Какое главное свойство эффективной цепочки поставок?

🎥 Ну что, друзья, у меня теперь официально есть авторская ТВ-программа «Цепная реакция» (все же поняли, что это о цепях поставок, да?). И вот ее первый выпуск!

В гостях у меня Марья Дей, генеральный директор «Pony Express» и настоящий гуру в управлении и логистике. У Марьи колоссальный опыт, поэтому я очень советую послушать, что она думает о планировании в период турбулентности, адаптивности и процессной зрелости компаний, главных качествах хорошего логиста и о том, что делает цепочку поставок действительно эффективной.

#СМИ #полезное

⚡️Эксперты о трансформации и цифровизации цепочек поставок в России
Переходим к докладам представителей агрохолдингов на первой клиентской встрече LAMACON.

Марина Михейчикова, директор по цифровой трансформации ГК «Благо»
Тамара Захарова, начальник отдела планирования продаж и логистики ГК «Благо»

Компания «Благо» активно развивается и прирастает примерно на один актив (завод, элеватор и др.) в два года. Несмотря на широкую сеть и представленность почти во всех регионах, моделирование позволяет компании эффективно решать задачи бюджетирования небольшой командой.

На каждом этапе от закупки сырья до реализации продукции у производителя существует огромная вариативность. Она включает в себя разную географию закупки сырья, транспортировку семечки сразу на завод или сначала на элеватор, разные способы перевозки (танкеры, сухогрузы для побочной продукции, мультимодальные перевозки), формы продукции (сырой продукт, рафинированное масло наливом или бутилированное) и вариативность каналов сбыта.

Модель позволяет не просто оптимизировать логистику, но и определить план закупок, оптимальный уровень запасов, план продаж по каналам сбыта и сбалансировать все элементы между собой, а также быстро просчитать разные сценарные условия и принять решение.

📌 Кроме того, среди задач, которые компания планирует решать с помощью модели, - управление рабочим капиталом. Сейчас, когда расходы на использование финансовых инструментов для бизнеса выросли, включение финансового контура в модель является перспективной наработкой.

#полезное #рынок #клиентскаявстреча2023

Большие данные для принятия логистических решений

📌 Хочу поделиться очень классным, на мой взгляд, кейсом Тинькофф. Банк придумал способ монетизировать транзакционные данные своих клиентов и создал геосервис, который подсказывает удачное месторасположение для торговых точек. Монетизация тут, конечно, условная: инструмент является бесплатным, но работает на расширение базы контактов, для использования полной версии необходим номер телефона.

По сути, это рекомендательный сервис, который предлагает простую городскую геоаналитику на основе оценки capacity – емкости рынка в той или иной части города. И главный бонус состоит в том, что подобные данные сложно получить еще где-то. В Росстате, возможно, есть сведения в проходимости в разных районах, но их точность и актуальность вызывает сомнения.

Вообще, идея не нова, я и сам когда-то давно работал над похожим аналитическим сервисом на базе биллинговых данных телеком-сетей. Но «не новая» вовсе не означает «не актуальная». Совсем наоборот. Данные все больше определяют решения в бизнесе, и сейчас трудно представить крупную или среднюю компанию, которые бы не использовали аналитику. А этот сервис делает анализ big data доступным и для малого бизнеса тоже. Это круто, потому что культура работы с информацией все больше проникает в экономику на всех уровнях.

Данные – это хрустальный шар нашего века. И никакой магии, только математика 😉

#рынок

Баланс онлайн и офлайн продаж в e-grocery
📌Следуя за глобальными тенденциями, ритейлеры стремятся увеличить свою долю на рынке e-grocery, и X5 Group не исключение. Создается впечатление, что онлайн можно «качать» бесконечно, но на самом деле балансировать продажи по каналам сложнее, чем кажется.

Для ритейла предложение товаров на полке в магазине и курьерская доставка продуктов покупателям – это две разные бизнес-модели, каждая из которых сопряжена со своими операционными затратами. В первом случае это погрузка-разгрузка больших объемов продукции, централизованная доставка, аренда торговых площадей и работа сотрудников, во втором – точечная доставка небольшими машинами и работа курьеров.

