Chat

Uudisvoog:

Tagasi

Saatan peitub detailides ehk mida ärianalüüsiga mõõta ja kust alustada

Autor: Marek Maido; BCS Itera

Alustaks kõige olulisemast: BI (business intelligence) projekt pole it-osakonna, vaid juhtide projekt, kuna lõppude lõpuks ehitatakse töölauda otsustajatele.

Mis on Bi projekti eesmärk?

Väga jämedalt võiks jagada projekti kaheks: esiteks andmed, nende kvaliteet ning nende struktureerimine; teiseks mõõdikute ning töölaudade loomine, mille põhjal tehakse otsuseid, sh vaadatakse ja ennustatakse trende. Loomulikult sõltuvad projekti keerukus ja selle etapid sellest, kui palju erinevaid analüüse vajatakse, kas soovitakse ka tulevikku prognoosida, kas kaasatakse masinõppe ning AI lahendused jne. Näiteks Dynamics 365 Business Central majandustarkvara on juba integreeritud masin-õppe/AI-ga, mis võimaldab jälgida erinevaid trende ja teha prognoose kas rahavoogude, varude või miks ka mitte kliendikäitumise kohta.

Tähelepanuks neile, kes kaaluvad uut ärianalüüsi lahendust

Enne mõningate huvitavate näidete juurde jõudmist veel mõned nõuanded neile, kes kaaluvad uut ärianalüüsi ehk bi lahendust. Ära püüa kohe korraga ehitada tervet BI lahendust, vaid alusta aruannetest ja näidikutest, mis toovad ettevõttele kõige kiiremini kõige suuremat kasu. BI projekti puhul on iseloomulikud kaks tõde: esiteks, oma soove ja vajadusi õpitakse tundma kõige paremini protsessi käigus; ja teiseks, süües kasvab isu ehk üha enam mõistetakse, kus ootused on kõige suuremad ning kasutegur on kõige selgem.

Põhivajadustest alustades tuleb organisatsioon kiiremini ja eelkõige efektiivsemalt kaasa. Kõik osa pooled saavad paremini keskenduda väiksematele lõikudele ja teiseks levib organisatsioonis väga kiiresti jutt, kui ägeda aruande- või juhtimislaua keegi endale on saanud, ehk tekib ühine mõistmine BI vajalikkusest. Kolmas ja väga oluline aspekt on see, et enamikes ettevõtetes on probleem andmete kvaliteedi ja struktuuriga ning paari-kolme näidiku põhjal saab üsna ruttu selgeks, kus on nõrgad kohad, enne kui minnakse suuremate ja põhjalikemate soovide juurde. Eelmise punktiga koos tasuks eelkõige alustada nn eeldefineeritud andmemudelitega, mitte väga keerukate custom-lahendustega. Kui projekti käigus mõistate, et midagi jäi puudu, tehke skoobis muudatus ja liikuge edasi. Liiga paljud projektid jäävad stardijoonel seisma, sest ollakse mures, et midagi jääb tegemata või kogu projekt tundub liiga suur.

80/20 proportsioon kehtib tihti ka BI projektide puhul ehk BI keskkond, mis looks juba olulist lisandväärtust, ei vaja 100% kõiki andmeid. Tulles nüüd veidi intrigeeriva pealkirja juurde, siis ühest vastust, mida mõõta, alati ei ole. Kindlasti teab enamus lugejaid une pealt klassikalisi aruandeid nagu kontoanalüüs, kasumiaruanne, erinevad müügi-, lao- ja ostuaruanded jne. Järgnevad näited ei ole nn klassikalistest aruannetest. Vaatame „karbist väljas/custom“ mõõdikuid, mis on toonud ettevõttele kohati üllatavaid, kuid olulisi tulemusi.

Mitte uusi poode pole vaja, vaid paremat müügitööd

Sellise tulemuseni jõudis üks jaemüügi-ettevõte, mille pikaajaline arenguplaan nägi ette minimaalselt 20%-list kasvu. Kuna juhtkond oli veendunud, et nende müügitulemused on suurepärased, siis tundus ainuke võimalus uute poodide avamine. Vahetult enne aga otsustati mõõta poodide conversion rate ́i ehk kui mitu poekülastajat tegelikult ostu sooritas. Ettevõtte tunnetuslik hinnang oli, et see on ca 80%, mis on väga kõrge isegi outleti jaoks. Väitega oli nõus kogu juhtkond. Juba väga kiirelt saadi aga selgeks, et see oli veidi üle 40%, mis pole ka halb tulemus, aga võimaldab olemasoleva ressursi pinnalt suurt kasvu.

