Майкл Хаммер - Быстрее, лучше, дешевле. Девять методов реинжиниринга бизнес-процессов

В некоторых случаях лучше, наоборот, повысить точность выполнения работы. Давайте вернемся к компании Progressive Insurance и изучим этот вопрос на ее примере. Progressive Insurance начинала свою деятельность на рынке автострахования с очень рискованной затеи – она предлагала застраховаться водителям, которым по какой‑то причине (место проживания, большое количество аварий в прошлом и т. д.) отказали в страховке другие компании. Обычно с такими неблагонадежными водителями в страховых компаниях поступают следующим образом: делят их на группы по степени риска, рассчитывают стоимость страховки для каждой группы и надеются на лучшее. В Progressive Insurance решили, что этот вопрос требует более тонкого подхода, и разделили клиентов на большее количество категорий, чем это практиковалось в других компаниях. Теперь, обратившись в компанию, молодой человек не сразу попадает в повышенную группу риска: для начала страховой агент оценивает уровень его образования, страховую историю, род занятий и другие факторы и только после этого рассчитывает стоимость страховки. Конечно, такая точная оценка обходится компании дороже, но она себя оправдывает и в итоге полностью окупается. Молодые люди, которым на основании высоких рисков предлагают дорогостоящую страховку, уходят к конкурентам, так как те страхуют их по более низкой, т. е., в сущности, по заниженной цене. Зато клиентам с хорошей страховой историей в Progressive Insurance предлагают меньшую стоимость страховки, и потому они охотно прибегают к услугам компании. Выплаты по страховым случаям – это основная статья расходов любой страховой компании. А главным показателем эффективности является так называемый комбинированный показатель (соотношение выплат по претензиям+прочих издержек компании и платы за страхование, получаемой от клиентов). И здесь компания Progressive Insurance держит абсолютное первенство. У большинства страховых компаний комбинированный показатель больше единицы, иначе говоря, они несут убытки от своей страховой деятельности, которые компенсируют, используя деньги клиентов как инвестиции. У Progressive Insurance комбинированный показатель составляет от 0,85 до 0,95. Это значит, что компания не несет убытков, а, напротив, получает от страхования прибыль, при этом инвестиционный доход для нее – дополнительный бонус. Повысив точность при расчете стоимости страховки, компания защитила себя от убытков при страховании водителей с высокой степенью риска и получила значительные преимущества при страховании водителей с низкой степенью риска.

Какая информация будет использоваться . Любая компания располагает огромным количеством всевозможных данных, но сотрудники не всегда знают, какая информация нужна им для эффективной работы. Часто при планировании опираются на устаревшие данные или, наоборот, результаты прогнозов на будущее, а порой даже на чье‑то субъективное мнение. Если вы найдете способ лучше использовать имеющиеся данные, то получите множество вариантов повышения эффективности процессов на предприятии. Возьмите, к примеру, прогноз продаж. На его основе руководство большинства компаний принимает важные и дорогостоящие решения, связанные с заказом материалов, составлением графика производства и т. д. Если прогноз оказывается ошибочным – а зачастую так оно и бывает, – то все последующие действия будут неудачными. И наоборот: при точном прогнозе все решения, принимаемые на его основе, будут верными.

Менеджеры компании General Mills, выпускающей популярные сухие завтраки Cheerios и другие пищевые продукты, долгое время составляли график производства, опираясь на прогнозы продаж, хотя они почти никогда не сбывались. Эти прогнозы основывались на заказах, которые делали оптовые покупатели. Заказы поступали в распределительные центры компании General Mills, где товар собирался перед отправкой в магазины. Но через некоторое время в распределительные центры поступали уже реальные заказы от розничных магазинов, и на предприятие посылался запрос на соответствующий объем продукции. В результате на складах предприятия постоянно был излишек одних товаров и недостаток других. Руководство, как могло, старалось решить эту проблему: в производство запускались маленькие партии недостающих товаров, продукция перевозилась из одного распределительного центра в другой. На все это уходила уйма денег и сил, и в конце концов руководство решило при планировании производства использовать реальные, а не прогнозные данные. Теперь заказы от магазинов направляются прямо на предприятие, минуя распределительные центры. В производственный отдел поступают реальные данные о запросах клиентов и о количестве товаров в распределительных центрах, поэтому сотрудники отдела могут составить график производства, отвечающий настоящим потребностям рынка, и не ждать, пока распределительные центры пришлют заказ. В результате объем складских запасов уменьшился на 25 %, а случаев, когда товар на складе отсутствует, стало в два раза меньше. Такая ситуация кажется невероятной, ведь считается, что чем ниже уровень запасов, тем чаще тех или иных товаров не бывает в наличии. Но перестроив свой процесс на основе нового подхода к информационному обеспечению производства, компания General Mills смогла достичь этой цели, равно как и увеличить свои доходы.