В среднем затраты на заключительном этапе (РЦ-клиент) составляют порядка 20% в конечной стоимости товаров. Но если какая из составляющих затрат будет сильно расти (например, з/п водителей или аренда), это сделает связанный с этими затратами канал продаж менее рентабельным для продавца.

🚚 Сейчас есть тенденция, что более дорогим каналом становится именно доставка (кризис транспорта, рост востребованности и з/п курьеров), и это в перспективе естественным образом ограничит рост e-grocery. Если ритейлер допустит, что из-за стоимости доставки продукты начнут ощутимо дорожать, он может получить падение продаж.

Кроме того, возможности наращивания онлайн-продаж для каждого ритейлера определяет его клиентская база. Соотношение покупателей, которые готовы покупать в магазине или с доставкой, будет разным, условно, для «Пятерочки» и «Азбуки вкуса». Во втором случае покупателям важны не только сами продукты, но и эмоции от посещения дорогого магазина, даже некоторое подтверждение их социального статуса. Поэтому как бы стремительно не рос рынок e-grocery, просто «пересадить» всех клиентов на онлайн – невозможная задача, тут нужен тонкий баланс.

📉 Впрочем, пока рынок онлайн-доставки не насытился, можно экспериментировать с объемами бизнеса в том и другом канале продаж. Но, на мой взгляд, на горизонте 3-5 лет ограничения, о которых я написал выше, приобретут больший вес, и рост e-grocery замедлится.

#рынок

Многие активно комментируют громкую новость о покупке «Магнитом» маркетплейса KazanExpress. А я по этому случаю ввожу на своём канале новый хэштег #яжеговорил и предлагаю вспомнить, о чем уже писал в мае 😉

Приобретая активы KazanExpress, ритейлер одной сделкой закрыл именно те потребности, которых ему не хватало для быстрого выхода на рынок e-com: более обширную ассортиментную матрицу за счёт пула продавцов с KazanExpress (1,5 млн SKU), интернет-площадку маркетплейса с её аудиторией, а также всю инфраструктуру.

Точная сумма сделки не раскрывается, но кажется, ритейлер решил не просто нарастить долю продаж, генерируемую электронной коммерцией, но и всерьёз конкурировать с гигантами е-кома.

#рынок #яжеговорил

ГК «Благо» о цифровизации цепочек поставок

Недавно я рассказывал о проекте для компании «Благо», где мы впервые внедрили в модель цепи поставок финансовый контур. В итоге получили комплексный инструмент, который помогает рассчитать план закупки сырья, организации производства и дистрибуции готовой продукции и дает возможность управлять рабочим капиталом.

Но я уверен, куда интереснее узнать впечатления из первых рук. Тамара Захарова, начальник отдела планирования продаж и логистики ГК «Благо», поделилась, как были выстроены процессы планирования в компании раньше и какие возможности появились благодаря применению модели, рассказала о центре экспертизы и о дальнейших планах по цифровизации в ГК «Благо».

А еще буквально только что мы закончили запись второго выпуска 🎥 ТВ-программы «Цепная реакция», где в гостях у меня была Марина Михейчикова, директор по цифровой трансформации «Благо». Передача совсем скоро выйдет, и я очень советую ее посмотреть, так как Марина поделилась не только своим опытом в планировании и применении инструментов прогнозирования, но и очень крутыми идеями о том, как компаниям адаптироваться к современной изменчивой среде.

Искреннее спасибо нашим друзьям из компании «Благо» - и за крутой совместный проект, и за готовность о нем публично рассказывать.

А теперь – все внимание на экран 😉

#кейсы #рынок

Пан или пропал: чем опасны интуитивные решения при расширении инфраструктуры?

📌 «Лента» расширяет свое присутствие на региональных рынках и развивает формат магазинов у дома, приобретя торговую сеть мягких дискаунтеров «Монетка». Удачная ли это инвестиция?

