Планирование

Серия кейсов по аналитике — как из ничего получить что-то (кейс 2)

0

Кейс 2. Или как ваш маркетинг анализирует рынок.

Еще один интересный кейс. Продолжая анализировать тарифную политику компании, стал ковыряться в услугах междугородней и международной связи. Понятно, что оператор Зоновый, соответственно дальняя связь могла предоставляться только по агентской схеме. Было выяснено, что был преселект одного из операторов большой тройки, где было больше 95% трафика и мелочевка по нескольким другим операторам. Есть несколько типов агентских договоров: федеральный оператор формирует тарифы самостоятельно, оператор Зоновый получает агентское, есть договора в которых федеральный оператор дает таксы, а Зоновый оператор накручивает маржу. В нашем случае у оператора был второй тип агентского. В принципе самый простой способ поднять выручку и маржу, это поднять тарифы, но сделать это незаметным для абонента, выбрав направления с максимальным трафиком и делая небольшую индексацию, можно получить приличный результат. В моем случае гипотезу я выдвинул именно такую и стал собирать статистику, чтобы смоделировать ситуацию. Параллельно стал поднимать историю, когда тарифы изменялись, чтобы оценить эластичность спроса по цене. Это был бы классический кейс. Однако история была намного интереснее. Начал я выборочно смотреть тарифы и затратные таксы, увидел что часть направлений оказались убыточны, то есть таксы увеличивались, а оператор не шевелился менять тарифы. Ну бывает, с изменением курса доллара я наблюдал картину, когда таксы менялись дважды в неделю и конечно сложно в такой ситуации реагировать, но и это решаемый вопрос, главное автоматизация процесса. Но суть не в этом. Я обратил внимание на очень подозрительно низкие тарифы на Дальний Восток, мне показалось, что они намного ниже чем у Федеральных операторов. Я решил собрать и проанализировать тарифы всех Федеральных операторов и сравнить их с утвержденными. Какого было мое удивление, когда оказалось, что мало того тарифы ниже рынка, иногда на порядок, самое смешное, они намного ниже, чем у оператора, который давал оператору таксы на пропуск трафика, причем тоже существенно ниже. После этого, задача сводилось к тому, чтобы найти разумный баланс между индексацией тарифов и оставаться в рынке, чуть ниже, чтобы трафик не ушел. Показал результаты руководству компании, удивление было не меньше. При этом конечно столкнулся с жестким сопротивлением продавцов, которые меня уверяли, Что мы все потеряем если проиндексируем тарифы. В общем не буду описывать всю историю уговоров и продиводействий внутри компании, сразу скажу, что результат мог быть бы больше, если бы все поверили в него сразу. В общем результат на лицо, трафик не упал, выручка и маржа выросли, абоненты не убежали. Выручка от агентского выросла больше чем на 25%.

Если вы занимаетесь ценообразованием, не бойтесь экспериментировать, но и, снижая тарифы ниже рынка, понимайте его емкость, иногда это не приводит к росту трафика, а приводит к потере выручки или недополученной выручки. Такие кейсы есть везде и повсюду, важно грамотно видеть ситуацию.

Удачи вам, надеюсь материал кому-то окажется очень полезным!

Серия кейсов по аналитике — как из ничего получить что-то (кейс 1)

0

Добрый день, друзья, совсем я в последнее время потерялся, был немного занят, постараюсь писать немного чаще и надеюсь вас порадую в ближайшее время новым интересным материалом.

И хотел бы поделиться несколькими интересными бизнес-кейсами, которые удалось решить на последнем проекте, все они могут быть сведены к общей фразе: как из ничего получить что-то.

Итак — кейс 1:

