Trong một nghiên cứu hoặc dự án, việc kiểm soát các số liệu đầu vào là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả đầu ra. Các số liệu đầu vào bao gồm các thông tin được thu thập và sử dụng để thực hiện phân tích và đưa ra quyết định. Tuy nhiên, không phải số liệu nào cũng có thể được kiểm soát, do đó, việc định rõ các số liệu có thể kiểm soát và không kiểm soát là điều cần thiết.
Kiểm soát số liệu đầu vào
Chìa khóa để khám phá các sắc thái của ý tưởng này là cố gắng đưa ra các số liệu đầu vào có thể kiểm soát được cho công ty của chính bạn. Hãy nghĩ về một số quy trình kinh doanh mà bạn tham gia. Bây giờ, hãy nghĩ về các số liệu bạn có thể đo lường khi thiết lập quy trình đó.
- Bán hàng: số lượng giao dịch đã đóng.
- Tiếp thị: lưu lượng truy cập blog hoặc số người đăng ký bản tin mới mỗi tuần.
- Kỹ thuật phần mềm: số tính năng mới được cung cấp trong mỗi khoảng thời gian.
- Hỗ trợ khách hàng: điểm khảo sát hỗ trợ sau khách hàng / NPS .
Khả năng cao là các chỉ số bạn chọn sẽ là chỉ số đầu ra — tức là kết quả mà bạn muốn cho doanh nghiệp, nhưng bạn thực sự có quyền kiểm soát gián tiếp.
Lấy lưu lượng truy cập blog chẳng hạn. Giả sử mục tiêu của bạn là tăng lưu lượng truy cập blog lên gấp 2 lần trong vòng sáu tháng tới. Bạn sẽ làm gì? Viết thêm bài viết của khách? Làm thêm SEO? Spruce lên cấu trúc trang web của bạn? Hãy thử và có một số bài đăng lan truyền?
Câu trả lời có khả năng là bạn sẽ thử tất cả những điều này, nhưng với sự hiểu biết rằng những nỗ lực của bạn sẽ bị trì hoãn. Ví dụ: đối với các cải tiến liên quan đến SEO, đây có thể là khoảng cách sáu tháng giữa hành động và kết quả.
Và do đó, việc đo lường các chỉ số đầu ra là không đủ. Nó không đủ tốt nếu bạn muốn thúc đẩy nhân viên của mình, và nó chắc chắn không đủ tốt nếu bạn làm việc tại Amazon. Như Colin Bryar đã nói , nếu muốn trở thành một nhà điều hành giỏi, bạn cần có hiểu biết cụ thể về các yếu tố mà bạn có quyền kiểm soát, những yếu tố đóng góp trực tiếp vào chỉ số đầu ra mà bạn quan tâm. Và bạn cần đo lường điều đó. Ông lập luận:
“Những nhà điều hành giỏi nhất mà tôi từng gặp hiểu rất rõ ràng rằng nếu họ nhấn các nút này hoặc xoay các đòn bẩy này theo đúng cách, họ sẽ nhận được kết quả như mong muốn. Họ hiểu rõ quá trình đó.”
Các số liệu đầu vào này thường liên quan đến khách hàng.”Trải nghiệm của khách hàng tuần này có tốt hơn so với tuần trước không? Đó là khó khăn để tìm ra hơn nó âm thanh. Vì vậy, bạn theo dõi 10 hoặc 20 thứ khác nhau, bạn thử nghiệm một chút,” Bryar nói. “Đo lường chúng ngày này qua ngày khác — một nhà điều hành giỏi luôn sử dụng công cụ để họ biết chính xác điều gì đang xảy ra. Nếu bạn không đo lường một cái gì đó, nó sẽ đi sai hướng.”
Những gì bạn muốn đo lường là các chỉ số đầu vào có thể kiểm soát — những thứ mà bạn biết rằng bạn có thể cải thiện ngay hôm nay, điều đó sẽ dẫn đến những thay đổi trong chỉ số đầu ra mong muốn của bạn trong nhiều tháng sau đó. Các số liệu đầu vào này có xu hướng khuyến khích hành vi nếu bạn thiết lập chúng làm mục tiêu của tổ chức.
Thuộc tính chính của nhiều chỉ số này là bạn sẽ dừng lại và tiếp tục “đợi một chút, tôi không nghĩ những chỉ số này sẽ dẫn đến kết quả mà chúng tôi muốn/Tôi không nghĩ những chỉ số này sẽ hiệu quả với chúng tôi.” Và đó là toàn bộ vấn đề.
Theo định nghĩa, chỉ số đầu vào có thể kiểm soát là một vài lớp trước chỉ số đầu ra mong muốn của bạn và bạn sẽ cần điều tra xem liệu có tồn tại mối quan hệ vững chắc giữa hai chỉ số này hay không. Quan trọng hơn, một số liệu đầu vào có thể kiểm soát sẽ dẫn đến thay đổi hành vi ngay lập tức trong nhóm của bạn và bạn nên cảm thấy lo sợ rằng điều đó sẽ dẫn đến một số loại khuyến khích sai lệch.
Hy vọng bạn đã thử chọn một số liệu đầu vào hợp lý cho quy trình kinh doanh của mình, cùng với một số liệu đầu ra tương xứng mà nó được cho là sẽ ảnh hưởng. Để khiêu khích bạn thêm một chút: hãy thử trải qua một số quy trình khác nhau trong doanh nghiệp của bạn. Đối với mỗi quy trình kinh doanh, hãy hỏi:
- Hành vi mong muốn mà chúng ta muốn ở đây là gì? (ví dụ: đối với nhóm dữ liệu, điều này có thể là – chúng tôi muốn tăng % quyết định kinh doanh được đưa ra bằng dữ liệu).
