💥#KPI для IT
"Метрика north star (NSM, метрика «Путеводная или Полярная звезда») — это показатель, который лучше всего отражает основную ценность продукта для пользователей.
⚓️Правильно выбранная метрика «Путеводной звезды» может обеспечить компании стабильный и устойчивый рост в долгосрочном периоде.
🖥Другими словами, NSM — ключевой показатель успеха для продуктовой команды. В первой части приводим примеры метрик популярных IT-компаний
https://zen.yandex.ru/media/id/5ef24183ad14bd72571092f9/v-poiskah-putevodnoi-zvezdy-north-star-metric-624be8feb88024356cf1678f
"Метрика north star (NSM, метрика «Путеводная или Полярная звезда») — это показатель, который лучше всего отражает основную ценность продукта для пользователей.
⚓️Правильно выбранная метрика «Путеводной звезды» может обеспечить компании стабильный и устойчивый рост в долгосрочном периоде.
🖥Другими словами, NSM — ключевой показатель успеха для продуктовой команды. В первой части приводим примеры метрик популярных IT-компаний
https://zen.yandex.ru/media/id/5ef24183ad14bd72571092f9/v-poiskah-putevodnoi-zvezdy-north-star-metric-624be8feb88024356cf1678f
Яндекс Дзен
В поисках Путеводной звезды. North Star metric
В поисках Путеводной звезды. На примере IT компаний. North Star Metric. Во время обучения езде на велосипеде, вас учат, что куда смотрят ваши глаза, туда и движется ваш велосипед. Посмотрите направо, и вы будете дрейфовать направо. Смотри налево, и поезжайте…
Performance management не должен убивать сотрудничество
Сегодня компаниям необходимо сотрудничество между подразделениями, чтобы выжить в нестабильной конкурентной среде и увеличить доход. Но часто их системы управления эффективностью препятствуют этому. Действительно, в исследовании, в котором приняли участие более 8000 старших менеджеров из биотехнологий, банковского дела, потребительских товаров, энергетики, права и других секторов, авторы HBR обнаружили, что разрозненный подход к целевым показателям является огромным препятствием для сотрудничества. Слишком многие компании поощряют сотрудников к чрезмерно узкому и краткосрочному взгляду, из-за чего они изо всех сил стараются достичь своих целей и упускают из виду более крупные цели своей организации.
В статье предлагается лучший подход и описываются конкретные способы, с помощью которых компании могут перенастроить свои системы управления эффективностью для повышения эффективности совместной работы. Он начинается с внедрения системы показателей эффективности, состоящей из четырех частей, для каждого сотрудника, в которой устанавливаются общие цели для решения серьезных задач, но при этом люди несут ответственность за достижение индивидуальных результатов. Каждый компонент — общие цели, командные цели, индивидуальные цели и долгосрочные программы — взвешивается в соответствии с его важностью для помощи компании в достижении ее стратегических целей.
Таким образом, в карте KPI должны присутствовать несколько составляющих результативности, а не только индивидуальные показатели.
#KPI
https://hbr.org/2022/09/performance-management-shouldnt-kill-collaboration
Сегодня компаниям необходимо сотрудничество между подразделениями, чтобы выжить в нестабильной конкурентной среде и увеличить доход. Но часто их системы управления эффективностью препятствуют этому. Действительно, в исследовании, в котором приняли участие более 8000 старших менеджеров из биотехнологий, банковского дела, потребительских товаров, энергетики, права и других секторов, авторы HBR обнаружили, что разрозненный подход к целевым показателям является огромным препятствием для сотрудничества. Слишком многие компании поощряют сотрудников к чрезмерно узкому и краткосрочному взгляду, из-за чего они изо всех сил стараются достичь своих целей и упускают из виду более крупные цели своей организации.
В статье предлагается лучший подход и описываются конкретные способы, с помощью которых компании могут перенастроить свои системы управления эффективностью для повышения эффективности совместной работы. Он начинается с внедрения системы показателей эффективности, состоящей из четырех частей, для каждого сотрудника, в которой устанавливаются общие цели для решения серьезных задач, но при этом люди несут ответственность за достижение индивидуальных результатов. Каждый компонент — общие цели, командные цели, индивидуальные цели и долгосрочные программы — взвешивается в соответствии с его важностью для помощи компании в достижении ее стратегических целей.
Таким образом, в карте KPI должны присутствовать несколько составляющих результативности, а не только индивидуальные показатели.
