Анализировать все

Мы живем в эпоху информационного бума. Ежегодно объем информации в мире увеличивается на 30 % – в этом есть свои плюсы и минусы. Однако никто не будет спорить с тем, что для создания успешной компании в современном, быстро меняющемся мире мы должны опираться в своих решениях на анализ данных. Например, менеджер бейсбольного клуба Oakland Athletics Билли Бин, опираясь на математическую модель оценки эффективности игрока, выявил наиболее недооцененных профессионалов и собрал команду, которая составляла конкуренцию клубам, чьи затраты на гонорары спортсменов были втрое выше. Его команда даже боролась за призовые места в национальном чемпионате. Все благодаря грамотной аналитической работе.

В сервисе, как и в любом другом производственном процессе, необходимо измерять все. Как говорит основатель Gett Дэйв Вайсэр: «Мы – компания математиков». Благодаря постоянному анализу данных нам удалось выработать алгоритмы работы, которые позволяют бизнесу развиваться, несмотря на сложность и высокую конкурентную среду, а СП – достичь высоких показателей качества и стабилизировать их.

Может показаться, что глубокая аналитика скорее присуща банковской сфере или инвестиционным компаниям, работающим исключительно с цифрами. Однако для службы поддержки такси аналитика может быть не менее важным и полезным инструментом.

В Gett мы поставили себе задачу не просто решить все проблемы пользователя, с которыми он к нам может обратиться, но и предупредить возникновение самой причины обращения. Поскольку как бы ни была хороша служба поддержки, если в нее приходится звонить постоянно – это плохой знак.

Здесь в игру и вступает аналитика данных. Одна из моделей ее развития говорит о том, что существуют три стадии:

1. Описательная аналитика. Мы собираем данные о своей деятельности, которые отвечают на вопрос «Что происходит?».

2. Объясняющая аналитика. Оценивая собранные данные, мы ищем взаимосвязи, отвечающие на вопрос «Почему это происходит?».

3. Предсказательная аналитика. За счет выявленных причинно-следственных связей мы моделируем сценарии развития.

Проходя первую стадию, мы оцифровали все каналы обращения, при этом фиксировали не только факт обращения, но и тему, по которой к нам обратились. На этой стадии нам пришлось проделать большую работу в борьбе за чистоту данных. Важно было донести до операторов необходимость данной работы, иначе сработает правило: «Неверные данные – неверные выводы». Также у нас был большой массив информации, полученный из логов работы нашей системы. Полная картина работы СП сама по себе способна дать инсайты о том, где находятся болевые точки и что надо «лечить» в первую очередь.

На этапе поиска причинно-следственных связей мы сравнивали поведение разных групп пользователей. Например, мы выявили, что водители в регионах обращаются к нам реже, чем те, кто работает в Москве, изучили, по каким тематикам наибольшее расхождение. Также, разбирая поведение пользователей при отмене заказа, обнаружили, что одна из популярных причин – нет возможности изменить комментарий. Это позволило нам внести изменения в приложение и тем самым улучшить пользовательский опыт.

Предсказательная аналитика строится на базе первых двух и сфокусирована на прогнозах и выборе сценариев развития, что помогло нам предотвратить нежелательные ситуации у пользователя или водителя.

Вопреки стереотипам аналитика является творческой работой. Это исследование и постоянный поиск, а не просто подготовка отчетов и презентаций. Работа в Gett хороша как раз тем, что, с одной стороны, мы собираем большой объем данных, которые можно исследовать, с другой – у нас есть простор для выбора инструментов и методов; главное – достигнуть желаемого результата. Кроме того, будучи фактически пионерами в своей отрасли, мы столкнулись с большим количеством вопросов, которые требуют анализа.

