Mieć dane to nie znaczy jeszcze rozumieć, co dzieje się w przedsiębiorstwie

„Sprzedaż spadła o 12%”. To ważna informacja. Ale czego właściwie dowiedzieliśmy się o problemie?

Wyobraźmy sobie przedsiębiorstwo, które wcale nie cierpi na brak danych.

Ma system CRM. Regularnie analizuje wyniki sprzedaży. Zna marże na produktach i klientach. Śledzi liczbę zapytań, konwersję, średnią wartość zamówienia i koszty pozyskania klienta. Zarząd otrzymuje raport finansowy. Właściciel ma dostęp do dashboardu z najważniejszymi wskaźnikami.

A mimo to od kilku miesięcy sprzedaż słabnie.

W raporcie wszystko jest widoczne.

Sprzedaż spadła o 12%.

To może być całkowicie poprawny odczyt danych.

Tylko że przedsiębiorstwo nadal nie wie, dlaczego tak się stało.

Czy spadła liczba klientów?

Czy obecni klienci kupują mniej?

Czy zmienił się miks sprzedawanych produktów?

Czy problem dotyczy całego rynku, jednego segmentu czy kilku najważniejszych klientów?

Czy wzrosły ceny i zmniejszył się wolumen?

Czy handlowcy pozyskują mniej nowych szans sprzedażowych?

Czy zmieniła się oferta?

Czy problem pojawił się dopiero w sprzedaży, czy jego źródło znajduje się wcześniej?

A może część tego, co obserwujemy, jest tylko przejściowym skutkiem świadomej decyzji podjętej kilka miesięcy wcześniej?

Jedna liczba może bardzo dobrze opisywać stan.

Nie musi jednak jeszcze wyjaśniać problemu.

I właśnie w tym miejscu pojawia się rozróżnienie, które przed ważnym rozstrzygnięciem właściciela ma większe znaczenie, niż mogłoby się wydawać:

mieć dane to nie znaczy jeszcze rozumieć, co dzieje się w przedsiębiorstwie.

Więcej danych nie prowadzi automatycznie do większego zrozumienia

W zarządzaniu łatwo przyjąć intuicyjnie prosty ciąg:

więcej danych → więcej wiedzy → lepsza decyzja.

Każdy z tych kroków brzmi rozsądnie.

Problem polega na tym, że przejścia między nimi nie są automatyczne.

Większa liczba danych może rzeczywiście poszerzyć to, co możemy zobaczyć. Może pozwolić zauważyć zmianę wcześniej, porównać okresy, rozbić wynik na segmenty albo sprawdzić, czy określone zjawisko występuje w całej organizacji.

Nie oznacza to jednak jeszcze, że wiemy, które dane są najważniejsze dla konkretnego problemu.

Nie oznacza też, że znamy ich znaczenie.

Tym bardziej nie oznacza, że znamy mechanizm odpowiadający za obserwowany stan.

Przedsiębiorstwo może dysponować ogromną liczbą wskaźników i nadal mieć kilka konkurencyjnych wyjaśnień tego samego problemu.

Może też bardzo precyzyjnie mierzyć zjawisko, które nie jest jego głównym problemem.

Dlatego pytanie nie powinno brzmieć wyłącznie:

„Jakich danych jeszcze potrzebujemy?”

Wcześniej warto zapytać:

„Co próbujemy dzięki tym danym zrozumieć?”

To zmienia sposób pracy.

Dane przestają być celem samym w sobie. Stają się częścią materiału potrzebnego do lepszego rozpoznania konkretnego problemu przedsiębiorstwa.

Dane są ważne. Ale nie są całym materiałem

W praktyce zarządczej słowo „dane” często zaczyna oznaczać wszystko, na czym opieramy analizę.

To wygodny skrót, ale może być mylący.

Przedsiębiorstwo poznajemy nie tylko przez liczby znajdujące się w systemie finansowym, CRM czy raportach operacyjnych.

Znaczenie mogą mieć również dokumenty, obserwacje, rozmowy, informacje przekazywane przez pracowników, historia wcześniejszych decyzji oraz wiedza właściciela, która nigdy nie została zapisana w żadnym systemie.

Znaczenie może mieć także coś zupełnie innego:

brak informacji.

Jeżeli przedsiębiorstwo nie potrafi odpowiedzieć, dlaczego odchodzą jego najważniejsi klienci, brak tej wiedzy sam w sobie jest istotny.

Podobnie wtedy, gdy właściciel i dyrektor sprzedaży w zupełnie inny sposób tłumaczą ten sam wynik.

Albo gdy dane finansowe pokazują poprawę rentowności, a jednocześnie zespół operacyjny mówi o narastających problemach, których skutków jeszcze nie widać w wyniku.

