Начиная с 2015 года[9] все налоговые агенты стали обязаны указывать в сопроводительных справках при удержании налога информацию об идентификационном номере налогоплательщика (ИНН).
Для справки: организация является налоговым агентом, если платит за кого-то налоги как, скажем, работодатель, который платит за своего сотрудника налог на прибыль, или банк, который удерживает налог, если привлекает депозиты по высокой ставке или решил списать часть задолженности.
Ситуация усложнилась тем, что для финансовых организаций поле «ИНН» не являлось обязательным при выдаче банковского продукта (кредита или депозита). Добавление нового поля требовало организовать доработку всех ключевых банковских систем.
Непредоставление такой информации в Федеральную налоговую службу могло повлечь за собой возможность наложения штрафа на налогового агента в сумме от двухсот тысяч рублей за одну запись[10]. Сумма штрафа в пятьдесят миллионов рублей становилась существенной для ведения бизнеса с данными клиентов.
Таким образом, данные помимо возможности монетизации приводят организацию к риску получения внепланового расхода. Подход для работы с ними усложняется, требуются новые инструменты, новые профессии и новые правила работы с данными.
Данные это актив, новая нефть, которая еще не имеет всех необходимых дефиниций по правильности или этичности использования.
Кругом только косяки и сложности. Чтобы понимать многообразие всех этих связей, которые появились, нужно обладать определенными навыками работы с данными как с точки зрения технологии, так и с точки зрения буквы закона.
Хочу упомянуть моего друга, Джозефа Маклеода. Он был когда-то UX дизайнером Nokia и является автором концепции Off-boarding. Согласно его парадигме, пользователи в цифровой среде ведут себя уже не так, как на индустриальном рынке. Они перестали бесконечно потреблять.
Информации вокруг стало так много, что внимание пользователей научилось чаще переключаться. Пользователям больше не нужно то, что им предлагали обычно. Капитализм в привычной форме отступает. Жизненный цикл потребителя теперь должен не только уверенно начинаться и поддерживаться, но и завершаться.
Завершение один из важнейших этапов взаимодействия с пользователем в цифровом мире, но большинство компаний и сервисов не уделяют ему должного внимания, из-за чего данные пользователей по-прежнему остаются в компаниях. Висят незакрытые банковские счета, приходят уведомления о подписках и сервисах, которые уже не интересны клиентам.
Data-driven организации[11]
Если вы работаете с данными, то необходимо помнить, что все новинки и важные изменения в подходах работы с ними всегда отражались в первую очередь в маркетинге или в коммуникации с клиентом, будь то UX-интерфейс или персональное уведомление.
В середине 2000-х, организации, занимающиеся дизайном, провозгласили новую тенденцию data-driven организаций, когда все расположения кнопочек, иконок или иных интерфейсов подчиняются логике работы на основании данных. Так называемый Data-driven Design[12].
Иными словами, все, что увеличивает конверсию, отражает текущее поведение клиента или потенциального клиента, должно строиться на основании данных и наблюдений. Получается, что все события превращаются в данные, которые ведут к конкретным решениям, так что организация становится дата-центрированной, то есть все решения внутри нее по созданию ценности, запусков продуктов или оптимизации, подчиняются исключительно данным.
Впервые термин data-driven был представлен в 1990 году Тимом Джонсоном[13], преподавателем School of English в Университете Бирмингема. Он предположил, что в основе любого языка находятся определенные общие понятия, «corpus»[14], на основе которых можно строить зависимость и исследовать лингвистику языка. Для своего исследования Джонсон использовал Международную базу лингвистических данных Бирмингемского университета (COBUILT). Эта работа легла в основу создания и описания корпусной лингвистики, что, в свою очередь, позднее повлечет за собой создание машиночитаемой лингвистики, использование Скрытых Марковских Моделей[15] и создание алгоритмов распознавания образов и текста.
Впоследствии централизация решений через данные распространилась на все ключевые бизнес-процессы без исключения и привела к новым формам внутренней работы организаций data-driven organization.
Впоследствии централизация решений через данные распространилась на все ключевые бизнес-процессы без исключения и привела к новым формам внутренней работы организаций data-driven organization.
Data-driven организации это такие компании, в которых все внутренние процессы и большинство решений вокруг них строятся исключительно на основании данных. Вначале 2000-х ряд компаний провозгласили себя data-driven: Google, Facebook и другие.
Развитие новой формы кооперации человека с использованием данных немедленно натолкнулось на один из первых барьеров на пути своего становления.
Им стал синдром HYPPO.
В 1963 году психолог из Йельского Университета, Стэнли Милгрэм, поставил эксперимент по социальной психологии, который описал позднее в статье «Подчинение: исследование поведения». Суть эксперимента сводилась к тому, что испытуемому предлагали стать на время Учителем и «помочь» Ученику (который был актером) выучить ряд слов и сочетаний. Экспериментатор дал Учителю указание, в случае ошибки, каждый раз бить током Ученика. При этом, каждая новая ошибка влекла за собой увеличение силы тока, вплоть до смертельно опасной. Ученик, в свою очередь, имитировал боль от тока, а Экспериментатор заставлял Учителя продолжать эксперимент, несмотря ни на какие возгласы со стороны Ученика.
