KPI. Модель разработки: Как будет собираться информация?

Модель разработки KPI: Базовые составляющие показателей

Рассмотрим аспекты сбора данных.

Вместо того, чтобы просто выбрать любой из существующих методов измерения, важно определить их преимущества и недостатки, а также уместность использования методов сбора данных. Разработанный показатель должен иметь такие атрибуты, как краткое описание метода сбора данных, источник данных, шкалу измерения, периодичность сбора данных и ответственных за сбор и обновление данных:

8 Метод сбора данных

Определяет и описывает способ сбора данных. Методы сбора данных или инструменты измерения включают исследования, опросы, интервью, фокус-группы, сбор архивных данных и др.

9 Источник информации

Здесь определяется, откуда пришла информация. Подумайте о доступе к информации и ответьте на вопросы:

как скоро можно получить информацию?

Выполнима ли задача по сбору данных?

Предоставит ли определенный метод сбора данных, к примеру, интервью с топ-менеджерами, достоверную информацию. Если нет, возможно, следует совместить несколько методов.

10 Формула, шкала, метод оценки

Здесь разработчик показателей определяет, как данные будут зафиксированы. Возможно ли разработать формулу? Это самостоятельный показатель, или производная от других показателей?

Также следует определить, какая из шкал используется:

  • номинальная (подобие или различие объектов по некоторому признаку, например, футбольные игроки или мужчина/женщина);
  • порядковая (степень выраженности признака, например, рейтинг ресторанов по звездам);
  • интервальная (измерения в этой шкале не только упорядочены по рангам, но и разделены определенными интервалами, к примеру, температура по Фаренгейту или по Цельсию);
  • рациональная (тип интервальной шкалы с нулевой отметкой, кото-рая отражает отсутствие измеряемой характеристики, к примеру, длина, время, температура по Кельвину);

Или, возможно, показатель не измеряется количественно?

То, как мы будем использовать информацию, зависит от выбранной шкалы. К примеру, с величинами, измеряемыми в номинальной шкале, можно выполнять только одну операцию проверку их совпадения или несовпадения. Порядковая шкала позволяет понять, что один элемент больше или лучше другого, но не говорит, насколько.

В дополнение к этим традиционным шкалам, существует шкала Ликерта, разработанная для выявления степени согласия/несогласия респондентов с суждениями. Каждого респондента просят ответить на вопрос или предмет исследования на визуальном аналоге шкалы.

Обычно используется 5 градаций, например:

1= абсолютно не согласен

2= не согласен

3= затрудняюсь ответить

4= согласен

Существуют разные способы расширить классическую 5-ти уровневую шкалу и выбрать между шкалами с четной и нечетной нумерацией.

Нечетные шкалы содержат промежуточный ответ, который отражает нейтральную позицию, обозначающийся как «неважно», «не знаю», или «затрудняюсь ответить». Четные шкалы не имеют промежуточного ответа и называются шкалами прямого выбора. Здесь респондентам необходимо выбрать между «согласен» и «не согласен». Такого рода вопросы прямого выбора являются важными инструментами в случае нежелания респондентов выражать свои предпочтения.

11 Как часто, когда и как долго собираются данные

Некоторые показатели собираются непрерывно, другие каждый час, день, месяц или даже раз в год. Важно понимать, какая частота получения данных помогает ответить на заданные вопросы. Компании могут постоянно наблюдать показатели использования сайта, в то время как внешние показатели, к примеру, место бренда среди конкурентов, могут быть доступны только дважды в год

Одна из частых ошибок в оценке производительности заключается в том, что данные собираются недостаточно часто. К примеру, многие компании организуют исследование сотрудников раз в год, или даже каждые 18 месяцев. Такие исследования практически не имеют ценности, так как разрыв между периодами оценки слишком большой, и влияние коррекционных мер невозможно проследить.

Вместо того, чтобы проводить исследование всего персонала раз в год, подумайте об исследовании репрезентативной выборки сотрудников (допустим, 10% персонала) 10 раз в год (возможно, выпустив периоды праздников). Таким образом, отдельные сотрудники будут заполнять опросные формы раз в год, а компания будет получать ежемесячную информацию, которая позволит ответить на ключевые вопросы эффективности и отреагировать на полученные данные гораздо быстрее.

Кроме прочего, важно скоординировать даты сбора данных. Зачастую данные собираются ситуативно и непродуманно, и определенные блоки информации собираются в разные периоды времени. Вследствие этого сотрудники компании могут получать множество фрагментарных запросов данных о производительности. Более того, если в разных подразделениях данные собираются в разное время, то усложняется аналитика таких данных.

Важно понимать требования к отчетности по показателям. Если, к примеру, отчетность необходимо представить в конце месяца, то имеет смысл собрать данные заранее, чтобы успеть их проанализировать, агрегировать, получить информацию у тех сотрудников, которые ее не предоставили, устранить погрешности и подготовить отчет.

Иногда показатели собираются только в определенный период времени (например, во время важных проектов). Обычно большое количество показателей однажды запускается в работу и не прекращает собираться, поскольку никто их не пересматривает. В то же время, очевидно временные показатели зачастую вводятся без срока действия.

Для таких показателей должен быть установлен срок их обновления, что позволяет пересматривать модель и проверять ее на валидность. Даже если показатели не являются временными, стоит назначить дату перепроверки их актуальности.

12 Кто собирает данные

Внутренний специалист или внешний контрагент, ответственный за измерение. Сегодня все чаще сбором информации занимаются внешние контрагенты: многие компании привлекают специалистов для сбора специфических данных.

Это типично для таких показателей, как удовлетворенность клиента, репутация, узнаваемость бренда и удовлетворенность сотрудников. В этом случае можно встретиться с разными формами изучения данных и отчетности. Классический пример введение данных одним специалистом и их обработка его коллегой.

Каковы цели?

Вид словаря: 
Рубрика: 
Ключевые слова: 
+1
0
-1