BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI Лизинг: система бизнес-анализа для лизинговых компаний » IBP для лизинговой компании » Операции и сопровождение договоров - Определение целевых показателей качества обслуживания

Операции и сопровождение договоров - Определение целевых показателей качества обслуживания

Продолжая тему интегрированного планирования и операционной поддержки в лизинговой отрасли, данная глава посвящена практикам определения целевых показателей качества обслуживания в рамках IBP и сопровождения договоров лизинга. Обсуждаются принципы выстраивания целевых уровней сервиса, связи между контрактными обязательствами, операционной эффективностью и удовлетворенностью клиентов, а также методики внедрения, мониторинга и совершенствования качества на протяжении жизненного цикла договора.

IBP в лизинге предполагает тесное взаимодействие между продажами, андеррайтингом, управлением активами и сервисной службой. Целевые показатели качества обслуживании (SLA, OLA, KPI) выступают якорями устойчивости операционных процессов, обеспечивают прозрачность исполнения договоров и позволяют менеджерам по IBP оперативно управлять рисками и ресурсами. Глава фокусируется на том, как определить реалистичные и амбициозные цели, как выстраивать процессы согласования и мониторинга, и как переводить стратегии в конкретные действия и архитектуру данных, поддерживающую постоянное улучшение.

  • Определение целевых показателей качества обслуживания в рамках IBP и лизинга;
  • Процедуры согласования, внедрения и мониторинга SLA, OLA и KPI;
  • Архитектура данных, интеграции систем и роль технологий в сборе и обработке данных;
  • Организационные изменения и управление рисками, сопровождающие переход к целям обслуживания;
  • Методы и практика повышения качества на основе анализа данных и обратной связи от клиентов.

     

Контекст и рамки качества обслуживания в IBP для лизинга

IBP в лизинге трактуется как целостная система управления взаимоотношениями с клиентами и контрактами на протяжении всего жизненного цикла лизинга. Контроль качества обслуживания становится неотъемлемой частью операционной эффективности и финансовой устойчивости. В рамках договорной архитектуры качество сервиса закрепляется через три основных элемента: соглашения об уровне обслуживания (SLA), внутренние операционные соглашения (OLA) и ключевые показатели эффективности (KPI). SLA формирует ожидания клиента и договорные обязательства, OLA задают нормы внутри организации и между подразделениями, KPI измеряют реальную работу и создают поведенческие сигналы для менеджеров.

Чтобы переводить стратегические цели в конкретные результаты, необходимо обеспечить связку между требованиями заказчика, нормативными и финансовыми ограничениями, а также возможностями службы поддержки и технической инфраструктуры. В этом контексте IBP выступает как платформа для балансировки трех столпов: клиентского опыта, операционной эффективности и управляемости рисками. Важнейшим элементом является трансформация контекста договора в управляемые параметры, которые можно измерять, прогнозировать и корректировать.

 

Подраздел: Понятия SLA, OLA и KPI

SLA - соглашение между поставщиком и клиентом о конкретном уровне услуг, который клиент вправе ожидать в заданный период. SLA формулирует метрики, пороги и санкции или возмещения за несоблюдение. OLA - внутреннее соглашение между подразделениями внутри организации, которое обеспечивает, что требования SLA достигаются. KPI - измеряемые показатели, которые отражают стратегические и операционные цели и служат индикаторами эффективности процессов.

Важно различать эти понятия и устанавливать прозрачную принадлежность ответственности: SLA определяет обещания клиенту, OLA обеспечивает исполнение внутри компании, KPI оценивает прогресс и результат. В рамках лизинга ключевые KPI часто связаны с временем обработки договора, точностью данных, скоростью начислений, качеством обслуживания клиентов и уровнем удовлетворенности.

Таблица ниже помогает сузить различия и взаимосвязи:

Показатель Назначение Примеры в лизинге Частота измерения
SLA Обязательство перед клиентом Время обработки заявок на изменение условий договора; время выпуска акта приема-передачи активов Ежемесячно/квартально
OLA Внутренний стандарт исполнения Время реакции службы поддержки на инциденты; срок уведомления клиента об изменениях Еженедельно
KPI Метрика эффективности Доля договоров с выполнением SLA; точность данных в системе договоров; NPS по обслуживанию Ежемесячно/ежеквартально

Стратегическая идея: целевые показатели должны быть связаны с реальными возможностями бизнес-процессов, учитывать сезонность, класс активов, географию клиента и сегменты риска. В этом контексте рекомендуется внедрять гибкие, но управляемые рамки целей, которые можно адаптировать без потери управляемости. Важным элементом является согласование целей в рамках процесса IBP с участием руководителей функций: продаж, риск-менеджмента, финансов, операционной поддержки и ИТ.

