Det er mange virksomheter som ikke forstår kunderelasjoner godt nok. Utdanningstilbud i relasjonsmarkedsføring eller CRM-systemløsninger i seg selv er ikke nok. Teknologien er der. Grunnkompetansen er der. Det som mangler er de ledere som klarer å kombinere teknologi og markedskompetanse for deretter å koble dette mot hva slags kundeprosesser skal man ha mot hvilke segmenter.

Salgsstøtte-/markedssystemene er ofte for kompliserte for brukere, slik at de fleste ikke klarer å benytte seg av avansert funksjonalitet som faktisk kan bidra til bedre relasjonsinnsikt. I tillegg brukes det for lite ressurser på å oppnå tilstrekkelig brukerkompetanse. Da klarer man heller ikke å utnytte mulighetene standardløsninger i seg selv gir.

Man klarer å skaffe seg lett tilgjengelig informasjon om demografiske data, nøkkeltall på antall ansatte, omsetning, lønnsomhet, og lignende. Det etableres kundekort hvor man har et såkalt 360-graders bilde av kunden med kjøpshistorikk, pågående saker, kundedialoger, lønnsomhet, kundetilfredshet og fremtidige muligheter. Dette blir det Jill Avery m.fl. i Harvard Business Review kaller et industrielt perspektiv på kunderelasjonen: et tegn på at mange virksomheter vurderer kunderelasjonen ut fra neste salgsmulighet og størrelsen på denne, fremfor ut fra hva slags relasjon kontaktene ønsker med oss.

En konsekvens av dette perspektivet er at man styrer relasjonene litt i blinde. Man famler. Man risikerer å bruke feil ressurser og feil virkemidler på mange potensielt viktige relasjoner. Man risikerer å overinvestere der man skal bruke minimalt og underinvestere der man virkelig burde satset.

Jill Avery og hennes kolleger har gjennom en tyveårs-periode kartlagt og analysert relasjoner i et globalt perspektiv, på tvers av industrier. Forskerne fant 29 relasjonstyper. Denne kategoriseringen skiller seg markant fra de tradisjonelle basert på demografiske faktorer som størrelse og geografi.   Kategoriene omfattet både positive og negative relasjoner. Noen regnet seg som ”buddies” eller ”close siblings”, mens andre faktisk ”eksvenner” eller ”fiender”. Noen hadde en miks; ”elsk/hat” mot en leverandør. Enkelte kategorier beskrev emosjonell avstand mellom kunde og leverandør: ”One-night stands” eller ”marriage partners”.

Det som er viktig er at leverandørene styrer relasjonen basert på kundens forventninger. Eksempelvis er en kategori ”Basic Exchange”. Kunden oppretter relasjonen for å få en tjeneste/vare til en fair pris. Kunden ønsker ikke å bruke så mye tid eller tenke for mye på kjøpet. Eksempel: man velger den samme tannpastaen hver gang uten å tenke noe om pris og alternativer.

Et annet eksempel: ”Best Friends”: Kunden er interessert i en langsiktig, tett og følelsesmessig relasjon. Kunden forventer en toveis-kommunikasjon basert på tillit og diskresjon. Kunden forventer å bli informert om produkt- og prisendringer på forhånd. Tilbake gir kunden lojalitet.

Et tredje eksempel er ”fling” (eller ”flørt”). Kunden ønsker her å eksperimentere/teste. Kunden forventer at selskapet gir opplevelser/spenning og det er mye lidenskap og engasjement når man bruker tjenesten/varen. Kunden er ikke spesielt rasjonell i atferden. Et eksempel på dette kan være en kunde som kjøper ny mobiltelefon så fort det kommer nye modeller på markedet.

For at du skal klare å kategorisere dine relasjoner må du lytte til kundens signaler. Finn først ut hva slags relasjoner du har i din eksisterende kundeportefølje. Be om samtaler og foreta dybdeintervjuer hvis mulig. CRM-løsningene på markedet i dag gir store muligheter til fange og analyse data fra en rekke kanaler og kilder; email, chats, telefonsamtaler og sosiale medier. Selv om enkeltindivider som poster på sosiale medier ikke nødvendigvis representerer et selskaps typiske kunde, vil teknologien kunne avdekke mønstre å foreslå kategoriseringer.

Forskningsresultatene fra Harvard viste også at de sterke og langsiktige relasjonene bidro til å bygge en høy markedsandel. Ulempen er at disse forventer lavere pris og er sensitive mot endringer. De relasjonskategoriene som er svakere, for eksempel typen one-night stand gir høyere lønnsomhet, men ikke volum.

Har du analysert relasjonstypene kan du lettere sette opp riktige forretningsregler, dvs regler for hvordan relasjonen skal styres og utvikles. Du vil da ha en kundeportefølje som du har beskrevet ut fra relasjonstyper og ikke hva slags produkter de kjøper, hvor mye, eller geografi. Dette er en helt annen måte å jobbe med relasjonsutvikling på enn det som er vanlig i næringslivet i dag.

I porteføljen vil du ha ulike markedsaktiviteter for å optimalisere porteføljen. Du vil kanskje forsøke å flytte noen kunderelasjoner over til andre typer. For eksempel fra ”master-slave” til ”best friends”. Aktivitetene her vil kunne være å hele tiden sørge for å møte kundenes forventninger samt synliggjøre de ekstrafordeler lojale kunder oppnår (bedre service, lavere priser, og lignende).

Andre aktiviteter kan være å legge inn et høyere eller lavere gir. Du har enten for høyt eller for lavt trykk/aktivitetsnivå mot relasjonskategorien og må justere denne.

Mer komplisert blir hverdagen når et konglomerat leverer flere ulike tjenester/varer til samme kunde. Kunden kan ha ønske om forskjellige relasjoner på de ulike områdene: et ønske om langsiktige, stabile tjenester til lav pris, et annet ønske om å kjøpe kompetanse man trenger midlertidig på et lite strategisk område. Da er det viktig at bedriften opparbeider denne innsikten og klarer på et overordnet nivå (f.eks gjennom Key Account Management) å styre de ulike relasjonstypene. Blander man ”master-slave” med ”marriage partners” kan resultatet bli at man mister begge leveranseområdene.

Hvilke konsekvenser vil denne tilnærmingen innebære for markedsavdelingen?

Man må betrakte kunderelasjonene som langsiktige eiendeler. Man må også ta et aktivt eierskap til kundedatabasen og ikke overlate denne til IT-avdelingens forvaltning (som kanskje igjen setter ut dette til eksterne leverandører). Kundedatabasen vil nå være mer kompleks og mer kritisk for fremtidig markedssuksess enn tidligere.

Man bør også sørge for ressurser med mer EQ enn IQ om man må velge. Forståelse for hva slags atferd og kommunikasjon som medfører hvilke reaksjoner hos kundene er viktig.

Det kan være behov for å skrive om presentasjoner og markedsmateriell slik at dette er tilpasset språkformen for den enkelte relasjonskategori.

Selskaper som har mange kunder i relasjonskategorien ”master-slave”, må sørge for at de har kundemedarbeidere som har en concierge-profil av typen man finner på luksushoteller. Disse oppfyller omtrent alle kundeønsker.

