あなたの目標は、毎日サービスを提供する顧客の数を増やすことだとしましょう。 おそらく、フードスタンプアプリケーションを処理する市役所を経営しているのかもしれませんし、会社の製品の技術サポートを提供しているのかもしれません。 オンラインで、直接、電話で何人の顧客にサービスを提供していますか？ これらの各チャネルの問題を解決する平均時間はどれくらいですか？ どのタイプの顧客のリクエストが最も時間がかかり、どのタイプが適切に処理できますか？
これらの質問に答えられない場合は、試してみる前に失敗に直面していることになります。
データ駆動型の意思決定は、市役所から企業の役員室まで、最近の生活様式です。 あなたが行動の流れを決定する数字を持っているなら、思考は行きます、なぜあなたはあなたの心またはあなたの心を使うでしょうか？ しかし、すべての動きをコールドでハードなデータでバックアップしようとすると、古い数字を便利な数字と間違えやすくなります。 すべてのデータが同じように作成されるわけではありません。正しいデータを収集するための最良の方法は、パフォーマンスメトリックの正しいセットを開発することです。
では、どの指標があなたを助け、どれが中心的な問題からあなたをそらすだけでしょうか？ データを扱う際によくある5つのよくある間違いと、それらを避けるためのヒントを次に示します。
間違いその1：メトリックを持っているだけで十分
ゼロを測定することは、何も測定しないよりも良いことは事実です。 しかし、あまりにも多くの人々が単に「メトリック」という言葉を監督者に発言できることに満足しており、あまりにも多くの監督者は、チームが何かを数えている場合、正しいことをしなければならないと考えています。
データは、パフォーマンスの品質を測定および管理できる場合にのみ役立ちます。 これは、たとえば、建築局が、検査に合格した建物の数をカウントすることが必ずしも重要ではないことを意味します。最初の検査から1か月または2か月以内に違反を修正した建物の数。 このより豊富なデータセットは、検査プロセスの非効率性を明らかにし、部門がより良い安全基準に向かって作業できるようにします。
間違いその2：より多くのメトリクス、より良い
一般的な誤解は、何かを数えることができる場合、それを数える必要があるということです。 データを収集するために必要な労力が私の時間だけでなく、非常に多くの時間を割り当てられた人々の時間の浪費であることを見つけるために、スプレッドシートにメトリックのタブとタブをレイアウトするミスを犯しました私たちが測定しようとしている仕事。
パフォーマンスの監視が煩わしくなり、実際にパフォーマンス自体が妨げられることは望ましくありません。 一連のメトリックを作成する場合、測定可能なすべての項目をブレインストーミングし、プログラムに関する最も重要な情報を生成する上位10の指標に優先順位を付けることから始めます。 管理可能な負荷から始めて、データを収集するために必要な労力が有用な観察と改善の機会に見合う限り、徐々に追加します。
間違い3：ボリュームに価値判断を割り当てる必要がある
表面的には、応答するコールの数が少ないほど、応答するコールの数が多い方が直感的に思えます。 しかし、1時間に5回のコールを追加するために、各コールの品質が損なわれることを想像してください。 収集される情報が少なくなり、対処される問題が少なくなります。 発信者は最初の電話に満足していないため、2回目または3回目に電話をかけ、電話番号をさらに増やしますが、時間がかかり、最初に電話がかかった理由に対処できません。 おそらく、1分間より長く続くが、発信者の質問により適切に対応する通話は、繰り返しの通話を防ぐことになり、誤解だけでなく後方へのより均等なより良い思考の線をレンダリングします。
また、絶対数として数えた場合、多くのメトリックが特に役に立たないことを認識することも重要です。 文脈がなければ、数字は多かれ少なかれ無意味です。 分子はすべて分母に値し、純粋な数値は合計に対する割合として表される必要があります。 たとえば、1, 000人のホームレスを通りから一時的な住宅に移動することは称賛に値します。 しかし、目標が20, 000人のホームレスの人々のための住宅を作ることである場合、あなたはそこの道の5％に過ぎないことを認識することが重要です。
間違いその4：数字を自分たちに語らせる
数字がすべてを物語っていると仮定するのは危険です。 データを喫煙銃ではなく、パンくずリストの痕跡と考える方が適切です。 メトリックスは、問題のある領域を指し示すか、他の方法では気付かない可能性のある潜在的な問題を警告します。 しかし、素手で掘り下げるまで、数字はそれだけ、つまり数字です。 問題の根本を明らかにするには、多くの場合、手元の問題の近くで働く人々にインタビューし、質的なデータを観察し、意味を理解する必要があります。 メトリックは結果を反映しますが、根本原因は反映しません。
ファイリングプロセスを完了するための時間が5日間増加している場合があります。 しかし、事務員が BuzzFeedに 1日中先延ばししていると自動的に想定しないでください。 いくつかの簡単な質問から、最近のマーケティング努力によってアプリケーションが20％増加したか、新たに法制化された変更がプロセスにステップを追加したことが明らかになる場合があります。 あなたの数字を、質問自体を答えとしてではなく、質問の領域に焦点を当てるようにしてください。
間違い5：今すぐ良い指標になれば、後で良い指標になる
目的がそうであるように、問題はシフトして変化します。 おそらく、メトリックの初期セットにより、事務処理の契約の遅れ時間に対処することができました。 ただし、その問題が解決したら、あなたの栄光に頼らないことが重要です。 そのメトリックはさらに改善される可能性があります。あるいは、まったく別の問題領域が注意を求めています。
3〜6か月ごとにメトリックを再確認して、現在のコンテキストで依然として意味をなすことを確認してください。 いくつかは時代遅れになり、他は微調整を必要とすることに気付くでしょう。 ただし、メトリックの変更を決定するときは注意してください。 特定のデータを測定する方法を変更すると、履歴データの有用性が低下し、収集するデータの連続性が損なわれる可能性があります。 これは、時間の経過とともにメトリックを調整するべきではなく、決定を軽く行うべきではないということではありません。
データは科学であり、そのように扱うに値します。 考慮された場所からメトリックにアプローチするために時間をかけると、努力を絶えず評価し、有意義な改善を実施することができます。
