для передачи в режиме реального времени информации о статусе подъемных устройств менеджерам объектов – тем самым компания повышает вовлеченность клиентов. Но такая конвергенция не отменяет необходимость выбора между этими двумя типами цифровых стратегий.

Итак, для разработки интегрированного ассортимента предложений для клиентов компаниям необходима ясная цифровая стратегия. Их сотрудникам четкая стратегия необходима, чтобы управлять программами и правильно расставлять приоритеты. Такая стратегия должна заранее определять победителя в спорных ситуациях между интересами продукта и интересами клиента внутри компании, не позволяя «функциональным анклавам» бороться за лидерство в частностях вместо стремления к достижению общих целей.

Например, компания по оказанию финансовых услуг USAA, базирующаяся в Сан-Антонио, Техас, добилась выдающихся показателей лояльности клиентов за счет ограничения разработки (и приобретения) дополнительных продуктов. В ее портфеле – только те предложения, которые можно без проблем интегрировать в систему обслуживания клиентов. Программа инноваций в этой компании определяется стратегией привлечения клиентов, а значит, ее цифровые решения должны соответствовать общей выбранной модели.

В Apple Inc. напротив, характер инноваций обусловлен стратегией цифровых решений. Компания рассчитывает, что сотрудники, непосредственно работающие с клиентами, смогут обеспечить высокий уровень удовлетворенности. При этом приоритет все же отдается именно продукту, даже если персоналу придется убеждать несговорчивых клиентов, что им не нужен, например, штекер для наушников.

При всех имеющихся различиях как в USAA, так и в Apple выбор цифровой стратегии определяет общее понимание бизнес-целей сотрудниками компаний, помогает экспериментировать и внедрять инновации.

Компания, которой недостает общекорпоративных возможностей, не сможет обеспечить надежность операций и вести конкуренцию в цифровом формате.

Чтобы реализовать цифровую стратегию любого типа, компании необходима также интегрированная платформа (мы называем ее операционным каркасом). Она объединяет различные функции, обеспечивает надежность и эффективность транзакций и взаимодействия с клиентами. Базовые элементы операционного каркаса – это доступ к единому авторитетному источнику ключевых данных о финансах, клиентах и продуктах, надежные сквозные глобальные процессы в цепочках поставок и общие отделы обработки документации.

Еще с 1990-х гг. компании начали внедрять интегрированные корпоративные АСУ (ERP) и системы управления взаимодействием с клиентами (CRM). Однако во многих случаях корпоративная политика, культура и используемые процессы закрепляли существование бизнес-анклавов, что препятствовало внедрению таких систем и использованию соответствующих общекорпоративных возможностей. Но компания, которой недостает общекорпоративных возможностей, не сможет работать стабильно и вести конкуренцию в цифровом формате.

Операционный каркас у Kaiser Permanente начинается с ее электронной системы ведения медико-санитарной документации, которую компания практически с самого начала выбрала в качестве базы для записей клинических данных. Теперь эта система заметно облегчает взаимодействие с клиентами и позволяет реализовать новые цифровые решения, в которых требуется точная информация о пациентах.

Операционный каркас Schindler включает в себя глобальные стандарты бизнес-технологий и процессов, которые компания внедряет с помощью своей ERP-системы начиная с 2005 г. И теперь, вводя в свой операционный каркас новые сведения от датчиков, она облегчает себе текущие эксперименты с мобильными решениями.

Оценивая способность организации реализовать одну из двух стратегий, руководители должны определить, каких ресурсов недостает, изыскать их и встроить в операционный каркас. Чтобы преуспевать в цифровой экономике, необходимо предлагать клиентам продукты, обладающие уникальными преимуществами, чтобы их было трудно воспроизвести как привычным конкурентам, так и стартапам. Такие предложения могут опираться на стратегию, ориентированную либо на комплекс интегрированных цифровых продуктов, либо на отношения, позволяющие привлекать клиентов недоступными конкурентам способами. Без этого, даже непрерывно внедряя инновации, вы не сможете поставлять клиентам приложения с добавленной стоимостью в сфере ИИ, биометрии, дронов и тем более – грядущих цифровых технологий.

2

Пять мифов о цифровизации

Многие советы директоров и команды топ-менеджеров стремятся достичь максимальной эффективности, восприимчивости к инновациям и конкурентоспособности, которые может обеспечить цифровизация. Но мой опыт говорит о том, что путь цифровизации (как и большинство других крупных общекорпоративных программ) достаточно рискованный.

На протяжении большей части своей карьеры я либо наблюдал процессы цифровизации как в государственном, так и в частном секторе, либо сам участвовал в них. В частности, в разное время я занимал должности директора отдела кибернетических технологий Управления перспективных оборонных исследовательских проектов США (DARPA), технического директора и старшего вице-президента Safeguard Scientifics Inc., а также технического директора и старшего вице-президента корпорации Cigna по технической стратегии. И я заметил, что если преобразования не были хорошо спланированы, поддержаны руководством компании и со скрупулезной точностью выполнены, то в подавляющем большинстве случаев организации делали серьезные ошибки.

Университет Вилланова, в котором я сейчас преподаю и занимаюсь исследовательской работой, собирает данные о внедрении технологий и тенденциях в сфере цифровизации. Я то и дело слышу про «удивительные», «замечательные», «потрясающие» и «невероятные» проекты, потенциально способные «произвести революцию» в компании или даже «взорвать» целую отрасль. Но когда я опрашиваю респондентов, чтобы выяснить ключевые детали таких проектов, часто обнаруживаю, что люди еще не очень хорошо понимают суть понятия «цифровизация». И чтобы устранить имеющуюся путаницу и внести некоторую ясность, я разделил результаты своих наблюдений на пять категорий – пять мифов о цифровизации. Если вы научитесь отличать мифы от реальности, то с меньшей вероятностью станете жертвой нарастающей шумихи относительно всеобщей цифровизации.

Миф № 1: каждая компания должна «цифровизироваться».

Реальность: далеко не каждая компания, процесс или бизнес-модель нуждаются в этом.

Цифровизация представляет собой не просто обновление программного обеспечения или проект улучшения цепочки поставок. Это спланированный «цифровой удар» по, возможно, вполне эффективно функционирующей системе. И перед тем как начать цифровизацию бизнеса, предварительно необходимо целенаправленно спрогнозировать все изменения с помощью программ моделирования бизнес-процессов разных уровней.

Поэтому в качестве первого шага к цифровизации процессов нужно беспристрастно оценить, сможет ли ваша компания создать цифровые модели, позволяющие в деталях имитировать действующие у вас процедуры. В более простой формулировке вопрос звучит так: сможет ли моя компания смоделировать используемые ею процессы? Многим организациям это не по силам, и здесь нет никакого криминала. Это просто означает, что вам, по всей вероятности, будет трудно перевести все рабочие процессы в цифровой формат.

Помните также, что эффект от любой инициативы в конечном счете определяется потенциальным ростом доли рынка, дохода и прибыли. Далеко не для всех компаний, даже если они смогут смоделировать свои бизнес-процессы во всех тонкостях, цифровизация рентабельна. Кроме того, если ваши ныне существующие бизнес-правила, процессы, модели и системы и так работают безупречно, усилия по их цифровизации с учетом необходимых затрат и времени могут просто не иметь смысла.

Конечно, со временем эффективность правил, процессов, моделей и систем может снизиться; если это действительно произойдет, то цифровизация компании может оказаться целесообразной. Но она не должна превращаться в самоцель. Необходимо просчитать ее эффективность, чтобы можно было с уверенностью утверждать, что какие-то ключевые процессы в итоге существенно упростятся.

Миф № 2: цифровизация опирается на новейшие или даже прорывные технологии.

Реальность: самый быстрый эффект от цифровизации обеспечивается как раз за счет традиционных операционных и стратегических технологий, а не новых (например, дополненная реальность) или так называемых прорывных (частный случай – машинное обучение) технологий. Основной выигрыш при подобных преобразованиях тоже обеспечивают проверенные операционные (например, сети и базы данных) и стратегические технологии (такие как ERP или CRM). Дело в том, что многие бизнес-процессы и модели уже устарели. Давайте вспомним, каким образом компаниям Uber Technologies Inc. и Airbnb Inc. постепенно удалось серьезно потеснить другие системы заказа такси и бронирования номеров в отелях. Да, новые технологии действительно способствовали росту известности этих брендов, но самые значительные выгоды они получили за счет мобильных телефонов, приложений и сайтов, оптимизированных для выполнения быстрых транзакций и отслеживания местоположения. Иными словами, нужного воздействия зачастую легче добиться с применением широко используемых технологий, нежели с помощью новейших, еще недоступных большинству потенциальных клиентов.

Но сколь бы очевидным ни был этот тезис, многие руководители игнорируют его. Они считают, что необходимо как можно скорее внедрить в практику только появившуюся технологию. А ведь ее эффективность часто трудно спрогнозировать, и сам этот инструмент еще недостаточно развит, чтобы оказать серьезное воздействие.

Миф № 3: именно прибыльные компании с наибольшей вероятностью запустят успешные проекты цифровизации.

Реальность: если все идет хорошо, проще говоря, если и наемные сотрудники, и акционеры довольны ситуацией и своим имущественным положением, то вероятность значимых преобразований невелика.

Компании-неудачницы гораздо более склонны к подобным преобразованиям просто потому, что им нужно быстро что-то (если не все) менять. Преуспевающие организации, особенно публичные, по понятным причинам относятся к изменениям настороженно. Попробуйте вспомнить: какие успешные компании действительно изменили свои бизнес-модели без давления рынка? Коренные преобразования – дело дорогое, трудоемкое, болезненное, а результат не всегда предсказуем. И руководители, предлагающие это сделать, становятся легкой мишенью для внутренних оппонентов, особенно если программы изменений продвигаются медленно или со сбоями.

Что бы ни утверждали авторы бизнес-бестселлеров и ученые мужи, правда состоит в том, что в организациях, где люди чувствуют себя комфортно, они в большинстве своем сопротивляются цифровым преобразованиям. Да, если в компании начинаются проблемы, сопротивление изменениям может быстро сойти на нет. Но пока этого не случится, бывает трудно убедить людей в необходимости принять меры для исправления того, что им представляется нормально работающим. Как говорится, не сломано – не чини!

В каких организациях сопротивление цифровизации оказывается наименьшим? В компаниях, которые быстро теряют клиентов и деньги, и в тех стартапах, которые не особенно считают средства инвесторов. Меры по цифровизации оказываются эффективными там, где есть деньги и высокая (обоснованная) готовность к рискам. Устойчивые же компании обрели свое положение не по взмаху волшебной палочки, а потому, что им удалось выйти на стабильную прибыльность за счет хорошо продуманных, понятных и эффективных процессов. Именно в этом заключается суть их нынешней бизнес-модели. Поэтому, пока им сопутствует успех на рынке, они, как правило, не хотят радикальных изменений.

Миф № 4: мы должны «взорвать» нашу отрасль раньше, чем это сделает кто-то другой.

Реальность: прорывные преобразования редко инициируются теми лидерами рынка, чьи бизнес-модели определяют развитие отрасли в течение многих лет.

Хотя лидеры рынка часто вслух гордятся своей ролью новаторов и сотрясателей основ, на деле они, как правило, не являются такими уж поборниками перемен, во всяком случае, до тех пор пока у них не начнут снижаться прибыли и их акционеры не поставят вопрос о необходимости преобразований.

Опыт показывает, что кардинальные изменения часто осуществляют стартапы, делавшие смелые ставки против привычных бизнес-моделей. В качестве примеров можно привести ту же Airbnb (гостиничная индустрия), Uber и Lyft (транспортные услуги), Amazon (книги и другая розничная торговля) и Netflix (развлечения).

Означает ли это, что у отраслевого лидера нет возможности выйти вперед за счет «самоподрыва»? Нет, не означает. Но пусть этот краткий экскурс в историю послужит полезным напоминанием, что инициаторами прорывных решений редко становятся стабильные компании с устойчивым притоком доходов и высокой прибылью.

Миф № 5: руководители ждут не дождутся цифровизации.

Реальность: количество руководителей (особенно – публичных компаний), которые действительно хотели бы преобразовать свои компании, относительно невелико.

Между тем цифровизация требует мощной поддержки со стороны топ-менеджмента. И хотя концепцию цифровизации можно «продать» вверх по цепочке управления, этого будет недостаточно. Для успеха преобразований необходима открытая и непрерывная поддержка со стороны руководства.

Но именно такую поддержку – публичную, твердую, постоянную и непоколебимую – обеспечить гораздо труднее, чем можно предположить. Многие руководители с подозрением относятся к рискованным изменениям, которые могут повлиять на их статус в компании. Топ-менеджеров также пугает сложность проектов цифровизации, особенно когда они узнают, сколько времени потребуется на реализацию. Кроме того, как мы уже говорили, руководители компаний неохотно изменяют существующие бизнес-модели, которые обеспечивают устойчивые доходы им самим и акционерам.

Приятно думать, что в первую очередь руководители заботятся о средствах, которые обеспечат процветание компании в длительной перспективе, но обычно существует большой разрыв между словами о цифровизации и тем, что топ-менеджеры действительно готовы делать.

3

Как заполучить талантливых цифровиков

Компании во все более цифровизирующемся мире сталкиваются со множеством проблем. Имея ограниченные ресурсы и противоречивые приоритеты, они каким-то образом должны нарастить свой потенциал до такого уровня, чтобы их структура, персонал, корпоративная культура и вся деятельность соответствовали целям, которых они стремятся достичь в изменчивой конкурентной среде. И одна из самых важных проблем, с которой сталкиваются многие организации (кроме разработки стратегий, которые отвечали бы их потребностям), – это поиск нужных людей.

В 2016 г. в ходе реализации совместного проекта исследования цифрового бизнеса MIT Sloan Management Review и консалтинговой фирмы Deloitte LLP («Делойт») выяснилось: одной из самых серьезных (и часто упускаемых из виду) угроз для бизнеса оказывается неспособность привлекать и удерживать талантливых сотрудников. Мы опросили свыше 3700 руководителей, менеджеров и аналитиков. Более 70 % из них согласились, что для эффективной конкуренции в цифровом мире их организации нуждаются в совершенствовании кадровой базы.

Однако перечень навыков, которые, как считается, необходимы персоналу компаний, часто удивляет. Так, лишь 18 % наших респондентов указали, что для руководителей наиболее значимыми являются технические навыки, в то время как в числе важнейших для других сотрудников их назвали 27 % опрошенных. Многие полагают, что для достижения успеха в цифровой среде не менее или даже более важными являются другие качества: готовность к переменам, дальновидность и трансформативное видение. При этом наемные работники стремятся найти работу в таких компаниях, которые позволят им развиваться и демонстрировать навыки и способности, необходимые для достижения успеха в цифровом мире.

Организации, предоставляющие сотрудникам эти возможности как в рамках формального обучения, так и за счет накопления практического опыта, имеют преимущество в плане привлечения и удержания талантов. Согласно нашему опросу, респонденты, которые считали, что не могут совершенствовать навыки работы в цифровой среде, сообщали, что собираются покинуть свою компанию в течение года, в шесть раз чаще работников организаций с высоким уровнем развития цифровых технологий, предлагающих более широкие возможности для развития этих умений. Причем среди тех, кто собирался сменить работу, были не только молодые и не слишком опытные сотрудники, но и руководители среднего и высшего звена, а ведь их работа в бизнесе критически важна для его будущего. Если компании быстро не примут необходимых мер, они, скорее всего, потеряют перспективных сотрудников, которые пока еще работают у них, и столкнутся с трудностями при попытке привлечь новые таланты.

Опрашивая руководителей-цифровиков и аналитиков, мы выявили наличие двух принципиально разных подходов к подбору талантливых специалистов во все более «цифровизирующейся» деловой среде. Некоторые организации проявляли большой интерес к высококвалифицированным подрядчикам и консультантам. Эти компании стремятся разрабатывать гибкие модели подбора и расстановки кадров, используют цифровые платформы для установления контактов с талантливыми специалистами-фрилансерами. Например, компания Word Market Inc., базирующаяся в Нью-Йорке, использует специальную платформу для работы с фрилансерами. Она облегчает наем специалистов в соответствии с текущими потребностями бизнеса клиента. Подобные компании, выступающие в качестве посредников между организациями и фрилансерами, существуют уже много лет. При этом рынки талантливых специалистов-цифровиков отличаются тем, что их можно использовать для более гибкой и надежной координации деятельности как штатных специалистов, так и внештатных сотрудников в режиме реального времени. Бизнес во многих отраслях уже активно использует эти рынки. В частности, компания Olo (Нью-Йорк), специализирующаяся на цифровых заказах, в настоящее время пытается совместить свое торговое программное обеспечение с инфраструктурой Uber для предоставления водителей-экспедиторов по запросам ресторанов.

В последние годы рынки, или, если угодно, биржи талантов, основанные на цифровых платформах, активно развиваются. В качестве примера приведем компанию Topcoder Inc. Она помогает членам глобального сообщества в поиске разработчиков программного обеспечения и программистов с клиентами и хорошо известна именно как биржа талантов. Однако, поскольку потребности этой высокотехнологичной отрасли сейчас изменились, модифицировалась и стратегия Topcoder. Теперь компания взаимодействует со своими членами и развивает у них навыки менеджеров проектов, чтобы они научились управлять теми самыми «талантами по вызову», которых находит платформа.

Рынки талантливых специалистов-цифровиков отличаются тем, что их можно использовать для более гибкой и надежной координации деятельности штатных и внештатных сотрудников в режиме реального времени.

Другие организации, наоборот, делают акцент на обучении собственных сотрудников и управлении ими в долгосрочной перспективе. Многие из этих компаний тратят значительные средства на внедрение новых моделей адаптации, непрерывного обучения и повышения квалификации. Они предоставляют персоналу возможность приобретать навыки использования цифровых технологий, причем не только в рамках повышения чисто технического уровня. Сотрудников также знакомят с тщательно отобранными примерами из опыта работы, меняющимися с течением времени. Консалтинговая фирма Allied Talent LLC из Кремниевой долины выдает компаниям-клиентам рекомендации относительно совершенствования нужных навыков у наемных сотрудников и мотивирования их к карьерному росту. Ее специалисты рекомендуют создавать возможности для того, чтобы в среднем раз в два – четыре года сотрудники одной и той же организации переходили на новые должности и выполняли такие задания, которые были бы одновременно ориентированы на достижение общекорпоративных задач и способствовали достижению собственных карьерных целей сотрудника. Такой подход позволяет работникам приобретать новые навыки и успешно строить карьеру в пределах организации.

На первый взгляд, эти два подхода к привлечению ценных кадров и управлению ими в цифровом мире вроде бы противоречат друг другу. Первая стратегия ориентируется на привлечение по мере необходимости нужных специалистов извне через цифровые платформы, и масштаб этих процессов может варьироваться в зависимости от потребностей в тех или иных навыках; вторая предполагает обучение и «выращивание» сотрудников и соответствующие инвестиции внутри самой организации. Хотя большинство компаний предпочитает делать упор на одну из этих концепций, мы полагаем, что эффективную конкуренцию в цифровом мире может обеспечить модель, сочетающая в себе элементы обоих подходов.

Это означает, что организации, переходящей на цифровые технологии, придется опираться на специалистов двух категорий: на «талантов по вызову», к которым можно обращаться по мере необходимости, и на штатных сотрудников. Такое разделение отнюдь не ново: уже много лет компании в разное время полагаются то на свой основной персонал, то на «договорников». Однако сегодня цифровые платформы позволяют находить и организовывать работу привлеченных специалистов быстрее и проще, чем когда-либо. Менеджеры при этом могут более гибко координировать действия основного персонала и внешних сотрудников, повышая эффективность работы по проекту в целом.

Для выбора оптимального варианта понадобится заново оценить перспективы как «талантов по вызову», так и штатных сотрудников.

Компаниям, возможно, придется осмыслить тот факт, что управлять талантливыми специалистами извне нужно иначе, нежели штатными сотрудниками. Плюс к тому может потребоваться развитие рынков «талантов по вызову», чтобы востребованных специалистов можно было приглашать по мере необходимости. Биржи талантов могут работать на базе цифровых платформ, которые будут отслеживать, оценивать и хранить данные вызываемых по запросу специалистов-договорников.

Управляйте рынками «талантов по вызову» как сообществом. Чтобы компании всегда могли получить специалистов с необходимым набором профессиональных навыков, нужно относиться к рынкам «талантов по вызову» как к стратегическим ресурсам и платить деньги, обеспечивая сохранение этих ресурсов в долгосрочной перспективе. Отдельные люди могут появляться и исчезать, но в целом рынок необходимо формировать, развивать и поддерживать с прицелом на будущее.

Соотношение штатных специалистов и талантливых совместителей. Хотя рынки талантов обычно нужны для подбора фрилансеров с неполной занятостью, ряд организаций уже использует эти биржи в качестве платформ по подбору штатных сотрудников для своих проектов. Например, Work Market формирует для компаний кадровые базы специалистов, включая в них как постоянный персонал, так и сотрудников-фрилансеров. Штатные работники образуют необходимую стабильную базу, а совместители обеспечивают бизнесу гибкость, позволяющую справляться с колебаниями спроса. Для некоторых специалистов, привлекаемых по мере необходимости, возможность войти в штат компании может оказаться мощным стимулом для дальнейшего развития собственных навыков. Вместе с тем многие работники не претендуют на штатные должности – это, например, студенты, родители с маленькими детьми и лица предпенсионного возраста. Например, краудсорсинговая компания InnoCentive Inc. из Уолтема (Массачусетс) обнаружила, что одним из ее наиболее ценных и популярных активов являются пенсионеры, обладающие востребованными специальными знаниями и навыками.

Многие организации относятся к совместителям как к гражданам второго сорта, но компании, нуждающиеся в классных специалистах, действуют иначе. «Талант по вызову», обладающий ценными навыками, часто может сам выбирать работу в определенном проекте или компании.

Создайте среду, в которой захотели бы работать лучшие специалисты. Многие организации относятся к совместителям как к сотрудникам второго сорта, но компании, нуждающиеся в классных специалистах, действуют иначе. «Талант по вызову» часто сам выбирает работу в любом проекте и в любой компании. Чтобы гарантировать этим специалистам лучшие условия, организации должны формировать у себя такую среду и структуру стимулов, в которой к приглашаемым договорникам относились бы как к неотъемлемым участникам процесса реализации стратегических целей компании. Привлечению ценных специалистов могут также способствовать предоставление им престижной работы, создание хороших условий, участие в интересных проектах и контакт с другими командами.

Компаниям, все активнее использующим рынки талантов, возможно, придется к тому же переосмыслить характер деятельности и функции своих штатных сотрудников. Нужно помнить: это не просто люди, работающие у вас полный день. В их развитие вы планируете вкладывать средства, чтобы вместе разрабатывать и корректировать долгосрочную стратегию организации. А это уже совсем иное качество.

Приучайте сотрудников делегировать полномочия «талантам по вызову». Сначала штатные сотрудники, скорее всего, при необходимости будут обращаться к другим постоянным коллегам. Но со временем они все чаще смогут делегировать работу приглашенным специалистам, что предполагает наличие у них определенных управленческих навыков. Чтобы такое делегирование было эффективным, необходимо знать, как заполучить людей, обладающих необходимыми навыками, уметь формировать команды, быстро вовлекать внештатников в работу и эффективно использовать цифровые инструменты для достижения поставленных целей. Все это может обеспечить организационную гибкость и благоприятные условия для совместной работы. Характерно, что как раз такими свойствами отличались компании с высоким уровнем цифровизации, принимавшие участие в нашем исследовании.

Предоставляйте штатным сотрудникам возможность влиять на стратегические решения. Штатным сотрудникам, даже сравнительно молодым, необходимо предоставлять определенную стратегическую самостоятельность. Нужно дать им возможность вносить собственный вклад в достижение поставленных целей или, во всяком случае, активно содействовать этому процессу. Одним из навыков, необходимых, как отметили респонденты в ходе нашего опроса, как руководителям, так и рядовым сотрудникам, работающим в цифровой среде, является стратегическое мышление. Важнейшим элементом культуры в компаниях с высоким уровнем развития цифровых технологий является делегирование полномочий и ответственности. Очевидно, что предоставление большей независимости подчиненным предполагает, во-первых, активное взаимодействие с высшим руководством и, во-вторых, повышение уровня осведомленности сотрудников о стратегических целях организации.

Создайте среду, в которой люди хотели бы оставаться в течение длительного времени. Не случайно важнейшей отличительной чертой компаний с высоким уровнем использования цифровых технологий является целенаправленная работа по развитию, поддержанию и укреплению у сотрудников ощущения причастности к общему делу. Запомните: для удержания основного ядра коллектива в течение длительного времени недостаточно одной только достойной зарплаты. Многим людям для того, чтобы и дальше оставаться в какой-либо организации и вносить свой вклад в общее дело, необходимо знать, что и компания готова вкладываться в них, сможет предлагать возможности для роста. Например, в компании 3M Co. предусмотрены специальные расходы с целью повышения лояльности новых сотрудников. По словам президента и председателя совета директоров 3M Инге Тулина, к 2025 г. планируется подключить всех сотрудников к развертываемой программе повышения квалификации персонала.

Предоставляйте людям разнообразные возможности для непрерывного накопления опыта работы в цифровой среде. Вероятно, со временем штатным сотрудникам потребуются возможности для развития. Компаниям придется разрабатывать новые программы развития персонала. В отличие от традиционных программ подготовки и повышения квалификации руководящих кадров, в которых время от времени участвуют только отдельные сотрудники, они мотивируют штатных сотрудников постоянно обновлять свои навыки, чтобы не отставать от общих трендов непрерывно развивающегося цифрового мира.

Организациям, привлекающим специалистов с рынка «талантов по вызову», необходимо будет решить для себя ряд важных вопросов. Например, какова оптимальная численность штата компании? Какими навыками должны обладать штатные сотрудники? Нужно ли использовать возможности рынков «талантов по вызову» или лучше готовить специалистов самостоятельно, чтобы к тому времени, когда возникнет необходимость, они обладали нужными навыками? Каким образом сформировать надежный пул «талантов по вызову» так, чтобы их навыками не могли пользоваться конкуренты? В какой мере можно использовать рынки «талантов по вызову» совместно с другими компаниями?

В поисках ответов на эти и другие вопросы компании начинают экспериментировать с новыми моделями управления. В грядущем цифровом мире это может помочь получить максимальную отдачу от талантливых специалистов. Системы управления талантами, предназначенные для традиционной среды, вряд ли позволят компаниям успешно противостоять конкурентам в цифровом мире; это может отпугнуть людей, которых вы больше всего хотите привлечь и удержать.

Эта статья написана на основе исследования, проведенного авторами в рамках программы исследований, спонсируемой MIT Sloan Management Review. Она была выбрана и подготовлена к публикации независимой редакционной группой. Полный отчет см. на сайте http://sloanreview.mit.edu/digital2016.

4

Переосмысление стратегий развития в цифровой экономике

Цифровые технологии радикально меняют поведение отдельных людей, корпораций и целых сообществ. Похоже, что разрушение стереотипов уже становится нормой. Перед руководителями бизнеса стоит двуединая задача: им необходимо защищать свои организации, с одной стороны, от «выскочек» (компаний с короткой историей операционной деятельности), а с другой стороны, от фирм, давно работающих в отрасли; одновременно им нужно разрабатывать стратегии развития на ближайшие пять лет.

Для большинства это весьма сложная задача. Как топ-менеджеру в такой ситуации обеспечивать непрерывное развитие и устойчивость своей компании? Или, иначе говоря, какова ваша роль?

Некоторые компании из списка Fortune 500 максимально усиливают оборонительные стратегии, повышая эффективность затрат и производительность для своего основного бизнеса. Другие пытаются уже сейчас адаптировать бизнес-модели к требованиям завтрашнего дня путем приобретений. Например, в сентябре 2016 г., после пятилетней череды приобретений, Walmart заключила с Jet.com сделку на 3 млрд долл., демонстрирующую ее стремление всерьез конкурировать с Amazon.com. Корпорация General Motors явно задумывается о создании автопарка, о чем свидетельствует ее (неудачная) попытка приобретения Lyft.

Ни один из этих вариантов нельзя назвать неправильным: везде присутствует своя логика. Но являются ли эти подходы самодостаточными, чтобы обеспечить развитие и устойчивость вашего бизнеса и отсутствие реальных конкурентов в долгосрочной перспективе? Мы считаем, что нет.

В наши дни динамические колебания традиционных рынков активно используются множеством фирм-«подрывников», поэтому возможности для развития в условиях все более жестких регуляторных ограничений и все более острой конкуренции найти трудно. Использование возможностей непрерывно развивающихся цифровых технологий для преодоления существующих при разработке и внедрении новых бизнес-моделей барьеров является непростой задачей. Поэтому необходимо искать способы, чтобы оказаться в выигрышной позиции. Для руководителей крупных компаний это означает, что надо делать ставку на масштабные программы, реализовать которые фирмы-«подрывники» просто неспособны: в этом случае придется ставить амбициозные цели, разрабатывать глобальные планы, делать стратегически важные инвестиции и мобилизовать значительные ресурсы для достижения цифрового лидерства. Другими словами, нужно подняться выше уровня «подрывников» и использовать размеры своих компаний, превращая их из бремени в ценный актив.

Звучит эффектно, но добиться этого на самом деле трудно. Слишком многие компании все еще формулируют свои стратегии развития, опираясь на традиционные методы планирования – с использованием годовых циклов, анализа статистики и инкрементального мышления. В новой цифровой экономике с высокими скоростями и большой степенью неопределенности эти традиционные методы, по-видимому, уже не смогут обеспечить успеха.

Поэтому сейчас необходимо переосмыслить свои подходы к разработке стратегий с учетом трех представленных ниже фундаментальных постулатов и планировать следующие шаги, опираясь на них и оперируя ими.

Постулат № 1: будущее не может быть результатом точного анализа, вам придется его придумать. Аналитические модели, которые на протяжении многих лет являлись основой стратегического планирования, играют важную роль в качестве инструментов формирования картины современного мира и существующих в нем возможностей. Однако, если вы хотите разработать стратегию, которая обеспечит компании диспропорциональный, взрывной рост и значимые конкурентные преимущества, придется выйти за рамки чистого анализа.