Мотивация ритейлера понятна, да и тенденция экспансии за счет сделок слияния и поглощения сейчас очень характерна для продуктовой розницы. Это объясняется в том числе нехваткой удачно расположенных торговых площадей в регионах, хочешь магазин в проходимом месте – скупай конкурентов. По такому пути идет не только «Лента», но и многие другие крупные игроки.

🔗 При сделках такого масштаба, когда ритейлер интегрирует в себя целую сеть (в случае «Ленты» это +30% новых торговых площадей), крайне важно правильно рассчитать новую инфраструктуру. Она не должна быть избыточной или недостаточной, а ее обслуживание не должно обходиться слишком дорого.

Для принятия взвешенного решения логистический кейс лучше смоделировать и проверить в безрисковой среде, рентабельны ли инвестиции и как быстро они окупятся. Не знаю, есть ли инструменты моделирования у «Ленты», но, если нет, вероятнее всего, компания по старинке полагается только на экспертность команды. Такой путь, конечно, возможен, но только если у вас EBITDA не снижается третий квартал подряд.

Возвращаясь к вопросу, который я задавал в начале поста: принятие подобных масштабных решений на одной менеджерской интуиции чревато непрогнозируемым результатом. Можно поднять показатели, а можно просесть еще больше. Самому интересно, как получится у «Ленты»?

#рынок

Как фермерской продукции попасть в магазин?

📌В Тульской и Липецкой областях «Магнит» и X5 Group реализуют пилот, который вскоре может распространиться еще на 27 регионов страны. Речь о создании «агрегаторов фермерской продукции», которые обеспечат сбор и хранение сельхозпродукции фермеров для дальнейшей поставки в розницу.

Глобально у государства есть два способа поддержать малый бизнес: материально через механизм субсидий и льгот или путем создания условий для реализации продукции. И вот именно для фермерской продукции с ее маленькими сроками годности эффективная товаропроводящая цепочка критически важна. Чем быстрее фрукты и овощи попадут на прилавок, тем свежее они будут и тем более привлекательными станут для покупателей.

Стабильный спрос позволит фермерам не закладывать высокий риск порчи продукции в стоимость и сделает цену на фермерские товары более конкурентной. Кроме того, консолидация мелкого бизнеса даст фермерам возможность конкурировать с крупными игроками, а значит, сдержит монополизацию рынка. Также агрегаторы могут не только поставлять продукцию в торговые сети, но и работать как оптовые рынки, где свежие продукты будут напрямую закупать представители мелкого бизнеса или, например, HoReCa. И, наконец, это обеспечит контроль качества продукции: именно качество должно стать главным критерием для работы агрегатора с фермерским хозяйством.

🔗 В общем, консолидация пойдет на пользу конкуренции, уровню свежести и качества продукции, а также доступности фермерских товаров. Осталось только подкрепить этот проект соответствующей инфраструктурой. А это как раз задачка для математического моделирования: определить, где стоит расположить эти рынки, чтобы они оптимально соединяли спрос и предложение.

#рынок

Бенчмарки: зачем сравнивать свои показатели с отраслевыми?

📌 На проектах при сборе данных моя команда неоднократно сталкивалась с ситуацией, когда компания по какому-то показателю в логистике несла затраты намного выше рынка. Например, неоправданно дорого арендовала склады в определенной локации. Почему так происходит и что делать?

Несмотря на то, что каждая компания уникальна в своих бизнес-процессах, если мы посмотрим на цепочки поставок, то увидим, что внутри одной индустрии почти все бизнесы очень похожи. Поэтому неудивительно, что всем крайне интересны данные о работе ближайших конкурентов. При этом большинству игроков трудно оценить собственные бизнес-процессы со стороны, и они существуют по принципу «так исторически сложилось».

Преодолеть эту зашоренность можно, если иметь ориентиры по рынку – отраслевые бенчмарки. Сложность в том, что релевантные бенчмарки трудно собрать – источников данных мало, они часто разрозненные, неактуальные или не дают данных в разрезе конкретных индустрий. А последнее очень важно: например, возить свежее мясо – это совсем не то же самое, что стиральный порошок.

