Pelnas:
- Gebėjimas suprasti gerų KPI ypatybes ir pirmaujančių rodiklių balansą bei dirbtinio intelekto pagalba atrinkti pagrindinius su verslu susijusius rodiklius
- Gebėjimas atskirti, ar nukrypimas yra normalus svyravimas (triukšmas), ar tikra tendencija (signalas), ir išsiaiškinti pagrindinę priežastį
- Gebėjimas numatyti neigiamą elgesį, kurį KPI gali paskatinti, ir patikrinti kiekvieną pagrindinės priežasties hipotezę šioje srityje
Verslo tvarkymas be matuoklio prilygsta automobilio vairavimui be greičio ir kuro informacijos. KPI (pagrindinis našumo rodiklis) yra verslo prietaisų skydelis. Apyvarta, pelno marža, klientų pasitenkinimas, darbuotojų kaitos tempas, pristatymo laikas... Jei tai bus teisingai pasirinkta ir stebima, vadovas pamatys problemą prieš jai sprogstant. Tačiau neteisingas KPI lemia netinkamą elgesį. Šiame skyriuje išmoksime naudoti AI pasirenkant tinkamus KPI, interpretuojant prietaisų skydelius ir anksti fiksuojant nukrypimus. Riba: AI apskaičiuoja rodiklį ir parengia aiškinimo juodraštį; Vadovas nusprendžia, kuris rodiklis yra svarbus ir kaip elgtis.
Gero KPI charakteristikos
Ne kiekvienas skaičius gali būti KPI. Geras KPI turi šias funkcijas. Išmatuojamas: apskaičiuojamas pagal aiškią formulę. Su verslu susiję: susiję su tikruoju verslo tikslu. Orientuotas į veiksmą: kai krenta, aišku, ką daryti. Sunku manipuliuoti: nelengva apgauti. Klasikinis blogo KPI pavyzdys: „išsiųstų el. laiškų skaičius“ yra blogas pardavimo komandos KPI, nes jis lengvai išpūstas ir neišmatuoja tikrojo rezultato (uždarytų pardavimų).
Taip pat yra skirtumas tarp pirmaujančių ir atsiliekančių rodiklių. Užpakalinis indikatorius pasakoja istoriją (šio mėnesio apyvarta – kas padaryta, tas padaryta). Pagrindinis rodiklis pranašauja ateitį (pasiūlymų skaičius šią savaitę – turi įtakos kito mėnesio apyvartai). Geras prietaisų skydelis apima abu: užpakaliniai indikatoriai suteikia rezultatą, o pagrindiniai indikatoriai įspėja. Aiškiai paprašykite šio balanso, kai AI kuria prietaisų skydelį.
Patarimas: yra ribotas KPI skaičius, kurį vadovas gali stebėti vienu metu. 5-7 pagrindiniai rodikliai yra galingesni nei 30 išsklaidytų rodiklių. Išskirkite sąrašą, liepdami AI „pasirinkti 6 svarbiausius KPI ir paaiškinti, kodėl jie tokie“.
Nukrypimų aiškinimas: triukšmas ar signalas?
Kiekvienas KPI svyruoja. 3 procentų sumažėjimas per vieną savaitę gali būti normalus svyravimas (triukšmas); Tai taip pat gali būti nuolatinė tendencija (signalas). Pradedantis vadovas reaguoja į kiekvieną svyravimą ir vargina komandą; Patyręs vadovas atskiria signalą nuo triukšmo. AI gali padėti šį skirtumą: pateikite keletą duomenų laikotarpių ir paklauskite „ar šis pokytis neviršija įprastų svyravimų, ar tai tendencija? paklausti. Tačiau AI pateikia statistinę prognozę; Galutinis aiškinimas turėtų būti derinamas su jūsų pramonės žiniomis.
