Hagnaður:
- Hæfni til að skilja einkenni góðra KPIs og leiðandi-töfra vísbendingajafnvægis og velja lykilvísa sem tengjast viðskiptum með stuðningi gervigreindar
- Geta til að greina hvort frávik er eðlileg sveifla (hávaði) eða sönn stefna (merki) og komast að rót
- Geta til að sjá fyrir skaðlega hegðun sem KPI gæti hvatt til og sannreynt hverja rótartilgátu á þessu sviði
Að reka fyrirtæki án mælis er eins og að keyra bíl án hraða- og eldsneytisupplýsinga. KPI (Key Performance Indicator) er mælaborð fyrirtækisins. Velta, framlegð, ánægja viðskiptavina, starfsmannaveltu, afhendingartími... Ef þetta er valið og fylgst rétt með mun stjórnandinn sjá vandamál áður en það springur. En rangt KPI leiðir til rangrar hegðunar. Í þessari einingu munum við læra hvernig á að nota gervigreind við að velja réttu KPI, túlka mælaborð og ná frávikum snemma. Mörk: gervigreind reiknar vísirinn og framleiðir túlkunardrög; Stjórnandinn ákveður hvaða vísir er mikilvægur og hvernig á að bregðast við.
Einkenni góðra KPI
Ekki getur hver tala verið KPI. Gott KPI hefur eftirfarandi eiginleika. Mælanlegt: reiknað með skýrri formúlu. Viðskiptatengd: tengist raunverulegu markmiði fyrirtækisins. Aðgerðarmiðað: þegar það fellur er ljóst hvað á að gera. Erfitt að meðhöndla: ekki auðvelt að blekkjast. Klassískt dæmi um slæmt KPI: „fjöldi tölvupósta sem sent er“ er slæmt KPI fyrir söluteymi vegna þess að það er auðveldlega blásið upp og mælir ekki raunverulega útkomu (lokuð sala).
Það er líka greinarmunur á leiðandi og seinlegri vísbendingum. Stöðuvísirinn segir söguna (velta þessa mánaðar — það sem er gert er gert). Leiðandi vísirinn segir fyrir um framtíðina (fjöldi tilboða í þessari viku — hefur áhrif á veltu næsta mánaðar). Gott mælaborð inniheldur hvort tveggja: slóðvísar gefa stigið, leiðandi vísar gefa viðvörun. Biðjið sérstaklega um þetta jafnvægi þegar gervigreindin hannar mælaborðið.
Ábending: Það eru takmörk fyrir fjölda KPI sem stjórnandi getur fylgst með á sama tíma. 5-7 lykilvísar eru öflugri en 30 dreifðir vísar. Eimaðu listann með því að segja gervigreindinni að „velja 6 mikilvægustu KPI og útskýra hvers vegna þau eru þau.
Túlka frávik: hávaði eða merki?
Sérhver KPI sveiflast. 3 prósent lækkun á einni viku getur verið eðlileg sveifla (hávaði); Það getur líka verið viðvarandi þróun (merki). Byrjendastjórinn bregst við hverri sveiflu og þreytir liðið; Reyndi stjórnandinn aðskilur merki frá hávaða. AI getur hjálpað til við þessa greinarmun: gefðu nokkur tímabil af gögnum og spyrðu "er þessi breyting innan eðlilegs sveiflusviðs eða er það stefna?" spyrja. En gervigreind gefur tölfræðilega spá; Endanleg túlkun ætti að sameinast iðnaðarþekkingu þinni.
Eftir að hafa séð frávikið er nauðsynlegt að komast að rót orsökarinnar. „5 Whys“ tæknin (aðferð til að komast að rót orsökarinnar með því að spyrja „af hverju?“ fimm sinnum í röð eftir spurningu) er dýrmæt hér og gervigreind gerir það auðvelt. En mundu: undirrótin sem gervigreind finnur er tilgáta; verður að vera staðfest á vettvangi.
þrjú smámál
Tilvik 1 - Leiðrétting á röngum KPI. Símaver hafði gert „fjölda svaraðra símtala á dag“ að KPI. Fulltrúar voru að flýta sér á fundum til að fjölga og ánægja viðskiptavina fór minnkandi. Stjórnandinn spyr gervigreindina „hvaða skaðlega hegðun hvetur þessi KPI til? spurði hann. AI sýndi hraða-gæða átökin. KPI breytt í "leyst símtalshlutfall + ánægjustig"; Ánægjan jókst um 12 prósent á þremur mánuðum.
Tilfelli 2 — Aðskilja hávaða frá merki. Viðskiptahlutfall fyrir netverslun lækkaði úr 2,4 prósentum í 2,2 prósent á einni viku. Í stað þess að örvænta gaf stjórinn gervigreindinni nafnlaus gögn síðustu 12 vikna. YZ sýndi að hlutfallið sveiflast venjulega á 2,1-2,5 bandinu, þessi lækkun er innan bandsins. Komið var í veg fyrir óþarfa neyðaríhlutun. Þegar alvöru hnignun hófst þremur vikum síðar náðist það fljótt í þetta skiptið því það fór út úr hljómsveitinni.
Mál 3 - Að komast að rót orsökarinnar. Afhendingartöf jókst í flutningafyrirtæki. Framkvæmdastjóri innleiddi „5 Whys“ með gervigreind: Af hverju er það seinkað? → Slepptu upphleðslu í vöruhúsi. Hvers vegna seint? → Morgunvakt vantar. Af hverju vantar það? → Tveir starfsmenn fóru og var ekki skipt út. Orsökin var HR gjá, ekki vörustjórnun. Inngripið var gert á réttum stað. AI skipulagði spurningarnar; svæðisgögn staðfestu svörin.