Kunder med ”best-friends” kan ta lærdom av Harley-Davidson. De etablerte et kundeteam som nå jobber direkte mot HD Owner Group (HOG). De tilbringer 280 dager i året på veien for å bygge de tette relasjonene mellom selskap og kunde som HD-eierne ønsker.

Det bør også skje endringer i andre deler av selskapet. De virksomheter som av kostnadsgrunner setter ut kundesenteret til leverandører i lavkostland løper en stor risiko. De må i det minste forsikre seg om at medarbeiderne har den kompetanse og profil som er tilpasset relasjonskategoriene som bruker kundesenteret. I tillegg må de sørge for at selskapet raskt får relevant datafangst inn i sine styringssystemer fra det eksterne kundesenteret.

Selskaper som har installasjons-, service og/eller verkstedvirksomhet må trene sine medarbeidere i hvordan de skal betjene kunder i forhold til de ulike kategoriene. Dette er selvsagt svært krevende, men selv små forbedringer vil hjelpe. Et enkelt tiltak er å sørge for at disse medarbeiderne har lett tilgjengelig informasjon forut for hvert oppdrag med beskrivelse av hvordan denne kunden ser på relasjonene med oss og ønsker å bli behandlet.

Avslutningsvis vil jeg nevne at vi kan hente impulser fra dette perspektivet på kunderelasjoner til relasjoner medarbeidere ønsker med sine arbeidsgivere. Det finnes medarbeidere som shopper rundt etter bedre betingelser og er lite opptatt av arbeidsgiver og dennes kunder. Det finnes også de som tenker langsiktig, verdsetter sine kolleger, bryr seg om hva arbeidsgiveren står for av verdigrunnlag og etiske spilleregler.

I tidligere innlegg har jeg skrevet om lojalitetsprogrammer og Big Data.  Dette innlegget er på mange måter relatert til disse innleggene, men her ser vi spesifikt på markedsfunksjonen i den digitale tidsalder.  Sentralt her er utnyttelse av IT og etablering av funksjonen markedsteknologisjef.

Fremveksten av digitale markedskanaler gir store muligheter til å markedsføre produkter og kompetanse.  Digitale kanaler når større markeder samtidig som teknologien muliggjør kundetilpasset budskap.  Big Data og solide IT-verktøy gjør det mulig å samle inn og analysere ekstremt store datamengder fra mange ulike kanaler. Gode CRM-verktøy gir selgere og markedsførere muligheter til å se helheten i kundebildet, ha oversikt over kampanjer og salgsprosesser på en mye bedre måte enn for få år siden.

Kundene utnytter informasjonstilgangen til å orientere seg om de ulike leverandørenes produkter og priser på stadig mer avanserte måter.  Man kan risikere å møte kunder som er bedre kjent med produkter og priser enn ens egne selgere. 

Marketing er i ferd med å bli en av de mest teknologiavhengige funksjonene.  Gartner antar at i 2017 vil Chief Marketing Officer bruke mer penger på teknologi enn Chief Information Officer. Tenk det!

De beste markedsavdelingene vet ikke bare hva kunden gjør, men også hvorfor. De prioriterer den totale kundeopplevelsen gjennom individtilpasset tilbud.  Samtidig utvider de kunderelasjonen ved å skaffe seg flere kontaktflater mot kunden.  Vi går fra “share of wallet” til “share of experience”.

De beste markedsavdelingene tilpasser seg ikke bare markedsaktivitetene til bedriftens strategi, men de påvirker bedriftens strategi.

High performers klarer å skape inspirasjon og stolthet hos de ansatte. Medarbeidere som er stolte av merkevaren og deler bedriftens visjon og målsetttinger bidrar til å gi kundene en konsistent kundeopplevelse. Inspirasjon regnes som så viktig blant de internasjonalt ledende varemerkene at de har begynt å måle medarbeidernes merkevareengasjement.  Hos Google måler de “Googliness”.   Markedsavdelingen har således en viktig intern rolle; markedsføre merkevaren internt.

De internasjonale konsernene har tilgang på store stabsressurser og ekstern spisskompetanse som gjør det enklere å organisere og bemanne markedsfunksjonen etter de nye kravene omgivelsene setter.  En gjennomsnittlig norsk virksomhet, har man kanskje en salgssjef og markedsjef .  Det er få virksomheter som har spesialister i markedsfunksjon.  Likevel kan man hente inspirasjon fra “best in class”, og ha som målsetting å optimalisere markedsfunksjonen ut fra de rammebetingelsene man opererer innenfor.

I USA har Liberty Global (Leverandør av Kabel-TV) organisert markedsfunksjonen i tre marketing team med hvert sitt focus: “Think”, Feel” og “Do”.

Think-teamet har fokus på data og analyse. Her er det viktig med ressurser som har BI-kompetanse, kan personvern, datamodellering, dataarkitektur og webanalyse.

Feel-teamet prioriterer kundeengasjement og –dialog.  I dette teamet er det viktig med medarbeidere som behersker brukeropplevelse, kundeservice, og sosiale medier.

Do-teamet fokuserer på innhold og produksjon. Her har Liberty Global ulike designere, personer med journalistisk bakgrunn og webproduksjonskonsulenter.

Liberty Global etablerer Task Forces ved forskjellige kontaktpunkter med kunden:

1)   Kunden mottar set-top boks. Task Force Team: 40 % Thinkers, 10 % Feelers og 50 % Doers. Problem: Komplekse bokser krevde for mange on-site installasjons-/serviceoppdrag.  Løsning: Utviklet fjernstyrte installasjonsguider som ble gjennomført av kundekonsulenter.

2)   Kunden mottar første faktura.  Task Force Team: 15 % Thinkers, 60 % Feelers og 25 % Doers. Problem: Kundene ble frustrerte og forvirrete av fakturaen.  Løsning: Utviklet individuelle videoer som forklarte første faktura.

3)   Kunden får se attraktive tilbud til nye kunder: Task Force Team: 10 % Thinkers, 60 % Feelers, 30 % Doers.  Problem: Kundefrafall når nye kunder får mer attraktive introduksjonstilbud.  Løsning: Utvidet tilbudet til å gjelde eksisterende kunder, og forenklet produkttilbudet.

Det er viktig å få med seg at teamprofilen ikke nødvendigvis innebærer at vi må ha mange spesialister i hvert team – det finnes personer som har hybride roller og kompetanseprofiler som passer inn i flere Task Force Teams.  I SMB er vi avhengig av dette – der består ofte markedsavdelingen av 1-2 personer.  

Et smart trekk norske virksomheter bør vurdere er å ansette markedssjef med teknologisk kompetanse – en markedsteknologisjef.    Vedkommende skal delvis være en strateg, delvis kreativ redaktør, delvis teknologiansvarlig, delvis foredragsholder/instruktør. Hun skal kunne utarbeide teknologiske visjoner for marketing. Sentralt står hvordan man kan utnytte IT til å skape engasjement hos potensielle og eksisterende kunder.  Engasjerte kunder blir lettere lojale og lønnsomme kunder.

