Планирование

Ваша идея ничего не стоит!

0

     В моей новой компании запущен проект по сбору идей. Создана комиссия из топ-менеджеров, которые рассматривают абсолютно все идеи. За реализованную идею предполагается вознаграждение, при этом сотрудники вовлечены в реализацию идеи. Очень классный проект.
Но есть и обратная сторона, люди присылают идеи, даже не заморачиваясь о том какие ресурсы нужны для ее реализации, какой выхлоп от их реализации, просто на абум. При этом как они ревностно относятся к своему детищу, я первый раз видел ситуацию когда подчиненный ругал топ-менеджера, что не были соблюдены сроки реализации его идеи аж на 3 дня (хотя по протоколу она к этому времени должна быть оценена и включена в работу) и сама идея была чуть переработана, чтобы ускорить сроки реализации с 5 месяцев и инвестиций порядка 300-400 тысяч рублей (что ставило под угрозу ее реализацию) до 1 недели и бесплатно. Я даже не представляю, что было бы если бы идея встала в очередь на 5 месяцев. Не буду говорить, что сотрудник для ее реализации ничего не сделал, но это не важно, главное он дал идею. Это конечно простой пример, но когда происходит сценарий с большими сроками и инвестициями, сотрудники даже не пытаются понять почему их идея отодвинута по срокам реализации.
Реализация любой идеи требует ресурсов, человеческих ли финансовых, в любом случае нужны ресурсы. Сроки как правило зависят от внутреннего бизнес-процесса. Но ресурс в виде времени тоже нужен. Каждый ресурс, человеческий, временной стоит денег. Этот ресурс можно всегда потратить на реализацию разных идей, при множестве идей всегда выбираются идеи с максимальным эффектом, никак иначе. В противном случае, ресурсы тратятся не эффективно. Для воплощение в жизнь идеи нужен человеческий ресурс, если вы сами не можете ее реализовать от и до, то вы ничего не стоите, как ничего не стоит и ваша идея. Если вы не можете собрать/увлечь людей для ее реализации, ваша идея опять же ничего не стоит. Не думайте, что вы самый умный, всегда есть люди умнее вас, помните об этом. Любая идея может быть переработана, улучшена, даже если вы ее реализовали и вы не сможете защитить ее даже с помощью патентов, кстати идеи с их помощью не защищаются.
Инвесторы вообще не будут париться с тем, чтобы украсть вашу идею, для них это еще тот геморрой, они ленивы и не привыкли работать, через них проходит тысячи идей. И инвестировать они будут в ту идею, где у них либо уже есть команда и опыт, который может быть использован, если вы их решили кинуть а они считают идею перспективной, либо в готовую команду с понятной схемой монетизации (возврата инвестиций) проекта.
Не пытайтесь продать идею, она ничего не стоит, продавайте ресурс, он намного ценнее!
Удачи вам!

Зарплаты Facebook, стоит ли уезжать?

0

Попалась интересная статья о зарплатах в Facebook. Прочитав статью, думается мне, что многие молодые инженеры-программисты увидели цифры и загорелись переездом или возможно задумались, как же так стажер — 70 тыс. долл. в год кладет в карман.  Ребята, не расстраивайтесь, у нас в России не все так плохо. Конечно, не суперски, но все же.

Математика тут простая — как правило публикуется грязная зарплата до налогообложения. Налоги в отдельных странах могут быть более 50%. Допустим все приведено для США, где ставка 10-35% в зависимости от суммы дохода в год. Для такого уровня — это 35%. Т.е. уже остается примерно 4 тыс. в месяц. Аренда жилья в Пало Альто, где офис Facebook будет тоже серьезно бить по карману (могу ошибаться, порядка 2-х тыс. долл., зависит от удаленности), если только с кем-то объединяться, но это пока не обзавелся семьей. Налоги с продаж в США в разных штатах отличаются. Ценники там, как правило, не включают местный налог. И останется у вас на все про все небольшая сумма на обустройство собственной жизни, дай бог, чтобы как средняя зарплата программиста в Москве. Конечно, при всем этом, качество жизни возможно будет чуть повыше, так как вы будете видеть за что платите 35%, за что платите такие деньги за съем.