 

Определение и структурирование целевых показателей

Определение целевых показателей качества обслуживания начинается с выработки концептуальной модели сервиса по лизинговым договорам и транзакциям. Модель должна охватывать весь жизненный цикл договора: от момента подписания до завершения действия и возврата актива, включая послепродажное сопровождение и обслуживание. Ключевая идея состоит в том, чтобы определить, какие процессы оказывают наибольшее влияние на удовлетворенность клиента и финансовые результаты, и затем определить измеримые цели для этих процессов.

  • Гранулярность показателей: целевые показатели следует сегментировать по (1) клиентским классам и сегментам, (2) типам активов, (3) регионам и (4) стадиям договора (предпродажная, активная, завершение). Такой подход позволяет устанавливать таргеты, отражающие различия в риске и операционной сложности.
  • Соответствие реальной ситуации: базовые линии рассчитываются на основе исторических данных за 12-24 месяца, с учетом сезонности и трендов. Введение rolling targets (ежемесячно обновляющиеся цели на квартал/год) обеспечивает адаптивность без потери устойчивости управленческих процессов.
  • Баланс качества и стоимости: целевые показатели должны учитывать trade-off между качеством сервиса и затратами на обслуживание. Пример - ускорение обработки будущих платежей может увеличить затраты на ресурсы в период пикового спроса; следует планировать резервы и альтернативные схемы обслуживания.
  • Ориентация на клиента: в дополнительных целей могут включаться показатели клиентского опыта (NPS, CSAT), прозрачность коммуникаций и предиктивная коммуникация по изменению условий договора.

     

Таблица: типы целевых показателей и примеры

Чтобы структурировать работу над целями, полезно определить три группы показателей: операционные, клиентские и финансовые. В каждом наборе можно определить 3-5 конкретных метрик, связанных с процессами IBP.

  • Операционные: время обработки заявок на обслуживание, доля исправленных данных за 1 день, полнота передачи документов между системами.
  • Клиентские: удовлетворенность обслуживания, уровень информированности клиента о статусе сделки, клиентоориентированность в коммуникациях.
  • Финансовые: влияние SLA на общую стоимость обслуживания, точность расчетов аренды и возмещений, коэффициент удержания клиентов.

С учетом этих групп полезно применять методику SMART для формулировки целей: конкретность, измеримость, достижимость, релевантность и привязка ко времени. В рамках IBP целевые значения должны быть связаны с операционными планами, бюджетированием и управлением рисками. Важно обеспечивать согласование целей между цепочкой создания стоимости: от коммерческого предложения до управления активами и обслуживания.

 

Гибкость и устойчивость

Целевые показатели не являются фиксированными на бесконечный срок. Внедрение механизма периодического пересмотра целевых уровней позволит учитывать изменения в регуляторной среде, рыночной конъюнктуре, ассортименте активов и клиентских ожиданий. В рамках IBP целесообразно применение rolling targets на 12-18 месяцев с обновлением раз в квартал, что позволяет адаптировать цели к динамике бизнеса, не нарушая дисциплину измерения и управления.

 

Инструменты сбора и валидации данных

Качество данных лежит в основе достоверности любых показателей. В рамках лизинга источники данных включают данные по договорам, финансовым операциям, сервисным заявкам, актам приемки и передачи активов, данным по обслуживанию и ремонту. В рамках IBP важно обеспечить единую модель данных, согласованную архитектуру справочников (клиенты, активы, условия аренды, платежи, статусы) и единый процесс верификации данных. В качестве практических инструментов можно рассмотреть:

  • Оркестрацию рабочих процессов: открытое решение, например Apache Airflow, для координации ETL-пайплайнов и процессов обновления KPI.
  • Визуализацию и дашборды: открытые BI-платформы, такие как Metabase, или коммерческие решения для публичной отчетности и анализа.

Эти инструменты не являются целью главы, но позволяют закреплять принципы через конкретные технологические решения, обеспечивая прозрачность и доступность данных для бизнес-цепочки.

