Podatki so nova nafta: Izvrtajte vrtino
»Podatki so nova nafta.« Clive Humby, britanski matematik in arhitekt programa kartic Tesco, je s to izjavo leta 2006 sprožil val in vzpostavil novo razumevanje kapitala, na katerem sedijo podjetja. Podatki, ustrezno obdelani in uporabljeni, danes podjetjem vseh velikosti nudijo obilje možnosti, kako prodati več, lažje in z manj tveganja.
Po raziskavah IBM je le 20 % svetovnih informacij shranjenih na internetu. Večina, kar 80 % informacij, je v zasebni lasti podjetij in drugih organizacij. To je nafta, ki brbota pod površjem. Podjetja, ki znajo pravilno zavrtati vrtino in izkoristiti vrelec, so v tržnem razvoju, inoviranju in optimizaciji poslovanja v veliki prednosti pred svojimi tekmeci. Med pionirji na tem področju so tudi slovenske organizacije. Postojnska jama je v nekaj letih povišala obisk s 490.000 obiskovalcev na 700.000. A rast je prinesla tudi izzive. Pojavilo se je vprašanje, koliko ljudi naj pride v službo in kdaj – organizacija dela je namreč odvisna od števila gostov. Izziv so rešili s pomočjo podatkov. »Začel sem analizirati zgodovinske podatke o obisku po različnih urah po mesecih in ko sem jih zložil v algoritem ter dodal še podatek o vremenu, praznikih doma in v tujini ter o rezervacijah, smo lani vseh 365 dni obisk napovedovali z 99,42-odstotno natančnostjo,« v intervjuju za revijo Manager razlaga predsednik upravnega odbora družbe Postojnske jama Marjan Batagelj, ki model šteje za presežek v stroki turizma – tudi v mednarodnem merilu. Podatkovna analitika je pri rasti pomagala tudi slovenskemu avtomobilskemu trgovcu. Pri osvajanju tujega trga so si zastavil enostavno in smiselno vprašanje: Kako priti hitro do kakovostnih novih kupcev?
Zbiranje in analitika podatkov se izplača, kot se izplača zavrtati vrtino na pravem mestu. Foto: Pexels Photo/ Harryarts-Freepik.com
Namesto naključnega ´streljanja´ po trgu so z družbo Bisnode razvili model, ki je opredelil seznam ciljnih strank in načine njihovega doseganja z vidika aktivnosti prodajne ekipe in vzporednih marketinških aktivnosti. V kratkem času so s tako organiziranim procesom na novem trgu pridobili 50 novih kupcev, rezultat modeliranja podatkov pa je po informacijah naročnika tudi bistveno učinkovitejše, enostavno in pregledno delo prodajne ekipe. »Od managerjev slišimo, da podatkovna analitika opazno vpliva tudi na boljše sodelovanje med oddelki. Z modeli se procesi objektivizirajo in standardizirajo, zato je manj subjektivnega odločanja in zato morebitnih nesoglasij,« prednosti na podatkovni analitiki vzpostavljenih procesov pojasnjuje Marko Srabotnik, direktor poslovnih rešitev v Bisnode Južni trgi, ki je del največje evropske družbe za poslovno analitiko. Pri tem Srabotnik poudarja, da mora biti analitika preprosta in intuitivno razumljiva – četudi so zadaj zapleteni izračuni.
S podatki do višje donosnosti in nasledstva
Med tistimi, ki moč podatkov že izkorišča za dvig dobičkonosnosti poslovanja, je srednje veliko trgovsko podjetje v Sloveniji. Ustanovitelj se je pred dvema letoma soočil z izzivom: kako naj svoje znanje, ki je raslo in nastajalo več kot dve desetletji, varno in učinkovito prenesem na svojega naslednika? Analitski družbi je zaupal svoj problem in izziv so s pomočjo podatkov reševali skupaj. Podjetje je poslovnim analitikom zaupalo dostop do vseh podatkov: računov, naročilnic itn., ki jih je skozi dve desetletji zajemalo preko sistema podpore poslovanju (ERP). S temi in podatki iz lastnih baz so analitiki izdelali modele, ki razkrivajo nakupne značilnosti kupcev. Izkaže se, na primer, da kupec, ki kupuje paradižnik, praviloma kupi tudi rukolo.
Nobene številke ali podatki sami po sebi ne dajejo odgovorov – naloga vodij in specialistov v podjetju je, da zastavijo prava vprašanja ali orišejo probleme.
Poznavanje teh značilnosti je osnova, da podjetje lahko oblikuje na nakupnih navadah utemeljene ´košarice´ ponudbe, hkrati pa lahko izboljšuje tudi ekonomiko na nabavni strani, saj ve, kako se bo gibalo povpraševanje in temu ustrezno prilagodi čas nabave in znižuje stroške zalog. Če ima podjetje 20 ali 50 kupcev, so ti uvidi obvladljivi in jih je mogoče upravljati z občutkom. Z rastjo poslovanja pa količina podatkov in poslovnih razmerij zahteva avtomatizacijo in informacijsko podporo odločanju. V konkretnem primeru je z uvedbo modela znanje ustanovitelja postalo ´sistemsko´ in na voljo podjetju, ne le posamezniku. Pametna uporaba podatkov je tudi omogočila, da je podjetje izboljšalo svoje procese in z danimi sredstvi danes zasluži bistveno več kot prej. Dodatno so podatki podjetja omogočili dvig dobičkonosnosti kupcev. Podjetje namreč dobavlja svoje izdelke po celi Sloveniji. Geo-lokacijska shema je v povezavi z logističnimi podatki o stroških prevoza omogočila izračun, v katere kraje se podjetju splača dobavljati, v katerih primerih pa strošek logistike preseže ekonomsko smiselnost prodaje.
