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 для показателя 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 для анализа трендов и выявления аномалий
Начальной точкой для анализа метрик является сбор данных с течением времени. Чтобы обеспечить согласованное измерение:
- 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 человек может записывать соответствующие комментарии и выводы, например: «Продажи были низкими в этом месяце, потому что офис был затронут экстремальным погодным явлением.»
Наличие исторических данных позволяет использовать другие аналитические инструменты, такие как:
- Анализ трендов
- Обнаружение аномалий
- Бенчмаркинг
Это также является необходимым условием для любого анализа на основе ИИ.
В BSC Designer:
- Назначьте ответственного через поле Владелец
- Установите интервал обновления для индикатора через Редактор значений
- Вводите данные вручную или автоматически
Metric Analytics: Practical Examples. - Визуализируйте исторические данные на панели управления в виде таблицы данных или графика времени
- Включите трендовую линию 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, изучая данные, или с помощью ИИ, чтобы выявить возможные корреляции между индикаторами.
Для ручного анализа визуализируйте два или более показателя на одном графике. В BSC Designer вы можете сделать это, выбрав несколько индикаторов в качестве источника данных.
Metric Analytics: Practical Examples. Для анализа с поддержкой ИИ предоставьте ИИ контекстную информацию и данные по метрикам и попросите его выявить возможные корреляции.
Убедитесь в необходимости критического осмысления результатов этого анализа, так как корреляция не означает причинно-следственную связь.
Чтобы использовать анализ корреляции в BSC Designer:
- Переключитесь на вкладку AI
- 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 комплексный анализ корреляции на Сбалансированной Системе Показателей, содержащей различные ключевые показатели эффективности (KPI) в различных перспективах. Цель — понять взаимосвязи между этими индикаторами для информирования стратегического принятия решений.
Инструкции:
— Сосредоточьтесь на данных за последний год
— Вычислите коэффициент корреляции Пирсона для каждой пары метрик.
— Если данные не распределены нормально, используйте коэффициент ранговой 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 значимых корреляций и возможные причины этих взаимосвязей на основе бизнес-контекста.
— Предложите гипотезы, которые можно было бы проверить с помощью дальнейшего анализа или экспериментов.
Metric Analytics: Practical Examples. Бенчмаркинг или анализ относительной производительности
Бенчмаркинг полезен, когда один и тот же показатель используется в рамках бизнес-домена. Это может быть:
- Отраслевые стандарты или показатели лучших практик (например, «Валовая прибыль» или «Индекс лояльности клиентов»)
- Показатели, используемые для оценки конкуренции (например, «Доля рынка» или «Трафик на веб-сайте»)
- Внутренние показатели, используемые в разных отделах (например, показатели в оценочных системах показателей или системах показателей поставщиков)
С точки зрения измерения, ключевым фактором успеха в анализе относительной производительности является определение и поддержание стандартов измерения. Пока это реалистично для внутренних показателей, для внешних показателей необходимо принять более высокую погрешность. Даже классические показатели, такие как «% клиентов, рекомендующих 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 для представления различных внутренних отделов или конкурентов
- Используйте график «Series» на панели инструментов для визуализации данных по критериям оценки и сравнения общей производительности каждого бенчмарка
Metric Analytics: Practical Examples. Мы обсуждали более конкретные примеры и лучшие практики измерения рядов данных в наших обсуждениях на тему оценочных систем показателей.
Формулирование Практических Инсайтов
Основная цель анализа данных о производительности — обнаружение инсайтов, которые можно использовать для формулирования лучших стратегических гипотез.
Общие принципы формулирования этих инсайтов:
- Обратитесь к данным, которые вызвали инсайт
- Проверьте источники и проанализируйте контекст, так как любые данные могут быть непреднамеренно искажены
- Проведите анализ первопричин, чтобы лучше понять инсайт
- Свяжите инсайты с существующей стратегией для поддержки целей, учета потребностей заинтересованных сторон, снижения рисков и многого другого.
- Помните, что инсайт — это гипотеза, которая требует валидации перед масштабированием. Обращайтесь с ним соответствующим образом, определяя соответствующие индикаторы действия и индикаторы результата и устанавливая эксперименты.
В BSC Designer:
- На ранних этапах фиксируйте инсайты в виде комментариев к конкретным датам выбранных KPI
- На более поздних этапах перемещайте инсайты в функциональные или стратегические системы показателей для их дальнейшей разработки
Metric Analytics: Practical Examples. Резюме анализа эффективности в стратегическом планировании
- Определение метрик эффективности в контексте сформулированной стратегии и потребностей заинтересованных сторон.
- Отслеживание данных по показателям с течением времени.
- Использование обсуждаемых выше аналитических инструментов для получения инсайтов.
- Формулирование новых гипотез и практически применимых инсайтов.
- Проверка гипотез на практике; обновление стратегии с учетом новых данных.
Alexis является старшим консультантом по стратегии и генеральным директором BSC Designer с более чем 20-летним опытом в области стратегического планирования. Alexis разработал «Систему внедрения стратегии из 5 шагов», которая помогает компаниям в практической реализации их стратегий. Он является постоянным докладчиком на отраслевых конференциях и опубликовал более 100 статей по управлению стратегией и производительностью, включая книгу «Система KPI из 10 шагов». Его работы часто цитируются в академических исследованиях.