Stratejik Seçimleri Önceliklendirme Çerçeveleri ile Destekleyin

Önceliklendirme modellerini tanımlayarak ve öncelik puanını hesaplayarak veri odaklı stratejik seçimler yapmaya yardımcı olan önceliklendirme çerçevelerinin incelemesi.

Hemen erişim sağlamak için BSC Designer'da ücretsiz bir plan ile kayıt olun ve 31 skor kartı ve KPI şablonlarına ulaşın.

Stratejik planlamada, önceliklendirme, geri kalan strateji için dayanak olarak işlev gören üst düzey stratejik temaları tanımlamakla başlar. Peki, daha alt seviyelerde seçim yapmak ne olacak? Stratejik temaları ilk filtre olarak kullanmanın ardından, hâlâ çok fazla seçim ve rekabet eden fikirler olacaktır.

Bu makalede, kuruluşların bu zorluğun üstesinden gelmesine yardımcı olan çeşitli önceliklendirme çerçevelerini ele alıyoruz. Makalenin ana konuları:

• Önceliklendirme diyagramları: Eisenhower Matrisi, Değer/Karmaşıklık Modeli, Kano Modeli, Yakınlık Diyagramı
• Puanlama çerçeveleri: Boşluk Analizi, RICE, AARRR, Keystone Metrik, ICE, İş Ağrı Noktası, Pareto Analizi
• Önceliklendirme şablonu. Hedefleri önceliklendirmek için bir skor kartı kullanma örneği.

Önceliklendirme zorluğu

Her ürün şirketinde mevcut olan tipik bir durumu ele alalım. Birikmiş işler listesi, farklı paydaşlar tarafından önerilen ilginç fikirlerle doludur:

• Önemli müşteriler acilen bir şeye ihtiyaç duyar
• Teknik destek, belirli bir özelliğin işlerini kolaylaştıracağına inanır
• Geliştiriciler, ürünün kalitesini artırmak için mimari değişiklikler önerir
• Yönetim kurulu üyeleri, bazı özelliklerin yeni bir pazara ulaşmaya yardımcı olacağını düşünür

Bir dizi önceliklendirme çerçevesi, en önemli fikirlere odaklanmaya yardımcı olabilir. Bu çerçeveler şu şekilde ayrılabilir:

• Önceliklendirme diyagramları – fikirlerin hızlı bir analizini yapmaya yardımcı olan grafik diyagramlar.
• Puanlama çerçeveleri – çeşitli ağırlıklandırılmış faktörleri dikkate alan ve nihai öncelik puanını hesaplayan önceliklendirme skor kartları.

Aşağıda, önceliklendirme çerçevelerinin her iki türünü de ele alacağız. Hangisi kullanılmalı? Sağduyu, hafif bir önceliklendirme diyagramıyla başlamayı ve ardından veriye dayalı puanlama çerçevesine geçmeyi önerir.

Önceliklendirme Matrisleri ve Diyagramları

Önceliklendirmeye başlamak için önceliklendirme diyagramlarından birini kullanabiliriz.

Öncelik (Eisenhower) Matrisi

Eisenhower Yöntemi veya Acil/Önemli matrisi zaman yönetimi alanında iyi bilinir. Dörtgenlerin eksenleri “Aciliyet” ve “Önem”dir.

• “Acil / Önemli” dörtgeninden gelen hedefler birinci önceliktir
• “Daha az acil / Önemli” dörtgeninden gelen hedefler üzerinde daha sonra çalışmak için planlanacak ikinci önceliktir
• “Acil / Daha Az Önemli” olan hedefler üçüncü önceliktir ve devredilmesi gerekir
• “Daha Az Acil / Daha Az Önemli” olan hedefler ortadan kaldırılmalıdır

Benzer bir fikir MoSCoW modeli tarafından ele alınmıştır. Kısaltma şu anlama gelir:

• M – Olmazsa Olmaz
• S – Sahip Olmalı
• C – Sahip Olabilir
• W – Sahip Olmayacak

Değer ve Karmaşıklık Matrisi

Öncelik matrisi ile benzer şekilde, diyagram dört bölgeye ayrılmıştır. Eksenler “Değer” ve “Karmaşıklık”tır. Bazen karmaşıklık “Maliyet” veya “Çaba” ile değiştirilir.