Наверное поймут только телекомовцы, но постараюсь писать понятным для всех языков. Проведя небольшой аудит межоператорского взаимодействия передо мной открылась такая картина и вводные. Зоновый оператор присоединен на местном и зоновом уровне ко множеству операторов, цены на завершение вызова на своей и чужой сети в рамках встречных договоров одинаковые, то есть нельзя говорить о какой-то дискриминации. Но если сравнивать цены между операторов, то они конечно существенно отличались. Кроме этого, был достаточно большой объем транзитного трафика с тарифом ниже, чем стоимость тарифа на завершение на чужой сети, то есть попросту говоря убыточный трафик. Проведя беседу с руководителем межоператорского блока, установил, что есть ряд присоединений с минимальным гарантированным платежом и конечно ежемесячно проводится работа по снижения минимальных гарантий и больше нет возможности никакой оптимизации, вся работа проводится регулярно. И приходится таким образом заполнять стык, иначе если тариф увеличить, транзитер убежит. Когда я руководителю организации показал какой убыток идет на межоператорском взаимодействии, то конечно все очень удивились. Речь шла о 2 млн. руб. в мес. чистого убытка. Это мало того убыточный транзит, это и переплата за минимальные гарантии трафика, которые не выбирались и это нессиметричный пропуск трафика, когда на сеть оператора шел трафик по одной цене — минимальной, а завершался по более дорогой цене. Я уверил, что все можно исправить, однако можно потерять выручки почти на 1 млн, но при этом сократить 3 млн. расходов. Кроме этого был вариант, при котором транзитер все же останется, но я сразу сказал, что гарантий никаких нет. Собственники приняли-таки решение, что прибыль важнее и дали добро на проведение оптимизации. Что было сделано — я дал команду написать всем транзитерам письма о снижении минимальных гарантий до объемов собственного трафика, а весь трафик что сверх минимального гарантий идет по тарифам желательно ниже предоплаченного объема. Результат этой работы дал сразу результат в течение 2-х недель, мы получили снижение минимальных гарантий на 1 млн. руб. Ну конечно не сразу, а после серии встреч, письма послужили неким катализатором диалога. Несколько операторов отказались это сделать, никакие угрозы не помогли, тогда в результате долгих переговоров я пришел к выводу, что можно сделать размен, снять гарантии на местном уровне, но взять гарантии на зоновом уровне, благо трафика на зоновом было достаточно много, чтобы не заметить этих платежей. Таким нехитрым способом мы выровняли объем стыков до уровня собственного трафика. Оставался убыточный транзит. Но тут порядок был простой, поднять цену до уровня выше, чем мы платим оператору за пропуск трафика. Соответствующее уведомление мы также отправили. Первая реакция для транзитера был шок, конечно нигде на рынке таких цен не было, в итоге мы потеряли порядка 300 тыс. выручки, следом последовало увеличение на второй стык и ожидание что будет снят и второй объем. Но дальше все пошло по оптимистичному сценарию.  Транзитер вдруг не только вернул трафик, но и значительно нарастил транзит, в итоге мы помимо увеличения выручки, получили чистую экономию более 2 млн. руб. в мес. При размене трафика местный на зоновый, удалось еще небольшую экономию сделать, за счет более выгодного распределения завершения по стыкам между операторам.

Как решаются такие задачи, как правило необходимо понимать немного в математике, немного в физике и немного быть погруженным в связь. Трезво оценивать риски и не бояться потерять часть выручки. Для меня это был не новый опыт, однако скорее первый, где таким образом маржинальность операторского бизнеса за 2 месяца выросла почти на четверть. Сравнивая результаты по году я пришел к выводу, что по сути этим одним кейсом больше половины новой прибыли было получено.

Удачи вам, и следите за обновлениями в блоге, будет еще интереснее!

Если у вас после прочтения, появились вопросы, не стесняйтесь задавать, с удовольствием помогу.

 

Какая точность считается нормальной?

0

Каждый раз когда речь заходит о моделировании, мне очень часто приходится слышать вопрос — как вы считаете, какая точность является нормальной. И я всегда не могу на него ответить однозначно, назвав какую-то величину.  В моем блоге достаточно примеров, когда точность важна, когда я писал про моделирование потребления электроэнергии, когда каждый закупленный в пустую киловатт может пропасть, а не закупленный может не принести желанной прибыли, но мог быть реализован. В то же время бывают другие ситуации, когда точность прогноза не столь важна, особенно если для достижения точности приходится значительно усложнять модель, которая в конечном итоге плохо интерпретируется, а иногда и вовсе становится неустойчивой на более длительных отрезках времени.

Попробуем на примерах показать, что есть хорошо, а что есть плохо.

Пример 1

Модель на тестовой выборке показывает 60%. Я бы не советовал брать такую модель. Это очень низкий показатель, близкий по сути к угадыванию, которая на боевых данных может не дать хорошего результата, особенно, если сам прогнозируемый фактор имеет очень маленький вес.