Podatki brez pravih vprašanj ne dajejo odgovorov
Kot je na letošnji Slovenski marketinški konferenci izpostavil direktor marketinga in upravljanja z uporabniškimi izkušnjami (CEM) v finskem Bisnode Jukka Hyttinen, analitika podatkov podjetjem danes omogoča izjemne možnosti upravljanja odnosov s kupci in višji zaslužek. Da se zbiranje in analitika podatkov izplača, kažejo številke: 500 podjetij na S & P seznamu odličnih po izkušnji kupcev je med leti 2007 in 2012 zabeležilo kar za 43 % višji dvig vrednosti delnic glede na podjetja, ki pri skrbi za uporabniško izkušnjo zaostajajo. Povečanje zvestobe kupcev za 10 % v povprečju dvigne vrednost delnice za 30 %, navaja Hyttinen. Zato je logično, da podjetja svoje aktivnosti intenzivno usmerjajo v interakcijo s kupcem: če je ukvarjanje z uporabniško izkušnjo še leta 2010 napovedovala le dobra tretjina podjetij, je takšnih po podatkih skupine Gartner danes večina oz. 89 % vseh. »Pri tem imajo ključno vlogo ljudje, ki oblikujejo kar 60 % uporabniške izkušnje,« pravi Hyttinen – preostalo so procesi. S podatkovno analitiko, namenjeno upravljanju uporabniške izkušnje, so v skandinavskem finančnemu podjetju dosegli preobrat klicnega centra iz najslabše poslovne enote v najboljšo. Ugled blagovne znamke podjetja so iz dna lestvice v treh letih dvignili med najboljše tri, stopnjo priporočanja podjetja drugim (NPS – Net Promotor Score) za 108 % in prodajo za 40 %.
S prediktivno analitiko lahko danes z veliko verjetnostjo napovemo skoraj vse – od števila obiskovalcev kulturnih znamenitosti do mesečnega gibanja prodaje izdelkov.
S pomočjo podatkov lahko podjetje bolje razume lastne poslovne procese, svoje okolje in panogo, v kateri deluje, zlasti pa svoje kupce, kar mu omogoča izboljševati poslovanje. Znanost o podatkih je mlada panoga, v svetu, ne samo v Sloveniji, podjetja šele pričenjajo spoznavati uporabno vrednost podatkov. Zato je pomembno seznanjanje s tem, kakšni so tipični problemi, ki jih s pomočjo podatkov lahko rešujemo, enako kot problem je pomemben tudi kontekst. Ne obstajajo namreč številke ali podatki, ki bi sami po sebi dajali odgovore: manager ali poznavalec v podjetju je tisti, ki mora zastaviti pravo vprašanje ali orisati problem. »Najbolj so nam všeč sodelovanja, ko podjetje pride do nas s konkretnim problemom, ki ga lahko potem skupaj rešimo,« pravi dr. Blaž Zupan, vodja laboratorija za bioinformatiko na ljubljanski Fakulteti za računalništvo in informatiko (v nadaljevanju FRI). Z ekipo, ki jo vodi, družbi Lek pomaga pri optimizaciji razvoja in proizvodnje zdravil, s Kolektorjem sodelujejo na področju strojnega vida, priložnosti, da podjetja podprejo pri dvigu donosnosti, pa je še veliko. »Vsako podjetje, ki spremlja svojo proizvodnjo in pridobiva podatke o procesu izdelave in končni kvaliteti izdelkov, lahko na podlagi zgodovine takih meritev proizvodnjo izboljša. S tehnikami analize velikih podatkov lahko določimo, kaj najbolj vpliva na kakovost, kaj bi bilo možno spremeniti za izboljšanje kakovosti ali pa kako bi bilo potrebno proizvodnjo prilagoditi za doseganje zastavljenih ciljev.«
Pred časom so sodelovali tudi s podjetjem, ki ga je zanimalo, kdo od njihovih strank bo prebegnil h konkurenci. »Zanimivo je, da – v kolikor je podatkov o strankah dovolj – to računalnik napoveduje veliko boljše od človeka,« pojasnjuje Zupan in dodaja, da je za podatkovne rudarje vseeno, ali prihajajo podatki iz senzorjev, kartic zvestobe ali socialnih omrežij. Prav tako za obdelavo in modeliranje ni bistveno, ali so podatki v obliki številk, slik, ali celo zvočnih zapisov – znotraj univerzitetne ekipe za vsako področje obstaja strokovnjak. Da svoje delo opravlja na najvišji ravni v svetovnem merilu, dokazujejo rezultati: na enem od prvih tekmovanj, kjer je bilo potrebno iz podatkov v stavnicah napovedati vrstni red Evrovizijskih popevk, je zmagal Jure Žbontar s FRI, o njegovem uspehu je takrat poročala celo revija Science. Nedavno je na tekmovanju, kjer je bilo za dane pare umetniških slik potrebno prepoznati, ali ju je naslikal isti slikar, zmagal študent FRI Nejc Ilenič. Na področju podatkovne analitike smo Slovenci v svetovni v špici tudi z orodji. Ekipa ljubljanske univerze se podpisuje pod razvoj orodja Orange, enega od svetovno najbolj prepoznanih odprtokodnih orodij za vizualizacijo podatkov in strojno učenje. »Pri razvoju tega se še posebej trudimo, da je orodje zmogljivo, prilagodljivo in zaradi enostavnosti dostopno tipičnim uporabnikom v podjetjih,« ambicijo koristnosti orodja za poslovno javnost razkriva Zupan, ki ugotavlja, da vedno več podjetij povprašuje tudi po praktičnih delavnicah za uporabo podatkov za razvoj in optimizacijo poslovanja.