Задачи финансовой функции сегодня — предоставлять свои услуги без ограничений, расти и адаптироваться в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса. Для этого требуются высокая производительность, аналитический подход и тесное взаимодействие с бизнесом. Как выйти на такой уровень и осуществить его на практике и как при этом меняется роль финансового директора, рассказывает финансовый директор компании Unilever Елена Тябутова.
Рынок сектора FMCG (товаров повседневного потребления) в текущей экономической реальности заметно меняется. Рост объемов продаж существенно снижается, а конкуренция усиливается. В таких условиях основная задача финансистов — повысить эффективность собственных процессов и найти любые возможности для повышения результативности бизнеса. Работа в компании идет по трем основным направлениям:
-
упрощение процессов с целью повышения эффективности;
-
выработка аналитики путем переработки большого массива оцифрованных данных;
-
интеграция внутренних и внешних данных, чтобы работать в соответствии с новыми рыночными реалиями совместно с покупателями, партнерами и поставщиками.
При этом одной из ключевых задач финансового лидера в современном мире является собственная трансформация.
В классическом понимании финансовый менеджер несет в себе скорее операционную функцию и в большей степени сфокусирован на защите финансового здоровья бизнеса, на поддержке и контроле процессов. Чтобы быть востребованным уже в краткосрочной перспективе новой цифровой реальности, двигаться нужно в направлении стратега — профессионала, эксперта в своей области, глубоко знающего процессы бизнеса и контролирующего его соответствие законодательству. Дополнительные требования к финансистам, которые предъявляет время, — глубокая бизнес-экспертиза, открытость, готовность к изменениям и эмоциональный интеллект, который и приводит к лидерству.
Как меняется операционный финансовый менеджмент в компании?
Искусственный интеллект делает процессы проще и эффективнее
Несколько лет назад компания основала в г. Омске операционный сервисный центр, оказывающий услуги в нескольких направлениях, в том числе в финансовом. Чуть более года назад данный центр был передан партнеру — компании CapGemini — профессиональному провайдеру услуг в операционных финансах, кадровом делопроизводстве, ИТ и др., который использует инновационную технологию RPA (Robotik proсess automation) для повышения производительности и эффективности операционных процессов. Применение искусственного интеллекта помогает перевести операционные процессы обработки и проведения бухгалтерской информации на новый эффективный уровень.
Поясню. Начинать использовать искусственный интеллект в операциях следует на определенном этапе зрелости процессов (см. рисунок). На рисунке можно увидеть, в какой момент времени лучше всего думать о более глубокой автоматизации процессов, роботизации.
На начальном этапе, когда бизнес-процессы пока не являются зрелыми, эффективность финансовых процессов повышается путем ухода от бумажных носителей и перехода на ИТ-технологии. На второй стадии — автоматизация бизнес-процессов и управление результативностью, компания работает над усилением ИТ-структуры, гибкостью ERP-системы и частичной автоматизации определенных внутренних процессов.
Переход на третью, более продвинутую, стадию приходит с развитием цифровых технологий, если внутри системы практически все процессы автоматизированы. Такой процесс обычно выстраивается внутри системы и требует определенного ручного труда оператора или людей, работающих с ней, чтобы подгружать те или иные данные. При необходимости обрабатывать массированные данные из нескольких источников информации одновременно рекомендуется использовать искусственный интеллект.
Робот может брать данные из одной системы, проверять их, отслеживать согласование в соответствии с контролями, принятыми в компании, переносить данные в другую систему и уведомлять о завершении/статусе процесса. Это повышает эффективность операционных процессов, полностью устраняет ошибки, связанные с человеческим фактором. К тому же это 100-процентная информационная безопасность, поскольку робот защищен внутри системы, он сам создает себе пароль, и влияние человека здесь исключено. При этом снижается стоимость операций, повышается скорость. А при циклическом характере работы, например, расчете KPI раз в месяц, существенно сокращаются простои сотрудников, работающих с неравномерной загрузкой в различные периоды.
В центре поддержки бизнеса искусственный интеллект применяют для проведения различных типов бухгалтерских проводок. При этом виртуальный помощник, робот, оценивает и согласует данные нескольких систем: запроса, согласования и проводки, а также различные типы отчетности и сложные функции, которые находятся на стыке нескольких систем выгрузок-загрузок.