Но бывают и другие ситуации, нужно с чего-то начать, и если сравнивать взять просто список клиентов и начать обзвон или применить модель а потом по полученному списку начать обзвон, то я бы советовал использовать модель, чем совсем бездумно начать звонить. Эффект может быть все же выше с моделью. Да, эффект будет незначительным, но это лучше, чем ничего.

Пример 2

Модель на тестовой выборке показывает 87%. Такая точность может дать неплохие результаты на реальных данных, но они могут быть далеки от идеала по следующим причинам: недостаточно данных для обучения. Модель была построена на маленькой выборке, не являющейся репрезентативной, что обязательно скажется на качестве прогноза. Но если задача начать, то это тоже неплохо.

Пример 3

Модель показывает результат 97%. Модель должна показывать неплохой результат, если конечно вы не заигрались с ее переобучиванием. Но в некоторых случаях и такой точности может быть недостаточно. Когда это может произойти. Если переменная, которую вы прогнозируете может зависеть от случайного фактора, вес которого может быть значительный. Например, вы прогнозируете отток абонентов и знаете, что в 50% случаях отток происходит по причине переезда. Да, модель может выделить тех абонентов, которые были похожи на тех, кто переезжал, но это не значит что спрогнозированный абонент переедет. Отсюда нужно всегда выделять факторы, которые случайны и по возможности работать с меньшей выборкой, потому как прогнозировать абонентов, которые переедут не ваша задача, ваша задача прогнозировать абонентов, которые уйдут в отток.

В этом случае достичь 97%, конечно никогда не удастся. Поэтому всегда важно определить что именно вы прогнозируете и от каких факторов зависит прогнозируемая величина.

Можно попробовать ответить универсально, если больше 95% то это хорошо, главное что вы прогнозируете ту величину, которую можно прогнозировать.

Также на точность может влиять сезонность, если у вас недостаточно данных, вы, например, использовали данные в пиковый сезон, а на фактический данных вам предстоит получить прогноз в сезон меньших продаж. В этом случае модель не будет устойчивой и величина в 97% вообще ничего не значит.

Удачи вам, будьте внимательны!

PSPP — бесплатная замена SPSS Statistics

1

Обнаружил интересный проект, по мнению авторов которого, они считают свое решение полноценной заменой SPSS Statistics, информацию можно найти по адресу https://www.gnu.org/software/pspp/. Там же можно найти и скачать дистрибутив и документацию.

Как пишут авторы есть всего несколько отличий: ваши лицензии никогда не закончатся, нет никаких ограничений по количеству строк и столбцов, система поддерживает больше миллиона значений и переменных, вся функциональность содержится в базовом пакете, не нужно искать никаких расширений, как это сделано в SPSS. Все эти ограничения конечно же положительные.

Небольшое добавление: если у вас windows придется немного повозится чтобы поставить cygwin.

Ну что же, нужно протестировать и составить свое впечатление. Мое убеждение о том, что инструмент сейчас обесценивается, только растет. В тренде именно отраслевые бизнес-решения.

Удачи вам и не спешите платить за инструмент, пусть даже вам его продает команда лучших маркетологов!

Как улучшить показатели бизнеса

0

Сегодня несколько мыслей вслух на тему улучшения показателей бизнеса. Любой бизнес — это нерациональная система, это механизм, который требует к себе постоянного внимания и улучшения.

Представим работающий бизнес со своими выстроенными бизнес процессами. И даже если вам кажется, что ваш бизнес работает как часы или вы, как менеджер, полностью удовлетворены текущим состоянием дел, это вовсе не означает, что ситуацию нельзя улучшить. Что самое обидное, то, что работает сейчас как часы, завтра может барахлить и не показывать идеальных результатов. Виной тому может быть изменившееся внешнее окружение.

На бизнес влияет множество факторов и, более того, эти факторы могут изменяться с течением времени, к ним добавляются другие факторы на каждом участке вашего бизнеса. Так, например, Вы можете выстроить идеальную дистрибуцию и отвлечь ресурсы с одного участка, как появляются проблемы с логистикой или нехваткой ликвидности.

Понятно, всегда есть решение для каждого конкретного случая и участка вашего бизнеса, даже если вам порой кажется, что решения нет, оно все равно есть.