Так что прежде чем принимать решение, посчитайте стоит ли оно того. Да и хватит ли уровня, чтобы попасть в компанию такого уровня. А если хватит, тогда может плохо искали здесь?

Удачи Вам! 

Рассуждения на тему инноваций

0

Недавно натолкнулся на одну интересную статью об инновациях и об одном конкурсе на создание малогабаритного жилья для бедных стран, себестоимость которых не должна превышать 300 долларов. Дудки скажете вы. Так сначала подумал и я. Больше похоже на себестоимость палатки из ткани. Но победитель конкурса предложил оригинальный подход, при котором дом действительно удался на славу. Но это лишь частный пример того, как делаются инновации.

Интересно, ведь если мы накладываем на какой-то параметр ограничения, которые сами по себе могут казаться абсурдными либо мало вероятными, рождаются инновации.

Т.е. в теории можно вывести формулу рождения инновации. Находим интересующую многих жителей планеты земля тему, желательно массовую, формулируем желание снять какое-либо ограничение. Находим решение, которое позволяет снять это ограничение, получаем инновацию.

В теории все выглядет очень просто, но на деле инноваций рождается не так много. Камнем предкновения как раз является нахождение решения для снятия ограничений. Иногда мы сами себя ставим в какие-то рамки, за которые выйти, кажется, достаточно тяжело и мы даже не предпринимаем никакие попытки, чтобы это сделать. А так ли это на самом деле, сложно сказать, ведь мы даже этого не пробовали.

Может быть стоит попробовать? А как вы думаете, что мешает инновациям в нашей стране?

Удачи Вам!

Что Data mining может, а чего нет?

0

Недавно натолкнулся на очень интересное интервью с Питером Фэйдером (Peter Fader) с редактором журнала CIO Insight Алланом Алтером (Allan Alter), мастером по количественным ислледованиям в маркетинге бизнес-школы Wharton, который обращается к IT-директорам компаний: «хватит накапливать множество абонентских данных и не правильно применять алгоритмы Data mining-а».

Несмотря на то, что интервью бралось еще в далеком 2007 году, мне оно кажется очень актуальным, тем более после появления новых трендов, таких как Big Data. Я уже ни раз говорил о том, что не всегда продвинутый инструментарий позволяет получить гораздо лучшие результаты при аналитической обработке данных, чем при построении простейших моделей в том же Excel. После прочтения этого интервью я еще больше укрепился в этом мнении.

Статья на столько понравилась, что решил сделать перевод для читателей блога.

CIO INSIGHT: Питер, расскажите о сильных и слабых сторонах использования инструментария Data Mining и Business Intelligence.

FADER: 

Инструментарий Data mining очень хорош для решения классификационных задач, например, для понимания чем одна группа клиентов отличается от другой. Почему у одних людей высокий кредитный риск, а других низкий. Что заставляет людей принимать сторону республиканцев, а другую демократов. Когда мы решаем подобные задачи, я думаю, что лучшего инструмента чем Data Mining не найти и применение инструментария в таких случаях действительно. Другой важный вопрос, про который не стоит забывать, не то попали или нет они в определенную группу, а когда произойдут, какие-то интересующие нас события в будущем. Как долго клиент будет потенциальным, пока не станет действующим? Когда произойдет следующая покупка клиента? Мы очень часто задаемся временными вопросами, и я думаю, что в таких задачах инструментарий Data mining является достаточно слабым. Data mining хорош при ответе на вопрос — произойдет или нет, но очень слаб при ответе на вопрос — когда это случится.

Data mining может быть хорош в задачах, которые чувствительны к сезону, таких как например, похож ли этот ритейлер на такого, который вероятно мог бы заказать определенный товар в течение Рождества. Но в задачах, когда Вы хотите спрогнозировать какие конкретно клиенты приобретут, а не просто какой бренд они могут выбрать следующим, лучше применять другой инструментарий. Существует огромное множество случайных событий в жизни каждого человека, что все их в любом случае не опишешь, например, 600-ми объясняющими переменными, как это делается в Data mining-е.