• Birinci öncelik (kolay kazançlar) “Yüksek Değer – Düşük Karmaşıklık” bölgesindeki hedeflerdir
• İkinci öncelik “Yüksek Değer – Yüksek Karmaşıklık” bölgesindeki hedeflerdir
• “Düşük Değer – Düşük Karmaşıklık” bölgesindeki hedeflerin üçüncü önceliği vardır
• Son olarak, “Düşük Değer – Yüksek Karmaşıklık” bölgesindeki hedefler genellikle reddedilir

Karmaşıklığı ortadan kaldırmak başlı başına iyi bir öncelik olabilir, çünkü genellikle birçok paydaş için değerle uyumludur.

Kano Modeli

Kano Modeli ile paydaş memnuniyetini ve hedefe yönelik ilerlemeyi ölçüyoruz. Paydaş memnuniyeti, memnuniyetsizlikten kayıtsızlık ve heyecana kadar uzanan doğrusal olmayan bir ölçekte nicelendirilir.

• Kano Modeli ile öncelikler, paydaşlar tarafından algılanan değere göre belirlenir.

Stratejik planlama bağlamında, Kano Modeli’ni kullanmak, hedefler için performans hedefleri belirlerken özellikle ilginçtir. Örneğin, müşteriler hata oranını %1’den %0.01’e düşürmek konusunda çok hevesli olabilirler, ancak hataları %0.001’e düşürmek somut bir değer yaratmayabilir (bu fikri örneklemek için yüksek kalitenin maliyetine bakınız).

Kano Modeli, bir fikrin tam yaşam döngüsünü düşünme gerekliliğini vurgular. Bazı fikirler için, başlangıçta uygulaması kolay olsa bile “Hayır” dememiz gerekir.

• Paydaşlarınız tarafından önerilen “küçük bir iyileştirmenin” uzun vadeli etkilerini düşünün. Bu değişiklikler sistemin toplam karmaşıklığını nasıl etkileyecek?

Yakınlık Diyagramları

Stratejik planlamada, yakınlık diyagramları iş ortamının ilk incelemesi için iyidir. Paydaşların uzun bir fikir listesine sahip olduğunu hayal edin.

1. Benzer fikirleri bulun
2. Fikirleri daha büyük kümeler halinde gruplandırın
3. Amaçlarınızı buna göre yeniden formüle edin

İşte uygulamamızdan bir örnek:

• BSC Designer kullanıcılarından biri, panelleri dışa aktarırken grafiklerde değerlerin gösterilmesini talep etti
• Başka bir kullanıcı, grafiklerde değerlerle birlikte başlıkların gösterilmesinin iyi bir fikir olacağını önerdi

Bu durumda ortak bir küme fikri, verilerin bulunduğu tüm grafiklerin “açıklamaları göster” seçeneğine sahip olması gerektiğiydi:

İki bağımsız fikir, öncelik kazanacak kadar ağırlık kazanmadı, ancak bir küme olarak görüldüğünde, bu işlevin birçok kullanıcı tarafından farklı biçimlerde talep edildiği açık hale geldi.

“Stratejik” çerçevelerle önceliklendirme

Son olarak, geleneksel olarak stratejik planlama araç kitine ait olan, ancak özünde önceliklendirme çerçeveleri olan bazı çerçevelerden bahsetmek gerekir:

SWOT Analizi – öncelik, fırsatlar ve güçlü yönlerin eşleştirilmesiyle belirlenir.

Üç Ufuk Analizi – öncelik, yeni fikirlerin beklenen pazara çıkış süresine göre belirlenir.

VRIO Analizi – fikirler rekabet potansiyeline göre önceliklendirilir.

Aşağıda tartıştığımız Pareto Analizi ve Boşluk Analizi‘ni de adlandırabiliriz.

Skorlama çerçeveleri ile önceliklendirme

Şimdi, stratejik seçimleri bir öncelik puanı hesaplayarak daha iyi destekleyip destekleyemeyeceğimize bakalım. Özünde, tüm skorlama çerçeveleri, belirli parametreler kullanarak olası fikirleri analiz etmekle ilgilidir.

İşte skorlama çerçevelerinin bazı yaygın ilkeleri:

• Son kullanıcılar için yaratılan değer ve pazarlama fırsatları gibi öncelik puanını olumlu etkileyen faktörler vardır
• Maliyetler, çabalar ve riskler gibi öncelik puanını olumsuz etkileyen faktörler vardır
• Faktörlerin etkisi bir öncelik puanı olarak nicelendirilir
• Belirli bir faktörün katkı derecesi, onun ağırlığı ile tanımlanır
• Faktörlerin puanları nihai öncelik puanını hesaplamak için normalleştirilir

Bazı skorlama çerçevelerini ayrıntılı olarak inceleyelim.