#KPI
https://hbr.org/2022/09/performance-management-shouldnt-kill-collaboration
Harvard Business Review
Performance Management Shouldn’t Kill Collaboration
Companies today need cross-silo collaboration to survive a volatile competitive environment and grow revenue. But often their performance management systems discourage it. Indeed, in research involving more than 8,000 senior managers in biotech, banking,…
Надежные, точные и непредвзятые #KPI все еще редкость
Томаш Чаморро-Премузич и Бен Вабер в HBR попытались найти причину постановки плохих KPI.
Надежные, точные и непредвзятые показатели эффективности работы сотрудников, являющиеся ключом к более справедливому управлению результативностью, остаются заведомо недостижимыми. Действительно, несмотря на вездесущие технические инструменты, не говоря уже о лавинах причудливых данных, визуализаций и дашбордов, надежная количественная оценка создания ценности работниками сегодня остается такой же далекой от реальных управленческих реалий, как и 40 лет назад.
Несмотря на явный прогресс в области технологий и некоторые неоспоримые достижения в области науки о данных, по-прежнему существует большой разрыв между результатами труда работников, результативностью или созданием ценности и их карьерным успехом, статусом или стажем. Попросите любую организацию назвать своих лучших сотрудников, включая менеджеров и лидеров, и подтвердить свой выбор вескими доказательствами или данными, и они посмотрят на вас с недоумением. В большинстве организаций успех, скорее всего, является отражением победы в конкурсе популярности или завоевания прочной репутации, нежели фактического вклада в успех организации.
❗️Как показывают десятилетия академических исследований в области организационной психологии, наиболее распространенный подход к количественной оценке эффективности чьей-либо работы заключается в том, чтобы полагаться на субъективные оценки, будь то со стороны сотрудника (самооценка эффективности) или их руководителя (рейтинги). Типичная корреляция между самооценками и оценками эффективности работы со стороны руководства составляет всего 0,22, что означает тривиальное совпадение между ними на 4%. Другими словами, 96% различий в самооценке эффективности работы сотрудников не связаны с тем, как их руководители оценивают свою работу.
Неудивительно, что сотрудники часто удивляются, когда узнают, что их начальство думает об их работе, и менеджеры отвечают взаимностью, когда узнают, что сотрудники думают о своей собственной работе.
Большая часть этой напряженности проистекает из того, что организации не прилагают усилий для определения количественных показателей эффективности в рамках различных ролей и уровней организации. Это всегда будет отражать только часть того, что можно было бы считать истинной, целостной работой группы или отдельного человека. Без согласованных количественных KPI оценка эффективности становится еще более политической, эмоциональной и склонной к предвзятости.
Это также требует от организаций определения иерархии количественных и качественных KPI. Процесс определения KPI должен охватывать почти всех в организации, от генерального директора до рядовых сотрудников, определяя, какие показатели важны для их роли / команды / подразделения и как это соотносится с результатами, которые определены как важные в соответствующих группах. Затем эти определения должны быть подтверждены командой аналитиков (по крайней мере, для количественных ключевых показателей эффективности). Затем можно внедрить инструментарий для непрерывного измерения этих показателей и обеспечения обратной связи по всей организации. Поскольку прогностическая способность этих ключевых показателей эффективности неизбежно меняется в зависимости от условий ведения бизнеса, процесс определения KPI может быть необходимо повторить.
Томаш Чаморро-Премузич и Бен Вабер в HBR попытались найти причину постановки плохих KPI.
Надежные, точные и непредвзятые показатели эффективности работы сотрудников, являющиеся ключом к более справедливому управлению результативностью, остаются заведомо недостижимыми. Действительно, несмотря на вездесущие технические инструменты, не говоря уже о лавинах причудливых данных, визуализаций и дашбордов, надежная количественная оценка создания ценности работниками сегодня остается такой же далекой от реальных управленческих реалий, как и 40 лет назад.
Несмотря на явный прогресс в области технологий и некоторые неоспоримые достижения в области науки о данных, по-прежнему существует большой разрыв между результатами труда работников, результативностью или созданием ценности и их карьерным успехом, статусом или стажем. Попросите любую организацию назвать своих лучших сотрудников, включая менеджеров и лидеров, и подтвердить свой выбор вескими доказательствами или данными, и они посмотрят на вас с недоумением. В большинстве организаций успех, скорее всего, является отражением победы в конкурсе популярности или завоевания прочной репутации, нежели фактического вклада в успех организации.
❗️Как показывают десятилетия академических исследований в области организационной психологии, наиболее распространенный подход к количественной оценке эффективности чьей-либо работы заключается в том, чтобы полагаться на субъективные оценки, будь то со стороны сотрудника (самооценка эффективности) или их руководителя (рейтинги). Типичная корреляция между самооценками и оценками эффективности работы со стороны руководства составляет всего 0,22, что означает тривиальное совпадение между ними на 4%. Другими словами, 96% различий в самооценке эффективности работы сотрудников не связаны с тем, как их руководители оценивают свою работу.
