Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации

Алексей Сергеевич Гуржиев, 2023

Эта книга будет полезна любому руководителю вне зависимости от уровня знаний программирования. В ней на доступном языке рассказывается о больших данных, машинном обучении и способах их применения в бизнесе для уменьшения издержек и увеличения прибыли.Помимо машинного обучения в книге раскрывается тема управления персоналом и контроля основных показателей компании с помощью информационной системы. Рассказывается как именно она должна быть построена, какими функциями должна обладать и как работать.И подарок! К книге прилагается демонстрационный сайт с интерактивными 2D/3D графиками, советами и примерами создания информационной системы компании. Примеры на сайте поясняют и дополняют информацию из глав книги…

Какой должна быть цифровизация компании

В предыдущем разделе были рассмотрены два примера улучшения финансового состояния компаний с помощью цифровизации: гаражный кооператив и столовая в вузе. Предприятия из этих примеров находятся на грани рентабельности, поэтому даже небольшое уменьшение затрат с помощью цифровизации имеет для них существенное значение. Но останавливаться на этом нельзя, потому что конкуренты тоже непрерывно переводят свои процессы в цифру, снижая издержки и накапливая большие данные для машинного обучения. К сожалению, многие владельцы и менеджеры компаний с многолетней историей думают, что рынок статичен и до конца их жизни будет находиться в неизменном состоянии.

Вспомним 90-е годы в России. Тогда практически все ниши на рынке пустовали, конкурентов как таковых не было. В той ситуации любое предложение товара оборачивалось его продажей. Можно было прийти на центральную площадь города, поднять свой продукт над головой, и сразу находился покупатель. Потому что если на рынке нет конкурентов, то стоимость рекламы намного ниже стоимости товара. К примеру, чтобы реализовать продукт на пустом рынке, нужно потратить на маркетинг ~5 % его стоимости. Но когда появляются конкуренты, затраты на продажу товара возрастают в несколько раз или даже на несколько порядков. В таком случае единственным способом заработка остается продажа сопутствующих товаров, комплектующих, дополнений, услуг, сдача товара в аренду и т. д. Это нормальная ситуация для конкурентного, занятого рынка.

При этом сами рынки очень инертны. Если производитель нашел пустую нишу, то он быстро заполнит ее своей продукцией, практически не тратясь на рекламу. Отбить потом у него эту долю рынка практически невозможно. На это уйдут десятилетия, за которые продукт может потерять свою ценность.

Многие собственники и топ-менеджеры, ведущие свой бизнес со времен «пустого» рынка, воспринимают потребительский спрос как должное, а не то, что требует серьезных усилий по стимуляции. Потому что изначально они руководствовались девизом «мои штаны продают мои штаны». И это отлично работало. Но с развитием популярности товара рынок продаж становится перенасыщенным предложением в результате конкуренции. Тогда старый бизнес с консервативным подходом про «штаны» начинает проседать под натиском чужой рекламы, маркетинга и товаров, которые лучше удовлетворяют покупателей.

Поэтому руководителям, принимающим ключевые решения в компании, ни в коем случае нельзя упускать из виду момент перехода от пустого рынка к занятому. Для этого нужно отслеживать основные метрики: затраты на рекламу и маркетинг, размер среднего чека покупателя, количество посетителей стенда компании на областной выставке и т. д. Все эти большие данные должны поступать ответственным лицам буквально в режиме онлайн. То есть компании необходима система с кучей диаграмм и графиков, которые отражают актуальную информацию. Такие информационные панели делаются вручную программистами (в англоязычных компаниях такие панели называют Dashboard). Это большая работа по ежедневной обработке и визуализации данных. Но без нее любой собственник и топ-менеджер будет пребывать в уверенности, что дела на предприятии идут хорошо и компания должна продолжать двигаться в прежнем направлении, даже если на самом деле она находится на краю пропасти.

Далее центральной темой примерно до середины книги будет цифровизация отделений компаний и создание информационных панелей. И только в последней части этого издания мы вплотную приступим к обсуждению использования больших данных для машинного обучения. Причина такого порядка изложения материала в том, что при цифровизации и создании информационных панелей волей-неволей происходит сбор «больших данных», так как сохраняются все сведения по продажам, выработке часов сотрудниками, успехам менеджеров. Затем на этих больших данных проводится тренировка моделей машинного обучения для предсказания будущего. Но без фундамента в виде цифровизации ничего не получится, так как не будет самих данных.

Дойдя до середины этой книги, читатель сможет убедиться, что цифровизация является фундаментом для всего развития компании посредством больших данных и что этот фундамент сам по себе приносит отличную материальную выгоду даже без машинного обучения.