Рентабельность продукта начинается с понимания расходов

Мы поговорили на сверхактуальную тему с Муратханом Эльдаровым, генеральным директором компании Партнерство профессионалов, создателеи системы для визуального моделирования расходов, рентабельности и аллокации Claritech о том, почему банкам и страховщикам все сложнее видеть реальную рентабельность продуктов, как добраться до реальной экономики продуктов и каналов, почему Excel уже не выдерживает и как работает система Claritech для аллокации расходов

Почему анализ структуры привязки расходов, анализ аллокации так актуален сейчас?

Распределение расходов у банков и страховых компаний на самом деле было актуально всегда – но раньше часто воспринималась как техническая процедура. Но тут есть две проблемы. Во-первых, бизнес-подразделения начинают воспринимать это как «налог», которым они не могут управлять. Во-вторых, когда стоит вопрос об оптимизации расходов, непонятно, что сокращать. Можно сократить на 10% все, а можно, имея правильное понимание взаимосвязи расходов и продуктов, сокращать именно те расходы, которые слабее влияют на результат, но занимают заметную долю в структуре затрат, то есть вообще иногда не приносят ничего – но имеют удельный большой вес.

У компании может быть отчетность, BI и регулярный расчет рентабельности. Но все равно возникает простой вопрос: почему продукт получил именно такую себестоимость?

От этой цифры зависят бюджеты, продуктовые решения, оценка каналов и разговор бизнеса с ИТ.

Если модель непрозрачна, продукт может казаться прибыльным только потому, что в нем не видны ИТ, операции, контакт-центр, урегулирование, сопровождение или внутренние сервисы.

Если бизнес видит начисление на продукт, он задает нормальный вопрос: за что? Почему этот канал стал дороже? Какая часть пришла из ИТ, что добавил контакт-центр? Почему в страховом продукте выросла нагрузка на урегулирование или сопровождение?

И вот здесь часто начинается проблема. Расчет есть, есть отчеты - но цепочка причин не видна, управленческого ответа нет. А без него рентабельность превращается не в инструмент управления, а в повод для споров.

Если бизнес увидит реальное распределение расходов в привязке к продуктам – что делать дальше? И в чем главная проблема текущих моделей аллокации?

Чаще всего расчет уже существует. Где-то он встроен во внутренний контур, либо опирается на хранилище данных и витрины, где-то живет в BI, а иногда даже держится на Excel, макросах и скриптах. Но расчет сам по себе еще не дает доверия. Проблема начинается, когда нужно объяснить цифру. Финансы видят итог. ИТ видит свои ресурсы и сервисы. Бизнес видит начисление на продукт или подразделение. Но общего слоя, где видно движение расходов, обычно нет. Кто кому оказывает сервис? Почему выбран именно этот драйвер? Какие данные легли в расчет? Где ручная правка, а где правило модели?

Если на эти вопросы нет ясного ответа, аллокация становится конфликтной.

Бизнес в таком случае не принимает начисления. ИТ считает, что его расходы трактуют неверно. Финансы каждый раз вручную защищают расчет. А ведь финансы должны, прежде всего, дать модель, которую можно проверить, обсудить и использовать для решений.

Наша модель позволяет увидеть все расходы визуально – как они входят в систему, как они идут по цепочке подразделений, как одно подразделение оказывает услуги другому – и где взаимодействие и соответственно «потребление» ресурсов больше, где меньше. И тогда гораздо легче идет разговор об оптимизации расходов, о структуре и эффективности, нужности тех или иных затрат.

Почему Excel до сих пор так живуч в таких задачах? И при этом чем же он плох?

Excel живуч не потому, что банки и страховщики не умеют строить промышленные системы.

А потому что он дает свободу и скорость: можно быстро и достаточно легко добавить драйвер, поменять правило, собрать сценарий. Для гипотез и верхнеуровнего анализа это удобно. Для регулярного управленческого процесса - уже опасно, так как модель растет.

Появляются версии файлов, ручные правки, скрытые формулы и макросы. Часть логики знает только один сотрудник, какие-то элементы хранятся в переписке или в документации отдельно от самой модели. В какой-то момент Excel перестает быть инструментом гибкости, логика становится непрозрачна. И тогда любой пересчет превращается в риск.

Можно случайно сломать формулу. Можно взять не ту версию. Можно не восстановить, почему месяц назад сумма была другой.

В общем - Excel хорош для прототипа и проверки методологии. Но если расчет влияет на бюджеты, продукты и мотивацию, одной гибкости мало, нужны роли, история изменений, трассировка суммы до источника и понятная логика модели. То есть нужна система, которая не требует каждый раз когда нужно увидеть цепочку – поднимать заново всю логику расчета и искать.

Понятно, что в  крупных финансовых организациях уже есть серьезный ИТ-ландшафт.

У банков это АБС, хранилища, витрины, BI и контуры управленческой отчетности. У страховых компаний - учетные и страховые системы, CRM, каналы продаж, урегулирование, DWH и отчетность. То есть проблема не в отсутствии данных, а в том, что они часто не складываются в понятную управленческую модель, не видно логики себестоимости.

Какие ресурсы потребляет продукт? Какие внутренние сервисы участвуют? Какие драйверы используются? Где возникло отклонение? Что изменится, если поменять канал, тариф или объем операций?

Например, банк хочет проверить новую логику распределения ИТ-расходов. Или понять, как нагрузка на внутренний сервис влияет на продукт. Страховая компания хочет оценить канал продаж, агентскую сеть или стоимость урегулирования. В промышленных системах такие изменения часто требуют задачи для ИТ. Потом разработки, тестирования и согласований.

Это правильно для стабильного промышленного контура. Но плохо подходит для быстрой  проверки управленческой гипотезы. И поэтому что происходит – своеобразный дауншифтинг,  финансы и аналитики возвращаются в Excel, потому что им нужно быстро понять, где экономика продукта меняется на самом деле. Большие системы – это «черный ящик»

Claritech в этой логике не заменяет существующие системы. Он работает как слой управленческого моделирования поверх данных. Помогает описать связи, драйверы, план, факт и сценарии в форме, которую можно обсуждать с финансами, ИТ и бизнесом. Все визуализировано – очень удобно, плюс работает как «зум», можно посмотреть крупные блоки, потом углубляться в детали.  

продолжение - во следующем посте