Если бы гиганты Gillette и Schick, доминировавшие в производстве бритв в США, не только следили за своими традиционными, привычными конкурентами, но и вовремя оценили бы ценность рассылки продукции потребителям напрямую по подписке, вряд ли компания Dollar Shave Club сделала бы такой стремительный рывок за счет электронной торговли. Также сомнительно, что компания Unilever, которая приобрела этот стартап в 2016 г., так серьезно занялась бы бритвенным бизнесом.

Какова ваша роль? Успешная цифровая стратегия требует сочетания дедуктивного анализа и специфических индуктивных рассуждений. Вместе они генерируют творческие озарения, которые позволяют предугадать появление принципиально новых рынков или даже формировать их. Чтобы помочь организации заглянуть в будущее, постарайтесь создать в ней такую атмосферу, в которой высоко ценится сочетание парадигм мышления «изнутри наружу» и «снаружи внутрь». Иными словами, вам придется «забраться в голову клиента».

Смоделируйте, как будет выглядеть мир через пять – десять лет, причем в разных отраслях экономики. Какие тогда будут потребности у ваших нынешних клиентов? Возникнут ли у компании новые возможности за пределами сегодняшней клиентской базы, предложений продуктов и услуг?

Потом представьте себе, что вы исключили из уравнения существующие сегодня факторы сдерживания бизнеса и экономические ограничения. Как бы вы использовали цифровые технологии для преодоления барьеров и реализации открывающихся возможностей? Проведите мозговой штурм с командой нестандартно мыслящих экспертов из всех отделов организации. Возможно, его результаты станут основой для разработки вашей стратегии.

Постулат № 2: конкурентная эволюция больше не будет линейной – она станет экспоненциальной и прорывной. И ваша стратегия должна соответствовать этой динамике. Определите целевое состояние, которого вы хотите достичь за три – пять лет. Это необходимо с точки зрения концентрации ресурсов, соответствующих масштабам решаемой задачи. Однако при этом стратегия не может ограничиваться перечислением фиксированных последовательных шагов, реализуемых в обозримом будущем в приказном порядке. Ее необходимо воспринимать как живой, дышащий процесс. Подобно тому как разработка программного обеспечения эволюционировала от традиционных каскадных моделей к более гибким модульным схемам, так и формирование стратегии должно опираться на гибкую концепцию, которая может приспосабливаться к быстро меняющимся условиям рынка. Без динамичности и способности к адаптации компании оказываются в ситуациях, когда они одновременно упускают возможности и создают «окна», привлекающие внимание «подрывников», готовых к атаке.

Вспомните: в 2008 г. бывший генеральный директор компании Blockbuster Джим Кейс сказал, что компания Netflix, начинавшая с рассылки видеодисков через почтовую службу, а теперь транслирующая потоковые мультимедиа и видео непосредственно потребителям, «как конкурент не была видна даже на экране радара». Между тем не прошло и двух лет, как Blockbuster, поднявшийся за счет физического проката видео, обанкротился. Тем временем Netflix наращивала темпы и набрала более 65 млн абонентов глобальной трансляции потокового контента. Решение генерального директора Netflix Рида Гастингса полностью перейти на этот вид трансляции было стратегической ставкой, сделанной против Blockbuster. Гастингс понял, что традиционные преимущества Blockbuster – наличие розничной сети, товарных запасов и торгового персонала – в цифровом мире быстро потеряют свою ценность.

Какова ваша роль? Мы подошли к концу жизненного цикла четкого стратегического планирования. Вы с командой должны наладить процесс, который позволял бы непрерывно оценивать динамику рынка, отслеживать влияние и возможности, связанные с изменениями в бизнесе и технологиях. Вам придется вносить коррективы, чтобы неуклонно продвигаться к поставленной цели. Не делайте цифровую стратегию рабом вашего бюджета. Продумайте динамичную серию спринтов с четким эндшпилем и создайте гибкий инвестиционный ресурс для реагирования на изменения ситуации.

Постулат № 3: стремление к интенсивному развитию не является проблемой. Самым серьезным препятствием для вас может стать неспособность мотивировать сотрудников на реальные действия. Крупные компании обычно не страдают от недостатка амбиций. Чаще всего главная трудность у них заключается в том, чтобы побудить руководство создать достаточное силовое поле для начала цифровизации. Во многих организациях считают: чтобы инициировать действия, необходимые для реализации открывающихся возможностей, достаточно определить цель. Но в реальности пока даже многие компании, числящиеся в списке Fortune 500, не готовы к смелым шагам. Мультинациональные корпорации стремятся прежде всего обеспечить оптимальную эффективность, поэтому им сложно бывает решиться на внедрение каких-то принципиально новых инициатив, идей и процессов. Многие компании набирают сотрудников, заботящихся в первую очередь о максимальной результативности работы и снижении рисков. Все эти проблемы усугубляются тем, что капитал вкладывается в наименее рискованные предприятия. В публичных компаниях дополнительным отягчающим обстоятельством оказывается необходимость представлять ежеквартальные финансовые отчеты и обеспечивать должную прибыль на акцию.

Barnes & Noble боролась с этими проблемами в течение многих лет, но сначала не сумела агрессивно инвестировать в онлайновую торговлю книгами (по времени это совпало с началом взлета Amazon), а потом оказалась аутсайдером в соревновании изготовителей электронных книг. В последние пять лет этой книготорговой компании пришлось закрыть много своих традиционных физических точек продажи. Теперь она изо всех сил пытается реализовать новую стратегию устойчивого развития.

Какова ваша роль? Стратегии, используемые современными организациями, от шести сигм до аджайла, ориентированы на непрерывное совершенствование процессов. Они по-своему рациональны, но следует понимать, что, если ваши усилия полностью сосредоточены на улучшении существующего налаженного бизнеса, вам трудно будет выделить время, энергию и деньги для перехода на цифровые технологии. Поэтому необходимо обеспечить командам пространство для проверки идей и экспериментов, сформировать в компании позитивное отношение к ним. Выделите время для изучения новых концепций оценки ключевых показателей эффективности (КПЭ) или целей и ключевых результатов (ЦКР) применительно к своей организации.

И помните: чтобы стратегия развития увенчалась успехом, параллельно нужно разработать еще и план поддержки соответствующих действий во всей компании. Это не так просто. Придумайте общего врага – это позволит команде сплотиться против него. Создайте образ будущего конкурента, способного разрушить ваш бизнес, подумайте, где и как это могло бы произойти. Убедитесь, что каждый отдел знает, с каким конкурентом борется компания и почему вклад данного подразделения так важен для победы в этой борьбе.

Руководители предприятий, озабоченные обеспечением устойчивого роста, обязаны беспокоиться по поводу возможных сбоев. Но подход к планированию будущего исключительно на основе реалий сегодняшнего дня никак нельзя признать дальновидным. В итоге он может привести к краху даже транснациональную компанию. Крупные корпорации при этом могут воспользоваться преимуществом своих масштабов. Для достижения нужных результатов динамичная стратегия цифрового развития должна быть устремлена в будущее. Конечно же, необходимо получить одобрение персонала, которое позволило бы объединить весь бизнес для достижения поставленных целей.

5

Как монетизировать данные

В современном мире обладание огромными объемами данных отнюдь не уникально. Поэтому информация сама по себе все чаще становится товаром. В цифровой экономике эффективная монетизация данных (а не просто их накопление) может стать значимым источником конкурентных преимуществ.

Для монетизации своих данных компании могут использовать три основных подхода: совершенствование внутренних бизнес-процессов и решений; привязку дополнительной информации к основным продуктам и слугам («обертку»); продажу информационных продуктов на новых и существующих рынках. Эти подходы существенно различаются по типам возможностей и необходимых гарантий, но любой из них становится шансом для того, чтобы компания смогла занять уникальное место на рынке.

Теоретически можно одновременно использовать несколько основных способов монетизации данных. На практике же в случае принятия той или иной концепции руководству компании придется осуществить соответствующие организационные изменения, а также целенаправленное обновление технологий и систем управления данными. Поэтому, наверное, лучше всего выделить наиболее перспективное направление и начать с него. При этом вы сможете улучшить свои данные таким образом, чтобы облегчить последующие действия, связанные с другими концепциями. Еще важнее, что таким образом вы сможете создать в компании потенциал для монетизации ее данных.

Самый очевидный способ монетизации данных – это использование их для совершенствования рабочих процессов и повышения качества принятия решений. Руководители часто недооценивают финансовую отдачу, которую может принести этот метод для повышения эффективности работы. Если данные и аналитика передаются сотрудникам, способным и уполномоченным принимать решения, например тем, которые взаимодействуют с клиентами, контролируют разработку продуктов или запускают производственные процессы, результаты обычно оказываются положительными. Располагая полученными выводами, сотрудники могут предоставлять клиентам более значимые услуги, точнее оценивать и удовлетворять их потребности, а также оптимизировать производство.

Когда в феврале 2014 г. Сатья Наделла стал генеральным директором корпорации Microsoft, он призвал сотрудников найти способы оптимизировать процессы в компании, опираясь на данные. Руководители полагали, что таким образом они смогут повысить производительность труда продавцов на 30 %. Для этого в Microsoft внедряли инструменты, которые позволили менеджерам тратить больше времени на взаимодействие с клиентами, причем более эффективными способами. Речь идет, в частности, об использовании важных расчетных данных, таких как вероятность и предполагаемое время закрытия сделки.

Чтобы предлагать достойные реализации идеи, менеджеры по продажам сначала должны были определить некоторые исходные общие понятия (например, кто такие «лиды» – lead). Кроме того, им нужно было найти источники данных, которые бы использовались для расчета производительности. Скоро стало понятно, что данные о продажах хранятся слишком во многих разных системах, чтобы можно было без проблем сформировать полную картину бизнеса у конкретного продавца. В течение года в компании создали новую интегрированную систему, которая обеспечила максимально полное представление об отношениях Microsoft с корпоративными клиентами: что они покупали, с какими проблемами сталкивались, какие решения предлагались в этих случаях.

Новая система позволяла экономить 10–15 минут на каждой возможной продаже, избавляя продавцов Microsoft от необходимости искать и подготавливать данные вручную. Она также помогала руководителям более точно управлять своими цепочками продаж, используя прогностическую аналитику и машинное обучение для расчетов вероятности успешного завершения каждой возможной сделки на основе данных, предоставленных продавцом. Например, покупка и внедрение корпоративного программного обеспечения – это сложный процесс, который часто требует участия партнера. Значит, если у клиента уже есть партнеры, система прогнозирует более высокую вероятность успеха. Информация о возможности успеха для данной сделки, о продвижении обязательств по каналам продаж помогала менеджерам правильно определять приоритеты и выбирать действия, с наибольшей вероятностью обеспечивающие достижение поставленных целей. Со временем в Microsoft научились делать еще более точные расчеты (так, точность прогнозов для глобальных пользователей выросла с 55 до 70 %), что привело к повышению качества данных о каналах продаж и, в свою очередь, улучшило управление этими каналами.

Как правило, компании имеют возможности (часто – весьма значительные) дополнительно обогащать свои продукты и услуги и повышать качество обслуживания клиентов с использованием данных и аналитики. Это явление мы называем «оберткой». Чтобы удовлетворять непрерывно растущие требования клиентов и избегать при этом так называемой коммерциализации (превращения продуктов или услуг из уникального в обезличенный товар), компании «обертывают» свои предложения в данные. Один из ранних примеров такой «обертки» продемонстрировала FedEx, когда еще в 1990-х гг. ввела в качестве бесплатной услуги онлайн-отслеживание перемещения отправлений. Сейчас количество таких примеров неуклонно растет. Компании, стремясь повысить ценность своих продуктов, от кредитных карт до устройств для мониторинга состояния организма, дополняют их сопутствующей отчетностью, оповещениями и другой информацией.

Такая «обертка» – это результат творческого процесса, в ходе которого компания определяет, какие сложности существуют у клиентов, а затем находит способы решения этих проблем с помощью данных и аналитики. Например, корпорация Capital One Financial Corporation (диверсифицированный банк, базирующийся в Маклине, штат Вирджиния) узнала, что многие владельцы ее кредитных карт обеспокоены учащением случаев мошеннических транзакций. Но расследование каждого отдельного случая – слишком утомительный и затратный процесс. Вместо этого банк помогает клиентам легко и быстро выявлять мошенничество, привязывая к онлайновым документам по каждой транзакции логотип и карту компании. Эти визуальные подсказки помогают владельцам карт вспомнить, совершали они покупку или нет. В результате удовлетворенность клиентов обслуживанием по кредитным картам повышается и одновременно растет количество совершаемых покупок.

Johnson & Johnson обнаружила, что пользователи устройств мониторинга состояния здоровья, в частности пациенты с диабетом, заинтересованы в обобщении показателей и представлении их в понятном формате. И теперь компания предлагает пользователям своей системы OneTouch Verio Sync Meter (глюкометр, оснащенный передатчиком Bluetooth для связи с компьютером и телефоном) отчетность по предыдущим измерениям уровня глюкозы в крови, а также инструменты, помогающие понять смысл наблюдаемых явлений. Эти данные позволяют клиентам определять возможные причины колебаний уровня глюкозы и, соответственно, решать, какие изменения в образе жизни могли бы обеспечить им лучшее самочувствие.

Меры по добавлению «обертки» лучше всего рассматривать как расширение комплекса процессов, при помощи которых осуществляется управление продуктами компании. Подразумевается, что данные и аналитические инструменты для клиентов должны иметь тот же уровень качества, что и основной продукт. Достигается такая цель при обеспечении сопоставимого уровня проверок и контроля, однако у большинства компаний недостаточно ресурсов для этого. Напротив, попытка предоставления этих данных клиентам может высветить проблемы с невысоким качеством аналитических методов. Поэтому часто оказывается, что для внедрения такой «обертки» компании необходимо вывести свои информационные системы на новый, более высокий уровень, чтобы «обертка» не повредила их репутации и не снизила ценность предложений. Для этого могут потребоваться значительные инвестиции в программы обеспечения качества данных, новейшие вычислительные платформы (например, Hadoop) и/ или талантливые специалисты по интеллектуальной обработке данных.

Многие руководители стремятся продать данные своей компании, считая, что они обладают некоей безусловной ценностью, которая может обеспечить существенные доходы. Однако мы предупреждаем, что продажа данных – это как раз самый трудный способ их монетизации: она требует использования уникальной бизнес-модели, которую в большинстве случаев реализовать невозможно. Но в подходящих обстоятельствах это можно делать, причем с достаточно большим эффектом.

Базирующаяся в Бостоне, штат Массачусетс, корпорация State Street, специализирующаяся на оказании финансовых услуг, сообщила о доходах за 2016 г. в размере 10,6 млрд долл. Она предоставляет продукты и услуги институциональным инвесторам: паевым инвестиционным фондам, корпоративным и государственным пенсионным программам, а также страховым компаниям. В 2013 г. State Street объявила о создании нового подразделения информационного бизнеса под названием State Street Global Exchange. Оно объединило существовавшие на тот момент у State Street возможности накопления и анализа данных с результатами новых исследований для разработки информационных решений, которые клиенты будут готовы покупать отдельно, независимо от основных услуг компании. Свое новое подразделение информационного бизнеса State Street создала в связи с тем, что ей – впервые за последние 30 лет – потребовалась уникальная бизнес-модель.

Продажа данных – самый трудный способ их монетизации: она требует использования уникальной бизнес-модели, которую в большинстве случаев реализовать невозможно.

Несмотря на то что State Street Global Exchange сначала возникла как отдельное предприятие, она сосредоточилась на разработке продуктов, тесно связанных с основным бизнесом. Например, State Street является одной из крупнейших компаний по управлению непубличными активами, то есть собирает данные о финансовом капитале, который не отмечается на публичной бирже. Такого рода сведения не представляют большой ценности для рынков, нуждающихся в точных оценках не котируемого на биржах акционерного капитала. State Street Global Exchange убедилась, что эти данные автоматически не монетизируются. Ее руководители получили от 3000 клиентов, занимающихся прямыми инвестициями, разрешения на агрегирование и анонимизацию этой информации, а затем создали индекс, отражающий финансовые показатели в отрасли.

Руководители State Street поняли, что для поддержки информационного бизнеса им понадобится совершенно новая операционная модель. Во-первых, необходимо было изменить процессы продаж. Хотя State Street Global Exchange часто продавала продукты клиентам State Street, но покупатели ее продуктов, будь то физические лица или центры затрат, отличались от типичных покупателей State Street. Кроме того, для такого информационного бизнеса понадобились другие продавцы, с опытом и навыками продаж данных и продуктов на основе аналитики.

Создание информационного бизнеса – дело сложное и долгое. State Street Global Exchange необходимо было научиться находить баланс между сохранением базовых связей с State Street (чтобы получать выгоду от пребывания в составе более крупной организации) и быстрым реагированием на появление новых рынков и потребностей. По мнению руководителей State Street Global Exchange, компания становится все более популярной у клиентов, так что их усилия в этом направлении должны окупиться. Но воспроизвести такую модель будет непросто. И последователям State Street Global Exchange следует тщательно продумать и сопоставить свои операционные возможности с размерами инвестиций и масштабами изменений, необходимыми для успешной продажи данных.

Лишь около четверти компаний в состоянии обеспечить своим сотрудникам и клиентам легкий доступ к данным, которые им больше всего нужны. Но данные, которыми никто не сможет воспользоваться, монетизировать невозможно.

На пути к монетизации данных вас ожидают два главных препятствия. Во-первых, необходимо будет обеспечить доступность и качество этой информации. Между тем наше исследование показало, что лишь около четверти компаний в состоянии обеспечить своим сотрудникам и клиентам легкий доступ к данным, которые им действительно нужны. А монетизировать данные, которыми никто не сможет воспользоваться, вы не сможете.

Вторым препятствием является отсутствие прозрачности/отслеживаемости действий руководства. Для реализации любой из трех концепций требуются лидеры, преданные своему делу и способные переориентировать сотрудников на разработку решений, обеспечивающих новую стоимость.

Обычно руководители склонны думать, что для повышения качества данных нужно первым делом вложить большие деньги в новую инфраструктуру. Но если начать со второго пункта – прозрачности/отслеживаемости, то необходимость срочно заняться повышением качества данных тут же станет очевидна. И мы рекомендуем начинать именно с этого.

Для монетизации данных за счет совершенствования процессов необходимы сильные руководители, которые систематически используют данные для анализа результатов уже существующих процессов и проверки гипотез относительно предлагаемых улучшений. Например, в Microsoft назначали конкретных людей для осуществления изменений и институционализации новых схем продажи. Именно руководители процессов несут ответственность за разработку оптимальных способов и соответствующих методических рекомендаций, сбор данных, доступность инструментов и обучение всех сотрудников использованию данных в работе.

Монетизация посредством «обертки» требует сильных менеджеров по продукту. Эти руководители должны относиться к данным, сопровождающим основной продукт или услугу, так же, как и к любым другим инновационным разработкам, то есть придерживаться тех же стандартов качества. В Capital One менеджеры понимают ценность добавления соответствующих данных и/или аналитики к кредитным картам, потому что таким образом проще прогнозировать (а потом и отслеживать) увеличение доходов от информации, а также стоимость ее предоставления. Менеджеры по продукту собирают команды для проведения экспериментов и разработки методологий, которые помогут анализировать воздействие информационных инструментов и вносить соответствующие коррективы.

Грамотный руководитель самостоятельного бизнес-подразделения необходим для монетизации данных путем их продажи. Такому лидеру предстоит сформировать команду, которая сможет запустить и развивать это, для большинства компаний совершенно новое направление бизнеса. Начать работу надо с повышения для потенциальных клиентов ценности данных и связанных с ними услуг. Вместе с тем и руководитель бизнеса, и вся команда должны также разрабатывать форматы данных, аналитические инструменты и информационные панели для мониторинга бизнеса и быстрого реагирования на открывающиеся возможности.

Но какая бы стратегия монетизации данных ни была выбрана, для получения максимального эффекта необходимо внедрять новые процессы, приобретать новые навыки и формировать новую культуру. Компании, имеющие опыт монетизации данных, уже поняли, что недостаточно просто передать информацию и соответствующие инструменты в руки сотрудников. Например, Microsoft пришлось уточнять цели, систематизировать данные, совершенствовать отчетность и алгоритмы, растить талантливых специалистов и менять сложившиеся привычки. Capital One и Johnson & Johnson перепрофилировали специалистов по управлению продукцией, заменили платформы и рабочие инструменты. State Street перестроила свою структуру и разработала новую формулу расчета прибыли, позволяющую отдельно учитывать доходы от информации.

Итак, впечатляющие результаты монетизации данных не достигаются с помощью отдельных «озарений», но требуют системного подхода. Они появляются вследствие реализации четкой стратегии в сочетании с инвестициями и внутренней готовностью к переменам.

6

Сколько стоят ваши данные?

В 2016 г. корпорация Microsoft приобрела социальную сеть для поиска и установления деловых контактов LinkedIn за 26,2 млрд долл. Почему Microsoft сочла LinkedIn настолько ценной? И сколько она заплатила за пользовательские данные LinkedIn, отдельно от других ее активов? За месяц до покупки LinkedIn имела 433 млн зарегистрированных участников и около 100 млн активных пользователей во всем мире. Простой арифметический подсчет показывает, что за каждого активного пользователя Microsoft заплатила около 260 долл.

Разумна ли это? Скорее всего, в Microsoft решили, что это так, и LinkedIn согласилась с этим. Но это привлекло к себе пристальное внимание рейтингового агентства Moody’s Investors Service Inc., которое провело анализ кредитного рейтинга Microsoft после объявления о сделке. Что можно узнать о стоимости пользовательских данных из этой сделки?

Сложно дать точные ответы на все возникающие вопросы. Но данная тема становится все более актуальной по мере того, как компании собирают и анализируют все бóльшие объемы данных. Многомиллиардная сделка между Microsoft и LinkedIn является лишь одним из последних примеров оценки данных, оказавшихся на первом плане. Другой пример – материалы по делу о банкротстве 2015 г. (глава 11) Caesars Entertainment Operating Corp. Inc., дочерней компании игорного оператора Caesars Entertainment. Одной из конфликтных тем стали данные из программы обеспечения лояльности клиентов Total Rewards корпорации Caesars: некоторые кредиторы утверждали, что эта информация стоила 1 млрд долл., что делало ее, по мнению автора статьи в Wall Street Journal, «самым ценным активом в ожесточенной схватке в ходе банкротства Caesars Entertainment». В отчете 2016 г. судебный эксперт по делам о банкротстве отметил, что проданные активы Caesars заметно пострадали от снижения доходов из-за потери доступа к базе данных о поведении клиентов. Однако в отчете также отмечалось: Total Rewards трудно продать таким образом, чтобы ее можно было встроить в программу лояльности другой компании. И хотя система Total Rewards была вроде бы самым ценным активом Caesar, ее ценность для сторонней организации оказалась сомнительной.

Как видно из этих примеров, подходящей формулы для точного определения стоимости данных пока не существует. Но в обоих случаях существовали стороны, которые были готовы заплатить за них сотни миллионов долларов.

Для изучения методов оценки данных мы брали интервью и собирали сведения об информационной деятельности в 36 компаниях и некоммерческих организациях Северной Америки и Европы. У большинства из них годовой доход превышает 1 млрд долл. Они представляли широкий спектр отраслей, включая розничную торговлю, здравоохранение, индустрию развлечений, производство, транспорт и управление.

Основное внимание мы уделяли вопросам определения ценности/стоимости данных, но также обнаружили, что для большинства организаций важны вопросы хранения и защиты данных, доступа к ним и анализа огромных объемов данных. Иными словами, речь идет о сфере ответственности отделов информационных технологий (ИТ). Однако, хотя ИТ-отделы весьма эффективно осуществляют хранение и защиту данных, они сами не могут принимать ключевые решения, необходимые для превращения данных в некую коммерческую ценность. Поэтому сфера наших исследований быстро расширилась за счет включения в нее специалистов, отвечающих за финансы и маркетинг, а при необходимости соблюдения тех или иных нормативных требований – и сотрудников по правовым вопросам. У большинства компаний, участвовавших в нашем исследовании, не было опыта формальной оценки данных, поэтому мы скорректировали методологию. В фокусе внимания исследования оказались важные бизнес-события, после которых необходимо производить оценку данных: слияния и поглощения, банкротства или приобретения, продажа информационных активов. Вместо абстрактного изучения ценности данных мы выбирали события, которые стали поводом для такой оценки, с возможностью сравнения результатов по разным организациям.

Все компании, которые мы исследовали, были буквально переполнены данными; их объем увеличивался в среднем на 40 % в год. Мы ожидали, что этот взрывной рост стимулирует руководство компаний выяснить, какая информация является наиболее ценной. Однако представители большинства организаций сообщили, что у них вообще нет никакой политики формальной оценки данных. Лишь немногие пытались провести какую-либо классификацию в этой сфере, и все процессы оказались сложными и трудоемкими. Так, одна крупная финансовая группа создала специальную команду для серьезной классификации данных с разбивкой по категориям «критически важные», «важные» и «прочие» (к категории «прочие» относились данные, ценность которых менялась в зависимости от условий). Задача этой команды состояла в том, чтобы классифицировать сотни терабайт данных, но за девять месяцев они успели обработать менее 20 Тб. Следует заметить, что проблема, с которой столкнулась эта финансовая группа, на самом деле является типичной.

Итак, ценность информации может определяться по ряду критериев, таких как тип и частота использования данных, контент, возраст, автор, история, репутация, стоимость создания, потенциал в отношении получения дохода, требования к безопасности и юридическая значимость. Со временем стоимость данных может изменяться в зависимости от изменения приоритетов, юридических норм, а также от судебных разбирательств. Все эти факторы, безусловно, важны, но плохо поддаются количественной оценке.

Каким образом компании могут формализовать оценку данных? На основе результатов наших исследований мы определяем стоимость данных как совокупность трех составляющих: стоимости активов, стоимости деятельности (activity value) и ожидаемой, или будущей, стоимости. Ниже приводится разбивка по источникам стоимости.

Для большинства компаний монетизация активов в виде данных означает необходимость определения ценности/стоимости данных о клиентах. Эта концепция не нова: идея монетизации такой информации стара настолько, насколько привычны карты лояльности в продуктовых магазинах. Данные о клиентах могут генерировать денежную стоимость напрямую (когда они продаются или приобретаются) или косвенно (когда новый продукт или услуга создается с использованием информации о клиентах, но сами данные не продаются). Компании также могут объединять общедоступные и собственные базы с целью создания уникальных массивов данных для продажи или использования.

Мы определяем стоимость данных как совокупность трех составляющих: стоимости активов, стоимости деятельности и ожидаемой, или будущей, стоимости.

Каковы рыночные возможности монетизации данных? Если определить их одним словом – велики. По оценкам Strategy& (группы в составе PwC), только в финансовом секторе доходы от коммерциализации данных к 2018 г. вырастут до 300 млрд долл. в год.

Использование данных обычно определяется приложением, например системой управления взаимоотношениями с клиентами, главной книгой и частотой использования.

Частота использования, как правило, рассчитывается исходя из рабочей нагрузки приложения, скорости обработки транзакций и частоты обращения к данным. Следует особо подчеркнуть один примечательный аспект ценности данных, связанный с частотой их использования. Дело в том, что отдача от применения обычных, материальных активов со временем, как правило, снижается, то есть чем больше они используются, тем меньше их ценность. Между тем ценность данных – не всегда, но часто – с увеличением интенсивности их использования может возрастать. Иными словами, данные, рассматриваемые как актив, со временем становятся более значимыми. Например, навигатор Waze компании Google Inc. интегрирует данные краудсорсинга от водителей в реальном времени, поэтому ценность картографических данных приложения со временем увеличивается, ведь ими пользуется все больше людей.

Основные затраты, связанные с данными, обусловлены необходимостью их сбора, хранения и обслуживания. При этом расходы на использование информации могут быть весьма незначительны. Дополнительным фактором здесь является время: нужные данные в нужное время (например, сведения о транзакциях, полученные во время рождественского пика розничных продаж) могут иметь очень высокую ценность.

Конечно, определения ценности конкретных данных на основании их использования не будут восприниматься однозначно; мнения двух сторон в этом случае вряд ли будут одинаковыми. Например, для путешественника, потерявшегося в незнакомом городе, картографическая информация, отправленная на его мобильный телефон, в какой-то определенный момент будет представлять огромную ценность, но, скорее всего, эти точные данные ему никогда больше не понадобятся. С другой стороны, провайдер может хранить эти сведения для других целей и использовать их снова и снова в течение долгого времени.

Хотя обычно используются выражения «цифровые активы», «информационные активы» или даже «массивы данных» (англ. digital assets или data assets), общепринятого способа учета этих активов в балансовых отчетах пока не существует. Фактически, если цифровые активы вообще отслеживаются и учитываются, они обычно смешиваются с другими нематериальными активами, такими как товарные знаки, патенты, авторские права и репутация фирмы.

Первым шагом к распределению информации по категориям ценности должна стать разработка политики управления данными – ясной, четко сформулированной, системно и совместно реализуемой и разделяемой всеми сотрудниками компании.

Существует несколько методик оценки нематериальных активов. Например, их стоимость можно рассчитать на основе сведений о наблюдаемых реальных рыночных операциях с аналогичными активами, приносимых ими доходах, денежных потоках, которые они генерируют за счет сбережений или же затрат на их развитие или замену.

На основании результатов нашего исследования мы можем порекомендовать три практических шага, которые сможет осуществить любая компания независимо от того, какой способ встраивания механизмов оценки данных в общеорганизационные стратегии она выберет.

Разработка политики управления данными – ясной, четко сформулированной, совместно реализуемой и разделяемой всеми сотрудниками компании. Создает ли ваша организация каталог данных, чтобы в любой момент иметь представление обо всех имеющихся цифровых активах? Отслеживает ли их использование так же, как она следит, скажем, за пробегом легковых автомобилей или грузовиков, которыми владеет? Политика управления данными – ясная, четко сформулированная, системно реализуемая всеми сотрудниками компании – должна стать первым шагом в определении категории ценности той или иной информации.