Fjögur afritanleg sniðmát
1) KPI val og eiming:
Þitt hlutverk: árangursstjórnunarráðgjafi. Starf mitt: [starfslýsing]. Markmið mitt: [aðalmarkmið]. Stingdu mér á 6 mikilvægustu KPI sem ég ætti að fylgjast með. Fyrir hverja: formúlu, hvers vegna er hún mikilvæg, er hún undanfari eða arftaki, hvaða skaðleg hegðun getur ýtt undir. Forðastu vísbendingar sem auðvelt er að nota.
2) Túlkun á klemmuspjaldi:
Athugasemdir á meðfylgjandi nafnlausu KPI mælaborði (punktur, vísir, gildi, markmið).1) Merktu þá vísbendingar sem eru undir markmiðinu.2) Sýndu stærð fráviksins (%) fyrir hvern.3) Forgangsraðaðu 3 brýnustu vísunum. Notaðu bara tölurnar sem ég gaf upp; nýr vísir/númerabúnaður.
3) Hávaði eða merki:
Nafnlaus gildi eftirfarandi KPI fyrir síðustu 12 tímabil eru meðfylgjandi. Er þessi nýjasta breyting innan eðlilegs sveiflusviðs vísisins eða er það ný stefna? Sýndu venjulega bandið (u.þ.b. min-max) og merktu hvar síðasta gildið er í bandinu. Ekki gera nákvæmar spár; Leggðu áherslu á að þetta er ágiskun.
4) Orsök (5 ástæður):
Hjálpaðu mér að greina þetta vandamál að rót orsökarinnar: [vandamál] Notaðu "5 hvers vegna" tækni: endurtaktu "af hverju?" eftir hvert svar. spyrja. Biddu mig um frekari upplýsingar í hverju skrefi svo að við getum haldið áfram með raunveruleg gögn, ekki forsendur.
Veik kvaðning / Sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Stingdu mér á KPI.
Hvorki starf hans né markmið er ljóst. AI listar upp klisjuvísa (veltu, hagnað) sem henta öllum; Það þekkir ekki raunverulega drifkrafta fyrirtækisins.
Öflug tilvitnun:
Þitt hlutverk: árangursráðgjafi. Starf mitt: Þjónustustýring í hugbúnaðarfyrirtæki fyrirtækja með 15 manns. Markmið mitt er að draga úr viðskiptavinum. Stingdu mér á 6 KPI sem tengjast þessu markmiði; að minnsta kosti 2 þeirra ættu að vera leiðandi vísbendingar. Tilgreindu formúluna og hættuna á meðferð fyrir hvern.
Stærð
léleg nálgun
Sterk nálgun
viðskiptasamhengi
Engin
Net (stuðningsstjórnun)
skotmark
óviss
Minnkun á afföllum
Jafnvægi leiðtoga/fylgjenda
óumbeðinn
beinlínis óskað eftir
Viðvörun um meðferð
Engin
Já
framboð
lágt
hátt
Algeng mistök
- Rekja of marga KPI. 30 vísbendingar eru truflandi; 5-7 lykilvísar eru sterkari.
- Að velja nothæfan KPI. Auðveldlega uppblásnir vísbendingar eins og „talning símtala“ valda rangri hegðun.
- Bara að horfa á slóðvísana. Þú mælir fortíðina, en þú getur ekki séð framtíðina; Bæta við leiðandi vísir.
- Að bregðast við hverri sveiflu. Aðskilja hávaðann frá merkinu; Annars þreytirðu liðið.
- Ekki staðfesta undirrót. Grunnorsökin sem gervigreind finnur er tilgáta; verður að prófa á vettvangi.
Varúð: "Þú færð það sem þú mælir" (Goodhart's Law). Þegar KPI verður skotmark finnur fólk leiðir til að blekkja það. Svo áður en þú velur KPI skaltu spyrja gervigreindina „hvaða slæma hegðun gæti þessi vísir hvatt til? Vertu viss um að spyrja.
Í stuttu máli
KPI eru mælaborð fyrirtækisins; Ef vel er valið sýnir það vandamálið snemma, ef það er rangt valið framkallar það skaðlega hegðun. Góð KPI eru mælanleg, viðskiptatengd, aðgerðamiðuð og ónæm fyrir meðferð. Notaðu leiðandi og aftan vísbendingar saman. Einbeittu þér að 5-7 lykilvísum. Gervigreind er öflugt hjálpartæki við val á KPI, túlkun mælaborðs, mismunun hávaðamerkja og greiningu á rótum; en sérhver túlkun á fráviki og frumorsök er tilgáta og verður að sannreyna á vettvangi. Ákvörðunin er þín.
Umsóknarverkefni
Skráðu KPI sem þú ert að fylgjast með. Taktu 6 helstu ráðleggingarnar frá gervigreindum fyrir þitt eigið fyrirtæki með „KPI val og eimingu“ sniðmátinu hér að ofan og berðu þær saman við núverandi lista. Þá fyrir hverja núverandi KPI „hvaða skaðlega hegðun gæti þessi vísir ýtt undir? Spyrðu gervigreindina og skrifaðu niður hvernig þú myndir uppgötva að minnsta kosti einn áhættusöm vísir og laga hann.
gátlisti
- [ ] Hef ég eimað KPI mín í 5-7 lykilvísa?
- [ ] Hef ég jafnað leiðandi og aftan vísbendingar?
- [ ] Hef ég efast um meðferðaráhættu hvers KPI?
- [ ] Gerði ég greinarmun á hávaða og merki þegar ég túlkaði frávikið?
- [ ] Hef ég sannreynt undirrót á þessu sviði?