قارن مقاييس الأداء: الأساليب التحليلية لاتخاذ القرار المستند إلى البيانات

قارن أداء المقاييس على مر الزمن. دعم القرارات المعتمدة على البيانات من خلال تحليل الاتجاهات، التباين، الارتباط، والمقاييس المرجعية.

في التخطيط الاستراتيجي، نقوم بتحديد الأهداف لتكون أكثر تحديدًا. عادةً ما يقدم القيمة المطلقة لمقياس معلومات محدودة. لاتخاذ قرارات معتمدة على البيانات، قم بجمع البيانات للمقياس واستخدام أدوات مثل:

• الاتجاهات واكتشاف الشذوذ
• تحليل التباين
• تحليل الفترات المقارنة
• تحليل الارتباط
• المقاييس المرجعية الداخلية والخارجية

في هذه المقالة، سنناقش أفضل الممارسات لاستخدام هذه الأدوات التحليلية ونشارك بعض الأمثلة لمستخدمي برنامج BSC Designer.

تتبع البيانات التاريخية لتمكين تحليل الاتجاهات واكتشاف الشذوذ

نقطة البداية لتحليل المقاييس هي جمع البيانات على مدى الوقت. لضمان قياس متسق:

• تحديد فترة التحقق
• تحديد طريقة القياس
• تعيين شخص مسؤول عن مراجعة المؤشر

إذا كانت البيانات متوفرة بالفعل في نظام تكنولوجيا المعلومات، فكر في إعداد تحديثات تلقائية.

عند جمع البيانات التاريخية، تأكد من أن الشخص المسؤول يمكنه تدوين التعليقات والرؤى ذات الصلة، مثل: “كانت المبيعات منخفضة هذا الشهر لأن المكتب تأثر بحدث طقس شديد.”

توافر البيانات التاريخية يمكّن من استخدام أدوات تحليلية أخرى مثل:

• تحليل الاتجاهات
• اكتشاف الشذوذ
• المقارنة المرجعية

إنه أيضًا شرط مسبق لأي تحليل يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

في BSC Designer:

• تعيين شخص مسؤول عبر حقل مالك
• تحديد فترة التحديث للمؤشر عبر محرر القيم
• إدخال البيانات يدويًا أو تلقائيًا

تتبع البيانات التاريخية للمقاييس في BSC Designer. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

• تصور البيانات التاريخية على لوحة القيادة كجدول بيانات أو مخطط زمني
• تمكين خط الاتجاه للتصور على المخطط

تصور القيمة على مدار الوقت مع خط الاتجاه، الخط الأساسي، الحالي، والهدف. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

تحليل الفروقات (الفعلية مقابل المتوقعة)

في التخطيط الاستراتيجي، نركز عادةً على أهداف التحسين. من منظور قياس الأداء، نتوقع أن يتغير الوضع الحالي لمؤشر الأداء، ويفضل أن يعكس التحسن. لتنفيذ ذلك، نقوم بتحديد خط الأساس والهدف للمؤشر، مما يخلق مقياس لقياس الأداء. يتم تحليل القيمة الحالية بعد ذلك على هذا المقياس، الذي يُعرف أيضًا باسم التطبيع. بمجرد تطبيع جميع المؤشرات على بطاقة الأداء، تصبح قابلة للمقارنة. على سبيل المثال، قد لا تكون الأرقام المطلقة للمبيعات لمكتب إقليمي صغير ومكتب في مركز مالي قابلة للمقارنة، ولكن من خلال تطبيع بيانات المبيعات باستخدام الأهداف المحددة لكل مكتب، نجعلها قابلة للمقارنة. سنستخدم التطبيع لاحقًا عند مناقشة تحليل المعايير. في BSC Designer:

• أدخل القيمة الحالية، وخط الأساس، والهدف في علامة تبويب البيانات
• حدد صيغة التحسين في علامة تبويب الأداء

تحديد القيمة الفعلية مقابل القيمة المستهدفة لحساب تقدم المؤشر. المصدر: تحليلات المؤشرات: أمثلة عملية.

