Операції та Люди: чому синергія COO та CHRO — це головний двигун компанії.

 

Будь-яка геніальна стратегія публічної компанії, затверджена Радою директорів чи СЕО, ризикує залишитися лише на папері, якщо внизу піраміди немає чіткого зв'язку між процесами та людьми.

Справжня структурна командна синергія народжується на перетині двох питань:
«Що і як ми робимо?» COO, та
«Хто це робить і як вони почуваються?» CHRO.

1️⃣ Процеси без людей — це просто сухі інструкції.
COO може побудувати ідеальну операційну модель чи впровадити нову систему контролю щоденних процесів ,якщо CHRO не підбере команду з правильними компетенціями та цінностями, ці процеси просто не працюватимуть.
2️⃣ Люди без процесів — це хаос.
Можна зібрати найкращих та наймотивованіших фахівців на ринку. Проте без чіткого розподілу ролей, KPI та управління ефективністю, які координує операційний директор, ця енергія вигорить у внутрішніх суперечках.
3️⃣ Внесок у загальний результат. Співробітники на найнижчому рівні структури виконують завдання тоді, коли бачать прозорість. Синергія ТОПів дає лінійному менеджменту чітку відповідь на питання: «Як мій щоденний внесок впливає на капіталізацію та акції компанії?»
Коли операційне управління поєднується з глибоким розумінням людського капіталу, компанія отримує ту саму «ДНК успіху», де плани менеджерів бездоганно реалізуються командами на місцях.

COO (Chief Operating Officer) — це головний операційний директор, керівник вищої ланки (C-Suite), який відповідає за повсякденне управління бізнесом, ефективність операційних процесів та реалізацію стратегії компанії.

Зазвичай COO є другою особою в компанії після генерального директора (CEO), трансформуючи стратегічне бачення СЕО у конкретні щоденні результати.

Ключові функції сучасного COO:

• Управління процесами: оптимізація повсякденної діяльності всіх відділів компанії для підвищення ефективності.
• Реалізація стратегії: контроль виконання бізнес-планів та досягнення ключових показників (KPI).
• Управління ресурсами: розподіл фінансових, людських та технологічних ресурсів між підрозділами.
• Кризовий менеджмент: швидке вирішення внутрішніх операційних збоїв та адаптація до ринкових змін.

Основні типи COO:

• Виконавець (The Executor): контролює впровадження стратегій компанії.
• Агент змін (The Change Agent): очолює стратегічну трансформацію чи технологічне оновлення бізнесу.
• Ментор (The Mentor): консультує та підтримує менш досвідченого засновника чи генерального директора.
• Партнер (The Partner): працює як повноцінний співавтор бізнес-рішень разом із CEO.

Професійні навички:

• Операційне лідерство: здатність координувати роботу різних відділів (HR, маркетинг, логістика, продажі).
• Управління проєктами: володіння методологіями Agile, Scrum або Lean для оптимізації процесів.
• Фінансовий контроль: розуміння бюджетування та управління витратами для максимізації прибутку.

CHRO (Chief Human Resources Officer) — це головний директор з управління персоналом, керівник вищої ланки (C-Suite), який відповідає за розробку та реалізацію стратегії роботи з людьми в компанії.

На відміну від традиційних HR-директорів, CHRO фокусується на довгострокових бізнес-цілях та управлінні людським капіталом.

Ключові функції сучасного CHRO:

• Стратегія талантів: адаптація навичок команди до нових цілей, прогнозування кадрового дефіциту та найм фахівців для розвитку.
• Корпоративна культура: формування інклюзивного робочого середовища, яке залучає та утримує найкращих спеціалістів (DEI — різноманітність, рівність, інклюзивність).
• Цифровізація та ШІ: впровадження аналітики, систем автоматизації та GenAI в HR-процеси.
• Трансформація бізнесу: розвиток лідерських якостей у керівників та управління змінами під час масштабування.

Професійні навички:

• Стратегічне мислення: вміння пов'язати показники залученості співробітників із фінансовим зростанням компанії.
• Аналіз даних (People Analytics): використання метрик та штучного інтелекту для оцінки продуктивності.
• Управління змінами: здатність проводити масштабні корпоративні реформи.

Як обрати позиціонування IT-агенції

 

9 із 10 IT-агенцій, з якими я спілкуюсь

Не мають позиціонування.

Вони взагалі не думають, що це важливо.

«Ваш технологічний партнер»
«Якісна розробка для стартапів, SMBs та ентерпрайзів»

Це не позиціонування.

