В формировании корпоративного интеллекта «электронная нервная система» выполняет две основные функции. Она расширяет аналитические способности людей, подобно тому как механические устройства расширяют их физические возможности, и она объединяет способности множества отдельных людей, формируя совокупный интеллект всей организации и коллективную готовность к действию. Подводя итоги, можно сказать: электронная нервная система должна объединять усилия индивидуумов, формируя совершенные корпоративные действия в интересах клиентов.

Электронную нервную систему можно рассматривать и в таком аспекте: она позволяет предоставить вашим сотрудникам для повседневного делового использования такую информацию, которая обычно готовится для внешних консультантов в рамках специальных проектов. Такие консультанты, имея многолетний опыт работы в отрасли и глубокие знания в области бизнес-анализа, часто предлагают свежие идеи и совершенно новый, неожиданный взгляд на решение ваших проблем. Получив подробные, в духе переписи населения, данные о демографии клиентов и структуре продаж, консультанты обычно исследуют доходность различных направлений бизнеса компании, проводят сравнительный анализ деятельности ее конкурентов и готовят предложения по улучшению бизнес-процессов — интересно, что их выводы неизменно оказываются весьма неожиданными для высшего руководства пригласившей консультанта компании.

С другой стороны, надо признать, что это просто дико — предоставлять человеку со стороны больше информации, чем вы сами используете. Слишком часто важную информацию о клиентах и продажах сводят воедино только в специальных случаях — когда в компанию приглашаются консультанты. На самом деле такие сведения следует собирать регулярно и они должны быть всегда доступны вашим сотрудникам.

Если консультанты проникают в суть ваших систем глубже, чем вы сами, это должно объясняться исключительно их уникальной квалификацией — а не тем, что вы преподнесли им на блюдечке специально подготовленную информацию, которой ваши сотрудники обычно лишены. Если исходя из ваших данных консультант выявляет такие тенденции, которые вам не были видны, значит, в вашем информационном потоке что-то не в порядке. Пусть не все ваши менеджеры обладают опытом или эрудицией, присущими внешним консультантам, но они должны иметь доступ к данным того же качества. Ваши менеджеры должны иметь возможность, приходя каждый день на работу, видеть самые свежие данные и анализировать их самыми разнообразными способами. И, как мы поймем из следующего примера, такая возможность приносит реальную пользу.

Поскольку служба прямых продаж Microsoft ведет индивидуальную работу только с крупными корпоративными клиентами и партнерами, Джефф Райке, наш вице-президент по сбыту и поддержке, каждый год борется с одной и той же проблемой: как повысить эффективность маркетинга среди малых и средних организаций. Обычно мы контактируем с такими клиентами на семинарах, проводимых совместно с партнерами маркетинговых проектов и прочих программ «широкого охвата». Джефф долго анализировал различные подходы к улучшению работы с небольшими организациями, задавая себе множество вопросов. Нужно ли сосредоточиться на маркетинговых мероприятиях в крупнейших городах, где сконцентрирована большая часть малых и средних организаций? Или следует включить в сферу маркетинговой активности также следующую по населенности пятерку городов каждого региона? Как лучше распределить наши ресурсы — разумеется, небеспредельные?

Учитывая царящий в Microsoft культ цифр, любое деловое предложение должно быть подкреплено убедительными фактическими данными, но в этом случае ни у одной методики не было достоверного обоснования. И вот тогда кто-то из нас вспомнил об аналитическом исследовании, которое в свое время провел Пат Хейз, менеджер по операциям Microsoft в центральном регионе Северной Америки. Пат искал оптимальное распределение бюджета службы разъездного персонала между участками, на которых большинство клиентов проживало в одном крупном городе, таком как Чикаго, и участками с клиентской базой, разбросанной по мелким населенным пунктам нескольких штатов. Его анализ выявил несколько отдаленных небольших городов, имевших тем не менее высокую концентрацию владельцев ПК. Он задался вопросом — а не являются ли именно эти города потенциально самым лучшим источником увеличения оборота?

Перед Патом и его небольшой группой стояла задача определения оптимальных новых направлений маркетинга в целом регионе, включающем восемнадцать штатов США и всю территорию Канады. История этой работы, выполненной за достаточно короткий срок — с ноября 1996 по январь 1997 года, — хорошо иллюстрирует, каким образом типовые электронные инструменты, которые уже есть у большинства интеллектуальных работников, могут сопрягаться с серверными финансовыми системами для решения задачи роста продаж компании.

Как бы вы стали искать города с наибольшим потенциалом прироста продаж среди сотен населенных пунктов самого различного размера? Какие параметры нужно измерять? Как разработать результативную маркетинговую программу, не требующую дополнительного привлечения десятков сотрудников и затрат в десятки миллионов долларов? Первое, что вы должны сделать, — это выжать все возможное из имеющейся у вас информации.

Пат и еще двое сотрудников начали с выборки данных из MS Sales, нашей основной системы учета доходов и поддержки принятия решений. В хранилище данных этой системы аккумулируется информация о продажах каждой версии каждого из наших продуктов каждым из наших реселлеров во всем мире. Более четырех тысяч сотрудников регулярно пользуются MS Sales для поддержки принятия решений, управления сетью поставок, расчета выплат сотрудникам службы продаж, подведения баланса в конце каждого месяца, составления финансовых смет, планирования исследований и разработок и анализа структуры рынка.

Затем группа извлекла из Интернета полученные в ходе переписи населения США сведения о среднем числе сотрудников в компаниях разных городов. У внешней консалтинговой фирмы группа получила данные о количестве ПК в каждом городе. У региональных менеджеров по маркетингу группа запросила информацию о проведенных в каждом городе семинарах и других маркетинговых мероприятиях. Наконец, группа составила список, в котором для каждого города указывалось количество партнеров Microsoft, работающих в этом городе. В это исследование, начатое всего двумя людьми, использовавшими электронную почту, интрасеть и телефон, в результате оказались вовлечены десятки людей по всей стране.

Собрав воедино и очистив от ошибок все эти данные, Пат и его группа начали их анализировать несколькими различными способами. Работая то порознь, то коллективно, но всегда с использованием наших электронных инструментов, они пытались выявить связь между объемом продаж и интенсивностью маркетинговых мероприятий в городах различного масштаба. Система MS Sales предоставила для анализа два набора данных, которые оказались особенно полезными: объемы продаж последнего года, по которым можно было вычислять прирост продаж, и оборот, разбитый по зонам с общим почтовым индексом. Такое разбиение оборота позволило проводить весьма детализированный по регионам анализ. Пользуясь данными переписи и сведениями о количестве ПК в каждом городе, наши аналитики получили возможность определить еще два важных показателя: оборот компании в расчете на один ПК и в пересчете на одного сотрудника компании.

В начале января, отобрав 80 городов в качестве наиболее перспективных кандидатов на проведение новых маркетинговых кампаний, Пат и его группа встретились с Джеффом Райксом. Джефф предложил им определить для каждого города две характеристики маркетинга — коэффициент эффективности и коэффициент активности. Эти величины должны были служить той самой общей мерой, которую они искали для определения зависимости между объемами продаж, плотностью ПК и интенсивностью маркетинга. Коэффициент эффективности определялся как отношение доли оборота Microsoft в данном городе в общем объеме продаж к вычисляемой аналогичным образом доле города по количеству ПК; у коэффициента активности в числителе стояла доля города по числу участников мероприятий Microsoft, а знаменатель был таким же, как у предыдущего коэффициента. Значение коэффициента больше единицы означало, что данный город превосходит другие по этому показателю, и наоборот.