Takie sprzeczności nie są zakłóceniem, które trzeba jak najszybciej usunąć.

Są częścią materiału, który trzeba zrozumieć.

Dlatego w VBM Sprint® nie warto redukować podstawy rozumowania do samych danych liczbowych.

Dane są częścią materiału dotyczącego przedsiębiorstwa. Nie są jego synonimem.

To rozróżnienie jest szczególnie ważne w małym przedsiębiorstwie właścicielskim.

Duża część istotnej wiedzy może być tam rozproszona pomiędzy systemami, dokumentami i ludźmi – a część pozostaje w pamięci właściciela.

Właściciel często zna kontekst, którego nie widać w żadnym raporcie

Można byłoby powiedzieć:

skoro opinie bywają zawodne, pracujmy po prostu na liczbach.

Tyle że liczby również potrzebują kontekstu.

Raport może pokazać gwałtowny spadek marży w jednym miesiącu.

Właściciel może wiedzieć, że firma świadomie przyjęła wtedy duże zamówienie na mniej korzystnych warunkach, aby wejść do nowego klienta.

CRM może pokazać mniejszą liczbę nowych szans sprzedażowych.

Dyrektor handlowy może wyjaśnić, że zespół przez kilka tygodni koncentrował się na domknięciu kilku wyjątkowo dużych kontraktów.

Wskaźnik reklamacji może wzrosnąć.

Osoba odpowiedzialna za produkcję może wiedzieć, że przyczyną jest krótkotrwały problem jednego dostawcy, który został już usunięty.

Bez takiego kontekstu dane można odczytać poprawnie, ale zinterpretować niewłaściwie.

Wiedza właściciela i innych osób w przedsiębiorstwie jest więc ważnym zasobem.

Nie dlatego, że powinniśmy przyjmować ją bez sprawdzenia.

Dlatego, że może wyjaśniać zdarzenia, których znaczenia nie da się odtworzyć z samych tabel.

W małym przedsiębiorstwie właściciel często pamięta, dlaczego kilka lat wcześniej zrezygnowano z określonego segmentu klientów, który pracownik zbudował kluczową relację, dlaczego jedna linia produktowa jest utrzymywana mimo słabej marży albo jakie zobowiązania wobec partnerów ograniczają pozornie oczywiste działania.

Tego typu wiedzy nie należy przeciwstawiać danym.

Trzeba ją z nimi zestawiać.

Jednocześnie obowiązuje druga strona tej samej zasady:

wiedza właściciela również nie staje się automatycznie podstawą mocnego twierdzenia tylko dlatego, że wynika z wieloletniego doświadczenia.

„Klienci zawsze wybierali nas ze względu na jakość” może być ważną wskazówką.

Nie musi jednak jeszcze oznaczać, że jakość nadal jest głównym powodem pozostawania klientów.

Tak samo liczba w raporcie nie ma monopolu na prawdę.

I doświadczenie właściciela nie ma monopolu na wyjaśnienie.

W praktyce warto zestawiać jedno z drugim tam, gdzie jest to istotne dla konkretnego problemu.

Najpierw trzeba wiedzieć, co właściwie obserwujemy

Wróćmy do sprzedaży, która spadła o 12%.

Na początku mamy określony wynik.

Następnie możemy zacząć go rozbijać.

Okazuje się na przykład, że spadek nie dotyczy całej sprzedaży.

Najwięcej straciliśmy w jednej grupie klientów.

Jeszcze dokładniej: sprzedaż u obecnych klientów pozostaje stabilna, natomiast znacząco zmniejszyła się liczba nowych klientów.

To już więcej niż początkowe „sprzedaż spadła”.

Ale nadal nie wiemy dlaczego.

Możemy odkryć, że liczba zapytań ofertowych również się zmniejszyła.

To kolejna obserwacja.

Nie oznacza jeszcze, że „problemem jest marketing”.

Możemy zauważyć, że zapytań jest mniej, ale ich konwersja jest podobna jak wcześniej.

Możemy więc zawęzić obszar poszukiwania.

Nadal jednak pozostaje wiele możliwości.

Zmienił się rynek?

Konkurencja?

Źródła pozyskania klientów?

Oferta?

Pozycjonowanie?

Sposób komunikacji?

Aktywność handlowców?

A może jedna z wcześniejszych decyzji przedsiębiorstwa zmieniła strukturę napływających zapytań?

Każda kolejna informacja może poprawić obraz sytuacji.

Ale nawet duża liczba poprawnych obserwacji nie jest jeszcze automatycznie wyjaśnieniem.

To ważne, bo właśnie tutaj w codziennym zarządzaniu bardzo łatwo wykonać zbyt duży skok.

„Mamy mniej zapytań, więc marketing nie działa.”

Pierwsza część zdania może być obserwacją.