Например, для учета и расчета командировочных расходов робот сводит вместе и анализирует информацию из отдельных систем провайдеров услуг по закупке авиа- и железнодорожных билетов, заказе гостиниц и внутренней учетной системы компании по выданному авансу и оформленному авансовому отчету. В результате обработанной информации в учетной системе формируются бухгалтерские проводки.
Другой пример эффективного использования искусственного интеллекта — работа с большими массивами мастер-данных. Особенно это актуально для компаний, производящих и реализующих потребительские товары. Портфель продуктов в таких компаниях значительный, рынок реализации многообразен, что приводит к огромному количеству мастер-данных по ценам, которые меняются достаточно часто в рамках проведения промоакций.
Применение искусственного интеллекта в процессе изменения мастер-данных по скидам в ERP-системе — один из последних примеров. Внедрение робота заняло четыре недели от возникновения идеи до промышленной эксплуатации. При этом не нужно писать техническое задание специальным языком, понятным только программистам. Нужно правильно описать процесс, понимать взаимосвязи различных загрузочных инструментов и четко представлять, что является результатом процесса.
Процессы выглядят достаточно стандартно. После согласованного в соответствии с внутренними контролями запроса от бизнеса, который формулируется в определенной системе, в заданном шаблоне, система анализирует запрос (правильность заполнения, достаточность данных, согласование) и делает выборку из шаблона, чтобы правильно отразить изменение мастер-данных нашего портфеля. Затем все это загружается в ERP-систему и тому, кто делал запрос, приходит сообщение о готовности цен для формирования заказа покупателя.
Все эти операции делает один робот.
Для сравнения приведу различия.
До внедрения прогресиивной технологии RPA операции по изменению мастер-данных цен в ERP-системе выполняли сотрудники операционного центра. Часто возникали ошибки, которые приводили затем к исправлениям уже выпущенных документов. Сегодня у нас работает сервис, который в скорости проведения операции в три-четыре раза эффективнее человека и полностью исключает ошибки. С учетом предыдущего опыта исправлений можно сказать, что эффективность вырастает в пять-шесть раз.
Технологии RPA не бесплатны, но затраты полностью окупаются буквально с первой минуты внедрения.
Сценарное планирование помогает финансистам отвечать на вопросы бизнеса
Один из инструментов финансового руководителя — современная динамическая отчетность. Она представляет собой переработку большого массива оцифрованных данных с выявлением причинно-следственных связей глубокого уровня.
Преимущества такой отчетности — высокое качество информации, скорость, автоматическая аналитика и интерактивность, удобная и простая визуализация, информационная безопасность, экономия рабочего времени финансовой функции.
В компании используется продвинутый вариант управленческой отчетности, когда она создается с пониманием бизнес-приоритетов, а не только применяется на локальном и глобальном уровнях. Это касается как стандартных пакетов, так и пакетов по проектам с аналитикой, необходимой для принятия решений. Отчеты формируются на основании данных из нескольких систем в едином информационном центре без вовлечения наших локальных специалистов, и делает это профессионально и качественно определенная команда, которая находится не в России. На локальном уровне фокусно готовим аналитику, учитывающую специфику бизнеса. При этом все отчеты ориентированы на пользователя любого уровня — от специалиста до президента.
Преимуществом стандартизированной динамичной отчетности является также единое хранилище и единая страница загрузки. В начале этого года для удобства бизнеса создали страницу загрузки со всеми отчетами, разделенными по блокам. И таких страниц несколько, в зависимости от глубины данных, которые нужны бизнесу, функции и на основании ограничения безопасности доступов. Для финансистов отдельно представлены страницы практически с любой информацией, в том числе категорийные страницы, отчеты цепочки поставок и др. Такой инструмент активно использует команда, работающая с управленческой отчетностью, и теперь она имеет возможность заниматься аналитикой, а не создавать невероятное количество отчетов.
Что при этом изменилось в компании и на что это повлияло?
