Powiedz, że Twoim celem jest zwiększenie liczby obsługiwanych klientów każdego dnia. Być może prowadzisz urząd miasta przetwarzający aplikacje do pieczątek żywności, a może oferujesz wsparcie techniczne dla produktu swojej firmy. Ilu klientów obsługujesz online, osobiście i przez telefon? Jaki jest średni czas rozwiązania problemu w każdym z tych kanałów? Jakie typy żądań klientów są najdłuższe, a które można szybko obsłużyć?
Jeśli nie potrafisz odpowiedzieć na te pytania, jesteś gotowy na porażkę, zanim jeszcze zaczniesz próbować.
Podejmowanie decyzji w oparciu o dane to obecnie styl życia, od ratusza po salę zarządu. Jeśli masz liczby, które narzucają kierunek działania, myślisz, dlaczego miałbyś używać swojego serca lub umysłu? Ale w celu wykonania kopii zapasowej każdego ruchu zimnymi, twardymi danymi łatwo może pomylić dowolne stare liczby z przydatnymi. Nie wszystkie dane są tworzone jednakowo, a najlepszym sposobem na zapewnienie zbierania właściwych danych jest opracowanie odpowiedniego zestawu wskaźników wydajności.
Jak więc zdecydować, które mierniki ci pomogą, a które odwrócą uwagę od głównych problemów? Oto pięć typowych błędów, które ludzie popełniają przy przetwarzaniu danych, oraz kilka wskazówek, jak ich uniknąć.
Błąd nr 1: Wystarczy mieć metryki, wystarczy
To prawda, że zmierzenie odrobiny jest lepsze niż zmierzenie niczego. Ale zbyt wielu ludzi jest zadowolonych z faktu, że może jedynie wypowiedzieć przełożonemu słowo „metryki”, a zbyt wielu przełożonych zakłada, że jeśli ich zespół w ogóle liczy, to musi robić coś dobrze.
Dane są użyteczne tylko wtedy, gdy pozwalają mierzyć i zarządzać jakością wydajności. Oznacza to, że nie musi być tak ważne, powiedzmy, Departament Budynków, aby policzyć, ile budynków przeszło inspekcję, ponieważ jest to znajomość rodzajów cytowań, które spowodowały ich niepowodzenie, liczby inspekcji przeprowadzonych przez każdego inspektora w ciągu jednego dnia oraz ile budynków skorygowało swoje naruszenia w ciągu jednego lub dwóch miesięcy od pierwszej kontroli. Ten bogatszy zestaw danych ujawni nieefektywność procesu inspekcji i pozwoli działowi działać na rzecz lepszych standardów bezpieczeństwa.
Błąd nr 2: im więcej wskaźników, tym lepiej
Powszechnym nieporozumieniem jest to, że jeśli coś można policzyć, należy je policzyć. Popełniłem błąd, układając zakładki i zakładki metryk w arkuszu kalkulacyjnym, tylko po to, aby przekonać się, że wysiłek wymagany do zebrania danych jest wyczerpujący nie tylko dla mojego czasu, ale także czasu osób wyznaczonych do przeprowadzenia bardzo praca, którą staramy się zmierzyć.
Nigdy nie chcesz, aby monitorowanie wydajności było tak uciążliwe, że faktycznie utrudnia samo działanie. Opracowanie zestawu wskaźników pomaga rozpocząć od burzy mózgów wszystkiego, co można zmierzyć, a następnie ustalić priorytet 10 najważniejszych wskaźników, które dostarczą najbardziej krytycznych informacji o Twoim programie. Zacznij od łatwego do zarządzania obciążenia i stopniowo dodawaj więcej - o ile wysiłek wymagany do zebrania danych zwróci się w postaci przydatnych obserwacji i możliwości poprawy.
