Ngày nay có rất nhiều cuộc nói chuyện về việc xây dựng các tổ chức ‘dựa trên dữ liệu’. Bạn có thể đã từng tham gia các bài thuyết trình mà mọi người đưa ra các thuật ngữ như “ra quyết định nhanh nhẹn”, “cái nhìn sâu sắc về kinh doanh” và “phân tích dựa trên dữ liệu”.
Dữ liệu là để dự báo
Khi mọi người nói rằng họ muốn có ‘thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu’ để đưa ra ‘quyết định kinh doanh thông minh’, điều họ thường muốn nói là họ muốn biết điều gì đã xảy ra trong quá khứ, để họ có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai .
Nếu bạn đã kinh doanh được một thời gian, thì đây không phải là điều gì mới mẻ.
Chẳng hạn, bạn có thể muốn dự đoán khối lượng công việc của nhóm mình trong quý tới để bạn có thể chuẩn bị cho giai đoạn khủng hoảng sắp tới. Hoặc bạn có thể muốn dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai để biết bạn nên giữ bao nhiêu hàng tồn kho. Trong những trường hợp như vậy, bạn đang cố gắng dự đoán các điều kiện trong tương lai bằng cách xem xét các xu hướng trong quá khứ, điều này có nghĩa là tìm kiếm các mẫu trong các con số của bạn.
Những lần khác, dữ liệu phục vụ như một hệ thống cảnh báo sớm . Phân tích hoạt động tốt mang lại cho bạn khả năng phát hiện các vấn đề trong doanh nghiệp của bạn ở giai đoạn sớm nhất có thể. Đây có thể là các sự cố như máy chủ bị đổ, điểm NPS của bạn giảm trong suốt một quý hoặc bộ phận hỗ trợ khách hàng nhận được làn sóng khiếu nại của khách hàng mới chưa từng có.
Trong những trường hợp như vậy, bạn đang so sánh những gì đang xảy ra với một số đường cơ sở mà bạn đã thiết lập trong quá khứ. Điều này cho phép bạn điều tra trước khi vấn đề vượt khỏi tầm kiểm soát.
Nếu chúng ta đặt thuật ngữ hoa mỹ sang một bên, thì hai kịch bản này được nắm bắt bởi hai loại chỉ báo:
- Các chỉ số hàng đầu — Đây là những chỉ số có thể dự đoán thành công trong tương lai.
- Các chỉ báo xu hướng trễ — Các chỉ báo trễ là các chỉ báo báo cáo hiệu suất trong quá khứ. Các chỉ báo xu hướng trễ là những gì bạn nhận được khi đo lường hiệu suất đó trong một khoảng thời gian.
Chỉ số hàng đầu
Các chỉ số hàng đầu cho bạn thấy tương lai có thể như thế nào. Bởi vì chúng cung cấp thông tin trước, nên chúng cho bạn đủ thời gian để hành động đáp ứng với tương lai đã được dự báo này.
Chỉ số hàng đầu là khó khăn . Thông thường, những gì bạn đang làm khi tìm ra một chỉ báo hàng đầu là tìm kiếm một phép đo đại diện cho một kết quả mà bạn muốn. Chẳng hạn, nếu bạn muốn tăng tỷ lệ chốt đơn hàng, thước đo hàng đầu cho việc này là số lượng khách hàng tiềm năng lọt vào đầu kênh của bạn.
Tất nhiên, có vấn đề với cách tiếp cận này. Các chỉ số proxy không ánh xạ hoàn hảo với kết quả mà bạn mong muốn. Trong ví dụ bán hàng của chúng tôi, một tỷ lệ lớn khách hàng tiềm năng mà bạn đã thu thập có thể không chốt được.
Một chỉ số hàng đầu rõ ràng hơn một chút là phép đo cho bạn biết về tiến độ bạn đã đạt được. Một ví dụ tuyệt vời về điều này là biểu đồ burndown. Đây là hình ảnh trực quan mà bạn nhìn thấy bất cứ khi nào bạn loay hoay trong phần cài đặt của một công cụ quản lý dự án linh hoạt. Biểu đồ biểu thị công việc còn lại trên trục tung, với thời gian biểu thị trên trục hoành.
Điều làm cho biểu đồ burndown trở thành một chỉ báo hàng đầu tốt là khi bạn so sánh tiến trình với cái được gọi là chỉ báo tuyến tính . Đây là khi bạn vẽ một đường thẳng theo đường chéo trên biểu đồ. Nếu tiến độ của nhóm bạn thấp hơn mức cho phép, nghĩa là có ít việc phải làm hơn so với dự đoán ban đầu và bạn đang vượt tiến độ. Nếu tiến độ của nhóm bạn vượt quá giới hạn, thì bạn đang gặp rắc rối.
Giám đốc điều hành huyền thoại của Intel Andy Grove chỉ ra rằng các chỉ số tuyến tính có thể được sử dụng trong các bộ phận khác. Chẳng hạn, Intel đặt mục tiêu tuyển dụng hàng năm. Hạn ngạch này được hoàn thành trong khoảng thời gian vài tháng trước mùa tốt nghiệp đại học.
