С чего начинается порядок в цифрах?
(спойлер: не с покупки ИТ-систем)
Когда директору приносят противоречащие друг другу отчеты, все заканчивается одинаково. Цифры отправляются на пересчет. Сотрудники пытаются свести таблицы, а время уходит.
Через какое-то время это просто надоедает, и дальше обычно два популярных решения.
Первое: поменять исполнителей. Но результат редко меняется.
Второе: внедрить систему, "которая все объединит". И начинается большой ИТ-проект. Сложно, долго, дорого.
Но автоматизировать хаос - это утопия. В ИТ есть принцип: «Мусор на входе, мусор на выходе» (Garbage In — Garbage Out, GIGO).
Порядок в отчетах начинается с единой логики в данных. Последовательное связывание функций компании в один прозрачный механизм формирует единую “карту бизнеса” - систему, где видно, как одно влияет на другое. В этот момент управление становится другим. Появляется возможность считать решения заранее, а не разбирать последствия.
Вся работа сводится к простой последовательности:
Выстраиваем логику → связываем данные → находим потери → и только потом внедряем ИТ.
Именно такой подход позволил директору производства металлоконструкций увидеть и сэкономить 42 млн. рублей в год и прибавить 3% к прибыли.
Разобрал этот путь по шагам в карточках, листайте.
А на каком шаге сейчас ваша компания, вы уже видите всю картину или пока только финансовый итог?
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
Когда директору приносят противоречащие друг другу отчеты, все заканчивается одинаково. Цифры отправляются на пересчет. Сотрудники пытаются свести таблицы, а время уходит.
Через какое-то время это просто надоедает, и дальше обычно два популярных решения.
Первое: поменять исполнителей. Но результат редко меняется.
Второе: внедрить систему, "которая все объединит". И начинается большой ИТ-проект. Сложно, долго, дорого.
Но автоматизировать хаос - это утопия. В ИТ есть принцип: «Мусор на входе, мусор на выходе» (Garbage In — Garbage Out, GIGO).
Порядок в отчетах начинается с единой логики в данных. Последовательное связывание функций компании в один прозрачный механизм формирует единую “карту бизнеса” - систему, где видно, как одно влияет на другое. В этот момент управление становится другим. Появляется возможность считать решения заранее, а не разбирать последствия.
Вся работа сводится к простой последовательности:
Выстраиваем логику → связываем данные → находим потери → и только потом внедряем ИТ.
Именно такой подход позволил директору производства металлоконструкций увидеть и сэкономить 42 млн. рублей в год и прибавить 3% к прибыли.
Разобрал этот путь по шагам в карточках, листайте.
А на каком шаге сейчас ваша компания, вы уже видите всю картину или пока только финансовый итог?
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
🔥4👍1
Кейс: как прозрачность данных вернула 20% прибыли и сняла с руководителя роль следователя.
Крупная электронная торговая площадка. Тысячи клиентов, миллиардные обороты. Всё работает штатно: сейлзы привлекают, аккаунты обслуживают, финансисты каждый месяц считают юнит-экономику задним числом.
Но за полгода выручка упала на 16%, а операционная прибыль — на 20%. При этом все промежуточные отклонения маленькие: привлечение ниже плана на 5%, отток 4%, клиенты чуть реже размещают лоты и чуть меньше тратят.
Как обычно реагируют? Сейлзы бегут придумывать новые акции, HR мучительно перекраивают мотивацию, чтобы «усушить бюджет, но не растерять людей». Вы сидите на совещаниях и слушаете, кто прав, а кто нет.
Это замкнутый круг. Вы тратите время на расследования, а деньги продолжают утекать.
Проходит четыре месяца. Вы заходите в кабинет и видите:
• Каждый вновь размещенный заказ автоматически проверяется на вероятность успеха. Менеджеры получают отчет и отрабатывают корректировки с клиентами, повышая % закрытия.
• Каждый понедельник аккаунт-менеджеры получают в свою рабочую панель список клиентов, обязательный для обзвона сегодня. Без результатов о звонке их KPI падает.
• Каждую среду сейлзы видят четкие сегменты рынка, куда нужно идти. Если неделю они их игнорируют, то система отправляет руководителю отчет о бездействии.