Kokkuvõttes keskenduti paremale ja efektiivsemale müügitööle, mitte uute poodide avamisele ehk tehti plaanitust diametraalselt erinev juhtimisotsus. Muide, ka klassikaline RFM analüüs võib sarnaseid avastusi pakkuda.

Edukas kampaaniamüük võib teha karuteene

Sellise tulemuseni jõudis üks raamatumüügiga tegelev kett. Nimelt hakati mõõtma erinevate klientide oste, toodete ning kaubagruppide müüki ja nendevahelist korrelatsiooni koos paigutusega poes. Ettevõte paigutas traditsiooniliselt nn allahinnatud toodete kampaanialetid kohe poe sisenemisväravate juurde. Mis aga analüüsi tulemusel selgus, oli see, et enamus kliente, kes ostsid soodustooteid, pöörasid sealt otse kassasse ega läinud nn põhitoodete lettideni, mis tegelikult kasumit tootsid. Esmapilgul tundus, et allahinnatud tooted müüvad hästi ja toovad kliente kauplusesse, kuid lisades analüüsile kliendidimensiooni, selgus ruttu selle mõju muudele ostudele.

Ettevõte tegi kiirelt muudatuse, viies kampaanialetid poe teise otsa, mille tulemusel muutus kiiresti ostukäitumine ning mõlemad tootegrupid müüsid ühtemoodi hästi.

Mitte kehv toode, vaid vale paigutus

Sellise üllatava tulemuseni jõudis üks lemmikloomakaupade poekett. Põhimõtteliselt oli juba tehtud otsus, et teatud lemmiklooma maiustused visatakse sortimendist välja. Peale analüüsiandmete töötlemist klientide ja kaubagruppide lõikes märgati aga huvitavat fakti. Nimelt selgus, et neid maiustusi soovisid osta valdavalt kas lapsed või vanemad inimesed. Asjaga edasi tegeledes selgus ka vähese müügi põhjus. Kuna tootegrupp asus kõige ülemisel riiulil, nägid eakad inimesed kurja vaeva, et kaubani jõuda.

Kaubagrupp paigutati mugavalt keskmisele riiulile, mille peale kasvas toote läbimüük esimeste kuudega üle 100%.

Kaks alakasutatud näidikut kaubanduses

Mis on jaekliendi üks kõige suuremaid teenuse rahulolu faktoreid ja miks me seda ei mõõda? Olles tegelenud pikalt jaekaubanduse valdkonna ettevõtetega, olen imestanud, miks ei mõõdeta ooteaega (check-out-time) kauplustes või pangakontorites, kus see oleks tegelikult vajalik. Ooteaeg on üks esimesi kliendi rahulolu mõjutavaid faktoreid. Me kõik teame omast käest, et pikk järjekord, eriti kui see on korduv, tekitab rahulolematust ja võimalike alternatiivide puhul me seda kauplust rohkem ei külasta.

Teine oluline jaekaubanduse mõõdik, mida ka ääretult vähesed jälgivad, on aeg, mida tarbija veedab poes. Pole vaja raketiteadust mõistmaks, et ostude summa ja veedetud aeg on omavahel korrelatsioonis. Kui tarbija tuleb ja läheb ruttu, siis on vaja küsida, mida me saame teha, et tal oleks seal põnev ja äge olla. Kokkuvõttes julgustan ettevõtteid investeerima eelkõige oma aega, aga ka vahendeid, et näha oma ärides ka nn pimedaid nurki, et astuda konkurentidest samm eespool.

comments powered by Disqus

Juhtimine Tehnoloogia

Tarkvara mis sobib kõigile ei sobi kellelegi!

Eelmine uudis

järgmine uudis

Juhtimine

Rektor Toomas Asser: Ettevõtlus doktorantuur ülikooli? Kahtlemata!