Сервис
на автомате

У фирм, оказывающих корпоративным клиентам профессиональные услуги высшего уровня, глубокие специализированные знания. Их работа стоит дорого и может приносить хорошую прибыль. Однако есть и слабая сторона, о которой не все знают: если такая фирма захочет удвоить свой доход, ей потребуется вдвое больше сотрудников.

Производителям продукта, таким как Google или Adobe, структура затрат позволяет держать доналоговую прибыль на уровне 60—90%. Консалтинговые и юридические фирмы, рекламные агентства и другие компании сферы профессиональных услуг об этом могут только мечтать: расширяясь, они едва удерживают доналоговую прибыль на уровне 40%.

Алгоритмы, автоматизация и аналитика помогли инноваторам от услуг увеличивать прибыльность по мере роста. Качество тоже повышается — при ценах значительно ниже, чем у конкурентов. Вся хитрость — в создании продукта, который берет на себя трудоемкую работу, необходимую для выработки решений. Доходность увеличивается нелинейно, так как высокооплачиваемые профессионалы освобождаются от рутинных задач и могут работать над более сложными — генерирующими максимальную прибыль для компании. 

Конечно, создать такие продукты непросто, да и само понятие продукта и его роль в ценностном предложении не одинаковы у сервисных компаний и производителей, поэтому в сфере услуг требуются особые подходы.

В статье описаны мои советы по продуктивизиции для таких фирм. Я опишу три ключевых этапа: выявление задач, которые можно автоматизировать; разработка продукта, способного к самообучению на основе обработки и анализа данных; и монетизация  — выстраивание модели получения дохода, использующей преимущества автоматизации и аналитики.

Идея коротко

ПРОБЛЕМА

Фирмы по оказанию профессиональных услуг весьма наукоемки и могут устанавливать за свою работу высокие цены. Тем не менее по уровню прибыльности им редко удается сравняться с компаниями-производителями или платформенными сервисами.

ПРИЧИНА

Исторически сервисные фирмы росли только за счет увеличения количества

оказываемых услуг. Это приводило к расширению штата и существенному повышению затрат, при этом рост дохода оставался линейным.

РЕШЕНИЕ

Стратегически мыслящие фирмы профессиональных услуг автоматизируют рутинные задачи, превращая решения в продукты. Это высвобождает время самых ценных специалистов и позволяет повысить качество — и одновременно сэкономить. Повысить доходность в этой ситуации удается благодаря переходу от почасовой тарификации к оплате за транзакцию, а в дальнейшем — за результат.

Продукты, встроенные в услуги

Создание компьютерного продукта потребует алгоритмизации какой-то части работы, встраивания аналитики и выработки новой схемы монетизации. Прежде всего услугу надо разбить на составляющие, затем понять, как ее улучшить за счет богатства данных, и наконец, изменить систему оплаты.

Полученный продукт станет компонентом услуги, и ваш клиент будет покупать именно ее, а не продукт — он может и не заметить, что часть работы выполняется автоматически. Зато он заметит, что цена услуги снизилась — ведь стандартный компонент фирма сможет использовать многократно.

Возьмем, к примеру, Littler — глобальную юридическую компанию, специализирующуюся на трудовом праве и работающую в полутора десятках стран. Чтобы улучшить качество и эффективность своих услуг, фирма разбила их на отдельные подзадачи, из которых более сложные передала узким специалистам, а менее сложные доверила информационной системе. По сути, часть работы выполняют юристы, а часть — специализированное программное обеспечение. Разберем одну из услуг фирмы — CaseSmart–Charges. Ее предназначение — помочь большой компании разобраться с потоком жалоб и исков по поводу дискриминации сотрудников. Система соединяет разные компоненты: специальное ПО, инструменты управления проектами и «ручную» работу юристов и аналитиков. Приглашенные юрисконсульты занимаются исключительно сложными разбирательствами, что помогает снизить затраты (услуги юристов оплачиваются по часам). Аналитики, чьи услуги обходятся дешевле, заняты подготовкой, обобщением, систематизацией и преобразованием данных для юристов.

В Littler разработали программу, помогающую клиентам (HR-службам) отслеживать жалобы, поданные против их компаний в Комиссию по равным возможностям. На панель выводятся результаты анализа, позволяющие заранее просчитать риски для бизнеса и, соответственно, снизить расходы на юристов и точнее классифицировать конфликты. В некоторых случаях удается предотвращать судебные разбирательства.