До начала эксперимента Стэнли Милгрэм попросил большинство коллег, с которыми работал, оценить, сколько испытуемых дойдет до конца эксперимента. Большинство сошлось на двадцати процентах, но на практике все вышло ровным счетом наоборот. Менее двадцати процентов участников отказались продолжать эксперимент, а подавляющее большинство прошло его до конца. Этот психологический эксперимент показал чрезвычайно сильно выраженную готовность здоровых и нормальных взрослых людей достаточно долго следовать указаниям Экспериментатора (авторитета).
Причем же здесь данные?
Обратимся к евангелисту по цифровому маркетингу Google, Авинаш Кошик, который впервые ввел термин HYPPO в своей книге Web analytics: An Hour a Day.
HYPPO означает мнение самого высокооплачиваемого человека в комнате (Highest Paid Person Opinion). Когда в комнате, где принимается решение, есть человек, который получает больше всех, то, скорее всего, его авторитет будет ключевым при формировании конечного решения.
Во многом такие решения могут противоречить тем, которые принимались на основании данных. Первые решения субъективны и, в конечном счете, преследуют личную выгоду, принося скрытый ущерб обществу. И как же быть? Ответ может лежать в плоскости деперсонификации принимаемых решений посредством анализа получаемых данных. Данные позволяют отказаться от эмоций и личной заинтересованности при анализе получаемых фактов.
Для этого процесс подготовки отчетности требует определенной реорганизации, как в прочем и самой организации.
7 шагов data-driven decision culture
В 2007 году, во время своего выступления в Google Conversion University, Авинаш Кошик выделил семь ключевых шагов, которые позволяют трансформировать культуру работы организации и перейти к дата-центрированной организации. И сейчас они не потеряли своей актуальности, поэтому я и привел их в этой книге как одну из основ построения новой формы культуры работы с данными.
Вот так называемые Cultural Hacks или Лайфхаки.
Основа коллаборации между людьми с использованием данных лежит, прежде всего, в понимании того, что важно для каждого из участников: от чего зависят их бонусы или выплаты, на что обращают внимание люди, которые принимают решения. Для этого нужно понимать, какими объектами оперирует компания, и это понимание перенести на уровень данных. Традиционная ошибка начать собирать все данные компании, считать все возможные из них метрики и отправлять всем заинтересованным людям отчеты с этими показателями.
Большая часть отчетности, участвующая в подготовке, проверке или анализе, никак не связана с теми мотиваторами, от которых зависит завтрашний день каждого участника процесса, принимающего решение. В основном, ключевой ошибкой всегда и везде была простая демонстрация данных, в надежде, что решение с использованием этих данных найдет себя само.
На самом деле, в основе бизнеса лежат традиционные бизнес-вопросы.
Рассмотрим несколько примеров? Ведь это звучит это очень абстрактно.
На самом деле, в основе бизнеса лежат традиционные бизнес-вопросы.
Рассмотрим несколько примеров? Ведь это звучит это очень абстрактно.
Пусть у нас есть небольшая организация, где помимо прочих департаментов, есть целый отдел клиентского сервиса. Пусть вы являетесь топ-менеджером, уверен однажды это будет именно так.
Так вот, я утверждаю, что вы как руководитель будете регулярно озабочены необходимостью постоянно задавать весьма конкретные и повторяющиеся вопросы о том, как обстоят дела с уровнем клиентского сервиса (успевает ли организация обслуживать своих клиентов вовремя и так далее).
Ответы на них будут лучше, чем просто отчетность, которая отвечает не на конкретный вопрос, а на открытый.
Все подобные вопросы можно выписать, структурировать и передать алгоритмам, чтобы они уже отвечали.
Переход к фокусировке на тех данных, которые действительно нужны организации, ведет к созданию новой формы культуры, где данным выделяют центральное место, а все решения деперсонализированны, потому что важно не мнение людей в комнате, а данные на которых оно строится.
Нет смысла бороться с HYPPO, все решения должны быть деперсонифицированны, потому что они говорят не про мнения отдельно взятых людей, а про реальные тренды, бенчмаркинг, результаты работы клиентов или уровень их удовлетворенности. Будь-то электронная коммерция или реальное производство, данные покажут, что идет не в соответствии с ожиданиями, и это никак не связано с персональной оценкой.
А если HYPPO по стечению обстоятельств стал читатель этой книги, то для него важно помнить, что роль HYPPO диверсифицировать мнение людей, допуская споры и несогласия. Своим присутствие HYPPO должен стимулировать принятие решений на основании данных.
В тот момент, когда вы получили данные и начали заниматься подготовкой инсайта, данные уже устарели. Поэтому вместо того, чтобы выполнять и готовить отчетность, людям нужно выполнить анализ, про который никто не спрашивал ранее. Такой анализ необходим ввиду того, что данные быстро устаревают, и ряд ключевых аспектов может быть не покрыт во время процесса принятия решения.