Бенчмарки ценны тем, что позволяют компании оценить свое положение на рынке и определить приоритетный вектор для оптимизации цепочек поставок. Например, если складские операции по стоимости примерно проходят по медиане рынка, а транспортные затраты - по верхней границе, то нужно анализировать и оптимизировать именно транспорт.

⚡️ Кстати, в наших проектах по математическому моделированию тоже есть свои бенчмарки. На основании проектного опыта мы можем с высокой точностью сказать, какой эффект по оптимизации цепочек поставок получит клиент, исходя из его текущих показателей и индустрии, в которой он работает. Понимание, на какой ROI можно рассчитывать по итогам (а в проектах по моделированию он значительно превышает первоначальные вложения), часто является решающим фактором при принятии решения о старте проекта.

#полезное

Эффективность персонала в логистике в условиях дефицита кадров
Сегодня у меня гостевой пост: Игорь Шацкий, директор по логистике «О`КЕЙ», поделился, как в нынешних реалиях организовать работу так, чтобы получить от команды максимальную результативность.

⚡️Одним из главных трендов, которые сейчас определяют не только логистику, но и многие другие сферы, является острый дефицит человеческих ресурсов. Персонал не просто стал стоить дороже: даже повышая оплату труда, сложно набрать необходимое количество сотрудников, потому что спрос сильно превышает предложение.

В этих условиях главная задача – повышать ценность единицы ресурса, то есть максимизировать продуктивность каждого специалиста. Разберемся, как этого добиться.

🔹Поливалентность. Почти любые процессы в бизнесе характеризуются неравномерностью загрузки персонала. Например, на складе иногда требуется больше сотрудников на приемку, иногда на комплектацию и т.д. Если специалисты не взаимозаменяемы на операциях (не поливалентны), то для каждой функции нужно обеспечить наличие хотя бы 80% от максимально необходимого на каждую операцию числа сотрудников. При этом, если рассмотреть процессы в каждую единицу времени, окажется, что пока на приемке и экспедиции треть сотрудников ничего не делала, на комплектации был дефицит. Для обеспечения равномерности необходимо, чтобы все сотрудники в течение определенного периода освоили все профили работ, аттестовались по ним, и в нужный момент их можно было аллоцировать на те функции, где выше загрузка.

🔹Эффективность операций. Здесь стоит задача выявить все узкие места в каждом процессе. Для этого мы используем несколько методик. Во-первых, раз в квартал или полгода мы с командой собственноручно проходим каждую операцию, это помогает сформировать целый пласт задач по оптимизации. Во-вторых, есть отдельное подразделение развития логистики, которое выполняет функцию мониторинга и совершенствования операций постоянно. И, наконец, заметить все белые пятна помогает сбор инициативы снизу: каждый сотрудник склада имеет возможность написать заявку и подать идею по совершенствованию процесса.

🔹Триангуляция. Система позволяет воспринимать склад как 3D-объект, и это дает возможность абсолютно точно определить, в какой точке начинается и заканчивается операция, а значит посчитать «холостой пробег». Фиксировать можно gap time (время, потраченное между заданиями) и lost time (время, когда специалист был свободен, но не мог получить следующую задачу). Сбор этой информации очень наглядно показывает разрывы, которые надо сократить. Например, в «О`КЕЕ» на некоторых операциях мы выявили, что нерабочий пробег составляет 40%. Один из способов решить эту проблему – зональность, когда каждый сотрудник работает в определенной части склада. Однако здесь тоже может возникнуть неравномерность загрузки: в зоне А люди не заняты, а в зоне Б – дефицит. Оптимально, чтобы распределение персонала планировала информационная система с учетом загрузки по зонам и функциям.

#полезное

Конфиденциальность данных клиента: тонкости консалтинга

На проектах моя команда консультантов имеет доступ к чувствительным данным о деятельности компании-клиента. При этом консультанты могут работать с бизнесами из одной отрасли, и возникает резонный вопрос, как регулируется вопрос сохранности информации.