Для того, чтобы постоянно держать руку на пульсе компании и выстраивают аналитику каждой функции, для того, чтобы выстраивать цепочку получения ценности, компании внедряют сложные метрики мониторинга бизнеса.

Конечно, при построении аналитической отчетности нужно не просто ее выстраивать, но и повышать уровень компетенции всех исполнителей и руководителей, проводить соответствующие обучения, чтобы все видели ценность в этой работе. В противном случае, если хотя бы один из блоков бизнеса начинает игнорировать принятую систему мониторинга, считайте, что это как нарыв, от этого блока будут исходить дальнейшие проблемы.

Поэтому, если подходить к мониторингу, то он должен покрывать как можно больше областей бизнеса, чтобы все блоки были увязаны на единую систему ценностей или KPI.

Например, есть KPI расход на персонал, при этом в другом блоке KPI это обеспечение выручки. Если их не привести к единой системе, то получится блоку персонала выгоднее сократить персонал, либо по крайней мере его не брать, а у второго блока не будет хватать ресурсов для выполнения плана продаж. Тоже может быть и в рамках одного блока, у одного подразделения расходы на маркетинг, у другого выполнение плана продаж. Если первому не ставить план продаж, то не важно как он потратит деньги, на сколько эффективно, ему главное потратить и не больше чем есть. Второму важно продавать, но если первый не сгенерирует своей рекламой Lead-ы, то второй не выполнит свои KPI при выполнении KPI первым. И чем больше подразделений со своими разрозненными, не подчиненными общей системе ценностей KPI будут участвовать в процессах, тем более неэффективной становится система.

Абсолютно по этому же принципу должна строится система мониторинга KPI, KPI должны быть для каждого блока а также межфункциональными.

То есть, если у HR количество сотрудников и расходы на персонал, то у руководителя, отвечающего за продажи, выручка на сотрудника. В этом случае показатели становятся взаимоувязанными, т.е. не взяли человека, значит и требования должны изменится. Но и общие показатели по компании должны быть и у одного и другого, чтобы не стремились искусственно выполнить KPI в ущерб выполнения общих целей.

Должна быть сформулирована главная цель, а от нее уже должна идти декомпозиция целей и сформулированы межфункциональные конфликтующие KPI, которые будут подчинены общей цели, а не противоречить ей.

В литературе этой теме посвящено множество литературы и есть целая теория Нортона и Каплана о системе сбалансированных показателей.

Но на практике мало кто имеет действительно сбалансированную систему. И тут даже дело не в том, работает система или нет, дело в грамотности ее внедрения и регулярного перестроения.

У нас же как в России, не знаю, может и в мире, похожая история, нанимают дорогущий консалтинг, внедряют систему и работают, особо не задумываясь, что система начинает устаревать, как автомобиль выехавший из салона. Еще одна проблема кроется в нерациональности менеджмента. Все конечно думают о своих деньгах и своей премии, на показатели компании наемным менеджерам в большинстве своем наплевать. И важно при минимальных усилиях получать большие деньги и чем выше менеджер стоит по уровню иерархии тем он больший вес имеет при принятии решения и блокировании интересов других подразделений и менеджеров. Кроме этого, есть еще одна особенность, чем выше менеджер по уровню иерархии, тем меньше его срок жизни в компании, отсюда, менеджер приходя на новое место стремится как можно быстрее показать результат, даже если его краткосрочный положительный эффект убивает всю основу для долгосрочного роста бизнеса. «Пока я здесь, будет результат, а дальше хоть трава не расти, пусть приходят и разгребают, даже если после меня пепелище». Для исключения этого эффекта система должна  внедряться в идеале собственником и мониторинг должен быть независим от внутреннего вмешательства, в этом случае можно хотя бы как-то гарантировать работоспособность системы.

Резюмируя, старайтесь взвешенно подходить к выбору системы KPI и проверять, что они не противоречат общей цели компании, а в идеале приводят к улучшению. Убедитесь, что KPI не устаревают с течением времени и своевременно их актуализируйте изменившимся обстоятельствам. В этом случае улучшение показателей бизнеса гарантировано.

Удачи вам и успешного процветающего бизнеса.

Вверх
Яндекс.Метрика