Идеальная панель управления бизнесом, или Как дашборды помогут решить ваши проблемы

За долгие годы дашборды для бизнеса трансформировались от примитивнейших приборных панелей с парой основных показателей до вертикальных сторителлинговых свитков и обратно. Все это время часть дашбордов вызывала у пользователей неоднозначную реакцию. Почему?

Одна из причин – невыполнение тех функций, которые пользователь стремится переложить на аналитическую систему. И речь не только о передаче данных, расчетах и визуализации, это только верхушка айсберга. Важнее то, что следует за этим – объяснение причин отклонений, идеи по улучшению ситуации, принятие решений. Помогают ли вам дашборды с этими задачами? Далеко не все. А могли бы.

Верю, что потенциал дашбордов еще не исчерпан, а только растет. Идеальный дашборд – это когда смотришь в аналитический интерфейс, понимаешь, что произошло, насколько это важно, что можно изменить, каким будет эффект и в каком порядке работать. Не надо вникать в цифры, оценивать ситуацию, проводить дополнительные расчеты, думать, что делать дальше. Надо просто начать действовать. Такие дашборды приносили бы максимальную пользу и экономили бы время, не требуя нескольких специалистов для расшифровки того, что выводится на экране.

Какие задачи должен решать идеальный дашборд?

1. Собирать данные

Как правило, данные хранятся в нескольких источниках и их нужно свести воедино. А показатели должны моментально рассчитываться – корректно и по согласованным формулам.

2. Превращать данные в понятные и удобные визуализации

Именно на этой функции сосредоточен дашбординг: подбор визуализаций, оформление графиков и диаграмм, чтобы все было понятно и удобно в использовании. The end. Вероятнее всего, 99% всех дашбордов решают только эти задачи. В то время как пользователь остается наедине с цифрами и визуализациями, задаваясь вопросом «Что делать дальше?».

дашборды

Работа аналитика или бизнес-пользователя только начинается после разработки дашборда. Пользователь выполняет ряд задач для превращения цифр в решения и действия. Это ручная работа по интерпретации данных, обсуждение с командой, поиск инсайтов и определение дальнейших действий. Зачастую эта часть процесса сопряжена с человеческим фактором, когнитивными искажениями. Легко что-то упустить или каким-то данным придать слишком большое значение. Однако дашборд может помочь и в выполнении этих этапов.

3. Оценить значимость отклонений

Когда пользователь видит, что одна метрика выросла на 10%, а вторая упала на 5%, он не сразу поймет, что это значит для бизнеса. Как минимум, нужно сравнить показатель с аналогичным периодом прошлого года, чтобы проверить наличие сезонности. Это легко можно вывести в комментарии дашборда, не заставляя пользователя обращаться к другому периоду.

дашборды

Еще лучше – рассчитать влияние отклонения на другие переменные, как правило, являющиеся мерилом успеха. Так, изменение многих метрик в e-commerce можно перевести в упущенную выручку, посчитав приблизительное влияние на деньги. Например, если снизилась конверсия, значит, недополучили лидов/заказов и, следовательно, продаж = денег. Если вырос CAC, то при прочих равных недополучили клиентов и, следовательно, денег с их первой покупки.

Для реализации этой функции нужно хорошее понимание предметной области и взаимосвязи одних показателей с другими.

дашборды

4. Выяснить, почему текущая ситуация сложилась

Сложно. Особенно если учесть, что не все факторы можно отслеживать и оцифровать. Например, снизился средний чек первых покупок. На это могли повлиять как содержание рекламных кампаний (активно рекламировались сравнительно недорогие бренды), так и изменившиеся условия оформления заказов (например, сниженный порог для бесплатной доставки первого заказа). Разобраться сможет погруженный человек.

Но в достаточно унифицированных предметных областях, где понятно, что на что влияет, помочь может и сам дашборд. Например, при росте средней стоимости визита выявить, в каком канале произошел скачок, и указать на него пользователю. Это отдельная и непростая тема, над которой аналитикам и BI-разработчикам предстоит работать в дальнейшем.

