Имея работу в глобальном бизнесе, вы получаете возможность путешествовать по всему миру. Вы можете чувствовать себя неловко, если вы незнакомы с правилами чужой культуры.
Когда вы работаете с людьми из разных стран, последуйте их примеру и попросите о помощи. Вы также можете рассмотреть вопрос о найме знающих местных гидов, которые смогут дать вам советы о том, как вписаться в ту или иную культуру.
Культура и закон
Свобода слова и собраний в каждой стране рассматривается индивидуально, что может повлиять на бизнес-решения за рубежом. Имейте в виду, что на местную культуру влияет не только сам закон, но и сама жизнь.
Изучите местные правила, и как их соблюдать. Ваше посольство или консульство может порекомендовать местных адвокатов и специалистов, которые могут предоставить юридическое руководство. Ваш филиал может также иметь список руководящих принципов.
Ценности и установки
В некоторых обществах обязанности заказчика перед его семьей — это самое святое призвание. Следовательно, спросив его о семейной жизни, отправив подарки его детям, вы сможете наладить контакт.
Некоторые люди предпочитают четкое разделение между личной жизнью и бизнес-деятельностью, так, спросив клиента о его жене или семье, можно показаться невежливым или навязчивым. Рассмотрите вопрос о найме гида или наставника, который будет обучать вас местным ценностям, консультировать по поводу сотрудников до вашего визита.
Предпочтения связи
Вам, вероятно, придется адаптировать свой стиль общения в зависимости от культуры и места, что вы посещаете. Предоставление личного пространства может быть лучше в одном месте, в то время как в другом – народ может стоять рядом с вами или прикоснуться к вам, что может обозначать само собой разумеющееся.
Наблюдайте за теми, кто вокруг вас, чтобы увидеть, как они общаются.
Профессионализм и наряд
То, что на вас одето, может повлиять на то, как люди воспринимают вас в любой ситуации. Все культуры имеют разные мнения о том, что представляет собой профессиональную одежду. В некоторых странах женщины должны покрывать свою голову и большую часть своего тела.
В некоторых обществах носить смелые цвета считается неуважительным. Вам следует принять к сведению, как ваши клиенты и партнеры одеваются, и моделировать одежду под них. Вы также можете попросить рекомендацию, чтобы ваш наряд подходил.
Убедитесь также в том, чтобы корпоративный наряд не имел религиозной символики, что случайно может оскорбить партнера.
Сроки и назначения
Каждая культура имеет свою концепцию времени. Когда деловой партнер опаздывает, то это может считаться непрофессиональным или грубым жестом. Короткие, лаконичные встречи могут быть нормой для некоторых культур.
Если следующие 5 минут вы можете инвестировать в самообразование, то переходите по ссылке и читайте следующую нашу статью: Что такое слепой метод печати, и как его освоить?
Бизнес идея с гарантией в 2022
Понравилось? Жми « Мне Нравится «
Оставьте комментарий к этой статье ниже
Поделиться записью
- Поделиться Facebook
- Поделиться Twitter
- Поделиться LinkedIn
- Поделиться Vk
- Поделиться по почте
Источник: igorzuevich.com
Как адаптировать бизнес-идею с учетом культурных особенностей региона
Один из способов масштабирования бизнеса — выход на региональные микрорынки. Однако в России, многонациональной стране, нужно учитывать особенности конкретного региона и ведения бизнеса в нём.
Чтобы адаптироваться к новым условиям, нужно:
- Проанализировать потенциальный рынок.
- Изучить мотивацию потребителей.
- Смоделировать путь клиента к принятию решения.
Подробнее о том, как это сделать, рассказываем в статье.
Силы Портера — фундамент анализа рынка
Даже в пределах страны нужно учитывать, что некоторые подходы к ведению бизнеса будут оказывать разный эффект в зависимости от региона. Поэтому перед выходом на новый рынок необходимо изучить особенности конкретного рынка. Для этого можно использовать модель пяти сил Портера.
Согласно концепции экономиста Майкла Портера, на каждый бизнес оказывают воздействие пять ключевых сил:
- клиенты и то, как они влияют на формирование торговых предложений;
- продукты-заменители, которые могут удовлетворить запрос потребителя вместо нашего товара;
- поставщики — как их количество и принципы работы отражаются на общем состоянии рынка;
- новые игроки и степень открытости входа в рынок;
- конкуренция и интенсивность борьбы за расширение зоны извлечения прибыли.
Узнать больше о каждой из пяти сил, а также скачать подробный чек-лист «Анализ рынка» вы можете в материале Академии бизнеса .
Анализ поможет вам выстроить последовательность действий, благодаря которой компания сразу займёт устойчивую позицию в зоне извлечения прибыли на региональном рынке.