Druga jest już próbą wyjaśnienia.

Między nimi znajduje się więcej pracy, niż sugeruje jedno słowo „więc”.

Nie wszystko, czego nie wiemy, trzeba natychmiast uzupełnić

Niepełny materiał nie jest sam w sobie błędem. W pracy nad konkretnym problemem nie chodzi o stworzenie kompletnego obrazu całego przedsiębiorstwa, lecz o rozpoznanie tego, co jest istotne dla danego rozstrzygnięcia.

Problem zaczyna się wtedy, gdy nie zauważamy, że czegoś nie wiemy, a mimo to brakującą wiedzę zastępujemy własnym wyjaśnieniem.

Zdanie „nie wiemy jeszcze, dlaczego nowi klienci pojawiają się rzadziej” może być lepszym punktem wyjścia do dalszej pracy niż „marketing przestał działać”. Pierwsze zachowuje niewiedzę jako niewiedzę. Drugie może przedwcześnie zamknąć problem.

Dashboard pokazuje obraz. Nie odpowiada jeszcze, jak go rozumieć

Dashboard, CRM czy raport finansowy mogą bardzo dobrze pokazywać, co się zmieniło, gdzie, kiedy i o ile. Mogą też ujawnić wzorzec, którego wcześniej nie widzieliśmy.

Nie muszą jednak odpowiadać, dlaczego ten wzorzec powstaje i utrzymuje się. To nie jest ich wada. Problem pojawia się dopiero wtedy, gdy możliwość mierzenia utożsamiamy z możliwością wyjaśnienia.

VBM Sprint® nie zastępuje Business Intelligence, controllingu ani systemów raportowania. Dane i informacje pochodzące z takich narzędzi mogą być ważnym materiałem procesu. Pytanie pozostaje inne: jak z dostępnego, niepełnego materiału dojść do wystarczająco uzasadnionego rozumienia konkretnego problemu właściciela?

Materiał trzeba uporządkować, zanim zaczniemy na jego podstawie wyjaśniać przedsiębiorstwo

W tym miejscu wracamy do pytania, które otworzyło tę serię:

na czym dokładnie opieramy nasz sąd?

Artykuł o danych pozwala teraz to pytanie doprecyzować.

Jeżeli mówimy:

„sprzedaż spada przez niewłaściwą ofertę”,

warto wiedzieć, co właściwie mamy przed sobą.

Które elementy są odczytem danych?

Które pochodzą z obserwacji ludzi?

Które wynikają z historii przedsiębiorstwa znanej właścicielowi?

Gdzie źródła są ze sobą zgodne?

Gdzie sobie przeczą?

Czego nadal nie wiemy?

Nie chodzi o stworzenie rozbudowanej klasyfikacji każdego zdania.

Chodzi o zatrzymanie automatyzmu, w którym wszystko, co pojawia się podczas rozmowy lub analizy, zaczyna być traktowane jako równorzędny „fakt o firmie”.

Materiał trzeba najpierw uporządkować.

Nie po to, aby osiągnąć pełną pewność.

Po to, aby wiedzieć, co rzeczywiście mamy przed sobą, zanim zaczniemy wyjaśniać, co to znaczy.

Dane nie są problemem. Problemem jest zbyt szybkie przejście od danych do znaczenia

W sporze „intuicja czy dane?” łatwo wybrać jedną stronę.

W rzeczywistości taki spór niewiele nam daje.

Dane są potrzebne.

Wiedza właściciela jest potrzebna.

Obserwacje ludzi pracujących w przedsiębiorstwie mogą być potrzebne.

Dokumenty, historia wcześniejszych decyzji i informacje jakościowe również mogą być potrzebne.

Znaczenie może mieć także to, czego nie potrafimy jeszcze ustalić.

Żaden z tych elementów nie daje jednak automatycznie pełnego wyjaśnienia problemu.

Dlatego najważniejsze rozróżnienie nie przebiega pomiędzy:

intuicją a liczbami.

Przebiega raczej pomiędzy:

tym, co mamy przed sobą, a tym, co na tej podstawie zaczynamy twierdzić o przedsiębiorstwie.

To znacznie trudniejsza granica.

I znacznie ważniejsza.

Bo „sprzedaż spadła o 12%” może być poprawnym odczytem danych.

Ale zdanie:

„wiemy, dlaczego sprzedaż spadła”

wymaga już czegoś więcej.

Wymaga przejścia od obserwacji do znaczenia.

Od materiału do interpretacji.

I właśnie temu przejściu trzeba przyjrzeć się w kolejnym kroku.

Bo skoro dane, obserwacje i doświadczenie nie mówią same za siebie, pozostaje pytanie: co właściwie dzieje się pomiędzy tym, co widzimy, a tym, jak zaczynamy to rozumieć?