Несколько компаний из нашей выборки начали классифицировать отобранные массивы данных по категориям ценности вручную. В одном случае поводом для этого стала внутренняя проверка безопасности для оценки риск-данных. В другом – желание выяснить, где именно в организации быстро растет объем данных, и внимательно изучить плюсы и минусы этого роста.

Самым убедительным примером оценки данных, который нам удалось найти, стал случай приобретения, продажи и разделения бизнес-единиц, располагавших значительными активами в виде данных. Мы ожидаем, что в перспективе главные директора по обработке и анализу (CDO) будут также оценивать данные компании для вышеуказанных целей. Но это явление пока еще слишком ново, чтобы можно было уловить какие-либо общие тенденции.

Создание собственной экспертизы для оценки данных. В ходе своего исследования мы обнаружили, что некоторые компании ищут способы монетизации цифровых активов для продажи их третьим лицам или лицензирования. Однако иметь данные для продажи и знать, как их продать это совсем не одно и то же. При оценке своих данных некоторые компании полагались на внешних экспертов, а не на собственный опыт. Мы ожидаем, что эта ситуация изменится. Компаниям, стремящимся монетизировать свои цифровые активы, прежде всего необходимо будет понять, как приобретать и накапливать знания и опыт, чтобы проводить экспертную оценку силами собственной организации.

Решите, какие процедуры оценки в вашей компании будут более эффективными: нисходящие или восходящие. При использовании нисходящего процесса оценки данных компании определяют свои критически важные приложения и приписывают стоимость данных, используемых в этих приложениях, будь то мейнфрейм-система обработки транзакций, технологии управления взаимоотношениями с клиентами или разработки продуктов. Ключевыми этапами здесь будут: 1) определение основных системных связей, объединяющих данные, к которым имеют доступ все связанные системы; 2) измерение интенсивности использования данных в пределах связанных систем. Такой подход обеспечивает преимущество в части определения приоритетов в тех случаях, когда необходимо налаживать внутренние партнерские отношения между ИТ- и коммерческими подразделениями (если они еще не налажены).

Второй подход основан на эвристическом определении ценности, то есть на основе карты использования данных, учитывающей все основные массивы данных в компании. Основные шаги в рамках этого подхода – это оценка потоков данных, связей между данными и приложениями, а также подробный анализ моделей использования данных. При этом бо́льшая часть необходимой информации может уже находиться в устройствах хранения данных и распределенных системах компании.

Но вне зависимости от выбранного подхода начинать компании все равно нужно с определения технологических возможностей и бизнес-событий, указывающих на необходимость выполнения такой оценки. Подход, основанный на потребностях, позволит высшему руководству определить приоритеты и запустить стратегии оценки, которая поможет компании монетизировать текущую и будущую стоимость ее цифровых активов.

Авторы выражают признательность за финансовую и научную поддержку данного исследования Dell EMC, Intel и Seagate Technology Inc.; кроме того, мы благодарны Cisco Systems Inc., IBM и NetApp Inc. за их финансовую и научную поддержку на ранних этапах работы. Особенно ценный вклад внесли Барри Рудольф из VelociData Inc., Дуглас Лейни из Gartner Inc., Барбара Лейтулипп и Билл Шмарзо из Dell EMC и Терри Есии из Intel.

7

Готова ли ваша компания к использованию HR-аналитики?

Большие массивы данных («большие данные») и соответствующие аналитические методы в современной бизнес-среде распространены повсеместно. Более того, новые технологии, такие как интернет вещей, непрерывно растущее число профилей в соцсетях и появление открытых общедоступных данных, только увеличивают потребность в глубоких аналитических знаниях и навыках. Многие компании уже вкладывают деньги в большие данные и аналитику для лучшего понимания поведения клиентов. Некоторые наиболее продуманные и проработанные аналитические приложения используются в организациях, ориентированных на клиента. Особенно четко прослеживается эта тенденция в таких областях, как страхование, управление рисками и выявление финансовых махинаций.

Но как использовать большие данные и аналитику, чтобы получить представление о другой важнейшей группе заинтересованных лиц в компании – о ваших сотрудниках? Несмотря на то что многие организации наращивают инвестиции в аналитику и управление человеческими ресурсами (HR), удачных примеров в этой области еще очень немного. Поскольку среди прочих приложений для бизнеса HR-аналитика пока выглядит новичком, мы полагаем, что специалистам-кадровикам будет полезен опыт использования аналитики в областях, ориентированных на клиента.

Основываясь на результатах наших исследований и накопленном опыте, мы представим читателям четыре примера успешного использования HR-аналитики для поддержки стратегических кадровых решений. Если говорить точнее, мы сопоставим результаты наших недавних исследований и отраслевых наработок в сфере исследований потребительского поведения с HR-аналитикой и обсудим четыре важных сопутствующих эффекта.

Урок 1. Моделирование, измерения и регулирование динамики обмена данными в сети сотрудников. В ходе наших собственных исследований мы обнаружили, что связи между клиентами (например, социальные взаимодействия, операции по кредитным картам, совершаемые с одними и теми же контрагентами, или отношения между членами правлений компаний) весьма значимы с точки зрения объяснения и прогнозирования форм коллективного поведения. К ним относятся, например, уход клиентов, реакции людей на маркетинговые программы или на мошенничество. Мы считаем, что эти принципы можно эффективно использовать для получения самых очевидных и легкодоступных выгод в сфере HR-аналитики. В частности, можно построить сеть, использующую сотрудников в качестве узлов с организацией связей между ними с помощью (анонимной) переписки по электронной почте, на базе совместных проектов или сходства талантов, возможно, с нормировкой по датам последних контактов. Потом такую сеть можно будет использовать для оценки того, насколько легко новые сотрудники будут встраиваться в существующий коллектив, а также для количественной оценки оптимального (с точки зрения производительности) соотношения между теми формами поведения, которые обеспечивают слаженное взаимодействие между сотрудниками, и теми, кто привносит разнообразие.

Что делать, если ваша аналитическая модель выявляет неразумный, а то и вовсе дискриминационный характер политики найма и увольнения в компании? Или показывает, что вы используете негодные критерии отбора или ищете нечто несуществующее?

Кроме того, при временном прекращении работы или увольнении даже одного сотрудника важно представлять себе соответствующие социальные эффекты. Это необходимо, чтобы не допустить лавинообразного распространения нежелательных последствий и/или утечки талантов из вашей сети или компании. При принятии решений об увольнении необходимо особенно тщательно рассматривать кандидатуры работников, пользующихся авторитетом в коллективе, или координаторов общественных связей в организации, чтобы избежать функционального отключения значимых частей сети.

Урок 2. Большие данные и аналитика – это не магия. Как и в отношении любой другой новой технологии, важно с самого начала задать соответствующую планку ожиданий. Аналитические методы могут быть ценными инструментами, но они не являются панацеей и не обеспечивают оптимального характера всех критически важных и сложных кадровых решений в компании. Кроме того, практически сразу после запуска аналитической HR-модели она устаревает, так как экосистема, в которой она реализуется (стратегия компании, документация на сотрудников, макроэкономическая среда и многое другое), постоянно изменяется. Поэтому крайне важно, чтобы HR критически осмысливал, интерпретировал и корректировал результаты, полученные с помощью аналитических моделей, используя свою деловую хватку, опыт, знание проблемы и самой организации. Например, что делать, если ваша аналитическая модель показывает, что ваша политика найма и увольнения отнюдь не разумная, а то и просто дискриминационная? Или что вы используете негодные критерии отбора, ищете нечто несуществующее? Или что недавняя значительная потеря клиентов, скорее всего, стала следствием увольнения конкретного сотрудника?.. Любые неожиданные, хотя и обоснованные аналитические выводы следует оценивать осторожно и вдумчиво. Очевидно, что для этого HR-менеджеры должны владеть информацией и обладать открытым мышлением.

Урок 3. Аналитические HR-модели – это не только статистические показатели, но и глубокое понимание бизнеса. Типичными ошибками новичков при развертывании аналитических моделей в любом бизнес-контексте является слепая одержимость статистическими показателями (аппроксимацией, коэффициентами корреляции, коэффициентом детерминации R-квадрат и т. п.) и ориентация на чрезмерно сложные модели. Статистические показатели важны, но от аналитических HR-моделей требуется большее. Два других важных критерия эффективности – это интерпретируемость модели и ее адекватность.

Интерпретируемость означает, что любое кадровое решение, основанное на аналитических выводах, должно быть надлежащим образом мотивировано, а необходимость тех или иных действий можно простым языком объяснить всем заинтересованным сторонам. Это стремление к простоте препятствует использованию чрезмерно сложных аналитических моделей, которые в большей степени ориентированы на статистические показатели, нежели на корректную бизнес-аналитику.

Еще один ключевой критерий эффективности модели – соблюдение правовых норм и иных действующих нормативов, конфиденциальности и этических аспектов. Это особенно важно в отношении HR-приложений. Аналитические модели всегда следует интерпретировать с осторожностью, а при выборе данных для построения аналитических HR-моделей следует учитывать требования в отношении гендерного равенства и разнообразия.

Урок 4. Ретроспективное тестирование эффективности аналитических кадровых моделей. В области анализа потребительского поведения средний срок службы модели составляет два-три года. У нас нет оснований полагать, что в HR-аналитике дела обстоят иначе. Однако с учетом влияния кадровых решений на отдельных лиц и организацию в целом важно, чтобы аналитические алгоритмы управления персоналом постоянно подвергались проверке путем сопоставления прогнозов с реальностью. В таком случае любое ухудшение показателей можно будет сразу заметить и принять соответствующие меры. Например, если речь идет о найме, необходимо постоянно оценивать эффективность каналов найма «до» (какие каналы найма обеспечивают нам кандидатов с нужными характеристиками?) и «после» приема на работу (по каким каналам мы наняли самых лучших сотрудников?).

Настало время увеличивать инвестиции в HR-аналитику. А когда ваши усилия в этом направлении увенчаются успехом, мы будем ожидать от организаций следующего стратегически важного шага. Мы полагаем, что таким шагом станет объединение результатов HR-аналитики с данными анализа потребительского поведения. Это позволит компаниям глубже понять взаимосвязи между двумя ключевыми категориями человеческих ресурсов: сотрудниками и клиентами.

8

Почему вашей компании нужны интерпретаторы данных

В последние два года мы активно сотрудничали с руководителями из сферы профессионального спорта, которая известна своей эффективной аналитикой. Одной из новых тем нашей работы является сохраняющийся культурный разрыв между людьми, принимающими решения на местах, и выполняющими для них расчеты аналитиками.

Наша работа включает в себя серию научных семинаров для обсуждения трансатлантических и межсекторальных вопросов управления эффективностью в профессиональном спорте. Ключевой проблемой, выявленной в ходе этих встреч, оказалось наличие разрыва в практике управления эффективностью между специалистами по анализу больших данных и руководителями, принимающими решения (то есть теми, кому эти специалисты помогают). Многие ответственные лица (генеральные директора, главные тренеры, председатели правлений, операционные директора и др.) нередко пренебрежительно относятся как к самим данным, так и к тем, кто предоставляет их. И причиной такого отношения чаще всего являются невежество или страх. Исследовательская группа считает, что преодоление этого культурного разрыва может обеспечить значительные конкурентные преимущества любой организации для повышения эффективности работы.

Конечно, эта проблема касается не только профессионального спорта. В какой бы отрасли ни работала ваша компания, ее специалисты-аналитики и руководители, скорее всего, тоже далеко не всегда понимают друг друга. Как отметили Жанна Харрис и Виджай Меротра в статье в MIT Sloan Management Review в 2014 г., корни этой проблемы кроются в области коммуникации, общения. Они пишут: «Обычно жалуются на то, что специалисты по обработке и анализу данных держатся отстраненно и как будто не интересуются профессиональной жизнью и проблемами технически менее подкованных сотрудников. Они не считают необходимым объяснять или даже обсуждать последствия реализации предлагаемых ими идей, поэтому им сложно эффективно сотрудничать с коллегами, деятельность которых протекает за пределами технической сферы».

Что же с этим делать? Опыт нашей работы с успешными спортивными руководителями подтверждает, что значительный разрыв между специалистами-аналитиками и лицами, принимающими решения, действительно существует. Мы называем его «интерпретационным разрывом». Мы считаем, что для его преодоления нужны специальные люди, которых мы называем интерпретаторами данных. Кто-то утверждает, что это могут сделать сами аналитики, но мы думаем, что во многих случаях для этого лучше всего использовать специалистов-отраслевиков.

Сегодня многие компании пытаются преодолеть этот разрыв, обучая специалистов-аналитиков (часто недавно окончивших колледж) тому бизнесу, которым занимается организация. Но в некоторых случаях более эффективен другой подход. Экспертам, обладающим глубокими представлениями о бизнесе и необходимыми навыками межличностного общения, легче приобрести необходимые знания в области анализа данных и выступать в качестве переводчика-посредника для специалистов-аналитиков, чем аналитикам погрузиться в тонкости конкретного бизнеса, особенно в части используемой специфической терминологии. Для экспертизы в какой-либо предметной области требуется не столько знание теории, сколько соответствующий практический опыт. Кроме того, о нем легче рассказывать, а этот навык тоже чрезвычайно важен в работе интерпретаторов.

Ниже мы перечислим некоторые проблемы, в разрешении которых компаниям понадобится помощь интерпретаторов данных.

Задача перевода аналитических результатов на язык, понятный людям, принимающим решения, не так проста, как кажется. Начнем с того, что, помимо прочего, человек, выполняющий такой перевод (будь то специалист-аналитик или интерпретатор, выступающий в качестве связующего звена между аналитиком и руководителем), должен избегать того, что принято называть переоцененностью, то есть завышением значимости данных. В 2014 г. в Science была опубликована статья о потенциальных ловушках, связанных с использованием больших данных. В ней Дэвид Лейзер и его соавторы описывают переоцененность как «часто встречающееся неявное предположение о том, что большие данные могут использоваться вместо традиционных процедур сбора и анализа данных, а не просто в дополнение к ним».

Для мира спорта это как раз дело вполне обычное. Чаще всего специалист-аналитик изучает статистику и делает выводы о конкретных субъектах – вплоть до полной уверенности в том, что цифры сами по себе, даже в вакууме, обеспечивают более четкую картину, чем та, которую тренер каждый день наблюдает своими глазами: на тренировках, в играх и в раздевалке.

В основе этого конфликта лежит ложное противопоставление чисел и интуиции. На самом деле люди, принимающие решения, должны добиваться того, что генеральный менеджер баскетбольной команды «Сан-Антонио Спёрс» Р. К. Бьюфорд в данном нам интервью назвал «координацией сигналов из нескольких разнородных источников: глаза, уши, цифры». Иными словами, для формирования целостного мнения организации нужно использовать аналитику и непосредственные наблюдения как взаимодополняющие компоненты, а не полагаться только на результаты анализа данных или исключительно на наблюдения.

Независимо от того, являетесь ли вы специалистом-аналитиком или лицом, принимающим решения, обязанным подводить общий баланс для цифр и непосредственных наблюдений, нужно понимать: любая точка зрения, даже основанная на результатах обширных исследований и неоспоримых фактах, все-таки потенциально является предвзятой.

Например, одной из форм предвзятости, которая снижает ценность выводов аналитики, является излишняя самоуверенность, когда убежденность человека в своей правоте противоречит реальности. Конечно, у каждого могут быть вполне веские причины для этого. Возможно, у человека прекрасный послужной список, а позиция основана на результатах тщательных исследований. Но это не значит, что ошибка исключена, особенно если речь идет об области, в которой делать прогнозы сложно по определению.

В спорте к таким непрогнозируемым моментам относится оценка таланта. Как команды могут определить, кто из начинающих спортсменов станет лучшим профессионалом? Команды вкладывают значительные средства в поиск и оценку игроков, но по-прежнему то и дело ошибаются, потому что прогнозирование индивидуальных результатов – дело слишком далекое от сферы точных наук.

И именно потому, что команды вкладывают так много средств в оценку будущих звезд, они часто проявляют излишнюю самоуверенность. Однажды в интервью New York Times Кейд Месси, профессор Уортонской школы Пенсильванского университета, который изучал выбранных на драфте игроков Национальной футбольной лиги, сказал: «Даже самые умные в мире ребята, которые часами просматривают записи игр, не могут делать правильные прогнозы. И в этом нет никакого преступления. Преступление – думать, что вы можете это спрогнозировать».

Еще одна проблема, на которую нужно обращать особое внимание, – это эмоциональная предвзятость. В своем интервью исполнительный вице-президент бейсбольной команды «Окленд Атлетикс» Билли Бин описал нам ее как следствие того, что руководители часто принимают решения, можно сказать, на глазах у общественности, под бдительными взорами болельщиков, клиентов и завсегдатаев социальных сетей. Эмоциональная предвзятость возникает, когда лицо, принимающее решения, позволяет внешнему «шуму» оказывать на него влияние. «Все решения теперь являются публичными, у нас же теперь все эксперты, – сказал нам Бин. – Существует постоянный контроль СМИ, и он, безусловно, в той или иной мере влияет на принятие решений. Человеку, принимающему решение, необходимо абстрагироваться от этого шума».

Еще одна серьезная проблема, которую удалось выявить в ходе наших исследований, – это наличие коммуникационного барьера. Очевидно, что руководители высшего звена и аналитики говорят на разных языках.

В то же время люди, принимающие решения, хотят, чтобы сложные идеи предоставлялись им в более простой и ясной форме. Им нужно, чтобы аналитики говорили с ними простым языком, подкрепляя слова визуальными образами, – так им легче понять смысл предоставляемых данных. Наши выводы согласуются с результатами недавнего обзора IBM, позволяющего предположить, что руководители намерены заменить стандартные методы отчетности другими, которые позволили бы «оживить» сухую информацию. Эти новые методы должны включать в себя визуализацию данных, моделирование процессов, анализ текстов и голосовой информации, а также мониторинг социальных сетей.

Помощник генерального менеджера бейсбольной команды «Хьюстон Астрос», специалист по совершенствованию процессов Сиг Мейдал отметил, что большинство людей, принимающих решения, «не знакомы с научным методом. Поэтому нам приходится адаптировать наш язык». Говоря «мы», Мейдал имеет в виду таких же специалистов-аналитиков, как и он сам. Чтобы преодолеть этот разрыв, мы предлагаем вам найти в своей организации людей, способных общаться как с аналитиками, так и с лицами, принимающими решения. Мы называем этих талантливых коммуникаторов интерпретаторами, хотя их можно было бы назвать и переводчиками, поскольку в некотором смысле они способствуют взаимопониманию между двумя разными культурами.

Ключ к эффективному переводу – понимание каждого из языков, а также каждой из культур. Например, Дел Харрис, известный тренер Национальной баскетбольной ассоциации, почти на всем протяжении своей карьеры был эффективным интерпретатором и помогал тренерскому штабу понять цифры, а специалистам-аналитикам – найти общий язык с тренерским штабом. На конференции MIT Sloan Sports Analytics в 2015 г. он рассказал, что в команде, где он был помощником тренера, результаты анализа данных сначала поступали к нему, а не к его руководителю, потому что без «перевода» тот «вряд ли стал бы вникать во все это».

Эффективная интерпретация – это нечто большее, чем доступный пересказ научных сентенций. Лучшие интерпретаторы представляют информацию таким образом, чтобы адресат мог расценить ее как полезную. Если говорить совсем просто, интерпретатор должен все время задавать себе один вопрос: как эти данные могут помочь человеку, с которым я говорю?

На основе своего опыта мы составили список навыков, которыми, по нашему мнению, должны обладать лучшие интерпретаторы данных:

● достаточный уровень знаний о бизнесе, чтобы пользоваться доверием руководителей, принимающих решения;

● аналитические знания (или готовность и способность приобретать их), необходимые для налаживания эффективного общения со специалистами по обработке и анализу данных в организации;

● смелость, чтобы говорить правду руководителям, коллегам и подчиненным;

● готовность углублять свои познания;

● стремление формулировать вопросы и ответы в доступной и понятной для других форме;

● понимание чрезвычайной важности соблюдения стандартов качества и внимание к деталям;

● возможность участвовать в совещаниях на уровне всей организации, не запрашивая разрешения.

И помните: можно попробовать развить навыки интерпретатора у специалиста, который уже работает у вас. Сделать это будет легче, если сформировать у сотрудников две важные коммуникативные привычки. К ним относится умение обращаться к лицам, принимающим решения, используя не утверждения, а вопросы. Особенно это касается скептически настроенных людей, принимающих решения: очень важно с самого начала не оказывать на них чрезмерного давления. Специалистам-аналитикам нужно задавать вопросы таким образом, чтобы у людей, принимающих решения, создавалось впечатление, что ответы они находят сами.

Также нужно научиться проводить аналогии со случаями, которые находят внутренний отклик у лиц, принимающих решения. Это могут быть, в частности, рассказы об успешных советах аналитиков. В мире спорта можно также поднимать, например, такие темы, как «никто не ожидал, что этот парень прыгнет так далеко, а он взял и прыгнул!», или «эта стратегия выглядела нелогичной, однако она сработала. И вот почему…».

Преодоление культурного разрыва между специалистами-отраслевиками и аналитиками, осуществляемое интерпретаторами данных, может положить начало устранению разрыва между декларируемыми и реальными преимуществами использования больших данных. Этот процесс начинается с осознания ограничений, присущих числам и интуиции, если они используются по отдельности.

9

Обновление процессов продаж с помощью машинного обучения

Мы живем в мире, наполненном данными, и многие наши взаимодействия с другими людьми осуществляются в интернете. Вполне естественно, что один из самых распространенных видов человеческой деятельности – торговля – в настоящее время переживает цифровой Ренессанс. Хотя функция продаж опиралась на количественные показатели с древнейших времен, сегодня повсюду накапливаются огромные массивы информации, связанной с продажами, и эти данные гораздо богаче, чем когда-либо раньше. Они поступают из социальных сетей, с сайтов, из A/B-тестов, и это еще далеко не все каналы.

Чтобы разобраться во всех имеющихся данных, повысить эффективность и результативность продаж, организации обращаются к машинному обучению. Умные механизмы становятся доверенными помощниками в отделах продаж, поскольку они делают непрозрачные процессы более открытыми, обеспечивают анализ данных для информированного принятия решений и самостоятельно справляются с определенными небольшими задачами.

В нашем опросе приняли участие руководители 168 крупных компаний с годовым доходом не менее 500 млн долл. 76 % респондентов заявили, что они планируют увеличить рост продаж с помощью машинного обучения. В этом помогает программное обеспечение на уровне искусственного интеллекта, который постоянно учится, анализируя большие массивы данных, и оптимизирует рекомендации для торгового персонала в режиме реального времени. Более 40 % представителей опрошенных компаний уже ввели машинное обучение в сфере продаж и маркетинга.

Наши исследования показывают, что в сфере продаж крупные компании используют машинное обучение по трем направлениям. Каждое из них прибавляет к человеческому интеллекту и интуиции алгоритмическую строгость, создавая тем самым новую динамичную формулу. Руководители надеются, что этот способ позволит им увеличить продажи. Первое направление использует научный подход (базируется на имеющихся данных и прозрачных процессах) при взаимодействиях в ходе продаж. Второе дает возможность проводить эксперименты на основе имеющихся данных и маркетинга. Третье направление использует достижения науки, чтобы высвободить больше времени собственно для продаж за счет автоматизации выполнения административных заданий. Зачастую именно эта рутина мешает непосредственной работе с клиентами, поиску потенциальных клиентов и закрытию сделок. При использовании любого из этих вариантов появляется возможность разработать и внедрить быстрые и научно обоснованные процессы для получения более высоких доходов.

До появления машинного обучения решения принимались на основе изучения статических баз данных, анализа статистики за прошлые периоды, а также опыта и интуиции управленцев – с постепенным, поэтапным повышением производительности. Благодаря новым технологиям управление может осуществляться непрерывно на основе данных, обрабатываемых в режиме реального времени. Появляется возможность быстро формулировать, проверять и пересматривать гипотезы – так возникает новый тип рабочего процесса, который может оказаться значительно более эффективным. В ходе нашего опроса 38 % респондентов отметили машинное обучение как перспективный метод улучшения ключевых показателей эффективности продаж (выявление новых возможностей, продажи сопутствующих товаров и услуг, изменение времени торгового цикла) в два раза или даже больше, а еще 41 % – в пять и более раз.

Издавна в сфере продаж местный представитель фирмы мог встречаться с потенциальными клиентами лицом к лицу и считывать невербальные сигналы, например одобрительные кивки или хмурые взгляды. На основании этой информации он определял свои следующие шаги. Но в цифровом мире, где физические неформальные сигналы считывать невозможно, продажи становятся непрозрачным процессом – его трудно разложить на отдельные составляющие. И если планы срываются, поиск ошибок, которые можно было бы исправить при последующих попытках, сильно затрудняется.

Так что хорошо было бы помочь продавцу уверенно определять момент, когда потенциальный покупатель готов совершить покупку. И вот теперь компания под названием 6sense («Шестое чувство») предлагает на рынке продукт, который формирует цифровые прогностические сигналы в отношении покупки. Эта технология помогает специалистам по продажам определять оптимальное время для обращения к потенциальным покупателям. Путем анализа онлайн-поведения посетителей сайта клиента, а также данных из различных общедоступных источников, включая социальные сети, 6sense предоставляет клиенту панораму интересов потенциальных покупателей и информацию о сроках готовности того или иного клиента к покупке (если ее вообще стоит ожидать).

Компания анализирует большие массивы информации с сайтов, используя машинное обучение для повышения точности своих прогнозов. Обладая точными данными, команды продавцов могут быстрее определять перспективы, а определение целевой аудитории выполняется быстро и с высокой вероятностью успеха. Большие объемы данных о потенциальных покупателях позволяют специалистам по продажам тестировать различные подходы, тратя больше времени на тонкую настройку, вместо того чтобы пытаться реализовать призрачные возможности.

Машинное обучение может также обеспечить более эффективное А/В-тестирование сайтов, устраняя узкие места, которые нередко обусловлены экспериментами в сфере продаж. Меньшее количество таких уязвимых точек означает более высокую скорость: примерно 30 % респондентов в нашем опросе утверждали, что им удалось ускорить процессы продаж в два раза или даже больше, а еще 30 % сообщили об увеличении не менее чем в пять раз. Одним из программных инструментов, позволяющих продавцам и маркетологам быстро модифицировать сайты для реализации множества тестов A/B, является Adobe Target. На основе данных, получаемых при взаимодействиях с сайтами, алгоритмы машинного обучения этой программы находят и предлагают оптимальный контент для настройки, а также помогают проверять предположения после разработки соответствующих тестов.

Стартап Optimizely использует машинное обучение для выполнения A/B-тестов ценовой стратегии. В эксперименте с маркетинговой фирмой Bizible компания Optimizely интегрировала свое экспериментальное программное обеспечение с системой компании Salesforce. В результате появилась панель мониторинга, отображающая экспериментальные переменные (первоначальные цены и тестовые цены), а также информацию о клиентах, контактные данные, сопутствующие обстоятельства и др. Это программное обеспечение также выполняло согласование цен по имеющемуся диапазону IP-адресов так, чтобы потенциальные клиенты видели одинаковые цены у компаний – участниц эксперимента. Тестирование длилось всего 30 дней, но результаты оказались убедительными. Новые, более высокие цены сужали диапазон возможностей, но эти возможности обеспечивали более высокую ценность, в среднем на 25 %.

Интеллектуальная автоматизация научных исследований в пределах организаций позволяет тестировать новые действия и процессы для повышения роста доходов. Машинное обучение может оказывать помощь при лабораторных испытаниях, протоколировании и регистрации данных и разработке новых экспериментальных методик. Также оно «подсвечивает» ранее непрозрачные процессы и высвобождает время продавцов и маркетологов, чтобы они могли планировать собственные эксперименты с полной ясностью и уверенностью.

Машинное обучение также позволяет оптимизировать процессы, протекающие в реальном времени без участия человека. С этим согласились представители более 90 % компаний в нашем опросе.

Благодаря использованию алгоритмов автоматизированные научные эксперименты с данными могут проводиться по мере необходимости без вмешательства человека. В сфере продаж машинное обучение может минимизировать время на решение административных задач и исключать действия, отвлекающие продавца от непосредственного взаимодействия с клиентами. Конечным результатом может стать значительное сокращение длительности времени сделки.

Исторически многие торговые и маркетинговые группы пытались повысить эффективность своей работы, используя одноразовые приемы, которые было трудно, а то и вообще невозможно воспроизвести или масштабировать. В качестве примера можно привести собственные макросы или персонализированные электронные таблицы. Между тем алгоритмы машинного обучения (иначе – «машинного осмысления»), автоматизирующие административные задачи или своевременно составляющие прогноз поведения клиентов, напротив, легко поддаются стандартизации. Поэтому они могут быть реализованы разными командами в различных ситуациях.

Компания Gainsight производит программное обеспечение для более эффективного управления продажами и обслуживанием клиентов. Она помогла службе онлайновых опросов SurveyMonkey создать систему автоматических оповещений, чтобы все члены команды были в курсе обновлений, выставления счетов и возможностей дополнительных продаж. Используя технологию Gainsight, SurveyMonkey сократила время обработки при отправке счетов примерно на треть.

Другая компания под названием Anaplan намерена помочь Hewlett-Packard сократить время сбора данных о продажах с месяца до трех дней, то есть фактически в 10 раз. Тогда вместо обращения к информации месячной давности отделы продаж смогут принимать решения на основании результатов анализа актуальных данных. Аналогично оператор машинного обучения Aviso, работающий с корпоративной облачной компанией Nutanix, сможет «ужать» двенадцатичасовое составление отчетов о продажах до четырех минут.

Но независимо от того, используется машинное обучение для облегчения анализа, экспериментов или автоматизации, оно приносит реальную пользу. Зачастую продавцы и маркетологи начинают понимать и уверенно использовать процессы, которые до этого были непрозрачными. Это позволяет внедрять более стандартизованные и последовательные подходы к взаимодействию с клиентами. В других случаях машинное обучение позволяет запускать эксперименты «за кулисами», опять же ускоряя процессы и позволяя продавцам уделять необходимое время решению более ценных задач. Пока мы только ищем подходы к внедрению машинного обучения в сфере продаж (и в других подразделениях организаций) и реализации его преимуществ в полной мере. Но уже сейчас ясно, что оно обладает большим потенциалом в плане поиска значительных скрытых доходов там, где ранее выгоды были весьма незначительными.