Как понять потребителя
После того, как вы оценили новый рынок, нужно обратиться к подробному изучению будущих клиентов. Для этого можно воспользоваться методом Jobs-to-be done . Его суть заключается в том, что каждый продукт рынка решает одну или несколько задач потребителя. Вам как владельцу бизнеса нужно понять, в какой момент у человека появляется мысль о покупке продукта (товара, услуги). От этого будет зависеть стратегия продвижения компании в регионе.
Например, у офисного сотрудника есть десятиминутный перерыв перед долгим совещанием. Ему нужно утолить голод, не теряя времени на очереди и долгое ожидание. Задачей становится быстрый перекус, решением — вендинговый автомат с сэндвичами и снеками.
Чтобы выстроить чёткий план взаимодействия с клиентами, важно понимать, каким образом формируется их мотивация. На неё оказывают влияние четыре фактора:
Абстрактный пример мобильного приложения показывает, как любой пользователь перед принятием решения взвешивает плюсы и минусы разных продуктов. Задача компании, которая выходит на новый рынок — развеять сомнения и убедить клиента в том, что новое решение полностью закрывает все потребности и задачи.
Job Story: зачем клиенту нужен продукт
Самый эффективный способ узнать мотивацию клиентов — пообщаться с ними. Но как структурировать информацию и выбрать ключевые тезисы?
В этом случае на помощь приходит принцип Job Story. Его суть заключается в том, чтобы построить предложение по схеме:
Например, «Когда у меня мало времени на обед, я хочу быстро перекусить, чтобы голод не отвлекал меня от рабочих процессов».
Или: «Когда мне нужно оперативно решать финансовые вопросы моей компании, я пользуюсь интернет-банкингом, чтобы не тратить время на поездки в отделения банка».
Порядок действий
Итак, перед выходом на новый рынок вам необходимо выполнить три шага.
- Провести анализ рынка, используя модель пяти сил Портера.
- Изучить мотивацию потребителей по принципу Jobs-to-be done .
- Сформулировать Job Story .
Проводить анализ продукта и аудитории по JTBD нужно каждый раз перед выходом на новый рынок. Его результаты и их применение на практике позволят закрепить бизнес в зоне извлечения прибыли и расширить её в будущем. А о том, как масштабировать бизнес уверенно и с минимальными рисками, вы можете узнать из бесплатного курса Академии бизнеса .
Источник: dzen.ru
Адаптируемые бизнес-системы: опережать, а не догонять
Успех монетизации больших данных определяется не столько возможностями их хранения или обработки, а непосредственно зависит от качества данных.
Методология и инструменты управления качеством данных известны давно, однако, несмотря на увлечение цифровизацией, в основе которой лежит именно эффективная работа с данными, успешных проектов монетизации данных реализовано немного. Независимо от того, насколько убедительны бизнес-аргументы или талантлива команда разработчиков, без качественных данных любые проекты цифровой трансформации обречены на провал. Извлечение выгоды из больших данных зависит не от возможности их хранить, не от способности их обрабатывать и даже не от умения их интегрировать. Выгода определяется качеством данных. Сергей Горшков, руководитель компании «ТриниДата», специализирующейся на проектах управления корпоративными знаниями, рассказывает о том, как создать информационную инфраструктуру, которая всегда будет соответствовать внешним требованиям.
.jpg) |
| Сергей Горшков, руководитель компании «ТриниДата» |
Что препятствует практической реализации методологии управления качеством данных, которая во многих организациях не продвигается дальше организационных мер?
Одно из главных препятствий — разрозненность данных. Логически вся информация, с которой работает организация, представляет собой единое целое — набор описаний взаимосвязанных объектов и событий.
Однако с точки зрения физического хранения и функционального использования информация разбросана по множеству приложений, а сотрудники компании воспринимают ее через призму соответствующих инструментов. Даже на уровне высказываний, например, чаще говорят не о том, что «в нашей компании есть информация об истории сделок с клиентами», а о том, что такая информация есть «в нашей CRM-системе». В результате возникает множество искажений. Например, легко посчитать клиента в CRM и клиента в бухгалтерской системе двумя разными объектами, хотя они представляют одну и ту же реальную организацию или персону. В таком случае контроль качества этих информационных объектов будет выполняться по отдельности, что удвоит трудоемкость и снизит ценность результата.
Разрозненность программных средств порождает ряд вторичных проблем, которые бы не возникли, если бы данные действительно были объединены в единый физический или логический массив («Три шага к дата-центричной архитектуре»). Так, может потребоваться определить наиболее актуальную версию того или иного информационного объекта, найти расхождения между свойствами информационных объектов, представляющих один и тот же объект или событие в разных хранилищах.
Существуют и проблемы, решать которые нужно в любом случае: выяснение происхождения данных и степени доверия к ним, выполнение их логического контроля. Разнородность программных средств порождает необходимость использовать разные инструменты для решения этих задач в рамках каждой автоматизированной системы.