Вы перестали быть следователем и сразу видите: кто не отработал, кто обходит правила, где уже сейчас зреет дыра. Менеджеры больше не могут спрятаться за красивыми отчетами.
А еще через 5 месяцев вернулась и потерянная прибыль.
Что произошло? Мы связали три вещи в единую модель:
• Поведение клиентов (профили, заказы, периодичность);
• Продуктовую статистику (динамика использования);
• Взаиморасчёты и себестоимость обслуживания.
На эту модель повесили алгоритм, который встроился в ежедневные процессы:
1. При размещении лота алгоритм сразу считает вероятность успеха. Если низкая, то CRM отправит отчет с указанием причин.
2. Еженедельный скрининг клиентов на потенциал оттока - список падает в задачу аккаунту. Не созвонился - не получил бонус.
3. Еженедельный анализ рынка - сейлз не может пожаловаться, что «не знает, куда идти». Знает. Идти или нет - выбор за ним, но выбор теперь виден вам.
Это и есть превентивное управление. Вы перестаёте бегать с огнетушителем после пожара. Данные сами подсвечивают аномалии до того как они превратились в проблему и съели вашу прибыль. А встроенный в процессы контроль лишает сотрудников возможности отсидеться в кустах.
Хотите перестать тушить пожары и зависеть от настроения менеджеров? Напишите мне @maximkubar, найдем слепые зоны в вашем бизнесе.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
Крупная электронная торговая площадка. Тысячи клиентов, миллиардные обороты. Всё работает штатно: сейлзы привлекают, аккаунты обслуживают, финансисты каждый месяц считают юнит-экономику задним числом.
Но за полгода выручка упала на 16%, а операционная прибыль — на 20%. При этом все промежуточные отклонения маленькие: привлечение ниже плана на 5%, отток 4%, клиенты чуть реже размещают лоты и чуть меньше тратят.
Как обычно реагируют? Сейлзы бегут придумывать новые акции, HR мучительно перекраивают мотивацию, чтобы «усушить бюджет, но не растерять людей». Вы сидите на совещаниях и слушаете, кто прав, а кто нет.
Это замкнутый круг. Вы тратите время на расследования, а деньги продолжают утекать.
Проходит четыре месяца. Вы заходите в кабинет и видите:
• Каждый вновь размещенный заказ автоматически проверяется на вероятность успеха. Менеджеры получают отчет и отрабатывают корректировки с клиентами, повышая % закрытия.
• Каждый понедельник аккаунт-менеджеры получают в свою рабочую панель список клиентов, обязательный для обзвона сегодня. Без результатов о звонке их KPI падает.
• Каждую среду сейлзы видят четкие сегменты рынка, куда нужно идти. Если неделю они их игнорируют, то система отправляет руководителю отчет о бездействии.
Вы перестали быть следователем и сразу видите: кто не отработал, кто обходит правила, где уже сейчас зреет дыра. Менеджеры больше не могут спрятаться за красивыми отчетами.
А еще через 5 месяцев вернулась и потерянная прибыль.
Что произошло? Мы связали три вещи в единую модель:
• Поведение клиентов (профили, заказы, периодичность);
• Продуктовую статистику (динамика использования);
• Взаиморасчёты и себестоимость обслуживания.
На эту модель повесили алгоритм, который встроился в ежедневные процессы:
1. При размещении лота алгоритм сразу считает вероятность успеха. Если низкая, то CRM отправит отчет с указанием причин.
2. Еженедельный скрининг клиентов на потенциал оттока - список падает в задачу аккаунту. Не созвонился - не получил бонус.
3. Еженедельный анализ рынка - сейлз не может пожаловаться, что «не знает, куда идти». Знает. Идти или нет - выбор за ним, но выбор теперь виден вам.
Это и есть превентивное управление. Вы перестаёте бегать с огнетушителем после пожара. Данные сами подсвечивают аномалии до того как они превратились в проблему и съели вашу прибыль. А встроенный в процессы контроль лишает сотрудников возможности отсидеться в кустах.
Хотите перестать тушить пожары и зависеть от настроения менеджеров? Напишите мне @maximkubar, найдем слепые зоны в вашем бизнесе.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
🔥4👍2
С чего начать апгрейд управления?
Или как не застрять на бесконечной взлетной полосе.
