Metriklerin performansını zaman içinde karşılaştırın. Trend, varyans, korelasyon ve kıyaslamaların analizi ile veri odaklı kararları destekleyin.
Stratejik planlamada, hedefleri daha belirgin hale getirmek için nicelendiririz. Bir metrikin mutlak değeri genellikle sınırlı bilgi sağlar. Veri odaklı kararlar için, metrik için veri toplayın ve şu araçları kullanın:
- Trendler ve anomali tespiti
- Varyans analizi
- Karşılaştırmalı dönem analizi
- Korelasyon analizi
- Dahili ve harici kıyaslamalar
Bu makalede, bu analitik araçların en iyi uygulamalarını tartışacağız ve BSC Designer yazılımı kullanıcıları için bazı örnekler paylaşacağız.
Tarihsel Verileri İzleyerek Trend Analizini ve Anomali Tespitini Etkinleştir
Metrik analizi için başlangıç noktası, zaman içinde veri toplamaktır. Tutarlı ölçüm sağlamak için:
- Gerçekleştirme aralığını tanımlayın
- Ölçüm yöntemini tanımlayın
- Göstergenin gözden geçirilmesinden sorumlu bir kişi atayın
Veriler zaten bir BT sisteminde mevcutsa, otomatik güncellemeler kurmayı düşünün.
Tarihsel verileri toplarken, sorumlu kişinin ilgili yorumları ve içgörüleri not alabileceğinden emin olun, örneğin: “Bu ay satışlar düşüktü çünkü ofis aşırı hava koşullarından etkilendi.”
Tarihsel verilerin mevcudiyeti, diğer analitik araçların kullanımını sağlar, örneğin:
- Trend analizi
- Anomali tespiti
- Kıyaslama
Ayrıca herhangi bir AI tabanlı analiz için de bir ön koşuldur.
BSC Designer’da:
- Sahibi alanı aracılığıyla sorumlu bir kişi atayın
- Göstergenin güncelleme aralığını Değerler Düzenleyici aracılığıyla ayarlayın
- Verileri manuel olarak veya otomatik olarak girin
Metric Analytics: Practical Examples. - Panelde tarihsel verileri veri tablosu veya zaman çizelgesi olarak görselleştirin
- Grafikte görselleştirme için bir trend çizgisi etkinleştirin
Metric Analytics: Practical Examples. Varyans Analizi (Gerçek vs. Beklenen)
Stratejik planlama sürecinde genellikle iyileştirme hedeflerine odaklanırız. Performans ölçüm perspektifinden, bir metrikteki mevcut durumun değişmesini, ideal olarak iyileşmeyi yansıtmasını bekleriz.
Bunu uygulamak için bir metrik için temel ve hedef tanımlarız, böylece bir performans ölçüm ölçeği oluştururuz. Mevcut değer daha sonra bu ölçekte analiz edilir, bu da normalizasyon olarak adlandırılır.
Skor kartındaki tüm metrikler normalleştirildiğinde, karşılaştırılabilir hale gelirler. Örneğin, küçük bir bölgesel ofisin ve finansal bir merkezdeki ofisin mutlak satış rakamları karşılaştırılamayabilir, ancak her ofis için tanımlanmış hedefleri kullanarak satış verilerini normalleştirerek onları karşılaştırılabilir hale getiririz. Normalizasyonu daha sonra kıyaslama analizi tartışırken kullanacağız.
BSC Designer’da:
- Veri sekmesinde mevcut değeri, temeli ve hedefi girin
- Performans sekmesinde optimizasyon formülünü belirtin
Metrik Analiz: Pratik Örnekler. Araç, gösterge için ilerlemeyi hesaplayacaktır.
Bazı durumlarda, normalizasyon için iki ölçek gereklidir. BSC Designer’da, Veri sekmesine geçin ve ek “Min” ve “Max” alanlarını etkinleştirmek için “Basit modu” devre dışı bırakın. Bu, normalizasyon için iki ölçek verir: min-maks ve temel-hedef. Araç hem “performans” hem de “ilerleme”yi hesaplayacaktır.
