Истории наших клиентов: Материа Медика: финансовый директор фармацевтической компании об анализе данных

 

Кирилл Ли, финансовый директор Материа Медика. Компания «Материа-медика» – это отечественный производитель лекарственных средств. Производит и выпускает только оригинальные препараты, то есть те, которые разработали сами.

Когда появилась необходимость внедрять в компании BI-инструменты и почему?

Каждый финансист сталкивался с необходимостью готовить множество отчётов, в разных разрезах, для разных пользователей, с разной степенью гранулярности. Проблема заключается в том, что, находясь на этом конвейере, понимаешь, что очень много времени тратится на подготовку отчётности, и не так много, как хотелось бы, времени тратится на ее анализ, а хотелось бы наоборот.

Получалось, что в компании разные подразделения пользовались разной информацией, разными источниками, и когда проходили совещания, многие удивлённо друг на друга смотрели. Люди на стадии начальной не понимали друг друга, и это, конечно, здорово мешало развитию бизнеса. Уже тогда я понимал, что очень плохо тратить время на то, чтобы выяснить, у кого более правильный и более актуальный базис. Плюс к этому в какой-то момент стало понятно, что вокруг нас, вокруг компании – огромное количество информации, но никакой пользы из этой информации, как правило, не извлекаем, потому что её слишком много, она не систематизирована, она быстро меняется, и мы не успеваем реагировать.

У меня было желание (в какой-то момент я даже такой термин придумал – «унавозить») унавозить информационную почву компании чем-то, что позволило бы дать ростки для творчества, для креатива, для интересных решений, которые будут основаны на данных. Это желание долго-долго зрело во мне, а когда дозрело я столкнулся с очень интересным продуктом, уникальным потрясающим продуктом открытым, который называется Tableau.

Я не программист по специальности, поэтому я знаю, что один из конкурентов Tableau какое-то время тому назад, был и, может быть, остаётся Qlik, но там, чтобы получить отчёт, нужно использовать либо навыки программиста, либо живого программиста с навыками программиста. А хотелось чего-то другого, хотелось, чтобы люди, которые делают отчёты, не обладая специальными навыками, могли бы быстро и эффективно решать вопросы трансформации информации в знания.

Какие данные вы анализируете в компании, как построен этот процесс?

У нас есть внешние данные и есть внутренние данные. К внешним данным относятся данные рынка и наших потребителей. Мы покупаем большое количество баз данных. Причём, вы знаете, интересно что? Компании, которые продают эти данные, конечно же, продают и некие оболочки, чтобы пользователь мог их смотреть. Но по факту мы выгружаем данные к себе, и работаем с ними в Tableau — это гораздо удобнее для пользователей. Наши пользователи стали капризными, им теперь Qlik не нравится, они говорят: «Я не могу сделать то, что я хочу, а в Tableau это – раз-два и готово».

Потом, у нас довольно много данных от наших контрагентов и это – ну, наверное, всё-таки можно сказать – big data. Мы работаем с дистрибьюторами, мы работаем с очень большим количеством аптечных сетей, у нас много информации о продаже продуктов компании по всей стране, в разрезе географии. И мы не так давно начали анализировать запросы в Яндексе. Этот анализ дал определённые инсайты относительнотого, как позиционировать наши продукты, как и что люди спрашивают в Интернете.

Аналитики в компании работают в отдельном департаменте или встроены в бизнес?

Департамент, который занимается Tableau собран воедино, и их задача обслуживать интересы всех бизнес-подразделений. Как только они начали пользоваться Tableau и немножко попробовали его на вкус, желающих получить ту или иную информацию оказалось гораздо больше, чем наших возможностей предоставить эту информацию.

Я вспоминаю семинар, который организовывала «Аналитика Плюс», где выступали коллеги из «Норникеля», что они очень быстро столкнувшись с той же проблемой, нормализовали количество запросов от различных людей. То есть если ты глава департамента — можешь запросить, условно, два дашборда в год, если начальник отдела — один. Если ты главное лицо — без ограничений. Вот, как-то так.

Легко ли было обучить пользователей внутри компании новым инструментам?

Есть часть софта, которая предназначена для разработки визуализации и анализа данных, и часть софта — для пользования тем, что сделали на первой части.

Для последних, я думаю, особых навыков не требуется, там всё интуитивно — вы щёлкаете мышкой по всплывающим фильтрам, по контексту, и смотрите, как изменяется картинка, и отвечаете на вопросы, которые у вас возникали и в процессе возникают новые вопросы, что тоже очень важно. А для создания дашбордов требуется подготовка, требуется обучение. Я проходил такое обучение. Первое моё знакомство было в рамках Coursera, этих знаний мне не хватало и я обратился в «Аналитику Плюс», проходил семинары там, ну, и много работал самостоятельно.

Нужно сказать, что Tableau — прекрасный продукт ещё и тем, как много людей этим занимается; это – очень открытое сообщество, очень много тех, кто продвинулся глубоко; есть форумы, есть база данных, и практически всегда, когда я сталкиваюсь с тем, что я не понимаю как мне что-то сделать, я нахожу ответы в интернете.

