Определение пригодности показателей

Трудноуловимые нюансы

Многие показатели оказываются трудными для понимания или использования. Иногда показатель не улавливает тонкие нюансы бизнес-процесса, и тогда проектной команде бывает трудно определить, какие данные нужно использовать и какие расчеты нужно выполнять.

Например, руководители Direct Energy хотели использовать показатель «число повторных вызовов» для отслеживания эффективности работы выездных техников, но проектной группе потребовалось много времени, чтобы уточнить смысл этого показателя. Например, хотя главная обязанность техников, работающих по вызовам, это ремонт домашних энергоустановок, они могут также и продавать такие установки. И разве плохо, если повторный визит связан с тем, что техник принес клиенту литературу по аналогичным системам, или с продажей клиенту такой системы? И как быть, если владелец дома, пытаясь сэкономить деньга, позволяет технику сделать лишь минимальный ремонт устаревшей системы, а вскоре вызывает его снова, потому что печь опять не работает?

Большинство бизнес-процессов имеет массу нюансов, и чтобы показатели действительно были эффективными, эти нюансы необходимо понимать, учитывать и «встраивать» в показатели, особенно если данный показатель влияет на заработную плату или другие виды вознаграждения. Нет ничего хуже такого сценария, когда сотрудники обнаруживают неожиданные важные нюансы уже после того, как показатели начали активно использоваться, потому что это часто порождает массу скандалов и иных неприятностей и наносит ущерб и системе управления эффективностью, и политике начисления заработной платы и иных вознаграждений.

Недостающие или испорченные данные

Бывает так, что данных, которые позволили бы рассчитывать значения предлагаемого показателя, просто не существует или они имеют низкое качество и их трудно интегрировать. Самые распрекрасно определенные ключевые показатели эффективности не удастся внедрить, если нет никаких данных, на основании которых их можно было бы исчислять. Руководители, которые хотят создать стратегическую панель индикаторов, часто априори полагают, что в хранилище данных или какой-то иной системе хранения корпоративных данных содержатся все данные, необходимые для поддержки выбранных показателей. Между тем это верно отнюдь не всегда. И, чтобы избавить себя и других от возможных проблем, руководители компании с самого начала должны поручить системному аналитику выяснить, существуют ли источники данных для предлагаемых ключевых показателей эффективности, чтобы можно было заблаговременно решить, нужно ли выбрать другие ключевые показатели эффективности или нужно создать новую систему или процесс для генерирования необходимых данных.

Очистка массивов данных, находящихся в плохом состоянии, содержащих слишком большой процент пропусков, негодных значений, совпадающих записей или содержащих несовместимые типы данных, может занимать недели или даже месяцы (а иногда вообще оказывается невозможной). В таком случае руководители должны решить, настолько ли важен данный показатель, чтобы ради него затевать крупный проект восстановления данных, или его можно заменить другим показателем. Другая распространенная проблема состоит в том, что данные, необходимые для исчисления данного показателя, могуг быть разбросаны по многим системам, которые воспринимают и хранят данные в разных форматах. И даже если такие распределенные данные находятся в хорошем состоянии (хотя обычно это не так), проектной группе придется потратить много сил на интегрирование таких данных и обеспечение их единообразия.

«Интеграция данных — критически важный аспект, но его часто упускают из виду, особенно представители бизнеса, — говорит Патрик Морисси, менеджер по управлению эффективностью в Business Objects. — Они чаще всего вообще не знают, что такая проблема существует, пока технические специалисты не уведомят их о том, что они не могут обеспечить все необходимые ключевые показатели эффективности. И чем крупнее организация, тем большую проблему представляет интеграция данных».

Создание нового процесса

Иногда удается без особых затруднений создать новый процесс, позволяющий обеспечить высококачественные данные для предлагаемого ключевого показателя эффективности. Например, если руководители хотят знать, со сколькими клиентами еженедельно вступает в непосредственный контакт каждый продавец, они могут дать распоряжение, чтобы коммерческий отдел составил график работы продавцов и еженедельно представлял соответствующие данные группе обслуживания панели индикаторов. А если они хотят отслеживать уровень удовлетворенности клиентов, они могут попросить фирму, специализирующуюся на исследованиях рынка, время от времени проводить анонимные опросы и представлять им результаты для включения их в стратегическую панель индикаторов.

Однако не для любого ключевого показателя эффективности можно обойтись ручным вводом данных. Если показатель того заслуживает, руководителям, возможно, придется отдать распоряжение о создании новой системы поддержки основных операций. Например, если они хотят отслеживать ежедневные продажи бакалейных товаров на уровне товарных позиций, то для получения нужных данных им, возможно, придется развернуть специальную систему стоимостью в несколько миллионов долларов. Так что руководителям компаний необходимо соотносить ценность предлагаемого ключевого показателя эффективности и процессов, которые он измеряет, со стоимостью создания новой системы.

Задержки проекта

Эксперты говорят, что большинству стратегических панелей индикаторов к моменту их запуска в эксплуатацию недостает 20-30% необходимых данных, однако они считают, что задерживать или откладывать проект из-за этого не надо. Пока организация будет создавать системы для получения недостающих данных, она уже сможет извлекать выгоду из использования других показателей. Однако эти проблемы подчеркивают важность присутствия в проектной группе технических специалистов, способных правильно определить затраты, связанные с получением данных, необходимых для исчисления тех или иных ключевых показателей эффективности.

Дата добавления: 2015-04-29