De virksomheter som tar sjansen på å investere i en markedsteknologisjef vil få et forsprang på konkurrentene. Sannsynligvis er dette virksomheter som allerede i dag bruker en høyere andel av markedsbudsjettet på digitale kanaler og også mer på innovasjon.

Hva slags software markedsfunksjonen anskaffer og hvordan den blir tilpasset og anvendt påvirker hvordan bedriften blir oppfattet av kundene.  Samtidig kan bedriften bruke software til å påvirke kundene.

I USA ser man en tosifret vekst i budsjettene for digital markedsføring og netthandel (Harvard Business Review, July-August 2014).  Veksten er ikke bare en flytting fra tradisjonelle media til digitale kanaler.  Gartner anslår at 2/3 av markedsavdelingene kommer til å øke budsjettene for det de kaller “teknologirelaterte aktiviteter” de neste to årene.  I “teknologirelaterte aktiviteter” finner man (f.eks.) løsninger for webovervåking og –analyse, eMail-Marketing Automation, kunde-Apps, CRM og content management.

Markedsteknologisjefen må samarbeide tett med IT-sjefen.  Vi kommer fremdeles til å ha behov for IT-sjefer, men de må ikke operere separat.  Vi risikerer ellers at Marketing ikke klarer å se fullt ut potensialet IT har i å tiltrekke, utvikle og beholde kunder.  Samtidig er det en risiko for at IT ikke klarer å transformere markedsmessige krav til teknologiske løsninger.

Markedsteknologisjefen kan forhåpentligvis bidra til at vi bedre forstår “R” i CRM.  Til tross for fremveksten av CRM-løsninger (det er globalt ca 1000  CRM- og “CRM-lignende” softwareleverandører i dag) kjenner vi ennå ikke godt nok de relasjoner kundene har med oss.  Ei heller hvordan vi kan forsterke eller endre disse relasjonene.

Gjennom noen år i ulike lederposisjoner har man vært med om en god del rekrutteringer. Mange av de rimelig vellykkede, men dessverre en del direkte mislykkede. Dette har vært innen kunnskapsintensive virksomheter. Her er rekruttering viktigere enn i andre industrier. Produksjonskapasiteten går hjem hver ettermiddag, og som arbeidsgiver er du avhengig av at den dukker opp og klar til innsats dagen etter.

Man har også erfaring i bruk av forskjellige rekrutteringsselskaper, egen rekruttering samt bistand fra interne HR-avdelinger.
Grunnet betydningen rekruttering har i kunnskapsbaserte virksomheter bør HR-ansvarlig sitte i toppledelsen. Og betydningen vil øke. Tilgangen på topptalenter er nemlig begrenset. Demografiske faktorer i hele den vestlige verden tilsier knapphet. Om en 10-20 års tid har vi for mange seniorledere som går av med pensjon, og for få toppkandidater i aldersgruppen som ledere rekrutteres fra (35-55). Pipelinen internt i virksomhetene er heller ikke tilfredsstillende. Vi er ikke flinke nok til å utvikle interne toppkandidater. Globalisering er en tredje faktor som øker betydningen av rekruttering. Flere og flere virksomheter er avhengige av å tiltrekke seg gode kandidater fra andre kulturer og fjerne himmelstrøk.
Et legitimt spørsmål å stille er hvordan rekrutteringsbransjen evner å tilpasse seg dagens og fremtidens krav? Jeg stusser litt over hvor lite differensiert bransjen er. Selv om enkelte spesialiserer seg på å rekruttere toppledere til internasjonalt ledende selskaper, styreleder og tilsvarende, er det mange aktører som eksternt sett ikke klarer å skille seg ut. Dessuten er det et relativt godt tilbud av lokale og små rekrutteringsselskaper. Få av disse klarer å rekruttere toppledere eller spesialister. Oppstartskostnadene er svært lave – du trenger en nettside, mobiltelefon og Office365-abonnement.
Er det for lite dynamikk i bransjen? Fra tidenes morgen rekrutterte man basert på fysiske egenskaper. Det krevdes gode fysiske egenskaper for å klare tøft manuelt arbeid. I indianersamfunn var det ofte de største og sterkeste høvdingsønnene som sto først i køen til å overta ledelsen. Dette var egenskaper som var lette å identifisere; de kunne enkelt måles. Et pussig faktum er at topplederne på Fortunes oversikt over de 500 største selskapene i USA i gjennomsnitt er 2,5 tommer høyere enn den gjennomsnittlige amerikaner. Tilsvarende statistikker har man på militære og politiske toppledere.
I dag er mitt inntrykk at mange rekrutterer på basis av tidligere erfaring, historiske resultater, logiske, matematiske og analytiske egenskaper. Man dekomponerer kompetansekravene ned til mindre og målbare områder hvor man måler kandidatene mot ønsket nivå. Disse kravene varierer fra modell til modell, men noen fellestrekk har vi sett de ulike rekrutteringsbyråene benytter; Verbal kommunikasjon, analytiske egenskaper, sosiale egenskaper, selvstendighet og besluttsomhet. De bruker forskjellige testmetoder og har litt varierende rekrutteringsprosesser, men som nevnt; mange fellestrekk.
Hva har feilet dersom du har ansatt en kandidat som passer med profilen som er utarbeidet, har fått gode referanser, er sjekket ut med kolleger og på alle måter er en klar førstekandidat?
Kanskje har vi oversett potensialet kandidaten har? Fremover blir det viktigere å rekruttere etter potensialet kandidaten har. Det er flere årsaker til dette: Arbeidslivet blir mer og mer kompleks. Fremtiden er mer uforutsigbar enn noensinne. Teknologiskiftene skjer raskere enn før. Omstillingsevnen settes på prøve.
Det internasjonale rekrutteringsselskapet Egon Zender har identifisert faktorer som de mener best predikerer en kandidats potensiale. Den viktigste av disse er motivasjon. Her ligger drivkraften i å ville lykkes – både med individuelle og kollektive mål. Toppkandidater har ofte en sterk intern motivasjon og trenger ikke eksterne stimuli i så stor grad som de mer gjennomsnittlige kandidatene. Man kommer svært langt med motivasjon.
En annen faktor Egon Zender nevner er nysgjerrighet. De beste orienterer seg om hva som skjer i omverdenen. De pirres av nye prosjekter, oppgaver og mennesker de kan lære noe av.
En tredje faktor er innsikt. Toppkandidatene skaffer seg innsikt. De vet hva slags informasjon de trenger, og hvor de skal skaffe denne; enten ved studier, praktisk erfaring eller ved å skaffe seg en god mentor.
Egon Zender trekker også fram engasjement. For lederkandidater er dette helt essensielt. Ledere må ha egenskaper som kombinerer logikk og følelser til å bevege kolleger og kunder. I virksomheter med betydelig behov for endring/omstilling er dette viktig.
En femte faktor er besluttsomhet. De beste står rakrygget i stormen, takler motstand og kjemper for sine verdier og målsettinger.

