Сервис на автомате

Posted on by riasevastopol

У компаний, оказывающих корпоративным клиентам опытные услуги наибольшего уровня, глубокие специальные знания. Их работа стоит дорого и может приносить хорошую прибыль. Но имеется и не сильный сторона, о которой не все знают: в случае если такая компания захочет удвоить собственный доход, ей потребуется в два раза больше сотрудников.

Производителям продукта, таким как Гугл либо Adobe, структура затрат разрешает держать доналоговую прибыль на уровне 60—90%. Консалтинговые и юрфирмы, другие компании и рекламные агентства сферы опытных одолжений об этом смогут лишь грезить: расширяясь, они чуть удерживают доналоговую прибыль на уровне 40%.

Методы, автоматизация и аналитика помогли инноваторам от одолжений увеличивать прибыльность по мере роста. Уровень качества также увеличивается — при стоимостях существенно ниже, чем у соперников. Вся хитрость — в создании продукта, что берет на себя трудоемкую работу, нужную для выработки ответов.

Доходность возрастает нелинейно, поскольку высокооплачиваемые специалисты освобождаются от рутинных задач и смогут трудиться над более сложными — генерирующими большую прибыль для компании.

Само собой разумеется, создать такие продукты непросто, да и само его роль и понятие продукта в ценностном предложении не однообразны у производителей и сервисных компаний, исходя из этого в сфере одолжений требуются особенные подходы.

В статье обрисованы мои советы по продуктивизиции для таких компаний. Я обрисую три главных этапа: обнаружение задач, каковые возможно автоматизировать; разработка продукта, способного к самообучению на базе анализа и обработки данных; и монетизация— выстраивание модели получения дохода, применяющей преимущества автоматизации и аналитики.

Мысль кратко

Неприятность

Компании по оказанию опытных одолжений очень наукоемки и смогут устанавливать за собственную работу большие стоимости. Однако по уровню прибыльности им редко удается сравняться с компаниями-производителями либо платформенными сервисами.

ОБСТОЯТЕЛЬСТВО

Исторически сервисные компании росли лишь за счет повышения количества

услуг. Это приводило к существенному повышению и расширению штата затрат, наряду с этим рост дохода оставался линейным.

ОТВЕТ

Стратегически мыслящие компании опытных одолжений автоматизируют рутинные задачи, превращая решения в продукты. Это высвобождает время самых полезных экспертов и разрешает повысить уровень качества — и в один момент сэкономить. Повысить доходность в данной ситуации удается благодаря переходу от почасовой тарификации к оплате за транзакцию, а в будущем — за итог.

Продукты, встроенные в услуги

Создание компьютерного продукта потребует алгоритмизации какой-то части работы, встраивания выработки и аналитики новой схемы монетизации. В первую очередь услугу нужно разбить на составляющие, после этого осознать, как ее улучшить за счет достатка данных, и наконец, поменять совокупность оплаты.

Полученный продукт станет компонентом услуги, и ваш клиент будет брать как раз ее, а не продукт — он может и не подметить, что часть работы выполняется машинально. Но он увидит, что цена услуги снизилась — так как обычный компонент компания сможет применять многократно.

Заберём, например, Littler — глобальную юридическую компанию, специализирующуюся на трудовом праве и трудящуюся в полутора десятках государств. Дабы улучшить эффективность и качество собственных одолжений, компания разбила их на отдельные подзадачи, из которых более сложные передала узким экспертам, а менее сложные доверила информационной совокупности. По сути, часть работы делают юристы, а часть — специальное ПО. Разберем одну из услуг компании — CaseSmart–Charges.

Ее назначение — оказать помощь громадной компании разобраться с потоком исков и жалоб по поводу дискриминации сотрудников. Совокупность соединяет различные компоненты: особое ПО, инструменты управления проектами и «аналитиков» и ручную работу юристов. Приглашенные юрисконсульты занимаются только сложными разбирательствами, что оказывает помощь сократить издержки (услуги юристов оплачиваются по часам).

Аналитики, чьи услуги обходятся дешевле, заняты подготовкой, обобщением, преобразованием и систематизацией данных для юристов.

В Littler создали программу, помогающую клиентам (HR-работам) отслеживать жалобы, поданные против их компаний в Рабочую группу по равным возможностям. На панель выводятся результаты анализа, разрешающие заблаговременно просчитать риски для бизнеса и снизить затраты на юристов и правильнее классифицировать конфликты. В некоторых случаях удается предотвращать судебные слушания.

Имеется и похожая совокупность для судебных исков, поданных физлицами. Интерфейс оказывает помощь работам персонала разбирать и отслеживать движение разбирательств. Данный инструмент повысил качество и скорость работы Littler, а ее клиентов и издержки фирмы снизились.