Если вы прочитали предыдущие посты и согласны, что ручное управление с огнетушителем наизготове да и навигация по зеркалу заднего вида не является мечтой управленца, то возникает логичный вопрос: с чего начать?
Чтобы понять, с чего начать и куда двигаться, нужно честно признать, где вы находитесь сейчас: на беговой дорожке в кроссовках с упором в брусок отталкивания и готовы к рывку или в кожаных оксфордах угодили в лужу со скользким дном, из которой нужно аккуратно выбраться, не подмочив весь костюм.
Свои проекты я начинаю с “Диагностического брифа”. Это не формальность, а инструмент, который сжимает путь от проблемы к решению.
Абстрактные созвоны и универсальные советы не работают.
Когда в компании накапливаются сложные стыки (склад не бьется с продажами, выручка выросла, а прибыль упала, базы CRM и 1С живут своей жизнью), обсуждать их «вслепую» - значит тратить ресурс обеих сторон впустую:
• Руководитель не обязан держать в уме точную математику по каждому отделу. В пересказе детали неизбежно теряют остроту, а проблемы кажутся не там, где они есть на самом деле.
• Любой консультант без предварительного «среза данных» может выдать только универсальную теорию, которая редко ложится на конкретную операционку.
Вот алгоритм, который зарекомендовал себя как самый короткий путь к твердой опоре в цифрах:
1. Вы фиксируете точку «А». Бриф помогает собрать контекст: уровень зрелости данных, болевые точки контроля, архитектуру текущих систем. Для полноты и точности картины бизнеса лучше опереться на проверенные данные всей команды, а не вспоминать “примерно”.
2. Я вижу картину целиком до нашего разговора. Это позволяет заранее определить, где рвется логика учета и на каком этапе (продажи, логистика, закупки и т.д.) скрыт наибольший потенциал для возврата денег в оборот.
Вместо абстрактного обсуждения мы получаем разговор о конкретной экономике вашей компании. Мы говорим о том, какие именно цифры станут рычагом для управленческих решений именно в вашей ситуации.
Если масштаб бизнеса уже перерос возможности интуиции, и вы хотите перейти к опоре на точные данные - давайте начнем с фиксации реальности.
Напишите мне в личку: @maximkubar, чтобы получить диагностический бриф. После его анализа мы согласуем с вами дату и время уже подготовленной встречи.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
Или как не застрять на бесконечной взлетной полосе.
Если вы прочитали предыдущие посты и согласны, что ручное управление с огнетушителем наизготове да и навигация по зеркалу заднего вида не является мечтой управленца, то возникает логичный вопрос: с чего начать?
Чтобы понять, с чего начать и куда двигаться, нужно честно признать, где вы находитесь сейчас: на беговой дорожке в кроссовках с упором в брусок отталкивания и готовы к рывку или в кожаных оксфордах угодили в лужу со скользким дном, из которой нужно аккуратно выбраться, не подмочив весь костюм.
Свои проекты я начинаю с “Диагностического брифа”. Это не формальность, а инструмент, который сжимает путь от проблемы к решению.
Абстрактные созвоны и универсальные советы не работают.
Когда в компании накапливаются сложные стыки (склад не бьется с продажами, выручка выросла, а прибыль упала, базы CRM и 1С живут своей жизнью), обсуждать их «вслепую» - значит тратить ресурс обеих сторон впустую:
• Руководитель не обязан держать в уме точную математику по каждому отделу. В пересказе детали неизбежно теряют остроту, а проблемы кажутся не там, где они есть на самом деле.
• Любой консультант без предварительного «среза данных» может выдать только универсальную теорию, которая редко ложится на конкретную операционку.
Вот алгоритм, который зарекомендовал себя как самый короткий путь к твердой опоре в цифрах:
1. Вы фиксируете точку «А». Бриф помогает собрать контекст: уровень зрелости данных, болевые точки контроля, архитектуру текущих систем. Для полноты и точности картины бизнеса лучше опереться на проверенные данные всей команды, а не вспоминать “примерно”.
2. Я вижу картину целиком до нашего разговора. Это позволяет заранее определить, где рвется логика учета и на каком этапе (продажи, логистика, закупки и т.д.) скрыт наибольший потенциал для возврата денег в оборот.