10

Новый подход к автоматизации обслуживания

На протяжении более чем ста тридцати лет менеджеры пытались заставить людей действовать подобно роботам: структурируя, упорядочивая и оценивая рабочие операции под лозунгом стремления к максимальной эффективности[1]. Программное обеспечение для автоматизации, которое разрабатывается сегодня[2], позволяет в определенном смысле повернуть процесс вспять. Теперь мы можем использовать гибко программируемых роботов для поддержки и дополнительного усиления нужных качеств человека, что обеспечивает значительные экономические выгоды и более качественное выполнение работы. Однако в настоящее время непонятно, сколько типов найма сохранится в будущем, поэтому менеджеры оказываются в трудном положении. Заголовки в средствах массовой информации, такие как «Рост влияния роботов: технологии и угроза грядущей безработицы»[3] и «Мир без работы»[4], лишь дополнительно разжигают тревогу.

Хотя термин «робот» вызывает ассоциации с автоматизированными механизмами, работающими вместо человека, применительно к сфере услуг он выглядит не столь устрашающе. Обычно в таких случаях имеется в виду программное обеспечение, которое выполняет определенные стандартные и бесконечно повторяющиеся сервисные операции, ранее выполнявшиеся вручную, так что люди могут сосредоточиться на менее структурированных и более интересных заданиях. Автоматизация услуг включает в себя множество инструментов и платформ с разными возможностями.

В ходе исследования для этой статьи мы опрашивали людей, которые использовали различные термины, говоря об автоматизации обслуживания (см. раздел «О настоящем исследовании»). Чтобы читателю легче было представить себе ситуацию в целом, мы классифицировали инструменты в рамках автоматизации обслуживания по конкретным типам данных и процессов.

Эта статья посвящена тому, что мы называем роботизацией бизнес-процессов, то есть программным инструментам и платформам, которые могут использоваться для автоматизации обработки структурированных данных с получением детерминированных результатов на основе определенных правил. Почти во всех шестнадцати случаях, которые мы изучили, роботизация бизнес-процессов так или иначе присутствовала. Мы уделяем основное внимание именно этой сфере (в отличие от более продвинутой технологии автоматизации, которую обычно называют когнитивной автоматизацией – cognitive automation, или «познавательной автоматикой»), потому что именно с роботизации большинство компаний начинает автоматизацию обслуживания[5].

Как компании внедряют роботизацию бизнес-процессов? Этот тип автоматизации подходит для решения широкого спектра задач в сфере обслуживания. Компании, которые мы исследовали, использовали автоматизацию бизнес-процессов, в частности, для выполнения заданий, связанных с проверкой продажи страховых премий, выпиской счетов за коммунальные услуги, выплатами по медицинским страховкам, обновлением записей о сотрудниках и даже созданием информационных материалов. Например, лондонский провайдер услуг и технологических решений в области бизнес-процессов Xchanging PLC[6] работает с представителями разных отраслей. Для одного из своих клиентов-страховщиков Xchanging ведет учет страховых платежей, соответственно обеспечивая комиссионные страховым брокерам. Когда брокер продает страховой полис, он с помощью того или иного канала связи (электронная почта, факс, электронные таблицы и т. д.) представляет в Xchanging соответствующее уведомление, после чего компания осуществляет многоступенчатый процесс проверки продажи.

Ранее сотрудники Xchanging управляли такими транзакциями вручную. Они структурировали данные, проверяли их на полноту и точность, работали со страховыми агентами и брокерами над исправлением ошибок, добывали из онлайновых источников другие необходимые данные, а затем составляли и размещали официальные отчеты о продажах.

Для описания ПО, предназначенного для автоматизации обслуживания, используется очень много программных средств и терминов. Чтобы лучше понять общую ситуацию в этой сфере, мы предлагаем отказаться от профессиональной терминологии. Вместо этого лучше сосредоточить внимание на параметрах обслуживания, для автоматизации которого предназначены те или иные инструменты. Мы рассмотрим два больших класса инструментов: для роботизации бизнес-процессов и для познавательной (когнитивной) автоматики. Каждая из этих групп используется в работе с определенными типами данных и процессов.

Неструктурированные операции: форматирование поступающей информации с превращением ее в структурированные данные, передачу данных гибко программируемым роботам или взаимодействие со страховыми агентами – по-прежнему выполняют люди. Однако структурированные части процесса, в частности поиск ошибок, поиск/извлечение данных в электронном формате, составление официальных отчетов о продажах и уведомление агентов о завершении процессов, все чаще реализуются с помощью ПО для роботизации бизнес-процессов.

И если раньше группа сотрудников тратила на полную обработку 500 уведомлений несколько дней, то сегодня правильно обученный гибко программируемый робот (хотя и при помощи нескольких сотрудников) может справиться с этой работой примерно за 30 минут. Такое ПО можно масштабировать в зависимости от изменений рабочей нагрузки. Кроме этого конкретного процесса, Xchanging разработала корпоративное решение для автоматизации обслуживания в других областях, которое она использует для выполнения рабочих процессов как у клиентов, так и внутри самой компании. К началу 2016 г. Xchanging автоматизировала 14 основных процессов и развернула 27 гибко программируемых роботов; в совокупности они обрабатывали 120 000 транзакций в месяц, а экономия в расчете на один процесс составляла в среднем 30 %.

Выгоды от роботизации бизнес-процессов научилась получать не только Xchanging. Об аналогичных успехах сообщали и другие организации, принявшие участие в нашем исследовании. Как правило, в течение первого года внедрения роботизации бизнес-процессов компании получали отдачу на инвестиции в размере 30 % и даже больше[7]. Однако в силу специфики наших исследований в отношении первопроходцев пока мы не можем сказать, являются ли такие значения типичными.

Мы провели эмпирическое исследование автоматизации обслуживания, чтобы получить ответы на три вопроса:

1) Почему компании внедряют у себя автоматизацию обслуживания?

2) Каких результатов они при этом достигают?

3) Каковы характерные отличия результатов автоматического обслуживания?

Чтобы получить ответы на эти вопросы, мы дважды опросили участников всемирных саммитов Международной ассоциации профессионалов аутсорсинга (IAOP) в 2015 и 2016 гг. Также мы взяли интервью еще у 48 специалистов, в том числе у разработчиков ПО для автоматизации обслуживания, поставщиков программного обеспечения и консультантов по менеджменту из основных секторов бизнеса.

В ходе исследования мы обнаружили 16 примеров внедрения систем автоматического обслуживания: в 14 компаниях осуществили роботизацию бизнес-процессов, а еще в двух стали использовать инструменты познавательной автоматики. Из этих 16 компаний семь имели штаб-квартиры в Великобритании, пять в Соединенных Штатах и по одной в Германии, Франции, Нидерландах и России. Они работали в 11 отраслях, в том числе в здравоохранении, энергетике, транспорте, телекоммуникациях, СМИ, в сфере финансовых и бухгалтерских услуг. Мы задали ряд вопросов, связанных с внедрением автоматизации обслуживания, ее коммерческой ценностью и извлеченными уроками.

В зависимости от доступности и предпочтений респондентов опрос проводился лично, по телефону или по электронной почте. С представителями поставщиков программного обеспечения мы обсудили возможности автоматизации в их компаниях, поинтересовались проблемами, которые они помогают решать клиентам, и узнали их мнение о перспективах автоматизации обслуживания. Консультантам мы задавали вопросы относительно автоматизации у клиентов, ее влияния на аутсорсинг, возможностей инструментов автоматизации и предстоящих в связи с этим изменений в работе.

Наше исследование проводилось при поддержке и финансировании отделения аутсорсинга Лондонской школы экономики и политических наук, компании Information Systems Group из Стэмфорда, штат Коннектикут, оказывающей услуги в области технологического консалтинга, и британской Blue Prism Group plc. Специалисты последней познакомили нас с десятью компаниями, которые мы включили в свои тематические исследования, но их сотрудников интервьюировали отдельно. Исследования в остальных организациях также проводились посредством независимых интервью.

Помимо чисто финансовых преимуществ, решения по автоматизации повысили скорость и качество операций, позволили обеспечить круглосуточное обслуживание и повысили уровень соответствия нормативным требованиям. Гибко программируемые роботы выполняли структурированные задания точно и быстро – и при этом им не нужно было ни есть, ни спать. Когда они работали совместно с людьми, объединенные команды демонстрировали высокую производительность. Кроме того, автоматы легко масштабируются и при необходимости могут выполнять значительно бóльшие объемы структурированной работы. Люди в это время заполняют разрывы, которые возникают, когда нетипичные проблемы приходится решать на лету или общаться с клиентами напрямую.

Изучая организации, раньше других внедрившие в свою практику гибко программируемых роботов, мы увидели, как компании могут получать ощутимую выгоду за счет инноваций в обслуживании. Они превращали потенциальные преимущества в реальные тремя способами: посредством концепции автоматизации обслуживания, поддерживаемой высшими руководителями компании; путем разработки эффективных процессов, приносящих выгоду и клиентам, и сотрудникам; при помощи создания общекорпоративных инструментов и формирования соответствующих навыков у персонала. Руководители, заинтересованные в использовании преимуществ, которые обеспечивает автоматизация обслуживания, должны действовать по всем трем направлениям.

В полной мере ощутить преимущества автоматизации обслуживания смогли те компании, которые заглядывали далеко вперед. Некоторые руководители видят в автоматизации обслуживания лишь способ достижения быстрых успехов в бизнесе. Однако мы обнаружили, что те компании, в которых она внедрялась в рамках широкой интегрированной бизнес-стратегии, смогли достичь более значимых результатов.

Автоматизация обслуживания обеспечивает возможность реализации более широкой корпоративной бизнес-стратегии. Имеющиеся у нас данные показывают, что предприятия, которые достигли наилучших результатов, опирались не только на собственно автоматизацию обслуживания, а на стратегии долгосрочного развития компании. К таким концепциям можно отнести, например, формирование гибко адаптируемого контингента сотрудников, расширение ассортимента и/или объемов услуг без увеличения численности персонала. Эти стратегии определялись и воплощались руководством организаций и частично опирались на автоматизацию обслуживания, которая действительно становилась ключевым компонентом трансформации бизнеса.

Хорошей иллюстрацией здесь может служить опыт базирующегося в Нью-Йорке информационного агентства Associated Press (АР). В 2014 г. оно начало предлагать своим газетам и другим медиаструктурам систему автоматизированных отчетов о доходах. При этом агентство стремилось найти способы расширить масштабы распространения новостей без увеличения затрат и повысить ценность своего бренда.

Программой автоматизации обслуживания руководил Лу Феррара, который тогда занимал должности вице-президента и главного редактора АР. Он заметил, что репортеры предпочитают освещать темы, требующие творческого подхода, и именно таким образом они генерируют максимальную стоимость. При этом большинство журналистов не любили высокоструктурированные задания, например составление отчетов о доходах корпораций. Автоматизация составления финансовых отчетов позволила AP расширить масштабы деятельности без каких-либо дополнительных затрат. И если раньше сотрудники АР представляли около 300 отчетов в квартал, то с введением автоматически генерируемых отчетов их количество превысило 3700.

Кроме того, что автоматизация позволила быстрее генерировать контент, она высвободила время, эквивалентное работе трех штатных репортеров на полной ставке. Журналисты, состоявшие в профсоюзе, сохранили свои рабочие места, а клиенты были довольны качеством продукта и быстротой его доставки. После введения автоматизированных корпоративных отчетов АР приступило к реализации аналогичной программы автоматизации с целью расширения аудитории, получающей спортивные новости из колледжей.

Стратегия автоматизации обслуживания нуждается в поддержке со стороны высшего руководства. Если автоматизацию обслуживания поддерживали и продвигали топ-менеджеры, то, как правило, организации получали от нее более ощутимые стратегические выгоды, чем те, в которых такая поддержка оказывалась на уровне отделов или ИТ-подразделений. Без инициативы сверху трудно обеспечить достаточные масштабы ее влияния и/или применения, поэтому может получиться так, что сотрудники других отделов будут рассматривать проект роботизации бизнес-процессов просто как необычное нововведение.

В этом мы убедились, изучив опыт одной из крупных европейских газоэлектрических компаний. Стремясь улучшить качество обслуживания, минимизировать эксплуатационные расходы и по возможности избежать повышения тарифов, высшее руководство этой компании во главе с ее генеральным директором приступило к автоматизации еще в 2008 г. Компания настойчиво ищет решение сложной проблемы проверки показаний домашних счетчиков. Эти данные поступают от независимых учетчиков показаний или от жителей, которые предоставляют их на бумажных тарифных картах, по телефону.

Полученные показания счетчиков преобразовывались в электронную форму и вводились в систему, которая спрашивала, имеет ли эта информация смысл. Находятся ли данные в пределах норм энергопотребления? Нет ли в них какой-либо нелепости (например, не получается ли так, что пользователь не потребляет электроэнергию, а наоборот, подает ее в сеть)? Подобные аномалии отсеивались как исключения и отправлялись на проверку сотрудникам. В некоторых показаниях удавалось разобраться быстро, но иногда приходилось звонить клиентам. При роботизации бизнес-процессов вмешательство человека требовалось лишь в самых необычных случаях. Результаты же оказались весьма высокими. В первом подразделении, где была внедрена автоматизация, компания смогла сократить количество сотрудников, занятых этой деятельностью, с 30 до 12[8]. Помимо экономии средств на выплате заработной платы, также удалось повысить качество, системность и скорость решения проблем. К началу 2016 г. компания развернула у себя сотни гибко программируемых роботов, что позволило ей автоматизировать около 25 % конторской работы: обработку показаний счетчиков, выставления счетов клиентам, управление учетными записями, контроль потребления, сегментацию и обработку исключений.

Как люди и гибко программируемые роботы работают вместе в компании коммунального обслуживания

Европейская газоэлектрическая компания, работу которой мы изучали, проверяет показания бытовых счетчиков перед выставлением счетов клиентам. Когда этот процесс был автоматизирован, гибко программируемые роботы смогли обрабатывать столько исключений, что от этой работы удалось освободить 60 % сотрудников, а оставшиеся теперь обрабатывают лишь самые необычные исключения.

Генеральный директор компании стал ярым приверженцем программ преобразований и технологий, используемых для их осуществления, включая и роботизацию бизнес-процессов. Он регулярно беседовал с руководителями подразделений, разъясняя им стратегическую важность автоматизации для будущего компании, и внутри организации именно это сыграло решающую роль.

Автоматизация обслуживания может обеспечить много преимуществ. Автоматизацию можно использовать для получения выгоды с точки зрения бизнеса, включая экономию затрат, повышение качества обслуживания клиентов и, как это имело место в компании Xchanging, рост удовлетворенности сотрудников.

Еще один прекрасный пример – это телекоммуникационная компания Telefónica UK Ltd., известная в Великобритании под брендом O2. Она принадлежит телекоммуникационной компании Telefónica S. A., базирующейся в Мадриде и работающей в Европе, Азии и Северной и Южной Америке. Некоторые менеджеры компании ожидали, что автоматизация позволит существенно сократить число сотрудников и время реакции на запросы клиентов и активации услуг, а также снизить количество обращений по поводу качества обслуживания. Компания начала проводить преобразования в 2010 г. с автоматизации обновления цифровых записей при изменении телефонных номеров (в случае перехода со старого на новый) и использования предварительно рассчитанных сумм для проверки наличия у клиента достаточного кредита для обработки заказа без предоплаты.

За пять лет O2 автоматизировала почти 35 % своих внутренних (бэк-офисных) услуг. В 2015 г. гибко программируемые роботы этой компании ежемесячно обрабатывали от 400 000 до 500 000 транзакций. Для некоторых процессов, например активации номера, время выполнения заказа, которое ранее измерялось в днях, сократилось до нескольких минут. Кроме того, автоматизация обслуживания увеличила гибкость управления рабочей силой. Например, теперь можно почти мгновенно вдвое увеличить мощность «роботизированного персонала» для обеспечения запуска нового продукта, а затем, после прохождения первоначального рыночного пика, снова уменьшить ее.

Организации, стремящиеся автоматизировать обслуживание, могут использовать разные источники ресурсов. Наша выборка отличалась тем, что все предприятия, которые мы исследовали, сами приняли решение об автоматизации обслуживания и сначала полагались на помощь поставщика инструментов для нее[9]. Например, когда руководство Европейской газоэлектрической компании приняло решение осуществить роботизацию, ее поставщик инструментов обучил нескольких сотрудников компании-клиента, обеспечил наставничество, консалтинг и помощь в развертывании первого пакета автоматизированных процессов. Первоначально около 80 % команды роботизации составляли сотрудники поставщика инструментов и лишь 20 % – работники самой газоэлектрической компании. Однако в течение следующих девяти месяцев, по мере накопления опыта и автоматизации все новых и новых процессов, соотношение численности внешнего и собственного персонала резко изменилось. Тем не менее данные наших опросов (наряду с более ранними исследованиями аутсорсинга бизнес-процессов[10]) дают основания думать, что организациям, задумывающимся о роботизации бизнес-процессов и внедрении других технологий автоматизации обслуживания, необходимо выполнить поиск и оценку поставщиков, а также источников ресурсов в достаточно широком спектре. Это необходимо, чтобы определить, какие варианты в наибольшей мере соответствуют потребностям компании. Возможные варианты – это, в частности:

● внутренний подряд (инсорсинг): покупка лицензий на программное обеспечение непосредственно у провайдера автоматизации обслуживания;

● внутренний подряд и консалтинг: покупка лицензий непосредственно у провайдера автоматизации обслуживания и привлечение консалтинговой фирмы для установки, конфигурирования и сервиса;

● использование услуг традиционного провайдера аутсорсинга бизнес-процессов (BPO): покупка сервиса по автоматизации обслуживания в рамках комплекса интегрированных услуг, предоставляемых традиционным провайдером BPO;

● аутсорсинг с участием нового провайдера: покупка услуг у нового провайдера аутсорсинга, специализирующегося на автоматизации обслуживания;

● облачный сорсинг: покупка услуг по автоматизации обслуживания как облачного сервиса[11].

В ходе нашего опроса мы обнаружили, что внутренний подряд (инсорсинг) позволял организациям-клиентам обеспечить высокий уровень контроля и оставлять у себя все так или иначе сэкономленные средства. Однако другие варианты тоже имеют свои плюсы. Например, многие традиционные провайдеры аутсорсинга бизнес-процессов имеют значительные собственные наработки в области автоматизации. Преимущество привлечения опытного провайдера заключается в том, что такая компания часто может предложить целый комплекс интегрированных услуг, сочетающий в себе, в частности, недорогую иностранную рабочую силу, доведенные до совершенства процессы, опыт управления изменениями и технологические наработки. Существуют и новые операторы, которые также специализируются на автоматизации обслуживания. Но если традиционные провайдеры аутсорсинга бизнес-процессов встраивают автоматизацию в общий комплекс предоставляемых услуг, то новые обычно сосредоточены на оказании клиентам помощи в изучении и использовании последнего поколения средств роботизации бизнес-процессов.

Наиболее перспективным вариантом представляется размещение гибко программируемых роботов в облаке, где их можно копировать и развертывать по всей сети. Ведь обучение программируемого робота выполнению сложной задачи может занять несколько месяцев, а передача его функциональных возможностей другому такому роботу в облаке часто занимает всего несколько минут (или даже секунд).

После того как руководители компании разработают стратегии, нужно обеспечить их реализацию. Для этого им понадобятся преданные менеджеры среднего звена, которые помогут ознакомить сотрудников компании с выбранной концепцией автоматизации обслуживания и открывающимися в связи с этим перспективами. Важно, чтобы программами автоматизации обслуживания руководили не ИТ-отделы, а бизнес-подразделения, чтобы для автоматизации были выбраны действительно подходящие инструменты. Однако уже на ранних стадиях необходимо привлекать ИТ-специалистов во избежание возможных рисков, например раскрытия данных клиентов. Вместе с тем компаниям необходимо обратить пристальное внимание на свои внутренние каналы связи, чтобы своевременно информировать персонал о стратегии и сроках автоматизации обслуживания и о том, как этот процесс может повлиять на работу организации.

Определите спонсоров, кураторов и менеджеров программы. Для успешной реализации программы роботизации бизнес-процессов необходима поддержка управленцев разных уровней. Начнем с того, что для реализации подобных проектов нужны инициаторы-спонсоры – люди, которые выдвигают идею, предоставляют ресурсы и настаивают на принятии и использовании предлагаемой технологии. В зависимости от специфики компании спонсор может быть одним из высших руководителей компании или менеджером среднего звена, возглавляющим какой-либо конкретный отдел.

Но если спонсор может тратить на такой проект всего от 2 до 3 % своего времени, то основная нагрузка ложится на кураторов программ. Они берут на себя более серьезную и, главное, практическую роль. От 40 до 80 % их времени занимает представление концепции в масштабах компании, поддержание мотивации у членов команды и взаимодействие с заинтересованными сторонами, включая высшее руководство. Кроме того, для реализации таких проектов нужны сильные менеджеры проектов, способные реализовать программу в рамках сметы и в соответствии с графиком. Так, в Xchanging спонсором стал директор страхового отдела компании, а куратор имел большой опыт руководства малобюджетными проектами, причем выступал он одновременно и в роли менеджера программ.

Отдавайте инициативу коммерческим отделам. Люди, готовящиеся приступить к реализации проекта автоматизации обслуживания, часто спрашивают, откуда должна исходить инициатива: из коммерческих структур организации, ее ИТ-отделов или от провайдеров аутсорсинга? В компаниях, о которых мы говорили выше (Xchanging, AP, Telefónica UK (O2) и Европейская газоэлектрическая компания), эта идея принадлежала коммерческим структурам. Поскольку мы исследовали автоматизацию бизнес-процессов (а не ИТ-процессов!), нас устраивало, если подобные проекты возглавляли именно представители коммерческих структур компаний. Некоторые из опрошенных нами респондентов настаивали, что руководить такими программами должны коммерческие отделы.

Как правило, специалисты этих подразделений лучше других представляют себе, какие из управляемых ими процессов наиболее подходят для автоматизации. Менеджеры здесь знают, какие процессы отвечают минимальным критериям возможности автоматизации. Они могут выделить задания, в которых используются постоянно выполняющиеся структурированные данные и четкие и хорошо документированные правила с большими объемами транзакций[12]. Как мы могли видеть на примере работы Европейской газоэлектрической компании и компании Xchanging из страховой отрасли, именно коммерческие отделы выбирали для автоматизации структурированные задания, связанные со сквозными процессами, и исключали те, которые требовали вмешательства человека и вынесения оценочных суждений. Сотрудники коммерческих отделов также лучше других могут определить приоритетность проектов автоматизации по признаку наилучших ожидаемых результатов для клиентов и для персонала.

Определите, чего вы хотите достичь, и смоделируйте реакцию клиентов и/или сотрудников. Нередко новые технологии выглядят весьма многообещающими, но в итоге не приносят ожидаемых выгод. Прежде чем приступать к автоматизации обслуживания, убедитесь, что все, кто причастен к проекту, в частности клиенты и сотрудники, действительно заинтересованы в получении ожидаемых преимуществ. В случае с автоматизированными финансовыми отчетами в AP клиентам понравилась идея расширения учета корпоративных доходов. Журналисты тоже положительно отнеслись к изменению их должностных обязанностей[13].

Сеть некоммерческих больниц VHA Inc. с головным офисом в Ирвинге, штат Техас, предоставляет входящим в нее организациям различные услуги, в частности выполняет централизованные закупки. Таким образом расходы каждого лечебного учреждения оказываются ниже, чем если бы они производили закупки самостоятельно. Когда куратор роботизации бизнес-процессов в VHA узнал, что сотрудники коммерческого отдела тратят много времени на поиск в интернете спецификаций нужных изделий, он начал внедрять программу автоматизированного поиска информации и связал ее с закупками. Экономия проявилась быстро: за считаные месяцы удалось извлечь из интернета более 360 000 описаний продуктов. За счет этого появилась возможность высвободить персоналу время для другой работы, связанной с продажами и получением доходов. Взявшись за решение этой очевидной и наболевшей проблемы, руководство компании сумело пробудить у сотрудников энтузиазм относительно продолжения автоматизации обслуживания в целом.

Подключайте ИТ-отделы как можно раньше. ИТ-отдел может внести важный вклад в успех программы автоматизации. В ходе нашего исследования мы выяснили, что в нескольких случаях, в частности в компании O2 Telefónica UK, кураторы пытались осуществлять автоматизацию обслуживания без участия ИТ-отдела. Руководствовались они двумя соображениями. Во-первых, по их мнению, программа автоматизации обслуживания функционировала как компонент основного бизнеса в том смысле, что она требовала понимания используемых бизнес-процессов и специальных знаний в предметной области, а не навыков программирования. Во-вторых, они опасались, что ИТ-специалисты чересчур забюрократизируют весь процесс и замедлят темпы автоматизации. Некоторые руководители не осознавали, насколько ценными знаниями обладают ИТ-специалисты и какую пользу они могут принести. Речь идет, в частности, о проверке безопасности программного обеспечения для автоматизации обслуживания, разработке правил доступа, позволяющих избежать утечки конфиденциальных данных, эксплуатации программируемых роботов на полностью резервированной безопасной инфраструктуре. Вот что сказал руководитель одной из компаний-провайдеров: «Когда мы ведем переговоры с владельцами бизнеса, мы настаиваем и на разговоре с ИТ-специалистами. Когда мы говорим с ИТ-специалистами, то объясняем им, что у нас есть продукт, удовлетворяющий их требованиям в отношении безопасности, масштабируемости, управления изменениями и возможности аудита». Таким образом, плюсы от подключения ИТ-специалистов в самом начале работы намного перевешивают минусы.

Помните, что многие сотрудники опасаются последствий автоматизации. В ходе исследования мы выяснили, что некоторые компании использовали инструменты автоматизации обслуживания для выполнения повторяющихся однотипных, скучных заданий. В тех организациях, которые мы изучали, автоматизация повлияла на ряд участков производственного процесса больше, чем на работу в целом[14], а ее воздействие на занятость выразилось в увеличении производительности и сокращении найма или аутсорсинга, но не в увольнении штатных сотрудников[15].

Часто компании переключали сотрудников на другие виды деятельности, так что автоматизация просто позволяла им не увеличивать численность персонала. И действительно, менеджеры сообщали, что люди по большей части относились к изменениям позитивно. Они не ощущали угрозы от внедрения автоматизации; напротив, многие оценили, что у них стало меньше однообразной работы и больше возможностей напрямую контактировать с клиентами.

И все же наемные работники нередко опасаются потенциального негативного влияния автоматизации обслуживания на их занятость. Было бы странно, если бы руководители компаний не понимали этого. Предыдущие исследования показали, что информирование сотрудников о предполагаемом влиянии автоматизации на штатное расписание на ранней стадии процесса очень важно для успеха проекта в целом. Не понимая сути предстоящих изменений, сотрудники часто переоценивают их гипотетически негативные последствия; иногда начинают паниковать и даже саботируют новые инициативы[16].

Поэтому необходимо как можно более полно информировать наемных сотрудников о возможных последствиях автоматизации. Так, Xchanging, провайдер бизнес-процессов, исповедует открытый подход в отношении внутренних коммуникаций, распространяет внутренние информационные бюллетени и регулярные презентации. Разработки в сфере роботизации бизнес-процессов здесь легко отслеживаются всеми сотрудниками, которые непосредственно занимаются страхованием. В компании создали условия для того, чтобы работники были вовлечены в осуществление проектов и понимали, какие возможности может обеспечить автоматизация обслуживания через 6–12 месяцев.

Многие компании, участвовавшие в нашем исследовании, стремились создать автоматизированную систему в масштабах всей организации. Они рассчитывали, что автоматизация будет «вплетена» в бизнес-структуры так же, как это ранее произошло с компьютерами и интернетом, которые стали неотъемлемой частью инфраструктуры организационных процессов. Для этого необходимо создать в компании общий организационный ресурс – единый центр управления, переосмыслить концепцию найма и подготовки нужных специалистов и разработать механизмы непрерывного обучения.

Создание командного центра. Единый командный центр помогает всем структурным подразделениям оценить возможности автоматизации, определять приоритетность проектов, разрабатывать решения и контролировать выполнение заданий программируемыми роботами. Кроме того, он устанавливает стандарты, разрабатывает методические рекомендации и отслеживает эффективность автоматизации обслуживания с точки зрения ее влияния на бизнес.

Из тех организаций, которые мы изучали, в наибольшей степени к автоматизации обслуживания была подготовлена Европейская газоэлектрическая компания. Ее командный центр (который компания назвала «центром передового опыта») обеспечивал выполнение запроса на автоматизацию, исходившего от программ преобразований у клиентов и от оперативных отделов во всех структурных подразделениях организации. Когда рабочие группы бизнес-подразделений предлагали автоматизировать те или иные процессы, центр оценивал целесообразность планируемых нововведений и в случае признания проекта перспективным разрабатывал для него соответствующее экономическое обоснование. Если финансирование одобрялось руководством, единый центр отвечал за разработку решений для автоматизации, их тестирование и управление программируемыми роботами, когда они работали с реальными данными.

Один из главных плюсов создания единого командного центра заключается в том, что он позволяет быстро масштабировать программируемые роботы и снижает затраты на их разработку. Например, при повторном использовании роботов, обученных входить в какую-то конкретную систему или составлять объемные сообщения электронной почты на основе базы данных о клиентах, соответствующая утилита позволяла на 30–40 % сократить время подготовки этих процессов. Как объяснил один поставщик программного обеспечения, «чем больше процессов вы автоматизируете, тем больше объектов создаете в своей роботизированной библиотеке. А чем чаще вам удается повторно использовать их, тем более экономичными становятся формирование и реализация новых процессов».