Boşluk Analizi

Boşluk Analizi temel bir puanlama çerçevesidir. Faktörleri tanıtmak ve seçenekleri bu faktörlere göre değerlendirmek yerine, belirli hedeflerin performans göstergeleri tarafından ölçülen performansını – kolayca erişilebilir verileri kullanırız.

En yüksek öncelik, en büyük performans boşluğuna ve en yüksek mutlak ağırlığa sahip hedeflere atanır.

Boşluk analizinin, örneğin, Fırsat Puanlaması gibi, sonuç odaklı inovasyon sürecinden gelen çeşitli türevleri vardır.

RICE Çerçevesi

RICE puanlama modeli, yazılım şirketi Intercom tarafından geliştirilmiştir. Çerçevenin kısaltması şunları temsil eder:

• Erişim – etkilenen paydaş sayısının tahmini
• Etkisi – hedefe ulaşmanın sonucunda paydaşlar için yaratılan beklenen değerin niceliği (Intercom durumunda, ölçek 0.25 ile 3 arasındaydı)
• Güven – kararın tamamen sezgiye mi dayandığı yoksa seçimi destekleyen bazı verilerin olup olmadığı
• Çaba – hedefe ulaşmak için gereken kaynakların tahmini

AARRR Çerçevesi

AARRR çerçevesi (Pirate Metrics olarak da adlandırılır) girişimler arasında popülerdir. Kısaltma şu anlama gelir:

• Kazanım – ürüne daha fazla kullanıcı kazandırmak
• Aktivasyon – kullanıcıların ürünün potansiyelini açığa çıkarmasını sağlamak
• Tutundurma – kullanıcılara ürünü daha uzun süre kullanmaları için sebepler sunmak
• Gelir – örneğin, ortalama sepet tutarını artırarak geliri artırmak
• Yönlendirme – kullanıcıların ürününüzü başkalarına tavsiye etmelerini sağlamak

Fikirler ve hedefler, AARRR’nin bileşenleri parametre olarak kullanılarak puanlanır. En yüksek puana sahip hedef, iş üzerinde en olumlu etkiyi yaratma potansiyeline sahiptir.

North Star ya da Kilit Taşı Metrik

Hem “North Star” hem de “Kilit Taşı” metrik aynı fikre atıfta bulunur:

Müşterilere yaratılan değeri nicelleştiren tek bir metrik

Önceki çerçevelerle yaptığımız gibi birçok doğrulama parametresi kullanmak yerine, sadece bir faktöre bakıyoruz – önerilen fikrin kilit taşı metrik üzerindeki potansiyel etkisi.

Örneğin, güvenlik için metrikler hakkında konuşurken, Alcoa şirketini bir kilit taşı metrik örneği olarak kullandık. Onların durumunda, metrik güvenlik olaylarının sayısına odaklanmıştı.

• Tüm iş hedeflerini önceliklendirmek için sadece bir metrik kullanma fikri çok çekici gelse de, gerçekte, seçim karmaşıklığı sınırlı değildi, sadece farklı bir yere taşınmıştı.

Örneğin, yeni ortaklık ağının North Star metriği üzerindeki etkisini anlamak istiyorsak, ortadaki tüm zorlukları analiz edip nicelendirmemiz gerekecektir ve bu da önceliklendirme görevini daha kolay hale getirmez.

ICE Skorlaması

ICE skorlaması, Kuzey Yıldızı metriğinin ilginç bir türevidir. ICE formülü şu kadar basittir:

• ICE Skoru = Etkisi * Güveni * Kolaylığı

Burada:

• Etki, ana değer metriği (Kuzey Yıldızı metriği) üzerindeki öngörülen etkidir
• Güven, etki tahmininin doğruluk derecesinin sayısal ifadesidir
• Kolaylık, çaba tahminidir (maliyetler, gereken kaynaklar, vb.)

ICE parçalarının değerleri 1-10 ölçeğinde sunulur. Çarpıldıklarında, bir fikri diğerine karşı kıyaslamak için bir öncelik tahmini verirler.