Если еще в прошлом году финансовый директор получал миллион запросов на формирование той или иной таблицы, слайда для выступления, то сейчас таких запросов практически не бывает, лишь в очень редких случаях. Вопросы, которые задает бизнес сейчас, связаны с тем, чтобы прокомментировать полученные данные, показатели за тот или иной период и их изменения, то есть найти ответ на вопрос: «Что можно сделать лучше?»
Последние наши достижения — это модели, позволяющие бизнесу симулировать финансы того или иного бизнес-сценария, например, выстраивать зависимости цен для каждой товарной категории от меняющегося курса валют. Данный инструмент помогает достаточно легко строить сценарии, и финансисты активно занимаются сценарным планированием. А когда есть определенные прогнозы, которые составляются на самом детальном уровне, на уровне SKU, работать довольно легко.
Отмечу еще возможность накопления исторических данных в любом формате. Несмотря на то что мы живем в динамично меняющемся мире, исторические тренды помогают выстраивать бизнес. Почти все изменения экономики цикличны, и почти всегда можно найти корреляции, помогающие правильно прогнозировать бизнес.
Интеграция внутренних и внешних данных ориентирует бизнес на рыночную реальность
Роль финансового директора как старшего финансового бизнес-партнера в том, чтобы помогать бизнесу проникать в суть происходящего через анализ и применять эти глубокие знания при формировании бизнес-планов. По сути, это роль консультанта по сложным вопросам, а не по запросам.
В этом направлении нельзя ориентироваться только на внутреннюю аналитику компании. Важно понимать мир вокруг нас. Текущий уровень развития информационного потока уже серьезно помогает совершенствовать бизнес. Например, для оценки отдачи от инвестиций в рекламу и продвижение активно используем интеграцию внутренних и внешних данных.
Цифровая трансформация привела к необходимости перенастроить формат взаимодействия с потребителями. В 80—90 гг. прошлого века был период supply contentа — все в определенное время смотрели ту или иную передачу/фильм и т.д. Цифровые технологии создали формат need content — смотрю что хочу, когда хочу, где хочу.
Эти изменения заставляют менять и подходы в коммуникации, имея широкий спектр каналов от TV до on-line video, social media, search и пр. Разнообразие каналов при ограниченном бюджете заставляет больше и больше думать об эффективности затрат и возврате вложенных инвестиции. Приведу несколько примеров, в некоторых из них компания является пионером на рынке.
Пример 1
Применение коммуникации, направленной на конкретного потребителя/покупателя на всем его пути (от запроса до покупки), позволяет отследить точки контактов, которые ведут к покупке в целом, чтобы выявить и оценить наиболее результативный путь. С этой целью провели в 2016 г. промоакцию в категории «Мороженое» с возможностью за покупку определенного бренда выиграть деньги на мобильный телефон, а главным призом был автомобиль «Ламборгини». Простая механика с регистрацией кода с палочки мороженого в интернете. Очень высокий уровень участия и активности покупателей, а также эффективная работа с агентством позволили выявить самый оптимальный и эффективный путь доведения информации до покупателя. Дополнительно смогли оценить стоимость каждой из точек соприкосновения с покупателем. С учетом полученных знаний сейчас можем выстраивать точную линейку сообщений и оптимизировать затраты.
Пример 2
Использование взаимосвязей между стоимостью коммуникации и дублированием цифровых контактов потребителей. Самые популярные социальные сети в России — «Одноклассники» и «ВКонтакте», и почти половина зарегистрированных пользователей пользуется и тем и другим ресурсом. С целью оптимизации инвестиций очень активно работаем над минимизацией дублирования сообщений аудитории. Аналогично происходит оптимизация в формате используемых потребителем устройств (компьютеры, смартфоны, планшеты).
CRM, или customer related маркетинг, — это продолжение работы с персонализацией на уровне конкретного потребителя. Такие цифровые промоакции позволяют направлять покупателя до совершения покупки не только в отношении одного бренда/формата/ категории, но и через кросс-категорийный портфель.
Достижение бизнес-результатов с оптимальными инвестициями
Финансовая функция активно вовлечена и помогает бизнесу быть максимально сосредоточенным на бизнес-результатах с оптимальными инвестициями. Сегодня очень важно уметь калькулировать окупаемость инвестиций, понимать цену и отдачу от каждой коммуникации, чтобы не тратить лишние деньги.