ستقوم الأداة بحساب التقدم للمؤشر. في بعض الحالات، هناك حاجة إلى مقياسين للتطبيع. في BSC Designer، انتقل إلى علامة تبويب البيانات وقم بتعطيل “الوضع البسيط” لتفعيل حقول “الحد الأدنى” و”الحد الأقصى” الإضافية. هذا يوفر مقياسين للتطبيع: الحد الأدنى – الحد الأقصى و خط الأساس – الهدف. ستقوم الأداة بحساب كل من “الأداء” و”التقدم”.

تحليل الفترات المقارنة: شهر بشهر، سنة بسنة

نهج آخر لتحليل البيانات التاريخية هو تحليل الفترات المقارنة، والذي يساعد على:

• اكتشاف الاتجاهات
• تتبع معدلات التغيير
• فهم التأثيرات الموسمية

بدلاً من النظر إلى سجلات البيانات المنفصلة، قم بتجميع البيانات حسب الفترات، مثل الأشهر أو الأرباع أو السنوات، لتتبع التغييرات مع مرور الوقت.

على سبيل المثال، عند تحليل حركة مرور الموقع الإلكتروني شهرًا بشهر، قد لا تكون الاتجاهات واضحة، ولكن تجميع البيانات حسب السنوات قد يكشف عن اتجاهات إيجابية أو سلبية.

تعتمد طريقة تجميع البيانات على طبيعة البيانات وسياق القياس:

• المقاييس مثل “معدل رضا العملاء” تحتاج إلى متوسط
• المقاييس مثل “المبيعات الشهرية” تحتاج إلى تلخيص

إذا كنت مهتمًا باكتشاف الشذوذ، قد يتم تغيير طريقة التجميع إلى:

• القيمة الدنيا، أو
• القيمة القصوى

في BSC Designer:

• قم بتعيين نوع التجميع لمؤشر عبر التحكم “تجميع حسب” في محرر القيم
• عرض العمود “الديناميكي” في جداول KPI، التقارير، أو على خريطة الاستراتيجية
• استخدم عناصر التحكم “تجميع حسب” في علامة تبويب KPIs، علامة تبويب لوحة التحكم، وفي مربع حوار التقارير لتغيير فترات التجميع للبيانات المرئية

تحليل الفترات المقارنة (ربع بربع) في BSC Designer. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

تحليل الارتباط باستخدام الذكاء الاصطناعي

بمجرد الحصول على بيانات تاريخية لمؤشرات متنوعة، يمكنك الانتقال إلى تحليل الارتباط. يمكن القيام بذلك يدويًا عن طريق مراجعة البيانات أو باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الارتباطات المحتملة بين المؤشرات.

بالنسبة للتحليل اليدوي، قم بتصور اثنين أو أكثر من المقاييس على نفس الرسم البياني. في BSC Designer، يمكنك القيام بذلك عن طريق اختيار عدة مؤشرات كمصدر للبيانات.

تم تصور مقياسين على لوحة القيادة لإظهار الارتباط. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

بالنسبة للتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، قم بتزويد الذكاء الاصطناعي بالمعلومات السياقية والبيانات الخاصة بالمقاييس، واطلب منه تحديد الارتباطات المحتملة.

تأكد من تطبيق التفكير النقدي على نتائج هذا التحليل، حيث أن الارتباط لا يعني السببية.

لاستخدام تحليل الارتباط في BSC Designer:

• انتقل إلى علامة التبويب الخاصة بالذكاء الاصطناعي
• ابدأ محادثة جديدة بتزويد الذكاء الاصطناعي ببيانات الأداء
• اطلب منه العثور على KPIs التي قد تكون مترابطة

إليك مثال على طلب للذكاء الاصطناعي:

أنت محلل بيانات بالذكاء الاصطناعي مكلف بإجراء تحليل ارتباط شامل على بطاقة الأداء المتوازن التي تحتوي على مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) متنوعة عبر وجهات نظر متعددة. الهدف هو فهم العلاقات بين هذه المؤشرات لإبلاغ اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

التعليمات:

– ركز على الفترة الزمنية للسنة الماضية

– احسب معامل ارتباط بيرسون لكل زوج من المقاييس.