Puana atama oldukça öznel bir süreçtir. Örneğin, Güven için ölçek şöyle olabilir:

• 10 – gerçek uygulamaların sonuçları
• 6 – test, MVP sonuçları
• 4 – üst düzey kullanıcılar bunu talep etti
• 3 – bazı müşteri verileriyle destekleniyor
• 1 – birkaç potansiyel müşteri bunu belirtti
• 0.1 – kullanıcı olmayanlardan gelen fikirler (sektör uzmanları veya basın tarafından belirtilmiş)

İşletme Ağrı Noktası

Bu modelin odak noktası, Kuzey Yıldızı ve Kano Modeli’ne benzer şekilde, müşteriler için olan değerdir. Ana fark, değeri ağrı noktaları açısından değerlendirmemizdir.

Bu ağrı noktalarını nasıl bulabiliriz? Karmaşıklık makalesinde tartıştığımız gibi ürününüzün müşterisi olun veya hafif anketler kullanarak müşterilerinize basitçe sorun.

Pareto analizi

Daha önce, stratejik planlama aracı olarak Pareto Analizini ele almıştık. Önceliklendirme açısından Pareto Analizi çok basit bir fikri teşvik eder:

Oluşturulan değerin %80’i, faaliyetlerin %20’sine atfedilir

Tarihsel analiz genellikle 80/20 oranını doğrulasa da, o %20’yi önceden bulmanın basit bir yolu yoktur.

BSC Designer'da kullanılabilen bir Pareto analizi şablonu. Stratejik hipotezler ve girişimler oluşturmak için yönlendirici soruları (dikdörtgenler) kullanın (yönlendirici soruların altındaki boş satırlara bakın). Kaynak: Pareto analizi şablonu.

Temelde, belirtilen oran:

• Önceliklendirme çerçevelerinin kullanımını gerekçelendirir ve
• Deneyleri en umut vadeden %20 ile sınırlamayı önerir.

Skor kartını kullanarak hedefleri önceliklendirme

Kuruluşunuz hangi strateji önceliklendirme çerçevelerini kullanmalı ve bir öncelik puanı nasıl hesaplanır?

Uygulamada, çoğu kuruluş kendi önceliklendirme çerçevesini oluşturur. BSC Designer kullanıcıları için, yazılımda mevcut olan şablonlara önceliklendirme şablonunu ekledik.

Aşağıda tartışıyoruz:

• Kendi önceliklendirme skor kartınızı nasıl oluşturursunuz
• Bu şablonun kullanımına bir örnek

Önceliklendirme Şablonunu ve skor kartını hazırlayın

“Önceliklendirme” şablonunu kullanarak yeni bir skor kartı oluşturun:

Önceliklendirme şablonuna erişmek için hesabınıza giriş yapın, Yeni > Daha fazla şablon... öğesine tıklayın Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

“Önceliklendirme şablonu” grubunda, varsayılan değerlendirme parametrelerinin listesini göreceksiniz. Bu örnek için RICE çerçevesindeki parametreleri kullandık.

Şablonun değerlendirme parametreleri. Ek parametreler eklemek için 'Ekle' düğmesini kullanın. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Bu parametrelerin nasıl önceden yapılandırıldığını ve önceliklendirme modelinizin ihtiyaçlarına göre nasıl ayarlanabileceğini görelim.

Parametrelerin ağırlığı

Her parametrenin ilgili bir ağırlığı vardır (“Ağırlık” sütununa bakın). Belirli bir parametrenin ağırlığı “Performans” sekmesinde değiştirilebilir.

Her bir değerlendirme parametresinin, 'Performans' sekmesinde belirtilebilen kendi ağırlığı vardır. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Pozitif ve Negatif Parametreler

Bazı parametreler, nihai öncelik puanı üzerinde pozitif etkisi olacak şekilde (erişim, etki, güven) önceden yapılandırılmıştır; bazıları ise negatif etkiye sahip olacak şekilde (Çaba) yapılandırılmıştır.

Parametrenin optimizasyon yönü, Performans sekmesinde değiştirilebilir.

