Майкл Хаммер - Быстрее, лучше, дешевле. Девять методов реинжиниринга бизнес-процессов
В компании, занимающейся страхованием недвижимости класса люкс, менеджеры пришли к выводу, что, рассчитывая стоимость страхового полиса с максимальной точностью, они лишь усложняют жизнь своим занятым клиентам. Тем приходится сообщать массу сведений о своей недвижимости, чтобы служащие компании могли предельно точно рассчитать страховые риски и, соответственно, размер страхового взноса. Руководство компании решило, что такая точность обходится клиентам слишком дорого, ведь они очень занятые люди, и лучше рассчитывать риски и стоимость с меньшей точностью. Теперь клиентам не задают много вопросов, и они это очень ценят. Конечно, и риски рассчитываются не так тщательно, как раньше, но компания компенсирует это тем, что берет за свои услуги чуть больше. Клиенты, как выяснилось, совсем не против этого – владельцы элитного жилья охотно соглашаются платить за удобство и возможность сэкономить время. И в настоящее время эта страховая компания занимает лидирующие позиции в своем сегменте рынка.
Компания Amerin Guaranty (теперь она является частью компании Radian), намеренно снизив точность своей работы, произвела настоящий переворот на рынке ипотечного страхования. Оплата страховки – обязательное условие ипотечного кредитования, ведь если с покупателем недвижимости что‑то случится, банк сможет вернуть себе оставшуюся сумму по ипотечному кредиту. Традиционно процесс страхования проходил так: страховой агент подробно изучал сведения о заемщике и условия кредита и на основании этих данных рассчитывал стоимость страховки. Но в компании Amerin Guaranty сообразили, что банковские служащие уже проделывали ту же самую работу, когда решали, выдавать ли кредит этому человеку, и нет никакого смысла считать все заново. Теперь компания Amerin Guaranty просто берет информацию из банка и на ее основе рассчитывает стоимость страховки. В других компаниях, занимающихся ипотечным страхованием, при наступлении страхового случая обычно проводят сложный анализ непогашенной суммы кредита, что позволяет точно определить размер страховой выплаты. В Amerin Guaranty пришли к выводу, что средняя сумма непогашенного кредита (в расчете на годы) почти не меняется, хотя по каждому клиенту может варьироваться, и именно эту среднюю величину они и будут выплачивать независимо от реальных цифр, что позволит не заниматься сложным анализом для расчета страховой выплаты. Для банков размер выплаты по конкретному клиенту не так уж важен, для них имеет значение объем выплат в целом по всем страховым случаям, а эта цифра с переходом на новый способ расчета не изменилась. Снизив точность как при страховании клиентов, так и при расчете страховых выплат, компания Amerin Guaranty значительно ускорила оба процесса и сократила затраты, что позволило снизить и стоимость страхования. Буквально за пару лет из маленькой фирмы Amerin Guaranty превратилась в преуспевающую компанию стоимостью $2 млрд с долей рынка ипотечного страхования 6 % и уверенно удерживает свои позиции, несмотря на таких сильных конкурентов, как GE и MGIC.
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.