Karşılaştırmalı Dönem Analizi: Ay-Ötesi, Yıl-Ötesi
Tarihsel verileri analiz etmenin bir başka yöntemi de karşılaştırmalı dönem analizidir, bu yöntem şunlara yardımcı olur:
- Trendleri tespit et
- Değişim oranlarını takip et
- Mevsimsel etkileri anla
Belirli veri kayıtlarına bakmak yerine, verileri aylar, çeyrekler veya yıllar gibi dönemler halinde gruplayarak zaman içindeki değişiklikleri takip edin.
Örneğin, web sitesi trafiğini ay bazında analiz ederken trendler görünmeyebilir, ancak verileri yıllar halinde gruplamak olumlu veya olumsuz trendleri ortaya çıkarabilir.
Veri gruplama yöntemi, verinin doğasına ve ölçüm bağlamına bağlıdır:
- “Müşteri memnuniyet oranı” gibi metrikler ortalama alınmalıdır
- “Aylık satışlar” gibi metrikler özetlenmelidir
Anomalileri tespit etmekle ilgileniyorsanız, gruplama yöntemi şu şekilde değiştirilebilir:
- Minimum değer, veya
- Maksimum değer
BSC Designer’da:
- Göstergenin gruplama türünü Değerler Editörü’ndeki “gruplama” kontrolü ile ayarlayın
- KPI tablolarında, raporlarda veya strateji haritasında “Dinamik” sütununu görüntüleyin
- Görselleştirilen verilerin gruplama dönemlerini değiştirmek için KPI sekmesinde, Panel sekmesinde ve Raporlar diyalogunda “gruplama” kontrollerini kullanın
Metrik Analizi: Pratik Örnekler. AI ile Korelasyon Analizi
Çeşitli göstergelere ait tarihî verilere sahip olduğunuzda, korelasyon analizine geçebilirsiniz. Bu, verileri inceleyerek manuel olarak veya göstergeler arasındaki olası korelasyonları belirlemek için AI kullanarak yapılabilir.
Manuel analiz için, aynı grafikte iki veya daha fazla metriği görselleştirin. BSC Designer’da bunu, veri kaynağı olarak birden fazla gösterge seçerek yapabilirsiniz.
Metric Analytics: Practical Examples. AI destekli analiz için, metrikler için AI’ye bağlamsal bilgileri ve verileri sağlayın ve olası korelasyonları belirlemesini isteyin.
Bu analizin sonuçlarına eleştirel bir düşünme uyguladığınızdan emin olun, çünkü korelasyon nedensellik anlamına gelmez.
BSC Designer’da korelasyon analizini kullanmak için:
- AI sekmesine geçin
- AI’ye performans verilerini sağlayarak yeni bir sohbet başlatın
- Korelasyon gösterebilecek KPI’ları bulmasını isteyin
AI için bir örnek talimat:
Birden fazla perspektif boyunca çeşitli anahtar performans göstergeleri (KPI’lar) içeren bir Kurumsal Karne üzerinde kapsamlı bir korelasyon analizi yapma görevi verilen AI veri analistisiniz. Amaç, stratejik karar alma süreçlerini bilgilendirmek için bu göstergeler arasındaki ilişkileri anlamaktır.
Talimatlar:
– Geçen yılın veri aralığına odaklanın
– Her metrik çifti için Pearson korelasyon katsayısını hesaplayın.
– Veriler normal dağılmıyorsa, Spearman’ın sıra korelasyon katsayısını kullanın.
– Her korelasyon katsayısının istatistiksel önemini belirleyin.
– 0.05 anlamlılık seviyesini kullanın (95% güven aralığı)
– Korelasyon katsayıları 0.7’nin üzerinde veya -0.7’nin altında olan gösterge çiftlerini vurgulayın.
– İş bağlamına dayanan bu ilişkiler için olası nedenler ve tespit edilen anlamlı korelasyonların ayrıntılı bir yorumunu sağlayın.
– Daha ileri analiz veya deneyle test edilebilecek hipotezler önerin.
