CC BY
89
Визуализация стратегических KPI организации с использованием инструментальных
средств Business Intelligence
Visualization of strategic KPI organizations using of Business Intelligence tools
Шеботинов А.А.
Магистр 2 курса
ф-т бизнес - информатики и управления комплексными системами Национальный Исследовательский Ядерный Университет «МИФИ»
Россия, г.Москва e-mail: schebtu@gmail.com
Shebotinov A.A
1st year master
faculty of business informatics and complex systems management National Research Nuclear University "MEPHI"
Russia, Moscow e-mail: schebtu@gmail.com
Научный руководитель Колычев В.Д
Доцент
ф-т бизнес - информатики и управления комплексными системами, Национальный Исследовательский Ядерный Университет «МИФИ»
Россия, г.Москва e-mail: kolychev@mephi.ru
Scientific adviser Kolychev V.D
faculty of business informatics and complex systems management National Research Nuclear University "MEPHI"
Russia, Moscow e-mail: kolychev@mephi.ru
Аннотация.
В статье представлены средства визуальной аналитики, позволяющие принимать взвешенные и обоснованные управленческие решения на основе визуализации больших массивов информации с применением инструментальных средств Business Intelligence. Особенностью подхода, предложенного в статье является визуальное представление ключевых показателей эффективности (KPI - key performance indicators) организации на стратегическом уровне управления, являющиеся инструментом построения бизнес-моделей организации и измерения эффективности развития определенных направлений деятельности на стратегическом уровне. Набор стратегических показателей эффективности деятельности существенным образом зависит от области применения системы сбалансированных показателей и сферы применения. В настоящей статье рассматривается применение методов визуальной аналитики в высокотехнологичной области телекоммуникаций, которая характеризуется высокой скоростью изменения продуктовой линейки, а также необходимостью обработки информационных массивов в течение коротких интервалов времени. Представлена визуальная модель ключевых показателей эффективности деятельности с учетом их декомпозиции на ряд детализированных индикаторов. С применением средств визуальной аналитики представлена схема принятия решений, направленных на повышение эффективности деятельности организации, сопровождаемая использованием средств бизнес-графики, ориентированная на получение приемлемых решений в сфере маркетинга, управления продажами и повышения конкурентоспособности.
Annotation.
The article presents visual analytics tools that allow you to make weighted and informed management decisions based on the visualization of large amounts of information using Business Intelligence tools. A special feature of the approach proposed in the article is the visual representation of KPI (key performance indicators) of the organization at the strategic level of management, which is a tool for building business models of the organization and measuring the efficiency of the development of certain activities at the strategic level. The set of strategic performance indicators essentially depends on the area of application of the system of balanced indicators and scope of application. This article discusses the application of visual analytics methods in the high-tech telecommunications field, which is characterized
by a high rate of change in the product line, as well as the need to process information arrays for short time intervals. A visual model of key performance indicators is presented, taking into account their decomposition into a number of detailed indicators. With the use of visual analytics tools, a decision-making scheme aimed at improving the efficiency of the organization's activities is presented, accompanied by the use of business graphics tools, aimed at obtaining acceptable solutions in the areas of marketing, sales management and competitiveness.
Ключевые слова: Ключевые показатели эффективности, Бизнес-аналитика, Business-intelligence, Управление продажами, Анализ рынка, Контрольная панель, Тепловая карта, Хранилище данных, Витрина данных.
Keywords: Key Performance Indicators, Business Intelligence, Business-intelligence, Sales Management, Market Analysis, Control Panel, Heat Map, Data Warehouse, Data Showcase.
В последнее время технология управления эффективностью деятельности на основе ключевых показателей эффективности (KPI) приобретает все большую популярность при проектировании и разработке бизнес-моделей организации, а также на стадии принятия стратегических и тактических решений по развитию выбранных направлений бизнеса.
В статье представлен визуальный подход к решению задач принятия решений в высокотехнологичных компаниях на примере организации в сфере телекоммуникаций Российского рынка операторов мобильной связи. Внимание уделяется разработке и применению визуальных методов, основанных на использовании инструментальных средств Business Intelligence.
В современных условиях высокотехнологичного бизнеса построение успешной бизнес-модели управления является фактором конкурентного преимущества на рынке особенно в условиях развивающихся организаций на основе внедрения технологий управления изменениями. По данным Российских и западных аналитических агентств [10,12,15] наиболее развитой и адаптирующейся к условиям изменяющегося и растущего бизнеса является технология ключевых показателей эффективности оценки деятельности [11]. На рисунке 1 представлена визуальная модель влияния характеристик системы ключевых показателей эффективности (КПЭ) деятельности на построение успешной бизнес-модели компании [13, 14].