Справжнє позиціонування відповідає на одне питання,
яке клієнт вже задає сам собі.

І від того, як саме він його формулює, залежить, який тип позиціонування у вас спрацює.

Для IT-агенцій працюють лише 3 типи позиціонування.
(або кути позиціонування)

Ось як визначити ваш тип позиціонування

Тип 1. Клієнти гуглять конкретний тип агенції?
Порівнюють на Clutch чи GoodFirms?

Якщо так, у вас зріла категорія.

Позиціонування по категорії: «Ми, React-агенція для SaaS-стартапів».

(для невеликих агенцій не рекомендується)

Тип 2. Клієнти описують задачу, але не знають, який тип агенції це вирішує?

«Запустити перший продукт за 3 місяці.»
«Швидко масштабувати розробку.»
«Зробити iOS-застосунок до сезону свят.»

Позиціонування по юзкейсу: «Ми допомагаємо запустити перший продукт за 90 днів».

Тип 3. Більшість клієнтів робить це руками?

Ось що ви чуєте на діскавері:
«Інхаус команда не має цієї експертизи»
«Фрилансери не надійні»
«CTO плюс 1 розробник, не справляємося.»

Позиціонування по активності:

«Ми робимо швидку розробку для брендів, у яких немає інженерної команди»

Якщо ніщо з цього вам не підходить, переоцініть,
що ви знаєте про свій ринок.

А якщо ще не знаєте, з чого починати, ось підказка за вашою стадією:

Стадія 0-1 (до $500K ARR, експерименти): по активності.

Потрібна простота і конкретика, поки ви ще шукаєте, чий біль вирішуєте найкраще.

Стадія 2 ($500K-1.2M, нішування): по юзкейсу. (у мене таке)

Ви вже знаєте, які саме задачі вирішуєте найкраще, продавайте через результат.

Стадія 3 ($1.2M-5M, ріст): по категорії.

Є кейси і впізнаваність, час займати категорію.

Стадія 4 ($5M+, експансія): по категорії з підсиленням юзкейсами.

Категорія тримає бренд, юзкейси конвертують конкретні сегменти.

Чим раніше ви визначитесь, тим швидше ваш сейлз-пітч перестане звучати як у всіх.

https://tinyurl.com/nhccptaf

Як створити value proposition IT-агенції

 

Чому ваш лідген не працює, а у конкурентів працює?

Ваш ЛПР отримає сотні однакових листів на день і не пам'ятає жодного.

А ви докидаєте бюджет в аутбаунд,
тестуєте новий канал,
шукаєте правильного SDR.

А конверсій немає.

Проблема не в каналах.

Проблема в Value Prop, який не побудований як частина GTM стратегії.
А лише як слоган на сайті.

https://tinyurl.com/3xsypkb9

Як інтегрувати генеративний ШІ у вашу маркетингову стратегію?

 

Дхрув Ґревал (Dhruv Grewal), Синтія Саторніно (Cinthia B. Satornino), Томас Девенпорт (Thomas H. Davenport), Абхіджит Гуха (Abhijit Guha)

Джерело: HBR

Щоб упровадження генеративного штучного інтелекту (GenAI) у маркетингові процеси було ефективним, компаніям варто знаходити баланс між автоматизацією, персоналізацією та людським контролем. Насамперед слід визначити завдання: генерування контенту чи прогнозування на основі даних. Далі — чи вистачає стандартної моделі, чи потрібно використовувати власні дані для підвищення точності. І нарешті — який рівень людської участі необхідний з огляду на ризики. Створення чіткої структури для оцінювання цих компромісів допомагає зберігати ефективність, водночас зменшуючи ризики помилок, витоків даних та порушень вимог регуляторів.

Генеративний штучний інтелект спричинив технологічний прорив у всій ринковій екосистемі, особливо в маркетингу, змушуючи зацікавлені сторони усвідомлювати його наслідки, можливості та виклики. Оскільки GenAI створює різні форми контенту, маркетологи часто розглядають його як потужний інструмент для написання описів продуктів, блогів, відео- й вебреклами, персоналізованих пропозицій для клієнтів і проведення маркетингових досліджень (зокрема, для прогнозування реакцій потенційних і наявних клієнтів, а також інших учасників ринку).

Дев’яте видання звіту «State of Marketing» («Стан маркетингу») від Salesforce, що базується на опитуванні 5000 маркетологів з усього світу, виявило, що «впровадження або використання ШІ» стало їхнім пріоритетом номер один. І деякі компанії вже отримують помітні результати: зокрема, компанія Vanguard підвищила конверсію реклами в LinkedIn на 15% завдяки GenAI, а Unilever скоротила час відповіді клієнтам на 90%.