Вместо абстрактного обсуждения мы получаем разговор о конкретной экономике вашей компании. Мы говорим о том, какие именно цифры станут рычагом для управленческих решений именно в вашей ситуации.
Если масштаб бизнеса уже перерос возможности интуиции, и вы хотите перейти к опоре на точные данные - давайте начнем с фиксации реальности.
Напишите мне в личку: @maximkubar, чтобы получить диагностический бриф. После его анализа мы согласуем с вами дату и время уже подготовленной встречи.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
👍2🔥2
Выберите, пожалуйста, 1–3 проблемы управления, связанные с данными, которые для вас сейчас самые острые?
Anonymous Poll
33%
Данные из разных систем / отделов противоречат друг другу, невозможно свести единую картину.
22%
Отчётов много, но они не помогают принимать решения.
33%
Вижу выручку и расходы, но не понимаю, где скрытые потери прибыли.
56%
Не вижу, какие направления / подразделения создают прибыль, а какие её проедают.
22%
Планы регулярно срываются, а причины становятся ясны постфактум.
44%
Хочу замечать риски заранее, чтобы не тушить пожары.
11%
Чувствую, что масштаб бизнеса перерос интуицию, нужна система, но не знаю, с чего начать.
11%
Другое (напишу в комментариях).
👍2
Где на самом деле тают ваши деньги: упражнение на 30 минут.
По результатам опроса главная боль большинства здесь - невозможно понять, какое направление реально зарабатывает, а какое тихо пожирает ресурсы.
Это прямое следствие проблемы «Бизнес растет, а управление застревает в прошлом».
Когда бизнес был однородным, общей отчетности хватало. Но как только появляются новые продукты, каналы продаж, форматы отгрузки - общий «котёл» начинает врать. Он скрывает неэффективность направлений. А оценка только по маржинальной прибыли уводит в ложную уверенность.
Как увидеть реальную картину?
В управленческом учете для этого существует сегментная отчетность с полным поглощением затрат (Absorption Costing). Не пугайтесь термина - суть простая, и упрощенную версию такого отчета вы можете собрать сами в Excel за полчаса.
Давайте на примере.
Шаг 1. Исходная картина.
Берем свернутый отчет о доходах и расходах компании за период (карточка №1).
Маржинальная прибыль положительная, валовая тоже. Вроде всё неплохо. Жить можно.
Шаг 2. Делим на направления.
Разделили те же данные на два сегмента: «Масс-маркет» и «Спецзаказы» (карточка №2).
Маржинальный доход положительный по обоим направлениям, причем «Спецзаказы» выглядят даже выигрышнее. На первый взгляд всё ок.
Шаг 3. Распределяем косвенные расходы правильно.
А теперь важный момент: добавляем косвенные расходы, но не равномерно, а через драйвер. В нашем примере драйвер - количество партий.
Почему это меняет картину?
«Спецзаказы» - это мелкие партии, но каждая требует упаковки и доставки. Накладные расходы на единицу такого заказа резко взлетают.
Результат: направление «Спецзаказы» уходит в убыток. А казалось таким прибыльным.
Что это дает для решений.
Сегментная отчетность с драйверами подсвечивает не только проблему, но и выход. В нашем примере расчет показывает: если поднять минимальный размер спецзаказа до 25 единиц в партии, то общие косвенные расходы снизятся, а направление станет рентабельным (карточка №3).
Не «давайте урежем всё подряд», а конкретное прицельное решение.
Попробуйте прикинуть свою сегментную отчетность по этому алгоритму: возьмите два-три направления и найдите драйвер, который реально раздувает косвенные расходы. Скорее всего, вы увидите картину, которая вас удивит.
Если захотите поделиться инсайтами (или наткнетесь на сложности) - пишите в комментариях, разберу наблюдения.
Начало | MAX
По результатам опроса главная боль большинства здесь - невозможно понять, какое направление реально зарабатывает, а какое тихо пожирает ресурсы.
Это прямое следствие проблемы «Бизнес растет, а управление застревает в прошлом».
Когда бизнес был однородным, общей отчетности хватало. Но как только появляются новые продукты, каналы продаж, форматы отгрузки - общий «котёл» начинает врать. Он скрывает неэффективность направлений. А оценка только по маржинальной прибыли уводит в ложную уверенность.
Как увидеть реальную картину?