 

Процессы согласования, внедрения и управления качеством

Эффективное управление целевыми показателями качества обслуживания требует формализации процессов согласования, утверждения и внедрения. Ключевые шаги:

  1. Определение целевой модели сервиса в рамках IBP: согласование с руководящими комитетами по продажам, финансам, рискам и ИТ.
  2. Разработка набора SLA/OLA/KPI для каждого процесса в рамках договора лизинга: обработка заявок, изменения условий, расчет платежей, взаимодействие с клиентом.
  3. Валидация базовых данных и инфраструктуры: проверка точности справочников, релевантности источников данных и возможности регулярного обновления.
  4. Утверждение целевых значений через комиссионные и регуляторные рамки: обеспечение совместимости с нормативными требованиями и финансовыми ограничениями.
  5. Внедрение процессов мониторинга и реагирования на отклонения: автоматические оповещения, регламенты эскалации и корректирующие действия.
  6. Постоянное улучшение через цикл PDCA (Plan-Do-Check-Act): анализ причин отклонений, корректирующие меры, повторная настройка целей.

     

Роли и обязанности

  • Руководитель IBP: координация разработки целей, гармонизация с бизнес-стратегией, обеспечение баланса между клиентским сервисом и затратами.
  • Операционные менеджеры: обеспечение выполнения OLA, поддержка процессов обслуживания, сбор данных и первичный анализ отклонений.
  • Финансы и риск: оценка экономической обоснованности целей, мониторинг рисков несоблюдения SLA и финансовых последствий.
  • ИТ-архитекторы и инженеры данных: поддержка инфраструктуры данных, интеграций между системами и обеспечение качества данных.
  • Команды обслуживания клиентов: сбор обратной связи, информирование клиента о изменениях и корректировка коммуникаций.

     

Внедрение изменений и управление зависимостями

Любые изменения в целевых показателях требуют управления зависимостями между процессами: например, ускорение обработки документов потребует повышенной пропускной способности аналитических систем и кадрового потенциала. В рамках IBP целевую корректировку следует сопровождать планом по ресурсам, обучению персонала и обновлениям процессов. Важно обеспечить прозрачность изменений для клиентов и внутренних стейкхолдеров, чтобы снизить риск недооценки усилий по адаптации.

 

Риск-менеджмент и комплаенс

Контроль риска должен сопровождать установку целей: определение пороговых значений для отклонений, сигнальные индикаторы для крупных лизинговых операций, а также процедуры аудита исполнения SLA/OLA/KPI. Регуляторные требования к отчетности и финансовой дисциплине требуют, чтобы целевые показатели были документированы, обоснованы и воспроизводимы. Эффективная практика включает периодическую независимую ревизию показателей и обмен данными с аудиторами.

 

Мониторинг, диагностика и действия по улучшению

Мониторинг - ключевой элемент для поддержания высокого уровня качества и устойчивого роста. Он должен быть непрерывным, прозрачно оформленным и подкрепленным аналитикой. Основные принципы:

  • Непрерывность сбора данных: источники данных должны обеспечивать обновление в реальном времени или с минимальной задержкой, чтобы затруднить уход от контроля и своевременно реагировать на последствия отклонений.
  • Адаптивная визуализация: дашборды должны быть интуитивными, с фокусом на наиболее рискованных учётных блоках и процессах. Важно сочетать агрегированные показатели для управленческих принятий и детальные для оперативной оценки.
  • Алгоритмы обнаружения аномалий: применение статистических или машинно-обученных подходов для выявления аномалий в SLA или KPI - это позволяет переходить от реактивного управления к проактивному.
  • Регламент реагирования на отклонения: заранее прописанные сценарии эскалации, корректирующие действия, перераспределение ресурсов и пересмотр целей.
  • Методы улучшения: анализ причин отклонений, корректирующие проекты, временные решения и долгосрочные изменения в архитектуре процесса.

     

Этапы мониторинга

  1. Сбор и нормализация данных: консолидированные источники данных по договорам, платежам, обслуживанию, обращениям клиентов.
  2. Расчет целевых значений и индикаторов: SLA-доли, среднее время обработки, точность данных, NPS по обслуживанию.
  3. Визуализация и анализ: дашборды, сигнальные пороги, анализ причин отклонений.
  4. Принятие управленческих решений: корректирующие действия, перераспределение ресурсов, обновление целей.
  5. Обратная связь и улучшение: сбор отзывов клиентов и сотрудников, корректировки политики обслуживания.

В рамках мониторинга важна устойчивая архитектура данных: единая модель данных, единые справочники и согласованные процедуры качества данных. Оптимально использовать автоматизированные конвейеры ETL/ELT, централизованные хранилища и инструмент для бизнес-аналитики. Применение технологий, таких как открытые решения Apache Airflow для оркестрации и Metabase для визуализации, может существенно повысить оперативность принятия решений и прозрачность результатов. Важно помнить, что технологии - это средство, а не цель: они должны служить достижению целей обслуживания и соответствию требованиям клиентов и регуляторов.