– إذا لم تكن البيانات موزعة طبيعيًا، استخدم معامل ارتباط رتبة سبيرمان.

– حدد الأهمية الإحصائية لكل معامل ارتباط.

– استخدم مستوى دلالة 0.05 (فاصل ثقة 95%)

– أبرز أزواج المؤشرات ذات معاملات الارتباط التي تتجاوز 0.7 أو تقل عن -0.7

– قدم تفسيرًا مفصلاً للارتباطات المهمة المحددة والأسباب المحتملة لهذه العلاقات بناءً على السياق التجاري.

– اقترح فرضيات يمكن اختبارها من خلال مزيد من التحليل أو التجريب.

مثال على تحليل ارتباط المقاييس باستخدام الذكاء الاصطناعي في BSC Designer. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

المقارنة المرجعية أو تحليل الأداء النسبي

المقارنة المرجعية مفيدة عندما يتم استخدام نفس المقياس عبر مجال الأعمال. قد يكون هناك:

• مقاييس معيارية صناعية أو أفضل الممارسات (مثل، “هامش الربح الإجمالي” أو “مؤشر صافي المروجين”)
• مقاييس مستخدمة لتقييم المنافسة (مثل، “حصة السوق” أو “حركة المرور على الموقع الإلكتروني”)
• مقاييس داخلية مستخدمة عبر الأقسام (مثل، مقاييس في التقييم أو بطاقات أداء الموردين)

من منظور القياس، العامل الأساسي لنجاح تحليل الأداء النسبي هو تحديد وصيانة معايير القياس. بينما يكون ذلك واقعياً للمقاييس الداخلية، بالنسبة للمقاييس الخارجية نحتاج لقبول هامش خطأ أعلى. حتى المقاييس الكلاسيكية مثل “% من العملاء الذين أوصوا بمنتجنا” يمكن أن تختلف بشكل كبير بين الشركات اعتماداً على سياق السؤال.

في BSC Designer:

• إنشاء مجموعة نماذج من KPIs أو معايير التقييم
• نشر (نسخ ولصق) KPIs لتمثيل مختلف الأقسام الداخلية أو المنافسين
• استخدام مخطط “Series” على لوحة التحكم لتصور البيانات حسب معايير التقييم ومقارنة الأداء الكلي لكل مرجع

مثال على المقارنة المرجعية للمقاييس في BSC Designer. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

لقد ناقشنا أمثلة محددة أكثر وأفضل الممارسات لقياس سلسلة البيانات في مناقشاتنا حول بطاقات أداء التقييم.

صياغة رؤى قابلة للتنفيذ

الهدف الرئيسي من تحليل بيانات الأداء هو اكتشاف رؤى يمكن استخدامها لصياغة فرضيات استراتيجية أفضل.

المبادئ العامة لصياغة هذه الرؤى:

• الرجوع إلى البيانات التي أثارت الرؤية
• التحقق من المصادر وتحليل السياق، حيث يمكن لأي بيانات أن تكون منحازة بشكل غير مقصود
• إجراء تحليل السبب الجذري لفهم الرؤية بشكل أفضل
• مواءمة الرؤى مع الاستراتيجية القائمة لدعم الأهداف، وتلبية احتياجات أصحاب المصلحة، وتخفيف المخاطر، والمزيد.
• تذكر أن الرؤية هي فرضية تحتاج إلى التحقق قبل التوسع. تعامل معها وفقًا لذلك من خلال تحديد المقاييس القيادية والمتأخرة ذات الصلة وإنشاء التجارب.

في BSC Designer:

• في المراحل المبكرة، قم بتدوين الرؤى كتعليقات لتواريخ محددة لمؤشرات الأداء الرئيسية المختارة
• في المراحل اللاحقة، انقل الرؤى إلى بطاقات الأداء الوظيفية أو الاستراتيجية لتطويرها أكثر

إضافة رؤى كتعليقات لمؤشرات الأداء الرئيسية. المصدر: تحليلات المقاييس: أمثلة عملية.

ملخص تحليل الأداء في التخطيط الاستراتيجي