Люди продолжают думать, если накапливать больше информации, которая описывает поведение клиентов, можно будет разрешить все неопределенности. Такого никогда не будет. Причины, по которым абоненты переходят от одного оператора к другому очень случайны. Это случается порой по причинам, которые уж точно не могут быть взяты из хранилищ информации. Например, из-за споров с женой, или ребенок вывихнул лодыжку и надо что-то делать, или он увидел что-то по телевизору.  Чем пытаться наращивать мощности хранилища, лучше отказаться от этой изматывающей затеи.

CIO INSIGHT:

Как Вы думаете, люди понимают ограничения Data mining?

FADER:

Думаю, что не понимают. И тут ничего не поделаешь с инструментарием или с маркетингом, но можно что-то изменить в человеческой натуре. Такие же вопросы возникают в каждой области науки. Когда технологии сбора данных становятся более продвинутыми и возможностей для построения моделей больше, люди думают, что они смогут ответить на вопросы, на которые раньше не могли ответить. Но если мы говорим о причинах заболеваний или механических поломках,  мы можем еще больше объяснить, накапливая данные.

CIO INSIGHT:

А люди, которые используют пакеты Data mining достаточно ли знают, как их применять.

FADER:

Я бы не стал обобщать, но есть действительно люди, которые пытаются искать иголку в стогу сена. Они думают, что могут ответить на любой вопрос используя один и тот же набор процедур, и это большое заблуждение. Когда Вы получаете другой набор данных, Вам нужно использовать различные алгоритмы. Но что действительно сводит меня с ума, когда люди неправильно используют некоторые алгоритмы статистического анализа, которые ассоциируются с Data mining-ом. Лифт-кривая показывает нам насколько построенная модель корректно описывает склонность людей к какому поведению по отношению к их фактическому. Это средство хорошо использовать в задачах классификации, но не задачах, требующих определить время. Для задач с вопросами «Когда», нужно применять и алгоритмы, которые будут отвечать на вопросы «Когда» . Люди просто не пытаются понять, а правильно ли работают их модели.

CIO INSIGHT:

Что Вы имеете ввиду, когда говорите про склонность в противовес их поведению?

FADER:

Разница в том, что тенденция что-то делать не говорит о том, что люди это будут делать в будущем. Вы можете быть одним из тех, кто покупает одну единицу товара в месяц с Amazon-а. Означает ли, что в течение следующих 10 лет, или 120 месяцев, Вы купите 120 товаров. Вовсе, нет. Вы можете 2 года ничего не покупать или наоборот в следующем месяце купить 5 товаров. Количество всевозможных ситуаций просто огромно. Вот откуда вся это случайность возникает.

CIO INSIGHT:

Вредят ли себе компании неправильно применяя алгоритмы Data mining-а?

FADER:

Хотелось бы начать с положительного примера. Я восхищаюсь тем, как работают специалисты страховых кампаний со своими клиентами. Они не смотрят на все Ваши параметры и не говорят когда Вы умрете. Они изучают похожего на Вас клиента и делают вероятностный вывод о том, когда умрет человек, с характеристиками, похожими на Ваши. Или какой процент людей, с похожими характеристиками доживает до 70 лет. Они просто понимают, что невозможно рассчитать это по каждому страхователю.

Давайте теперь перенесемся в мир маркетинга. Множество фирм говорит о персонифицированном (one-to-one) маркетинге. Вот это действительно плохо для большинства отраслей. Персонифицированный маркетинг работает, когда у Вас есть действительно глубокие отношения с клиентом. Он хорошо работает например в частном управлении капиталом или в B2B, когда Вы встречаетесь с клиентом хотя бы один раз в месяц и понимаете не только их потребности, но также что происходит в их бизнесе. Но в масс-маркетинге, когда Вы не можете отличить каждого отдельно клиента, Вы просто имеете множество людей с их множеством характеристик, которые их описывают. Само понятие персонифицированного маркетинга ужасно. Оно наносит больше время чем приносит пользы, потому что клиенты ведут себя более хаотично чем Вы себе представляете, и затраты, которые Вы тратите на то, чтобы понять как поведет себя конкретный клиент намного перевешивают выгоду, которую Вы можете получить от такого уровня детализации.

