Przewaga konkurencyjna przedsiębiorstw wynika z możliwości dostarczenia klientowi wartości dodanej przewyższającej koszt wytworzenia produktu.

Z tego względu Michael Porter wyróżnił dwa zasadnicze podejścia do budowy strategii firmy: poprzez podnoszenie efektywności oraz poprzez tworzenie unikalnej oferty. Rozwój Business Intelligence pozwala firmom na gromadzenie i analizę informacji detalicznych o funkcjonowaniu procesów biznesowych, zachowaniach klienta czy konkurentach. Pierwotnie wykorzystanie takich narzędzi skupiało się na usprawnieniu obiegu informacji w przedsiębiorstwie, poprzez tworzenie rozwiązań raportowych czy platform informowania kierownictwa. Obecnie najbardziej innowacyjne firmy coraz częściej wykorzystują rozwiązania analityczne do optymalizacji swoich kluczowych procesów biznesowych. Podejście takie powoduje, że rozwiązania Business Intelligence są wykorzystywane już nie tylko do monitorowania biznesu, ale przede wszystkim do kreowania strategii przedsiębiorstwa zarówno w obszarze budowy przewagi kosztowej, jak i wyróżnienia oferty.

Zobacz również:

• 9 cech wielkich liderów IT
• CIO "bumerangi": liderzy IT awansują, powracając
• 6 znaków ostrzegawczych, na które CIO powinni zwrócić uwagę w 2024 roku

Pięć obszarów i cztery etapy

Można wyróżnić pięć najważniejszych obszarów zastosowania zaawansowanej analityki do budowy przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. Pierwszym jest CRM analityczny, optymalizujący procesy pozyskania, utrzymania i zatrzymania klienta. Drugi obszar to zarządzanie ryzykiem i wykrywanie nadużyć. Kolejny to optymalizacja przebiegu procesów operacyjnych. Dwa ostatnie odnoszą się do prognozowania i planowania finansowego, a także podnoszenia efektywności zarządzania łańcuchem dostaw i zakupami. W polskich realiach podejście firm do budowania przewagi konkurencyjnej przy wykorzystaniu zaawansowanej analizy danych wykorzystywane jest zależnie od branży. Firmy telekomunikacyjne używają BI do kierowania personalizowanej oferty do klienta. W branży bankowej tego typu rozwiązania podnoszą efektywność wykorzystania kapitałów, w zakładach ubezpieczeń usprawniają proces likwidacji szkód. Z kolei przedsiębiorstwa przemysłowe redukują koszty poprzez wdrażanie tzw. metodyki Six Sigma.

Patrząc z technicznego punktu widzenia na rozwój podejścia do gromadzenia i przetwarzania informacji przez przedsiębiorstwa, można wyróżnić pięć etapów dojrzałości1:

ETAP 1 - RAPORTOWANIE, czyli odpowiadanie na pytanie: Co się stało?

ETAP 2 - ANALIZOWANIE, czyli odpowiadanie na pytanie: Dlaczego tak się stało?

ETAP 3 - PRZEWIDYWANIE, czyli odpowiadanie na pytanie: Co się stanie?

ETAP 4 - OPERACYJNE WYKORZYSTANIE DANYCH, czyli umiejętność odpowiedzi na pytanie:Co się dzieje w tym momencie?

ETAP 5 - AKTYWNE PODEJŚCIE DO ANALITYKI INFORMACJI, czyli umiejętność odpowiedzi na fundamentalne pytanie: Co chcę, żeby się stało?