Мы используем концепцию OnePager: исходные данные, анализ и выводы с предлагаемым решением по конкретному кейсу должны умещаться на одном листе или слайде презентации. Все должно быть просто и понятно, без лишних объяснений. При желании к нему можно прикрепить дополнительные данные либо код, чтобы вникнуть в детали или повторить анализ. Но для ответа на конкретный кейс крайне редко требуется больше одной страницы. Тем более сегодня у современного менеджера нет времени изучать многостраничное исследование для ответа на свой вопрос.

Решать задачи

Представьте, если бы в резюме менеджера был пункт «виртуоз по придумыванию причин «почему не получилось». Было бы интересно посмотреть на бизнесмена, который ищет такие таланты.

Менеджер должен решать задачи, а не искать оправданий. В решении важно исключить слово «проблема». Мы его вообще не используем. Как я уже говорила, когда ситуацию называешь проблемой, это изначально подразумевает какой-то негативный сценарий, который совершенно не мотивирует к действию. А если ситуацию назвать задачей, то все меняется. Задача подразумевает, что есть решение. Просто сравните «решить проблему» и «решить задачу». Что вас больше привлекает?

Для меня решение задачи это призыв к приключению, йо-хо-хо, азарт, вызов – отсюда прилив энергии и адреналина, и все это только в помощь. С таким настроем всегда находится выход. Не было еще ни одного случая, чтобы мы его не нашли, когда целенаправленно искали. Если обработка линий у нас оставляла желать лучшего, то мы ставили себе задачу сделать ее 100 %-ной, направляли внимание всей команды на решение этой задачи, и уже через пару месяцев показатели приближались к заветной цели. Мы это сделали!

Задачи я ставлю просто и понятно: обработка – 100 %, оценка качества – 5 баллов. Пока каждый участок работы не подтянется до этих показателей, мы не останавливаемся и задаемся вопросом, как сделать так, чтобы достичь результатов. Мы научились предсказывать негативные сценарии для пользователей, что позволяет нам провести ряд мероприятий, чтобы свести нежелательные последствия к минимуму. Например, предупредить водителей и пассажиров, чтобы они не волновались, подключить еще одну площадку, чтобы специалисты были готовы принять новый объем звонков, и т. д. Когда задача ясна, решения всегда находятся.

Чаще всего задача пугает нас своим масштабом, поэтому мы ее воспринимаем как проблему. Это нормально. В таких случаях я говорю: «Ешьте слона по частям».

Давайте разберемся, что такое большая задача. Это просто много маленьких задач, которые в свою очередь состоят из еще более мелких. В математике есть такой метод – разложить задачи на простейшие части и с помощью логичных последовательных действий прийти к решению или найти ответ, как говорят математики, а в нашем случае – достигнуть поставленной цели и получить результат.

Приступая к большой задаче, посмотрите, что самое простое можно сделать, чтобы решить ее? Каким может быть первый шаг? Он должен быть простым, но в то же время помните, что он важен для дальнейших действий. Первым шагом вы показываете намерение и начинаете движение к цели.

Когда я только начала заниматься спортом, первый километр на беговой дорожке казался мне непреодолимым. Через минуту мне уже хотелось сойти с дистанции! Но останавливаться на полпути – не про меня. Нужно было решить большую задачу. Я подумала: «Так, один километр – это всего лишь 10 раз по 100 метров, а 100 метров – это 10 раз по 10 метров, а 10 метров я пробегаю очень легко». Если километр казался бесконечно долгим, то 100 метров 10×10, пролетали моментально, потом еще 100 и еще. Каждый новый 100-метровый рубеж мотивировал меня бежать дальше. Потом я перешла на три километра, затем – на пять. Сейчас мой разминочный бег – 10 километров, а впереди еще тренировка на 1,5 часа. Пробежка теперь не испытание или решение очередной задачи, а удовольствие и наслаждение.

Чем сложнее и глобальнее задача, которую менеджер готов на себя взять, тем ценнее он для компании. Не отказывайте себе в удовольствии, пусть страх неизвестного не останавливает вас. Дерзайте!