5. Предложить способы по улучшению ситуации

Мало выявить проблему, нужно найти ее первопричину. Обычно варианты действий при обнаружении проблемы генерируются специалистом и успех зависит от его экспертности. В дашборде же можно начать с общих рекомендаций – пара примеров ниже.

Проблема: просела конверсия из добавления в корзину в оформленный заказ.

Автоматическая подсказка в дашборде: проверьте функционал оформления заказа, обратитесь к отчету о конверсиях между этапами оформления заказа.

Проблема: снизилась конверсия посадочной страницы.

Автоматическая подсказка в дашборде: проверьте лендинг, обратите внимание на корректность работы форм сбора заявок.

дашборды

Как минимум, такие общие руководства не в самых широких вариациях (что проверить, куда посмотреть и кого спросить) можно и нужно включать прямо в дашборды в виде комментариев. Это сократит время специалистов на поиск ответа на вопрос «Что с этим дальше делать?».

6. Рассчитать эффект от улучшения метрики

Нельзя, видя, что ситуация ухудшилась, просто брать и делать. Чтобы понять, стоит ли предпринимать активные действия, специалист обращается к своему опыту, экспертности и даже интуиции.

Гораздо эффективнее и быстрее было бы обратиться к расчетам: оценить влияние на деньги или на другие целевые переменные. Потому что усилия могут потребовать времени и денег, которые не факт, что сопоставимы с потенциальными результатами. Ну увеличите вы конверсию на 0,01%, вложив 100 тыс. руб., а эффект – 30 тыс. руб. И кому это было нужно? К тому же, планы по улучшению метрик нужно ставить не с потолка и не из головы, а тоже на основе расчетов. Иначе будет непонятно, к чему стремиться, да и достижимо ли это стремление.

В некоторых BI-системах (например, в Power BI) есть замечательный функционал моделирования what-if («что если»), который позволяет оценивать влияние одних показателей на другие. Например, сколько привлечем клиентов, если удастся сократить CAC на 5%.

дашборды

Так почему бы под самыми важными визуализациями не предлагать оценить, как изменение метрики повлияет на деньги? Тогда и решительности в действиях прибавится. Причем можно зашить в алгоритм и ресурсы, которые потенциально будут затрачены на достижение изменений, чтобы более корректно оценить окупаемость. Но это уже следующий уровень.

7. Расставить приоритеты

Когда варианты действий готовы и эффекты рассчитаны, остается действовать, главное – выбрать, с чего начать. Оптимально – на основе тех самых расчетов. Не зря же мы их готовили?

Сгруппировав в одном месте все результаты влияния what-if, можно увидеть, изменение каких метрик может дать больше результата в деньгах. Понятно, что есть еще вопрос с управляемостью и сложностью воздействия на какие-то показатели, но от этого можно будет оттолкнуться при расстановке приоритетов в работе.

дашборды

Дальше остается изучить рекомендации, проверить их логичность, достижимость показателей и начать действовать. Вот тогда аналитика принесла пользу, дашборды сработали, работа начала делаться, а решения приниматься.

В конечном счете

Многие дашборды заканчивают свою «работу» после второго пункта. И получаются наборы графиков и таблиц, которые еще нужно разбирать и переводить на язык идей, гипотез и действий.

Но потенциал дашбординга безграничен – есть, что улучшать и к чему стремиться. Если дашборды смогут решать все описанные задачи, тогда они смогут приносить больше пользы, реально экономить время людей и снижать человеческий фактор на интерпретации данных и принятии решений о действиях. Какие-то предположения могут показаться нереалистичными или крайне трудными в реализации. Но с помощью технологий и стандартизации предметных областей мы придем к понимаю, что дашборды – это больше, чем просто интерактивный набор визуализаций.