Переосмысление процедур найма и подготовки специалистов и навыков, необходимых для автоматизации предприятия. По мере того как организации создают у себя возможности для автоматизации, им приходится переосмысливать наборы навыков, необходимых для реализации бизнес-сервисов. В рамках изученных нами программ роботизации процессов компании вводили новые должности, например разработчиков решений в сфере автоматизации, контролеров для планирования работы, эксплуатации и мониторинга программируемых роботов. Так, газоэлектрическая компания намеревалась набрать специалистов по роботизации из числа собственных сотрудников с некоторым опытом системного анализа, которые хорошо понимали специфику бизнеса компании. По словам руководителя проекта роботизации, важнейшим здесь было умение прослеживать логические структуры и связи в разнородных массивах корпоративных данных для построения алгоритмов, а также навыки в области ИТ. При этом он специально подчеркнул: «Мы не ИТ-специалисты, но у нас есть сотрудники, обладающие необходимыми навыками в этой области».

Напротив, подбирая контролеров роботизации бизнес-процессов, чтобы укомплектовать центр управления, компания ориентировалась на людей организованных, методичных, мыслящих и действующих логически и системно. В этом случае отдавалось предпочтение сотрудникам с хорошими навыками общения, которые могли бы эффективно взаимодействовать со специалистами коммерческих отделов при возникновении каких-либо проблем. Теперь в периоды пиковых нагрузок двое сотрудников-контролеров управляют 300 программируемыми роботами, выполняющими такой же объем работы, какой до того требовал участия более 600 человек.

Помимо учета навыков персонала командного центра, важно также представлять возможности остающихся сотрудников. Если роботы выполняют все повторяющиеся и структурированные задания, людям придется проявлять бóльшую креативность и использовать неординарные навыки решения проблем, вынесения суждений и задействовать так называемый эмоциональный интеллект, чтобы справляться с неструктурированными задачами в нестандартных условиях.

В последнее время появилось множество прогнозов о влиянии автоматизации на работу человека. Некоторые эксперты предсказывают, что автоматизированные системы будут брать на себя все больше функций, оставляя людям, кроме стрижки газонов и парикмахерского дела, мало других видов деятельности[17]. Однако наши исследования позволяют предположить, что при массовой автоматизации умственного труда нас ожидает совсем иное будущее[18]. Мы ожидаем, что в ближайшие пять лет будет появляться все больше и больше рабочих групп, состоящих как из людей, так и из программируемых роботов, которые будут выполнять наиболее подходящие для них задания. Роботы будут очень быстро извлекать, консолидировать, реорганизовывать и трансформировать данные, чтобы человек мог оценивать их и действовать в соответствии с полученными результатами. Людям (а со временем, возможно, и искусственному интеллекту) придется учитывать новые требования со стороны бизнеса, выявлять и решать неструктурированные проблемы, налаживать отношения с клиентами и предоставлять им определенные услуги. Кое-что из этого мы наблюдаем уже сегодня, но в будущем предварительное конфигурирование роботов должно существенно упроститься. Тогда они смогут обходиться без столь подробных инструкций, поскольку используемые инструменты и роботизированные бизнес-процессы переместятся в облачную среду.

Сегодня сфера автоматизации обслуживания быстро развивается. Многие респонденты в ходе исследования сообщали нам, что следующим уровнем должна стать обработка неструктурированных данных с помощью инструментов познавательной (когнитивной) автоматики. Они хотят, чтобы программируемые роботы читали текстовые сообщения или электронные письма и понимали смысл прочитанного. Роботы могут обрабатывать громадные объемы данных и почти мгновенно интерпретировать информацию, так что с их помощью можно будет сделать большой шаг вперед в обслуживании клиентов. На практике это означало бы, что агент в ходе телефонного разговора может поставить перед программируемым роботом задачу найти большой массив данных, чтобы помочь клиенту решить проблему за несколько секунд. Нынешнее состояние автоматизации обслуживания можно считать исходным пунктом на пути к этому будущему.

11

Организационная подготовка к внедрению новых технологий

Появление новых технологий, пусть даже весьма многообещающих с точки зрения общества в целом, зачастую угрожает стабильности, а то и самому существованию уже действующих компаний. Примеров накопилось множество; достаточно вспомнить хотя бы о реакции (вернее, об отсутствии должной реакции) компаний Eastman Kodak и Polaroid на появление цифровой фотографии. Во многих подобных случаях основная проблема у известных и давно зарекомендовавших себя компаний заключалась вовсе не в непонимании важности новых технологий или недостаточных инвестициях в это направление работы. Все упиралось в необходимость коммерциализации новой технологии, экономическая привлекательность которой в сравнении с существующей бизнес-моделью компании в ближайшей перспективе была отнюдь не очевидной.

Сегодня менеджеры во многих ведущих секторах экономики, включая производство автомобилей, финансовые услуги, энергетику и здравоохранение, сталкиваются со сложностью принятия на вооружение новых технологий, которые могут поставить под вопрос экономическую жизнеспособность и конкурентоспособность их компаний. Часто им не хватает понимания (основанного на систематических эмпирических данных) того, что они сами могут сделать для преодоления сложившейся ситуации.

Чтобы понять суть этой проблемы, сначала нужно осознать, что новая идея (изобретение) – одно, а ее последующая коммерциализация посредством создания нового продукта или услуги (инновация) – совсем другое. Это важный момент, поскольку отношение компаний к изобретениям в новых технологических областях обычно определяется инженерами и научным персоналом, а их последующей коммерциализацией управляют менеджеры по развитию бизнеса и маркетингу. Сама логика изобретений, как правило, ориентирована на поиск оптимальных решений существующих проблем или удовлетворение имеющихся у клиентов потребностей, в то время как цель коммерциализации – повышение конкурентоспособности и прибыльности бизнеса.

В некоторых случаях, например для таких новых технологий, как энергоэффективные транспортные средства и беспроводная телефония, эти подходы могут быть взаимосвязанными и не противоречить друг другу. Однако в других случаях конфликт между ними может создавать в организациях внутреннее напряжение, обусловленное особенностями бизнес-модели, вернее, тем, как компания создает и присваивает стоимость. Например, в 1970-х гг. инженеры корпорации Xerox стали авторами важнейших изобретений в области информационных технологий, таких как графический интерфейс пользователя (GUI) и компьютерные сети Ethernet. Однако активно заниматься коммерциализацией этих новшеств Xerox не стала, потому что на тот момент бизнес-модель компании базировалась на производстве копировальной техники, и высшее руководство не стало развивать новое направление.

Мы изучали подобные ситуации и возможные методы устранения таких противоречий в компаниях в ходе двухлетнего исследования фармацевтической отрасли в реальных условиях. В фармацевтике в последние годы произошел важный технологический сдвиг, причиной которого стало появление новых методов лечения, основанных на биотехнологиях. Однако, несмотря на огромные перспективы, до сих пор существует значительная неопределенность в отношении того, когда научные открытия трансформируются в клинические успехи. Также неясно, каким образом препараты, разработанные на основе этих открытий, будут создавать стоимость для различных заинтересованных субъектов. Мы собрали подробные сведения об инвестициях в исследования и разработку лекарств по 50 ведущим глобальным фармацевтическим компаниям за 1989–2008 гг. и опросили более 20 отраслевых экспертов. Подробные результаты нашего исследования были опубликованы в Academy of Management Journal.

Мы наблюдали за развитием и внедрением двух новых биотехнологий, которые появились в конце 1980-х гг. и почти сразу привлекли к себе большое внимание: это моноклональные антитела и генная терапия. В обоих случаях имели место радикальный уход от традиционной терапевтической схемы, высокая научная и коммерческая неопределенность и необходимость инвестировать в новые знания и навыки. Однако, несмотря на это, многие известные компании инициировали исследования в обоих направлениях и запатентовали собственные изобретения. Но доли инвестиций этих компаний в исследования моноклональных тел и геннотерапевтических методов, по результатам которых началась разработка лекарств, существенно различались. Если в первом случае изобретения сравнительно легко трансформировались в последующую разработку и коммерциализацию препаратов, то во втором дело обстояло иначе.

Отчасти это можно объяснить тем, что эти терапевтические схемы не в равной мере соответствуют сложившейся модели фармацевтического бизнеса. Моноклональные антитела, как и традиционные препараты, могут использоваться в рамках стандартизированных методов лечения с длительными сроками назначения, ориентированных на массовые рынки. Иными словами, они способны обеспечивать фармацевтическим компаниям регулярные доходы за счет пациентов и страховщиков, поскольку хорошо вписываются в существующую бизнес-модель.

Напротив, терапия генными препаратами, как правило, проводится всего один раз или, во всяком случае, гораздо реже, чем моноклональными антителами. Лечение пациентов с генетическими нарушениями носит сугубо индивидуальный характер, и проводят его сравнительно редкие специалисты. Рассмотрим, например, использование генной терапии для лечения гемофилии А и В. «Курс лечения» при этом представляет собой одноразовую индивидуальную инъекцию, что угрожает всему существующему рынку лечения гемофилии. Кроме того, непонятно, как будут определяться расценки этого нового метода лечения и как будут возмещаться соответствующие расходы. А значит, генная терапия является примером технологии, которая ломает сложившуюся бизнес-модель. Как мы убедились в ходе наших интервью, именно это фатальное несоответствие между возможностями генной терапии и существующей бизнес-моделью затрудняет ее дальнейшее развитие и коммерциализацию.

Изучая, как менеджеры могли бы разрешить такую проблему, мы поняли, что ответ кроется в организационной структуре, в рамках которой компании пытаются осваивать новые технологии. Исследования в области генной терапии, которые проводились внутри компании или внешними контрактными подрядчиками, с меньшей вероятностью доводились до коммерциализации именно из-за конфликта с существующей бизнес-моделью. Однако разработка методов генной терапии обычно продолжалась, если исследования проводились в альянсе со стартапами, университетами или силами отдельного исследовательского подразделения, приобретенного или созданного специально для этой цели. В таких ситуациях принятие решений относительно разработки и коммерциализации лекарств структурно было отделено от головной компании, но зато в нем участвовали «непосвященные» сотрудники стартапов, образ мышления которых существенно отличался от стереотипов, сложившихся у руководителей головной компании.

Выводы нашего исследования в отношении руководителей очевидны. При оценке перспективных технологий менеджеры должны не только оценивать открывающиеся функциональные возможности, новые компетенции, которые могут потребоваться их компаниям. В этих случаях нужно думать, обеспечит ли новая технология клиентам иное предложение стоимости и уравнение дохода – вспомните, например, о цифровых изображениях и изготовителях фотопленки, генной терапии и фармацевтических компаниях или беспилотных автомобилях и производителях традиционных автомобилей. И чем сильнее новая бизнес-модель будет отличаться от существующей, тем больше организационных проблем возникнет при коммерциализации изобретения.

Но это противоречие можно смягчить, создав организационную структуру, при которой в распределении ресурсов и принятии решений относительно новых технологий будут участвовать «люди со стороны», с принципиально иными ментальными моделями. Этого можно достичь за счет создания стратегических альянсов и приобретения стартапов или создания отдельных исследовательских подразделений. Альянсы могут обеспечить бóльшую гибкость, в то время как приобретения способны обеспечить более строгий контроль технологий и интеллектуальной собственности. В качестве альтернативного варианта компании-пионеры с помощью агрессивной кадровой политики могут создавать новые подразделения, такие как Lab126 у Amazon или Google X. Однако такая структура часто создает дополнительные трудности для руководства, поскольку требует согласования часто взаимоисключающих требований основного бизнеса и новых технологических программ.

Сегодня многие компании сталкиваются с конкурирующими прорывными технологиями, такими как 3D-печать, искусственный интеллект, облачные вычисления, интернет вещей, персонализированная медицина и возобновляемые источники энергии. Руководителям надо задумываться не над тем, следует ли инвестировать в новые технологии и когда это делать. Теперь необходимо понять, КАК инвестировать в эти новые технологии. Руководители могут инициировать предварительные исследования этих способов, но обычно им приходится мыслить и действовать в рамках существующей логики и процедур принятия решений, касающихся изобретений, а также их дальнейшей доработки и коммерциализации. Однако при наличии эффективной организационной структуры компании будут успешны даже в условиях постоянно меняющегося технологического ландшафта.

12

Как решить проблему цифровых инноваций

В 2010 г. небольшая группа менеджеров автомобильного концерна Volvo Car задалась целью сформировать картину будущего, в котором значительная роль отводилась автомобилям с беспроводным подключением к интернету («подключенные автомобили»). Они поняли, что компании необходимо обратить внимание на разработку и внедрение инноваций, чтобы более эффективно конкурировать во все более цифровизирующейся среде. Конечно, это гораздо легче было запланировать, чем сделать. Одна из основных проблем здесь заключалась в том, что многие менеджеры вообще не видели необходимости в этом. В конце концов, Volvo Cars производила автомобили, а не занималась цифровым бизнесом. Другие понимали необходимость изменений, но не представляли, что именно и как нужно делать. Как они могли убедить коллег, если у них самих не было четких представлений ни о том, каким должен быть результат инноваций, ни даже о самом процессе их внедрения? А автомобильный бизнес Volvo Cars в то время процветал, что порождало дополнительные опасения по поводу того, как бы цифровые инновации не повредили основному производству.

Сейчас руководители многих компаний задаются вопросами, аналогичными тем, которые Volvo Cars начала решать в 2010 г. Недавний отчет MIT Sloan Management Review и Deloitte показывает: почти 90 % опрошенных менеджеров считают, что их отрасль, скорее всего, пострадает от внедрения цифровых технологий. Одновременно менее половины из них сообщают, что компания достаточно активно стремится минимизировать такое воздействие. Наш четырехлетний проект исследований Volvo Cars позволяет глубоко понять проблему, которую придется решать работающим компаниям (наряду с необходимостью согласования противоречивых требований внутри самой организации) по мере прогресса цифровизации.

Работая над стратегией развития «подключенных автомобилей», исполнительная команда Volvo Cars сформировала концепцию, допускающую обновление некоторых цифровых функций автомобиля уже после его изготовления и продажи. Новая технология должна была расширить возможности пользователей и создать дополнительные каналы поступления доходов. Адаптировав уже существовавшие циклы разработки продукции к автомобилям, концепцию подключения автомобилей к интернету можно было бы реализовать быстрее. Это также позволило бы компании взаимодействовать с другими создателями инновационных решений в сфере бытовой электроники.

Руководители понимали, что реализовать такой подход будет нелегко, поскольку не считали основным направлением работы создание новых технологических инфраструктур. Эта смелая концепция резко контрастировала с практикой внедрения инноваций и действующими на тот момент в Volvo Cars бизнес-моделями. Действительно, внедрение цифровых инноваций для подключенных автомобилей требовало фундаментального переосмысления организационной структуры. Но важнейшим требованием было сохранение эффективности основного бизнеса. Для решения этой задачи Volvo Cars пришлось найти приемлемые компромиссы из четырех «наборов» взаимосвязанных противоречивых требований.

Традиционно Volvo Cars вкладывала значительные средства в инновации в подразделениях, занимающихся конкретными продуктами. Как правило, делалось это с расчетом на годы вперед, с опорой на иерархические структуры и модульные архитектуры продуктов. Цифровые же технологии требовали нового мышления, которое шло вразрез с таким подходом, но позволяло компании продвигаться вперед быстрее, чем когда-либо раньше.

Топ-менеджеры поняли, что для успешного внедрения цифровых инноваций они должны организовать в существующей инновационной среде компании своего рода «перекрестное опыление» и пересмотреть обычную практику разработки продуктов. Такая трансформация была необходима, она требовала фундаментальных изменений в процедурах, ресурсах и структурах компании. Все это заметно повлияло бы на фирменный стиль и культуру Volvo Cars.

Чтобы справиться с возникающими проблемами, руководство компании инициировало развертывание новой программы, известной под названием Connectivity Hub (Центр связи). Специальной многопрофильной команде было поручено разработать принципиально новые функции для автомобилей, подключаемых к интернету. Позже директор Центра Микаэль Густавссон вспоминал: «Основной задачей было создание новой сети, которая не воспроизводила бы существующую структуру. Центр связи позволял свести различные отделы компании фактически за одним столом. До этого у нас не было единой площадки, где мы могли бы обсуждать такие вещи». Новая структура в компании помогла организовать широкое внутреннее обсуждение цифровых инноваций и наладить подготовительную работу к их внедрению.

Центр был создан в качестве временной структуры, чтобы его не воспринимали как угрозу для сложившейся в компании практики. И все же поначалу инициатива встретила значительное сопротивление. Наиболее активно оно проявилось среди руководителей среднего звена, разрывавшихся между работой на долгосрочную перспективу, которая была необходима для реализации новых возможностей, и краткосрочными заданиями, требующими соблюдения существующих процедур. Нельзя сказать, что это сопротивление было совсем уж необоснованным: при разработке нового продукта в Volvo Cars обычно требовалось, чтобы детали изделия или продукта «замораживались» на годы вперед, чтобы потом их можно было использовать в производстве. Однако было сложно за три года до начала внедрения принять идею о необходимости функций, доступ к которым открывается при подключении автомобиля к интернету. Поэтому такие возможности приходилось создавать на основе текущих разработок с участием автопроизводителей, внешних специалистов, конечных пользователей и регуляторных органов. Центр связи должен был выяснить, как Volvo Cars может участвовать в этих непрерывных процессах обновления без ущерба для своего основного производства.

Технологические инновации в Volvo Cars традиционно были нацелены на повышение эффективности производства и постепенное совершенствование продукции. Но теперь компания столкнулась с принципиально иной проблемой: цифровые функции не всегда можно было просчитать заранее. Тем не менее руководство Volvo Cars считало, что концепцию подключения автомобилей к интернету не удастся реализовать, если цифровые функции не будут интегрированы с физической средой автомобиля. Необходимо было разработать новые процессы внедрения инноваций, сохранив при этом все положительные стороны уже существовавшего производства.

Volvo Cars задумалась о том, чтобы не просто искать решения конкретных проблем конечных пользователей, а о необходимости разработать более общие, универсальные цифровые ресурсы. Они представляли собой готовые цифровые компоновочные блоки, которые можно было комбинировать и в перспективе использовать для решения других инновационных проблем. Чтобы легитимизировать такие разработки в среде, изначально ориентированной на конкретные функции, Volvo Cars создала набор из нескольких платформ. Каждая из них имела ограниченную сферу охвата и специфическую направленность. Платформы постепенно дорабатывались, включая все более широкий диапазон приложений. Такой подход позволил автомобильной компании переключить внимание с платформ, ориентированных на экономически эффективное производство заранее определенных изделий, на цифровые решения, которые открывали возможность предоставления новых, часто даже не планировавшихся цифровых услуг.

Например, система Volvo On Call изначально задумывалась как телематическая служба с конкретными функциями для дистанционной разблокировки автомобиля и мониторинга безопасности. Но потом в компании поняли, что эту технологию можно с некоторыми доработками использовать, например, для выдачи универсальных цифровых ключей. Такая опция позволила розничным продавцам доставлять пищевые продукты к конкретным автомобилям. Позже этот сервис был еще более расширен, и теперь цифровой ключ является центральным элементом коммерческой платформы под названием In-Car Delivery («Доставка товаров в автомобили»). Она объединяет владельцев автомобилей, логистические организации и множество розничных продавцов различных категорий товаров в нескольких европейских странах.

Когда Volvo Cars начала создавать концепцию своих цифровых ресурсов как универсальных функций, почти сразу возникли вопросы, кто именно будет использовать различные платформы для разработки новых сервисов. Компания довольно долго налаживала внутреннее сотрудничество, необходимое для реализации эффекта масштабов, который ее инвестиции в модульные схемы продуктов могли обеспечить за счет специализации и эффективного разделения труда.

Неудивительно, что вскоре стало ясно, что такой подход не сможет раскрыть всего потенциала цифровых технологий в части увеличения разнообразия и предложения новых цифровых услуг для автомобилей. Автопроизводитель осознал важность привлечения внешних заинтересованных партнеров по созданию стоимости для рынка послепродажного обслуживания подключенных машин. Поэтому Volvo Cars запустила новую программную среду Volvo Cloud для размещения сторонних внутриавтомобильных сервисов с использованием программного обеспечения, установленного на ее внутренних серверах. Эта удачная инициатива открыла возможности для сотрудничества с внешними разработчиками приложений, например с интернет-радио Pandora и цифровыми музыкальными сервисами Spotify. Такой подход позволил обеспечить устойчивый поток новых цифровых услуг для клиентов Volvo Cars.

Поскольку программное обеспечение при этом не устанавливается в узлах автомобиля, а находится в облаке, появилась возможность решать проблемы внедрения инноваций, налаживая сотрудничество с внешними партнерами и не ломая традиционную внутреннюю практику работы с инновациями. Volvo Cloud позволяет включать, обновлять и заменять в автомобилях интернет-радио, не внося изменений в физическую конфигурацию автомобиля.

Сотрудничество с партнерами в сфере разработки продуктов, в свою очередь, открывает новые подходы к управлению инновациями. Первые опыты показали, что разработчики приложений соглашаются сотрудничать на иных условиях, нежели традиционные поставщики автозапчастей. Тогда Volvo Cars организовала внутри собственного отдела исследований и разработок группу по созданию приложений, укомплектованную специалистами из отрасли производства бытовой электроники. Эта группа стала связующим звеном между внутренней и внешней средой и создала несколько трансграничных ресурсов, которые облегчили компании взаимодействие с внешними разработчиками приложений. Таким образом было реализовано несколько совместных креативных программ с участием сторонних партнеров, в частности разработка приложения Glympse для обмена информацией о местонахождении.

Поиск компромиссов между противоречивыми требованиями в области цифровых инноваций. Внедрение цифровых инноваций подразумевает поиск приемлемого компромисса между разнонаправленными потребностями за счет развития как новых способности, так и существующих ключевых компетенций. В частности, Volvo необходимо было найти приемлемый баланс между: 1) новыми и существующими инновационными способности; 2) ориентацией на процесс или на продукт; 3) внешними и внутренними инновациями и 4) гибкостью и обеспечением контроля в рамках партнерства.

Темп начатых программ снизился при переходе от демонстрации к коммерциализации, как только в дело вмешался отдел закупок. Для выполнения поставщиками требований Volvo Cars сотрудники отдела закупок инстинктивно использовали традиционные контракты, основанные на денежных транзакциях. Однако в рамках сотрудничества с Pandora и Spotify компания не составляла подробные спецификации и не оплачивала их продукты и услуги, так что традиционные контракты оказывались бесполезными.

Чтобы наладить эффективные отношения с этой новой категорией партнеров, Volvo Cars научилась находить баланс между необходимым уровнем контроля таких отношений и достаточной гибкостью, обеспечивающей совместное создание стоимости. Кроме того, компания разработала новый контракт, в котором особо подчеркивается взаимная ответственность и соблюдение принципа «без увеличения затрат» (cost neutrality). Этот документ фиксирует договоренность партнеров соблюдать долгосрочные обязательства по предоставлению высококачественных цифровых услуг и формированию устойчивых отношений, не связанных напрямую с денежными операциями.

Опыт компании Volvo Cars в области цифровых инноваций показывает, как действующие компании могут более активно конкурировать в цифровой среде. Во-первых, становится понятно, что цифровая инновация – это не просто новая технологическая платформа или инновационный инкубатор, но еще и проведение необходимых организационных изменений. Для реализации потенциала в этой сфере требуется фундаментальное переосмысление механизмов принятия решений, выбора партнеров и регулирования отношений сторон. Эти области в значительной мере взаимосвязаны и взаимозависимы, поэтому можно неожиданно обнаружить, что неспособность решить проблему в какой-то одной из них заметно тормозит общее продвижение инициатив в области цифровых инноваций.

Во-вторых, можно с успехом реализовать возможности цифровых инноваций, сохраняя эффективность основного бизнеса. Более того, именно это и необходимо сделать. Успешные компании обладают знаниями и опытом, которые служили им на протяжении многих лет, и процесс ведения бизнеса у них уже в значительной степени институционализирован. Цифровизация открывает возможности для встраивания новых типов функций и услуг в существующие продукты. Но вместе с тем это, безусловно, значит, что некоторые устоявшиеся методы ведения бизнеса должны измениться. В частности, речь идет о традиционном инновационном цикле, моделях сотрудничества и практике регулирования партнерских отношений. Однако это вовсе не означает, что прежние методы были неправильными. Той же Volvo Cars удалось сохранить критически важные аспекты своего подхода к дизайну и производству автомобилей, который по-прежнему эффективен. Но компаниям все равно придется искать способы, которые позволят им использовать свои сильные стороны для получения прибыли с помощью новых методов ведения бизнеса. И руководителям необходимо будет точно определить, какие подходы и процедуры необходимо изменить, а какие следует сохранить.

Наконец, развертывание цифровых инноваций не начнется само по себе. Руководители Volvo Cars разработали четкую концепцию деятельности, определив многие ее параметры, хотя изначально они еще многого не знали о конкретике текущего момента. Они представили эту концепцию персоналу компании и обеспечили необходимую поддержку и ресурсы для начала и продолжения намеченного пути. Не все сотрудники сразу приняли ее. Многие менеджеры сочли это рискованной затеей с низким уровнем доходности даже в случае успеха. Но правильное представление концепции сотрудникам компании и постепенное осуществление изменений позволили Volvo Cars внедрять технические новшества в организации, вводить их в свои продукты, чтобы по-прежнему выдерживать конкуренцию во все более цифровизируемой бизнес-среде.

Эта статья основана на результатах исследования, опубликованных в работе F. Svahn, L. Mathiassen, and R. Lindgren, “Embracing Digital Innovation in Incumbent Firms (Ф. Сван, Л. Матиассен и Р. Линдгрен «Отношение к цифровым инновациям в действующих компаниях: как решали внутренние противоречия»), Mis Quarterly 41, no. 1 (Маrth 2017): 239–253.

13

Поиск эффективных методов использования социальных сетей при внедрении инноваций

Широко распространенным явлением стала публикация историй успеха в социальных сетях. Это свидетельствует о значительном их влиянии на судьбы компаний. Например, лондонская компания Burberry Group Plc, производитель одежды, аксессуаров и парфюмерии класса люкс, для привлечения и информирования клиентов и поклонников в значительной мере полагается на социальные сети[19]. Еще в 2011 г. Burberry тратила более 60 % своего маркетингового бюджета на цифровые средства коммуникации[20]. Другие компании тоже все чаще пытаются освоить навигацию в социальных сетях и использовать их в качестве бизнес-инструментов. Это проявляется в сообщениях об увеличении расходов на программы работы с социальными сетями и даже в создании для этого в некоторых организациях специальных должностей[21]. Но, несмотря на это, значительный потенциал соцсетей для поддержки инноваций и разработки новых продуктов пока почти никак не реализуется[22].

И консультанты, и ученые рассматривают социальные сети как ресурс для внедрения инноваций и разработки новых продуктов, обеспечивающий возможность изучения потребностей клиентов, получения доступа к знаниям, совместной (с пользователями) разработки идей и концепций и поддержки запуска новых продуктов. Однако наше исследование показывает, что, несмотря на большие ожидания, на практике положительные результаты часто не достигаются.

Начнем с того, что использование компаниями соцсетей для разработки новых продуктов значительно отстает от использования этого инструмента в обществе в целом. Некоторым производителям удается использовать социальные сети для проработки новых идей, и это иногда приводит к появлению хорошо продающихся новых продуктов, но бо́льшая часть бизнес-сообщества просто не знает, как можно продвигать инновации таким образом. Более того, некоторые компании считают, что это плохо влияет на экономические показатели в сфере инноваций. Распространенное мнение: сотрудники могут отвлекаться, получая из социальных сетей разнообразную информацию, а традиционные фильтры для скрининга данных, например по репрезентативности или демографическим категориям потребителей, при этом не работают. Другие тратят ресурсы, не проверяя надежность источника и информации, ошибочно полагая, что данные из соцсетей столь же достоверны, как та, что поступает из традиционных онлайновых баз данных.

Тем не менее мы считаем, что в компаниях, понимающих, как нужно использовать социальные сети, этот инструмент может радикально изменить ситуацию. Но для этого недостаточно просто проводить время в Facebook в окружении виртуальных друзей, ставящих вам лайки. Чтобы использовать социальные сети для внедрения инноваций, организация должна определить четкие цели и выработать соответствующую стратегию.

В ряде исследований изучался вопрос о том, как можно использовать социальные сети в более широком диапазоне коммерческих целей, особенно в сфере коммуникаций; также они рассматривались в качестве одного из ведущих факторов внутренних взаимодействий и управления знаниями внутри компаний. В этих сферах социальные сети, по-видимому, могут стать неотъемлемой частью корпоративного инструментария[23].

Наше исследование показывает, что отношение к социальным сетям как к инструментарию для внедрения инноваций распространено не столь широко. Менее 50 % опрошенных сотрудников компаний используют их в процессе разработки новых продуктов. Более того, иногда соцсети могут создавать неожиданные проблемы. Исследование выборки североевропейских компаний показало, что, с точки зрения некоторых менеджеров, социальные сети увеличивают информационный шум и затрудняют выделение из него полезных сигналов. Иными словами, существует опасность зондирования «нецелевой» аудитории[24].

В нашей работе мы опирались на результаты двух других оригинальных исследований, в ходе которых проверялась эффективность использования сетевых инструментов и социальных сетей при разработке новых продуктов для более крупных выборок компаний. В первом из них мы изучили 209 североевропейских компаний с точки зрения применения ими социальных сетей при разработке новых продуктов. В ходе второго мы использовали массив данных из Программы глобальной оценки сравнительной эффективности (2012 Global Comparative Performance Assessment Study) Ассоциации менеджмента и разработки новых продуктов (Product Development and Management Association, PDMA), крупнейшей некоммерческой профессиональной организации в области разработки новых продуктов. Специалисты этой организации изучили методы работы в 453 компаниях (198 из Северной Америки, 149 из Азии и 106 из Европы). С интервалом в несколько лет PDMA опрашивает сотни специалистов относительно эффективных методов и факторов успеха в управлении инновациями.

В один из опросов были включены вопросы об использовании социальных сетей для продвижения инноваций. Полученные данные позволили выявить общий положительный эффект для компаний, которые работали с социальными сетями на всех этапах инновационного процесса. Также выяснилось, что для использования открывающихся преимуществ компании должны иметь специальные структуры и определенный уровень инновационной культуры. Кроме того, наши представления о том, как социальные сети могут способствовать внедрению инноваций, заметно расширились в ходе реализации исследовательских и консалтинговых проектов с участием компаний из Европы и США. Эта работа помогла нашим партнерам понять, какие организационные процессы, структуры и элементы корпоративной культуры позволяют им более тесно взаимодействовать со своими клиентами через социальные сети, какие особенности дизайна веб-сайтов дают возможность вести переговоры и каким образом компании могут использовать различные источники пользовательского контента с помощью анализа социальных сетей.