Самый очевидный ответ, который напрашивается сразу – соглашение о неразглашении (NDA). Действительно, именно этот документ защищает клиента с юридической точки зрения. Однако я глубоко убежден, что это не самое главное.

Обеспечение конфиденциальности данных – это, в первую очередь, вопрос репутации консалтинговой компании. Позиция моей команды в том, что, помогая клиентам оптимизировать их работу, мы никогда не передаем входные данные, эффекты или показатели конкурирующих компаний друг другу.

Поэтому помимо юридической конфиденциальности с этической точки зрения каждый наш клиент защищен моим словом и репутацией LAMACON, к которой мы очень трепетно относимся. Долгосрочная работа с каждым из наших клиентов – а это крупнейшие игроки в ритейле, FMCG, производстве и нефтегазе - это подтверждает.

#полезное

Послезавтра, 9 ноября, мы с коллегами принимаем участие в IX SCM конгрессе руководителей цепей поставок. Главная цель встречи – аккумулировать лучшие практики по управлению цепями поставок в условиях неопределенности. И в этом контексте команда LAMACON как всегда топит за математику, цифровизацию и планирование.

Иван Глушаков в секции «Цифровая трансформация» расскажет, как с помощью математического моделирования спроектировать оптимальную цепь поставок, а Татьяна Ваганова в секции «Планирование» поделится, что такое интегрированное планирование в нашем представлении и как приземлить его на российские реалии. Оба трека будут после обеда, с 16.00 до 17.30. Мы на мероприятии в течение дня.

⚡️Ключевыми тезисами выступлений и самими презентациями я обязательно поделюсь здесь.

Думаю, это будет крутой обмен опытом и возможность нетворкинга с профессионалами своего дела. Мы готовы встретиться со всеми желающими, познакомиться, обсудить рабочие (да и нерабочие) моменты. Пишите, звоните, будем рады 😉

#мероприятия

Убеждения, которые мешают применять математическое моделирование
В моей практике крайне редко случалось, что мы проигрывали проект конкурентам. Чаще всего причиной отказа от сотрудничества становились неготовность компании трансформировать свои процессы и непонимание ценности такого инструмента, как моделирование. Вот немного реальных возражений, с которыми сталкивалась моя команда.

🔹То же самое может рассчитать в Excel штатный аналитик, и это будет дешевле
Это утверждение совершенно справедливо для небольших бизнесов: никому не нужен самолет там, где можно доехать на велосипеде. Но если речь о компании со сложными цепочками, географической распределенностью и высокой вариативностью на каждом плече доставки – нужен инструмент, который учтет все факторы. Не преуменьшая ценность экспертизы аналитиков компании, отмечу, что человеческий мозг так устроен, что не способен на контринтуитивные решения. А вот у беспристрастной математики такой проблемы нет. Кроме того, просто в силу больших вычислительных мощностей модель точнее в нюансах: она подскажет не только где открыть склад или кросс-док, но и рассчитает его оптимальные параметры.

🔹Да кто знает, что там через 5 лет будет
Напрямую редко кто из топ-менеджмента скажет, что у компании нет стратегии. Но по факту многие бизнесы так зашиваются в операционке, что стратегия – это просто бумага, положенная под стекло. Когда все, о чем думает менеджер – это квартальные или годовые показатели, крайне сложно увидеть ценность инструмента, который будет работать на более продолжительном отрезке.

🔹Восстание машин
Это позиция, как правило, незрелых руководителей, когда инструмент воспринимается, как конкурент, а не как помощник. Возникает страх, что если модель найдет пути оптимизации, которые не нашел управленец, то это ставит под вопрос его компетенции. Тогда давайте перемножать шестизначные числа в уме, а то вдруг мы проиграем калькуляторам.