Ребята в «АНАЛИТИКЕ ПЛЮС» – очень клиентоориентированы, и всегда ощущается плечо друга рядом, потому что, конечно, возникают по Tableau, которые хорошо обсуждать с людьми, глубоко в теме. Наш главный человек, который обеспечивает технологическую поддержку Tableau в компании, находится в переписке с сотрудниками «АНАЛИТИКА ПЛЮС»; всегда, когда какие-то вопросы возникают, он пишет им письма и получает оперативно ответы, и это тоже здорово помогает. «АНАЛИТИКА ПЛЮС» создала очень хороший клиентский сервис – у них есть подписка на новости, есть обмен мнениями, он интерактивен. У меня в Телеграме есть канал Tableau от «АНАЛИТИКА ПЛЮС», и я там черпаю свежие идеи, знания – это просто прекрасно.

Легко ли было обучить пользователей внутри компании новым инструментам?

Конечно, оценить эффект от внедрения продукта крайне сложно, потому что история не принимает сослагательных наклонений. Но в какой-то момент история компании пошла по новой ветви, и это просто потрясающе, потому что огромное количество людей, которые имеют доступ к свежей, к актуальной информации в нужном для них разрезе – принимают решения, которые шаг за шагом, кусочек за кусочком меняют жизнь компании, я думаю, что, конечно же, в лучшую сторону. Не знаю, что было бы с компанией, если бы полтора года назад мы не внедрили Tableau, и каковы были бы эффекты; думаю, что, конечно, хуже, но насколько – посчитать невозможно. Но я думаю, что на самом деле мы открыли новую эру в компании, новую эру.

Какие у вас планы по развитию аналитики в компании?

Планов очень много. В какой-то момент я попал на сколковский семинар, где один корейский учёный привёл классификацию дашбордов, которая мне понравилась. Я готов её озвучить. Он разделил дашборды на три группы. Дескриптив – дашборд, который отвечает на вопрос, где мы находимся. Предиктив – это предсказание, что будет дальше. И прескриптив, так сказать, хай-класс, это – что нужно сделать для того, чтобы оказаться там, где мы хотим оказаться. Мы пока что находимся на самом базовом уровне, то есть мы пока пытаемся наших пользователей снабдить той информацией, которая есть вокруг нас, систематизировав ее и подав в удобном виде.

Надеюсь, что через какое-то время мы перейдём на второй, уровень и сможем предсказывать, как наши действия повлияют на тот или иной результат. Мы работаем на очень конкурентном рынке, и мы много вкладываем в продвижение продукции, в ее развитие и очень трудно бывает отделить тот или иной фактор и оценить степень его влияния на конечный результат. Но надеемся, что через какое-то время сможем это делать, и главное – дадим тем людям, которые осуществляют продвижение, инструментарий, который позволит им оценивать эффективность их деятельности. Вот, это – второй уровень. Ну, и где-то там лет через сто, наверное, да, прескриптив – третий уровень.

С какими проблемами сталкиваются аналитики сегодня?

Известно, что люди, с одной стороны, рациональны, с другой стороны, периодически совершают странные поступки иррациональные. Есть куча исследований о том, что человек совсем не настолько рационален, как мы об этом думаем на самом деле, и это сказывается в том числе на работе компании. То есть, люди принимают некие решения – а почему они их принимают не понятно? Вы наверняка слышали ответ на вопрос «а почему вы так делаете?» — «всегда так делали».

На эту тему есть коротенький анекдот. Муж своей жене говорит: «Дорогая, мы с тобой живём двадцать пять лет вместе, и ты всегда, когда варишь мне сосиски, ты их почему-то пополам режешь. А почему ты это делаешь?» Она говорит: «Ой, слушай, а я не знаю, я всю жизнь так делала, и мама моя так делала». – «Ну, мы в выходные будем у твоей тёщи – давай спросим её?» Приехали к тёще, спрашивают: «Мама, а вот сосиски варим – зачем их пополам режем?» Мама говорит: «Ой, ну я не знаю, честно говоря, я всегда так делала, да и мама моя делала… Ну, пойдём – вот, она жива, здорова ещё, хоть и сто лет уже, вот, в соседней комнатке. Пойдём, спросим её…». Приходят к бабульке и спрашивают: «Мам, а скажите пожалуйста, а вот вы когда сосиски варили, вы их всегда пополам разрезали – а почему вы так делали? Потому что мы до сих пор так делаем…» На что она говорит: «А что, вы до сих пор моей старенькой маленькой кастрюлькой пользуетесь?!»

Конечно же, хочется людей потихонечку, мягко, нежно повернуть к тому, чтобы принимать решения на основании актуальных свежих данных, которые показывают картинку того мира, который находится вокруг человека, который принимает решения. Потому что хорошо известно, что чем больше ты включаешь в свою сферу внимания при принятии решения, тем, скорее всего, более правильным будет твоё решение. И наоборот: чем меньше факторов ты принимаешь во внимание, тем больше шансов попасть пальцем в небо. А не хотелось бы.