נניח שהמטרה שלך היא להגדיל את מספר הלקוחות שאתה משרת בכל יום. אולי אתה מנהל משרד עירוני המטפל ביישומי חותמות מזון, או אולי אתה מציע תמיכה טכנית למוצר החברה שלך. כמה לקוחות אתה משרת באינטרנט, באופן אישי ובטלפון? מה הזמן הממוצע לפתור בעיה בכל אחד מהערוצים האלה? אילו סוגים של בקשות לקוחות לוקחים את הארוך ביותר ואילו ניתן לטפל בצורה יעילה?
אם אינך יכול לענות על שאלות אלה, אתה מגדיר את עצמך לכישלון עוד לפני שאתה מתחיל לנסות.
קבלת החלטות מונעת נתונים היא דרך חיים בימינו, מבניין העירייה לחדר הישיבות של הארגון. אם יש לך את המספרים להכתיב דרך פעולה, החשיבה עוברת, מדוע תשתמש בלב או בראש שלך? אך במסע הגיבוי של כל תנועה עם נתונים קשים וקשים, יכול להיות קל לטעות בכל מספרים ישנים למספרים מועילים. לא כל הנתונים נוצרים שווים, והדרך הטובה ביותר להבטיח שתאסוף את הנתונים הנכונים היא לפתח את הסט הנכון של ערכי ביצועים.
אז איך אתם מחליטים אילו מדדים יעזרו לכם ואילו פשוט יסיחו את דעתכם מהנושאים המרכזיים? להלן חמש טעויות נפוצות שאנשים מבצעים כאשר הם מתמודדים עם נתונים, וכמה טיפים להימנעות מהם.
טעות מס '1: פשוט די במדדים זה מספיק
נכון שמדידת מעט טובה יותר מאשר מדידת כלום. אבל יותר מדי אנשים מסתפקים בכך שהם רק מסוגלים להשמיע את המילה "מדדים" למפקח, ויותר מדי מפקחים מניחים שאם הצוות שלהם סופר משהו בכלל, הם חייבים לעשות משהו נכון.
נתונים מועילים רק אם הם מאפשרים למדוד ולנהל את איכות הביצועים. המשמעות היא שזה לא בהכרח חשוב כמו, למשל, למחלקת הבניינים לספור כמה מבנים עברו את הבדיקה כמו שהוא יודע את סוגי הציטוטים שגרמו להם להיכשל, את מספר הבדיקות שכל אחד מהפקחים ביצע ביום אחד, כמה מבנים תיקנו את הפרותיהם תוך חודש או חודשיים מהבדיקה הראשונית. מערך נתונים עשיר יותר זה יגלה חוסר יעילות בתהליך הבדיקה ויאפשר למחלקה לפעול למען תקני בטיחות טובים יותר.
טעות מספר 2: ככל שיותר מדדים, כן ייטב
תפיסה שגויה נפוצה היא שאם ניתן לספור משהו, יש לספור אותו. עשיתי את הטעות בפריסת כרטיסיות וכרטיסיות ערכים בגליון אלקטרוני, רק כדי לגלות שהמאמץ הנדרש לאיסוף הנתונים הוא בזבוז לא רק על זמני, אלא הזמן של האנשים שהוקצו לבצע את עצם עבודה שאנחנו מנסים למדוד.
אתה אף פעם לא רוצה שמעקב אחר הביצועים שלך יהיה כל כך מכביד שהוא בעצם מעכב את הביצועים עצמם. כשמציגים סט של מדדים, זה עוזר להתחיל בסיעור מוחות של כל מה שאפשר למדוד ואז לתעדף את עשרת האינדיקטורים המובילים שיניבו את המידע הקריטי ביותר על התוכנית שלך. התחל עם עומס שניתן לנהל, והוסף בהדרגה עוד - כל עוד המאמץ הנדרש לאיסוף הנתונים ישלם עבור עצמו בתצפיות מועילות והזדמנויות לשיפור.