Клиенты смогут сейчас разбирать полную картину собственных судебных споров и выявлять территории риска — проблемные юрисдикции, действия определенных лиц либо противоречивые политики.

Дабы извлечь пользу из этих инноваций, Littler заключает с клиентами соглашения об другом гонораре (AFA), что дает ей возможность нарастить прибыль, а потребителю — уменьшить затраты. Вместо привычной почасовой зарплатыюристов Littler назначает фиксированную — ее размер зависит от исхода и количества обращений (жалоб либо исков). Это новшество снизило юридические издержки клиентов (по отзывам, на 10—35%).

Клиентская база увеличилась, и за 2015 год выручка выросла в два раза.

Поиск возможностей

В случае если компании-производители берут собственные новые идеи извне, прислушиваясь к потребностям рынка, то сервисные компании выявляют их в бизнеса. Они отслеживают не пробелы в собственном ассортименте, а, напротив, удачно предоставляемые услуги, каковые возможно автоматизировать.

Заберём EXL — B2B-компанию, которая берет на себя ведение расчетов и аналитику (я консультировал ее как член правления). Среди одолжений, предоставляемых EXL медицинским страховым компаниям, — обработка квитанций за лечение (страховых претензий), и одна из ее задач — выявлять переплаты, которые связаны с мошенничеством либо злоупотреблениями. Когда-то все делали вручную: сотрудники EXL изучали претензии на предмет некорректных кодов операций, суброгации, неточностей в оплате, ненужных одолжений.

По окончании проверки вызывающих сомнения квитанций сотрудники разбирались с возмещением доказанных переплат.

Обработав миллионы претензий, EXL нашла последовательность паттернов: ошибки и мошенничество были значительно чаще связаны с конкретными кодами диагнозов и процедур, конкретными поставщиками одолжений, больными, другими характеристиками и локациями. EXL создала программу проверки претензии: сейчас любая из них приобретает балл, говорящий о вероятности злоупотребления, и самые странные направляются на дополнительную диагностику.

Включив в услугу продукт, EXL ускорила и удешевила обработку квитанций, увеличила возврат денег по претензиям и помогла избегать переплат в будущем. Лишь одному из собственных клиентов EXL за три года вернула $50 млн, предотвратив утрату еще приблизительно $20 млн.

Разобрав собственные услуги на паттерны, вы сможете выбрать самые подходящие для автоматизации. Задачи нужно рассортировать по двум параметрам: частотности их исполнения и уровню сложности (требований к знаниям и квалификации). К примеру, в рекламном агентстве задача большого уровня сложности — это разработка креативных ресурсов для новой маркетинговой кампании, а задача низкого уровня — оптимизация появления бренда в поисковых совокупностях.

Приоритетными для автоматизации будут довольно часто делаемые задачи низкой сложности. Это и ясно: алгоритмической обработке оптимальнееподдаются громадные количества повторяющихся процедур: чем больше данных они накапливают, тем активнее обучаются.

Дабы вы лучше представили себе все это, приведу сравнение: в то время, когда вы продолжительно едете по автомагистрали, вы всегда выполняете действия, не требующие интеллектуального напряжения, такие как поддержание стабильной скорости и отслеживание происходящего в соседних полосах. Такие частотные и простые задачи идеально автоматизируются — по сути, их уже автоматизировали (круиз-мониторинг и контроль слепых территорий).

И напротив: из редко делаемых действий нереально извлечь громадный количество данных, а чересчур сложные требуют стратегических ответов и не поддаются алгоритмизации. Попытки сделать из них продукты вряд ли окупятся.

Разработка продуктов

У опытных сервисных компаний имеется преимущество: они знают, что и для кого они делают. И разрабатывая продукт, они не занимаются созданием чего-то нового из ничего — одно (услугу) в что-то второе (услугу со встроенными продуктами).

Это принципиально меняет процесс. Производитель на начальной стадии формирует пара прототипов и пробует их на выборках потребителей, дабы выяснить главные функции собственного предложения. А предусмотрительная сервисная компания не пробует выявлять предпочтительные характеристики: она производит прототип, а позже наращивает точность, «комплексность» и интеллектуальность ответа.

Развитие происходит благодаря свойству машинально собирать и разбирать эти. Так появляется умный продукт с функцией самосовершенствования.

Характерным примером может служить Deloitte, фаворит в области аудита, консалтинга и налогообложения. Созданный ею инструмент Argus использует разработке понимания и машинного обучения естественного языка для анализа электронных документов при проведении аудита. Argus обучается при каждом сотрудничестве с документами и человеком, исходя из этого со временем он все правильнее определяет и извлекает главную денежную данные.

Всего через пара месяцев по окончании выпуска данный инструмент взяли на вооружение свыше тысячи аудиторов, удостоверившиеся в надежности с его помощью более 30 тысяч документов.