Высокая управляемо
Рисунок 1. - Система KPI и факторы улучшения бизнес-процессов организации
В условиях высокотехнологичного растущего бизнеса использование визуальных моделей ключевых показателей эффективности деятельности с применением инструментария Business Intelligence (BI) на основе
Вопросы студенческой науки
Выпуск №4 (20), апрель 2018
хранения, интеграции, анализа и визуального представления данных [6] является одним из наиболее широко применяемых средств принятия управленческих решений [7].
Наиболее часто используемым средством визуализации данных в современных В1-решениях являются информационные панели [6], в которых исследуемые показатели отображаются в виде шкал и индикаторов, позволяющих контролировать текущие достигнутые значения, сравнивать их с пороговыми величинами и, таким образом, выявлять потенциальные риски с целью корректировки управленческих решений.
Контрольные панели, основанные на анализе ключевых показателей эффективности [8,9], предназначены для сравнения текущих значений показателей с установленными на этапе предварительного планирования и отображают динамику изменения во времени [1,3].
Визуальная модель [1] системы сбалансированных показателей организации в сфере телекоммуникаций на примере оператора мобильной связи представлена на рисунке 2.
Функциональные
- Изменение выручки по макрорегиону за период времени (1.1),
- Изменение выручки по выбранному региону за период (1 2)
- Количество новых абонентов, подключенных за выбранный период (2.1),
- Количество абонентов ушедших в отток (2.2),
- Средняя конверсия на салон связи (количество подключенных абонентов) (2.3)
- Средний трафик на салон связи (количество пришедших
- Доля пользователей с активным потреблением data-трафика (3.1),
- Управление процессом распространения лучших практик внутри компании (3.2),
- Качество работы розничной сети оператора (3.3),
- Показатель вовлеченности абонентов (4.1),
- Степень доверия корпоративных клиентов (4.2).
- Доля решений проблем абонентов по первым звонкам в са11-центр (4.3),
- Качество работы голосовой и смс активности (4.4),
- Качество работы розничной сети оператора (4.5),
- Удовлетворенность тарифными опциями и
- Планирование и организация продаж оборудования (4.1), ► - Объем продаж модели мобильного устройства (4.2).
Рисунок 2. - Модель ключевых показателей эффективности деятельности при построении бизнес-модели
С применением визуальной модели, представленной на рисунке 2, создается контрольная панель и выстраивается бизнес-модель, направленная на оптимизацию бизнес-процессов предприятия в сфере высокотехнологичного бизнеса [14, 15].
Технология визуализации данных, позволяет использовать специальные хранилища данных (data warehouse), отражающих текущую, реальную и полную информацию для визуального бизнес-анализа. Информация в хранилище, включая исторические данные, собирается из различных операционных (транзакционных) систем и структурируется специальным образом для более эффективного анализа и обработки
Стратегичес
Формирование
клиентской базы (В)
Е/
Н В
S н s
3 У ^
т ^ U
Качество клиентской базы (С)
■г «
£ г
Удовлетворенно сть клиентов (D)
запросов, при этом для решения более узких, конкретных задач из общего хранилища могут вычленяться подмножества данных - так называемые витрины данных (data marts). Схема визуализации ключевых показателей эффектности деятельности предприятия на основе инструментальных средств бизнес-аналитики Business Intelligence представлена на рисунке 3.
Динамика изменения выбранных показателей эффективности может осуществляться как в ретроспективе, так и с учетом будущих прогнозных значений [3, 14], при этом шаг или интервал отображения информации может быть выбран пользователем.
В соответствии с выбранной моделью и спецификой высокотехнологичного бизнеса в настоящей работе рассмотрена динамика изменения ключевых показателей эффективности (КПЭ)[7] с установленным шагом (одна календарная неделя), при этом детализированная информация о предприятии скрыта из-за соглашения о конфиденциальности.
Ш и С
(U
ьр
и
с
on
(Л
Ш С
"on
СО
га §
ш
I-u S
и
Хранение данных ИС компании
\ I \
Детализация информации
Агрегирование
I
I
Уровень метаданных
Визуализация
(E) Аналитическая витрина данных
■Q I ■Q
га
(Л (Л
ш с
"on 3 СО
ш и с
(U
ш
щ га :=
si Р ®
> U -М
CL ¿t с h <и I а
Рисунок 3. - Визуальная модель процесса формирования стратегических показателей эффективности деятельности [9, 11] на основе инструментальных средств Business Intelligence
На основе построенной визуальной модели ключевых показателей эффективности выполним их визуализацию с использованием средств визуальной аналитики Business Intelligence.
