Супераналитики понимают, что большинство функций бизнеса – даже те, которые традиционно зависят не от цифр, а от человеческого фактора, такие как маркетинг, – можно усовершенствовать, применяя сложные количественные методы. Эти организации выгодно используют не одно, а несколько приложений, улучшающих работу разных подразделений. Иногда такие приложения даже предлагают использовать клиентам и поставщикам.

Компания UPS олицетворяет собой переход от целевой аналитики к аналитике комплексной. Хотя она славится пристальным вниманием к технологическим исследованиям и организации производства, до недавнего времени ее возможности были слишком узки. Сегодня UPS развивает свой статистический потенциал, чтобы отслеживать перемещение грузов, прогнозировать решения людей и влиять на эти решения – оценивая вероятность оттока клиентов и выявляя источники проблем. Подразделение клиентской статистики UPS, например, способно точно предсказать вероятность ухода клиента на основании того, как обычно идет работа с ним и какие он выдвигает претензии. Если данные наводят на мысль о потенциальном отказе от услуг компании, менеджер по продажам связывается с клиентом, чтобы обсудить и решить проблему. Это позволяет значительно сократить число потерянных клиентов. Такого рода деятельность UPS все еще недостаточно масштабна, чтобы компанию можно было считать полноценным супераналитиком, но движется она именно в этом направлении. Супераналитики считают всю подобную деятельность во всех областях единым конструктом, общей инициативой, часто выделенной в отдельную категорию, например, в Capital One это «информационная стратегия», а в Barclay's Bank – «работа с клиентами на основании информации». Деятельность в рамках этих программ проходит не только под общим названием, но и под общим руководством с применением общих технологий и инструментария.

В традиционных компаниях business intelligence (этим термином в индустрии ИТ обозначают процессы и программы аналитики и отчетности), как правило, ведется на уровне подразделения; специалисты по цифровым данным сами выбирают инструменты, сами контролируют хранилища информации и сами обучают людей. Но это приводит только к хаосу. Во-первых, распространение созданных пользователями электронных таблиц и баз данных неизбежно приводит к расхождениям в ключевых показателях эффективности внутри организации. Кроме того, доказано, что от 20 до 40 % таких электронных таблиц содержат ошибки; чем больше их циркулирует внутри компании, тем плодороднее становится почва для новых ошибок. Супераналитики же, напротив, формируют централизованные группы, чтобы важные данные и другие ресурсы находились под надежным контролем, а разные подразделения организации могли легко обмениваться ими, не сталкиваясь с препятствиями в виде несоответствующих друг другу форматов, определений или стандартов.

Некоторые супераналитики применяют такой же комплексный подход не только к технологиям, но и к кадрам. К примеру, в Procter & Gamble недавно разработали своего рода «группу сверханалитики», в которую вошло более 100 специалистов из разных отделов: производства, поставок, продаж, изучения клиентуры и маркетинга. Хотя в основном аналитики работают в рамках своих подразделений, эта группа находится под централизованным управлением. Такая консолидация позволила P&G использовать для решения важнейших задач все доступные ей знания. Например, аналитики по продажам и маркетингу сообщают о возможностях роста на имеющихся рынках коллегам, занимающимся планированием корпоративных сетей поставок. Аналитики же по поставкам, в свою очередь, используют собственные знания, принимая решения в таких новых областях, как конкурентная разведка.

Благодаря этой группе P&G гораздо четче контролирует процессы принятия решений внутри компании на основании статистики. Раньше аналитики P&G по выявлению слабых мест помогали оптимизировать бизнес-процессы и экономили деньги, но, поскольку все они принадлежали к разным подразделениям, многие менеджеры даже не знали, какие услуги те могут предложить и насколько эффективно способны работать. Теперь руководство использует в своих проектах обширнейшую базу опыта компании. При этом мастерское обращение с цифрами стало одной из визитных карточек P&G в глазах инвесторов, прессы и общественности.

Внедрение аналитики в масштабах всей компании влечет за собой перемены в корпоративной культуре, бизнес-процессах, поведении и навыках многих сотрудников. Возглавлять этот процесс, как и любые другие значительные изменения, должны представители топ-менеджмента – сторонники количественного подхода, – в идеале – глава компании. Нам действительно удалось найти несколько генеральных директоров, в последние годы руководивших процессом перехода к широкому использованию аналитики. Среди них – Лавмен из Harrah's, Джефф Безос из Amazon и Рич Фербенк из Capital One. До ухода из Sara Lee Bakery Group генеральный директор компании Барри Берача держал на рабочем столе табличку, резюмирующую его личную и корпоративную философию: «В Бога верим, от остальных требуем данных». Нам приходилось видеть компании, где один-единственный менеджер направления или подразделения пытался внедрить аналитику по всей организации, и кое-кому даже удавалось достичь некоторого успеха. Но все же этим сотрудникам не хватало влияния, широты зрения и кросс-функциональных полномочий, для того чтобы сколько-нибудь значимо изменить корпоративную культуру.

Руководители, решившие внедрять методы аналитики, должны хорошо понимать и высоко ценить их. Не обязательно иметь опыт работы со статистикой, но важно знать теоретические основы различных количественных методов, чтобы сознавать присущие им ограничения – какие факторы учитываются, а какие нет. Если руководитель испытывает затруднения с количественными методами, он обращается к экспертам, разбирающимся в его бизнесе и понимающим, как в нем можно задействовать аналитику. Мы пообщались с несколькими топ-менеджерами, воспользовавшимися услугами таких консультантов, и все они отметили, как важно найти человека, способного объяснить все простым языком и при этом достаточно надежного, не склонного заниматься подтасовками. Некоторые из наших собеседников окружили себя высокопрофессиональными аналитиками: профессорами, консультантами, выпускниками MIT и пр., – но это скорее была личная инициатива, а не вынужденная мера.