Błąd nr 3: oceny wartości należy przypisywać do tomów
Na pierwszy rzut oka może wydawać się intuicyjne, że więcej odebranych połączeń jest lepszych niż mniej odebranych połączeń. Ale wyobraź sobie, że aby wycisnąć dodatkowe pięć połączeń na godzinę, jakość każdego połączenia jest zagrożona. Zbiera się mniej informacji i rozwiązuje się mniej problemów. Dzwoniący nie są zadowoleni z pierwszego połączenia, więc dzwonią po raz drugi lub trzeci, co dodatkowo zwiększa numery, ale zajmuje więcej czasu i nie uwzględnia powodów, dla których połączenia przychodzą w pierwszej kolejności. Być może połączenia trwające minutę dłużej, ale bardziej adekwatnie odnoszą się do pytań dzwoniącego, ostatecznie uniemożliwiają powtarzanie połączeń, co sprawia, że bardziej wyrównany sposób myślenia jest nie tylko błędny, ale i odwrotny.
Ważne jest również, aby zdawać sobie sprawę, że wiele wskaźników, liczonych jako liczby bezwzględne, nie jest szczególnie pomocnych. Bez kontekstu liczba jest mniej lub bardziej bez znaczenia. Każdy licznik zasługuje na mianownik, a liczby czyste powinny być reprezentowane jako procent sumy. Na przykład pochodzenie 1000 osób bezdomnych z ulicy na tymczasowe mieszkanie jest godne pochwały. Ale jeśli celem jest stworzenie mieszkań dla 20 000 osób bezdomnych, ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że jesteś tam tylko 5%.
Błąd nr 4: Niech liczby mówią same za siebie
Niebezpiecznie jest zakładać, że liczby opowiadają całą historię. Lepiej myśleć o danych nie jako o palącym pistolecie, ale o śladzie bułki tartej. Wskaźniki mogą wskazywać na obszary problemowe lub ostrzegać o potencjalnym problemie, którego w przeciwnym razie byś nie zauważył. Ale dopóki nie zagłębisz się gołymi rękami, liczby są tylko takie - liczby. Odkrywanie źródła problemu często wiąże się z przeprowadzeniem wywiadów z osobami, które pracują blisko danej sprawy, obserwacją i zrozumieniem danych jakościowych. Dane odzwierciedlają wynik, ale nie podstawową przyczynę.
Może się okazać, że czas na ukończenie procesu archiwizacji wydłużył się o pięć dni. Ale nie zakładaj automatycznie, że urzędnicy spędzają cały dzień na zwlekaniu z BuzzFeed . Kilka prostych pytań może ujawnić, że niedawne działania marketingowe przyniosły 20-procentowy wzrost liczby aplikacji, lub zmiany w prawodawstwie dodały kroku do tego procesu. Niech twoje liczby skłaniają cię do skupienia się na obszarach pytań, zamiast brać je jako same odpowiedzi.
Błąd nr 5: jeśli teraz jest to dobra metryka, później będzie to dobra metryka
Problemy zmieniają się i zmieniają, podobnie jak cele. Być może początkowy zestaw wskaźników pozwolił Ci rozwiązać problem opóźnień w realizacji zleceń związanych z dokumentacją. Po rozwiązaniu tego problemu ważne jest, aby nie spoczywać na laurach. Możliwe, że metryka może zostać ulepszona w dalszym ciągu, lub istnieje zupełnie inny obszar problemu, który błaga o uwagę.
Warto sprawdzać swoje dane co trzy do sześciu miesięcy, aby upewnić się, że nadal mają sens w obecnym kontekście. Prawdopodobnie okaże się, że niektóre stały się przestarzałe, a inne wymagają modyfikacji. Ale zachowaj ostrożność, decydując się na zmianę metryki. Zmiana sposobu pomiaru określonego fragmentu danych może sprawić, że dane historyczne będą mniej przydatne i zakłócić ciągłość gromadzonych danych. Nie oznacza to, że metryki nie powinny być dostosowywane z upływem czasu, tylko że decyzja nie powinna być podejmowana pochopnie.
Dane są nauką i zasługują na takie traktowanie. Gdy poświęcisz czas na podejście do danych z rozważanego miejsca, będziesz w stanie stale oceniać swoje wysiłki i wprowadzać znaczące ulepszenia.