Также читайте:

Расскажите коллегам:
Комментарии
Директор по развитию, Самара

Лайкнул за очень важную поднятую тему - Аналитика в дашбордах. Так как в 90% дашбордов аналитики нет, и руководство компании тупо смотрит на эти цифры, и пытается понять - что к чему. Дашборды - это не статистика цифр, это их анализ и прогнозные модели.

Добавлю ещё, что дашборды должны делиться на:

- дашборд собственника;

- дашборд генерального руководства компании

- дашборд операционных руководителей

- дашборд продающего направления.

В каждом - свой набор данных и аналитики, свои прогнозы и свои выводы.

Попытка всё свалить в кучу приводит к информационному хаосу.

Может, соберусь как нибудь, напишу статью со своим опытом дашбординга. Есть интересные наработки.

Генеральный директор, Москва

Но потенциал дашбординга безграничен – есть, что улучшать и к чему стремиться. Если дашборды смогут решать все описанные задачи, тогда они смогут приносить больше пользы, реально экономить время людей и снижать человеческий фактор на интерпретации данных и принятии решений о действиях. 

Кто мог бы объяснить, видит ли автор принципиальные различия между данными, получаемыми из источника(ов), анализом этих данных по каким-то правилам, промежуточные выводы, сделанные на основе каких-либо критериев и сценариев, дальнейшие исследования взаимозависимостей между полученными результатами и т.д. и т.п. - и представлением важной части полученных результатов в форме, согласованной с заказчиком?

Вариантов представления результатов для менеджмента достаточно много, их можно сравнивать с точки зрения удобства. Требований к таким представлениям еще больше. Есть вполне достаточно инструментов для какой угодно обработки и аналитики. Принципиальным является наличие хорошо продуманных и сформулированных требований заказчика к такого рода представлениям и всей цепочке получения и обработки данных - там много шагов.

Нельзя объять необъятное, но было бы полезно увидеть реальные примеры того, кому и как помогли на практике обсуждаемые инструменты.

 

 

Генеральный директор, Москва
Дмитрий Чуркин пишет:

Лайкнул за очень важную поднятую тему - Аналитика в дашбордах. Так как в 90% дашбордов аналитики нет, и руководство компании тупо смотрит на эти цифры, и пытается понять - что к чему. Дашборды - это не статистика цифр, это их анализ и прогнозные модели.

Добавлю ещё, что дашборды должны делиться на:

- дашборд собственника;

- дашборд генерального руководства компании

- дашборд операционных руководителей

- дашборд продающего направления.

В каждом - свой набор данных и аналитики, свои прогнозы и свои выводы.

Попытка всё свалить в кучу приводит к информационному хаосу.

Может, соберусь как нибудь, напишу статью со своим опытом дашбординга. Есть интересные наработки.

И еще сколько угодно других. Это просто визуальный формат.

Консультант, Украина

Если дашборд решил проблему бизнеса - значит у бизнеса еще не стояло проблем :)

 

Генеральный директор, Пермь
Евгений Равич пишет:

Но потенциал дашбординга безграничен – есть, что улучшать и к чему стремиться. Если дашборды смогут решать все описанные задачи, тогда они смогут приносить больше пользы, реально экономить время людей и снижать человеческий фактор на интерпретации данных и принятии решений о действиях. 

Кто мог бы объяснить, видит ли автор принципиальные различия между данными, получаемыми из источника(ов), анализом этих данных по каким-то правилам, промежуточные выводы, сделанные на основе каких-либо критериев и сценариев, дальнейшие исследования взаимозависимостей между полученными результатами и т.д. и т.п. - и представлением важной части полученных результатов в форме, согласованной с заказчиком?

Вариантов представления результатов для менеджмента достаточно много, их можно сравнивать с точки зрения удобства. Требований к таким представлениям еще больше. Есть вполне достаточно инструментов для какой угодно обработки и аналитики. Принципиальным является наличие хорошо продуманных и сформулированных требований заказчика к такого рода представлениям и всей цепочке получения и обработки данных - там много шагов.

Нельзя объять необъятное, но было бы полезно увидеть реальные примеры того, кому и как помогли на практике обсуждаемые инструменты.