Неудивительно, что сотрудники часто удивляются, когда узнают, что их начальство думает об их работе, и менеджеры отвечают взаимностью, когда узнают, что сотрудники думают о своей собственной работе.
Большая часть этой напряженности проистекает из того, что организации не прилагают усилий для определения количественных показателей эффективности в рамках различных ролей и уровней организации. Это всегда будет отражать только часть того, что можно было бы считать истинной, целостной работой группы или отдельного человека. Без согласованных количественных KPI оценка эффективности становится еще более политической, эмоциональной и склонной к предвзятости.
Это также требует от организаций определения иерархии количественных и качественных KPI. Процесс определения KPI должен охватывать почти всех в организации, от генерального директора до рядовых сотрудников, определяя, какие показатели важны для их роли / команды / подразделения и как это соотносится с результатами, которые определены как важные в соответствующих группах. Затем эти определения должны быть подтверждены командой аналитиков (по крайней мере, для количественных ключевых показателей эффективности). Затем можно внедрить инструментарий для непрерывного измерения этих показателей и обеспечения обратной связи по всей организации. Поскольку прогностическая способность этих ключевых показателей эффективности неизбежно меняется в зависимости от условий ведения бизнеса, процесс определения KPI может быть необходимо повторить.
ИИ меняет систему управления KPI
#KPI
👉Измерение эффективности стало императивом высшего руководства со времен Фредерика Уинслоу Тейлора. Благодаря радикальным усовершенствованиям в области ИИr цели и практика измерений расширяются еще больше. Руководители работают с машинами, чтобы по-новому взглянуть на то, что определяет результативность и как лучше всего ее измерять.
👉Авинаш Каушик, директор по стратегии агентства цифрового маркетинга Croud, ранее был старшим директором по глобальной стратегической аналитике в Google. Его команда использовала методы машинного обучения — в частности, деревья классификации — для выявления связей и корреляций, которые они пропустили. “Поскольку мы даже не знали, какие вопросы задавать, такой алгоритм был действительно хорошим подходом”, - говорит он. “Мы позволяем алгоритму находить закономерности”.
👉То, что обнаружил алгоритм, удивило Каушика и его команду: ключевые показатели эффективности, которые, по их мнению, были наиболее важными для оптимизации, на самом деле таковыми не являлись. “Какие показатели были наиболее влиятельными, порядок их важности и в каких диапазонах нам нужно использовать отдельные показатели, стали для нас откровением”, - говорит он.
KPI, основанные на искусственном интеллекте, смещают акцент и локус ценности с отслеживания прогресса по заданным стратегическим показателям на изучение наилучших показателей. Там, где устаревшие KPI являются ретроспективными, SMART KPI ориентированы на будущее.
👉Все больше организаций используют ИИ для управления своими диверсифицированными портфелями KPI. Например, различные руководители высшего звена обычно отвечают за качество обслуживания клиентов и KPI работы сотрудников. Но искусственный интеллект делает модели взаимозависимости и конфликтов между ключевыми показателями видимыми и доступными, помогая понять, например, должен ли финансовый директор разделять ответственность с директором по маркетингу за пожизненную ценность клиента или им следует возложить совместную ответственность за отток на отдел продаж, обеспечение успеха клиентов и службу поддержки клиентов.
#KPI
👉Измерение эффективности стало императивом высшего руководства со времен Фредерика Уинслоу Тейлора. Благодаря радикальным усовершенствованиям в области ИИr цели и практика измерений расширяются еще больше. Руководители работают с машинами, чтобы по-новому взглянуть на то, что определяет результативность и как лучше всего ее измерять.
👉Авинаш Каушик, директор по стратегии агентства цифрового маркетинга Croud, ранее был старшим директором по глобальной стратегической аналитике в Google. Его команда использовала методы машинного обучения — в частности, деревья классификации — для выявления связей и корреляций, которые они пропустили. “Поскольку мы даже не знали, какие вопросы задавать, такой алгоритм был действительно хорошим подходом”, - говорит он. “Мы позволяем алгоритму находить закономерности”.
👉То, что обнаружил алгоритм, удивило Каушика и его команду: ключевые показатели эффективности, которые, по их мнению, были наиболее важными для оптимизации, на самом деле таковыми не являлись. “Какие показатели были наиболее влиятельными, порядок их важности и в каких диапазонах нам нужно использовать отдельные показатели, стали для нас откровением”, - говорит он.