 

Управление отклонениями и корректирующие действия

  • Автоматизированные оповещения: при выходе SLA/OLA за пороги применяется уведомление соответствующим группам.
  • Корректирующие проекты: при повторяющихся нарушениях создаются проекты по оптимизации процесса, включая изменение рабочих инструкций, перераспределение нагрузки и обновление данных.
  • Контроль результатов: после внедрения корректирующих действий проводится повторная оценка KPI и SLA, чтобы убедиться в устойчивости улучшений.

     

Архитектура данных, интеграции и роль технологий в поддержке

Эффективная реализация целевых показателей требует прочной архитектуры данных и объединения источников. В лизинговой практике данные разбросаны между системами продаж, кредитования, управления активами, сервисной службой и финансовым учётом. Единую архитектуру данных следует строить на принципах консолидации данных, единых справочников и строгого управления качеством данных. Важные элементы:

  • Источники данных: CRM и ERP для операций с договорами, система управления активами для статусов активов, сервис-деск для обработки обращений, платежные и финансовые системы для расчета платежей и возмещений.
  • Модели данных: единая модель договора, клиента, актива, оплаты и поддерживающих статусов. Поддержка версионирования данных и аудита изменений.
  • Интеграции: гибкие коннекторы к системам внутри организации, а также внешние API для клиринга и взаимодействия с клиентами.
  • Контроль качества данных: правила валидации, справочники и процедуры загрузки с автоматической фиксацией ошибок.
  • Технологический выбор: открытые решения и инструменты для оркестрации рабочих процессов, анализа и визуализации. Как упоминалось, Apache Airflow обеспечивает координацию процессов ETL и обновления KPI, а Metabase или сопутствующие BI-инструменты позволяют оперативно демонстрировать результаты.

Выбор технологий должен происходить исходя из архитектурной готовности организации, стоимости владения и способности быстро адаптироваться к изменениям требований клиентов и регуляторной среды. Важно подчеркнуть: технологии - инструмент достижения целей, не замещающий человеческую экспертизу и управленческие решения.

 

Организация, данные, риски и архитектура поддержки

Организация процессов определения целевых показателей требует структурирования ролей, ответственности и механизмов контроля. Важны следующие элементы:

  • Г governance: формирование Руководящего комитета по IBP, ответственного за периодическую ревизию целей, обновление данных и согласование изменений.
  • Data governance: политики качества данных, единые справочники, процедуры очистки и верификации, контроль версий данных.
  • Риск-менеджмент: оценка рисков несоблюдения SLA/OLA, влияние на операционные издержки и репутацию. Внедряются пороговые значения и процедуры эскалации.
  • Взаимодействие с клиентами: прозрачная коммуникация об изменениях в условиях обслуживания, объяснение причин и уровня доступности услуг.
  • Внедрение изменений: требования к обучению персонала и обновлению процессов, а также план по замене устаревших систем и инструментов.

Архитектура поддержки должна быть устойчивой и масштабируемой: она должна позволять адаптироваться к росту портфеля лизинговых договоров, расширению продуктовой линейки и изменению регуляторных требований. В рамках IBP следует минимизировать фрагментацию данных и обеспечить совместимость между системами, включая возможность быстрого обмена информацией между отделами, клиентами и партнерами.

 

Key takeaways

  • Определение целевых показателей качества обслуживания в рамках IBP требует баланса между клиентскими ожиданиями, операционной эффективностью и финансовыми ограничениями.
  • SLA, OLA и KPI должны быть четко различимы по ролям: SLA - обещания клиенту, OLA - внутренние стандарты, KPI - показатели эффективности.
  • Целевые показатели следует устанавливать с учетом сегментации клиентов, типов активов и стадий договора, и подкреплять базовыми данными и исторической аналитикой.
  • Внедрение процессов требует структурированного подхода к ролям, согласованию, мониторингу и PDCA-циклу для устойчивого улучшения.
  • Архитектура данных и интеграции - основа достоверных метрик; выбор инструментов должен основываться на готовности организации к внедрению и поддержке.
  • Мониторинг аномалий, автоматизированные оповещения и корректирующие действия позволяют оперативно управлять отклонениями и повышать качество обслуживания.
  • Организационные изменения и управление рисками играют критическую роль в долгосрочной устойчивости целей качества обслуживания.

     

FAQ

  1. Что такое IBP в контексте лизинга и зачем нужны целевые показатели качества обслуживания?