 

 

Евгений, спасибо за Ваш комментарий.

В статье привели примеры наиболее релевантных скриншотов из других проектов. Есть другие кейсы, которые можем отправить в личные сообщения, если Вам это было бы полезно. Дайте знать.

Директор по развитию, Самара
Евгений Равич пишет:
И еще сколько угодно других.

Да это понятно, нет предела дашбординговому совершенству. Но, по моей практике, компании с годовой выручкой до 5 млрд. руб. и численностью до 1000 человек за глаза хватает 4-х мной перечисленных, таких компаний у нас в бизнес-среде большинство. А количество "досок" усложныет восприятие информации и размывает концентрацию на наиболее важных показателях - ведь принцип Парето работает и здесь: 20% показателей дают 80% информации, значимой для управленческих решений. Остальное - лишь дополнение и расшифровка ключевых.

Руководитель проекта, Калининград
Дмитрий Чуркин пишет:
А количество "досок" усложныет восприятие информации и размывает концентрацию на наиболее важных показателях - ведь принцип Парето работает и здесь: 20% показателей дают 80% информации, значимой для управленческих решений.

В данном случае, ИМХО, принцип Парето сильно вредит, потому что дьявол обычно в деталях. 

Директор по развитию, Самара
Елена Бреслав пишет:
В данном случае, ИМХО, принцип Парето сильно вредит, потому что дьявол обычно в деталях. 

Елена, на одной доске умещается достаточное количество деталей для грамотных и своевременных решений, если их четыре - это полных контроль над всеми деталями бизнеса. Главное - правильно спроектировать значимые факторы-показатели, и правильно сделать прогнозную модель (обычно останавливаются на линейной или кусочно-линейной, что даёт точность прогноза чуть выше 50%, по моей практике хорошо прогнозируют полиномы 3-4-й степеней - точность модели выше 93%). Основная ошибка - насыщение дашборда второстепенными показателями "из интернета", "как у всех", без проверки на значимость и влияние для бизнеса. Как проверять - автор статьи показал на рисунке "Что влияет на объём продаж", где мы видим, что из 11-ти показателей ключевое влияние за 3-мя факторами (20/80 работает!), и ещё два показателя дополнительных, остальными мы можем пренебречь, их влияние на продажи незначительное. 

Нач. отдела, зам. руководителя, Москва
Дмитрий Чуркин пишет:
ведь принцип Парето работает и здесь: 20% показателей дают 80% информации, значимой для управленческих решений. Остальное - лишь дополнение и расшифровка ключевых.

Очень уважаю старика Вильвредо - но в данном случае его принцип неприменим. Верных показателей необходимо для верной же оценки ситуации не 80, не 100, а 150%

Директор по развитию, Самара

Кстати, подскажу бесплатное, но эффективное решение для создания дашбордов, альтернативное BI: Google data studio. Программируется проще, чем BI, бесплатно, в отличие от BI, также подтягивает данные для обработки из разных систем хранения и учета данных. Минус - не работает «в лоб» на смартфонах «без гугла» (Huawei, Honor, до недавнего времени Xiaomi - а доля этих смартфонов не маленькая в России). Решается установкой виртуального гугл-кабинета Gspace, позволяющего обходить блокировку Гугла. Работа на смартфонах - одна из ключевых фишек дашбординга: доступ к бизнес-аналитике в любое время из любой точки мира, где есть интернет.

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
В России растет количество вакансий с частичной занятостью

На долю курьеров, водителей и продавцов приходится более трети таких вакансий.

Исследование: из-за чего россияне чаще всего меняют работу

Самой частой причиной стала неготовность работодателя повышать зарплату.

McDonald's окончательно уйдет с рынка РФ и продаст российский бизнес

Имя, логотип и брендинг компании больше нельзя будет использовать в России.

В России в 2 раза вырос спрос на специалистов со знанием китайского языка

Логистика вошла в топ отраслей, которые испытывают потребности в сотрудниках, владеющих китайским языком.