- Số liệu đầu ra của chúng tôi cho điều đó là gì và chúng tôi sử dụng nó như thế nào? (Làm thế nào bạn sẽ nắm bắt nếu các quyết định được đưa ra với dữ liệu hay không?)
- Số liệu đầu vào của chúng tôi là gì? Một ứng cử viên khả thi là: % báo cáo nội bộ được truy cập — có thể là qua bảng điều khiển hoặc đọc email — ít nhất một lần một tuần.
- Bây giờ, hãy chuẩn bị để trải qua quy trình thử và sai DMAIC mà Amazon sử dụng, để kiểm tra xem chỉ số đầu vào bạn đã chọn có thực sự ảnh hưởng đến chỉ số đầu ra hay không.
Vì sao số liệu đầu vào quan trọng?
Câu trả lời đơn giản là chúng ta không được dạy để suy nghĩ như vậy. Khi mọi người nói “hãy hướng đến nhiều dữ liệu hơn”, chúng tôi ngay lập tức cho rằng, “ồ, chúng tôi phải đo lường kết quả kinh doanh của mình”. Và do đó, chúng tôi đo lường những thứ như số lượng giao dịch đã chốt, tỷ lệ duy trì nhóm thuần tập hoặc tăng trưởng doanh thu hoặc số lượng khách truy cập blog. Đây là tất cả các chỉ số đầu ra — và mặc dù chúng quan trọng, nhưng chúng cũng không đặc biệt khả thi.
Amazon lập luận rằng chỉ biết số liệu đầu ra của bạn là chưa đủ . Trên thực tế, họ còn đi xa hơn và nói rằng bạn không nên chú ý nhiều đến các số liệu đầu ra của mình; bạn nên chú ý đến các chỉ số đầu vào có thể kiểm soát mà bạn biết sẽ ảnh hưởng đến các chỉ số đầu ra đó. Đó là một điều rất khác khi, giả sử, nhóm hỗ trợ khách hàng của bạn biết rằng phần thưởng hiệu suất của họ được gắn với sự kết hợp giữa NPS và ‘% yêu cầu hỗ trợ được đóng trong vòng 3 ngày’. Nếu bạn đã chứng minh rõ ràng mối liên hệ giữa cái trước và cái sau, thì mọi người trong nhóm đó sẽ được khuyến khích đưa ra các cải tiến quy trình để nâng % đó lên!
Tất nhiên, có những vấn đề tiềm ẩn với phương pháp này. Nhưng Amazon đã phát triển một số kỹ thuật để ngăn chặn các ưu đãi sai lệch:
- Mọi chỉ số đều có chủ sở hữu và mọi chủ sở hữu chỉ số đều phải hiểu biến thể bình thường là gì và biến thể bất thường là gì.
- Các số liệu được kiểm tra bởi một bộ phận độc lập (tài chính), điều này ngăn chủ doanh nghiệp ép các số liệu hoặc chọn các số liệu làm cho chúng có vẻ tốt.
- Các số liệu được xem xét hàng tuần, tại cuộc họp Đánh giá kinh doanh hàng tuần. (Điều này xảy ra một cách gián đoạn – ở cấp cao nhất cho đến từng đội).
- Bộ phận tài chính thông báo cho cả lãnh đạo và chủ sở hữu doanh nghiệp cách họ theo dõi từng mục tiêu hàng năm của mình, trên cả số liệu đầu vào và đầu ra.
- Người điều hành và chủ sở hữu doanh nghiệp phải đánh giá nghiêm túc tính hiệu quả của mọi chỉ số và được phép sửa đổi hoặc xóa chúng nếu chúng không còn hữu ích.
- Chủ sở hữu số liệu phải có một quy trình kiểm tra từng số liệu để kiểm tra xem nó có đo lường được những gì đáng lẽ phải đo lường hay không. Quá trình kiểm toán kích hoạt trên cơ sở định kỳ.
Điểm mà tôi đang cố gắng đưa ra là Amazon sử dụng các chỉ số như một vũ khí hoạt động được tinh chỉnh — và Amazon hiểu rằng, từ góc độ thiết kế khuyến khích , các chỉ số được thiết kế tốt có thể ảnh hưởng đến hành vi của tổ chức.
Trong thế giới Kinh doanh thông minh, chúng ta thường dành thời gian nói về các công cụ mới thú vị, thủ thuật sắp xếp đường ống mới hoặc kiểm tra đơn vị dữ liệu hoặc ‘sổ ghi chép, không phải bảng điều khiển!’ Nhưng có thể nói rằng, những điều đó không quan trọng nếu tổ chức của bạn không được thiết lập để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Amazon đã điều hành các cuộc họp đo lường ban đầu của mình bằng những tập giấy in. Và họ đã làm điều này vào đầu những năm 2000, khi các kho lưu trữ dữ liệu dạng cột còn non trẻ và các khối OLAP vẫn là tiêu chuẩn. Và nó đã thành công ngoài những giấc mơ ngông cuồng nhất của nó.
Tổng kết
Các số liệu đầu vào kiểm soát là các thông tin được thu thập từ các nguồn tin cậy và phương pháp đo lường chuẩn xác. Việc kiểm soát các số liệu đầu vào giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả đầu ra, giúp các phân tích và quyết định được đưa ra dựa trên các thông tin đáng tin cậy.