Мы изучили практику взаимодействия крупных глобальных компаний с социальными сетями применительно к разработке новых продуктов[25], используя данные того же исследования Global Comparative Performance Assessment Study, проведенного Ассоциацией менеджмента и разработки новых продуктов (PDMA, 2012)[26]. Тогда представители 82 % опрошенных компаний заявили, что при разработке новых продуктов они так или иначе использовали социальные сети. Однако только 14,7 % респондентов задействовали их как минимум в 50 % своих проектов. Несмотря на ажиотаж, окружающий популярные социальные сети, эти результаты также показали, что большинство компаний на самом деле использует такие инструменты, как форумы пользователей и блоги, гораздо чаще, нежели Twitter и Pinterest.

В целом же, с точки зрения специалистов многих компаний, результаты использования социальных сетей для разработки новых продуктов не оправдывают ожиданий. Соцсети действительно помогают выявлять и даже отчасти формировать потребности клиентов, однако те компании, которые просто поддались общей тенденции увлечения социальными сетями и вложили деньги в соответствующие программы, не имея ни четкой стратегии, ни необходимых навыков и знаний, обычно не достигают ожидаемых результатов. Если социальные сети рассматривались только как источники технической информации, то заметных улучшений показателей в области разработки новых продуктов не было. Более того, показатели деятельности этих организаций даже снижались из-за возникающей информационной перегрузки и сложности обработки получаемых таким образом данных. Максимальный выигрыш получили те компании, которые предварительно сформировали организационные процессы и структуры, необходимые для поддержки разработки новых продуктов.

Прежде чем начинать применять социальные сети при создании новых продуктов, менеджеры должны разработать соответствующую стратегию и убедиться, что они имеют в своем распоряжении процессы и людей, с которыми можно будет добиться успеха. Необходимо точно определить цель: уловить актуальные тенденции в своем сегменте рынка, изучить спрос, разрабатывать совместно с клиентами новые идеи и концепции, использовать социальные сети для поддержки запуска новых продуктов и/ или для распространения нужной информации и формирования позитивного отношения к своей продукции с помощью сарафанного радио. Чтобы проиллюстрировать различные подходы, мы воспользуемся аналогией с летним лагерем, в котором дети могут вести исследования и учиться. Подобно родителям, стремящимся найти для своего ребенка подходящий лагерь, компании должны тщательно проанализировать свои потребности и стратегии в отношении социальных сетей.

Попробуем для наглядности описать три разных гипотетических «лагеря»: лагерь исследователей, лагерь совместного творчества и лагерь общения. Каждый из них предлагает собственный подход к осмыслению инновационного процесса и обеспечивает набор важнейших навыков, необходимых для использования социальных сетей при продвижении инноваций. Чтобы реализовать потенциал этого инструмента при создании новых продуктов, разработчики должны участвовать в трех взаимосвязанных видах деятельности: 1) анализировать пользовательский контент и извлекать из него уроки; 2) налаживать и облегчать диалог с клиентами-новаторами; 3) сформировать аудиторию из первых клиентов, чтобы популяризировать новые продукты и получать обратную связь для их улучшения. Эти три процесса должны осуществляться не последовательно, а параллельно.

Хотя в начале разработки нового продукта анализ и обучение играют большую роль, впоследствии можно использовать идеи, выдвинутые на ранних этапах, для творческого сотрудничества с клиентами. Не стоит ограничиваться простым сканированием нескольких сайтов в социальных сетях и поиском информации в лентах Twitter. Компаниям необходимо осуществлять интеграционную стратегию в отношении социальных сетей, которая включала бы в себя широкий спектр различных навыков, возможностей, инструментов и элементов инфраструктуры.

Думая о социальных сетях, люди обычно имеют в виду в первую очередь такие известные платформы, как Facebook и Twitter. В реальности, однако, существует много различных типов социальных сетей, и часто именно менее известные платформы, например специальные форумы пользователей или экспертные блоги, публикуют особенно ценную информацию, касающуюся инноваций. Например, на рынке сельскохозяйственной продукции существуют специализированные каналы, в частности Форум британских фермеров и Форум свиноводов, которые содержат информацию о разведении, кормлении и продаже скота. Кроме того, выделяются разные типы пользователей, в диапазоне от активных участников до пассивных наблюдателей. Чтобы максимально использовать потенциал социальных сетей, новаторам нужно будет определить, какие знания и навыки понадобятся им для обеспечения эффективности на разных этапах процесса разработки нового продукта. Если вначале решающее значение имеют хорошие навыки исследования рынка и анализа данных, то на более поздних стадиях бóльшую роль играют способность общаться с различными типами потенциальных покупателей, умение понимать и регулировать воздействие как положительного, так и отрицательного сарафанного радио.

Как правило, сбор данных для разработки нового продукта – дело длительное и трудоемкое. Однако получение и анализ данных (бизнес-аналитика) с помощью социальных сетей могут существенно трансформировать эту область, предоставляя компаниям информацию о тенденциях рынка и о продуктах конкурентов. Таким образом можно быстро и с низкими затратами получить отзывы о первоначальных концептах. Например, блогеры делятся своими идеями и мнениями практически обо всем и со всеми, кто готов их слушать. Facebook и Twitter стимулируют лавинообразный рост «самоотчетов» пользователей новых продуктов и услуг, который обеспечивает разработчикам и изготовителям новинок огромные объемы полезных данных.

Инструменты, позволяющие отслеживать отношение людей к тому или иному продукту или бренду, стали широкодоступны. Структурированные или неструктурированные данные могут представляться в смешанных форматах, включая текст, изображения и информацию из социальных сетей, что заметно увеличивает их количество и разнообразие. Возможность сбора информации в глобальном масштабе в режиме реального времени представляет исключительную ценность, так как позволяет ускорить процессы выведения продукции на рынок, а также открывает доступ к неочевидной информации, находящейся вне пределов традиционной сферы поиска данной компании.

Давайте посмотрим, как обстоят в этом плане дела у Nivea, глобального изготовителя средств личной гигиены (бренд Nivea принадлежит Beiersdorf AG)[27]. Когда специалисты решили при разработке новых продуктов не ограничиваться традиционными методами исследования рынка, такими как тестирование замыслов (концептов) и метод целевых групп, они поняли, что это дает им значительные преимущества. Например, анализируя пользовательский контент, посвященный ее дезодорантам, в Twitter, Facebook и на форумах, команда разработчиков получила объективную информацию о проблемах, с которыми сталкиваются потребители продуктов компании. Так, при разработке антиперспирантов основное внимание издавна уделялось длительности защиты, отсутствию раздражений кожи и запаху. Но оказалось, что пользователи социальных сетей этими характеристиками практически не интересуются, но их гораздо больше волнуют пятна на одежде, остающиеся от дезодорантов. В результате появился дезодорант-антиперспирант Nivea Invisible for Black & White («Невидимый ни на черном, ни на белом»), и это был самый успешный запуск нового продукта за всю историю компании.

Если целью компании является выявление рыночных тенденций и изучение потребностей клиентов, ей может подойти программа лагеря исследований. Она включает в себя меры по расширению масштабов и увеличению глубины поиска инноваций. Здесь люди учатся извлекать полезные сигналы из больших, разнообразных, разрозненных и неструктурированных массивов данных, генерируемых пользователями. Кроме того, они анализируют сообщения в блогах, твиты и пользовательский контент и конвертируют их в ценные идеи для разработки новых продуктов. В частности, будет необходимо приобрести навыки в области вычислительной техники для выявления тенденций и закономерностей в различных массивах данных и связей между ними. Менеджерам придется освоить методы анализа данных, машинного обучения, анализа текстов и тональности высказываний, скрининга данных, оценки данных и обеспечения конфиденциальности данных.

Здесь важно научиться отличать то, что может быть автоматизировано, от того, что требует вмешательства человека, интерпретировать данные и выносить суждения о них. В процессе обучения формируются навыки социолога и навыки специалиста по обработке и анализу данных, появляется умение ассимилировать, комбинировать и использовать данные из многих различных источников. Цель состоит в том, чтобы усилить деловую хватку менеджеров и научить их доводить полученные результаты до участников инновационных проектов.

Компаниям, которым нужно активно вовлекать клиентов в свои инновационные процессы, следует рассмотреть возможность участия в работе лагеря совместного творчества. Он ориентирован прежде всего на развитие навыков сотрудничества и облегчения взаимодействия с пользователями для вовлечения их в процессы разработки новых продуктов и услуг. Менеджеры узнают, как нужно работать с клиентами и вместе с ними создавать стоимость в процессе разработки нового продукта. Они научатся выявлять, отбирать и привлекать подходящих участников проектов и разрабатывать правильные стимулы для их поощрения. Во главу угла здесь ставится процесс совместного творчества. Также в ходе обучения формируются навыки выстраивания отношений и ведения диалога и вообще разговора, что является ключевым аспектом сотрудничества. Участники узнают, как стать лучшими координаторами и менеджерами сообществ, научатся отбирать и разрабатывать идеи и концепции продуктов для разных групп потребителей.

Проведенные ранее исследования показали, что идеи для разработки новых продуктов часто приходят в компании с нецелевых рынков или вообще со стороны, поэтому получение информации от нетрадиционных пользователей может стать важным фактором активизации творческого процесса. В этой среде менеджеры могут использовать социальные сети как для публикации собственных идей, так и для ознакомления с тем, что делают другие, и для получения статистики отзывов о продукции. Здесь можно не полагаться на одного дизайнера или разработчика, но привлекать к выполнению задания десятки, а то и тысячи мотивированных пользователей.

Для получения информации некоторые компании добавляют на свои страницы в Facebook специальные приложения. Другие создают собственные сообщества для генерации идей и поддерживают их сами либо через посредников. Например, так работают бостонское сообщество C-space и мюнхенское Hyve Group, которые поддерживают и регулируют деятельность групп совместного творчества. Отношения между компаниями и интернет-сообществами не следует пускать на самотек, их нужно постоянно отслеживать и регулировать. Менеджеры издавна привыкли сами устанавливать сроки и работать в темпе, задаваемом компанией, а не какими-либо внешними структурами. Однако в лагере Camp Cocreate работа идет непрерывно.

В некоторых исследованиях отмечается положительный эффект сотрудничества с разными партнерами-участниками при определении характеристик новых продуктов. Например, когда компании работают над новинками совместно с клиентами, их продукты оказываются более привлекательными для клиентов и лучше принимаются рынком, что в итоге увеличивает прибыль[28]. И это веская причина для того, чтобы серьезно отнестись к возможностям лагеря совместного творчества.

Недавние исследования также показали, что хорошие идеи и проекты могут исходить не только от опытных отраслевых пользователей, но и от конечных потребителей[29]. Социальные сети открывают новые возможности для сотрудничества (и генерирования идей) не с отдельными пользователями, но с гораздо более широкой сетью. Сообщества, которые формируются вокруг социальных медиаплатформ, могут давать идеи для разработки новых продуктов. Кроме того, они сами по себе являются источниками креативности. В ходе совместного пользования ресурсами, обсуждений и изменений контента, создаваемого компаниями и пользователями, возникают новые идеи и продукты[30].

В ходе наших исследований мы изучали процессы коллективной выработки инноваций с помощью социальных сетей. Например, проект Ford Motor имел целью создание инновационных решений интерьера автомобиля, предназначенного для пожилых водителей. В его поддержку на странице Ford в Facebook было размещено приложение для совместного творчества. Хотя предлагаемые решения в большинстве своем соответствовали концепциям собственной группы исследователей и инженеров Ford, некоторые новые идеи поступили напрямую от пользователей. В ходе интервью пожилые люди говорили нам, что они оценили удобство и гибкость использования Facebook для обмена идеями с другими пользователями.

Другой удачный пример компании, использующей совместное творчество в сфере инноваций, – сотрудничество Dell Inc. с компанией IdeaStorm. Ее сайт, созданный в 2007 г., первоначально представлял собой онлайновое окно предложений, в котором клиенты Dell могли предлагать способы улучшения продуктов корпорации, их функций или поддержки. Для того времени это был достаточно смелый шаг[31]. В ходе заочных «мозговых штурмов» представители компании вовлекают пользователей в диалог по конкретной теме в реальном времени. В итоге IdeaStorm оказала Dell существенную помощь как в плане привлечения клиентов, так и в качестве источника инновационных идей: более 500 полученных тогда идей были реализованы или реализуются.

Несмотря на потенциальные преимущества взаимодействия с пользователями и сообществами в социальных сетях, компаниям не всегда удается реализовать эти положительные моменты в отношении инноваций. В ходе недавнего исследования 450 малых и средних компаний в Северной Америке и в Европе мы обнаружили, что большинство из них (78 %) использует социальные сети для маркетинговой деятельности, причем почти для 40 % опрошенных самой важной онлайн-платформой в их инновационной деятельности является Facebook. При этом мы также выяснили, что в данном случае важен не сам факт использования социальных сетей, а применяемая конкретная методика. Компании, которые стремятся использовать возможности социальных сетей для распространения информации о своей инновационной деятельности, должны учитывать приведенные ниже рекомендации.

Подчеркивайте социальную направленность. Резкий рост популярности социальных сетей обусловлен врожденной потребностью людей в связи, общении, создании сообществ. Пользователи объединяются, чтобы обсуждать проблемы, заводить новых друзей и взаимодействовать с деловыми партнерами, друзьями, наконец, просто общаться с родственниками по всему миру. Наше исследование показало, что компании, которые сознавали важность социальных факторов и способствовали созданию благоприятной для общения среды, которая помогала участникам налаживать или улучшать отношения, выигрывали от последующей вовлеченности людей в их инновационную деятельность в интернете.

Адаптируйте свою концепцию к конкретной платформе. Чтобы получить ценную с точки зрения разработки новых продуктов информацию с платформ в социальных сетях, компании должны использовать уникальный подход для каждой из них. Обусловлено это тем, что люди используют разные соцсети для достижения разных целей. Например, Facebook используется в основном для межличностного общения, в то время как LinkedIn предназначен в первую очередь для профессионалов. А значит, пользователи Facebook, скорее всего, будут делиться идеями и информацией о продуктах, брендах, своих будущих потребностях и представлениях о конкуренции с большей готовностью, потому что стиль общения у них более раскованный, с меньшим количеством сдерживающих факторов.

Работа на профессиональных платформах, таких как LinkedIn, требует совершенно иной тактики. Здесь компании могут прямо обращаться к отдельным лицам и группам со специализированными запросами. Например, можно создавать специальные сообщества для разработки конкретных технологий или продуктов, обращаться напрямую к сетевым инженерным группам. Такие группы пользователей-специалистов обмениваются идеями о новых продуктах или услугах и новых рынках, причем эти идеи могут легко генерироваться и распространяться без дополнительных обременений в виде ограничений на раскрытие частной или личной информации.

За последнее десятилетие ожидания потребителей резко возросли – на переполненных рынках запуск новых продуктов часто становится серьезной проблемой. Теперь мало, чтобы новые продукты были именно инновационными; они еще и должны быть представлены достаточно убедительным образом. Поскольку социальные сети постепенно становятся неотъемлемой частью работы и жизни, люди теперь все чаще надеются на получение информации о продуктах и брендах именно по этим каналам. В прошлом информация о новинках транслировалась на целевые рынки через платную рекламу на телевидении, радио и в газетах. Социальные сети, напротив, обеспечивают прямое взаимодействие с друзьями, коллегами, а также с компаниями, разрабатывающими новые продукты. Накопление положительных откликов (таких как лайки в Facebook или Twitter) привлекает внимание пользователей сети и, таким образом, стимулирует интерес к запуску нового продукта. Это, в свою очередь, может привести к более быстрому принятию его потребителями и активизации последующего спроса. Сайты социальных сетей могут предоставить инновационные и интерактивные средства общения с клиентами и пробудить интерес к новому продукту.

Например, Nestlé SA (бренд шоколадных батончиков KitKat) в начале 2015 г. эффективно использовала социальные сети при запуске рекламной кампании «Celebrate The Breakers’ break» для продвижения шоколадного батончика KitKat. Помимо использования Twitter и YouTube, Nestlé стала просто наносить свои рекламные хештеги прямо на шоколад батончиков KitKat, увеличивая узнаваемость нового продукта в этом чрезвычайно конкурентном сегменте рынка.

Если целью компании является повышение уровня осведомленности ее потенциальных клиентов и активное рекламирование запуска новых продуктов, то одним из основных направлений деятельности должно стать обучение сотрудников планированию и развертыванию рекламных кампаний для инновационных продуктов. Пребывание в лагере общения поможет менеджерам научиться брать ответственность за этот заключительный (и часто дорогостоящий) этап разработки нового продукта. Они смогут усовершенствовать навыки маркетингового общения, например рассказывать о продукте так, чтобы вызвать нужную реакцию на целевом рынке, в частности с помощью Twitter или других простых и широко распространенных форматов для мобильных пользователей.

Также в лагере научат выявлять авторитетных лидеров и первых потребителей и общаться с ними должным образом (это может сильно отличаться от обычных контактов с сотрудниками отраслевых и экономических журналов или специалистами по связям с общественностью).

В лагере общения расскажут, что общение бывает разнонаправленным, с постоянным потоком аргументов, комментариев и поправками. Менеджеры узнают, что сообщения могут быть перехвачены и искажены[32] и что они не могут (и никогда не смогут) полностью контролировать каналы связи. Одним из главных приобретенных здесь навыков должно стать управление рисками, связанными с работой негативного сарафанного радио, и использование позитивного отклика в интересах компании.

Как можно было убедиться в конце 1990-х гг., во время цифрового бума, многие компании, следуя в общем потоке, совершают ошибку. Если говорить применительно к социальным сетям, то они пытаются использовать любые сайты и модные концепции, не удосужившись разработать последовательную стратегию соотнесения новой для себя деятельности с разработкой продуктов. Наличие страницы в Facebook, создание сообщества приверженцев бренда или страницы в социальной сети, посвященной запуску нового продукта, – все это само по себе не улучшит инновационные показатели компании.

Хотя мы не спрашивали респондентов напрямую, но нам стало понятно, что многие из опрошенных представителей компаний не понимают различий и функций различных социальных медиаплатформ и СМИ. Компаниям необходимо осознать, что никакой единой социальной среды, вообще говоря, не существует – есть множество различных платформ и сетей. Например, общение с пользователями Facebook может помочь заручиться поддержкой авторитетных сетевых лидеров и поклонников вашего бренда при запуске нового продукта. Но если компания хочет попытаться найти какие-то еще несформулированные или как минимум неизвестные ей идеи, было бы полезнее подключиться к форуму пользователей в соответствующей области, участники которого подробно обсуждают тематические вопросы.

Как мы уже отмечали, использование социальных сетей само по себе не обеспечивает повышения эффективности при разработке новых продуктов. Для этого компания должна сформировать специальную стратегию, которая связала бы работу в соцсетях с созданием продуктов и общекорпоративными целями. Менеджеры должны понять, что они ищут: идеи для разработки новых концепций? Техническую информацию, которая позволит компании более эффективно решать свои технические проблемы? Хотят увеличить творческий потенциал, обращаясь к пользователям и клиентам и генерируя в соавторстве с ними новый контент?

Социальные сети могут помочь вам получить информацию для ответов на эти вопросы. Вместо того чтобы просто наблюдать за поведением пользователей, многие компании, возможно, захотят взаимодействовать с ними более активно. В таком случае необходимо научиться привлекать людей и поддерживать с ними непрерывный контакт. А для этого, в свою очередь, нужно понимать различия между социальными сетями разного типа и возможными способами их использования.

Эффективность использования социальных сетей в разработке новых продуктов зависит от множества различных знаний и навыков, связанных с различными функциональными областями, подразделениями и отдельными персонами. Поэтому крайне важно, чтобы высшее руководство компании активно поощряло сотрудничество и обмен идеями между всеми участниками процесса. В некоторых организациях, возможно, придется назначить специального сотрудника, ответственного за работу в социальных сетях, с целью внедрения инноваций. Его задача будет заключаться в согласовании различных стратегий и инструментов, оказании помощи в создании последовательной стратегии использования социальных сетей при разработке новых продуктов. И речь сейчас идет не только о поддержании и регулировании отношений с пользователями и участниками разработки (хотя и это чрезвычайно важно), но и о регулировании отношений между коллегами в различных «лагерях» социальных сетей в компании.

14

Расширение аналитических возможностей с помощью краудсорсинга

Как компания, работающая вдали от крупных центров, может наладить сотрудничество с самыми лучшими специалистами по обработке и анализу данных, каких только можно купить за деньги? Если у вас нет возможности принять в штат вашей команды на полную ставку высококлассных аналитиков, как вы привлекаете к сотрудничеству контрактников, обладающих нужными знаниями и творческим потенциалом? Именно с этими проблемами столкнулась в 2008 г. компания Syngenta AG.

Агрохимическая и семеноводческая компания Syngenta, базирующаяся в Базеле, Швейцария, была образована в 2000 г. в результате слияния агропромышленных комплексов Novartis и AstraZeneca. Свыше 5000 из более чем 28 000 ее сотрудников – это специалисты высшей квалификации в области биологии, генетики и органической химии. Многие из них имеют докторские научные степени. Свою миссию Syngenta видит в разработке инновационных технологий в растениеводстве. Таким образом компания стремится создать оптимальные условия для выращивания стратегически важных продуктов питания, таких как соевые бобы, кукуруза и пшеница, чтобы как можно более эффективно обеспечивать продовольствием растущее население мира. Решить эту проблему исключительно традиционными методами ведения сельского хозяйства невозможно. А это означает, что нужно стимулировать развитие генетики.

На протяжении столетий селекция растений была трудоемким процессом, в ее основе лежал метод проб и ошибок. Фермеры пробовали различные посевные материалы и методы выращивания и разведения, стремясь вывести самые урожайные растения с оптимальными свойствами. Решающую роль играла удача, так как в вопросах выбора вариантов перекрестного опыления селекционеры в большой мере доверяли своей интуиции и гипотетическим предположениям. Например, для выведения удачного сорта кукурузы селекционер мог вручную опылять сотни или даже тысячи растений и смотреть, что из этого получается.

Syngenta принимала участие в крупномасштабных экспериментальных исследованиях и в НИОКР, ежегодно проводя полевые испытания сотен тысяч растений более чем на 150 участках во всем мире. Но поскольку результаты опытов часто зависят от случайных или специфических факторов, иногда бывает трудно сделать содержательные выводы. Как определить, выросло одно растение выше других в силу генетических особенностей или потому, что оно получало больше воды и солнечных лучей? При использовании традиционных методов исследования единственный путь к достижению надежного результата подразумевает проведение множества дополнительных испытаний, то есть значительные временны`е и финансовые затраты. Продвижение нового сорта сельскохозяйственного растения от стадии тестирования до готового коммерческого продукта занимает в среднем семь лет. И если вы ежегодно тратите на НИОКР в области семеноводства и защиты растений сотни миллионов долларов (а расходы Syngenta на НИОКР в 2015 г. составили около 1,4 млрд долл.), то даже небольшая экономия приносит существенную выгоду.

Наша идея[33] заключалась в использовании аналитической обработки данных для изучения множества сортов растений и семян в выявлении наиболее перспективных сортов уже на ранних этапах. Соответственно, такой подход предполагает оптимальное использование ресурсов (с учетом всех затрат – от инвестиций до оплаты работ персонала, земельных участков и времени). Что, если мы сможем на каждой стадии делать более точный и правильный выбор?

Процесс селекции начинается с отбора перспективных исходных растений. Потом выполняется их скрещивание, оценка потомства и, наконец, вывод на рынок того сорта, который обнаруживает доказанное превосходство по сравнению с другими. Традиционно основной механизм селекции растений – это постоянное тестирование и многократные повторные испытания. Но можно ли исключить эти этапы для тех сортов, которые уже «продемонстрировали» свои недостатки, и отобрать вероятных победителей на более ранней стадии? Мы стремились заменить многократно повторяющиеся дорогостоящие и длительные тестирования принятием решений относительно собранного банка образцов растений на основе уже имеющихся достоверных данных и научных исследований.

Центр исследований и развития компании Syngenta расположен в Слейтере, штат Айова, неподалеку от Де-Мойна, на значительном удалении от большинства специалистов, чьи аналитические навыки были необходимы в работе. В плане привлечения квалифицированных аналитиков у нас было немного шансов успешно конкурировать с крупнейшими работодателями. И тогда мы решили, что нам лучше всего будет, кроме использования собственных ресурсов, наладить сотрудничество с консультантами и научными работниками в областях, не связанных с биологией и сельским хозяйством.

Открытые инновации могут способствовать решению сложных проблем бизнеса, которые компании не могут решить собственными силами. В некоторых случаях препятствием становится недостаток опыта, в других – большие расходы. Однако привлечение экспертов со стороны требует тесного взаимодействия со штатными сотрудниками – они должны чувствовать, что это полезно для бизнеса и при этом не грозит им увольнениями. Такое взаимодействие важно и для формулировки проблем, оценки возможностей. Итак, Syngenta попробовала связаться с несколькими онлайновыми краудсорсинговыми платформами, чтобы найти квалифицированных специалистов, которые могли бы помочь повысить эффективность наших НИОКР.

Но, прежде чем начинать поиски внешних экспертов, мы проинформировали сотрудников о каждой задаче, сложной проблеме или спорной ситуации, чтобы именно они смогли предлагать решения в первую очередь. И даже если им не хватало определенных профессиональных навыков, необходимых для решения сложных математических задач, практический опыт в селекции растений помогал нам точнее сформулировать вопросы. Поэтому они не воспринимали привлечение сторонних специалистов как угрозу своей работе, а видели, что их участие способствует продвижению важного проекта.

Мы старались максимально использовать краудсорсинговые платформы, а также исследовали возможность использования достижений математики в селекции лучших сортов растений. Уже в начале изучения доступных краудсорсинговых сайтов мы поняли, что для разных задач существуют разные типы платформ. Некоторые из них мы опробовали. Часть оказалась достаточно простой: вы публикуете в интернете описание проблемы, и отдельные люди предлагают вам свои решения. Это хорошо работало при идентификации, например, статистических подходов к вопросам селекции растений, когда задачу можно разрешить чисто математическими методами. Однако такие платформы не очень подходят для более сложных, междисциплинарных проблем. В этом случае полезными оказались более сложно организованные ресурсы, позволяющие объединять экспертов разного профиля в рабочие группы, подходившие к задаче итерационным методом. Например, биологические особенности адаптации какого-то растения к различным географическим поясам не сможет смоделировать специалист, работающий индивидуально и использующий только математические методы.

Мы решили использовать открытые инновации, чтобы получить возможность анализировать данные для идентификации генетических комбинаций, при которых у растений сои проявляются оптимальные свойства, в том числе максимальная урожайность. Идеального сорта сои не существует. Точнее, существуют разные виды этого растения, наиболее подходящие для тех или иных климатических зон и условий выращивания. С учетом того, что у сои 46 000 генов, определяющих ее потенциал, а число возможных комбинаций практически бесконечно, выбор самых подходящих разновидностей становится невероятно сложной задачей. Чтобы определить сорта с наилучшими характеристиками, пришлось бы протестировать их, сравнивая свойства разных сортов семян, выращенных в различных регионах по всему миру.

Наша концепция заключалась в необходимости создания комплекса программных средств, способных заменить интуитивные подходы в селекции растений методами, основанными на научных данных[34]. В качестве основного инструмента нам потребовалась система мониторинга информации, которая позволяла бы селекционерам оперативно знакомиться с характеристиками растений с разных полей и сразу определять, как там обстоят дела. Для ее создания мы организовали конкурс на платформе InnoCentive, базирующейся в Уолтеме, Массачусетс. В нем приняли участие специалисты из разных областей, в том числе математики, физики, специалисты по информатике и программисты, пожелавшие проверить свои навыки решения проблем. Конкурс был открыт для всех 375 000 пользователей этой платформы. Мы предложили его участникам создать инструмент обработки исходных данных полевых испытаний с визуальным представлением результатов и выделением аномалий для их дальнейшего исследования.

Этот инструмент должен был осуществлять так называемый остаточный анализ, или анализ остатков. Речь здесь идет о возможности рассчитывать разницу между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями генетического признака на базе статистической модели, аккумулирующей данные из множества регионов. А так как мы искали методологию и хотели получить и проверить возможно большее количество творческих идей, то сочли нужным обратиться к максимально широкой сетевой аудитории.

Наибольшее внимание к нашему конкурсу возникло в сообществе InnoCentive. Примерно за три месяца более 200 специалистов скачали подробное описание проблемы и данные, позволяющие разработать предложения по ее решению. Индивидуальные участники согласились подписать в режиме онлайн договор о неразглашении и соблюдать основные условия конкурса. В первом туре мы просили их представить техническое описание с изложением подхода к решению проблемы. Наши штатные сотрудники проанализировали каждый представленный онлайновый документ, и эксперты выделили два поступивших предложения, каждое из которых позволяло решить проблему качества данных. Мы выбрали тот подход, на основании которого, как нам показалось, было проще создать практический инструмент. Работа именно этого участника и была оплачена согласно заранее оговоренным условиям.

Таким образом мы формировали для своей организации великолепную аналитическую базу, причем с весьма малыми затратами, ведь решение даже нескольких задач обходилось нам дешевле, чем, скажем, услуги принятого в штат профессора математики. Каждая платформа имела свои типовые договоры, что заметно снижало стоимость решения проблем, поскольку мы оплачивали только правильные ответы и помощь в создании эффективного инструмента. Компания сразу четко сформулировала условия конкурса; участники понимали, что их работа будет оплачена, только если они представят именно тот результат, которого ждут организаторы.