В управленческом учете для этого существует сегментная отчетность с полным поглощением затрат (Absorption Costing). Не пугайтесь термина - суть простая, и упрощенную версию такого отчета вы можете собрать сами в Excel за полчаса.
Давайте на примере.
Шаг 1. Исходная картина.
Берем свернутый отчет о доходах и расходах компании за период (карточка №1).
Маржинальная прибыль положительная, валовая тоже. Вроде всё неплохо. Жить можно.
Шаг 2. Делим на направления.
Разделили те же данные на два сегмента: «Масс-маркет» и «Спецзаказы» (карточка №2).
Маржинальный доход положительный по обоим направлениям, причем «Спецзаказы» выглядят даже выигрышнее. На первый взгляд всё ок.
Шаг 3. Распределяем косвенные расходы правильно.
А теперь важный момент: добавляем косвенные расходы, но не равномерно, а через драйвер. В нашем примере драйвер - количество партий.
Почему это меняет картину?
«Спецзаказы» - это мелкие партии, но каждая требует упаковки и доставки. Накладные расходы на единицу такого заказа резко взлетают.
Результат: направление «Спецзаказы» уходит в убыток. А казалось таким прибыльным.
Что это дает для решений.
Сегментная отчетность с драйверами подсвечивает не только проблему, но и выход. В нашем примере расчет показывает: если поднять минимальный размер спецзаказа до 25 единиц в партии, то общие косвенные расходы снизятся, а направление станет рентабельным (карточка №3).
Не «давайте урежем всё подряд», а конкретное прицельное решение.
Попробуйте прикинуть свою сегментную отчетность по этому алгоритму: возьмите два-три направления и найдите драйвер, который реально раздувает косвенные расходы. Скорее всего, вы увидите картину, которая вас удивит.
Если захотите поделиться инсайтами (или наткнетесь на сложности) - пишите в комментариях, разберу наблюдения.
Начало | MAX
🔥5👍2⚡1
Почему мы откладываем ясность в цифрах, даже когда знаем, где копать?
В прошлый раз разобрали, как сегментная отчетность проявляет скрытые потери. Вроде бы всё на поверхности - бери и считай. Но нет. Что-то внутри сопротивляется.
Вот что обычно происходит в голове собственника/директора в этот момент (узнаёте себя?):
• «Это не про меня. Я же уже внедрил дашборды / сменил финдира».
• «Непонятно, сколько именно я теряю. Может, проблема не стоит усилий».
• «Интересная теория, почитаю потом. Сейчас некогда».
• «А вдруг в моей отрасли это не сработает?»
• «Слишком долгий путь. Мне нужны быстрые победы, а не стройка на годы».
Пока работает защита мозга, которая бережёт вас от лишней нагрузки, управление «застревает в прошлом», а убыточные направления продолжают маскироваться под прибыльные.
Хорошая новость: чтобы сломать этот ступор, достаточно честно зафиксировать точку «А».
Знакомо? Ставьте 👍🏻 если хотите короткую самодиагностику уровня управленческой реальности, на которой находитесь и какой шаг станет для вас самым коротким к быстрой победе.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
В прошлый раз разобрали, как сегментная отчетность проявляет скрытые потери. Вроде бы всё на поверхности - бери и считай. Но нет. Что-то внутри сопротивляется.
Вот что обычно происходит в голове собственника/директора в этот момент (узнаёте себя?):
• «Это не про меня. Я же уже внедрил дашборды / сменил финдира».
• «Непонятно, сколько именно я теряю. Может, проблема не стоит усилий».
• «Интересная теория, почитаю потом. Сейчас некогда».
• «А вдруг в моей отрасли это не сработает?»
• «Слишком долгий путь. Мне нужны быстрые победы, а не стройка на годы».
Пока работает защита мозга, которая бережёт вас от лишней нагрузки, управление «застревает в прошлом», а убыточные направления продолжают маскироваться под прибыльные.
Хорошая новость: чтобы сломать этот ступор, достаточно честно зафиксировать точку «А».
Знакомо? Ставьте 👍🏻 если хотите короткую самодиагностику уровня управленческой реальности, на которой находитесь и какой шаг станет для вас самым коротким к быстрой победе.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
👍5❤2🔥1
Быстрая самодиагностика уровня управленческой реальности.