🔹Последнее возражение в списке, но первое по частоте: это дорого!
Чаще всего проект не состоится из-за несовпадения стоимостных ожиданий и реальности. Это происходит из-за непонимания принципов ценообразования в консалтинговом проекте и неготовности вкладывать какие-то бюджеты в оптимизацию. Причем, речь может идти о компаниях с миллиардным оборотом. Покажу на числах меньшего порядка – так будет проще и нагляднее. Предположим, у компании выручка 150 млн, и ей предлагают проект за 1000 рублей, который принесет по итогам 1-2 миллиона. Как вам в такой ситуации возражение «Нет, 1000 – это дорого, давайте за 500 или мы не готовы». Ну, не готовы – значит, не готовы. Не у всех компаний на рынке достаточный уровень процессной зрелости 😉

#полезное

Интегрированное планирование – зарубежная мечта или реальность?
Как и обещал, делюсь с вами презентацией и тезисами с выступления моей коллеги Татьяны Вагановой на вчерашнем конгрессе. В LAMACON она управляет как раз направлением интегрированного планирования, так что тут просто концентрация пользы и конкретики.

⚡️Интегрированное планирование – это, в первую очередь, не IT-инструмент, а подход, в рамках которого стратегические цели компании преобразуются в план из конкретных операционных задач с фиксированными сроками выполнения.

Главная цель подхода – балансировка целевых показателей и синхронизация всех уровней планирования от стратегического до оперативного (мы все знаем, как страдает синхронизация в кросс-функциональных процессах).

Практика ИБП зарубежная: в модели SCOR она впервые упоминается в 2017 году и относится к категории «Emerging practices». Такие практики помимо высокой результативности предполагают риски, однако при накоплении достаточного опыта внедрения могут переходить в категорию «Best practices». Впечатляющие показатели успеха применения этой практики описаны в презентации, впрочем, как и сложности, которые могут ей сопутствовать.

Определиться, готова ли компания к внедрению интегрированного планирования поможет чек-лист на последнем слайде. А вот что делать, если готовности нет? Наш подход: начать с аудита, который проводится в 5 срезах: процессы, метрики и KPI, оргструктура, IT-архитектура и данные. После разрабатывается целевой процесс планирования и дорожная карта изменений. Одно лишь то, что такой подход позволяет сократить срок и стоимость внедрения IT-систем от 10 до 30% уже заставляет обратить на него внимание.

🔗 Если хотите еще погрузиться в тему – ловите статью Татьяны о том, почему интегрированное планирование может «не взлететь».

#полезное

А вот и сама презентация #полезное

Требования времени: адаптивность, краткосрочное планирование и сценарный анализ

Друзья, в эфир вышел второй выпуск «Цепной реакции», где мы пообщались с Мариной Михейчиковой, директором по цифровой трансформации компании «Благо».

Порассуждали о том, как компаниям и их менеджменту оставаться адаптивными в изменчивом и хрупком мире, как поменялся процесс планирования и как быстро корректировать планы, моделируя различные сценарии. Кроме того, Марина рассказала о максимально продвинутом подходе к ценообразованию, который применяют в «Благо», а также о том, как в компании происходила цифровая трансформация.

#СМИ #полезное

📌 Кстати, может, не все в курсе, но у LAMACON есть Youtube-канал.

А поскольку в последнее время у нас выходит много видеоконтента - выпуски «Цепной реакции», мнения клиентов, записи с лекций и конференций - там есть, что посмотреть. Так что смотрите, ставьте лайки и подписывайтесь (говорю уже прямо как блогер!)

Как спроектировать оптимальную цепь поставок с помощью математического моделирования?
Сегодня у нас на очереди презентация еще одного выступления с конгресса руководителей цепей поставок. В целом, мы довольно часто выступаем с этой темой на мероприятиях. Иван Глушаков рассказал о том, что такое математическое моделирование и как оно помогает бизнесу в турбулентное время. Освежу в вашей памяти основные тезисы:

✔️ Бизнес работает в условиях полной перестройки логистических цепочек: изменение структуры поставщиков, политик пополнения, переориентация потоков экспорта, импортозамещение, изменение структуры привязок клиентов к складам и пр. Привычные решения не работают, а ошибки стоят дорого.
✔️ Математическая модель представляет собой двойника реальной цепи поставок и помогает найти оптимальное решение для максимизации прибыли или минимизации затрат.
✔️ На тактическом уровне планирования модель позволяет принимать решения для текущей инфраструктуры, а на стратегическом – для планируемой инфраструктуры в рамках инвестиционных проектов в логистике.
✔️ Три основных сценария в условиях неопределенности: создание идеальной цепи поставок с нуля, анализ влияния отклонений ключевых параметров (тарифов, спроса, затрат и пр.) на конфигурацию цепи поставок, проверка гипотез – различных предпосылок и экспертных предположений.

