Практика бизнес-анализа для BI-систем

Понятие системы KPI (key performance indicators), или системы ключевых показателей эффективности, сегодня является широкоизвестным. С момента появления данного понятия в отечественном бизнесе (около 10 лет назад) его уже успели опробовать. Результаты данных испытаний очень противоречивы. Порядка 20-30 % компаний, решивших использовать KPI, смогли построить работоспособную и полезную систему; столько же получили отрицательный результат, несмотря на многочисленные рекомендации по выстраиванию KPI, находящиеся в свободном доступе, в том числе; остальные остановились на полпути, запутавшись в массе возможных вариантов.

Тем не менее, популярность KPI постоянно растет, все большее число различных авторов, консультантов и руководителей говорят о необходимости использования ключевых показателей эффективности.

Основной проблемой при разработке и внедрении системы ключевых показателей является то, что система предполагает существенные изменения во всей логике управления компанией. При этом компании необходимо перестраиваться изнутри, меняя то, что уже привычно и проверено. Естественно, что сделать это без взгляда со стороны, без использования специальных инструментов практически невозможно. Поэтому и возникают ситуации, когда руководство тратит время и деньги на разработку KPI, не получая нужного результата, решив, что систему можно как бы наложить на существующие порядки. Отсюда и отрицательный результат, который становится преградой для разработки системы в других компаниях, «пугающихся» окружающей их практики.

При этом стоит понимать, что важную роль играет не только разработка системы KPI, но и грамотное ее применение. Эффективное использование системы может быть довольно проблематичным, особенно в крупной компании, где приходится оперировать большим объемом данных из разных подразделений с большим количеством сотрудников.

Чтобы построить эффективную систему, необходимо определиться с конкретными наиболее важными показателями, составляющими ее, а не использовать все, что можно. Существенным моментом здесь является и методика расчета данных показателей. Расчет должен показывать реальные, а не надуманные результаты, он должен открывать проблемные места, а не скрывать их, создавая почву для махинаций.

Далее очень важно продумать, откуда и как будут браться данные для анализа в системе KPI. Наилучший вариант – автоматическая загрузка данных с помощью BI системы, т.к. при таком способе вся нужная информация структурируется, присутствует система индикаторов, позволяющая быстро выявлять различные отклонения. Работать с KPI довольно сложно и неудобно, пользуясь 1С, например.

Для большего понимания рассмотрим простой пример.

В торговой компании «Steel», занимающейся перепродажей строительных материалов, одними из основных показателей эффективности были объем продаж и чистый доход, считавшийся как % от объема реализации, возникла ситуация, когда одно из подразделений, занимающихся сбытом, показывало высокий объем оборота, при этом практически не давало чистого дохода.

Из таблицы видно, что уровень чистого дохода равняется 9% объема продаж и составляет 1 593 тыс. руб. в исследуемом периоде. При этом реальной прибыли от подразделения компания практически не получила.

Было выявлено, что в затратах не были учтены условно-постоянные издержки, составлявшие от 1 до 2,5% от оборота (1,5% в среднем).

Так же особое внимание привлекла к себе система оплаты труда, которая предполагала получение 1,5% от объема продаж менеджером. При этом менеджеры по продажам имели возможность устанавливать скидки. Чем больше продает сотрудник, тем с более крупными клиентами он работает, а крупные клиенты требуют существенных скидок.

Объединив все собранные данные, можно было увидеть следующую картину.

В итоге (при среднем уровне постоянных затрат) чистый доход составил всего 153 тыс. руб. При этом интересным является тот факт, что самые «передовые» сотрудники, обеспечивающие наибольшую долю оборота, принесли компании нулевую прибыль и даже убытки, получив свой оклад в размере 1,5% (112,5 тыс. руб. у Артюхина В. А., что приближается к прибыли подразделения).

Итак, в компании при существующей системе показателей эффективности возникла ситуация, когда способ расчета предполагаемого чистого дохода никаким образом не позволял увидеть реальных цифр. К тому же проблему удалось обнаружить далеко не сразу.

Выявить несоответствия удалось с внедрением BI системы и пересмотром существующих KPI.

Во-первых, было решено изменить способ расчета издержек. После чего появилась возможность обозначить предельный уровень скидок. Эти действия повлекли за собой изменение системы оплаты менеджеров по продажам. Было принято решение платить работникам не процент от оборота, а оклад и процент от валовой прибыли. В результате целью работников стало не увеличение объемов продаж, а повышение уровня реальной прибыли.

Во-вторых, внедрение BI системы в торговую компанию позволило быстро выявлять причины данных несоответствий, более четко заняться учетом затрат и выстроить понятную, прозрачную систему KPI.

Заключительным шагом стало создание интерактивных панелей (дашбордов), отражающих реальную ситуацию в компании. С помощью дашбордов коммерческий директор мог сразу увидеть отрицательную динамику, вовремя среагировать на отклонения и принять своевременное управленческое решение.

Здесь рассмотрен упрощенный пример. В бизнесе все может быть гораздо сложнее. Большое число сотрудников, показателей и факторов влияния – не так-то просто все это разобрать «на пальцах» и сделать выводы в нужный момент.

Нужны специальные инструменты, которые позволят разработать эффективную систему KPI и, что важно, оперативно вносить в нее изменения, исходя из постоянно меняющихся условий.

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!