Попри гучні кейси — обережність зростає

Утім, той самий звіт засвідчує: попри високий рівень зацікавленості, повністю впровадили GenAI лише 32% опитаних. Для порівняння: 96% або вже мають його у своєму технологічному стеку, або планують впровадити протягом наступних 18 місяців. Така обережність небезпідставна. Навіть великі гравці припускаються помилок: приміром, Coca-Cola презентувала ремейк свого відомого святкового ролику 1995 року, створений за допомогою ШІ. Спочатку реклама сподобалась аудиторії, однак згодом її розкритикували за «холодність» — типовий недолік штучного зображення.

Отже, питання вже не в тому, чи впроваджувати GenAI, а як це зробити правильно. Без системного підходу інновація ризикує обернутися іміджевою кризою або втратою контролю над контентом.

Незважаючи на масштаб ризиків, багато директорів із даних та аналітики (CDAO) досі не мають чіткої стратегії щодо інтеграції GenAI у маркетинг. Часто інструменти обирають безсистемно — на рівні окремих працівників, без координації з топменеджментом. Після розмов із понад 20 керівниками автори дійшли висновку: найуспішніші трансформації ґрунтуються на трьох ключових рішеннях:

·       Коли використовувати саме генеративний, а коли — аналітичний ШІ?

·       Які вхідні дані потрібні: загальні чи кастомізовані?

·       Який рівень людського втручання потрібен для забезпечення якості та зниження ризиків?

 

Ключові питання для впровадження GenAI

Для прийняття таких рішень компаніям варто відповісти на низку запитань:

 

·       Які завдання ми хочемо реалізувати за допомогою GenAI (наприклад, створення контенту чи бізнес-прогнозування)?

·       Чи маємо ми структуровані або неструктуровані дані для конкретного сценарію?

·       Які в нас обмеження ресурсів?

·       Наскільки потрібно підвищити продуктивність?

·       Якою є допустима швидкість доставки результатів кінцевим користувачам?

·       Наскільки критичними є можливі помилки у вихідних даних GenAI?

·       Чи пов’язані точність, конфіденційність і зменшення ризиків із нашою репутацією?

·       Який рівень контролю ми хочемо зберегти над процесом і результатом?

·       Які юридичні та регуляторні ризики ми готові прийняти?

·       Наскільки гостро стоять питання конфіденційності для нас і наших користувачів?

 

Який ШІ потрібен — аналітичний чи генеративний?

Перший стратегічний крок — з’ясувати, чи потребує ситуація генеративного ШІ, чи достатньо аналітичного. На жаль, багато фахівців не завжди розуміють різницю. Аналітичний ШІ працює з наявними структурованими даними (наприклад, числовими таблицями), аналізує їх і допомагає прогнозувати або класифікувати нові дані. У маркетингу він широко використовується для прогнозування покупок, реакцій на знижки, натискання на рекламу тощо.

Такий підхід перевірений часом. Наприклад, ще близько десяти років тому Kia застосувала IBM Watson для пошуку лідерів думок, що відповідали цінностям бренду. Це допомогло зміцнити його позиції під час Супербоулу 2016 року.

Генеративний ШІ також ґрунтується на машинному навчанні, але має іншу мету — створення нового контенту на основі виявлених шаблонів. Він працює з неструктурованими даними (тексти, звуки, зображення) і генерує нові неструктуровані результати: рекламні тексти, зображення продуктів, повідомлення клієнтам, опис товарів, аналіз настроїв тощо.

Комбінація обох підходів дає максимальний ефект: аналітичний ШІ підбирає найкращу пропозицію, а генеративний — формує персоналізований текст. Це забезпечує не лише точність, а й релевантність у комунікації.

 

Чи потрібні кастомізовані чи універсальні дані?

Наступне питання — які вхідні дані потрібні. Вибір — між фундаментальними (універсальними) моделями, натренованими на публічних джерелах, і кастомізованими моделями, що навчаються на власних корпоративних даних. Можливі також гібридні підходи.

У загальних випадках GenAI працює на основі широких наборів даних (Вікіпедія, соціальні мережі тощо), що підходить для чатботів чи генерації загального контенту. Але для вузькоспеціалізованих задач, як-от створення продуктового контенту чи підтримка клієнтів, ефективнішими є моделі, адаптовані під власні дані.

