Измеряя успех: меньше суеты, больше эффективных решений. Марк Грабан. Саммари. Smart Reading

одаж, руководитель стартапа в два клика узнает количество посетителей сайта или охват рекламного объявления, начальник производства без труда может отслеживать пропускную способность оборудования или процент бракованных деталей. И даже в обычной жизни данных у нас более чем достаточно: фитнес-браслет готов в любой момент рассказать, сколько шагов мы прошли и сколько часов спали, а телефон выдаст сведения о времени использования приложений. Но часто мы плохо понимаем, как работать с данными, чтобы они принесли нам реальную пользу.

Как мы анализируем данные

      Есть два типовых способа:

      ▶ Сравниваем с целевым показателем, который получили от начальства или сами себе установили по тем или иным соображениям.

      ▶ Сравниваем с показателями за предыдущий месяц.

      Большинство отчетов похожи друг на друга: красиво отформатированные таблицы со столбцами данных за текущий месяц, за месяц предыдущий и, возможно, за этот же период в прошлом году; «хорошие» показатели выделены зеленым цветом, «плохие» – красным.

      Человеческому мозгу гораздо легче анализировать наглядное изображение в виде графика. Такова его природа – нам проще распознавать и обрабатывать визуальные образы в виде графиков, чем интерпретировать ряды одинаковых столбцов с цифрами.

      Глядя на такую таблицу, трудно сказать, как мы стали работать: лучше или хуже, понять, увеличилась или снизилась эффективность, достигаем ли мы целевых показателей регулярно или только время от времени, становится ли наша деятельность более результативной. Простое отслеживание хорошо только для ретроспективного анализа. Нельзя управлять автомобилем, все время глядя в зеркало заднего вида. Используя традиционные методы анализа показателей эффективности, мы обсуждаем, что пошло не так на прошлой неделе, вместо того чтобы спрашивать, как мы можем улучшить наши дела.

Как правильно анализировать

      О чем нужно подумать. Наша цель – научиться не просто анализировать прошлое, но и прогнозировать будущее, понимать «голос процесса» и находить ответы на три действительно важных вопроса:

      1. Добиваемся ли мы желаемого результата? Если да, то получается ли у нас делать это регулярно, а не от случая к случаю?

      2. Работает ли система «все лучше и лучше»? Можем ли мы предсказывать будущие результаты?

      3. Что нужно сделать, чтобы система работала эффективнее? Когда систему нужно менять? Как понять, что изменения действительно улучшили ситуацию?

      Цифры и действия. Обычно ключевые показатели[1] в организациях измеряются ежемесячно. Конечно, это может быть поводом для радости – «Ура, продажи увеличились на 40 % по сравнению с предыдущим месяцем» – или огорчения. Но вряд ли позволяет адекватно оценить действия, которые привели к этому результату. Двух столбцов данных – за прошлый и текущий период – недостаточно. Наоборот, чем больше данных, чем чаще они собираются, тем скорее мы увидим направление движения и тем быстрее сможем отреагировать на действительно важные сигналы. Ежедневные метрики лучше, чем еженедельные. Еженедельные лучше, чем ежемесячные. Конечно, при правильном анализе.

      Показатели и система. В компаниях работники очень быстро понимают, как можно манипулировать статистикой, и учатся приукрашивать показатели.

      Вместо того чтобы действительно улучшить качество обслуживания, менеджеры просто перестают регистрировать мелкие жалобы на ошибки персонала. На бумаге все выглядит отлично, показатели отражают рост, а реальные проблемы остаются нерешенными.

      Именно поэтому нужно стремиться не к изменениям показателей, а к изменениям системы, которая приводит к изменениям показателей. И поэтому так важно понимать, когда система перестает справляться со своей задачей и нужно инициировать изменения системы.

      Вес – это всего лишь число. Мы не можем изменить число, но мы можем изменить свои действия – начать правильно питаться и больше двигаться, попробовать новую систему упражнений, – а уже эти действия могут привести (или нет) к изменению цифры, которую мы видим на весах.