טעות מספר 3: יש להקצות פסקי דין לערך לכרכים
על פני השטח, זה עשוי להיראות אינטואיטיבי שיותר שיחות שנענו טובות יותר מאשר פחות שיחות שנענו. אך דמיין שכדי לסחוט חמש שיחות נוספות לשעה, איכות כל שיחה נפגעת. נאסף פחות מידע ופונה פחות סוגיות. המתקשרים אינם מסתפקים בשיחה הראשונה, ולכן הם מתקשרים פעם שנייה או שלישית, מה שמגדיל עוד יותר את מספרי השיחה שלך אך גוזלים זמן נוסף ולא מצליחים לתת מענה לסיבות לכך שהשיחות מגיעות מלכתחילה. אולי שיחות שנמשכות דקה ארוכות יותר אך מספקות מענה הולם יותר לשאלות המתקשר בסופו של דבר מונעות שיחות חוזרות, ובכך מביאות את קו החשיבה שווה יותר - לא רק טועה, אלא לאחור.
חשוב גם להבין כי מדדים רבים, כאשר הם סופרים כמספרים מוחלטים, אינם מועילים במיוחד. ללא הקשר, מספר חסר משמעות פחות או יותר. לכל ספרה מגיע מכנה, ויש לייצג מספרים טהורים כאחוז מהסך הכל. לדוגמא, העברת אלף אנשים חסרי בית מהרחוב ואל דיור זמני הינה ראויה לשבח. אבל אם המטרה היא ליצור דיור עבור 20, 000 חסרי בית, אז חשוב להכיר בכך שאתה רק 5% מהדרך לשם.
טעות מספר 4: תנו למספרים לדבר בעצמם
מסוכן להניח שמספרים מספרים את כל הסיפור. עדיף לחשוב על נתונים לא כאל אקדח מעשן, אלא כמו שובל של פירורי לחם. ערכים יכולים לכוון אתכם לעבר אזורי בעיה או להתריע בפניכם על בעיה אפשרית שאולי לא הבחנתם בהם אחרת. אבל עד שתתחפר עם הידיים היחפות, המספרים הם בדיוק זה - מספרים. גילוי שורש הבעיה כרוך לרוב בראיון עם האנשים העובדים קרוב לעניין הנדון, התבוננות והגיון במידע איכותי. הערכים משקפים תוצאה, אך לא גורם שורש.
אתה עשוי לגלות כי משך הזמן להשלמת תהליך הגשת הגידול עלה בחמישה ימים. אך אל תניח אוטומטית שפקידות מבלה כל היום בדחיינות על BuzzFeed . כמה שאלות פשוטות עשויות לחשוף שמאמץ שיווקי שנערך לאחרונה הניב בהצלחה עלייה של 20% בבקשות, או ששינויים שחוקקו לאחרונה הוסיפו צעד לתהליך. תן למספרים שלך להוביל אותך להתמקד בתחומי התשאול, במקום לקחת אותם כתשובות בעצמם.
טעות מספר 5: אם זה ערך טוב עכשיו, זה יהיה מדד טוב אחר כך
בעיות משתנות ומשתנות, וכך גם היעדים. אולי ערכה ראשונית של מדדים אפשרה לך להתייחס לזמני תפנית מפגרת על ניירת קבלנית. עם זאת, ברגע שהבעיה הזו תיפתר, חשוב לא לנוח על זרי הדפנה. רוב הסיכויים שאפשר לשפר את הערך, או שיש תחום בעיות אחר לגמרי המתחנן לתשומת לב.
הקפד לבדוק מחדש את הערכים שלך כל שלושה עד שישה חודשים כדי לוודא שהם עדיין הגיוניים בהקשר הנוכחי. סביר להניח שתגלה שחלקם התיישנו, ואחרים זקוקים לצבוט. אך הקפידו על ההחלטה לשנות מדד. שינוי אופן המדידה של פיסת נתונים מסוימת עשוי להפוך נתונים היסטוריים פחות מועילים ולהפריע להמשכיות הנתונים שאתה אוסף. אין זה אומר כי אין להתאים את הערכים ככל שעובר הזמן, אלא שאין לקבל את ההחלטה בקלילות.
נתונים הם מדע וראוי להתייחס אליהם ככאלה. כשאתם לוקחים את הזמן לגשת לערכים ממקום נחשב, תוכלו להיות בעמדה להעריך כל העת את מאמציכם וליישם שיפורים משמעותיים.