Hvordan tiltrekker vi oss og videreutvikler de beste?
Her kan vi trekke paralleller til toppidretten. De beste fotballspillerne vil til Real Madrid, Barcelona eller Manchester United. Hvorfor, når de vet at de ikke er garantert å få spilletid i hver kamp? En viktig årsak er at det er dette som kreves for at de skal bli bedre. De trener hver dag med de beste. De får utfordringer hver dag. Som en toppspiller på et middelmådig lag vil de stagnere.
I næringslivet bør de beste få de mest krevende oppdragene. De lærer mest av å få litt ukomfortable roller, komplekse problemstillinger å jobbe med og tøffe rammebetingelser på tid og kost. Egon Zender har spurt over 800 ledere verden om hva som bidro mest til å realisere potensialet. Over 70 % svarte at det var krevende roller/oppdrag. Dernest kom jobbrotasjon og personlige mentorer.

I et arbeidsliv hvor kunnskap blir viktigere og viktigere er det sentralt for ledere å utnytte det potensialet som ligger i medarbeidernes kunnskap, både gjennom utnyttelse av eksisterende kunnskap og utvikling av ny tilpasset markedets behov.

En utfordring mange ledere møter er at det er et betydelig gap mellom det potensialet medarbeiderne har, og det som presteres.  Dessverre mangler mange ledere innsikt i hva som kreves for å utnytte medarbeidernes potensiale.

Ferske data fra USA viser at kun 30 % av arbeidsstokken er virkelig engasjerte i jobben (Gallup, 2013 State of The American Workplace), 50 % er mer eller mindre likegyldige og faktisk hele 20 % innvirker negativt på effektiviteten (gir kunder dårlig service, dårlig innflytelse på kolleger, o.l.).

Det er mulig at forholdene i Norge er bedre, men her mangler vi omfattende studier som kan dokumentere dette.  Oljeformuen, lav arbeidsledighet, god privatøkonomi og gode offentlige tjenester (sammenlignet med andre vestlige land) kan påvirke oss arbeidstakere i en mer positiv retning. La oss derfor anta at situasjonen er litt bedre i Norge. Likevel er det er stort forbedringsrom i å få mer engasjerte medarbeidere. Hovedårsaken til manglende engasjement ligger på ledelse.  I dette innlegget skal vi se nærmere på et rammeverk som kan benyttes for å skape mer engasjement.

Forfatterne bak Blue Ocean Strategy (www.blueoceanstrategy.com) har nå lansert et rammeverk som kan brukes til å realisere det potensiale som ligger i arbeidsstokken.  Rammeverkets filosofi går ut på å se på medarbeidere og ledere som kunder.  Kundeserviceledere medarbeidere har kundeservicesjefer som kunder.  Kundeservicesjefer har markedssjefer som kunder.  Markedssjefer har daglig ledere som kunder. Daglig ledere har styret som kunder.  Anvendt på lederskap, kan vi snu på hvem som er kunder: Toppledelsen må selge sitt lederskap til mellomledere.  Mellomledere i sin tur må selge sitt lederskap til førstelinjeledere.

Lederskap kan ses på som en tjeneste som kundene kjøper eller ikke kjøper. Når medarbeidere liker dine handlinger og ledelsesaktiviteter, så kjøper de i praksis ditt lederskap.  Liker de det ikke blir de uengasjerte og demotiverte.

Hva skiller så Blue Ocean-lederskap fra konvensjonelt lederskap?

Blue Ocean-lederskap skiller seg fra konvensjonelt lederskap på en del områder.  Her trekkes de viktigste fram:

Prioriterer lederens handlinger og aktiviteter

Modellen skiller seg fra konvensjonelle ledelsesmodeller ved at Blue Ocean-rammeverket fokuserer på handlinger og aktiviteter ledere på alle nivåer utfører. Mye ledelseslitteratur og lederkurs er rettet inn mot lederens verdier, holdninger, kvaliteter og ledelsesstil. Den implisitte antakelsen er at dette over tid vil gi gode resultater.  En stor utfordring er at det er vanskelig å finne belegg for dette.  Det er også krevende å måle endringer i verdier og holdninger. Det er langt enklere og viktigere å måle handlinger og aktiviteter.  Aktiviteter er noe vi alle kan endre på, gitt rett feedback og coaching.

Forholder seg til markedsmessige fakta

Lederprogrammer har en tendens til å bli for generiske og distanserte sammenlignet med de utfordringer selskapet møter i kundedialogen. Blue Ocean setter de medarbeidere og ledere i tettest kundekontakt i høysetet og spør disse hvordan ledere begrenser deres muligheter til å yte kunden bedre service/levere bedre tjenester.  Man spør hva som kreves av overordnede ledere for at de skal kunne levere bedre tjenester til kunder og andre interessenter.

Når medarbeidere seg at ledelsen er genuint opptatt av å bedre rammebetingelsene for å kunne gjøre en bedre jobb for kundene, øker engasjementet og motivasjonen.

Lederskap skal utøves på alle ledernivåer

Tradisjonelle lederutviklingsprogrammer har ofte toppledelsen i sentrum. Det er selvfølgelig viktig, men ikke dersom det går på bekostning av mellomledere og førstelinjeledere.  Som oftest er det disse lederne som er i mest kundekontakt.  Det er også disse lederne som coacher de medarbeiderne som er i kundefront.  For å realisere potensialet i virksomheten må alle ledernivåer med.   Blue Ocean-rammeverket er designet for å rulles ut på de tre ledernivåene; førstelinje (Kundefront), mellomleder og toppleder.

Blue Oceans 4-trinns lederskapsmodell:

Implementeringen av Blue Ocean-lederskapet er i seg selv ikke spesielt revolusjonerende. Den følger firetrinns prosess:

1. Kartlegg hva ledere bruker tiden på (AS IS)
2. Utvikle alternative lederprofiler (TO BE)
3. Velge ønskede profiler
4. Implementering av lederprofilene

1. Kartlegg hva ledere bruker tiden på (AS IS)

For mange virksomheter starter endringsprosesser før de har en konsensus om hva lederne bruker tiden på, og hvor man feiler.  Da blir alle endringsprosesser et sjansespill, og man kunne like gjerne kastet piler med bind for øynene.  Bedrifter kan da gjennomføre en kartlegging av hva ledere på alle nivåer bruker tiden sin på.  Dette er «AS-IS».  I en typisk norsk bedrift kan det være: Serviceleder, Markedssjef og Daglig leder.

I et case forfatterne presenterte i mainummeret til Harvard Business Review, oppsummerte man følgende lederaktiviteter på mellomledernivå:

• Gjøre mer enn 1 person ansvarlig for en aktivitet
• Krever hyppig og detaljert rapportering på aktiviteter
• Håndhever etterlevelse av rapporteringskrav
• Krever forklaringer på beslutninger foretatt av underordnet
• Bruker tid med toppledere
• Skaper en trygg læringsarena
• Forklarer strategien på en forståelig måte
• Skaper engasjement for å nå stretchy mål
• Coacher medarbeiderne

 I en skala hvor 100 er høy tidsbruk og 10 er lav tidsbruk ga AS-IS følgende resultat:

Mye tid på lite verdiskapende aktiviteter, og lite tid på det som frigjør energi og skaper engasjement hos de som rapporterer til mellomlederen.

