Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Шрифт:
Повышение эффективности колл-центров
Наконец, последний пример, иллюстрирующий повышение операционной эффективности, принадлежит совершенно к другой области. До того, как мне об этом рассказали, я и понятия не имел, что подобное происходит сегодня. Большинство людей знают, что сейчас колл-центры в обычном порядке записывают все разговоры с клиентами. Как правило, звонящих предупреждают: «Ваш разговор с сотрудником может быть записан для улучшения качества обслуживания или для использования в целях обучения». Другими словами, вам сообщают, что разговор не будет конфиденциальным.
Однако организации вышли за рамки простой записи разговоров с клиентами и перешли к их анализу. Теперь алгоритмы могут сообщить многое о позвонившем клиенте и его настроении, исходя из манеры его речи. Они даже способны определить акцент клиента, и колл-центр переключит его на сотрудника, разговаривающего
Оказывается, исследования показали, что люди больше доверяют незнакомым людям с похожим, чем с непохожим акцентом {31} . Следовательно, соединение клиентов с сотрудниками, имеющими похожий акцент, увеличивает шансы на успешное разрешение проблемы. Если вы на минуту задумаетесь, то поймете, что в этой идее есть смысл. Только представьте себе, как легко может возникнуть недопонимание в разговоре между жителем города Мобил в штате Алабама и обитателем острова Лонг-Айленд в штате Нью-Йорк, учитывая, как сильно отличается их речь по скорости и манере говорить. Интуиция подсказывает, что менее рискованно будет соединить клиента из Алабамы с сотрудниками из южных штатов, то же касается и ньюйоркцев. Сходный акцент поспособствует установлению доверительных отношений – и для этого надо востребовать операционную аналитику.
31
См.: Susan Perry, “People Tend to Read a Lot into Voices, Including Accents”, MINNPOST, 22 июля 2013 г., на www.minnpost.com/second-opinion/2013/07/people-tend-read-lot-voices-including-accents
Улучшение качества нашей жизни в будущем
Многие примеры, рассмотренные в этой главе, не имеют прямого отношения к нашей частной жизни. Улучшение обслуживания клиентов или восприятия в онлайне, безусловно, приятно, но не добавляет благополучия нашему повседневному бытию. К счастью, в некоторых случаях операционная аналитика будет оказывать на него заметное воздействие. И в этом разделе мы рассмотрим два таких примера, когда операционная аналитика, хотя она еще и находится в периоде становления, уже готова влиять на вашу жизнь и жизнь ваших близких.
Больше свободного времени
Беспилотные автомобили уже стали реальностью {32} . Хотя у вас такой машины еще нет и пройдет несколько лет, прежде чем она у вас появится, но уже существуют технология и аналитика, поддерживающие беспилотные автомобили. Вас удивляет, почему я связал аналитику с беспилотными автомобилями? Здесь нет ничего удивительного. Объем и разнообразие аналитики, призванной помочь автомобилю самостоятельно и безопасно передвигаться по улицам города без участия человека, поражают воображение.
32
См.: “Fasten Your Seatbelts: Google’s Driverless Car Is Worth Trillions (Part 1)”, Forbes, 22 января 2013 г., на www.forbes.com/sites/chunkamui/2013/01/22/fasten-your-seatbelts-googles-driverless-car-is-worth-trillions/
Как беспилотный автомобиль сможет определить, что разметка на дороге разграничивает полосы движения, а не является маркировкой, оставшейся после строительных работ, или же пролитой краской либо грязью? Все сводится к аналитике. Автомобиль сканирует дорогу впереди себя, анализирует изображения в режиме реального времени и решает куда направиться, определив компоненты изображения в качестве разметки полос.
Автомобиль также должен постоянно определять, не нужно ли ему ускориться, притормозить или остановиться. Чтобы остановиться, ему нужно рассчитать, с какой силой жать на тормоза в зависимости от расстояния до объекта, к которому он приближается, и скорости этого объекта. Расчеты должны постоянно обновляться, чтобы учесть любые изменения, например если резко затормозит едущий впереди автомобиль или внезапно выскочит на дорогу олень. Таким образом, беспилотные автомобили требуют многочисленных и зачастую очень сложных аналитических процессов, которые при этом должны быть очень надежными, стабильными и точными, поскольку от них зависит жизнь людей.