В прошлый раз я писал о преградах, которые мешают навести порядок в цифрах. Сейчас покажу инструмент, который поможет эти преграды преодолеть.
Ниже короткая лестница управленческой зрелости. Никакой магии. Просто честно ответьте себе: «Как я принимаю решения прямо сейчас?»
🔹 Уровень 0 - Стартовый (“Творческий полет”).
Интуиция заменяет цифры. Работает на малых масштабах, ломается при росте.
Руководители принимают решения на личном опыте и чутье: «Я чувствую рынок. Всегда так делали и работало».
Цифры: остаток на счёте и общая выручка.
Симптом: компанию штормит, выручка то растет, то падает, хронический дефицит денег.
Следующий шаг: “Окно в данные” - начало работы с данными - гигиенический минимум: сбор, обработка, анализ качества данных и первые инсайты.
🔹 Уровень 1 - Реактивный (“Зеркало заднего вида”).
Решения: реакция на полыхающие пожары (кассовый разрыв, убыток), длительные совещания в поиске “кто виноват” и “что делать”.
Цифры: десятки а то и сотни разрозненных отчетов (Excel, 1С, Navision, SAP), данные разных служб противоречат друг другу, нет полной картины бизнеса.
Симптом: «Отчёты собираем днями, цифры расходятся», «Данных много, но опоры для решений не дают».
Следующий шаг: “Порядок в цифрах” - выстраивание логики и связывание данных - тогда появится стабильная ЯСНОСТЬ того, что происходит в бизнесе.
🔹 Уровень 2 - Аналитический (“Рука на пульсе”).
Решения: ищете причины отклонений, но всегда постфактум.
Цифры: дашборды есть, сквозной связи между функциями нет.
Симптом: «План срывается, а где именно теряем - неясно. Потери размазаны».
Следующий шаг: “Управленческий контур” - разработка факторных моделей сквозной аналитики - появится КОНТРОЛЬ - станет видно где и почему началось отклонение.
🔹 Уровень 3 - Проактивный (“Управление будущим”).
Решения: риски видны заранее. Решения принимаются до наступления проблем. Опора на опережающие показатели.
Цифры: единый сквозной контур. Руководители получают данные без запросов.
Симптом: «Вижу где теряю, но хочу понимать, КАК изменить и ЧТО будет, если изменю …».
Следующий шаг: “Ясность последствий” - сценарное моделирование, А/Б-тестирование и прогнозирование - появятся РЕШЕНИЯ - варианты что делать дальше и какие будут последствия.
🔹 Уровень 4 - Рекомендательный (“Спутниковый навигатор”).
Решения: моделируете сценарии. «Что если?..» и система показывает варианты.
Цифры: полная бизнес-модель, данные обновляются в реальном времени.
Симптомов нет. Задача - масштабироваться без потери управляемости.
Целевая модель.
Ценность этой шкалы в том, чтобы увидеть ваш следующий шаг и понять, что это не гигантская стройка. Это конкретный переход на один уровень вверх. С понятными выгодами и без хаоса.
Примеряйте на себя, определяйте где вы сейчас и какой следующий шаг приведет вас к быстрой победе.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
В прошлый раз я писал о преградах, которые мешают навести порядок в цифрах. Сейчас покажу инструмент, который поможет эти преграды преодолеть.
Ниже короткая лестница управленческой зрелости. Никакой магии. Просто честно ответьте себе: «Как я принимаю решения прямо сейчас?»
🔹 Уровень 0 - Стартовый (“Творческий полет”).
Интуиция заменяет цифры. Работает на малых масштабах, ломается при росте.
Руководители принимают решения на личном опыте и чутье: «Я чувствую рынок. Всегда так делали и работало».
Цифры: остаток на счёте и общая выручка.
Симптом: компанию штормит, выручка то растет, то падает, хронический дефицит денег.
Следующий шаг: “Окно в данные” - начало работы с данными - гигиенический минимум: сбор, обработка, анализ качества данных и первые инсайты.
🔹 Уровень 1 - Реактивный (“Зеркало заднего вида”).
Решения: реакция на полыхающие пожары (кассовый разрыв, убыток), длительные совещания в поиске “кто виноват” и “что делать”.