Есть и похожая система для судебных исков, поданных физлицами. Интерфейс помогает службам персонала анализировать и отслеживать ход разбирательств. Этот инструмент повысил скорость и качество работы Littler, а издержки фирмы и ее клиентов снизились. Клиенты могут теперь анализировать полную картину своих судебных споров и выявлять зоны риска — проблемные юрисдикции, действия определенных лиц или противоречивые политики.

Чтобы извлечь выгоду из этих инноваций, Littler заключает с клиентами соглашения об альтернативном гонораре (AFA), что дает ей возможность нарастить прибыль, а потребителю — уменьшить расходы. Вместо привычной почасовой оплаты труда юристов Littler назначает фиксированную — ее размер зависит от количества и исхода обращений (жалоб или исков). Это нововведение снизило юридические издержки клиентов (по отзывам, на 10—35%). Клиентская база увеличилась, и за 2015 год выручка выросла вдвое. 

Поиск возможностей

Если компании-производители берут свои новые идеи извне, прислушиваясь к потребностям рынка, то сервисные компании выявляют их внутри бизнеса. Они отслеживают не пробелы в своем ассортименте, а, наоборот, успешно предоставляемые услуги, которые можно автоматизировать.

Возьмем EXL — B2B-компанию, которая берет на себя ведение расчетов и аналитику (я консультировал ее как член совета директоров). Среди услуг, предоставляемых EXL медицинским страховым компаниям, — обработка счетов за лечение (страховых претензий), и одна из ее задач — выявлять переплаты, связанные с мошенничеством или злоупотреблениями. Когда-то все делали вручную: сотрудники EXL изучали претензии на предмет некорректных кодов операций, суброгации, ошибок в оплате, бесполезных услуг. После проверки вызывающих сомнения счетов сотрудники разбирались с возмещением доказанных переплат.

Обработав миллионы претензий, EXL обнаружила ряд паттернов: мошенничество и ошибки были чаще всего связаны с конкретными кодами процедур и диагнозов, конкретными поставщиками услуг, пациентами, локациями и другими характеристиками. EXL разработала программу проверки претензии: теперь каждая из них получает балл, указывающий на вероятность злоупотребления, и самые подозрительные направляются на дополнительную проверку.

Включив в услугу продукт, EXL ускорила и удешевила обработку счетов, увеличила возврат денег по претензиям и помогла избегать переплат в будущем. Только одному из своих клиентов EXL за три года вернула $50 млн, предотвратив потерю еще примерно $20 млн.

Разобрав свои услуги на паттерны, вы сможете выбрать наиболее подходящие для автоматизации. Задачи надо рассортировать по двум критериям: частотности их выполнения и уровню сложности (требований к квалификации и знаниям). Например, в рекламном агентстве задача высокого уровня сложности — это разработка креативных ресурсов для новой маркетинговой кампании, а задача низкого уровня — оптимизация появления бренда в поисковых системах.

Приоритетными для автоматизации должны стать часто выполняемые задачи невысокой сложности. Это и понятно: алгоритмической обработке лучше всего поддаются большие объемы повторяющихся процедур: чем больше данных они накапливают, тем активнее обучаются.

Чтобы вы лучше представили себе все это, приведу сравнение: когда вы долго едете по автомагистрали, вы постоянно 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-контроль и мониторинг слепых зон).

И наоборот: из редко выполняемых действий невозможно извлечь большой объем данных, а чересчур сложные требуют стратегических решений и не поддаются алгоритмизации. Попытки сделать из них продукты вряд ли окупятся.

Разработка продуктов

У профессиональных сервисных компаний есть преимущество: они знают, что и для кого они делают. И разрабатывая продукт, они не занимаются созданием чего-то нового из ничего — просто преобразуют одно (услугу) в нечто другое (услугу со встроенными продуктами).

Это принципиально меняет процесс. Производитель на начальном этапе создает несколько прототипов и пробует их на выборках потребителей, чтобы определить ключевые функции своего предложения. А дальновидная сервисная компания не пытается выявлять предпочтительные характеристики: она выпускает прототип, а потом наращивает точность, «интеллектуальность» и комплексность решения. Развитие происходит благодаря способности автоматически собирать и анализировать данные. Так появляется умный продукт с функцией самосовершенствования. 

Характерным примером может служить Deloitte, лидер в области аудита, налогообложения и консалтинга. Разработанный ею инструмент Argus применяет технологии машинного обучения и понимания естественного языка для анализа электронных документов при проведении аудита. Argus обучается при каждом взаимодействии с человеком и документами, поэтому со временем он все точнее определяет и извлекает ключевую финансовую информацию. Всего через несколько месяцев после выпуска этот инструмент взяли на вооружение более тысячи аудиторов, проверившие с его помощью более 30 тысяч документов.