Tilsvarende mønster så man på de andre ledernivåene.  Det presenterer vi ikke i dette innlegget, men henviser til mainummeret av HBR.

1. Lag alternative lederprofiler

Anta nå at bedriften har oppnådd konsensus om hvordan status er; det vil si hva ledere på alle nivåer bruker tiden sin på av handlinger og ledelsesaktiviteter.  Deretter tar man for seg de samme nøkkelaktivitetene og kategoriserer aktivitetene i to deler: 1) Cold Spot: Aktiviteter man bruker tid på, men som gir liten verdi og 2) Hot Spot: Aktiviteter som gir engasjement og energi, men som man bruker lite tid på.

Dette gjøres gjennom nye runder med intervjuer, enten individuelle eller i form av workshops.

Til hjelp her bruker man Blue Ocean-matrisen:

Ut fra disse samtalene og workshopene får man en kanskje 2-3 alternative lederprofiler på alle tre ledernivåene.

2. Velge ønskede profiler

Etter en modnings- og bearbeidingsprosess, kan man gjennomføre en utvelgelsesprosess med de involverte.  Dette bør være de samme som har bidratt med innspill i prosessen.  Det finnes flere teknikker for å avgjøre hvilke lederprofiler man skal ha som mål på alle tre nivåer, f.eks kan alle ansatte få et gitt antall poeng som skal fordeles på hver lederprofil og den profilen med høyest poengsum på hvert ledernivå velges.

Her er et eksempel på TO-BE-mellomledernivå:

Denne profilen tilsier at mellomledere skal bruke langt mer tid på coaching av medarbeidere og skape engasjement, samt starte med tre aktiviteter:

• Sette mål sammen
• Dele beste prakis
• Samsvar resultat og belønning.

Mellomledere skal slutte å kreve hyppig og detaljert rapportering, samt sette mer enn én person som ansvarlig for én oppgave.

1. Implementering av lederprofilene

Den tøffeste jobben gjenstår.  Hvordan skal man få implementert ønskede profiler?  Jobben bør være enklere enn der det kommer eksterne strategi- og endringskonsulenter som skal styre prosessen.  Her deltar toppledelsen med engasjement. De deltar i intervjuene og viser i praksis vilje til å skape endring.

Sentrale medarbeidere på alle nivåer har bidratt.  Alle ledernivåer er forankret.  Visualisering er sentralt.  Et tips kan være å henge opp de tre lederprofilene på godt synlige steder i virksomheten. Topplederes profiler bør være synlige der mellomledere befinner seg, mellomlederes profiler der førstelinjeledere jobber, osv.  Profilene bør også være tilgjengelige på interne, elektroniske kommunikasjonskanaler, som f.eks. bedriftens intranett.

Implementering i Blue Ocean-rammeverket vil gå enklere fordi medarbeidere har selv fått være med på å bestemme hva sjefene skal bruke tid på. De har både bidratt til å definere aktiviteter og stemt over hvilke profiler bedriften skal velge.

Mange er kjent med ulike bonusprogrammer, fordelskort, klippekort og rabattkort. Her kan du tjene opp bonuspoeng som senere kan brukes til uttak av varer eller tjenester, eller du kan få en gratis kopp kaffe etter x antall kjøp. Disse programmenes målsettinger er å øke kundelojaliteten.  Er du en gjennomsnittlig konsument, har du et sted mellom 10 og 20 kort liggende i lommeboken, på jobben, eller i skrivebordsskuffen.  Den gjennomsnittlige amerikaner har 18.   Sannsynligvis er du også litt ambivalent ifht innholdet og fordelen disse har.  Tradisjonelle lojalitetsprogram skaper kun lojalitet til den beste dealen (les: laveste pris), og mislykkes på det som skulle vært det fundamentale: skape ekte lojalitet – slik at du som forbruker motstår konkurrerende tilbud. 

Arbeidsgivere ønsker også å oppnå det lojalitet fra sine ansatte.  Derfor bør også arbeidsgivere prioritere lojalitetsprogram.  Vellykkede lojalitetsprogram overfor ansatte vil sørge for at du skaper et høyere engasjement og bedre motivasjon.  De riktige medarbeiderne forblir lojale, de jobber i samme retning som arbeidsgiverne ønsker, og er lite påvirket at konkurrerende tilbud fra andre arbeidsgivere.

I dette innlegget skal vi se på hvordan vi kan utnytte innsikt i hva som skaper motivasjon og engasjement hos både kunder og medarbeidere. Vi skal se dette i kontekst av lojalitet og bruk av teknologi, Big Data og Gamification.   Sistnevnte består i å bruke elementer fra spill til å skape økt engasjement.

La oss først se på historien bak lojalitetsprogrammer. Det startet med typiske bonusprogram som SAS Eurobonus, «kjøp 10 og få en gratis kaffe» og avslag på bensin med Statoil-kort. 

Felles for disse er at de mislykkes i å skape ekte lojalitet.  Vi kan kalle disse 1. generasjons lojalitetsprogram – eller Lojalitet 1.0 (ref: Rajat Paharia, Bunchball Inc.). De fungerer kun fram til det kommer et konkurrerende tilbud.    

Utover 90-årene utviklet det seg mer 1-1 marketingtiltak, gjennom bedre segmentering og økt grad av personalisering.  Fremveksten av internett gjorde at man kunne bruke email-kampanjer, målrettete nyhetsbrev og andre verktøy for å øke lojaliteten.  Tilgangen på elektroniske kundedata økte, så man kunne se muligheter for bedre lojalitetsprogram. Dette er andre generasjons lojalitetsprogram – Lojalitet 2.0. Med fremveksten av Big Data og Gamification kommer Lojalitet 3.0.

Lojalitet 3.0

Lojalitet 3.0 har tre viktige komponenter som kombinert skaper lojalitet: motivasjon hos forbrukere og ansatte, Big Data og Gamification.  La oss først se litt på motivasjonfaktorer.

Motivasjon

Motivasjon kan defineres som «interne og eksterne faktorer som stimulerer behovet for og energien i å være kontinuerlig engasjert i en jobb, rolle eller motiv i søken å nå et mål». (Tung oversettelse fra BusinessDictionary.com).

Hva ligger i interne faktorer?  En faktorer er autonomi.  Vi ønsker å ha kontroll over de valgene vi gjør. I noen bransjer ser vi klare eksempler på resultatorienterte arbeidsmiljøer; du jobber når og hvordan det passer deg, forutsatt at du skaper gode resultater for kundene og arbeidsgiver. Andre eksempler er virksomheter som gir ansatte muligheten til å bruke deler av arbeidstiden på innovative prosjekter (Google-metoden). 

Dernest ønsker vi å se mestre det vi gjør.    Vi mennesker kan deles inn i to kategorier: De av oss som tror talent og intelligens er noe du er født med og regnes som faste kapabiliteter.  Andre av oss mener at vi kan utvikle oss gjennom prioriteringer og hardt arbeid. De sistnevnte er mer villige til å satse og ser eventuelle feil som læringsmuligheter.

