Россельхозбанк цифровизировал процесс управления розничными клиентскими подразделениями банка на единой платформе в приложении «СТАТУС» (Система тиражирования автоматизированной технологии управления сетью). Приложение объединило аналитику больших данных, выявление отклонений и рекомендательную модель руководителей. Задача была реализована совместно с ИТ-кластером РСХБ.Цифра. О реализации проекта рассказывает Илья Дудин, руководитель управления бизнес-анализа данных Департамента больших данных РСХБ и номинант на премию Data Award.

- Что привело РСХБ к реализации этого проекта? Какие задачи бизнеса решали?

Текущие инструменты и модель продаж в массовой рознице имеют ограничения для дальнейшего повышения продуктивности. Во-первых, специфика розничной продуктовой линейки требует запоминания большого объема информации. Сейчас сотрудник должен держать информацию — условия по продуктам, деревья решений при консультировании, выгоды и скрипты отработки возражений — постоянно в голове и может забыть сказать клиенту о важных деталях или преимуществах продукта. Во-вторых, в связи с особенностями работы клиентских офисов банк несет повышенные расходы на обучение. Продавцы с низкими показателями продаж также проходят повторное обучение. В-третьих, в действующем бизнес-процессе контроль за действиями сотрудника в точке продаж возможен только на месте, контроль за работой региональных управленцев возможен путем полевого визита на территорию. И, наконец, низкая доля кросс-продаж в виду отсутствия рефлекторных навыков продаж на фронт-линии не позволяла решать задачи по достижению желаемых уровней продуктивности.

- Какой подход к реализации задач был выбран?

Мы начали выстраивать систему управления эффективностью специалистов розничной сети банка. Прежде всего, приняли новую управленческую методологию и разработали ИТ-продукт для поддержки процесса. Мы организовали сбор цифровых следов работы сотрудников фронт-линии из нескольких информационных систем банка, построили сквозную систему контроля метрик и показателей для тысяч работников по всей филиальной сети. В рамках этого проекта было создано приложение «Статус». Система объединила аналитику больших данных, автоматизацию выявления отклонений и рекомендательную модель для линейных руководителей и старшего менеджмента. Реализация этого проекта позволила перейти от фрагментарной аналитики к централизованной управляемой модели работы с данными, обеспечив прозрачность оценки, управляемость процессов и масштабируемость решения.

- Какие цели были поставлены перед проектом?

Цель проекта — повышение эффективности и продуктивности сотрудников фронт-офиса, цифровизация управления эффективностью всех специалистов розничной сети банка — от продающего персонала до руководителей филиалов и канала продаж. В число основных задач вошли создание единого инструмента контроля выполнения KPI, обеспечение прозрачной методологии оценки результатов, сокращение временных затрат руководителей на аналитику, повышение продуктивности подразделений. И конечно, было важно укрепление технологической независимости.

- Что собой представляет созданное решение?

Решение реализовано на полностью российском технологическом стеке. Это in-house разработка на low-code платформе FIS Platform с аналитическим модулем.

В систему входит АРМ бизнес-администратора для настройки бизнес-правил и контроля исполнения задач, фронт-офисное решение для обработки задач операционистами, а также мощный вычислительный стек для регулярных расчетов метрик и показателей для расчета отклонений по тысячам сотрудников сети.

Система фиксирует сотни показателей — скорость обслуживания, число операций, дисциплина, особенности клиентопотока и др., а также вычисляет метрики и определяет отклонения от нормы. Если целевые значения нарушаются, сотруднику автоматически формируется список рекомендаций для проработки. Данные еженедельно направляются в фронт-модуль пользователям в виде конкретных задач.

- Какие данные охвачены системой?

Используются данные операционной деятельности сотрудников розничной сети банка, включая показатели активности в информационных системах, данные по результатам продаж и обслуживания клиентов, объем и тип операций, кадровые показатели, такие как, например, график работы, показатели клиентопотока и другие — речь идет о сотнях показателей.

В ходе проекта обеспечена интеграция с озером данных и внутренними системами банка. Архитектура масштабируема и рассчитана на дальнейшее подключение внешних сервисов.

- Откуда брали показатели «стандартов»?

Есть два подхода к оценке, что есть хорошо, а что — плохо. Очень малое число метрик имеют жесткое значение норматива — например, своевременность выхода на работу в офис или время ожидания клиента в очереди на получение обслуживания. Основная масса метрик рассчитывается по среднему значению всей генеральной совокупности с учетом доверительных интервалов. Соответственно, работники, находящиеся с результатом расчетной метрики в левой части колокола распределения, попадают в отклонение, и их руководители получают задачи на устранение отклонений. Также мы понимаем, что система неоднородна и распределение всех работников далеко от нормального «гауссовского», поэтому при оценке результата мы применяем и кластеризацию данных.

