Сравните эффективность показателей с течением времени. Поддержите принятие решений на основе данных с помощью анализа трендов, отклонений, корреляций и эталонов.
В стратегическом планировании мы количественно оцениваем цели, чтобы сделать их более конкретными. Абсолютное значение показателя обычно предоставляет ограниченную информацию. Для принятия решений на основе данных собирайте данные по показателю и используйте такие инструменты, как:
- Обнаружение трендов и аномалий
- Анализ отклонений
- Анализ сравнительных периодов
- Анализ корреляций
- Внутренние и внешние эталоны
В этой статье мы обсудим лучшие практики использования этих аналитических инструментов и поделимся некоторыми примерами для пользователей программы BSC Designer.
Отслеживайте исторические данные, чтобы обеспечить анализ трендов и выявление аномалий
Отправная точка анализа метрик — сбор данных во времени. Чтобы обеспечить последовательность измерений:
- Определите интервал актуализации
- Определите метод измерения
- Назначьте ответственного за пересмотр индикатора
Если данные уже доступны в ИТ-системе, рассмотрите возможность настройки автоматических обновлений.
При сборе исторических данных убедитесь, что ответственный может фиксировать релевантные комментарии и выводы, например: «В этом месяце продажи были низкими, потому что офис пострадал от экстремального погодного явления».
Наличие исторических данных позволяет использовать другие аналитические инструменты, такие как:
- Анализ трендов
- Выявление аномалий
- Бенчмаркинг
Это также является необходимым условием для любого анализа на основе ИИ.
Исторические значения более полезны, когда сопровождаются контекстом, объясняющим существенные изменения и управленческие решения.
Практический пример: посмотрите, как BSC Designer управляет историческими комментариями к KPI и корректирующими действиями, включая импорт существующих комментариев из Excel и сохранение их связи с соответствующими отчетными периодами.
В BSC Designer:
- Назначьте ответственного через поле Owner
- Установите интервал обновления для индикатора через Values Editor
- Вводите данные вручную или автоматически
Metric Analytics: Practical Examples. - Визуализируйте исторические данные на дашборде в виде таблицы данных или временного графика
- Включите линию тренда для визуализации на графике
Metric Analytics: Practical Examples. Анализ отклонений (Фактический против ожидаемого)
В стратегическом планировании мы обычно сосредотачиваемся на целях улучшения. С точки зрения измерения производительности, мы ожидаем, что текущее состояние метрики изменится, желательно отразив улучшение.
Для реализации этого мы определяем базовое значение и цель для метрики, создавая шкалу измерения производительности. Текущее значение затем анализируется по этой шкале, которая также называется нормализация.
После нормализации всех метрик в системе показателей они становятся сопоставимыми. Например, абсолютные показатели продаж небольшого регионального офиса и офиса, расположенного в финансовом центре, могут быть несопоставимыми, но нормализуя данные о продажах с использованием целей, определенных для каждого офиса, мы делаем их сопоставимыми. Мы будем использовать нормализацию позже, когда будем обсуждать анализ бенчмаркинга.
В BSC Designer:
- Введите текущее значение, базовое значение и цель на вкладке Данные
- Укажите формулу оптимизации на вкладке Производительность
Аналитика Метрик: Практические Примеры. Инструмент рассчитает прогресс для индикатора.
В некоторых случаях требуются две шкалы для нормализации. В BSC Designer перейдите на вкладку Данные и отключите “Простой режим”, чтобы активировать дополнительные поля “Мин” и “Макс”. Это дает две шкалы для нормализации: мин-макс и базовое значение-цель. Инструмент рассчитает как “производительность”, так и “прогресс”.
Сравнительный анализ периодов: месяц за месяцем, год за годом
Другой подход к анализу исторических данных — сравнительный анализ периодов, который помогает:
- Выявлять тренды
- Отслеживать темпы изменений
- Понимать сезонные эффекты
Вместо того чтобы рассматривать отдельные записи данных, группируйте данные по периодам, таким как месяцы, кварталы или годы, чтобы отслеживать изменения с течением времени.
Например, при анализе трафика сайта по месяцам тренды могут быть не видны, но группировка данных по годам может выявить положительные или отрицательные тренды.
Метод группировки данных зависит от характера данных и контекста измерения:
- Такие показатели, как «уровень удовлетворенности клиентов», необходимо усреднять
- Такие показатели, как «месячные продажи», необходимо суммировать
Если вас интересует обнаружение аномалий, метод группировки может быть изменен на:
- Минимальное значение, или
- Максимальное значение
В BSC Designer:
- Настройте тип группировки индикатора через элемент управления «группировать по» в редакторе значений
- Отобразите столбец «Динамика» в таблицах KPI, отчетах или на карте стратегии
- Используйте элементы управления «группировать по» на вкладке KPI, вкладке Дашборд и в диалоговом окне Отчеты, чтобы изменить периоды группировки для визуализированных данных
Аналитика показателей: Практические примеры. Анализ корреляции с использованием ИИ
Как только у вас есть исторические данные для различных индикаторов, вы можете перейти к анализу корреляции. Это можно сделать вручную, просматривая данные, или с помощью ИИ для выявления возможных корреляций между индикаторами.
Для ручного анализа визуализируйте две или более метрики на одном графике. В BSC Designer вы можете сделать это, выбрав несколько индикаторов в качестве источника данных.