Если встроенные в услугу продукты представляют собой программные решения, улучшения вносятся в них чаще, чем в автономные продукты, где доработка, как правило, предполагает выход нового поколения или модели. Как

я уже отметил, инструмент постоянно обучается и адаптируется к пользователям, поэтому не имеет смысла проводить четкую грань между поколениями.

Постепенное совершенствование продукта имеет большое значение для бизнеса. По мере усложнения функций продукта поддерживающее его ИТ-решение может быть использовано и для других целей. В частности, Deloitte стала применять платформу Argus в консалтинге.

Важно помнить, однако, что встроенный продукт не может заменить услугу: он лишь усиливает ценностное предложение компании. Argus расширяет аудиторские возможности Deloitte, но не замещает их. Например, если ее клиент запросит оценку зрелости системы кибербезопасности, аудитору понадобится обсудить с ним такие стратегические моменты, как принципы, политики и инструменты. Подобная задача предполагает сложный анализ и принятие решений, что неподвластно встроенным продуктам вроде Argus.

По сходным причинам стандартные ИТ-решения (например, базовые инструменты, предлагаемые онлайновой юридической фирмой LegalZoom и налоговым софтом TurboTax) редко применяются в практике фирм, оказывающих профессиональные услуги высшего класса. Их конек — специализированные знания, стратегическое мышление и неочевидные решения — поэтому люди всегда играют бóльшую роль, чем продукты. Важно и построить доверительные личные отношения с клиентами, потому что в конце концов это приносит деньги. Обычно разумнее не выводить продукты за пределы компании, чтобы обеспечить их защиту как собственность и конкурентное преимущество.

В то же время в некоторых случаях сервисной фирме может быть выгодно выделить созданный ею инструмент в отдельный продукт и продавать его. Однако, даже имея такой продукт, компании почти всегда продолжают оказывать услуги. Это наблюдение подводит нас к рассмотрению заключительного этапа процесса.

Монетизация

Чтобы встроенный продукт в принципе имел смысл, необходимо понять, как извлечь из него выгоду. Когда услуги вашей фирмы стали эффективнее и экономичнее, пора менять модель ценообразования, ведь при повременной оплате вам будут платить не больше, а меньше.

Два принципа монетизации — на основе количества транзакций и на основе результатов — отвечают полученному выигрышу в производительности (автоматизация) и интеллектуальности (аналитика). Встроив в предложение продуктовый компонент, бизнес должен перейти на оплату по транзакциям, чтобы получить выгоду от большего количества предоставляемых услуг. Добавив же аналитику, имеет смысл задуматься об оплате по результату, чтобы обратить в деньги возросшее качество услуг (аналитика поднимает принятие решений на качественно новый уровень). Другими словами, это ­последовательный процесс: вы переходите от платы за то, что расходуете (время и ресурсы),

к плате за то, что делаете (транзакции), а в конечном итоге — за то, чего добиваетесь (результат). Важно понимать, что эта эволюция требует времени и доверия со стороны клиентов. 

На пути от повременной к транзакционной оплате важно все просчитать. Оцените свой доход в рамках привычной модели, а также ожидаемые изменения затрат и рентабельности после автоматизации — и скорректируйте расценки соответственно. Эти расчеты помогут вам не завысить цены, отпугнув клиентов, и не занизить их — отпугнув прибыль.

Рассмотрим пример. Допустим, ваша компания проверяет юридические договора и берет за это $200 в час, при этом на каждый уходит примерно 10 часов работы, то есть в среднем за каждый договор вы получаете $2000. Теперь предположим, что вам удалось автоматизировать этот процесс до такой степени, что на одно соглашение стали затрачивать всего два часа: ваша производительность выросла впятеро. Вряд ли ваш клиент захочет платить вам за каждый час в пять раз больше ($1000), поэтому будет правильнее предложить ему платить не за час,

а за договор и сделать разумную скидку. Так вы сможете брать с клиента $3500 за два договора — это меньше прежних $4000, поэтому он будет доволен, а вы и подавно.

Далее, чтобы извлечь выгоду из встроенной аналитики, необходимо перейти от ­оплаты по транзакциям к оплате по результату. Посмотрим на пример EXL. Чтобы повысить эффективность обзвона должников одного коммунального предприятия, EXL разработала алгоритм, оценивающий вероятность оплаты конкретным должником после звонка с напоминанием. Эту информацию использовали для приоритизации звонков, и в результате поток платежей резко возрос — при тех же затратах на обзвон. Чтобы не упустить выгоду от увеличения ценности своей услуги для клиента, EXL стоит перейти

с оплаты по транзакциям (количество звонков) на оплату по результату (сумме полученных от неплательщиков средств). Сейчас компания изучает возможность такого перехода.