Иначе говоря, реализация средств управления качеством данных в рамках каждой отдельной автоматизированной системы трудоемка и сама по себе не решает всех проблем управления данными. А существует ли некий универсальный практический подход, позволяющий решить широкий спектр общих проблем, не завязнув в частностях?
Наш подход состоит в том, чтобы объединить решение задач управления качеством данных и выполнение первых шагов на пути перехода к дата-центрической архитектуре. Создание логической витрины данных дает возможность и реализовать средства решения задач управления качеством данных, и связать всю информацию в единый массив, для того чтобы будущие дата-центрические приложения могли обращаться к данным независимо от того, в каком хранилище они физически находятся.
Для логического объединения всей информации необходимо в том числе создать модель, которая опишет структуру концептуальных представлений бизнес-пользователей о предметной области, а не структуру физического представления данных в тех или иных хранилищах. Для этого мы используем инструменты и методы онтологического моделирования. Они дают возможность создать и представить в машиночитаемом виде модель, позволяющую отразить разные точки зрения на одни и те же бизнес-объекты и события, жизненный цикл объектов, а также использовать фасетную классификацию, множественность значений свойств и связей объектов и многое другое. Кроме модели предметной области, в онтологии можно представить и правила приведения данных из систем-источников в соответствие с онтологической моделью.
Как именно решаются задачи управления качеством данных?
Одна из главных задач при создании методов онтологического моделирования и поддерживающих их информационных технологий — автоматизация получения логических выводов. Целями получения логических выводов могут быть нахождение новых фактов на основании уже известных (имитация рассуждений) или контроль логических ограничений. Такие ограничения могут иметь общий характер.
Скажем, если известно, что ни один объект одного типа не может одновременно быть объектом другого типа (например, ни один физический объект не может одновременно быть событием), то наличие данных о конкретном объекте, относящемся одновременно к двум этим типам, будет обнаружено инструментом применения логического вывода как противоречие. Могут существовать и частные ограничения, применимые в рамках тех или иных предметных областей, описывающие требования к свойствам и связям объектов определенных типов. Так, каждая понижающая электрическая подстанция должна быть связана как минимум с двумя другими энергообъектами, один из которых поставляет электрический ток более высокого напряжения, а другой потребляет ток более низкого. Если это условие не выполнено, значит, в данных ошибка.
Какие технологии используются для создания и выполнения правил логического вывода?
Первые решения по автоматизации логического вывода были созданы еще в 1970-е годы (язык Prolog). В последние десятилетия шел активный поиск путей создания средств получения логических выводов, которые могут быть интегрированы в современные программные архитектуры. Сначала был разработан синтаксис правил SWRL, выполняемых на онтологиях с помощью «машин логического вывода» (Reasoner).
Затем появился проект спецификации SPIN, идея которой состоит в том, что правила являются такой же частью онтологии, что и сама концептуальная модель и представленные в соответствии с ней данные. Развитием этой идеи стала спецификация SHACL — актуальное на сегодняшний день средство представления правил логического контроля, утвержденное консорциумом W3C. Поскольку эта спецификация позволяет представлять правила в виде запросов к графовой базе данных (такие базы — наиболее естественный способ хранения онтологий и фактов, представленных в соответствии с ними), то фактически не требуется создавать машину логического вывода как отдельный компонент. Это дает возможность легко встраивать правила SHACL в состав любого программного комплекса, работающего с онтологиями и графовыми базами данных.
Графовые СУБД вряд ли могут хранить и обрабатывать всю корпоративную информацию. Как контролировать данные, которые остаются вне графа?
Конечно, хранить все данные в графе вряд ли возможно, хотя такие попытки были и стали одним из факторов, ограничивающих промышленное применение онтологий. Однако сегодня игроки на рынке семантических технологий поняли, что совсем не обязательно физически помещать все данные в граф, для того чтобы обрабатывать их с помощью средств логического вывода. Можно использовать и другие хранилища (реляционные, документоориентированные и др.), если снабдить их средствами выполнения запросов, построенных в соответствии со спецификацией SPARQL. Более того, принцип логической витрины данных позволяет обойтись вообще без материализации консолидированных данных в каком бы то ни было хранилище — он дает возможность извлекать их из системы-источника во время выполнения запроса. Такой вариант подходит в основном для асинхронных операций, но задачи контроля качества данных в большинстве своем и должны выполняться асинхронно.
Наша компания выбрала именно такой путь логического объединения корпоративных данных, причем раньше, чем к нему пришли многие западные вендоры. Подход, реализованный в платформе управления данными «АрхиГраф», оказался наиболее целостным. Кроме того, он лишен ряда типичных недостатков, которые некоторые другие продукты унаследовали из предыдущей фазы развития технологий.
Как же выглядит на практике управление качеством данных средствами платформы «АрхиГраф»?