Получив методику, победившую в первом туре конкурса, мы разместили на той же платформе информацию о второй проблеме. Теперь мы хотели усовершенствовать инструмент так, чтобы ввод данных был быстрым, несложным и интуитивно понятным для селекционеров, пользующихся инструментом в полевых условиях. На этот раз участники конкурса придумали систему, которая представляла визуальные данные об урожайности на основе результатов испытаний на полях с разными характеристиками: территории с низкой урожайностью были окрашены одним цветом, а участки с высокой урожайностью – другим. С помощью этой технологии ученым будет проще определять проблемные области, нежели при просмотре столбцов цифр.

Приведенный ниже пример показывает, как работает этот инструмент. На одном поле результаты не совпадали с ожидаемыми показателями роста для различных сортов тестируемых семян. Оказалось, что это было обусловлено различиями не в сортах семян, а в их местоположении на поле: в некоторых рядах растения были слабыми, на других же результаты соответствовали ожидаемым. Мы захотели выяснить, в чем дело. При помощи вышеописанного инструмента наш менеджер понял, где нужно искать причину обнаруженной аномалии: из-за производственного брака комбайн, который использовался для измерения урожайности на данном участке, был неправильно откалиброван, поэтому с одной стороны поля результаты замеров были искажены. Итак, благодаря новому аналитическому инструменту был обнаружен заводской брак, после чего изготовитель оборудования устранил его. Если бы дефект не был исправлен, пользователи этой машины в течение многих лет получали бы искаженные результаты тестирования, непроизводительно расходуя время и деньги.

Вдохновленные первоначальными достижениями по использованию открытых инноваций и аналитики в повышении эффективности селекции растений, мы захотели закрепить успех и поставили перед нашими «решателями» третью проблему: подобрать математическую концепцию для разработки наиболее объективных экспериментов по оценке урожайности.

Специалисты-селекционеры, измеряющие урожайность растений, используют, в частности, три ключевых показателя: сколько сортов тестируется, в каких регионах и кратность повторения испытаний. Решения по каждой из трех позиций принимаются повторно на трех отдельных этапах испытания. Поскольку возможных комбинаций этих переменных чрезвычайно много (для нашего ассортимента продукции – больше триллиона!), для упрощения задач селекционеры часто увеличивают масштабы экспериментов, то есть расширяют количество испытательных площадок и производимых опытов. Таким образом, полагают они, лучшие результаты будут получаться сами собой. Однако из нашего собственного опыта мы знаем, что увеличение масштабов эксперимента не всегда обеспечивает оптимальные результаты: часто при этом просто росли затраты времени и денег.

Мы понимали, что эта проблема по своей природе намного сложнее, нежели просто проблема качества данных, которую чаще всего можно решить как чисто математическую задачу. Поэтому участникам первых не нужно было иметь глубокие познания в биологии. А вот спланировать и провести испытания на урожайность могли только специалисты, обладающие и хорошими навыками обработки цифровых данных, и достаточно глубокими познаниями в области биологии. Поэтому теперь Syngenta обратилась к другой платформе открытых инноваций, ориентированной на командную работу.

Конечно, необходимость использования команды сужает круг возможных участников конкурса. И действительно, профильную подготовку, необходимую для поиска решения нашей проблемы, имели всего несколько человек. Видимо, поэтому полученные нами первые отклики относительно проведения испытаний с применением математической модели были не такими, как мы ожидали. Мы поняли, что поставленная проблема сложнее, чем нам поначалу представлялось. Несмотря на все наши попытки четко и однозначно сформулировать задачу, участники неизменно интерпретировали ее на свой лад, решая вопросы, которые мы не ставили, и фокусируя свое внимание на тех аспектах, которые казались нам второстепенными. Это непонимание огорчало обе стороны.

Наш опыт показывает, что одна из самых больших сложностей в открытых инновациях – это формулирование проблемы таким образом, чтобы заинтересовать потенциальных исполнителей-«решателей». В итоге мы поняли, что лучше не представлять задачу в целом, не вдаваясь в детали, а разделить ее на более мелкие фрагменты.

Вместо того чтобы с помощью открытых инноваций решать проблему в целом, часто лучше разделить ее на более мелкие фрагменты. Для этого нужно сконструировать и проверить возможные варианты решения, на основе чего принять промежуточное решение. Далее проблема переформулируется для проработки следующего фрагмента. Этот процесс может повторяться до тех пор, пока не будет получено полное искомое решение.

В ходе работы по проектированию исследований урожайности мы поняли, что реализация способа, возможно, позволяющего решить проблему в целом (и требующего моделирования более триллиона возможных комбинаций для каждого тестирования урожайности), займет несколько недель и создаст слишком большую нагрузку на вычислительные ресурсы. Поэтому мы переформулировали задачу, попросив участников найти менее затратный подход. Насколько это было возможно, мы удалили из условий задачи биологию, чтобы сосредоточить внимание на математической составляющей.

Критически важным действием является проверка правильности (валидация). В агрономии мы стараемся выяснить, являются ли моделируемые эффекты следствием генетических особенностей растения или результатом воздействия окружающей среды. Тут очень легко сбиться с правильного пути, руководствуясь неправильно интерпретированной корреляцией. Но именно валидация подтверждает, что работа над одной частью проблемы завершена и можно переходить к следующей составляющей.

Одна из команд, занимавшихся решением нашей проблемы, предложила двухступенчатый статистический подход, и он показался нам перспективным. Мы проверили его на наших прошлых реальных и достоверных результатах – он выдержал проверку и в итоге был признан победителем.

На разработку системы оптимизации испытаний на урожайность, ее тестирование и подготовку к эксплуатации ушло более двух лет. Параллельно мы прошли через четыре серьезные итерации и четыре дополнительные переработки системы на открытой инновационной платформе, пока не получили первую версию нашего инструмента – полностью выверенную и готовую к использованию.

В этот момент мы поняли, что сделали по-настоящему большое дело. Проект поднялся на такую высоту, какой невозможно было бы достичь усилиями только штатных специалистов. Платформа открытых инноваций позволила взаимодействовать с людьми, способными разработать такие решения, которые мы даже не могли представить, причем часто из самых неожиданных источников. Например, мы работали со специалистами в области математики и статистики, а также с бизнесменами и инженерами. Некоторые из них находились на расстоянии нескольких часовых поясов от Айовы – в Европе и даже в Австралии.

Мы учились использовать результаты, полученные с участием привлеченных экспертов, и одновременно старались найти новые задачи, которые могли бы их заинтересовать. «Таланты по вызову» помогли нам получить инструмент для управления генетической составляющей процесса селекции – определять, какие сорта сои скрещивать и какой селекционный метод принесет успех с наибольшей вероятностью. Мы также привлекли внештатных специалистов с целью разработки метода моделирования результатов для всего диапазона логических вариантов, которые могут использовать селекционеры: где выращивать соевые бобы, какими оптимальными свойствами они должны обладать и т. д.

В последние восемь лет открытые инновационные платформы помогли нам создать более десятка инструментов аналитической обработки данных и добиться радикальных перемен в растениеводстве. Вместо работы по наитию мы использовали научный подход и теперь снимаем больший урожай при меньших затратах. Мы поняли, что использование открытых инноваций имеет ряд преимуществ по сравнению с расширением штата компании. Поскольку мы ищем экспертов в области математики и аналитики, способных решать поставленные проблемы, за пределами организации (а не принимаем в штат специалистов, формально соответствующих профилю нашей организации), то не испытываем трудностей, которые обычно сопутствуют найму нужных работников. В процессе исследований нашлись люди, которые стали регулярно сотрудничать с нами, и мы подписали с ними контракты для работы напрямую, то есть они стали «нашими кадрами».

А что это дает тем, кто занимается решением проблем? Как ни странно, многие специалисты участвуют в конкурсах открытых инноваций просто потому, что им это нравится. Они могут проводить ночи и выходные дни в поисках решения, которое в итоге может не сработать и, соответственно, не принесет никаких дивидендов. Например, одно из победивших в нашем конкурсе решений поступило от человека, владеющего успешно работающим предприятием по производству бетона. Он принимал участие не ради денег – ему доставлял удовольствие сам процесс решения сложной задачи, настоящей головоломки.

Конечно, для достижения результатов приходится затрачивать массу усилий. Менеджеры, ожидающие, что работать с инновационными онлайн-платформами так же просто, как делать обычные покупки на сайтах, будут разочарованы. Чтобы справиться с поставленным заданием, здесь потребуется не только представить несколько ответов на вопросы в указанной форме. Для каждого конкурса мы формировали команду штатных экспертов, которые рассматривали заявки и общались с участниками. Члены этих групп были привержены идее оптимизации, потому что понимали, какой успех в итоге она может принести.

Открытые инновации – это живой, практический процесс. В нашем случае он требовал постоянного общения с участниками конкурса. Нередко выяснялось, что каждый из них стремился по-своему переформулировать предложенную для решения проблему. Мы старались понять, почему, например, то, что было достаточно простым для биологов, специалистам по обработке и анализу данных виделось гораздо более сложной задачей.

Поскольку быстро растущее население планеты нуждается в еде, сегодня необходимо производить все больше и больше продуктов питания. Учитывая важность этой задачи, руководство компании Syngenta сознает необходимость обновления производственных возможностей. Это подразумевает, в частности, формирование навыков аналитической обработки данных теми способами, которые раньше в отрасли никогда не использовались.

До внедрения нового инструментария ежегодный показатель наших достижений составлял в среднем 0,8 бушеля на акр (около 0,55 ц/га). Теперь, восемь лет спустя, этот показатель вырос более чем втрое: ежегодный прирост составляет 2,5 бушеля на акр (около 1,7 ц/га). По оценкам, основанным на нашем опыте выращивания соевых бобов, при использовании действовавшей ранее практики для генетического прироста такого уровня, какого мы достигаем с помощью новых инструментов, нам пришлось бы затратить еще 278 млн долл. Теперь эта практика работы распространяется на весь спектр культур, включая сладкую кукурузу, полевую кукурузу, подсолнечник и арбузы.

В апреле 2015 г. независимая комиссия научных и бизнес-экспертов по технологии исследований засвидетельствовала правильность наших аналитических разработок и возможность их распространения за рамки сельскохозяйственной сферы. Компания Syngenta получила престижную премию им. Франца Эдельмана за достижения в области расширенной аналитики, исследований операций и науки управления[35]. Почему жюри вынесло решение в пользу нашей компании? Основанием для этого стало сочетание способности принимать лучшие решения в области селекции и производить высокоточные измерения на всех фазах развития посевных семян и в процессе генетической работы. В итоге увеличение урожайности оказалось существенным.

В каждой отрасли существуют возможности для инноваций – даже если их поиск приходится вести за пределами компании. Мы делали все возможное, чтобы объяснить штатным сотрудникам смысл открытых инноваций, а также показать им, что ни в коей мере не принижаем значимость их собственной работы. Они играли важнейшую роль при постановке ключевых задач и оценке вариантов. А наша цель состояла в том, чтобы сосредоточить внимание на конечных результатах и подключить к работе самых лучших специалистов, где бы они ни находились.

15

Не только распространение: как обеспечить стабильное генерирование стоимости в социальных сетях

Все мы видели, какую важную роль играли социальные сети в подготовке событий исторического масштаба, таких как протесты «арабской весны» на Ближнем Востоке и движение «Захвати Уолл-стрит» в Соединенных Штатах. В качестве организационных платформ для подобных движений часто упоминаются Facebook и Twitter.

Но вместе с тем легко заметить, что большинство крупных событий, «взрывающих» социальные сети, захватывают наше внимание всего на несколько дней, а потом впечатление тускнеет и исчезает бесследно, и ни харизматичный лидер, ни бурлящая толпа, похоже, не в состоянии подвигнуть людей на сколько-нибудь продолжительные действия. Особенно странно это сейчас, когда онлайновое краудсорсинговое сообщество существенно расширилось и достигло определенной зрелости. Почему же, способствуя росту гражданской активности, оно пока так и не стало надежным и стабильным проводником конструктивных перемен, как социальных, так и в деловой жизни?

Мы утверждаем, что интенсивное развитие социальных сетей и того, что Мойзес Наим назвал «концом власти», не более чем совпадение во времени. Во всяком случае, мы считаем совпадение этих факторов технико-социальным парадоксом XXI века. Мы попытались выяснить, почему социальные сети обеспечивают лишь спонтанные вспышки временной гражданской активности, но не устойчивые, целенаправленные и долгосрочные изменения.

В бизнесе бывает, что внимание людей к новому изделию, компании или услуге – от телефонов до стартапов и игр – привлекается одним-единственным объявлением, после чего этот интерес угасает. Могут ли коммерческие и прочие организации изменить эту тенденцию и получать с помощью социальных сетей более продолжительную материальную выгоду? Прежде всего, для этого потребуется радикальное смещение акцентов.

Мы считаем, что построению систем стимулирования (со скрытой сетью межличностных мотиваций и управления), которые обеспечивают механизм для коллективного принятия решений и совершения действий, уделяется недостаточно внимания.

В то же время важность таких структур подтверждается рядом широкомасштабных экспериментов по социальной мобилизации. Можно обратиться, например, к нашему собственному опыту участия в научной игре по поиску предметов (красных шаров-метеозондов) DARPA Network Challenge (DARPA – Агентство передовых оборонных исследовательских проектов США) в 2009 г. Тогда наша команда Массачусетского технологического института соревновалась с 57 другими командами по всей стране в поисках десяти метеозондов. Эти объекты приземлялись произвольно в разных местах по всей континентальной части Соединенных Штатов. В ходе игры ни одной из команд-участниц, кроме нашей, не удалось организовать «вирусную» кампанию, позволившую донести нужную информацию до больших групп населения. Мы применяли систему мотивации, побуждающую людей привлекать к участию в акции своих друзей. В результате менее чем за два дня мы смогли привлечь к участию в поиске шаров свыше двух миллионов человек и одержали победу в конкурсе.

Разработанная нами стратегия отличалась не только тем, что мы делали основную ставку на «вирусное» распространение информации. Помимо этого, наши стимулы соответствовали мотивациям участников. Даже в рамках выполнения простого задания по поиску воздушных шаров успешные команды старались заинтересовать людей личной прибылью, благотворительными акциями, взаимопомощью или развлекательными мероприятиями.

Наше исследование показывает, что стимулирующие сети – это важный промежуточный компонент, соединяющий идеологию и культуру, с одной стороны, и ту социальную активность, которая возникает на онлайновых цифровых платформах вроде Twitter и Facebook, – с другой. Они вносят заметный вклад в развитие таких новых направлений бизнеса, как совместная работа по созданию продуктов и брендов с использованием конкурсов и краудсорсинга.

Идеология и культура формируют у людей ориентиры, к которым они стремятся в повседневной жизни, определяют способы взаимопомощи в достижении этих целей и показывают, как благополучие одних соотносится с успехом других. Подобные формы поведения можно встраивать в такую систему стимулов, где индивидуальные вознаграждения разных людей взаимосвязаны и взаимообусловлены. Напротив, причины неспособности удержать ситуацию и трансформировать всплески гражданской активности в устойчивый процесс социальных изменений или в значимые коммерческие результаты коренятся в непродуманном проектировании современных цифровых социальных сетей. Эти инструменты предназначаются в первую очередь для максимально быстрого и широкого распространения информации за счет оптимизации кликов и ссылок, что негативно отражается на длительной активности пользователей и формировании консенсуса. И люди, занимающиеся онлайновым маркетингом, должны учитывать важность этой дихотомии.

Эффективная социальная сеть должна сочетать распространение информации со стимулированием участников, однако большинство нынешних соцсетей ограничиваются первой функцией. С точки зрения бизнеса это означает, что социальные сети пока еще чрезвычайно неэффективны в части мотивирования людей к определенным действиям, например к использованию кликов в рекламных публикациях для совершения покупок. Иными словами, сети побуждают людей ставить лайки, но не формируют у них такие качества, как лояльность и преданность.

Почему же акцент делается именно на стремительности распространения информации? Одной из причин здесь становится так называемая ошибка, или смещение, оценки измеримых сетевых процессов. Дело в том, что мы подсознательно фокусируем внимание на явлениях, которые легко отслеживаются в цифровых соцсетях, например на ретвитах. Но мало кто уделяет должное внимание важнейшим неявным процессам, таким как идеологическое, культурное и экономическое стимулирование участников. И это ошибочная установка. Если мы переориентируем деятельность на разработку стимулов, то сможем создавать более прочные социальные сети, которые помогут интенсифицировать коммерческую деятельность.

Социальные сети представляют собой удивительный инструмент, позволяющий измерять распространение информации в режиме реального времени. Однако при этом почти не учитываются другие значимые факторы, такие как организация процессов, отображение, формирование консенсуса и процедуры дискуссий, – все это социологи тоже считают важным для обеспечения связи контента с поддерживаемой мотивацией.

Донести идею до сознания людей сравнительно легко. Сложнее подвигнуть их на что-то, требующее затрат времени и сил, а то и денег. Как, например, вовлечь участников в поддержку общего дела или бренда, купив некий продукт? Для этого требуется гораздо более высокий уровень мотивации. Поэтому нам необходимы новые концепции и инструменты, которые позволят практиковать индивидуальный подход и создавать новые социальные и культурные стимулы для участников процессов сетевой мобилизации.

Апробация этих новых подходов может занять некоторое время. Мотивирующие факторы гораздо менее заметны, чем содержание сообщений, но определенное действие часто оказывается результатом неоднократных стимулирующих воздействий. Разрабатываемые нами концепции должны помочь создать новое поколение социальных сетей, возможности которых не ограничиваются вспышками кратковременных увлечений и мгновенным распространением популярных мемов. Эти инструменты будут ориентированы на согласованное осуществление долгосрочных преобразований.

16

Если сотрудники не ставят лайки работодателям в социальных сетях

В мире сегодня насчитывается более 2 млрд пользователей социальных сетей. Вполне закономерно, что эти площадки привлекательны для компаний, которые хотят заинтересовать потенциальных сотрудников перспективами работы, а потребителей – своей продукцией. Но организации представлены не только официальной информацией на сайтах и в соцсетях. Сотрудники в рамках частной активности также становятся проводниками компаний, так или иначе формируя их имидж. Работники могут делиться информацией, относящейся к данному бренду, высказывать одобрительные замечания о своей (или чужой) организации, совершать действия, сообразные (или идущие вразрез) с достоинствами бренда и его потенциалом. Их поведение в соцсетях, с одной стороны, открывает перед компаниями благоприятные возможности, но также и создает определенный риск.

Когда сотрудники в частном порядке рассказывают в сетях о продукте компании или об отрасли, в которой они работают, их высказывания часто вызывают больше доверия, чем если бы они делали то же самое на профессиональной платформе[36]. Соответственно, частные комментарии носят позитивный или негативный характер[37]. Понимая это, многие компании побуждают своих сотрудников выступать в качестве «представителей бренда» по отношению к потребителям и соискателям вакансий в социальных сетях, таких как LinkedIn, распространять ключевые положения корпоративной культуры через Facebook и Twitter. Так действуют Patagonia Inc., производящая одежду для активного отдыха и расположенная в Вентуре, Калифорния, парижская банковская и финансовая компания Société Générale и парижский же производитель вина и других алкогольных напитков Pernod Ricard. Другие предприятия, например косметическая компания L’Oréal, даже реализуют программу сопровождения сотрудников, включая высшее руководство, в их цифровых странствиях и помогают им творчески и квалифицированно вести общение в соцсетях[38].

В то же время наши исследования показывают, что потенциальная возможность задействовать сотрудников в качестве «представителей бренда» используется лишь частично. Работодатели ожидают, что сотрудники, особенно молодежь, будут поддерживать бренд в социальных сетях, делиться ссылками, рекомендовать продукцию потребителям и компанию – соискателям рабочих мест. Однако мы обнаружили, что в большинстве своем люди не слишком активны в сетевой деятельности такого рода.

Наши представления о поведении сотрудников в социальных сетях основываются на двух исследованиях. В первом из них опрашивались работники мультинациональных компаний, торгующих быстро продаваемыми товарами массового спроса, из Франции, Германии, России и Восточной Европы. Средний возраст респондентов составлял 39,4 года, минимальный – 22 года, максимальный – 59 лет. 77 % из 353 респондентов использовали хотя бы одну платформу социальных сетей, и чаще всего это были Google+ и Facebook. Несмотря на ожидания работодателей относительно сетевой активности служащих (особенно людей из «поколения Y») по распространению информации, мы обнаружили, что опрошенные проявляли весьма низкую активность по продвижению «своего» бренда в соцсетях. Это наблюдение справедливо и для беби-бумеров, и для представителей поколений X и Y, причем даже при высоком уровне их удовлетворенности работой.

Мы обсуждали полученные результаты с генеральным директором многонациональной компании, с менеджерами по маркетингу, менеджерами-цифровиками и менеджерами интернет-сообществ. Результаты исследований подтвердили важность формирования у сотрудников форм поведения, способствующих продвижению ценностей данного бренда. Также мы узнали, что оценка сотрудниками собственной значимости в социальных сетях тесно связана со степенью информационной поддержки ими «своего» бренда. Сравнение позволило выявить следующие культурные различия: французские служащие при пользовании соцсетями в большей мере разграничивают их использование в личных и в профессиональных целях. А побуждение служащих к продвижению бренда в социальных сетях с большой вероятностью будет эффективно в Германии, где совмещение профессиональной и персональной информации – явление общепринятое.

Справедливость полученных выводов мы проверили в ходе второго исследования. В нем участвовали сотрудники и менеджеры из французских частных компаний со штатом не менее 50 человек. Респонденты использовали как минимум одну платформу социальных сетей. Из 252 респондентов 25,4 % были управленцами (менеджеры), 60,3 % – сотрудниками не из управленческого звена, а остальные – топ-менеджерами (начальники отделов и директора). Средний возраст опрошенных составлял 42,8 года. Из платформ соцсетей чаще всего использовались YouTube и Facebook, среднее время пользования ими – от одного до трех часов в неделю.

Мы выяснили, что склонность сотрудников к устному общению (использованию сарафанного радио) проявлялась в трех основных формах: высказывание, поиск и распространение мнений. Социальные сети позволяют оперативно распространять сведения, и в этом процессе один и тот же человек, осуществляющий поиск информации, одновременно является и ее источником, и передающим звеном. Сотрудники, которые свободно обменивались мнениями в интернете, оказались наиболее восприимчивы к одобрительным отзывам о брендах своих работодателей в социальных сетях. Кроме того, в ходе интернет-дискуссий субъективные оценки контактов со схожими характеристиками («профилями») влияли на уровень доверия к информации, распространяемой в пределах группы.

Результаты обсуждались и осмысливались с помощью специалистов-цифровиков, менеджеров по маркетингу и сотрудников кадровых отделов из пяти компаний в трех отраслях экономики. По итогам рабочих контактов, широкого поиска в литературных источниках информации по брендингу мы подготовили рекомендации, призванные помочь организациям стимулировать нужные формы поведения сотрудников в этой сфере.

В ходе исследования мы выяснили, что в одной из европейских компаний по производству товаров массового спроса продвижением бренда в социальных сетях занималось менее половины сотрудников. Менеджеры нескольких организаций были удивлены, узнав, что работники не поддерживают их в Facebook, Twitter, Instagram и LinkedIn. Но если сами сотрудники не являются приверженцами или сторонниками продукции своей организации, это может послужить негативным сигналом для сетевых партнеров и лишить компанию потенциальных сторонников.

Итак, что же делать компании в такой ситуации? Как минимум работодателям нужно время от времени напоминать сотрудникам, что их действия в соцсетях могут иметь для компании негативные последствия. Кроме того, люди должны понимать, как их действия, в частности лайки публикаций компании и распространение информации о ее достижениях, становятся позитивными сигналами для сторонних заинтересованных лиц.

Мы благодарим за финансовую поддержку (через правление Bonduelle) при проведении исследования бизнес-школу EDHEC и Управление международных связей Монреальского университета.

Корпоративный брендинг – это в первую очередь формирование уникального образа организации в сознании наиболее значимых заинтересованных лиц. Он отражает усилия компании относительно выполнения своих обещаний сотрудникам (внутренний брендинг), потенциальным работникам (брендинг работодателя) и обслуживаемым потребителям (внешний брендинг). Было проведено небольшое научное исследование, которое исследовало роль сотрудников в выполнении обязательств бренда в отношении потребителей вне пределов сектора обслуживания[39]. По мере роста интенсивности использования сотрудниками социальных сетей становится все более очевидным, что у каждого члена коллектива есть контакты с ключевыми заинтересованными сторонами, будь то коллеги, уже существующие или будущие клиенты, поставщики или потенциальные соискатели рабочих мест. Поэтому у работодателей возникает естественное желание сделать взаимодействие сотрудников с окружающими в отношении брендов как в профессиональной, так и в частной сфере позитивным и конструктивным.

Брендинг сотрудников – это процесс, в ходе которого в сознании работников формируется образ бренда компании, который они транслируют клиентам, соискателям работы и прочим заинтересованным лицам[40]. Это отличается от брендинга работодателя (который имеет целью улучшение имиджа организации для привлечения и удержания квалифицированных сотрудников) и от внутреннего брендинга (ориентированного на мотивацию сотрудников для достижения целей организации и удовлетворения запросов клиентов)[41]. Более того, брендинг сотрудников выходит за рамки внутреннего маркетинга: он мотивирует людей передавать необходимую информацию многим заинтересованным сторонам (в отличие от простого решения проблем, возникающих при взаимодействии сотрудника и клиента)[42]. В результате правильного брендинга у людей формируется позитивный образ «своего» бренда, что побуждает их поддерживать правильный имидж в глазах как клиентов, так и потенциальных коллег.

Основное различие заключается в том, что корпоративный брендинг подразумевает наличие у организации определенных обязательств в отношении ключевых заинтересованных сторон, а брендинг сотрудников доносит эти обязательства до окружающих. Иными словами, работники сами усваивают образ бренда и прямо или косвенно поддерживают его.

Исследования показали, что в секторах розничной торговли и гостиничного бизнеса степень удовлетворенности клиентов непосредственно зависит от отношения и поведения сотрудников компании[43]. Брендингу сотрудников все чаще уделяется внимание в связи с функциями кадровых служб[44]. Хотя изучение связей между брендингом сотрудников и привлечением кандидатов на рабочие места является сравнительно новым направлением, растет число компаний, побуждающих своих работников привлекать новых кандидатов через социальные сети. Например, в винном подразделении компании Pernod Ricard молодые служащие размещают фотографии и информацию о своей работе в аккаунте Instagram (@prfuturevintage)[45].

Сотрудники могут прямо поддерживать бренд работодателя, публикуя положительные отзывы о нем в своих официальных и частных сообщениях, рекомендуя продукты или услуги, делясь соответствующими ссылками, распространяя информацию или отмечая его достоинства. Кроме того, существуют и косвенные упоминания бренда, например в ходе обсуждения соответствующих тем или при контактах в социальных сетях (если учитель обсуждает темы, связанные с образованием, его точка зрения может ассоциироваться с позицией, поддерживаемой работодателем, даже если конкретная организация при этом не упоминается).

В ходе нашего исследования мы изучали поведение сотрудников в социальных сетях в отношении брендинга, взяв за основу следующие четыре параметра: устная передача информации (сарафанное радио), одобрительные высказывания, использование функции «поделиться» и культура.

Оценивая брендинг работодателя, компании могут рассматривать действия сотрудников в социальных сетях по четырем параметрам. Топ-менеджмент, вероятно, рассчитывает, что персонал будет вести работу по всем четырнадцати приведенным ниже пунктам для этих четырех параметров. Однако в действительности дела, скорее всего, обстоят иначе: в изученных нами компаниях подавляющее большинство сотрудников проявляло активность менее чем по семи из четырнадцати возможных направлений действий.

Анонимные опросы со стороны работодателей могут помочь сотрудникам понять, как их активность в соцсетях может способствовать улучшению восприятия бренда. В такие анкеты стоит включить оценки удовлетворенности сотрудников своей работой и их мнения по другим сопутствующим вопросам: мы обнаружили, что это два главных источника мотивации для участия в брендинге сотрудников. Но даже при высокой степени удовлетворенности и должном внимании к мнению сотрудников внутри организации их активность в этом отношении не так велика, как мы ожидали. Поэтому возникает вопрос: как компании могут побуждать работников выступать в качестве представителей бренда?

Мы определили несколько факторов, препятствующих брендингу сотрудников в социальных сетях. Во-первых, персонал изученных нами организаций часто не понимал стратегию организации в отношении социальных сетей; многие респонденты просто не имели представления об этой сфере деятельности их работодателей. Во-вторых, люди были недостаточно осведомлены о значении их собственного поведения в соцсетях. Обычно они не знали, чего от них ожидают, и каждый третий не мог ответить на вопрос, есть ли у его компании стратегия, регламентирующая поведение в соцсетях. В-третьих, при пользовании социальными сетями в рабочей обстановке возникает определенный дискомфорт. Этот фактор был более значимым для старших сотрудников (и по возрасту, и по должности в организации), а также для тех, кто привык четко разделять частную жизнь и профессиональную деятельность. На основании этих и других факторов мы смогли выбрать пять лучших примеров использования и рекомендаций для поощрения эффективного брендинга сотрудников в социальных сетях.

Увеличение количества активных представителей бренда. Некоторые группы сотрудников лучше других понимают важность поддержки в соцсетях бренда своего работодателя. Хотя и молодые, и более старшие члены коллектива использовали соцсети как средство личного общения практически в равной мере, другие, родившиеся уже в эпоху интернета и, что называется, выросшие на цифре, как правило, были более активны. В отличие от «поколения Х» и беби-бумеров, они обычно не стараются четко разграничивать профессиональную и личную информацию[46]. Также молодые люди чаще публично выражают одобрение или неодобрение, следовательно, они с большей вероятностью могут становиться «представителями бренда» компании в социальных сетях.

Однако мы обнаружили, что возраст совсем не обязательно определяет роль сотрудника в продвижении бренда. Если работники, пусть даже принадлежащие к разным поколениям, осознают свою роль в успехе компании, их действия становятся примерно одинаковыми. Во всех исследованиях мы замечали, что респонденты из поколений X и беби-бумеров пользуются соцсетями регулярно, но, как правило, обычно ведут себя пассивно (например, просто читают сообщения), не делятся контентом и не оставляют комментариев. Поэтому, создавая коллективную цифровую среду, сначала можно ориентировать представителей «цифрового поколения» на то, чтобы они задавали тон и помогали старшим по возрасту сотрудникам преодолевать психологические барьеры при пользовании социальными сетями. В ходе такого «обращенного наставничества» молодежь будет помогать старшим коллегам осваиваться в социальных сетях[47]. Например, в L’Oréal сотрудники, относящиеся к «цифровому поколению», инструктируют старших коллег в отношении работы с соцсетями[48].