IBP в лизинге - это интегрированное планирование и координация между функциями: продажи, underwriting, управление активами и сервис. Целевые показатели качества обслуживания устанавливаются, чтобы обеспечить предсказуемость уровня сервиса клиентам, минимизировать операционные риски и выравнивать ресурсы с финансовыми целями. Они позволяют управлять ожиданиями клиентов, обеспечивать соответствие договорам и улучшать общую прибыльность через эффективное обслуживание.

 

  1. В чем разница между SLA, OLA и KPI, и как их сочетать в IBP?

SLA - договор клиента на конкретный уровень сервиса. OLA - внутреннее соглашение между подразделениями о том, как именно будет выполняться SLA. KPI - измеряемые показатели эффективности процессов. В IBP их следует связывать так, чтобы KPI отражали достижение SLA через OLA. Важно документировать роль и ответственность каждого участника процесса и устанавливать реальная достижимые пороги.

 

  1. Как определить базу для установки целевых показателей?

База формируется на основе исторических данных за 12-24 месяца, с учетом сезонности, рыночных факторов и особенностей портфеля активов. Важно разделять целевые показатели по сегментам клиентов, видам активов и регионам, чтобы отражать различия в операционной сложности и риске. На этом основании строится rolling-план на 12-18 месяцев, обновляемый раз в квартал.

 

  1. Как избежать чрезмерной сложности целевых показателей?

Избыточная детализация приводит к перегрузке операционных систем и снижению прозрачности. Рекомендуется держать число KPI в разумных пределах (3-5 операционных KPI, 2-3 клиентских и 1-2 финансовых). В идеале каждый KPI должен быть связан с конкретной бизнес-целью и иметь четко определенную частоту измерения и источник данных.

 

  1. Какие технологические решения поддерживают мониторинг и управление качеством в IBP?

Целевые показатели лучше поддерживать через сочетание инструментов оркестрации процессов (например, Apache Airflow) и BI-платформ для визуализации (например, Metabase). Это позволяет автоматизировать сбор данных, обновление метрик и предоставлять управленческие панели в реальном времени. Важно, чтобы выбор инструментов был обусловлен готовностью организации к внедрению и поддержке, а не модной тенденцией.

 

  1. Какие риски связаны с неудачным определением целевых показателей?

Ключевые риски включают размытые ответственности, недостоверные данные, завышенные ожидания клиентов и финансовые потери. Управление рисками требует культуры прозрачности, четких правил верификации данных, регулярной аудиторской проверки и корректировок на основе анализа причин отклонений.

 

  1. Как связать цели качества обслуживания с организационными изменениями?

Необходимо создать структурированный план внедрения: формирование руководящих органов, установление ролей и процессов, обучение персонала и коммуникацию с клиентами. Важна настройка политики управления изменениями, чтобы корректировки целей не приводили к хаосу в процессах и не снижали качество обслуживания на временной основе.

 

  1. Как измерять клиентский опыт в рамках SLA/OLA/KPI?

Клиентский опыт можно измерять через опросы удовлетворенности (CSAT), индекс лояльности клиентов (NPS) и анализ тональности коммуникаций. Эти показатели должны быть дополнены количественными метриками обслуживания, чтобы обеспечивать сбалансированный взгляд на качество.

 

  1. Как обеспечить непрерывное улучшение в условиях IBP?

Используйте PDCA-подход: планирование изменений на основе анализа данных, выполнение действий, проверка результатов и корректировка процессов. Регулярный пересмотр целевых показателей в рамках rolling-плана и внедрение корректирующих проектов позволят поддерживать устойчивый рост качества.

 

  1. Какие принципы коммуникации важны при изменении целей качества?

Коммуникация должна быть прозрачной, своевременной и ориентированной на клиентоориентированность. Важно объяснить причины изменений, конкретные последствия и план внедрения, а также обеспечить обратную связь от клиентов и сотрудников для корректировок.

 

← Предыдущая статья
Операции и сопровождение договоров - Сценарное моделирование влияния изменений процессов на прибыль в рамках IBP в лизинге
Следующая статья →
Операции и сопровождение договоров - Планирование ресурсов для сопровождения новых продуктов

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • AbbVie – компания, которая стремится решить самые серьезные проблемы здравоохранения. Это биофармацевтическая компания, сфокусированная на исследованиях и разработках.

  • Российский филиал одного их ведущих мировых производителей и дистрибьютеров косметики Estee Lauder Companies Inc. выбрал аналитическую платформу Loginom для предиктивной аналитики продаж как в офлайн-, так и в онлайн-канале.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.