Очень сложно сказать, кто их клиентов собирается купить этот товар и когда. Намного проще сгруппировать клиентов по определенным признакам и сделать предположение о них как о группе, чем пытаться делать предположение относительно каждого клиента, какой товар они приобретут с большей вероятностью. А когда мы говорим о том, какие товары покупаются вместе, задача еще больше усложняется.

Я не хотел бы обижать систему рекомендаций Amazon, которую они продвигают. Но может клиент и так собирался приобретать книгу B, тогда все рекомендации оказались для него неподходящими. Или может клиент собирался приобрести книгу C, которая продается с большей маржой для компании, а в результате рекомендации купил книгу B. Или может клиент и вовсе может разочароваться тем, что ему рекомендуют, что и вовсе откажется от покупок. Я ни в коем случае не говорю, что не нужно заниматься кросс-продажами. Я просто говорю, что прибыли от этих операций может быть много меньше, чем думают люди. Очень часто я не могу найти оправданий для таких инвестиций в инструментарий.

CIO INSIGHT:

В свое время Вы выступали за использование вероятностных моделей в качестве альтернативы моделям Data mining. Что Вы понимаете под вероятностными моделями.

FADER:

Вероятностные модели — это класс моделей, которые использовались раньше, когда данные не были столь доступны. Эти модели основываются на нескольких постулатах: люди ведут себя случайным образом; случайность может характеризоваться простыми распределениями; склонность людей что-то делать со временем меняется, для разных людей и при разных обстоятельствах. Наиболее известная наверное, модель выживаемости, которая пришла к нам из страхования. Также она используется в производстве. Вы включили множество лампочек в тестовой лаборатории и смотрите, на сколько долго они горят. Во множестве случаев, это именно то, что я предлагаю делать с клиентами. Мы не собираемся делать предположений относительно любой из светящих лампочек, точно также как мы не должны делать предположения о каждом клиенте в отдельности. Мы сделаем заявление в совокупности, сколько из этих лампочек будут светить в течение 1000 часов. Видно как теория из производства, очень хорошо ложится на страхование. Многие конечно ополчатся на идею, но думаю, что такое сравнение гораздо лучше, чем вся эта персонификация и кастомизация, которую мы видим.

Клиенты настолько же отличны друг от друга, как и лампочки, но по причинам, которые мы не можем выявить, и чтобы их понять нужно потратить множество времени.

CIO INSIGHT:

Какие задачи можно решить с помощью вероятностных моделей?

FADER:

Вероятностные модели решают 3 типа задач: одна из них — время — сколько времени пройдет, прежде чем что-то произойдет; вторая — количественная — сколько полетов, сколько покупок или чего бы то не было произойдет на данном промежутке времени; третья — задача выбора чего-либо — сколько людей выберут это. Большинство современных бизнес-задач как раз и являются комбинацией данных типов. Например, если Вы моделируете время, потраченное на серфинг в Интернете в течение месяца, это количественный метод для моделирования количества визитов и временной метод для длительности каждого из них. Мое мнение что, в Excele достаточно просто построить модели всех трех типов. Большинство людей занимается построением этих моделей на протяжении многих лет и очень тщательно их тестируют. Некоторые начинают противопоставлять алгоритмы Data mining-а  для решения подобных задач. И находят, что возможности вероятностных методов не только удивительны, но и превосходят методы Data-mining-а. Когда Вы подумаете о различных ситуациях комбинирования времени, количественных показателях и выборе, Вы можете описать множество интересных бизнес-кейсов.

CIO INSIGHT:

А как использовать данные методы для определения наиболее прибыльных клиентов или вычислять ценность клиентов на протяжении жизненного цикла?