Стратегический показатель выручки KPIA - данный показатель отражает изменения недельной выручки в детализации, как для отдельных макрорегионов или регионов, так и для всей России. На рисунке 4 представлена визуальная модель, отражающая динамику изменения данного показателя. Визуальная модель представлена в формате тепловой карты, которая отражает интенсивность поступления выручки с градациями цветопередачи, от желтого цвета, соответствующего уменьшению объема поступающих средств по отношению к предыдущему периоду времени до темно зеленого, являющегося индикатором возрастания уровня выручки. Цвета на тепловой карте отражают изменения показателей в сравнении с предыдущим периодом времени, например, неделей.
ВЫРУЧКА ПРИВЛЕЧЕНИЕ КЛИЕНТЫ ОБСЛУЖИВАНИЕ УСТРОЙСТВА Неделя г—i _
аш В2Е
4.Й2.31.13) 0В,С
О <
Рост выручки Revenue: сравнение с тр^^з дуцей -елегей
гаавг.17-. 25СЕНГ.17Г. -. 20ноя5.17г. 15дек.17г. 15янв.1Вг.
Рисунок 4. - Визуальная модель изменения показателя изменения выручки в детализации для регионов (совмещенная модель тепловой карты и «столбчатая» диаграмма)
На рисунке 4 представлена визуальная модель географической карты Российской Федерации, зеленым цветом помечены наиболее прибыльные или наиболее эффективно приносящие прибыль регионы.
Совмещая различные виды диаграмм, оказывается возможным выполнить наглядную визуализацию больших информационных массивов с привязкой к выбранному региону, анализируя и осуществляя мониторинг изменения выбранного показателя эффективности. На нижних столбчатых диаграммах рисунка 4 указана динамика изменения в целом по России.
На рисунке 5 представлен пример визуальной модели показателя выручка в формате тепловой карты для выбранного региона - Екатеринбург. Как видно из рисунка 5 для данного географического региона в недельном представлении отмечалось падение показателя выручки на 5,9%. Манипулирование информацией с
использованием визуальной модели реализуется в различных разрезах, совмещая поиск необходимой информации с процессом принятия управленческих решений.
Рисунок 5. - Визуальная модель изменения показателя выручка в выбранном регионе локализации в
формате тепловой карты
Визуальная модель стратегического показателя эффективности ЕРЬ - формирование клиентской базы представлена на рисунке 6.
Рисунок 6. - Визуальная модель изменения показателя формирования клиентской базы в региональном
представлении
На рисунке 6 отображается также структура продаж [13, 14] основных категорий тарифных планов, непосредственно отражающая структуру продуктовой линейки. Наименования тарифных планов имеют типовые названия в соответствии с соглашением о конфиденциальности. На рисунке 6 приняты следующие обозначения,
касающиеся индикаторов, влияющих на процесс принятия управленческих решений по достижению требуемого уровня стратегического показателя: Gross intake - количество новых абонентов, подключенных за установленный период, без корректировки на отказавшихся от обслуживания абонентов, Net intake - количество новых абонентов, подключенных за установленный период, c корректировкой на отток абонентов, Churn - количество абонентов, отказавшихся от обслуживания, Средняя конверсия на салон - количество клиентов, подключившихся в точке продаж, Средний трафик на салон - количество клиентов пришедших в салон связи, Disconnect - количество клиентов отключившихся от услуг связи, либо с заблокированном состоянием счета, Reconnect - количество клиентов возобновивших пользование услугами связи и положительным балансом на счету.
На рисунке 6. непосредственно рядом с соответствующим числовым значением индикатора, расположена цветная геометрическая фигура круг, цветом обознается результат сопоставления с соответствующим значением, которое было получено в более ранний период времени. Градации цветности установлены от темно-зеленого, светло-зеленого, салатового, желтого, светло-желтого, оранжевого и ярко красного цветов, обозначающие соответственно положительные, нейтральные и отрицательные результаты сопоставления с предыдущим периодом времени. При этом, чем интенсивнее цветность соответствующей геометрической фигуры, тем более значимыми будут управленческие решения, которые необходимо принимать по результатам мониторинга данного показателя.
На рисунке 7 визуальная модель динамики продаж тарифных планов в абсолютном выражении (по выбранным категориям), отражающем число заключенных контрактов в выбранный период времени.
Визуальная модель отражает структуру продаж тарифных планов, которая позволяет сделать вывод относительно сезонности показателя, поскольку за счет ценовой политики, сегментирования продаж и привлечения клиентов в новогодний период, за последнюю неделю 2017 года заключено максимальное число контрактов.