Аналитика метрик: Практические примеры. Для анализа с использованием ИИ предоставьте ИИ контекстную информацию и данные для метрик и попросите его выявить возможные корреляции.
Обязательно применяйте критическое мышление к результатам этого анализа, поскольку корреляция не подразумевает причинно-следственной связи.
Чтобы использовать анализ корреляции в BSC Designer:
- Переключитесь на вкладку ИИ
- Начните новый чат, предоставив ИИ данные о производительности
- Попросите его найти KPI, которые могут коррелировать
Вот пример запроса для ИИ:
Вы — аналитик данных ИИ, которому поручено провести всесторонний анализ корреляции на сбалансированной системе показателей, содержащей различные ключевые показатели эффективности (KPI) по нескольким перспективам. Цель состоит в том, чтобы понять взаимосвязи между этими индикаторами для информирования стратегического принятия решений.
Инструкции:
— Сосредоточьтесь на данных за последний год
— Рассчитайте коэффициент корреляции Пирсона для каждой пары метрик.
— Если данные не имеют нормального распределения, используйте коэффициент корреляции Спирмена.
— Определите статистическую значимость каждого коэффициента корреляции.
— Используйте уровень значимости 0,05 (95% доверительный интервал)
— Выделите пары индикаторов с коэффициентами корреляции выше 0,7 или ниже -0,7
— Предоставьте детальную интерпретацию выявленных значительных корреляций и возможных причин этих взаимосвязей на основе бизнес-контекста.
— Предложите гипотезы, которые можно было бы проверить с помощью дальнейшего анализа или экспериментов.
Аналитика метрик: Практические примеры. Бенчмаркинг или анализ относительной производительности
Бенчмаркинг полезен, когда один и тот же показатель используется в бизнес-домене. Это могут быть:
- Отраслевые стандарты или метрики лучших практик (например, «Валовая прибыль» или «Индекс чистого промоутера»)
- Метрики, используемые для оценки конкуренции (например, «Доля рынка» или «Трафик на сайте»)
- Внутренние метрики, используемые в разных отделах (например, метрики в оценочных или вендорских системах показателей)
С точки зрения измерения, ключевым фактором успеха в анализе относительной производительности является определение и поддержание стандартов измерения. Хотя это реалистично для внутренних метрик, для внешних метрик нам нужно принять более высокую погрешность. Даже классические метрики, такие как «% клиентов, которые рекомендовали наш продукт», могут значительно варьироваться между компаниями в зависимости от контекста вопроса.
В BSC Designer:
- Создайте шаблонный набор KPI или критериев оценки
- Распространите (скопируйте и вставьте) KPI, чтобы представить различные внутренние отделы или конкурентов
- Используйте график «Серии» на панели для визуализации данных по критериям оценки и сравните общую производительность каждого эталона
Аналитика метрик: Практические примеры. Мы обсудили более конкретные примеры и лучшие практики измерения серий данных в наших обсуждениях о оценочных системах показателей.
Формулируйте практические инсайты
Основная цель анализа данных об эффективности — выявить инсайты, которые можно использовать для формулирования более качественных стратегических гипотез.
Общие принципы формулирования таких инсайтов:
- Ссылайтесь на данные, которые вызвали инсайт
- Проверяйте источники и анализируйте контекст, так как любые данные могут быть непреднамеренно искажены
- Проводите анализ первопричин, чтобы лучше понять инсайт
- Обеспечивайте связь инсайтов с существующей стратегией, чтобы поддерживать цели, учитывать потребности заинтересованных сторон, снижать риски и т. д.
- Помните: инсайт — это гипотеза, которая требует валидации перед масштабированием. Относитесь к нему соответственно: определяйте релевантные метрики как индикатор действия и индикатор результата и выстраивайте эксперименты.
В BSC Designer:
- На ранних этапах фиксируйте инсайты как комментарии к выбранным KPI на конкретные даты
- На более поздних этапах переносите инсайты в функциональные или стратегические системы показателей, чтобы развивать их дальше
Сохранение этого обоснования также улучшает анализ с помощью ИИ. В нашем исследовании управленческое обоснование меняло то, какие действия ИИ ставил в приоритет, тогда как дополнительные данные KPI не всегда передавали тот же смысл.
Metric Analytics: Practical Examples. Резюме анализа эффективности в стратегическом планировании
- Определение показателей эффективности в контексте сформулированной стратегии и потребностей заинтересованных сторон.
- Отслеживание данных эффективности для индикаторов с течением времени.
- Использование аналитических инструментов, обсуждавшихся выше, для получения инсайтов.
- Формулирование новых гипотез и активных инсайтов.
- Проверка гипотез на практике; обновление стратегии с учетом новых данных.
Alexis Savkín — основатель BSC Designer, программы для реализации стратегии и управления эффективностью, которая связывает цели, KPI, инициативы, риски и данные об эффективности. Имея более 20 лет опыта, он сосредоточен на Архитектуре реализации стратегии — как организации объединяют стратегию, измерения, ответственность, риски и процессы пересмотра в целостную систему реализации. Он создал Strategy Execution Canvas и 10-Step KPI System, а также является автором двух книг и более 100 статей по реализации стратегии и управлению эффективностью. Свяжитесь с Alexis в LinkedIn.