FADER:

Это как раз тот случай, когда вероятностные модели хорошо работают с моделями глубинного анализа данных. Вероятностные модели мы можем использовать для определения промежутка времени, в течение которого они будут оставаться нашими клиентами или сколько покупок они сделают в течение следующего года. Использовать основные вероятностные модели для определения основного поведения клиентов и потом уже с помощью моделей Data mining понимать, чем группы клиентов с разными поведенческими характеристиками отличаются друг от друга. Понимаете, само по себе поведение не полностью описывает склонность к чему-либо, которые пытаются определить менеджеры. И для этого мы строим вероятностные модели, которые позволяют нам понять склонности клиентов, и потом мы берем эти склонности — тенденции клиентов что-нибудь быстро или медленно, находится долгое время online или нет, и передаем их в инструментарий Data mining объяснить такое поведение 600-ми переменных. И в этом смысле Вы более качественно можете подойти к профилированию новых клиентов или понимать наиболее вероятные действия существующих клиентов. Когда речь идет о принятии результатов и объяснении вероятностных моделей, процедуры Data mining самое лучшее средство.

CIO INSIGHT:

Могут ли вероятностные модели решать временные задачи или задачи предиктивной аналитики.  

FADER:

Очень-очень хорошо. На самом деле, самым моим любимым примером является задача удержания и возврата клиентов. Вы можете их решать вовсе не имея никаких объясняющих переменных. Ирония состоит в том, что при добавлении в модель объясняющих переменных, качество модели ухудшается. Это сводит многих менеджеров с ума. Им нужно знать чем отличаются эти абоненты. И если Вы попытаетесь добавлять объясняющие переменные для объяснения разницы, Вы просто добавляете шум (размываете данные) в систему. Ваша способность сделать более точный прогноз для каждой группы может становиться только хуже.

CIO INSIGHT:

Т.е. Data mining лишь позволяет увидеть есть ли какая-нибудь склонность и все?

FADER:

Совершенно верно. Разгадка заключается в объяснении тенденции склонности к каким-либо вещам, а не объяснению поведению клиентов.

CIO INSIGHT:

Вы говорили, что вероятностные модели могут быть построены просто в Excel-е. Т.е. для того, чтобы их построить вовсе не нужно иметь степень PhD?

FADER:

Конечно, степень не повредит. Но да, Вы правы, эти модели более прозрачны для менеджеров и объясняют они более простые вещи, требований к данным намного меньше, и разработка и внедрение намного проще. Прежде всего я начинаю с вовлечения людей в использование самых простейших моделей. Покажите мне сколько клиентов у нас было в первый год, во второй, третий, четвертый, пятый, и я скажу сколько у нас будет в девятый и десятый прежде чем мы перейдем к объяснению каких-либо переменных, что так любят делать специалисты Data mining. Тут я конечно, не совсем согласен с автором, за 5 периодов предсказать еще 5 на некоторых рынках нереально, но в то же время такой подход имеет право на существование, т.е. не нужно 600 переменных, чтобы сделать простейший прогноз.

CIO INSIGHT:

А если компании и дальше продолжают использовать эти модели, какие данные им стоит продолжать накапливать, а какие стоит прекратить?

FADER: 

В конечном итоге важно поведение. Не должно быть обратных действий, но в основном сейчас собираются данные, которые не характеризуют поведение клиентов. Демографические, психографические, социоэкономические данные, да даже данные по предпочтениям не должны занимать всю емкость хранилищ, если они не делают качество поведенческих моделей лучше. У меня есть огромное множество примеров данных, которые дают неверные представления о ситуации.

Так что поведение это главное, но даже в этом случае всегда можно упростить сбор данных. Например, во многих случаях нам даже не нужно знать, когда произошла та или иная транзакция в прошлом, чтобы сделать прогноз. Просто дайте мне суммарную статистику такую, как частота. Просто скажите мне когда произошла покупка и сколько покупок было сделано в течение последнего года и это практически объяснит все, что можно объяснить. Вы как-то упомянули, что исследование CIO Insight выявило, что объем накапливаемых данных ежегодно увеличивается на 50%. Я бы сказал, что наибольшее из того, что накапливается, бесполезно. С одной стороны иметь на 50% данных больше, это хорошо, но это вовсе не значит, что Вы получите на 50% больше знаний о клиенте. Фактически, Вы даже наносите больший вред, чем приносите пользы, так как Вы вытесняете часть переменных, которые действительно могли бы иметь значение.

CIO INSIGHT:

Какие компании наиболее правильно применяют такие модели?