(•) Категории ТП ,
Структура продаж " ари<(>1
Каналы продаж
таоифг
20 авг 17- 25сект. 17 г 23окт 7- 20ноя517г 13 дек 17 г 15янв_1аг
Рисунок 7. - Визуальная модель динамики продаж по категориям тарифных планов Визуальная модель стратегического KPIC показателя качества клиентской базы. представлена на рисунке 8. При этом на данном рисунке представлена тепловая карта по регионам и столбчатая диаграмма для детальной аналитики по периодам времени (неделям) с нанесением линии показателя по сравнению с предыдущим периодом в течение интервала времени, предшествующего данному (году).
Набор показателей качества клиентской базы включает: текущую абонентскую базу - Flash Base, долю устройств с поддержкой стандартов 3G/4G, долю пользователей с активным потреблением data-трафика, долю активных пользователей data-трафика с устройств поддерживающих стандарты трафика с устройств, поддерживающих стандарты 3G/4G, долю абонентов, у которых первая сим-карта не является операторской, но
поддерживает 4G соединение, процент пользователей услугой автоматического платежа, процент пользователей услугой обещанного платежа, процент «говорящих» абонентов (talking subs share), которые совершают хотя бы один голосовой вызов раз в 9 дней.
Рисунок 8. - Визуальная модель показателей качества клиентской базы Представленные на рисунке 8 данные, а также их сравнение с предыдущим периодом - годом, (указано в процентном соотношении в левой верхней части диаграммы), показывает бизнес-пользователям общую тенденцию роста абонентской базы и позволяет принимать стратегические решения, реализуя систему сегментирования клиентов по признаку принадлежности абонента к категории B2B или B2C.
Визуальная модель группы показателей, отвечающих за анализ устройств и долю первично приобретаемых сим-карт абонентами, позволяет принимать решения по прогнозированию тенденций использования data-трафика и стимулированию сбыта с учетом пакетов трафика для пользователей мобильных устройств с несколькими сим-картами. Визуальное представление показателя «говорящих» абонентов позволяет оценить общие тенденции к потреблению голосового трафика и своевременно выявлять проблемы базовых станций, зон покрытия, влияющих на качество связи.
Визуальная модель стратегического показателя KPID удовлетворенность клиентов работой оператора связи по различным видам предоставления услуг представлена на рисунке 9.
Одним из общепринятых показателей удовлетворенности клиентов предоставляемыми услугами является показатель индекса потребительской лояльности NPS (net promoter score), который позволяет путем опросов абонентов определить приверженность продукту или компании. Как видно из рисунка 9 индекс потребительской лояльности находится на высоком уровне, что помечено зеленым цветовым индикатором в форме окружности.
На рисунке 9 отражена динамика точек контакта с пользователями услуг, которая позволяет учесть степень удовлетворения клиентов по выбранным критериям качества, таким как степень доверия корпоративных клиентов, анализ работы голосовой и смс активности, использование мобильного интернета, работа call-центра, работа розничной сети оператора, а также тарифными опциями и предложениями.
Рисунок 9. - Визуальная модель показателей удовлетворенности клиентов работой оператора
мобильной связи
Визуальный анализ показателей клиентского обслуживания позволяет принимать решения о работе с контактными обращениями абонентов, показателем вовлеченности абонентов, долей решений проблем абонентов по первым звонкам в са11-центр.
Нижний график на рисунке 9 отображает общую динамику оценки качества предоставляемых операторам услуг по данным в разрезе недели. Снижение показателя NPS динамики выполнения плана обусловливается отсутствием опросов абонентов в некоторые периоды времени низкой активности.
Визуальная модель стратегического показателя КР^ оценка продаж брендированного оборудования (мобильных телефонов) оператора представлена на рисунке 10, данные о реальных названиях моделей заменены на шаблоны, из-за соглашения о конфиденциальности.
Визуальная аналитика продаж оборудования позволяет спрогнозировать факторы успешности той или иной модели оборудования на рынке и оценить долю в общей структуре продаж, поскольку самые нефункциональные модели телефонов используется лишь для активации сим-карт (модель 6 на рисунке 10) или инициализации специализированного оборудования.
Визуальная модель показателя позволяет отобразить не только долю в объеме продаж, но и долю в выручке определенной модели телефона.
Визуальный анализ выручки от продаж позволяет принимать решения относительно реализации маркетинговой политики, направленной на выявление и поддержку на уровне продвижения продаж наиболее неперспективных моделей лучших аппаратов с учетом сегментирования устройств по типу использования и выявления устройств-активаторов.