Vi vil også se en mening i det vi gjør.  Arbeidet vårt bør ha mening.  Prosjektrapporten bør bli lest og tatt hensyn til.  Våre forslag om nye arbeidsmetoder bør bli behandlet med respekt, osv.  Steve Jobs uttalte en gang: «We’re here to put a dent in the universe. Otherwise, why else even be here?”

Dagen i dag, skal være bedre enn dagen i går, dvs vi er opptatt av progresjon. Harvard-professoren Teresa Amabile og hennes kollega gjennomføre en global undersøkelse med over 600 respondenter.  Undersøkelsen spurte hvilke ledelsesverktøy lederne selv mente ga best resultat på motivasjonen hos de ansatte.  «Anerkjennelse for godt arbeid» kom på en klar førsteplass. 

Vi har også behov for være i interaksjon med andre, og ikke holdt utenfor det gode selskap. Vi ønsker å oppleve med andre, dele med andre, bry oss om andre, få oppmerksomhet fra andre. Det vi kan kalle behov for sosial interaksjon. Ref fremveksten av sosiale medier. Hva er poenget å laste opp bilder og statuser på Facebook om vi ikke ønsker å få reaksjon fra andre? Ekte lojalitet handler om å skape sosiale bånd mellom kunder og leverandører, arbeidsgivere og medarbeidere.

Mange studier fastholder at interne faktorer er mer virkningsfulle enn eksterne faktorer.  Dette avhenger av hva slags jobb man har. Forfatteren Daniel Pink (The Surprising Truth About What Motivates Us) deler inn oppgaver i to: Regelbaserte (Algorithmic) og Frie (Heuristic). Regelbaserte er (nettopp) regel- og rutinebaserte jobber, f.eks. samlebåndsjobber, telle stemmesedler, kassaekspeditører, o.l.  Frie har ingen regler eller sjekklister.  Dette kan være yrker som kunstner, forfatter eller produktutvikler – typiske skapende yrker.

Big Data

Tradisjonelle forbrukerdata om navn, adresse, alder, kjønn, hva vi har kjøpt, hva vi har skapt av resultater, o.l. har vært tilgjengelige i årevis.  Det som er nytt nå er den datamengden som skapes daglig av ustrukturerte, strukturerte, uprosesserte og prosesserte data om oss. IP-adresser, GPS, mobiltelefonbruk, online- handlemønster, sosiale nettverk, RFID, mobilbank, sensorer, blogger og feedbacks fra ratingsteder (ref TripAdvisor) etterlater seg enorme mengder spor hver dag.  Det som skiller Big Data fra «vanlig data» har Gartner forsøkt å definere på denne måten:

«Big data in general is defined as high volume, velocity and variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making.”  Med andre ord de tre “Ver”.

De viktigste formene for Big Data-innsamling og analyse er:

Cluster-analyse  – en klassifiseringsteknikk som deler inn segmenter i mindre grupper med felles karakteristika.

A/B-tester (splittester) – en testgruppe måles mot en kontrollgruppe for å se hvilket tiltak som gir størst effekt.

Crowdsourcing – man setter ut arbeidet til en gruppe man ikke kjenner på forhånd. Et eksempel er CrowdFlower. Du kan da ha en rekke mennesker mene noe/skrive noe om samme tema, og du velger det som er konsensus.

Cohortanalyse – en gruppe som har visse felles karakteristika i en bestemt periode  (f.eks. alle leads vi fikk på Byggmessen på Lillestrøm)

Prediktive modeller– matematiske modeller som brukes for å beregne sannsynligheten for et bestemt resultat (f.eks. sannsynligheten for at en forbruker blir med i et lojalitetsprogram).

Når det gjelder Big Data i en medarbeiderkontekst, har dette ennå ikke tatt av.  Det er realistisk at det i løpet av de neste årene vil være mange innovative virksomheter som satser her.  Arbeidsgivere flest er kanskje ikke klar over at Facebook og Amazon vet mer om medarbeideren enn arbeidsgiveren?

Big Data bør vurderes brukt på følgende områder:

Rekrutteringsprosesser – ulike ledere vektlegger forskjellige parametere hos kandidater til samme type jobb. Man vurderer forskjellig på betydning av formell bakgrunn vs yrkeserfaring, alder, personlige egenskaper, m.m.. I for stor grad er rekruttering fremdeles basert på magefølelse. Dette til tross for at ansettelser har en stor innvirkning på bedriftens overlevelsesevne.   Med Big Data kan man kjøre korrelasjonsanalyser og prediktive analyser basert på bedriftens ansatte for å få frem egenskaper som skaper gode resultater.  Da har man malen på en optimal ny medarbeider.  Jobbkandidater kan da testes mot denne profilen. 

Medarbeideroppfølging – med Big Data vil du ha muligheten til sanntidsinformasjon om Performance. Da vet alle hvor de står til enhver tid.  Du unngår store gap mellom forventninger og resultat.  Man kan korrigere raskere og smidigere.

Hvem kan hva i virksomheten? Med Big Data kan vi kombinere det medarbeidere selv sier («jeg er en god .NET-programmerer») er sin kompetanse og hva andre mener («hun er den beste .Net-programmereren i Norge»).

Gjennom bruk av Big Data kan man også analysere dataflyten internt i virksomheten.  Hvem har hvilke forbindelser og hvilken innflytelse?  Hvem er brobyggerne?  Hvordan sprer informasjon seg?

Big Data kan også brukes til å gjøre bedre benchmarking mellom medarbeidere, mellom bransjer og mellom selskaper.  Dersom medarbeideren er noe indifferente ifht å bli fortalt at scoren er 10, er de neppe det dersom du forteller at den største konkurrenten scorer 20.

Vi kan også gjøre prediktive analyser som hva er sannsynligheten for at ansatte vil slutte innen en viss tid, bli blant bransjens beste, eller sannsynligheten for at vi får lansert produktet i tide.

Gamification

Gamification er ikke online dataspill – det er motivasjon av mennesker gjennom bruk av data.  Målene med Gamification er de samme som bedriftens mål – enten det er flere sidevisninger på nett, bedre læring, økt innsats, bedre samarbeid eller økt salg.  Man oppnår dette ved å prosessere Big Data som brukerne genererer når de bruker de ulike systemene, for deretter å motivere og engasjere til handling/action.

Gamification bruker de samme interne motivasjonsfaktorene som nevnt i dette innlegget, men man bruker spesielle mekanismer.  De ti mekanismene er:

1. Raske tilbakemeldinger (jeg får umiddelbar tilbakemelding eller respons på handlingen)
2. Transparens (Jeg kan til enhver tid enkelt se hvor jeg selv og ande står)
3. Mål (Jeg har kortsiktige og langsiktige mål jeg skal nå)
4. Merker (Jeg kan fremvise bevis på min fremgang)
5. Nivåer (Jeg oppnår status innen mitt community)
6. Onboarding (Jeg lærer på en engasjerende måte)
7. Konkurranser (Jeg kan se hvordan jeg scorer sammenlignet med andre)
8. Samarbeid (Jeg kan samarbeide med andre for å nå mål)
9. Community (Jeg kan se hva community gjør, og community kan se meg)
10. Poeng (Jeg ser tydelige, målbare resultater av jobben jeg gjør)

I neste innlegg skal vi se nærmere på Gamification og eksempler på hvordan dette brukes i lojalitetsprogram.