Цифры: десятки а то и сотни разрозненных отчетов (Excel, 1С, Navision, SAP), данные разных служб противоречат друг другу, нет полной картины бизнеса.
Симптом: «Отчёты собираем днями, цифры расходятся», «Данных много, но опоры для решений не дают».
Следующий шаг: “Порядок в цифрах” - выстраивание логики и связывание данных - тогда появится стабильная ЯСНОСТЬ того, что происходит в бизнесе.
🔹 Уровень 2 - Аналитический (“Рука на пульсе”).
Решения: ищете причины отклонений, но всегда постфактум.
Цифры: дашборды есть, сквозной связи между функциями нет.
Симптом: «План срывается, а где именно теряем - неясно. Потери размазаны».
Следующий шаг: “Управленческий контур” - разработка факторных моделей сквозной аналитики - появится КОНТРОЛЬ - станет видно где и почему началось отклонение.
🔹 Уровень 3 - Проактивный (“Управление будущим”).
Решения: риски видны заранее. Решения принимаются до наступления проблем. Опора на опережающие показатели.
Цифры: единый сквозной контур. Руководители получают данные без запросов.
Симптом: «Вижу где теряю, но хочу понимать, КАК изменить и ЧТО будет, если изменю …».
Следующий шаг: “Ясность последствий” - сценарное моделирование, А/Б-тестирование и прогнозирование - появятся РЕШЕНИЯ - варианты что делать дальше и какие будут последствия.
🔹 Уровень 4 - Рекомендательный (“Спутниковый навигатор”).
Решения: моделируете сценарии. «Что если?..» и система показывает варианты.
Цифры: полная бизнес-модель, данные обновляются в реальном времени.
Симптомов нет. Задача - масштабироваться без потери управляемости.
Целевая модель.
Ценность этой шкалы в том, чтобы увидеть ваш следующий шаг и понять, что это не гигантская стройка. Это конкретный переход на один уровень вверх. С понятными выгодами и без хаоса.
Примеряйте на себя, определяйте где вы сейчас и какой следующий шаг приведет вас к быстрой победе.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
🔥6👍2
Как мы увидели дыры в доставке, хотя все отчеты говорили «норм»
В прошлом опросе вы сказали, что вторая по остроте боль - «хочу замечать риски заранее, а не тушить пожары». Это ровно та задача, ради которой строится сквозная аналитика: когда данные продаж, логистики и персонала перестают враждовать и начинают разговаривать друг с другом.
Покажу на примере. Кейс интернет-гипермаркета с собственной доставкой (в котором ранее искали потери в ЗП). Компания считала эффективность просто: брали общие расходы на доставку и делили на количество рейсов или заказов. Вроде бы всё ок.
Но смотрели они при этом в зеркало заднего вида. Средняя температура по больнице не давала увидеть, где именно тают деньги и когда рванет в следующий раз.
Чтобы перейти на проактивное управление, мы связали три слоя данных:
• выручка / маржа конкретного рейса,
• загрузка конкретного водителя (рейсов в месяц и заказов в рейсе),
• переменные расходы на рейс (ЗП и топливо).
Получилась факторная модель, которая проявила несколько неочевидных вещей.
1. Выработка водителей почти не меняется от сезона к сезону.
В низкий сезон водитель везет в среднем 136 тыс. руб. маржи за 11 рейсов. В высокий - 191 тыс. руб. Но это просто потому, что рейсов стало 14, а не потому что он стал работать эффективнее (карточка 1).
2. В тихие месяцы часть рейсов гарантированно убыточна.
Мы наложили маржу рейса на переменные расходы и увидели: во 2-м квартале 8,6% всех рейсов не покрыли даже затрат на водителя и топливо. Это дало минус 3,5 млн руб. за квартал. В высокий сезон убыточных рейсов меньше (2,6%), но они всё равно съели 1 млн руб. (карточки 2 и 3).
3. Убыточный рейс - не только когда мало заказов, а когда мало рейсов у конкретного водителя.
Мы сопоставили валовую прибыль на водителя со средним числом заказов в рейсе и общим числом рейсов. Оказалось: даже с полным кузовом можно уйти в минус, если водитель делает слишком мало рейсов в месяц (карточка 4).
Какие управленческие решения загнали доставку в эту ловушку?