Рисунок 10. - Визуальная модель показателя продаж брендированного оборудования (мобильных телефонов) оператора мобильной связи Визуальные модели ключевых показателей эффективности деятельности высокотехнологичного предприятия в сфере телекоммуникаций, представленные в статье, позволяют структурировать деятельность организации с учетом факторов повышения конкурентоспособности, стабильности функционирования, настройки бизнес-модели, оптимизации операционных и стратегических бизнес-процессов.
Разработанный автором набор визуальных моделей позволяет использовать средства визуальной аналитики для принятия управленческих решений по стратегическому и оперативному планирования и управлению маркетинговой деятельностью предприятия на основе данным мониторинга с учетом отображения динамики изменения выбранного набора показателей в течение выбранного интервала времени.
Построение визуальных моделей ключевых показателей эффективности деятельности реализовано с использованием инструментальных средств Business Intelligence на основе организаций хранилищ и витрин данных путем сбора больших информационных массивов. Организация и применение системы Business Intelligence позволяет использовать функциональный информационный инструментарий и создать мощное
средство визуальной аналитики разнородной информации, принимая во внимание технологии управления эффективностью деятельности.
Предлагаемый авторами подход при построении бизнес-модели использует методы визуальной аналитики с целью принятия обоснованных решений как на стадии бизнес-планирования, так и на этапе оперативного планирования и управления деятельностью организации в сфере высоких технологий в условиях конкурентной среды и интегрированных бизнес-процессов.
Список используемой литературы:
1. Пилюгин В.В. Компьютерная геометрия и визуализация. - М.:МИФИ, 2005.- с.120
2. Kolychev V.D. Specificity of the product's life-cycle management models / V.D. Kolychev, V.P. Rumyantsev // Non-ferrous metals, 2014, vol. 2. - pp. 3-7.
3. Колычев В.Д. Система визуальных моделей управления проектами / В.Д. Колычев, В.П. Румянцев // Научная визуализация. - 2014. - № 3(6). - С. 14-54.
4. Ерохина В.В. Интеграция оперативного финансового контроллинга и KPI в единый инструмент управления на предприятии. Журнал «Научное мнение». Издательство: Санкт-Петербургский университетский консорциум (Санкт-Петербург). Номер 12, 2012, Стр.: 141-144.
5. Вахитов А.Р. Использование KPI, технологий OLAP и DATA-mining при обработке данных. Журнал «Известия томского политехнического университета». Том. 314, Номер 5, 2009, Стр.: 175-179.
6. Тимошенко О.Ю., Половинко В.С. Методика многоуровнего ранжирования целей организации и их трансформации в KPI отдельных подразделений и работников. Журнал «вестник омского университета. серия: экономика». Номер 2 , 2009, Стр.: 6-13.
7. Mills, A. M., & Smith, T. A. (2011). Knowledge management and organizational performance: A decomposed view. Journal of Knowledge Management, 15(1), 156-171. doi: https://doi.org/10.1108/13673271111108756
8. Руденко Л.Г., Дегтярь Н.П. Сущность KPI и его роль в управлении предприятием. Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2017. № 2 (21). С. 50-54.
9. Шарапова В.М., Борисов И.А., Шарапова Н.В. Эффективность системы управления компанией на основе KPI. Наука и бизнес: пути развития. 2017. № 9. С. 64-68.
10. Колганова Е.М., Гузей В.А. Сравнительный анализ зарубежного и российского опыта внедрения и использования системы KPI. В сборнике: Проблемы учета, анализа, аудита и статистики в условиях рынка ученые записки. Ростов-на-Дону, 2017. С. 112-120.
11. Пахомова А.С. KPI в управлении: взаимосвязь со стратегией развития. Молодежный научный форум: общественные и экономические науки. 2017. № 10 (50). С. 42-48.
12. Тихонович Я.А. Преимущества и ограничения внедрения системы KPI на российских предприятиях. В сборнике: Научное сообщество студентов XXI столетия. Экономические науки Электронный сборник статей по материалам LVI студенческой международной научно-практической конференции. 2017. С. 87-92.
13. Ковергина Г.С., Пекцоркина И.В. Исследование интегрированной отчётности российских компаний на предмет включения показателей в систему KPI. Инновационная наука. 2017. № 1-1. С. 60-62.
14. Стародубов И.П. Управление по результатам и использование KPI в деятельности организации. Научные исследования. 2017. № 4 (15). С. 47-49.
15. Малышева М.А. KPI: Преимущества и недостатки внедрения. В сборнике: Информация как двигатель научного прогресса сборник статей международной научно-практической конференции: в 3 частях. 2017. С. 134137.