Virksomheter som er engasjerte i Business Intelligence og analyse så mye endre seg ved gjennombruddet for Big Data.

Nå endres bildet på nytt ved at man bygger analysekraft inn i produkter og tjenester.  Her ser vi litt på utviklingen fra starten på “Analytics” og til 3.0, samt kommer med noen subjektive vurderinger avslutningsvis.

Business Analytics startet så smått på femtitallet med løsninger som klarte å skaffe data og analysere disse med datidens verktøy.

Med fremveksten av moderne HW og SW, fikk bedriften datakraft, datavolum og analyseverktøy som ble utviklet og raffinert over en periode på om lag 50 år.  Denne perioden dreide seg i stor grad om å skape et grunnlag for bedre styring gjennom å integrere bedriftens interne data.  Man integrerte data fra produksjons-, økonomi- og salgsstøttesystemer.  I store deler av denne perioden var det kun de største virksomhetene som hadde ressurser til investere i egne løsninger.  Dette bestod som regel i kostbare skreddersømsløsninger.  Ut over 90-tallet og til om lag midten av 2000-tallet ble løsningene tilgjengelig for mindre virksomheter. Mange gode standardverktøy ble lansert fra en rekke internasjonale leverandører.  Thomas Davenport kaller denne perioden for Analytics 1.0.

Fremveksten av internett, sensorteknologi, nettbutikker, elektronisk betalingsformidling, mobilitet og sosiale nettverk har resultert i en kraftig vekst i eksterne data.  Vi legger igjen elektroniske sport nær sagt over alt.  Google, eBay, Amazon, LinkedIn og Facebook er eksempler på aktører som har basert sin forretning på å innhente og analysere opplysninger om oss.  Opplysninger som selges tilbake til oss gjennom utvikling av nye tjenester tilgjengelig på intranett.  Eksempler på LinkedIn er Jobs You Might Be Interested In, Groups You May Like, Network Updates og Year In Review.

Tjenestene krever enorm datakraft, og aktørene benytter seg av både privat og public cloud-teknologi.  Det er forholdsvis ustrukturerte data som krever nye typer databaser.

Denne perioden vi nå er inne i kaller mange fagfolk, deriblant Davenport, for Analytics 2.0 – eller Big Data-perioden.

Analytics 3.0 markeres tidsskillet hvor store virksomheter utover Silicon Valleys IT-virksomheter utvikler produkter og tjenester basert på Big Data. Dette gjelder på tvers av bransjer, både i privat og offentlig sektor. Det er her «Internet of Things» virkelig vil få utbredelse.

Det tradisjonsrike tyske selskapet Bosch ble etablert på slutten av 1800-tallet.  Nå har virksomheten etablert en rekke initiativer på tvers av forretningsområdene for å gi kundene bedre produkter og tjenester: Intelligent flåtestyring, intelligent ladeinfrastruktur, intelligent energistyring (ref smart city-initiativer, bla fra IBM og NCE i Halden) og avansert analyse av videoer fra overvåkingskameraer.

General Electrics produksjonsenheter har optimalisert vedlikeholds-/serviceintervallene for kapitalvarer som turbiner, lokomotiv, jetmotorer og MR-utstyr gjennom smarte sensorer som pusher data tilbake til analyseverktøy.  Faktisk har GE tatt dette så langt at de har etablert egne produkter; Predix og Predictivity. Disse verktøyene selges nå til andre industrier.

UPS leverer i gjennomsnitt 16 millioner pakker hver dag (!). I samtlige 46 000 varebiler har de sensorer som måler hastighet, retning, bremseaktivitet, m.m.  Datafangsten logges i online-kart og avanserte algoritmer som brukes til optimalisering av både den enkelte sjåførs atferd, men også den akkumulerte transportmengde.  I 2011 sparte de i gjennomsnitt 3500 km i årlig kjørelengde på hver bil.  Man sparer drivstoff og miljø.

Hva kreves av virksomheter for å få positiv effekt av Analytics 3.0?

Virksomheter må integrere store mengde interne og eksterne data – både strukturerte og ustrukturerte. Bruker vi eksemplet fra UPS, må man hente inn informasjon fra nye sensorer til optimeringsmodellene, som gjør at UPS kan overvåke KPIer som drivstoffnivå, containerlokalisering/-kapasitet og kjøremønster.  Dette brukes til å øke effektiviteten av rutenettet, redusere drivstofforbruk og ikke minst redusere ulykkesrisikoen.

Big-data-verktøyet fra 2.0-perioden (der vi vel ennå er?) har stor prosesseringskraft.  For å trekke veksler på denne kraften, må også omsetningen av datainnsikten i optimaliseringsprosjektene gå hurtigere.  Eksempelvis med UPS; data om pakker fanges flere ganger daglig.  Da kan man ikke vente ukesvis med å endre atferd/realisere gevinsten.

De mest innovative virksomhetene har utviklet beslutningsdashboard for sine ansatte basert på rik datafangst.  Procter & Gambles ansatte bruker dette på dag-til-dag-beslutninger.

Tidlige generasjoners BI-løsninger var typisk deskriptive.  Dvs de forklarte historien.  Mer moderne BI-løsninger var prediktive.  Dvs de brukte historiske data til å forklare fremtiden.  Analytics 3.0 benytter begge disse i tillegg til Prescriptiv analyse.  Dvs modeller for å beskrive optimale handlinger/beslutninger.

Er så Analytics 3.0 løsningen for alle?

Neppe.  Det krever mye storskala-testing og for mange store investeringer.  Det er tilfeller der data er tilsynelatende korrelerte, men underliggende årsaker er annerledes enn en enkel årsak/virkningssammenheng-analyse viser.

Analytics 3.0 gjør det mulig å flytte beslutningene til kundefronten.  Er medarbeiderne og lederne komfortable med dette?

Bedriftseksemplene fra Silicon Valley er unntak i forhold til mainstream.  Facebook og Amazon er bygget på og rundt Big Data fra begynnelsen av.  Dette preger kulturen, bedriftskompetansen, strategien og produktene. Mer tradisjonell industri må gjennom en omstillingsprosess som mange ikke vil mestre med nåværende ledelse.

Sir Alex Ferguson trakk seg tilbake fra 26 sammenhengende år som manager for Manchester United i mai 2013.  I løpet av denne epoken fylte han opp premieskapet på Old Trafford med 13 ligagull og 26 andre nasjonale og internasjonale cuptrofeer. Mange mener han var like viktig for Manchester United som Steve Jobs var for Apple.  Noen regner han som den beste coachen i historien.  Selv for en som ikke er Man U-fan, er det vanskelig å si seg uenig i dette.

Hvilke prinsipper styrte han så skuta etter? I dette innlegget ser vi nærmere på disse prinsippene.  Noen av disse har ganske sikkert betydning også for ledere i offentlig forvaltning og det private næringsliv.