Инвестиции в продажи в наше экономически нестабильное время — одна из больших частей бюджета всех компаний, работающих на потребительском рынке. Их окупаемость считается очень сложно, поскольку одновременно происходит охват на 360 градусов как медиаканалов, так и инвестиций в торговые точки. Тем не менее в компании достигнут достаточно большой прогресс — покрытие в расчете окупаемости составляет порядка 60% инвестиций. Это означает, что прирост продаж оценивается пока от 60% инвестиций.
Наряду с высоким качеством коммуникации с потребителями/покупателями не менее важно, чтобы продукт был всегда на полке, в должном объеме и с нужной представленностью. Подразделение по развитию отношений с клиентами работает над повышением своей эффективности не менее тщательно, чем маркетинг.
Чтобы повысить ценность инвестиций в торговую точку, используются специальные решения. Недавно внедренный в компании проект «Панорама» с использованием современных цифровых технологий дает возможность отслеживать большинство KPI, оценивающих качество работы с полкой: наличие товаров на полках, цена и промоцена, доступность продукта на полке, стандарт полки и т.д. Достаточно простая технология связывает мобильное устройство исполнителя с системой компании. При этом снимок полки с продуктами загружается в систему, которая анализирует ситуацию, представленную на фотографии, и выдает KPI. Все это интегрировано с динамическими отчетами, и показатели мы видим сразу же после загрузки фотографий, поступающих в течение дня от сотрудников отдела продаж, что и позволяет сразу повышать качество исполнения.
С внедрением данного инструмента все показатели отдела продаж выросли в течение трех месяцев, в частности, показатель доступности продукта на торговой полке вырос на 10%.
Ретейл наряду с производителями активно внедряет искусственный интеллект в ежедневные процессы. Например, заказы от торговых точек сегодня зачастую формируются системами ретейла принудительно, однако автоматическое формирование заказов основывается пока только на динамике исторических продаж. Совместная работа производителя и ретейла с новыми современными технологиями принесет в конечном итоге преимущества и для потребителей.
Ключевой момент в технологии BigData — повышение качества прогнозирования
Описанные выше инструменты и технологии станут гораздо более эффективными при использовании возможностей технологии BigData. Она поможет бизнесу активно развиваться, взаимодействовать с потребителями, развивать свой портфель, качество услуг, прогнозировать с учетом того, что нужно потребителю сегодня. Ведь согласно Федеральному закону от 22.05.2003 № 54-ФЗ данные о каждой покупке в ретейле могут обрабатываться зашифрованно и становиться данными для анализа.
Как использовать такие данные, чтобы получить реальный инструмент анализа и прогнозирования? Без BigData здесь не обойтись, так как массив информации огромен.
В первую очередь этот инструмент постоянного анализа множества данных поможет улучшить качество прогнозирования, и это ключевой момент для финансового директора.
Однако только большого объема внешних данных недостаточно, нужно использовать также собственные ресурсы, накопленную аналитику и экспертизу. Но, чтобы понять, какая экспертиза нужна, какие данные нужно сводить воедино, необходимо начать пробовать и экспериментировать, без этого ничего не получится. И тот, кто первый начнет, тот и выиграет.
Приведу примеры ключевых направлений анализа больших данных:
-
анализ доступности товара на полке. Если из анализа данных чеков следует замедление регулярности покупок, это может означать проблемы с представленностью товара на полке;
-
анализ и статистически достоверное сравнение эффекта внедрения тех или иных инноваций (изменения в продуктах, цене, в ассортименте, выкладке на полке и пр.). Нахождение корреляции между покупками и ценами является наиболее интересной темой. По вопросам лимитирующей цены покупки на разные товары, соотношения цен по различным форматам (большим и маленьким) и т.д., как правило, возникает много споров в компаниях сектора FMCG.
В компании активно применяются инновации, поэтому важно понимать, как покупатели реагируют на новинки. Корреляции можно выявить между совершено различными данными, например, между погодой, дорожным трафиком и частотой покупки того или иного товара, или же между географическим местонахождением торговой точки и развитостью продаж определенной категории, как, например.