Рассчитать оптимальную цену за результат сложнее, чем за транзакцию. Сервисной фирме необходимо понять, что определяет ценность услуги для клиента, измерить ее и просчитать вклад разных компонентов в ее создание. Для переговоров о принятии новой модели ценообразования обязательно нужны продажники высокого уровня и продуктологи с навыками консультанта и творческим подходом. Разговор на эту тему лучше вести на высшем уровне, поскольку он относится к разряду стратегических, как для вас, так и для компании-клиента. Наконец, сначала имеет смысл обкатать продукт и новую модель оплаты на клиентах, с которыми у вас уже сложились доверительные отношения и которые готовы к эксперименту. Обязательно разъясните им, что и продукт, и новая модель будут в дальнейшем использованы и для других клиентов.

Изменение структуры оплаты может повлиять на ваш выбор клиентов в дальнейшем. В частности, вы можете предпочесть работу с компаниями, чьи проблемы носят повторяющийся характер, или сосредоточиться на задачах, где легче определить и измерить источник создаваемой стратегической ценности. Это одна из причин, по которым EXL сейчас чаще помогает компаниям получать оплату по счетам, а не, скажем, повышать уровень удовлетворенности клиентов: в первом случае намного проще измерять результаты и достигнутую эффективность.

Люди и процессы

Внедрение продуктов в услуги потребует не только грамотного плана. Необходимо будет изменить культуру и менталитет компании, пересмотреть организационную структуру. Вот три непременных условия успеха.

• Выделенная команда разработчиков. Как и компании-производители, у которых есть отделы, занятые созданием инноваций, сервисная фирма должна поручать разработку встроенных продуктов отдельной команде. Важно, чтобы команда была в определенном смысле независимой: со своим бюджетом, кадрами, целями и критериями оценки. Но при этом связь с бизнес-подразделениями компании не должна теряться — ведь возможности автоматизации лежат именно там. Обеспечьте обмен информацией, чтобы специалисты или руководители бизнес-направлений и разработчики могли приходить друг к другу с идеями.

• Кросс-функциональный подход. Команда разработчиков должна включать в себя специалистов из трех сфер: основного бизнеса, ИТ и ценообразования. Первые обладают реальными знаниями о клиентах, рабочих процессах и типах работы. Вторые помогут с автоматизацией и аналитической частью, а также обеспечат интеграцию нового продукта в существующие системы. А третьи смогут назначить подходящую цену вашим обновленным услугам.

• Другая шкала оценки работы. Сервисные компании обычно оценивают эффективность и бюджет подразделений чуть ли не в ­ежедневном режиме. С продуктами такой подход невозможен: необходимо уделять внимание долгосрочным целям, ведь эффект от добавления продукта к услугам не всегда виден сразу. Вместо того чтобы фокусироваться на классических параметрах оценки услуг (удовлетворенность клиентов или эффективность процессов), используйте «продуктовые» критерии (например, количество идей и прототипов или уровень автоматизации).

Любая сервисная фирма, обдумывающая внедрение продуктов в свои услуги, должна понимать, что это потребует не только организационных преобразований, но и немалых расходов. Пойти на это бывает нелегко. В то время как производители привыкли сначала тратить, а потом зарабатывать, а предприниматели могут опереться на финансирование от венчурных капиталистов, сама идея серьезных вложений задолго до получения прибыли обычно является чуждой для компании, действующей в сфере профессиональных услуг. Придется принять как должное, что в данном случае предстоят инвестиции без четкого понимания сроков возврата.

Автоматизация может быть источником страха для сотрудников. Ее отрицательный аспект — сокращение числа сотрудников, занятых в типовых задачах. По мере того как все больше простых заданий выполняют роботы, компании, как правило, сокращают количество рабочих мест и повышают требования к персоналу. Обладатели экспертных знаний и навыков не потеряют работу, а вот те, кто выполнял шаблонные ручные операции, оказываются в зоне риска. В теории это может привести

к полному отказу от людской рабочей силы.

МИР профессиональных услуг готов к преобразованию через аналитику и автоматизацию.

И это хорошая новость: встроив продукты в свои услуги, компании станут расти гораздо быстрее. Но есть и другая, потенциально более важная причина для создания таких продуктов: они все больше нужны клиентам. Следуя советам, изложенным в этой статье, компании по оказанию профессиональных услуг смогут повысить доходность и приобрести конкурентные преимущества.