Start med grunnlaget og tenk langsiktig

Når Alex Ferguson ankom Old Trafford i 1986, var det kun 1 spiller som var under 24 år.  Sir Alex startet umiddelbart med å etablere to Center Of Excellence for spillere helt ned i niårsalderen.  Tilknyttet disse sentra var en rekke dyktige talentspeidere som sikret tilgang av de beste talentene på øyriket.  Fra denne satsingen kom etter hvert store spillere som Ryan Giggs, David Beckham, brødrene Neville og Paul Scholes.

Denne satsingen var vågal.  Dette var under en epoke hvor få klubber våget å satse på så unge spillere.  «You can’t win anything with kids» var en gjengs oppfatning hos de flere managere på slutten av 80-tallet.

Mange managere faller for fristelsen å rekruttere erfarne spillere.  Kortsiktig kan det gi bedre resultater, og har du eiere som kun er opptatt av kortsiktig gevinst, er dette ofte eneste muligheten og du skal beholde jobben.

Ferguson fikk aksept hos eierne for en langsiktige satsingen på unge spillere.

Alex Ferguson var i større grad opptatt av å bygge en klubb enn førstelaget.  Han innså at han aldri ville lykkes over tid med førstelaget om ikke man evnet å bygge en stor klubb.  Det betød langt mer enn 11 gode spillere på banen samtidig.

Våg å endre laget

Selv i perioder med suksess gjorde Sir Alex endringer på laget.  Han ble regnet som rimelig unik i å maksimere verdien på spillerporteføljen.  Han analyserte hver spiller ifht hvor mye de bidro med til laget – og så alltid frem i tid. Sammenligner man med konkurrenter som Manchester City og Chelsea har Man U brukte Man U mye mindre penger på spillerkjøp.  Årsaken til dette var den kontinuerlige satsingen på unge spillere.  Unge spillere som var billigere enn de mer etablerte.  Ferguson var også villig til å selge stjerner som hadde flere gode år fremfor seg.  Dette frigjorde betydelige midler til å kjøpe inn nye og talentfulle spillere.

United delte inn spillerne i 3 grupper: De over 30.  De mellom 23 og 30, og yngre enn 23.  De prøvde å visualisere tre, fire år frem i tid og så foreta justeringer i tide: skifte ut eldre spillere som var på hell med yngre spiller på vei opp – og det før det var prekært.

Sett høye standarder og sørg for at alle forholder seg til disse

Ferguson tillot aldri en trening med lav kvalitet. Det var på hver trening fokus på intensitet, konsentrasjon og tempo.  Sir Alex jobbet mye med å løfte spillernes forventninger til seg selv.  Til stjernene var forventningene enda høyere enn til benkesliterne.

Som Sir Alex uttalte: «Superstars with egos are not the problem some people may think. They need to be winners, because that massages their egos, so they will do what it takes to win”.  Ronaldo, Giggs og Beckham trente timesvis ekstra hver uke.  Har vi hørt John Carew eller Steffen Iversen gjøre det samme?

Miste aldri kontrollen

For å kunne holde høye standarder må man aldri miste kontrollen.  Ferguson mente da på banen, i garderoben, på trening, under representasjon og på fritiden.  Dersom spillere opponerte gjaldt det å kjøre kort prosess. Roy Keane, Ruud Van Nistelrooy og Jaap Stam fikk alle merke Sir Alex sin kompromissløse lederstil når de avvek i fra Man Us etablerte normer. Enten de kritiserte lagkamerater, utfordret manageren eller utleverte Sir Alex i media ble de alle solgt så fort som råd var.

I følge Ferguson er manageren den viktigste personen i klubben – ikke toppspilleren.  Det er selvsagt lettere å holde kontrollen når man har en kontinuitet i lederstolen som man hadde i Man U.  I de klubber hvor man bytter manager oftere enn spillere, er det selvsagt en utfordring for en manager å holde tilstrekkelig kontroll.

Tilpass budskapet til anledningen

Ingen liker å bli kritisert – og få bli bedre av å bli kritisert. Sir Alex mente derimot at mange blir bedre av oppmuntring.  «Well done» var det enkle budskapet til de som hadde gjort jobben sin.  Dersom noen ikke møtte forventningene, fikk de beskjed om det der og da – case closed.  Så var det videre til neste kamp.

Før kamp gikk budskapet alltid på forventninger han hadde til laget og spillerne.  Han snakket om arbeidsmoral og minnet spillerne på hvor langt de var kommet – og hvorfor.  Ferguson predikerte betydningen av teamet – og hvor viktig det var å bidra til teamets suksess.

Forberedt på å vinne

Statistikk fra Premier League viser at ingen lag har en bedre evne til å avgjøre kamper de siste 15 minuttene enn Man U. Hvordan klarer de dette? Motiverende coaching har sikkert sitt å si, men neppe alt.  Ferguson sier laget trente spesielt på å kunne avgjøre situasjoner med 10, 5 og 3 minutter igjen å spille.  

I intervjuer sier Ferguson at han alltid tror han skal vinne – selv med flere av de beste spillerne ute med skade.

Tro på observasjon som ledelsesteknikk

Når Ferguson startet som manager i Aberdeen spurte assistenttreneren hvorfor Ferguson hadde ansatt ham, siden Ferguson gjorde alle oppgaver inkludert også å lede treningene. Etter dette lot Sir Alex trenerne gjennomføre de oppgavene de var ansatt for å utføre.  Herunder også treningene.  Han observerte og fikk med seg viktige detaljer han ellers hadde gått glipp av. Som coach ute på treningsfeltet er det vanskelig å få med seg endringer i mønstre, intensitet og innsats.  På sidelinjen kunne man observere og se det som spillerne av og til selv ikke var klar over.  Ferguson påsto at han enkelte ganger til og med kunne observere at spilleren var skadet, uten at spilleren selv mente det.

Stopp aldri å tilpasse deg

Gjennom Fergusons epoke på Old Trafford har fotballen forandret seg enormt.  Nye moderne fasiliteter.  Perfekte spille- og treningsforhold. De finansielle musklene er blitt mye større.  Nye eiere fra Russland, Malaysia og Midt-Østen pøser penger inn i klubbene de har kjøpt opp. Spillerlønninger har eksplodert.  Spillerne lever et mye mer beskyttet liv nå enn for 25 år siden – følgelig er de også mer sårbare.

Ferguson selv måtte hele tiden tilpasse seg endringene. I desember 2012 installerte Ferguson Vitamin D-maskiner for å kompensere for manglende sollys i Manchester. I Manchester er det 140 dager regn i året!  Spillerne tar nå tre behandlinger i uken. Han tok initiativ til å installere GPS-sensorer i treningsvestene, slik at de kunne starte analysene kort tid etter gjennomført treningsøkt. Sir Alex var den første coachen som ansatte en optometrist for spillerne.  Han startet også tidlig opp med yogainstruksjoner – faktisk to ganger i uken. Treningssenteret har state-of-the-art medisinske fasiliteter for å kunne gi førsteklasses behandling umiddelbart etter en hendelse, samt unngå lekkasjer til pressen som man ellers måtte regne med på offentlige sykehus.