• Чтобы сэкономить на ФОТе, нанимали водителей-вахтовиков из регионов с проживанием в корпоративном общежитии. Это лишило гибкости: нельзя быстро нарастить или снизить ресурс под спрос.
• Фокусировались на снижении расходов, а не на точном найме и удержании подходящих людей. В итоге теряли на убыточных рейсах больше, чем экономили на зарплате.
Что дала эта картина?
Мы перешли от управления «давайте урежем бюджет доставки» к управлению причинно-следственными связями. Появилась возможность:
• рассчитывать оптимальную загрузку водителя под сезон,
• видеть риски убыточных рейсов до того, как они случатся,
• формировать продуктовый подход к «полуфабрикату» (собираемому заказу, рейсу) - с понятной стоимостью и ценностью на каждом переделе.
Все хотят видеть риски заранее, но продолжают тушить пожары. Почему?
Потому что смотрят на бизнес через «среднюю температуру по больнице».
Что именно вам мешает перейти на уровень проактивного управления? Напишите мне @maximkubar и я разберу вашу ситуацию.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
В прошлом опросе вы сказали, что вторая по остроте боль - «хочу замечать риски заранее, а не тушить пожары». Это ровно та задача, ради которой строится сквозная аналитика: когда данные продаж, логистики и персонала перестают враждовать и начинают разговаривать друг с другом.
Покажу на примере. Кейс интернет-гипермаркета с собственной доставкой (в котором ранее искали потери в ЗП). Компания считала эффективность просто: брали общие расходы на доставку и делили на количество рейсов или заказов. Вроде бы всё ок.
Но смотрели они при этом в зеркало заднего вида. Средняя температура по больнице не давала увидеть, где именно тают деньги и когда рванет в следующий раз.
Чтобы перейти на проактивное управление, мы связали три слоя данных:
• выручка / маржа конкретного рейса,
• загрузка конкретного водителя (рейсов в месяц и заказов в рейсе),
• переменные расходы на рейс (ЗП и топливо).
Получилась факторная модель, которая проявила несколько неочевидных вещей.
1. Выработка водителей почти не меняется от сезона к сезону.
В низкий сезон водитель везет в среднем 136 тыс. руб. маржи за 11 рейсов. В высокий - 191 тыс. руб. Но это просто потому, что рейсов стало 14, а не потому что он стал работать эффективнее (карточка 1).
2. В тихие месяцы часть рейсов гарантированно убыточна.
Мы наложили маржу рейса на переменные расходы и увидели: во 2-м квартале 8,6% всех рейсов не покрыли даже затрат на водителя и топливо. Это дало минус 3,5 млн руб. за квартал. В высокий сезон убыточных рейсов меньше (2,6%), но они всё равно съели 1 млн руб. (карточки 2 и 3).
3. Убыточный рейс - не только когда мало заказов, а когда мало рейсов у конкретного водителя.
Мы сопоставили валовую прибыль на водителя со средним числом заказов в рейсе и общим числом рейсов. Оказалось: даже с полным кузовом можно уйти в минус, если водитель делает слишком мало рейсов в месяц (карточка 4).
Какие управленческие решения загнали доставку в эту ловушку?
• Чтобы сэкономить на ФОТе, нанимали водителей-вахтовиков из регионов с проживанием в корпоративном общежитии. Это лишило гибкости: нельзя быстро нарастить или снизить ресурс под спрос.
• Фокусировались на снижении расходов, а не на точном найме и удержании подходящих людей. В итоге теряли на убыточных рейсах больше, чем экономили на зарплате.
Что дала эта картина?
Мы перешли от управления «давайте урежем бюджет доставки» к управлению причинно-следственными связями. Появилась возможность:
• рассчитывать оптимальную загрузку водителя под сезон,
• видеть риски убыточных рейсов до того, как они случатся,
• формировать продуктовый подход к «полуфабрикату» (собираемому заказу, рейсу) - с понятной стоимостью и ценностью на каждом переделе.
Все хотят видеть риски заранее, но продолжают тушить пожары. Почему?
Потому что смотрят на бизнес через «среднюю температуру по больнице».
Что именно вам мешает перейти на уровень проактивного управления? Напишите мне @maximkubar и я разберу вашу ситуацию.
Начало | Предыдущий ⬆️ | MAX
🔥5👍2