Найпоширеніша маркетингова практика — використання універсальних моделей із доповненням власним контентом через промпт-інжиніринг (prompt engineering) або пошуково-доповненої генерації (retrieval-augmented generation, RAG). Це підвищує точність без потреби змінювати саму модель.

Працюючи з власними даними, компанії часто обирають відкриті моделі на власних серверах або приватні версії моделей від хмарних провайдерів — задля захисту інтелектуальної власності.

Баланс між універсальними й кастомними даними — це баланс між вартістю та ризиком.

 

Скільки людської участі потребує GenAI?

Останнє ключове рішення — ступінь людського втручання перед наданням результату користувачу.

У простих випадках (наприклад, узагальнення внутрішніх даних) — втручання не потрібне. Якщо ж контент має юридичну силу або серйозно впливає на репутацію — обов’язкова перевірка. Відомий приклад: чатбот Air Canada пообіцяв знижку, яку компанія не планувала надавати, але суд зобов’язав її це зробити.

Людська участь уповільнює процес, але знижує ризики помилок і неточностей.

 

Фреймворк для ефективного використання GenAI в маркетингу

Поданий авторами фреймворк допомагає керівникам системно оцінювати компроміси між різними підходами — аби максимально використати потенціал генеративного ШІ, обрати відповідні інструменти згідно зі стратегічними й тактичними цілями компанії, а також збалансовано управляти ризиками та вигодами.

Чотири квадранти моделі відображають конкретні поєднання вигод і витрат залежно від:

·       витрат на створення та доступ до вхідних даних (для навчання моделей),

·       потреби в перевірці вихідних результатів перед їх передаванням кінцевому користувачеві.

 

Деякі маркетингові завдання не потребують спеціалізованих вхідних даних і пов’язані з низьким ризиком помилок або неточностей (наприклад, узагальнення відгуків про продукт). У таких випадках доцільне використання GenAI із мінімальною або взагалі без участі людини на виході.

Ці малозатратні та прості в реалізації процеси забезпечують високу швидкість і низьку собівартість. Ризики конфіденційності чи неточностей визнаються прийнятними, з огляду на швидкість і економічну доцільність.

Типові приклади:

·       підсумки внутрішніх маркетингових досліджень;

·       резюме клієнтських розмов;

·       конспекти внутрішніх зустрічей;

·       інший контент, що не призначений для зовнішнього використання й не має юридичної сили.

Для компаній, які використовують загальнодоступні моделі, але прагнуть точності, підходить підхід, коли модель генерує контент, а людина — перевіряє і редагує його перед публікацією.

Це збільшує витрати на людські ресурси та знижує швидкість доставки, але суттєво зменшує ризики помилок і неточностей.

Типові приклади:

·       блогові публікації;

·       епізоди подкастів, створені ШІ;

·       рекламні описи добре відомих товарів.

У цьому варіанті компанії використовують власні закриті дані для створення контенту, проте не передбачають участі людини в перевірці результатів. Це потребує значних інвестицій у створення та підтримку приватних баз знань, але дозволяє генерувати більш релевантний контент і мінімізувати ризики витоку конфіденційної інформації.

Утім, відсутність модерації може призводити до неточностей, які компанія визнає допустимими в контексті конкретного застосування.

Типові приклади:

·       рекомендації щодо розміщення товарів у магазині;

·       чатботи служби підтримки, які мають доступ до закритої внутрішньої інформації;

·       системи внутрішнього управління знаннями в межах маркетингових підрозділів.

Найдорожчий, але й найбезпечніший підхід. Використання власних даних у поєднанні з ретельною людською перевіркою забезпечує високу точність, релевантність і мінімізацію ризиків.

Такі реалізації потребують:

·       витрат на створення й підтримку кастомних наборів даних;

·       часу та ресурсів на перевірку й редагування результатів.

Цей підхід виправданий у випадках, коли контент є чутливим, юридично значущим або безпомилкова точність критично важлива.

Типові приклади:

·       юридично зобов’язуючі пропозиції для клієнтів;

·       описи медичних препаратів або засобів, що регулюються законодавством.

***

Генеративний і аналітичний ШІ — не взаємовиключні, а взаємодоповнювальні технології. Компанії, які прагнуть масштабної трансформації, мають враховувати всі можливі сценарії та збалансовувати ризики з вигодами. Хоч технології надалі розвиватимуться, впровадження GenAI вже сьогодні потребує стратегічного мислення, інвестицій та управління.

Джерело:  https://tinyurl.com/2999ht48