- Какие сложности возникали при реализации проекта?

Сложностей по сути две. Первая — это убедить менеджеров канала продаж принять новую идеологию управления: перейти от так называемого push-менеджмента к управлению людьми через их развитие. Здесь мы, как ИТ-подразделение, провели большую просветительскую работу, и огромный плюс в том, что получили полную поддержку первого лица банка. Второе — это необходимость оцифровать процесс взаимодействия с клиентом. В общем смысле, в банке существует модель продаж, но она есть лишь на бумаге. Понять, соблюдает ли ее наш продавец, можно лишь встав у него за спиной и послушав разговор. Без этого мы можем «бить только по хвостам», то есть по конечному результату, но не можем понять причин низкой эффективности. В настоящее время мы в банке решаем и эту задачу — проводим цифровую трансформацию процесса продажи для получения необходимого и достаточного объема цифровых следов работника по всему периметру его деятельности.

- Какие особенности решения вы можете выделить?

Уникальность решения заключается в том, что был организован сбор цифровых следов работы работников продающей фронт-линии из нескольких информационных систем банка. При этом построена сквозная система контроля показателей процесса продаж для тысяч сотрудников по всей филиальной сети. Аналитический модуль позволяет рассчитывать сотни метрик за минуты, обеспечивая выявление отклонений и подбор релевантных управленческих решений. Что важно, руководители канала продаж получили возможность гибко настраивать бизнес-правила без привлечения разработчиков, что снижает зависимость от ИТ-ресурсов и решает проблему дефицита специалистов.

- Какие результаты достигнуты?

В ходе проекта автоматизировано более 1,9 тыс. рабочих мест. Система ежедневно обрабатывает сотни тысяч записей по более чем 200 метрикам процесса. Время анализа показателей сокращено в десятки раз — с нескольких дней до получаса. Благодаря использованию платформы low-code бизнес-аналитики самостоятельно разработали 25 новых правил сверх базовых, без привлечения разработчиков. Создана основа для масштабирования системы на другие массовые продающие специальности — например, на работников контакт-центра, работников выездного сервиса и прямых продаж.

Экономический эффект выражается в росте продуктивности подразделений и оптимизации трудозатрат работников и руководителей всей федеральной розничной сети банка. Если говорить в рублях в терминах операционного дохода, то мы ожидаем его увеличения более чем 0,8 млрд руб. в год.

- В чем роль проекта для бизнеса компании?

Нам удалось перевести управление эффективностью из ручного, трудоемкого процесса в цифровой формат, основанный на регулярных автоматизированных расчетах. Проект позволил автоматизировать задачи, которые ранее требовали десятков человеко-часов аналитики. Теперь сотни тысяч расчетов выполняются за 30-60 минут, обеспечивая управленческую гибкость.

В целом проект стал инструментом повышения управляемости и эффективности розничной сети РСХБ. Система позволяет поддерживать единые стандарты эффективности по всей федеральной сети и обеспечивает соблюдение целевого среднего уровня показателей.

Проект способствует формированию прозрачной системы оценки труда и объективной обратной связи для сотрудников. Он повышает доверие к управленческим решениям, снижает субъективность оценки, создает более понятную и справедливую рабочую среду. Цифровая модель управления позволяет гармонизировать взаимодействие тысяч сотрудников и руководителей по всей стране.

- А как к системе отнеслись сами сотрудники?

Как все новое, воспринималось неоднозначно. Сама по себе информационная система — это продолжение и поддержка нового управленческого процесса. Новички воспринимают его как должное. Работники с большим стажем работы в банке поначалу относились с опаской. Все же система делает прозрачной работу каждого управленца, теперь все понимают, что головной офис видит работу любого менеджера, в каком бы городе присутствия банка он ни находился. Не всем это понравилось. Но наша задача не нравиться, а зарабатывать деньги для акционера и давать зарабатывать людям. Те работники, которые приняли новую модель, работают эффективнее, легче добиваются результата и больше зарабатывают. Это самое главное.

- В каком направлении будет развиваться проект?

Наша цель — научить людей быть успешными, показывая им направления для роста эффективности. Мы продолжим оцифровывать бизнес-процессы, наращивая получение цифровых следов о деятельности работников. Как я уже говорил ранее, в планах, во-первых, расширить периметр расчета метрик, во-вторых, распространять новую управленческую технологию на другие массовые продающие специальности банка.