Değerlendirme parametresinin performansı, optimizasyon işlevine bağlıdır. Bu durumda, 'çaba' parametresi minimizasyon için yapılandırılmıştır. Çabaların daha düşük tahmin edilmesi, değerlendirme parametresinin daha yüksek performansına yol açacaktır. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Ölçüm birimleri

Tüm parametreler, parametreleri doğrusal olmayan bir ölçekte nicelleştiren “Uzman Puanı” ölçüm birimlerini kullanacak şekilde önceden yapılandırılmıştır:

Her bir değerlendirme parametresi için bazı özel ölçüm birimleri yapılandırılabilir. Bu durumda, 'Uzman puanı', sayısal değerlerin (10, 25, 50, 100) metinsel değerlere (düşük, ortalama, önemli, yüksek) karşılık geldiği nitel bir ölçüm birimidir. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Bu şekilde, doğal seçim seçeneğini kullanarak her bir parametrenin değeri hakkında karar verebiliriz:

'Değer' alanı için, çabaların tahminini seçmek üzere doğal seçim seçeneği kullanıyoruz. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Önerilen “Uzman Puanı” ölçüm birimi öncelik modelinizin ihtiyaçlarına uymuyorsa, “Genel” sekmesinde farklı ölçüm birimleri yapılandırabilirsiniz:

Önceden tanımlanmış ölçüm birimlerinden birini seçin veya kendi ölçüm biriminizi ekleyin. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Parametre simgesini değiştir

Önceliklendirme skor kartının okunmasını kolaylaştırmak için parametrelerin simgelerini ayarladık. Parametre adının yanındaki simgeye tıklayarak simgeyi değiştirebilirsiniz:

Önceliklendirme parametresinin simgesi, işlevini daha iyi yansıtacak şekilde değiştirilebilir. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Parametre Açıklaması

“Kısa bir isim, örneğin “Etkisi,” daha fazla açıklama gerektirir. Bu amaçla “Açıklama” alanını kullanın.

Bir Örnek: Uygulamada Önceliklendirme Modeli

Önceliklendirme şablonunu eylem halinde göstermek için iki rekabetçi fikri kullanacağım:

• Ürünü Latinceye yerelleştir
• Ürünü Portekizceye yerelleştir

Önceliklendirme modelinin bir kopyasını oluştur

İşleri biraz daha düzenli hale getirmek için “Örnek: önceliklerin analizi” adlı yeni bir grup oluşturalım.

Araç çubuğundaki 'Ekle' düğmesi kullanılarak yeni bir önceliklendirme grubu oluşturuldu. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Şimdi, önceliklendirme şablonunu gruba kopyalayıp yapıştırabiliriz.

İlk kopyayı “Latinceye yerelleştirme”, ikinci grubu ise “Portekizceye yerelleştirme” olarak yeniden adlandırdım.

Yeni önceliklendirme alt grupları oluşturmak için kopyala ve yapıştır işlevini kullandık. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Rekabet eden fikirleri puanla

Şimdi, önerilen parametrelere göre iki fikri puanlama zamanı.

Latince hâlâ bir uygulama alanına sahip olsa da, örneğimizde Latince yerelleştirmeyle ilgilenen çok fazla paydaş olmadığını varsayıyoruz. Buna göre, “Erişim” için (bkz. “Değer” alanı) puan “Düşük” olacaktır:

Önceliklendirme alt grubu, dört önceliklendirme parametresine göre değerlendirildi. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Portekizceye yerelleştirme fikrine puanlar atayalım:

• Bir yandan, hedef kitlemiz tarafından Portekizce kullanımı (“Erişim” parametresi) “Yüksek” ve yerelleştirmenin etkisinin “Önemli” olması bekleniyor.
• Diğer yandan, Portekizce konuşulan pazar için ürün-pazar uyumunun sağlanıp sağlanmayacağını kesin olarak bilmiyoruz; bu nedenle güven seviyesi Ortalama olarak ayarlandı:

Önceliklendirme parametreleri, 'Portekizceye yerelleştirme' grubu için ayarlandı. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Önceliklendirme sonuçlarını stratejik planlama için kullanmayı planlıyorsanız, atanan puanın arkasındaki fikirleri not etmenizi öneririm.

BSC Designer’da bu amaç için bir “Girişimler” aracı bulunmaktadır.

Örneğin, “Güven” parametresi için “Yerel pazardaki paydaşların analizi” adlı bir girişim oluşturabiliriz; burada web sitesi analitik verilerini inceleyecek ve yerel pazardan geçmiş satışları analiz edeceğiz:

Öncelikleri daha iyi tahmin etmek için, yerel pazarı ve paydaşlarını keşfetmeye yönelik bir girişim formüle ettik. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Bir diğer girişim, “Çabalar” parametresiyle hizalanmış “Yerelleştirme için kaynaklar” olabilir. Bu girişim, yerelleştirme için gereken bütçenin yanı sıra tahmini zaman çizelgesini de içerebilir.