В случае если встроенные в услугу продукты являются программные ответы, улучшения вносятся в них чаще, чем в независимые продукты, где доработка, в большинстве случаев, предполагает выход нового поколения либо модели. Как
я уже отметил, инструмент всегда обучается и адаптируется к пользователям, исходя из этого не имеет смысла проводить четкую грань между поколениями.

Постепенное совершенствование продукта имеет громадное значение для бизнеса. По мере усложнения функций продукта поддерживающее его ИТ-ответ возможно использовано и для других целей. В частности, Deloitte начала применять платформу Argus в консалтинге.

Необходимо помнить, но, что встроенный продукт неимеетвозможности заменить услугу: он только усиливает ценностное предложение компании. Argus расширяет аудиторские возможности Deloitte, но не замещает их. К примеру, в случае если ее клиент запросит оценку зрелости совокупности кибербезопасности, аудитору пригодится обсудить с ним такие стратегические моменты, как правила, политики и инструменты.

Подобная задача предполагает принятие решений и сложный анализ, что неподвластно встроенным продуктам наподобие Argus.

По сходным обстоятельствам стандартные ИТ-решения (к примеру, базисные инструменты, предлагаемые сетевой юрфирмой LegalZoom и налоговым софтом TurboTax) редко используются в практике компаний, оказывающих опытные услуги высшего класса. Их конек — специальные знания, неочевидные решения и стратегическое мышление — исходя из этого люди постоянно играют бoльшую роль, чем продукты.

Принципиально важно и выстроить доверительные индивидуальные отношения с клиентами, по причине того, что в итоге это приносит деньги. В большинстве случаев разумнее не выводить продукты за пределы компании, дабы обеспечить их защиту как конкурентное преимущество и собственность.

Одновременно с этим в некоторых случаях сервисной компании возможно выгодно выделить созданный ею инструмент в отдельный продукт и реализовывать его. Но, кроме того имея таковой продукт, компании практически в любое время продолжают оказывать услуги. Это наблюдение подводит нас к рассмотрению последнего этапа процесса.

Монетизация

Дабы встроенный продукт в принципе имел суть, нужно осознать, как извлечь из него пользу. В то время, когда услуги вашей компании стали действеннее и экономичнее, пора поменять модель ценообразования, поскольку при повременной оплате вам будут платить не больше, а меньше.

Два принципа монетизации — на базе количества транзакций и на базе результатов — отвечают взятому выигрышу в производительности (автоматизация) и интеллектуальности (аналитика). Встроив в предложение продуктовый компонент, бизнес должен решительно перейти на оплату по транзакциям, для получения выгоды от большего количества предоставляемых одолжений. Добавив же аналитику, имеет суть задуматься об оплате по результату, дабы обратить в деньги возросшее уровень качества услуг (аналитика поднимает принятие ответов на как следует новый уровень). Иначе говоря это последовательный процесс: вы переходите от платы за то, что расходуете (ресурсы и время),
к плате за то, что делаете (транзакции), а в конечном счете — за то, чего получаете (итог). Необходимо понимать, что эта эволюция требует времени и доверия со стороны клиентов.

На пути от повременной к транзакционной оплате принципиально важно все просчитать. Оцените собственный доход в рамках привычной модели, и ожидаемые рентабельности и изменения затрат по окончании автоматизации — и скорректируйте расценки соответственно. Эти расчеты окажут помощь вам не завысить цены, отпугнув клиентов, и не занизить их — отпугнув прибыль.

Разглядим пример. Допустим, ваша компания контролирует берет и юридические договора за это $200 в час, наряду с этим на любой уходит приблизительно 10 часов работы, другими словами в среднем за любой контракт вы приобретаете $2000. Сейчас предположим, что вам удалось автоматизировать данный процесс до таковой степени, что на одно соглашение стали затрачивать всего два часа: ваша производительность выросла впятеро. Вряд ли ваш клиент захочет платить вам за любой час в пять раза больше ($1000), исходя из этого будет вернее предложить ему платить не за час,
а за соглашение и сделать разумную скидку. Так вы сможете брать с клиента $3500 за два соглашения — это меньше прошлых $4000, исходя из этого он будет доволен, а вы и подавно.

Потом, дабы извлечь пользу из встроенной аналитики, нужно перейти от оплаты по транзакциям к оплате по результату. взглянуть на пример EXL. Дабы повысить эффективность обзвона должников одного коммунального предприятия, EXL создала метод, оценивающий возможность оплаты конкретным должником по окончании звонка с напоминанием.

Эти сведенья применяли для приоритизации звонков, и в следствии поток платежей быстро возрос — при тех же затратах на обзвон. Дабы не потерять пользу от повышения сокровища собственной услуги для клиента, EXL стоит перейти
с оплаты по транзакциям (количество звонков) на оплату по результату (сумме взятых от неплательщиков средств). на данный момент компания изучает возможность для того чтобы перехода.

