För att överleva måste organisationer idag snabbt kunna korrigera kurs och våga fatta svåra beslut med kort varsel. En åtgärd för att möta kraven från den högre förändringstakten är att arbeta med kortare strategiska cykler, en annan åtgärd är att effektivisera sitt beslutsfattande med stöd av data. Om detta görs bra kan det leda till positiva effekter som syns både i resultaträkningen och i medarbetarundersökningen, men det är avgörande att mäta rätt saker, med rätt data och på rätt sätt.
Scenario: Din organisation har tagit fram en strategi för att möta digitaliseringsvågen och har börjat exekvera på den. Dock får den inte förväntad utväxling. Kundernas och medarbetarnas beteende förändras i en annan riktning än ni först antog.
Det finns många exempel på felaktiga prioriteringar och felriktade investeringar som är baserade på antaganden och godtyckliga analyser. Hur går man tillväga för att öka träffsäkerheten för strategiska beslut och säkra att de tar verksamheten närmare målbilden? Och hur kan man korta organisationens reaktionsförmåga?
Skapa förutsättningar för datadrivet beslutsfattande
#1 Välj KPI:er direkt kopplade till målen
Identifiera de aspekter som är viktigast för att era mål ska anses vara uppfyllda. Om dessa går att översätta till kvantifierbara och mätbara mål så utgör de goda kandidater för de viktigaste mätetalen – KPI:erna. Antalet bör vara begränsat till en eller ett par KPI:er per mål.
#2 Identifiera de kritiska detaljerna
För att kunna förstå vad som ligger bakom ett dåligt utfall på en KPI och kunna fatta väl underbyggda beslut, behöver KPI:erna stöttas upp med mer detaljerade mätetal. Förmodligen finns redan en bruttolista med mätetal som kan vara intressanta, men det är troligt att det finns gap som kan behöva kompletteras med fler områden att mäta.
#3 Mät hela värdekedjor
Undvik silobeteende genom att mäta och optimera hela verksamheten snarare än att delar av verksamheten optimerar sitt ansvarsområde. Tänk på att de traditionella värdekedjorna ofta förändras av digitaliseringen.
Läs även
Att förenkla affären med machine learning →
Sex steg för att skapa en högpresterande transformation →
#4 Blicka framåt med hjälp av prediktiva mätetal
För att säkerställa en agil verksamhet och möjlighet att snabbt ställa om fokus så är det viktigt att använda prediktiva mätetal som indikerar långt innan att en KPI är på väg att vända nedåt.
#5 Våga använda avancerade analysmetoder för att hitta dolda samband
Inom en inte allt för avlägsen framtid kommer många beslut att fattas av maskiner med artificiell intelligens. Även om detta låter som science fiction för många, så är det idag fullt möjligt att tillämpa machine learning för att identifiera bakomliggande faktorer som i sin tur kan hjälpa oss att snabbare se mönster och negativa trender och därmed kunna ta fler proaktiva beslut.
#6 Designa smarta visualiseringar för maximal förståelse
Visualisera mätetalen i en dashboard som ger möjlighet både till ett visuellt tilltalande och lättanvänt gränssnitt samt möjligheter till enklare analys (filtringar och urval till exempel). Ta hänsyn till att våra hjärnor kan uppfatta ett resultat olika beroende på hur det är visualiserat.
Enligt vår erfarenhet på CGI så finns det många exempel på när organisationer mäter sådant som inte tydligt är kopplat till strategin och ofta tas beslut som inte är data-drivna utan endast baserade på magkänsla och erfarenhet.
Det är människorna som gör skillnaden
Vi argumenterar för att öka mängden data-drivna beslut genom kontinuerliga uppföljningar och väl förankrade metoder, men en organisation kan inte bli datadriven om inte medarbetarna har förtroende för de data som mäts. Inom organisationer med väl strukturerade data finns i regel ett större förtroende för data, plus att det är lättare att komma igång med utvecklingsarbetet. Det räcker dock inte hela vägen fram, för även den bästa datastruktur kräver en metod som är anpassad till strategin för att kunna hjälpa organisationen i rätt riktning och för att etablera en kultur som strävar efter att få hävstång på data både i det strategiska och dagliga arbetet.
Vi hjälper företag att arbeta utifrån satta strategier
Läs mer om vårt erbjudande inom Finance and Performance Management →
Det går snabbt att komma igång i liten skala, och även om tillgängliga data inte täcker alla behov så är det aldrig en bra idé att vänta på bättre data. Det är bättre att utveckla metodiken med de data som finns tillgängliga parallellt med att datastrukturen byggs upp.
Det är frustrerande att tvingas fatta beslut baserade på bristande underlag, men med väl utvecklade mätningar och visualiseringar kommer medarbetare få en djupare förståelse för hela verksamheten, bli mer engagerade och känna mer arbetsglädje och stolthet.