Многие пассажиры беспилотных автомобилей не будут знать о том, какую сложную работу выполняют данные и аналитика. Но в этом-то и суть. Хорошо выполненная операционная аналитика способна настолько управлять процессами и восприятием, что людям не надо будет знать о том, какая работа происходит под капотом.
Одни из самых сильных впечатлений, которые будет производить на нас аналитика, возникнут в тех ситуациях, когда мы даже не осозн'aем ее присутствия. Когда операционная аналитика будет выполнена на должном уровне, как, например, в беспилотных автомобилях, пользователям и не нужно будет знать, что происходит у них под капотом. Они могут просто наслаждаться поездкой.
С заботой о нашем здоровье
Как вы помните, в первой главе мы говорили о растущей популярности фитнес-браслетов. Сфера здравоохранения начинает предлагать широкий спектр возможностей для изменения наших взглядов на здоровье и предоставление медицинской помощи. На стыке медицины, Интернета вещей и операционной аналитики создается огромный потенциал. Через несколько лет мы совсем по-иному будем прибегать к медицинской помощи и пользоваться ею. Давайте рассмотрим сценарий, который будет реализован в ближайшее время. Причем отдельные части этого сценария уже сегодня начинают претворяться в реальность, пусть и в небольших масштабах.
Хронические заболевания, такие как сахарный диабет, не только ведут к серьезным проблемам со здоровьем и ухудшению качества жизни у страдающих ими людей, но и влекут за собой значительные расходы на лечение. Современные глюкометры позволяют легко контролировать уровень сахара в крови. Кроме того, сегодня появились носимые устройства, которые ведут постоянный мониторинг уровня глюкозы, анализируют данные и подают предупредительный сигнал, если требуется вмешательство {33} . Это не только повышает безопасность для пациентов, но и позволяет избежать дорого обходящихся медицинских проблем.
33
См. Medtronic MiniMed, 2014 на http://www.medtronicdiabetes.com/treatment-and-products/continuous-glucose-monitoring
Также пациенты получают возможность проходить реабилитацию после серьезных травм или болезней дома, а не в медицинском учреждении. Многочисленные датчики могут контролировать показатели жизнедеятельности, назначать лекарства и т. д. Состояние пациентов отслеживается автоматически, без постоянного присутствия врачей и медсестер, от которых в реабилитационный период часто требуется только прописывать таблетки или делать уколы. Лекарства могут назначаться автоматически, на основе анализа текущей информации о состоянии здоровья.
Если показатели жизнедеятельности или результаты анализа крови вызывают тревогу, пациенту звонит врач или медсестра, чтобы узнать, в чем дело. Если необходимо, они могут посетить пациента лично. Гораздо дешевле нанять дополнительный штат медсестер и врачей, чем возводить пристройки для размещения дополнительных больничных коек. Больницы могут расширить охват своей деятельности без увеличения физических мощностей. Идея вернуть домашние визиты медицинских специалистов кажется дорогостоящей. Но когда пациенты находятся в стабильном состоянии, необходимость в их посещении возникает редко, и это может стоить намного дешевле, чем длительное пребывание в больнице. К тому же в домашних условиях пациенты чувствуют себя более комфортно и восстанавливаются гораздо быстрее, чем в больнице {34} .
34
См.: Deborah Rudacille, “Home Sweet Home Care”, DOME57, no. 3, апрель 2006 г., на www.hopkinsmedicine.org/dome/0604/newsreport1.cfm
Чтобы предоставить пациентам возможность домашней реабилитации, требуется как очень простая аналитика – например, сравнение показателей жизнедеятельности с пороговыми значениями, так и более сложная – например, расшифровка электрокардиограмм или электроэнцефалограмм. В течение следующих нескольких лет операционная аналитика может открыть новую эру в сфере здравоохранения.
Обнаружение в данных неожиданных сведений
Необходимые для осуществления операционной аналитики данные можно использовать повторно при изобретательном к ним подходе. Это позволит создавать новые источники дохода, которые компенсируют затраты на сбор и анализ данных. Концепция повторного использования особенно пригодна для данных, которые применяются во многих операционно-аналитических процессах. Причем некоторые дополнительные способы использования данных не имеют никакого отношения к операционной аналитике. Однако ценность операционной аналитики состоит в том, что именно она способствовала сбору этих данных.