Сервис на автомате

Вычислить оптимальную цену за итог сложнее, чем за транзакцию. Сервисной компании нужно осознать, что определяет сокровище услуги для клиента, измерить ее и просчитать вклад различных компонентов в ее создание. Для переговоров о принятии новой модели ценообразования в обязательном порядке необходимы продажники большого уровня и продуктологи с творческим подходом и навыками консультанта.

Разговор на эту тему лучше вести на наибольшем уровне, потому, что он относится к разряду стратегических, как для вас, так и для компании-клиента. Наконец, сперва имеет суть обкатать продукт и новую модель оплаты на клиентах, с которыми у вас уже сложились доверительные отношения и каковые готовы к опыту. В обязательном порядке разъясните им, что и продукт, и новая модель будут в будущем использованы и для других клиентов.

Изменение структуры оплаты может оказать влияние на ваш выбор клиентов в будущем. В частности, вы имеете возможность предпочесть работу с компаниями, чьи неприятности носят повторяющийся темперамент, либо сосредоточиться на задачах, где легче выяснить и измерить источник создаваемой стратегической сокровище. Это одна из обстоятельств, по которым EXL на данный момент чаще оказывает помощь компаниям приобретать оплату по квитанциям, а не, скажем, повышать уровень удовлетворенности клиентов: в первом случае существенно проще измерять результаты и достигнутую эффективность.

процессы и Люди

Внедрение продуктов в услуги потребует не только грамотного замысла. Нужно будет поменять менталитет и культуру компании, пересмотреть организационную структуру. Вот три непременных условия успеха.

  • Выделенная команда разработчиков. Как и компании-производители, у которых имеется отделы, занятые созданием инноваций, сервисная компания обязана поручать разработку встроенных продуктов отдельной команде. Принципиально важно, дабы команда была в определенном смысле свободной: со своим бюджетом, кадрами, критериями и целями оценки. Но наряду с этим сообщение с бизнес-подразделениями компании не должна теряться — так как возможности автоматизации лежат именно там. Обеспечьте обмен информацией, дабы эксперты либо начальники разработчики-и бизнес направлений имели возможность приходить друг к другу с идеями.

  • Кросс-функциональный подход. Команда разработчиков обязана включать в себя экспертов из трех сфер: главного бизнеса, ИТ и ценообразования. Первые владеют настоящими знаниями о клиентах, рабочих типах и процессах работы. Вторые окажут помощь с автоматизацией и аналитической частью, и обеспечат интеграцию нового продукта в существующие совокупности. А третьи смогут назначить подходящую цену вашим обновленным услугам.

  • Вторая шкала оценки работы. Сервисные компании в большинстве случаев оценивают бюджет и эффективность подразделений чуть ли не ежедневно. С продуктами таковой подход неосуществим: нужно уделять внимание долговременным целям, поскольку эффект от добавления продукта к услугам не всегда виден сходу. Вместо того дабы фокусироваться на хороших параметрах оценки одолжений (удовлетворенность клиентов либо эффективность процессов), применяйте «продуктовые» параметры (к примеру, количество прототипов и идей либо уровень автоматизации).

    Каждая сервисная компания, обдумывающая внедрение продуктов в собственные услуги, обязана осознавать, что это потребует не только организационных преобразований, но и больших затрат. Пойти на это не редкость непросто.

    Тогда как производители привыкли сперва тратить, а позже получать, а предприниматели смогут опереться на финансирование от венчурных капиталистов, сама мысль важных вложений задолго до получения прибыли в большинстве случаев есть чуждой для компании, действующей в сфере опытных одолжений. Придется принять как должное, что в этом случае предстоят инвестиции без четкого понимания сроков возврата.

    Автоматизация возможно источником страха для сотрудников. Ее отрицательный нюанс — сокращение числа сотрудников, занятых в типовых задачах. По мере того как все больше несложных заданий делают роботы, компании, в большинстве случаев, уменьшают количество рабочих мест и повышают требования к персоналу.

    Обладатели экспертных навыков и знаний не утратят работу, а вот те, кто делал шаблонные ручные операции, выясняются в зоне риска. В теории это может привести
    к полному отказу от людской рабочей силы.

    МИР опытных одолжений готов к преобразованию через аналитику и автоматизацию.

    И это хорошая новость: встроив продукты в собственные услуги, компании станут расти значительно стремительнее. Но имеется и вторая, возможно более серьёзная обстоятельство для таких продуктов: они все больше необходимы клиентам. Следуя рекомендациям, изложенным в данной статье, компании по оказанию опытных одолжений смогут повысить доходность и купить конкурентные преимущества.

    Случайные статьи:

    Сервис Vkmix на автомате


    Подборка похожих статей:

    riasevastopol

    More Posts