FADER:

Я может быть и мог бы выделить какие-то компании, но я нигде не видел, чтобы методы применялись именно таким образом, как я люблю. И я скажу почему — это полностью моя вина. Это вина системы образования, которая практически не учит их применять. Большинство фирм просто не обладают этим инструментарием.

CIO INSIGHT:

Что должны делать ИТ-директора компаний, чтобы помочь своим компаниям правильно применять аналитический инструментарий и средства моделирования.

FADER: 

Прежде всего, запомните, много не значит лучше. ИТ-директора часто не задумываются об аналитических задачах и о данных, которые нужно накапливать, но если кто-то дает им весь дополнительный набор данных и атрибутов, они их берут. И неправильно делают, что берут. Дополнительные данные могут Вам навредить, зашумляя действительно важные данные, которые характеризуют склонность к чему-либо. Но очень часто Вам достаточно самых простых мер, таких как частота и давность покупки, чтобы объяснить поведение клиентов. Лучше инвестиции направить на сбор именно этой информации с большей точностью и на регулярной основе. Во-вторых, помните, что более простые модели могут дать Вам много больше, если Вы пока не думаете о том, что может повлиять на поведение. Не думайте о влиянии: сначала, определите поведение. Начните просто в Excel. Вы будете удивлены тому, сколько можно сделать выводов, не покидая одной таблицы.

Оригинал публикации можно прочесть по ссылке.

Я разделяю идеи Питера, на счет анализа данных и накопления данных в хранилищах. О чем я неоднократно говорил на страницах блога. С некоторыми тезисами бы поспорил, но в целом он конечно прав.

Удачи Вам, следите за обновлениями!

Что делать с низкододными клиентами

0

Недавно наткнулся на очень интересную дискуссию относительно того, что делать с клиентами, которые являются низкодоходными либо вообще убыточными для компании. Ну и задавался риторический вопрос — может стоит от них вообще отказаться. Я бы не торопился с ответом, а прежде всего начинал с анализа таких абонентов. Когда мы раньше говорили про правило Парето — 20% клиентов приносит 80% доходов (а возможно и прибыли). Тогда в таком случае мы говорим об отказе в обслуживании 80% клиентской базы. Неужели все так плохо?

Ответ не так уж прост. С одной стороны отказаться от этих клиентов легко и я уверен, что в краткосрочной перспективе это может оказаться даже более эффективно, чем продолжать их обслуживать, НО с точки зрения долгосрочной стратегии работы с клиентом это может привести к полному краху предприятия, ну или по крайней мере глубокому застою. Так как привлечь высокодоходного клиента не просто.

Если говорить, про шаги, которыми должно воспользоваться предприятие, то я бы говорил прежде всего о сегментации клиентской базы и о дифференцированном обслуживании.

Некоторые вопросы при целеполагании сегментации:

1. Посмотреть — есть ли сегменты c потенциалом роста, которые можно «вырастить».

2. Можно ли снизить cost некоторых сегментов и обеспечить его прибыльность.

3. Как можно увеличить частоту покупок в сегментах.

Кроме этого всю эту клиентскую базу можно использовать как Lead — т.е. Вашего будущего потенциального клиента высокодоходного сегмента.

Ну а дальше Ваша задача сводится уже к выращиванию клиентов. Грубо звучит, конечно, но задача аналитика как раз и сводится к тому чтобы принимать рациональные решения, иногда отбрасывая в сторону эмоциональную составляющую.

Есть, конечно, и другой ответ. А почему бы не избавиться от части клиентов, которые несмотря на все усилия не становятся прибыльными. Иногда это самый простой способ, но поверьте есть в этом методе очень опасная вещь, которая называется — сарафанное радио. И если один клиент будет недоволен, он может увести в 2 раза больше клиентов, чем привести один довольный. Поэтому будьте с этим инструментом очень внимательны.

Лучше все-таки пробовать находить альтернативу. Пытаться снижать свои издержки по обслуживанию таких клиентов на столько, на сколько это возможно и «тянуть» лямку, если вред, который они наносят предприятию, незначительный.

Удачи Вам, любите своих клиентов и они повернутся к Вам лицом.

Вверх
Яндекс.Метрика