KPI, основанные на искусственном интеллекте, смещают акцент и локус ценности с отслеживания прогресса по заданным стратегическим показателям на изучение наилучших показателей. Там, где устаревшие KPI являются ретроспективными, SMART KPI ориентированы на будущее.
👉Все больше организаций используют ИИ для управления своими диверсифицированными портфелями KPI. Например, различные руководители высшего звена обычно отвечают за качество обслуживания клиентов и KPI работы сотрудников. Но искусственный интеллект делает модели взаимозависимости и конфликтов между ключевыми показателями видимыми и доступными, помогая понять, например, должен ли финансовый директор разделять ответственность с директором по маркетингу за пожизненную ценность клиента или им следует возложить совместную ответственность за отток на отдел продаж, обеспечение успеха клиентов и службу поддержки клиентов.
При выборе KPI для топ-менеджеров стоит оценить корреляцию между TSR и различными операционными показателями
#мотивация_топов #KPI
Например, отраслевой анализ, проведенный Mercer, выявил различную по силе взаимосвязь между трехлетними уровнями операционных показателей и трехлетней доходностью акционеров.
Корреляция показателей по отраслям значительно снизилась с 2019. Это снижение вызвано влиянием факторов, не относящимся к конкретной компании (например, COVID).
📌Большинство отраслей имеют более слабую связь между своими доходами и доходами акционеров (темно-оранжевая заливка); тогда как другие, такие как телекоммуникационные услуги, имеют довольно сильную взаимосвязь между выручкой и доходами акционеров (зеленый). Это предполагает, что показатель роста доходов (часто за счет привлечения клиентов) выступает в качестве сильного потенциального показателя эффективности телекоммуникационных услуг. И наоборот, розничная организация может сместить свое внимание на прибыль от продолжающихся операций или EPS.
#мотивация_топов #KPI
Например, отраслевой анализ, проведенный Mercer, выявил различную по силе взаимосвязь между трехлетними уровнями операционных показателей и трехлетней доходностью акционеров.
Корреляция показателей по отраслям значительно снизилась с 2019. Это снижение вызвано влиянием факторов, не относящимся к конкретной компании (например, COVID).
📌Большинство отраслей имеют более слабую связь между своими доходами и доходами акционеров (темно-оранжевая заливка); тогда как другие, такие как телекоммуникационные услуги, имеют довольно сильную взаимосвязь между выручкой и доходами акционеров (зеленый). Это предполагает, что показатель роста доходов (часто за счет привлечения клиентов) выступает в качестве сильного потенциального показателя эффективности телекоммуникационных услуг. И наоборот, розничная организация может сместить свое внимание на прибыль от продолжающихся операций или EPS.
#KPI, основанные на ИИ, лучше измеряют эффективность
Исторически определение стратегических и операционных KPI было работой руководителей высшего звена, часто полагающихся на свои внутренние инстинкты, опыт и экспертные знания.
Результаты опроса BCG показывают, что ИИ может выявлять скрытые или недооцененные факторы эффективности для разработки новых KPI.
Поскольку факторы эффективности взаимодействуют сложным образом, компании все чаще осознают, что правильных KPI недостаточно; им также необходимо понимать, как они соотносятся друг с другом. ИИ может выявлять неявные или едва уловимые связи между KPI, предоставляя бесценную информацию.
Организации, использующие KPI с поддержкой ИИ, в 5 раз чаще эффективно согласовывают планы стимулирования с целями по сравнению. Инвестируя в алгоритмическое улучшение своих KPI, такие компании, как Schneider Electric, Pernod Ricard и Sanofi, не просто поднимают планку, но и пересматривают саму цель измерения результативности.
Исторически определение стратегических и операционных KPI было работой руководителей высшего звена, часто полагающихся на свои внутренние инстинкты, опыт и экспертные знания.
Результаты опроса BCG показывают, что ИИ может выявлять скрытые или недооцененные факторы эффективности для разработки новых KPI.
Поскольку факторы эффективности взаимодействуют сложным образом, компании все чаще осознают, что правильных KPI недостаточно; им также необходимо понимать, как они соотносятся друг с другом. ИИ может выявлять неявные или едва уловимые связи между KPI, предоставляя бесценную информацию.
Организации, использующие KPI с поддержкой ИИ, в 5 раз чаще эффективно согласовывают планы стимулирования с целями по сравнению. Инвестируя в алгоритмическое улучшение своих KPI, такие компании, как Schneider Electric, Pernod Ricard и Sanofi, не просто поднимают планку, но и пересматривают саму цель измерения результативности.