Recite da je vaš cilj povećati broj kupaca kojima svakodnevno opslužujete. Možda imate gradski ured koji obrađuje prijave žigova, ili možda nudite tehničku podršku za proizvod svoje tvrtke. Koliko klijenata opslužujete putem interneta, osobno i putem telefona? Koje je prosječno vrijeme za rješenje problema na svakom od ovih kanala? Koje vrste zahtjeva kupaca traju najduže i s kojima se može brže postupati?
Ako ne možete odgovoriti na ova pitanja, postavljate se na neuspjeh prije nego što uopće počnete pokušavati.
Donošenje odluka zasnovanih na podacima danas je način života, od gradske vijećnice do korporativne vijećnice. Ako imate brojeve koji bi diktirali tijek akcije, razmišljanje ide, zašto biste koristili svoje srce ili um? Ali u nastojanju da izradite sigurnosnu kopiju svakog poteza hladnim, tvrdim podacima, može biti lako pogriješiti bilo koji stari broj za korisne brojeve. Nisu svi podaci stvoreni jednakim, a najbolji način da osigurate prikupljanje pravih podataka jest razvijanje pravog skupa mjernih podataka o izvedbi.
Pa kako odlučiti koja će vam metrika pomoći i koja će vas samo odvratiti od središnjih pitanja? Evo pet najčešćih pogrešaka koje ljudi rade pri radu s podacima i nekoliko savjeta kako ih izbjeći.
Pogreška br. 1: Dovoljno je imati metrike
Istina je da je mjerenje malo bolje nego ništa mjerenje. Ali previše je ljudi zadovoljno samo što mogu izgovoriti riječ „metrike“ nadzorniku, a previše supervizora pretpostavlja da ako njihov tim uopće broji, moraju nešto učiniti kako treba.
Podaci su korisni samo ako vam omogućuju mjerenje i upravljanje kvalitetom izvedbe. To znači da nije nužno toliko važno za, recimo, odjel za građevine da broji koliko zgrada je prošlo inspekciju, jer mora znati vrste navoda zbog kojih su propali, broj inspekcija koje je svaki inspektor obavio u jednom danu i koliko je zgrada ispravilo svoje prekršaje u roku od jednog ili dva mjeseca od početnog pregleda. Ovaj bogatiji skup podataka otkrit će neučinkovitosti u inspekcijskom postupku i omogućiti odjelu da radi na boljim sigurnosnim standardima.
Pogreška br. 2: Što više metrika, to bolje
Česta zabluda je da ako se nešto može prebrojati, to treba računati. Pogriješio sam što sam na proračunsku tablicu stavio tabulator i tabulator mjernih podataka, samo što sam otkrio da je trud potreban za prikupljanje podataka ne samo što sam potrošio vrijeme, već i vrijeme ljudi koji su dodijeljeni da izvrše sam posao koji pokušavamo izmjeriti.
Nikada ne želite da vaše praćenje performansi bude toliko naporno da zapravo ometa samu izvedbu. Kad osmislite niz mjernih podataka, pomaže vam da započnete s brainstormingom svega što biste mogli izmjeriti, a zatim odredite prioritet prvih 10 pokazatelja koji će dati najvažnije informacije o vašem programu. Započnite s upravljivim opterećenjem i postepeno dodajte više - sve dok se trud potreban za prikupljanje podataka isplati u korisnim promatranjima i mogućnostima poboljšanja.
Pogreška br. 3: Vrijednosne presude treba dodijeliti količinama
Na površini, može se činiti intuitivnim da je više odgovora na pozive bolje od manje odgovora na manje. Ali zamislite da će se, za stiskanje dodatnih pet poziva na sat, ugroziti kvaliteta svakog poziva. Prikuplja se manje informacija i rješava se manje pitanja. Pozivatelji nisu zadovoljni prvim pozivom, pa zovu drugi ili treći put, dodatno povećavajući vaše brojeve poziva, ali uzimajući dodatno vrijeme i ne uspijevajući riješiti razloge zbog kojih ti pozivi dolaze na prvom mjestu. Možda pozivi koji traju minutu duže, ali primjerenije rješavaju pitanja pozivatelja, sprečavaju ponovljene pozive, čineći tako liniju razmišljanja s više jednakih vrijednosti ne samo pogrešnom već i unatrag.
Također je važno shvatiti da mnoga metrika, ako se računaju kao apsolutni brojevi, nisu osobito korisna. Bez konteksta, jedan broj je više ili manje besmislen. Bilo koji brojač zaslužuje nazivnik, a čisti brojevi trebaju biti predstavljeni u postotku od ukupnog broja. Na primjer, premještanje 1.000 beskućnika s ulice u privremeni smještaj pohvalno je. Ali ako je cilj stvoriti smještaj za 20.000 beskućnika, onda je važno prepoznati da ste tamo samo 5% puta.
Pogreška # 4: Neka brojevi govore sami za sebe
Opasno je pretpostaviti da brojevi govore cijelu priču. Podatke je bolje smatrati ne pištoljem za pušenje, već kao tragom krušnih mrvica. Mjerni podaci mogu vas usmjeriti prema problematičnim područjima ili upozoriti na potencijalni problem koji možda drugačije niste primijetili. Ali dok ne uđete golim rukama, brojevi su upravo to - brojevi. Otkrivanje korijena problema često uključuje intervjuiranje ljudi koji rade u blizini predmeta, promatranje i smislenost kvalitativnih podataka. Mjerni podaci odražavaju rezultat, ali ne i osnovni uzrok.
Možda ćete vidjeti da se količina vremena za dovršetak postupka arhiviranja povećala za pet dana. Ali ne pretpostavljajte automatski da službenici provode čitav dan odlažući se na BuzzFeedu . Nekoliko jednostavnih pitanja može otkriti da su nedavni marketinški napori uspješno doveli do povećanja aplikacija za 20% ili su novozakonite promjene dodale korak tom procesu. Neka vas brojevi usmjere na područja propitivanja, umjesto da ih uzimate kao odgovore.
Pogreška br. 5: Ako je sada dobra metrička vrijednost, to će biti dobra metrika kasnije
Problemi se mijenjaju i mijenjaju, kao i ciljevi. Možda vam je početni niz mjernih podataka omogućio rješavanje zaostalih vremena pregovora prilikom ugovaranja papira. Jednom kada se ovaj problem riješi, važno je da se ne odmarate na lovorikama. Velike su šanse da se takva metrika može poboljšati daljnjim postupkom ili da postoji posve drugo područje problema koje traži pažnju.
Svako tri do šest mjeseci pregledajte mjerne podatke kako biste bili sigurni da još uvijek imaju smisla u trenutnom kontekstu. Vjerojatno ćete primijetiti da su neki zastarjeli, a za druge je potrebno podešavanje. Ali pripazite kada odlučite promijeniti mjerni podatak. Promjena načina mjerenja određenog dijela podataka može učiniti povijesne podatke manje korisnima i prekinuti kontinuitet podataka koje prikupljate. To ne znači da metrike ne treba prilagođavati kako vrijeme prolazi, samo da odluku ne treba donositi olako.
Podaci su znanost i zaslužuju ih se tretirati kao takve. Kad odvojite vrijeme za približavanje mjernim podacima s određenog mjesta, biti ćete u prilici neprestano ocjenjivati svoje napore i provoditi smislena poboljšanja.
