Как превратить большой массив данных в понятную систему для управления unit-экономикой
Над задачей работал
Андрей Михальченко
Эксперт по бизнес-стратегиям, аналитике и unit-экономике
Было
IT-компания в сфере Electronic Data Interchange (EDI) собирала большой объем данных, но не использовала их как целостный управленческий инструмент. Данных было много, а ответа на главный вопрос — какие показатели действительно важны и что должно попадать на управленческий дашборд — не было
Стало
За одну консультацию с Андреем Михальченко компания получила логику: как структурировать данные, какие показатели связать между собой и как собрать на их основе архитектуру управленческого дашборда
ИСХОДНАЯ СИТУАЦИЯ
IT-компания в сфере EDI, большой объем накопленных данных
ПРОБЛЕМА
Непонятно, какие показатели важны и что должно быть на дашборде
РЕШЕНИЕ
Одна консультация: от бизнес-вопросов к unit-экономике и логике дашборда
Результат
Готова архитектура будущего решения для управления бизнесом
Клиент — IT-компания, работающая в сфере Electronic Data Interchange (EDI), электронного обмена данными. В процессе работы бизнеса компания накапливала значительный массив информации.
При этом сам объем данных еще не давал ответа на главный управленческий вопрос: какие показатели действительно важны, как они связаны между собой и что на их основе нужно видеть руководителю. Задача состояла в том, чтобы перейти от массива информации к понятной аналитической модели.
При этом сам объем данных еще не давал ответа на главный управленческий вопрос: какие показатели действительно важны, как они связаны между собой и что на их основе нужно видеть руководителю. Задача состояла в том, чтобы перейти от массива информации к понятной аналитической модели.
Компания хотела понять, как преобразовать накопленные данные в управленческие дашборды — но не просто визуализировать существующие показатели, а определить, что именно необходимо считать и как использовать эту модель для дальнейшего управления бизнесом.
Исходная ситуация
Почему задача оказалась сложнее
Казалось
Нужно просто визуализировать уже накопленные данные в удобном дашборде
На практике
Проблема была не в отсутствии данных, а в отсутствии понятной логики их использования. Фокус сместился с вопроса «как визуализировать данные» на более фундаментальный: какие управленческие вопросы должна помогать решать аналитика?
Основной инсайт
Чтобы дашборд действительно работал на бизнес, сначала нужно определить логику unit-экономики: что является unit в конкретной бизнес-модели, какие показатели характеризуют его экономику, какие данные показывают прибыльность. И только после этого имеет смысл определять структуру самого дашборда
Три ключевых решения
Начинать с бизнес-вопроса, а не с визуализации
Сначала определить, какие решения должен принимать руководитель, и только затем выбирать показатели и формат дашборда
Определить unit бизнеса
Понять, какая единица — клиент, сделка, заказ, проект — является базовой именно для этой модели бизнеса
Собирать дашборд вокруг управленческой логики
На первом уровне — показатели, которые позволяют видеть точки для управленческого воздействия
Как строилась работа
- Разобрали бизнес-контекстОпределили, какие данные уже собирает компания и для решения каких управленческих задач они могут использоваться
- Сфокусировались на unit-экономикеРазобрали, какие показатели нужны, чтобы видеть экономику отдельного unit и оценивать прибыльность существующей модели. Связали ключевые метрики: стоимость привлечения клиента (CAC), доход от клиента за весь период работы (LTV), маржинальность клиента (Contribution Margin), соотношение LTV/CAC и точку безубыточности
- Определили связи между показателямиОтдельные данные стали рассматриваться не как независимые цифры, а как элементы одной модели — важно было понимать, как изменение одного параметра отражается на экономике бизнеса в целом
- Определили логику дашбордаСформировали понимание, какие показатели вынести на первый уровень, какие данные связать между собой и как сделать аналитику понятной для дальнейшего управления
Что получилось
Логика структурирования
данных
данных
Понятно, как организовать накопленный массив информации
Показатели для
unit-экономики
unit-экономики
Определён набор метрик — CAC, LTV, Contribution Margin, точка безубыточности
Архитектура
дашборда
дашборда
Сформирована логика, что и в какой последовательности должно быть на управленческой панели
Данные как инструмент
управления
управления
Аналитика связана не с наблюдением, а с конкретными управленческими решениями
Было/стало
Большой объём накопленных данных
Понимание, как их структурировать
Отдельные показатели
Логика взаимосвязанных бизнес-метрик
Запрос на визуализацию данных
Фокус на управленческих задачах
Неясно, что должно быть на дашборде
Определена логика его структуры
Кейс может быть вам полезен, если
-
Компания собирает большой объём данных, но непонятно, какие из них действительно важны - Есть задача разработать или пересобрать бизнес-дашборд
- Компания хочет начать считать unit-экономику, но непонятно, какой unit использовать
- Руководители видят показатели, но не понимают, на какие из них нужно воздействовать
Андрей Михальченко
Эксперт по бизнес-стратегиям, аналитике и unit-экономике
Более 20 лет на пересечении бизнес-стратегии, аналитики и маркетинга. Перестроил систему работы с данными и удвоил выручку от монетизации абонентов МТС, обеспечил рост рекламной выручки VK выше рынка, работал над возвращением актуальности бренда adidas для молодой аудитории в России. Основал компанию «Сила Роста», работающую с данными и аналитикой для роста чистой прибыли бизнеса.