Онлайн-курс, вебинар Управленческая аналитика для руководителей

Руководителю ежедневно приходится принимать решения: где «просели» продажи, почему падает маржа, что происходит с запасами, где «течёт» сервис и какие процессы реально тормозят результат. На практике управленческая отчётность часто не помогает: метрик слишком много, цифры «не сходятся», отчёты собираются вручную, а обсуждение данных заканчивается без конкретных действий и контроля эффекта.

Курс «Управленческая аналитика для руководителей» выстраивает управленческую аналитику как рабочий инструмент управления бизнесом: от постановки управленческого вопроса и KPI-модели до дашборда руководителя и управленческого цикла «вопрос → данные → решение → контроль результата». За 2 дня участники собирают основу собственной системы метрик (KPI-дерево и паспорта показателей), проектируют структуру управленческого дашборда и получают регламент управления по данным, который можно внедрять в подразделении или компании.

Цель курса — дать руководителям понятный и прикладной подход к управленческой аналитике и принятию решений на основе данных: как выбрать и согласовать KPI, как обеспечить корректную интерпретацию показателей, как превратить отчёты в управленческие действия и как выстроить регулярный контроль выполнения решений.

Курс ориентирован на генеральных директоров, собственников, операционных директоров, руководителей функций (продажи, маркетинг, финансы, производство, логистика, HR), руководителей проектов и направлений, а также руководителей аналитики/BI/контроллинга, которым важно выстроить управленческий контур аналитики и говорить с бизнесом на языке решений.

Уровень подготовки: от базового до уверенного пользователя отчётов; достаточно Excel/Google Sheets, знания Power BI/SQL не обязательны.

Для выступления приглашены: эксперты‑практики по управленческой аналитике и управлению на основе данных.

1. Управленческая аналитика как инструмент руководителя (data-driven управление). Управленческая аналитика: Управленческая аналитика как инструмент руководителя (data-driven управление).
   Разбираем, чем управленческая аналитика отличается от «отчётности ради отчётности», какие задачи руководитель
   должен решать на данных, как устроен управленческий цикл (ежедневный/недельный/месячный контур), какие ошибки
   чаще всего делают компании при внедрении метрик, и как задать критерии полезности отчётов так, чтобы они приводили
   к решениям и изменению результата.
2. Переходим от «хотим улучшить» к точной формулировке: Переходим от «хотим улучшить» к точной формулировке:
   что меняем, какой эффект ожидаем, какой показатель фиксирует результат, за какой срок и при каких ограничениях;
   отрабатываем связку цель → гипотеза → действие → метрика → контроль, чтобы управленческие инициативы не
   растворялись в наблюдениях и обсуждениях без ответственности.
3. Собираем KPI-модель: ведущие и запаздывающие Собираем KPI-модель: ведущие и запаздывающие
   показатели, драйверы результата, лаги, побочные эффекты, конфликты метрик между подразделениями; определяем
   владельцев показателей и владельцев процессов, настраиваем декомпозицию от целей компании до уровня
   функций/команд и формируем «костяк» KPI-дерева без перегруза лишними метриками.
4. Разбираем источники данных Разбираем источники данных
   (CRM/ERP/учётные системы/Excel-контуры), типовые причины расхождений («разные определения», «разные периоды»,
   «ручные правки», «неполные данные»), вводим минимальный стандарт качества (полнота, актуальность,
   непротиворечивость), фиксируем «паспорт показателя» и правила расчёта, чтобы метрики были сравнимыми и
   управляемыми, а не предметом бесконечных споров.
5. Учимся читать управленческие отчёты и Учимся читать управленческие отчёты и
   делать корректные выводы: отличать корреляцию от причинности на практических кейсах, учитывать сезонность,
   базовый уровень, выбросы и календарные эффекты, правильно сравнивать периоды и нормализовать показатели (на
   клиента/на сотрудника/на заказ), использовать контрольные метрики и «защиту от подкрутки KPI».
6. Проектируем дашборд под решения, а не под «красивые Проектируем дашборд под решения, а не под «красивые
   графики»: структура «итог → драйверы → диагностика», пороги и алерты, частота обновления под разные
   управленческие контуры, правила интерпретации и сценарии действий при отклонениях; фиксируем требования к
   управленческому дашборду так, чтобы его можно было быстро реализовать силами аналитиков/BI-команды.
7. Настраиваем процесс управления по данным: Настраиваем процесс управления
   по данным: повестка и набор вопросов для регулярной встречи, фиксация решений (а не «поручений ради поручений»),
   распределение ответственности и сроков, контроль выполнения и измерение эффекта; отдельно разбираем, как
   руководителю ставить задачу аналитикам без расплывчатых формулировок — через контекст, метрики, источники и
   критерии готовности результата.
8. Участники оформляют собственную управленческую задачу и Участники оформляют собственную управленческую задачу и собирают комплект для внедрения: KPI-дерево и ключевые паспорта показателей, прототип управленческого дашборда и правила интерпретации, краткую управленческую записку (decision memo) со сценариями, рисками и планом контроля результата; по итогам формируется понятный «скелет» управленческой аналитики, который можно внедрять в подразделении/компании в течение 2–4 недель.