Một chỉ báo tuyến tính như chỉ báo bên dưới sẽ đưa ra cảnh báo sớm rằng chúng ta có khả năng bỏ lỡ mục tiêu, sau đó cho chúng ta biết rằng chúng ta cần tăng cường tuyển dụng trong hai tháng còn lại.
Tất nhiên, các chỉ báo tuyến tính không phải là loại chỉ báo hàng đầu duy nhất. Nếu bạn nhận thấy các yêu cầu về tính năng tăng lên từ doanh số bán hàng, bạn có thể dự đoán một cách hợp lý về khoảng thời gian khó khăn sắp tới cho các nhóm thiết kế và kỹ thuật phần mềm của mình, với sự gia tăng tương xứng về tải hỗ trợ khách hàng trong tương lai. (Than ôi, các tính năng mới luôn dẫn đến các vấn đề hỗ trợ khách hàng mới).
Tất nhiên, điều quan trọng cần nhớ là bạn phải tin vào tính hợp lệ của các chỉ báo hàng đầu để chúng trở nên hữu ích. Nếu bạn không sẵn sàng hành động khi họ yêu cầu bạn hành động, thì tất cả những gì bạn đang tạo ra cho chính mình là một đống lo lắng mỗi khi bạn nhìn vào bảng điều khiển của mình.
Chỉ báo xu hướng tụt hậu
Loại chỉ báo khác hữu ích cho người vận hành bận rộn là chỉ báo xu hướng trễ .
Trước khi tiếp tục, chúng ta hãy nói một chút về các chỉ báo trễ nói chung.
Các số liệu rõ ràng nhất thường là các chỉ số trễ. Họ đo lường một cái gì đó đã xảy ra. Khi hiệu suất của bạn được chấm điểm vào cuối một quý, số liệu mà ban quản lý sử dụng đều là các chỉ báo trễ — tức là các thước đo về những gì bạn đã làm trong quý đó.
Điều này rất tốt để đo lường hiệu suất, nhưng không hữu ích nếu bạn đang sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định vận hành. Hãy nhớ rằng: điều bạn muốn là sự hiểu biết về những gì đã xảy ra trong quá khứ, để bạn có thể biết phải làm gì trong tương lai.
Khi được nhìn dưới ánh sáng này, các chỉ báo trễ hữu ích nhất khi được sử dụng như một ‘hệ thống cảnh báo sớm’. Điều này trở nên dễ thực hiện hơn khi được trình bày như một phần của xu hướng.
Một lợi ích chính của việc vạch ra xu hướng là tìm hiểu tỷ lệ đầu ra ‘bình thường’ trong tổ chức của bạn. Mọi tổ chức đều hoàn thành công việc ở một tốc độ ‘bình thường’ nhất định. Đầu ra này có thể ở dạng vé hỗ trợ đã đóng, tính năng đã hoàn thành, giao dịch đã được chuyển giao hoặc ứng viên đã được xử lý. Khi bạn biết tỷ lệ bình thường, bất kỳ sự sai lệch nào so với tiêu chuẩn đó sẽ khiến bạn lo lắng.
Điều này ngụ ý rằng các chỉ báo xu hướng có thể được thực hiện theo một trong hai cách: thứ nhất, chúng có thể được đo lường theo thời gian (bạn đo lường sản lượng của mình so với sản lượng của các tháng trước) hoặc theo tiêu chuẩn lý thuyết (ví dụ: bạn có thể tính toán rằng bạn nên có thể hoàn thành 300 vật dụng mỗi tháng, nhưng hiện tại bạn chưa làm được. Tại sao?)
Hai cách tiếp cận này phục vụ các mục đích hơi khác nhau.
- Việc vẽ một đường xu hướng nhắc bạn so sánh với sản lượng trong quá khứ. Nhưng nó cũng cho phép bạn ngoại suy từ mô hình hiệu suất. Một tháng báo cáo lỗi tăng lên có thể là biến thể bình thường. Một phần tư các báo cáo lỗi ngày càng tiêu cực sẽ là một hồi chuông cảnh báo.
- So sánh với một tiêu chuẩn lý thuyết buộc bạn phải suy nghĩ về lý do tại sao đầu ra lại như ngày nay, thay vì những gì tiêu chuẩn nói.
Điều này gợi ý một số câu hỏi để bạn tự hỏi khi xem xét các chỉ số tụt hậu của mình:
- Tỷ lệ bình thường cho số liệu này là gì?
- Có một tiêu chuẩn lý thuyết tôi có thể thiết lập? Nếu vậy, làm thế nào tôi làm chống lại tiêu chuẩn này?
- Khi nào tôi biết rằng đây là một xu hướng và khi nào tôi có thể coi biến thể là bình thường?
Tổng kết
Rõ ràng, việc có sẵn một chỉ báo cho bạn trong bảng điều khiển sẽ tốt hơn nhiều so với việc có các con số được tạo cho bạn hàng tháng. Khi những nguyên tắc đo lường này lần đầu tiên được tạo ra, người vận hành phải đợi nhân viên của họ vẽ đồ thị và bảng trên giấy cho họ.