Bütçe ve zaman çizelgesi bilgileri içeren bir girişim formüle ettik. Bu, salt bir önceliklendirme modelinden strateji uygulamasına doğru bir adım ötedir. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Öncelik puanını güncelle

BSC Designer’da öncelik puanları zamana özeldir. Ekibinizin bahsedilen pazar analizi girişimi üzerinde çalıştığını ve artık beklenen ürün-pazar uyumu konusunda daha emin olduğunu varsayın.

Bunu yazılımda yansıtmak için, dahili takvimde başka bir tarih seçebilir ve “Güven” parametresi için değeri güncelleyebiliriz.

Öncelik puanının dinamiğini bir panelde görselleştirmeyi planlıyorsanız, öncelik puanındaki iyileşmenin girişimin tamamlanmasından kaynaklandığını takip edebilirsiniz:

Önceliklere ilişkin anlayışımız zaman içinde değişir. Daha önce formüle edilen girişimin ('Yerel pazardaki paydaşların analizi') sonuçlarını elde ettiğimizde, yerel paydaşların gereksinimlerini daha iyi anlarız ve önceliklerimizi buna göre ayarlarız, sırasıyla. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

En yüksek önceliğe sahip fikirleri bulun

Yeni veriler eklediğimiz sürece, yazılım fikirler için öncelik puanlarını günceller:

Yazılım, önceliklendirme grubunun toplam öncelik puanını ('İlerleme, %') hesaplamak için belirli parametrelerin ağırlıklarını ve değerlerini kullanır. Yeni faktörler dikkate alındıkça bu toplam ilerleme zaman içinde değişecektir. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Bu örnekte Latin %15,5 öncelik puanı alırken Portekizce %59,17 aldı. Yazılım bu verileri nasıl elde ediyor? Parametreleri normalize eder, her bir parametrenin önceliğini hesaplar ve ardından toplam öncelik puanını hesaplamak için parametrelerin ağırlıklarını kullanır. Hesaplama ayrıntılarını bu makalede ele aldık.

Yalnızca iki rakip fikir olduğunda, hangisinin daha yüksek öncelik aldığı açıktır. Karşılaştırılacak daha fazla fikriniz olduğunda Analiz işlevini kullanın. Sonuçları öncelik puanına (performans) göre sıralayın ve analizi yalnızca kapsayıcılara (rakip fikirlere) odaklayın:

'Analiz' sekmesinde, en yüksek performansa göre sıralama yapabilir ve en yüksek önceliğe sahip grupları bulabiliriz. Bu örnekte, 'Portekizceye yerelleştirme' en yüksek öncelik puanına sahiptir. Kaynak: Önceliklendirme Şablonu.

Öğelerin listesi artık önceliklerine göre sıralanmıştır.

Sonuçlar

Bu makalede, basit bir diyagrama dayanan temel olanlardan öncelik puanını hesaplamaya yardımcı olan daha karmaşık olanlara kadar çeşitli önceliklendirme çerçevelerini ele aldık. Ayrıca, önceliklendirme şablonunun pratikte nasıl kullanılacağını da tartıştık.

Bir öncelik puanı iyi bir araç gibi gelebilir. Genel olarak öyledir, ancak yeterli bir öncelik puanı asla alamayan bazı çılgın fikirler her zaman vardır. Kuruluşunuzun bu fikirlere açık kalmasını ve bunları uygun yenilikçi analizden geçirmesini sağlayın.

Önceliklendirme Şablonu Şablonunu kullan

BSC Designer, organizasyonların karmaşık stratejilerini uygulamalarına yardımcı olur:

1. Platformda ücretsiz bir plan için kaydolun.
2. Başlangıç noktası olarak Önceliklendirme Şablonu şablonunu kullanın. Bunu Yeni > Yeni Skor kartı > Daha Fazla Şablonlar altında bulabilirsiniz.
3. Paydaşları ve stratejik hedefleri kapsamlı bir stratejiye uyumlu hale getirmek için Strateji Uygulama Sistemimizi takip edin.

Bugün başlayın ve BSC Designer'ın strateji uygulamanızı nasıl basitleştirebileceğini görün!

Alexis Savkín

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.