Примечательно, что чем больше точек пересечения имеют профили сотрудников в сети, тем выше вероятность того, что люди будут активно продвигать бренд в социальных сетях[49]. В этом случае они полагают, что эта информация одинаково интересна для них самих и для их партнеров в сети. Более того, они демонстрируют поведение, ориентированное на продвижение бренда, причем добровольно, а не по обязанности. Многие сотрудники не торопятся с продвижением бренда работодателя до тех пор, пока кто-нибудь из их партнеров в сети не сделает первый шаг. Ярким примером тут может служить реакция сотрудников и клиентов на увольнение в 2014 г. весьма уважаемого руководителя Market Basket Inc., сети супермаркетов в Тьюксбери, Массачусетс. Объединившись в интернете (#SaveMarket-Basket, #ArtieT), сотрудники и клиенты компании внесли решающий вклад в восстановление его в должности руководителя и в сохранение особой организационной культуры компании[50]. Случай с Market Basket продемонстрировал эффективность совместных действий в поддержке бренда работодателя.

Сотрудники также могут играть решающую роль в формировании стратегии компании в соцсетях. Таким образом появляются, например, сообщества активных сторонников бренда. Полезны с этой точки зрения и встроенные платформы для социальных сетей, такие как Yammer и Workplace в Facebook. В общем, компании должны интересоваться реакцией активных сотрудников и привлекать их к дискуссиям об оптимизации деятельности в социальных сетях.

Очертите примерные границы присутствия сотрудников в социальных сетях. Сотрудники способствуют укреплению и продвижению бренда тогда, когда осознают свою роль в этом процессе[51]. Если они ощущают свою ответственность за успех компании, то готовы прикладывать усилия, направленные на повышение качества обслуживания клиентов[52]. В частности, если работники сознают, что могут внести определенный вклад в успех бренда в интернете, они охотно выполняют нужные действия на своих сайтах и соцсетях. Любопытный факт: в наших опросах многие респонденты говорили, что не считают для себя обязательным ставить лайки бренду своего работодателя или делиться публикациями о нем со своими сетевыми партнерами.

Если люди понимают, что могут сыграть определенную роль в общем деле, им следует изучить правила поведения в цифровом пространстве, чтобы понять, где, когда и как можно оставить похвальный отзыв о работодателе. Часто оказывается, что многие не знают, существует ли у компании определенная стратегия в отношении социальных сетей. Поэтому необходимо составить и распространить в масштабах организации краткие инструкции с ясным описанием форм поведения, которые руководство считает желательными[53].

Не следует также забывать, что действия сотрудников в соцсетях налагают на них определенную ответственность. Например, в одной компании, работающей на рынке товаров элитного потребления, пришлось напоминать служащим, что информацию об индивидуальных заказах престижных клиентов следует хранить в секрете и не размещать в Instagram. Кроме того, если люди проводят много рабочего времени в социальных сетях, в том числе публикуя посты, подтверждающие особую ценность бренда работодателя, это может вызвать негативную реакцию у внешних заинтересованных лиц. Короче говоря, работодателю нужно информировать сотрудников, что им не следует смешивать в сетях личную и профессиональную сферы (в первую очередь оговаривая нежелательные высказывания и действия, а также темы, обсуждать которые в сетях не следует).

Наряду с напоминаниями о потенциальных рисках, компании могут извлекать выгоды из обучения персонала основам поведения в социальных сетях. Например, нередко работники не умеют пользоваться сетью Twitter. Многие люди из числа тех, за которыми мы наблюдали или с кем встречались лично, не занимались продвижением бренда работодателя просто потому, что не знали, как это делать. А ведь некоторые из вопросов были совершенно элементарными и касались выполнения ретвита или использования хештегов.

Представители «цифрового поколения» познакомились с интернетом в юном возрасте и часто бывают удивлены, когда родители просят их перевести сообщение с языка Twitter на английский. Однако не стоит ожидать, что старшие сотрудники для обмена информацией о бренде будут использовать в сетях собственные аккаунты. Вместо этого можно просто предложить им оставлять комментарии на странице своей компании в Facebook или на таких сайтах, как Glassdoor, где отзывы размещаются анонимно.

Для разных категорий работников с целью поддержки их действий по продвижению нужного бренда можно организовать разные формы обучения – от инструктирования в отношении использования существующих социальных сетей до обучения их оценке эффективности работы в социальных сетях. Топ-менеджмент тоже должен получать такие навыки. Например, L’Oréal обучает пользоваться цифровыми инструментами всех своих менеджеров, включая высшее руководство.

Поощряйте вовлеченность в бренд. Организациям следует поощрять приверженность сотрудников бренду, трактуя ее как расположение и лояльность к работодателю[54]. Демонстрируя высокий уровень приверженности работодателю, сотрудники глубоко усваивают желательный образ бренда. Это одновременное ощущение сопричастности и вовлеченности укрепляется в том числе за счет формирования у людей полной уверенности в возможности безопасно высказать свое мнение в пределах компании. Действия сотрудников по продвижению бренда редко вознаграждаются, хотя они улучшают показатели работы организации и помогают сформировать благоприятный имидж работодателя[55].

Вовлеченность сотрудников подразумевает сочетание emotio (эмоциональной привязанности, ощущения гордости за компанию и личной значимости)[56] и ratio (усвоение ценностей и понимание культуры и традиций бренда). В ходе наших исследований мы обнаружили, что сотрудники, которые осознают связанные с брендом обязательства, ощущают эмоциональную привязанность к нему, также склонны прилагать усилия для продвижения ценностей организации в соцсетях. Чтобы каждый сотрудник понимал концепцию бренда, полезно организовать специализированный тренинг. При этом руководству следует четко определить ожидания в отношении форм поведения персонала, соответствующих «психологическому контракту».

Этот контракт должен основываться одновременно на внутреннем информационном взаимодействии (посредством сообщений о том, что организация считает важным) и на внешней коммуникации (путем распространения информации о компании и бренде через рекламу, службу связи с общественностью и социальные сети). Важную роль здесь могут сыграть такие внутренние площадки, как Yammer или Workplace в Facebook; они помогают создать сообщество бренда работодателя и обеспечивают связь между образами бренда внутри компании и за ее пределами.

Существование сообщества бренда облегчает сотрудникам его поддержку в социальных сетях. Формирование такого сообщества способствует созданию чувства сопричастности и стимулирует поддержку людьми стратегических инициатив работодателей по продвижению бренда[57]. В подобных группах исследованных нами научных учреждений наибольшей популярностью пользовались сообщения, касающиеся личных достижений (например, успехов сотрудника в триатлоне) или общественных мероприятий (ежегодное корпоративное летнее барбекю или праздничная вечеринка). Отсутствие четкого разграничения между личными и профессиональными событиями помогает сотрудникам распространять в социальных сетях информацию о культуре труда у данного работодателя.

Создавайте значимый и легко распространяемый контент. Сотрудники понимают, что их собственная сетевая активность важна компании, если видят, что активен и данный бренд. Внешние коммуникации не только укрепляют представление сотрудников о бренде, но и существенно влияют на их действия по его продвижению, побуждают к активному участию в этом процессе. Исследование показывает, что ощущение высокого качества бренда в таких проявлениях, как реклама, мотивирует персонал оказывать данному бренду больше внимания[58]. Таким образом, активное присутствие в социальных сетях подает сотрудникам неявный сигнал, что эти площадки для продвижения бренда (а это, в свою очередь, стимулирует внешнее сетевое общение сотрудников).

Между тем одного присутствия в соцсетях недостаточно, чтобы сотрудники стали «представителями бренда». Нужно, чтобы у компании была соответствующая информация для публикаций. В ходе исследований мы установили, что многим опрошенным контент их работодателей в социальных сетях показался недостаточно интересным, чтобы заняться активным его распространением. Для решения этой проблемы компаниям следует подключать своих сотрудников к разработке содержательных материалов, посвященных бренду, и предлагать продвигать их в социальных сетях. Как минимум контент должен быть представлен в таком формате, чтобы его было легко публиковать и транслировать в режиме реального времени. Например, один из сотрудников рассказал нам, что он обнаружил рекламное объявление своего работодателя в YouTube только через несколько недель после его размещения.

Кроме того, компании могут предоставлять работникам средства разработки материалов для публикации и оказывать помощь в их создании. Например, L’Oréal Canada помогает сотрудникам разрабатывать творческий контент для социальных сетей, используя собственную «фабрику контента», поддерживающую онлайн-библиотеку учебных видеозаписей, изображений продукции, критики и отзывов потребителей для облегчения взаимодействия с клиентами.

Вознаграждение за мнение. Исследования показывают, что сотрудники лучше реагируют на значимые психологические вознаграждения, такие как общественное признание, нежели на небольшие материальные вознаграждения типа бонусов – они иногда даже могут оказывать негативное воздействие[59]. Более того, брендинг сотрудника в соцсетях эффективен только в том случае, если мнение человека воспринимается как неподдельное и искреннее. Самые лучшие вознаграждения просты и незатейливы, но их часто упускают из виду. Часто достаточно просто внимательно отнестись к мнению сотрудника, к его предложениям, поздравить с тем или иным достижением[60]. И наоборот, отсутствие таких элементарных поощрений может привести к серьезным негативным последствиям. Например, мы беседовали с одной сотрудницей, которая рассказала, что она не ощущала должного одобрения за поддержку бренда компании в своем личном блоге. В итоге она стала существенно реже размещать отзывы и публиковать новости компании в сети.

Многие организации используют системы косвенных поощрений сотрудников за участие в работе внутренних социальных сетей. В некоторых компаниях за публикации комментариев, распространенные сообщения или полученные лайки начисляются специальные баллы[61]. Правда, при таком подходе существует опасность того, что подобные решения работодателей будут восприниматься как манипулирование мнениями сотрудников и вторжение в их частную жизнь. Но ведь основной смысл брендинга сотрудников состоит в том, чтобы предоставить им свободу самовыражения в обозначенных организацией пределах. Например, работодатели могут найти способы, позволяющие соединить защиту своих интересов в социальных сетях с системой мотивации сотрудников для привлечения новых сетевых партнеров. Так, телекоммуникационная компания Shore Tel Inc. из Саннивейла, Калифорния, отслеживает появление кандидатов, приходящих по ссылкам, опубликованным сотрудниками в соцсетях[62]. Сотрудники Shore Tel высоко оценивают доверительные отношения в социальных сетях с высшим руководством компании, что побуждает их делиться информацией и делать соответствующие ретвиты. Впрочем, это возможно, только когда руководство компании поддерживает и курирует работу по формированию бренда в соцсетях.

Если руководители бизнеса хотят, чтобы работники действовали креативно и привлекали внимание к их брендам, они должны с уважением относиться к личным особенностям самовыражения людей в социальных сетях. Однако интерес компании к брендингу сотрудников не должен разрастаться до контроля их действий в интернете или до требований обеспечения доступа к профилям коллег. Если менеджеры интернет-сообщества обнаруживают на сайтах, подобных Glassdoor, анонимные – в целях самозащиты – комментарии сотрудников, они могут реагировать на это открыто, одновременно подчеркивая, что особое значение в компании придается организационной безопасности. Брендинг сотрудников должен основываться на взаимном доверии и уважении работодателя и сотрудников.

В ходе наших исследований руководители нескольких компаний выражали обеспокоенность тем, что сотрудники не следят за их страницами в Facebook и не являются приверженцами бренда работодателя в Twitter, Instagram или LinkedIn. В современных реалиях, когда социальные сети приобретают все большее значение, сотрудники часто являются ценным источником информации и для обслуживаемых клиентов, и для соискателей рабочих мест. Почти все организации стараются побуждать клиентов и других партнеров публиковать положительные отзывы об их брендах, однако при этом некоторые сотрудники могут ощущать разочарование из-за того, что компания не дает им возможности высказать собственное мнение.

Проведенное исследование показывает: руководителям следует четко обозначить, чего они ожидают от сотрудников, а также надлежащим образом доводить до них ценности и традиции бренда[63]. Кроме того, мы рекомендуем компаниям найти способы включения использования социальных сетей во внутреннюю стратегию брендинга и подготовки сотрудников. Сотрудников необходимо обучить представлять возможности бренда, а также регулярно и активно контактировать с потенциальными клиентами и соискателями вакансий в своей повседневной работе.

17

Лидерство в непредсказуемом мире

Пьер Нантерм, председатель правления и генеральный директор глобальной компании Accenture, оказывающей услуги в области управленческого консалтинга, информационных технологий и аутсорсинга, человек очень занятой. Он представил весьма амбициозную программу развития своего предприятия (стоимостью в 31 млрд долл.), включающую в себя цифровизацию, а также вывод на рынок нового набора цифровых инструментов для обслуживания тысяч ее клиентов. Судя по описанию Нантерма, Accenture – это особый случай цифровизации. Весной 2016 г. руководитель Accenture встретился с главным редактором MIT Sloan Management Review Полом Майклменом, чтобы поговорить о проблемах, связанных с цифровизацией, у компании, которую возглавляет сам Нантерм, у руководителей организаций, которые он консультирует, и у общества в целом. Ниже приводится отредактированный и сокращенный (с сохранением основных моментов) вариант этой беседы.

MIT Sloan Management Review: Вы писали, что руководству компаний необходимо хорошо разбираться как в бизнесе, так и в технологиях. На первый взгляд с этим утверждением трудно не согласиться. Но если речь идет о высших руководителях, которые, возможно, заняли свои должности в то время, когда технологии еще не играли столь важную роль, что означает «хорошо разбираться»? Каким уровнем навыков, каким уровнем знаний должен сейчас обладать топ-менеджер?

Пьер Нантерм: Будущее организации и ее бизнес-модели подразумевает объединение коммерческих и технологических ресурсов. Цифровые технологии сегодня становятся всепроникающими. Поэтому дело не в том, чтобы генеральный директор и другие старшие руководители разбирались в технологиях на уровне экспертов. Для правильного построения новых бизнес-моделей важно, чтобы руководители компаний обладали базовыми представлениями о возможностях той или иной технологии. Именно поэтому многие генеральные директора подолгу гостят в Кремниевой долине, набираясь ума и опыта. Они хотят увидеть бизнес-процессы в действии, познакомиться со следующим поколением руководителей. Многие из этих технологических лидеров новой формации уже управляют компаниями, которые представляют собой новую бизнес-модель – глобальную и масштабируемую и в то же время более простую и дешевую.

Здесь есть еще один важный момент, и это уникальная особенность нынешней волны цифровых технологий: они могут рационализировать ваши операции в массовых масштабах. Я могу вспомнить очень немного, скажем так, переломных моментов, которые бы настолько стимулировали и новый бизнес, и рационализацию вашей собственной компании.

Давайте остановимся на этом поподробнее. Вы говорили о создании в Accenture архитектуры «digital first» («сначала цифра») как на стороне, обращенной к клиентам, так и внутри самой организации. И я думаю, что эта проблема хорошо знакома руководителям. Все мы бьемся над проблемой сочетания адекватных реакций на внешние сигналы с цифрового рынка с обеспечением своим организациям задела на будущее. Чему вы научились, пытаясь решать эти задачи одновременно?

Они взаимно подпитывают друг друга. Будучи руководителем Accenture, я пытался последовательно придерживаться принципа «сначала цифра» и неустанно переводить в цифру всю нашу повседневную работу. Потому что в результате мы сможем предоставлять клиентам то, что мы называем The New – «Новое». Если говорить точнее, мы определяем это «Новое» как совокупность пяти свойств: интерактивности, мобильности, аналитики, облака и безопасности. Именно эти составляющие обеспечивают то, что позволяет нам развиваться как компании, и те возможности, которые мы собираемся предлагать на рынке.

Сейчас это уже реальность. Мы перевели в цифру нашу систему управления, работаем без головного офиса и практически без «живых» корпоративных совещаний. Даже я избегаю их. На крупных мероприятиях я присутствую в виде голограммы. Мы оцифровали все корпоративные процессы: финансы, кадры, обучение, коммуникации и т. д. и т. п. И мы приняли такое решение вполне сознательно, будучи уверенными в том, что цифровизация – основной прорыв нашего времени. Это позволит нам обновлять и то, что мы предлагаем нашим клиентам, и наши собственные методы ведения бизнеса. Ведь то, что верно для нас, верно и для наших клиентов.

Итак, вы находите, что компания играет роль лаборатории для испытаний того, что вы можете поставлять на рынок?

Мы не просто лаборатория – мы наглядный пример. Мы хотим, чтобы Accenture стала примером для наших клиентов. Компания работает в 120 странах. У нас более 375 000 сотрудников, поэтому мы сталкиваемся со всеми проблемами, которые возникают у глобальной корпорации. Мы ничем не отличаемся от компаний, которые мы обслуживаем.

Когда я разговариваю с другими руководителями, половина дискуссии проходит как разговор на равных. Вы возглавляете крупную корпорацию, и я возглавляю крупную корпорацию. Расскажите мне о том, что вы делаете, а именно, как у вас организовано глобальное управление. Я понимаю, почему у вас нет головного офиса и что ваша команда руководителей распределена по всему миру. Это здорово. Вы становитесь ближе к рынку. Как вам это удается?

А остальные 50 % времени – это моя непосредственная работа как генерального директора, то есть предложение наших услуг. Мы являемся одновременно и провайдером цифровых услуг, и одной из самых «оцифрованных» глобальных компаний, что обеспечивает нам мощную синергию, а лично мне – авторитет в беседах с другими руководителями.

Как изменилась динамика этих разговоров?

Она изменилась резко – и, конечно, с ускорением – в последние шесть кварталов. Я думаю, что это связано с принятием цифрового прорыва нашими клиентами. У нас был кризис 2008–2010 гг., затем период восстановления 2010–2013 гг., когда основное внимание уделялось производительности, тактическому сокращению затрат и требованиям в отношении капитала.

А потом, после 2013 г., цифровизация начала активно подгонять нас, но сначала только в плане технологии. Скажем, стоит задача перенести инфраструктуру в облако – это компетенция директора по информационным технологиям. Или, например, менеджер понимает, что цифровизация подразумевает наличие сайта, заказывает его и – «ага, теперь у меня есть сайт, я поместил свой сервер в облако, и вот, смотрите, теперь я цифровизирован».

Так было в 2012, 2013 и даже в 2014 гг. Но начиная с 2014 г., а особенно в 2015 г. ситуация изменилась. Вероятно, именно после взлета Airbnb и Uber генеральные директора внезапно осознали: то, что они всерьез считали «цифровизацией», на самом деле является лишь верхушкой айсберга.

Только в последние полтора года руководители поняли: то, о чем мы говорим, – это на самом деле огромный прорыв, коренная перестройка, фундаментальный вызов существующим бизнес-моделям. Некоторые виды бизнеса могли бы вообще исчезнуть. Но, к счастью, появилось понимание сути происходящих процессов.

Неожиданно оказалось, что, когда вы говорите о цифровизации, вы обращаетесь к генеральным директорам, высшему руководству организаций. Компании вводят должности директоров по информационным технологиям – они отчитываются непосредственно перед генеральным директором.

«Все генеральные директора, включая меня, работают в мире, где практически невозможно предсказать события в краткосрочной перспективе, поэтому вы должны быть готовы маневрировать».

Итак, несмотря на весь шум вокруг новых концепций (больших данных, облачных вычислений, аналитики), по-настоящему привлечь к цифровизации внимание руководителей удалось только после появления новых компаний, существенно изменивших ситуацию в таких, казалось бы, нецифровых отраслях, как транспорт и путешествия.

Да. Я думаю, что в течение последних 10 лет для большинства компаний цифровизация была просто, что называется, веянием моды, своего рода производительной игрой. Теперь этого уже недостаточно. Сегодня речь идет не о том, чтобы более эффективно делать то, что вы делаете, а о фундаментальном изменении методов производства, управления и предоставления услуг и функциональных возможностей. Связано это с тем, что технологии позволяют новым субъектам рынка перехватывать ваш бизнес за небольшую часть его прежней стоимости. Это в корне меняет ситуацию.

Вопрос примерно в том же ключе: вы писали, что успех теперь обеспечивается не более частой сменой стратегий, а способностью реализовать несколько стратегий одновременно. Можете ли вы рассказать подробнее, как это соотносится с цифровизацией?

Дело здесь в гибкости и быстроте маневрирования. Все генеральные директора, включая меня самого, работают в мире, где почти невозможно предсказать события даже в краткосрочной перспективе, и вы всегда должны быть готовы к маневру. Хотя, конечно, вам нужно выбрать общее направление, которое вы считаете правильным. Мы решили, что цель Accenture – стать лидером в предоставлении различных цифровых услуг.

Теперь нам нужно определить, как добираться до пункта назначения, который мы выбрали для своего бизнеса, даже если знаем, что мир вокруг нас в это время будет продолжать меняться. Появятся новые технологии, формирующие или коренным образом трансформирующие бизнес-ландшафт, поэтому нам придется реализовать сразу несколько стратегий, идти одновременно несколькими путями. Только так мы сможем быть уверенными в том, что доберемся именно туда, куда хотим.

Давайте воспользуемся метафорой с пересечением океана. Еще не так давно для такого путешествия мне требовалось просто подходящее судно. И этот корабль имел заранее определенный курс, от которого не нужно было отклоняться. А сегодня мне необходима флотилия быстроходных судов, каждое из которых следует через океан своим путем. Одни из них движутся быстрее, другие – медленнее, третьи еще и пытаются определить, как они устроены. Я не знаю точно, где именно причалю. Это может быть Майами, а может быть и Нью-Йорк – я знаю только, что мне нужно пересечь океан. В общем, я представляю свое будущее, но не могу определить путь к нему точнее, чем сейчас, находясь в данной точке.

Принципиально новым фактором тут является необходимость выбора вектора развития в условиях полной непредсказуемости. Именно поэтому управление становится такой трудной задачей. Даже если не говорить о цифровизации, сейчас вы имеете дело с нестабильными рынками и неопределенными макроэкономическими факторами. Все вместе это провоцирует невероятную дестабилизацию.

Руководители должны быть готовы к тому, что им придется то и дело корректировать курс. Вернее, вы четко определили для себя направление, но при этом понимаете, что придется почти каждый месяц выяснять, что нужно делать, чтобы иметь возможность двигаться к цели. Какие способности и ресурсы требуются для развития или приобретения? Где повернуть, что нужно отрегулировать? В этом и состоит искусство навигации: вы знаете пункт назначения, но у вас нет карты.

Как вы, генеральный директор огромного глобального предприятия, которое само вынуждено решать эту проблему, одновременно контролируете отношения с тысячами клиентов? Ведь каждый из них также сталкивается с такой же проблемой. Как вам удается при этом сохранять достаточный уровень сосредоточенности?

Для этого нужно понять предмет во всей его сложности, а затем максимально упростить управление. Сначала вы выкладываете на стол все, что мы обсуждали, и говорите: «Вау!» А вот теперь стоит начать структурирование. Давайте начнем с наведения порядка. Чтобы добраться до пункта назначения, нам понадобятся философия, принципы, архитектура, инвестиции и т. д.

Например, сейчас мы заново создаем бизнес-архитектуру Accenture. У нас есть пять предприятий, построенных с учетом наших новых возможностей. Помните? Мы фокусируем внимание на пяти вещах. А не на трех и не на семи.

Конечно, мы всегда должны внимательно рассматривать новые идеи, потому что одна из них вдруг может оказаться весьма перспективной, но сначала нужно правильно масштабировать задачу, особенно когда есть уверенность, что мы нашли золотую жилу.

Есть вещи, которые можно спрогнозировать, даже если точное место назначения все еще неизвестно. И вот это мы делаем, хотя и очень осторожно.

Рискну предположить, вы даете подобные советы своим коллегам по всему миру.

Именно так. Мы говорим клиентам: «Теперь вы представляете себе все возможности. Пришло время сделать выбор и строго его придерживаться». Потому что на пути, который вы выберете, вам придется делать соответствующие инвестиции, выстраивать коммуникации, налаживать обучение. Вы должны быть буквально одержимы своей идеей, потому что будет множество отвлекающих факторов. Многие спросят: «Вы уверены, что поступаете правильно?» Вы должны быть целеустремленным: «Да, я сделал выбор, все взвесил и решился на это».

Вы как-то сказали, что «бизнес мог бы в большей мере учитывать социальные последствия своих цифровых инвестиций». Вы считаете, что между цифровизацией и социальным воздействием существует какая-то особая связь, не такая, какая была характерна для деловой активности в доцифровую эпоху?

Бесспорно. Новая волна цифровой революции изменит общество. Ведь наша жизнь в целом – это не рост производительности и не обеспечение конфиденциальности, хотя именно с решением этих двух проблем ассоциировались технологические достижения в последние 10–20 лет. Но, опираясь на искусственный интеллект [AI], когнитивные вычисления и машинное обучение, мы можем ставить вопрос о том, чтобы совершенствовать собственно человека. А это уже совсем другой уровень, и здесь технологии ставят перед нами много сложных вопросов и задач.

Например, существует целый ряд этических проблем, связанных с тем, как мы собираемся объединять технологию с человеческим разумом и телом, причем не только в смысле совместной работы, но и в плане физического взаимодействия. Когда появились компьютеры, они не изменили нас физически. Теперь же мы говорим о мире, в котором будет меньше болезней, люди смогут жить намного дольше, оставаясь здоровыми. И кто знает, возможно, технология сможет улучшить даже наш мозг.

И что нас тогда ждет – конец света или начало новой эпохи? Я думаю, что это начало новой эпохи. Я верю в прогресс. Но и проблемы тоже реальны, именно поэтому нам нужно лучше понять ценность цифровых технологий для общества, чтобы обсуждения велись предметно. Например, мы можем попытаться количественно определить стоимость беспилотного автомобиля или новой аккумуляторной технологии для бизнеса. Но что это означает для общества в целом? А это означает, что люди, которые по какой-то причине не могут управлять автомобилем, снова обретут мобильность – и это очень большая ценность. Так, мои родители дожили до таких лет, когда они уже не в состоянии водить машину. Но если завтра они снова смогут перемещаться, ездить в кино или на работу, это принесло бы в их жизнь огромные изменения к лучшему.

Мобильность людей и товаров составляет суть торговли. Поэтому, если вы вновь обретаете мобильность, особенно сейчас, когда люди стали жить дольше, это создает новую стоимость. Какова экономическая стоимость дополнительных 20 лет жизни, тем более при сохранении мобильности? Человек сможет вносить свой вклад в экономику на протяжении длительного времени, будет дольше работать. Но ведь и потреблять он будет дольше. В рамках сотрудничества с Всемирным экономическим форумом мы попытались оценить стоимость этих новых цифровых моделей. Наш анализ показал, что эта цифра составляет около 100 трлн долл.

Здесь немало проблем; бывают времена, когда новые технологии кажутся скорее злом, нежели добром, но их ценность для общества в любом случае неизмеримо выше минусов.

Но ведь при создании всех этих новых стоимостей некоторые работники неизбежно будут увольняться, не так ли?

Да, конечно, но это отнюдь не универсальное правило. Одно мы знаем точно: такие технологии, как искусственный интеллект, будут влиять на разные регионы планеты и сектора экономики по-разному. Прирост эффективности и возможности развития станут варьироваться в зависимости от отрасли и затрат труда. Вам понадобится некое экономическое уравнение, которое позволит определить, насколько выгодно заменить человека машиной. И я не уверен, что такое уравнение будет часто показывать, что замена целесообразна.

Сейчас в Соединенных Штатах и Европе проживает около 1 млрд человек – и более 6 млрд в остальном мире. Слом действующих моделей произойдет в США и в Европе, ведь именно здесь у людей в целом выше уровень образования и профессиональной подготовки. Именно здесь мы – компании и правительства – можем найти наилучшие компромиссы и обеспечить подготовку людей к переходам на новые рабочие места с высокой добавленной стоимостью. Мы можем обучить людей, подготовив их к жизни в условиях новой экономики. У нас есть необходимые для этого ресурсы.

Но если вы перенесетесь во многие другие точки планеты, возможно, вы вообще никогда не увидите никакой автоматизации. Почему так? Для этих мест не существует таких экономических уравнений, согласно которым замена людей роботами будет иметь смысл.

Компания Accenture по-настоящему глобальная. Мне приходится путешествовать по всему миру. Конечно, я должен быть внимательным и рассматривать проблемы, о которых слышу в Бостоне, в местном контексте. Но съездите, например, в Индонезию, и, возможно, когда вы вернетесь, окажется, что ваша точка зрения изменилась. Или, скажем, в Кению, Мозамбик, Анголу, в некоторые районы Индии. Я думаю, что очень многие виды работ еще долго будут выполнять люди.

«Вы любопытны? Вы горите желанием учиться? Готовы окунуться в новую среду – непредсказуемую и неопределенную? Именно такими чертами должны обладать новые лидеры».

Нам нужно взглянуть на мир по-новому. В частности, для менеджеров это означает, что пора перестать оценивать людей по их должностям и анкетным данным. У меня в компании множество сотрудников, все они учились в хороших школах и университетах, знают правила и инструкции, понимают, как надо делать свою работу. Но меня сейчас волнует другое: любопытны ли вы? Горите ли желанием учиться? Готовы окунуться в новую среду – непредсказуемую и неопределенную? Именно такими качествами должны обладать новые лидеры. Я считаю неизвестное и сложное скорее увлекательным, чем страшным. Если вы как руководитель смотрите на вещи иначе, вам будет трудно.

Мы находимся в конце жизненного цикла системы управления, действовавшей в последние 50 лет, и начинаем писать новый свод правил на следующую половину столетия. Не ждите долгосрочной предсказуемости – ее не будет. Сейчас нужно научиться управлять хаосом, причем делать это очень дисциплинированно.

А если вы спросите меня, какой я вижу свою компанию через 10 лет, я отвечу: я ничего там не вижу. Это время слишком далеко, и пока оно меня не волнует. Но ближайшие 18 месяцев я вижу с кристальной ясностью.