Metric Analytics: Practical Examples. Kıyaslama veya Göreceli Performans Analizi
Kıyaslama, aynı metriğin bir iş alanında kullanıldığında faydalıdır. Şunlar olabilir:
- Endüstri standardı veya en iyi uygulama metrikleri (örneğin, “Brüt kar marjı” veya “Net Tavsiye Skoru”)
- Rekabeti değerlendirmek için kullanılan metrikler (örneğin, “Pazar payı” veya “Web sitesi trafiği”)
- Bölümler arasında kullanılan dahili metrikler (örneğin, değerlendirme veya tedarikçi skor kartlarındaki metrikler)
Ölçüm açısından bakıldığında, göreceli performans analizinde başarı faktörü, ölçüm standartlarını tanımlamak ve sürdürmektir. Dahili metrikler için bu gerçekçi olsa da, harici metrikler için daha yüksek bir hata payını kabul etmemiz gerekir. “Ürünümüzü öneren müşterilerin %’si” gibi klasik metrikler bile, sorunun bağlamına bağlı olarak şirketler arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
BSC Designer’da:
- KPI’lar veya değerlendirme kriterleri için bir şablon seti oluşturun
- KPI’ları çeşitli dahili departmanları veya rakipleri temsil etmek için dağıtın (kopyala ve yapıştır)
- Paneldeki “Seriler” grafiğini kullanarak verileri değerlendirme kriterlerine göre görselleştirin ve her kıyaslamanın toplam performansını karşılaştırın
Metric Analytics: Practical Examples. Değerlendirme skor kartları hakkındaki tartışmalarımızda veri serilerini ölçmeye yönelik daha spesifik örnekler ve en iyi uygulamaları ele aldık.
Eyleme Dönüştürülebilir İçgörüler Formüle Etme
Performans veri analizinin birincil amacı, daha iyi stratejik hipotezler formüle etmek için kullanılabilecek içgörüler keşfetmektir.
Bu içgörüleri formüle etme konusundaki genel ilkeler:
- İçgörüyü tetikleyen veriye başvurun
- Herhangi bir veri istemeden yanlı olabilir olduğu için kaynakları doğrulayın ve bağlamı analiz edin
- İçgörüyü daha iyi anlamak için kök neden analizi yapın
- Hedefleri desteklemek, paydaşların ihtiyaçlarını ele almak, riskleri azaltmak ve daha fazlası için içgörüleri mevcut stratejiyle uyumlu hale getirin
- Unutmayın, bir içgörü doğrulanması gereken bir hipotezdir. İlgili öncü ve gecikmeli metrikleri belirleyerek ve deneyler kurarak buna göre davranın.
BSC Designer’da:
- Erken aşamalarda, seçilen KPI’ların belirli tarihleri için içgörüleri yorum olarak not edin
- Daha sonraki aşamalarda, içgörüleri işlevsel veya strateji skor kartlarına taşıyarak onları daha da geliştirin
Metric Analytics: Pratik Örnekler. Stratejik Planlamada Performans Analizi Özeti
- Belirlenen strateji ve paydaş ihtiyaçları bağlamında performans metriklerini tanımlama.
- Göstergeler için performans verilerini zaman içinde izleme.
- Yukarıda tartışılan analitik araçları kullanarak içgörüler oluşturma.
- Yeni hipotezler ve eyleme geçirilebilir içgörüler formüle etme.
- Hipotezleri pratikte doğrulama; stratejiyi yeni girdilerle güncelleme.
Alexis Savkin, strateji yürütme ve Kurumsal Karne yazılım platformu BSC Designer’ın kurucusu ve Strateji Uygulama Mimarıdır. Kuruluşların performans yönetimini otomatikleştirmesine ve stratejiyi ölçülebilir sonuçlara dönüştürmesine yardımcı olur. Alexis, “Strategy Execution Canvas”’ın yaratıcısı, strateji ve performans ölçümü üzerine 100’den fazla makalenin yazarı ve sektör etkinliklerinde düzenli konuşmacıdır.