Pamačius nukrypimą, būtina prieiti prie pagrindinės priežasties. „5 Kodėl“ technika (metodas, kaip pasiekti pagrindinę priežastį penkis kartus iš eilės po klausimo klausiant „kodėl?“) yra vertinga, o dirbtinis intelektas tai palengvina. Tačiau atminkite: pagrindinė priežastis, kurią randa AI, yra hipotezė; turi būti patikrintas lauke.
trys mini dėklai
1 atvejis – neteisingo KPI taisymas. Skambučių centras savo KPI nustatė „atsakytų skambučių skaičių per dieną“. Atstovai skubėjo į susitikimus, kad jų skaičius padidėtų, o klientų pasitenkinimas mažėjo. Vadovas klausia AI „kokį neigiamą elgesį skatina šis KPI? – paklausė jis. AI pademonstravo greičio ir kokybės konfliktą. KPI pakeistas į „išspręstų skambučių rodiklis + pasitenkinimo balas“; Per tris mėnesius pasitenkinimas išaugo 12 procentų.
2 atvejis – triukšmo atskyrimas nuo signalo. Internetinės parduotuvės konversijų rodiklis per savaitę sumažėjo nuo 2,4 iki 2,2 procento. Užuot panikavęs, vadovas AI pateikė anoniminius pastarųjų 12 savaičių duomenis. YZ parodė, kad norma paprastai svyruoja 2,1–2,5 diapazone, šis sumažėjimas yra diapazone. Buvo išvengta nereikalingos skubios intervencijos. Kai po trijų savaičių prasidėjo tikras nuosmukis, šį kartą jis buvo greitai pagautas, nes išėjo iš grupės.
3 atvejis – pagrindinės priežasties paieška. Krovinių gabenimo įmonėje išaugo pristatymo vėlavimo procentas. Vadovas įdiegė „5 Kodėl“ su AI: kodėl tai vėluoja? → Praleisti įkėlimą į sandėlį. Kodėl vėlai? → Trūksta rytinės pamainos. Kodėl jo trūksta? → Du darbuotojai išėjo ir nebuvo pakeisti. Pagrindinė priežastis buvo žmogiškųjų išteklių spraga, o ne logistika. Intervencija buvo atlikta tinkamoje vietoje. AI susistemino klausimus; lauko duomenys patvirtino atsakymus.
Keturi kopijuojami šablonai
1) KPI parinkimas ir distiliavimas:
Jūsų vaidmuo: veiklos valdymo konsultantas.Mano darbas: [darbo aprašymas]. Mano tikslas: [pagrindinis tikslas]. Pasiūlykite 6 svarbiausius KPI, kuriuos turėčiau stebėti. Kiekvienam: formulė, kodėl ji svarbi, ar tai pirmtakas ar įpėdinis, kokį neigiamą elgesį ji gali paskatinti. Venkite lengvai valdomų indikatorių.
2) Iškarpinės interpretacija:
Komentuokite pridedamą anoniminį KPI prietaisų skydelį (laikotarpis, rodiklis, reikšmė, tikslas).1) Pažymėkite rodiklius, kurie nesiekia tikslo.2) Parodykite kiekvieno nuokrypio dydį (%).3) Suteikite pirmenybę 3 svarbiausiems rodikliams.Tiesiog naudokite mano pateiktus skaičius; naujas indikatorius/numeris.
3) Triukšmas arba signalas:
Pridedamos anoniminės toliau nurodytų KPI reikšmės per pastaruosius 12 laikotarpių. Ar šis paskutinis pokytis patenka į normalų rodiklio svyravimo diapazoną, ar tai nauja tendencija? Parodykite įprastą juostą (maždaug min-max) ir nurodykite, kurioje juostoje yra paskutinė reikšmė. Nedarykite tikslių prognozių; Pabrėžkite, kad tai yra spėjimas.
4) Pagrindinė priežastis (5 priežastys):
Padėkite man išanalizuoti šią problemą iki pagrindinės priežasties: [problema] Taikykite „5 Kodėl“ metodą: pakartokite „kodėl? po kiekvieno atsakymo. paklausti. Kiekviename žingsnyje teiraukitės papildomos informacijos, kad galėtume vadovautis tikrais duomenimis, o ne prielaidomis.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Pasiūlykite man KPI.
