Uyum sağlama yeteneği: Yeni rekabet üstünlüğü

Şirketlerin artık belirli bir işi yapmakta gerçekten çok iyi olmak yerine yeni şeyleri nasıl yapabileceklerini öğrenmeleri konusunda gerçekten iyi olmaya ihtiyaçları var. Bugün başarılı olanlar, değişim sinyallerini algılamakta ve ona göre harekete geçmekte hızlı davrananlar arasından çıkıyor. Onlar, sadece ürünler ve hizmetler değil ama aynı zamanda iş modelleri, süreçler ve stratejilerle ilgili nasıl daha hızlı, sık ve ekonomik deneyler yapabileceklerinin yollarını buluyor. Onlar, ayrıca her geçen gün daha fazla iç içe geçen bir dünyadaki karmaşık çok paydaşlı sistemleri yönetme becerilerini de artırıyor. Belki de en önemlisi, onların en önemli kaynakları olan kendilerine çalışan insanları özgürleştirmenin bir yolunu bulmuş olmaları. İzleyen sayfalarda, çığır açan şirketlerin uyum sağlama avantajı kazanmak için bu 4 organizasyonel kapasiteden nasıl faydalandıklarına bakacağız. Ayrıca faaliyetlerini özünde istikrarlı bir ortamı gerektiren avantaj kaynakları olan ölçek ve etkinlik temelinde şekillendiren büyük ve oturmuş kurumlar açısından bu köklü stratejik değişikliğin ne anlama geldiğini de tartışacağız.

Sinyalleri algılayıp harekete geçme yeteneği
Bir şirketin uyum sağlayabilmek için antenlerini dış dünyadan gelen değişim sinyallerini algılayabilecek, onları deşifre edebilecek ve kendi iş modeliyle, hatta endüstrisindeki bilgi akışı alanını yeniden keşfedebilecek, iyileştirebilecek ve şekillendirebilecek biçimde konumlandırmış olması şarttır. Geri dönüp Stirling Moss'un Formula 1 yarışlarını ardı ardına kazandığı günlere bir bakın: O dönemler kimin kazandığını, araba ile sürücüsünün belirlediği günlerdi. Oysa bugün bu sporda başarı, karmaşık sinyallerin iyi analiz edilmesi ve mekanik bilimi ile sürücü cesareti hakkında uyum sağlayıcı kararların alınmasıyla geliyor. Arabalara yüzlerce sensör takılıyor; yarış ekipleri sürekli olarak hava durumundan, yol şartlarına, motor devirlerine ve viraj açılarına kadar değişen geniş bir yelpazede bilgi topluyor ve onları, sürücülerin ikincil kararları almalarına rehberlik yapan dinamik simülasyon modellerine yüklüyorlar. Bir takımın bulduğu telemetrik bir inovasyon ile çıtanın herkes için anında yükselmesi işten bile değil. Sürekli yeni bilgilerle yoğrulan bu çağda, oyuncuların hepsine aynı anda çeşitli sinyaller geldiğinde, uyum sağlayabilen şirketlerin doğru bilgiyi alıp almadıklarını teyit etmek için karmaşık satış noktası sistemlerine ihtiyaçları olur. Onların içlerinde barındırdıkları şablonları fark edebilmek için gelişmiş veri madenciliği teknolojilerini kullanmaları gerekir. Örneğin yüksek derecede müşteri kaybından şikayetçi bir medya şirketi, müşteri kaybı şablonlarını daha iyi anlamak için "sinir ağları" teknolojilerine başvurarak müşteri verilerine olan analitik yaklaşımını değiştirmişti. Bu şirket, müşteri kaybını körükleyen değişkenler arasında gizli ilişkiler olduğunu keşfetmiş ve riskli müşterileri hedefleyen elde tutma kampanyaları başlatmıştı. Bu sayede müşteri elde tutma oranını yüzde 75'ten yüzde 90'a çıkarmış ve müşteri kaybındaki her yüzde 1'lik azalışın kâr hanesine milyonlarca dolarlık katkıda bulunması gerçeğiyle devasa bir kazanç sağlamıştı. Şirketler, ayrıca yavaş işleyen karar verme hiyerarşilerini devreden çıkarıp operasyonel müdahaleleri gerçek zamanlı yapmak için sinyal okuma kapasitelerinden de birer kaldıraç olarak faydalanıyor. İngiltere merkezli bir tüketim malları perakendecisi olan Tesco, kendi sadakat kartı programına dahil 13 milyondan fazla üyesinin satın alma şablonlarının ayrıntılı analizini hiç aksatmadan yapmaktadır. Bu analiz bulguları sayesinde Tesco, her bir mağazası ve her bir müşteri segmenti için sunumlarını tek tek tanımlayabilmekte ve müşteri davranışlarındaki değişikliklerden anında haberdar olabilmektedir. Onlardan ayrıca Tesco'yu aralarında medya ve finansal hizmetlerin de bulunduğu geniş bir yelpazede ürünler ve hizmetler sunmasını sağlayan duvarsız bir mağaza haline getiren şirketin iş modelini genişleten devasa büyüklükteki çevrimiçi platformunun daha da geliştirilmesinde de faydalanmaktadır. Üstüne üstlük zengin veri tabanları ve analitik kapasiteleri, birer maliyet merkezi olarak işlev görmek yerine doğrudan bir gelir akışı yaratmaktadır: Tesco, belirli bir ücret karşılığında diğer kurumların kendi teknolojilerine ve öngörülerine erişmelerine izin vermektedir. Bir diğer örnek de Google'dır. O, bir reklamverenin ilanının aranmasını istediği kilit kelimelerin yanı sıra belirli arama kriterlerine olan uygunluğunu da dikkate alarak o ilanın konumunu sürekli olarak güncelleyebilen algoritmalar kullanmaktadır. Bir ilanın konumu ne kadar uygun olursa tıklanma oranı da o kadar yüksek olur. Çünkü reklamverenler tıklanma başına para ödediklerinden bu da Google için daha fazla gelir anlamını taşır.