W trakcie przechodzenia organizacji przez powyższe etapy zmienia się zakres wykorzystywanych narzędzi, a procesy biznesowe ewoluują. Zmienia się także zakres wykorzystania danych i cel ich analizy oraz przetwarzania. Począwszy od zwykłego gromadzenia danych i ich odczytywania w predefiniowany sposób, po wprowadzenie dynamicznych reakcji na zachodzące zdarzenia i realizację zaawansowanej analityki oraz modelowania na podstawie gromadzonych w czasie rzeczywistym informacji. Należy także zwrócić uwagę na zmiany, jakie muszą zajść w świadomości kadry zarządzającej organizacji. Zupełnie inne podejście do planowania i organizowania procesów biznesowych towarzyszy pierwszemu etapowi dojrzałości niż kolejnym. Na początku ścieżki rozwoju decyzje podejmowane są w sposób ekspercki, opierając się na danych historycznych, często dostarczanych z opóźnieniem. Dopiero z czasem możliwe jest rozumienie wydarzeń biznesowych, jakie miały miejsce wcześniej. Usprawnia to proces podejmowania decyzji i ma znaczący wpływ na kolejne decyzje podejmowane przez ekspertów. Na etapie trzecim dojrzałości pojawia się zaawansowana analityka, która może być wykorzystana do przewidywania zachowań klientów lub konkurencji oraz do organizowania i planowania własnych procesów biznesowych. Doprowadza się wówczas do sytuacji, w której podejmowane decyzje podparte są zaawansowaną analityką i predykcją. Możliwe jest także stosowanie zmiennych modeli cenowych oraz optymalizowanie oferty i procesu obsługi produktu z dokładnością do konkretnego klienta. Etap czwarty dojrzałości informacyjnej skraca czas pomiędzy zgromadzeniem danych a ich przetworzeniem i wprowadzeniem do procesu decyzyjnego. Na ostatnim, piątym etapie możliwe jest wykorzystanie zaawansowanej analityki danych (podobnie jak w etapie trzecim), ale do procesowania informacji gromadzonej praktycznie w czasie rzeczywistym.

Ścieżki do doskonałości

Przenosząc nasz przykład do sektora energetycznego, możemy zbudować model firmy sprzedającej energię elektryczną. Elementem konkurencji nie będzie w tym przypadku cena energii. Przy zachowaniu rynkowych zasad ich dostarczania rynek samodzielnie wymusi na sprzedawcach minimalizację marż. Pozostanie możliwość konkurowania przez tzw. doskonałość operacyjną (ang. operational excellence), czyli poprzez zmniejszenie kosztów obsługi i realizacji procesów biznesowych. Nie jest to proste, lecz w procesie ewolucji rynku zostanie zrealizowane przez każdego ze sprzedawców. Kolejnym krokiem okaże się wprowadzenie zaawansowanej analityki. Podobnie jak w sektorze telekomunikacyjnym, odpowiednie kierowanie przekazu marketingowego pozwoli zoptymalizować koszty promocji. Innym elementem, w którym analityka może pozwolić na znalezienie dodatkowych wartości oraz wyróżnienie się na rynku, jest zróżnicowanie cen i taryf dla klientów. Optymalne określenie nowych taryf i cenników możliwe jest dzięki przeprowadzeniu analiz i badań na wybranych grupach klientów. Aby przenieść rozpoznane modele zachowań na pozostałych klientów, konieczne będzie zastosowanie zaawansowanej analityki i technik data miningu.

Optymalizacja cen nie jest ostatnim miejscem, w którym analityka może wspierać dostawców energii elektrycznej w budowaniu przewagi konkurencyjnej. Kolejnym krokiem jest odpowiednie operowanie na rynku energii i dostosowywanie ofert dla klientów w stosunku do możliwości i ofert producentów, a także dystrybutorów. Zdolność do natychmiastowego reagowania na nowe kontrakty na zakup energii oraz zdolność do kierowania spersonalizowanych ofert dla klientów mogących z nich skorzystać pozwoli na uzyskanie dodatkowych przychodów i lojalności klientów. Wprowadzenie analityki do analizy zapotrzebowania sieci i planowania gospodarki kontraktów zakupu w stosunku do sprzedaży energii ma tę zaletę, że pozwala na planowanie zachowania sprzedawcy na rynku podzielonych podmiotów energetycznych.

Zamieszczone w dalszej części artykułu przykłady i obszary wdrożeń zaawansowanej analityki bazują na zachowaniu przewagi konkurencyjnej opartej na skutecznym gromadzeniu i rozumieniu przez organizacje informacji o własnych procesach biznesowych. Odpowiednie wyciąganie wniosków i udostępnienie danych w przystępnej formie dla analityków prowadzi do zmniejszenia kosztów operacyjnych, podniesienia wolumenu sprzedaży i uzyskiwanej marży, a także budowania długotrwałej relacji z klientami i podnoszenia ich wartości. Z drugiej strony, nie należy zapominać o elemencie innowacji. Może on zostać wykreowany przez pracowników przedsiębiorstwa, jeżeli wyposaży się ich w odpowiednie narzędzia i dane.