Neaiškus nei jo darbas, nei tikslas. AI išvardija klišinius rodiklius (apyvartą, pelną), kurie tinka visiems; Ji nežino tikrųjų jūsų verslo varomųjų jėgų.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: veiklos konsultantas. Mano darbas: Klientų aptarnavimo valdymas korporacinėje programinės įrangos įmonėje, kurioje dirba 15 žmonių. Mano tikslas – sumažinti klientų lankstumą. Pasiūlykite 6 su šiuo tikslu susijusius KPI; bent 2 iš jų turėtų būti pagrindiniai rodikliai. Nurodykite kiekvieno iš jų formulę ir manipuliavimo riziką.
Dydis
prastas požiūris
Stiprus požiūris
verslo kontekste
Nėra
Net (palaikymo valdymas)
taikinys
neapibrėžtas
Sumažėjimas
Lyderio/pasekėjo balansas
neprašytas
aiškiai prašoma
Įspėjimas apie manipuliavimą
Nėra
Taip
prieinamumas
žemas
aukštas
Dažnos klaidos
- Stebima per daug KPI. 30 rodiklių blaško dėmesį; 5-7 pagrindiniai rodikliai yra stipresni.
- Manipuliuojamų KPI pasirinkimas. Lengvai išpūsti rodikliai, tokie kaip „skambučių skaičius“, sukelia klaidingą elgesį.
- Tik pažiūrėjus į galinius rodiklius. Matuojate praeitį, bet nematote ateities; Pridėkite pagrindinį indikatorių.
- Reaguoja į kiekvieną svyravimą. Atskirkite triukšmą nuo signalo; Priešingu atveju nuvarginsite komandą.
- Nepatikrinama pagrindinės priežasties. Pagrindinė priežastis, kurią randa AI, yra hipotezė; turi būti išbandytas lauke.
Atsargiai: „Jūs gaunate tai, ką matuojate“ (Gudharto dėsnis). Kai KPI tampa taikiniu, žmonės randa būdų, kaip jį apgauti. Taigi, prieš rinkdamiesi KPI, paklauskite AI „kokį blogą elgesį gali paskatinti šis rodiklis? Būtinai paklausk.
Apibendrinant
KPI yra verslo prietaisų skydelis; Jei pasirinkta gerai, tai anksti parodo problemą, o pasirinkta neteisingai sukelia neigiamą elgesį. Geri KPI yra išmatuojami, susiję su verslu, orientuoti į veiksmus ir atsparūs manipuliacijoms. Kartu naudokite pirminius ir galinius rodiklius. Sutelkite dėmesį į 5–7 pagrindinius rodiklius. AI yra galinga KPI parinkimo, prietaisų skydelio interpretavimo, triukšmo signalų diskriminacijos ir pagrindinių priežasčių analizės priemonė; bet kiekvienas nukrypimo ir pagrindinės priežasties aiškinimas yra hipotezė ir turi būti patikrinta šioje srityje. Sprendimas yra jūsų.
Taikymo užduotis
Išvardykite šiuo metu stebimus KPI. Paimkite 6 pagrindines AI rekomendacijas savo verslui naudodami anksčiau pateiktą šabloną „KPI pasirinkimas ir distiliavimas“ ir palyginkite jas su esamu sąrašu. Tada kiekvienam esamam KPI „kokį neigiamą elgesį gali paskatinti šis rodiklis? Paklauskite AI ir užsirašykite, kaip aptiktumėte bent vieną rizikingą rodiklį ir jį ištaisytumėte.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Ar savo KPI suskirstiau į 5–7 pagrindinius rodiklius?
- [ ] Ar subalansavau pirmuosius ir užpakalinius rodiklius?
- [ ] Ar suabejojau kiekvieno KPI manipuliavimo rizika?
- [ ] Ar interpretuodamas nuokrypį atskyriau triukšmą ir signalą?
- [ ] Ar aš patikrinau pagrindinę priežastį lauke?