Чтобы наглядно показать возможности математического моделирования для оптимизации цепочек поставок в презентации описаны два наших кейсов – с «Яндекс Маркет» и «Черкизово». С оцифрованными результатами, как мы любим.

🔗 Если еще сомневаетесь, что высокая неопределенность, в которой сейчас вынужден существовать бизнес, - это идеальная среда для оптимизационных алгоритмов, почитайте мою статью на эту тему.

#полезное

И, конечно, сама презентация
#полезное

⚡️ Что может помешать успешно реализовать проект по оптимизационному моделированию?
Моя коллега, которая занимается планированием цепей поставок в крупной производственной компании, сформулировала очень емкий перечень причин, которые препятствуют получению максимального эффекта от проекта по моделированию. С ее согласия делюсь с вами:

1. Проверка гипотез с помощью сценарного анализа до окончания калибровки модели
Первые результаты работы модели зачастую вызывают желание проверить и оптимизировать с ее помощью все, везде и сразу. Важно помнить, что неоткалиброванная модель – это, по сути, не готовая модель. Можно получить на ней одни результаты, а после калибровки – совершенно другие, поскольку там будут разные предпосылки и другая бизнес-логика.

2. Игнорирование необходимости ведения реестров сценариев и версионности моделей
В ходе проекта число сценариев, которые просчитывает команда, может исчисляться десятками. Очень важно вести реестр сценариев, чтобы понимать, в чем отличия между версиями, и что какое именно изменение повлияло на результат в том или ином случае.

3. Игнорирование периода поддержки модели со стороны консультантов после окончания проекта
Сразу по окончании проекта внутренняя экспертиза может быть еще недостаточной для полного погружения во все тонкости работы модели для ее доработки и проверки сценариев. Реальное обучение происходит, когда человек, который в компании работает с моделью, сталкивается со сложным случаем – и у него должна быть возможность обратиться к помощи консультантов на этом этапе.

4. Отсутствие понимания необходимости развития внутренней экспертизы
Из-за того, что становление своего центра экспертизы требует времени, иногда компании готовы продолжать оплачивать работу консультантов, а не растить своих специалистов. Однако только внутренний центр экспертизы дает бизнесу максимум эффективности, потому что на выходе мы имеем специалиста, который одновременно глубоко понимает модель и погружен в специфику конкретного бизнеса и компании.

5. Отсутствие представления результатов модели топ-менеджменту в наглядной форме
Крайне важно говорить с топ-менеджментом на его языке и представлять результаты работы модели лаконично, наглядно и с понятными бизнес-смыслами. Кроме того, нужно всегда проверять результаты с бизнес-экспертами, потому что они являются носителями знаний об отрасли и только они подскажут, если модель выдала результат, далекий от реальности.

6. Отсутствие четкого понимания целей проекта у заказчика/спонсора и у конечных пользователей - тех, кто использует результаты модели в своей работе
Чтобы не попасть в ситуацию, когда проект будет почти завершен, и вдруг выяснится, что его результаты в принципе не отвечают первоначальным требованиям заказчика, на начальном этапе проекта нужно проявить определенную дотошность и скрупулезность, выясняя образ желаемого результата.

7. Боязнь сбора данных недостаточной точности, неготовность к применению допущений и предпосылок
При старте проекта команда, ответственная за сбор данных, часто ожидает, что для работы модели надо собрать максимально детализированные большие данные. На самом деле это не так: есть набор различных инструментов для работы с данными, поэтому можно и нужно уметь агрегировать, а также принимать допущения и предпосылки.

#полезное