वर्षों से, हम तकनीकी क्षेत्र के लोगों को “नया तेल” कहते हुए सुन रहे हैं। लेकिन इस बिंदु पर, डेटा – जो अभी समझ से बाहर है – केवल उतना ही मूल्यवान है जितना आप इसके साथ करते हैं।

वास्तव में, आपके पास सभी सूचनाओं पर कार्रवाई करने की क्षमता नया प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है। इस कारण से, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि अधिक से अधिक व्यवसाय एक्शन-आधारित डैशबोर्ड जैसे टूल की ओर रुख कर रहे हैं।

मेगन कॉनेल इसे पहली बार देख रही हैं। उसकी कंपनी, प्रैक्सिस मेट्रिक्स, इस तरह के डैशबोर्ड के साथ संगठनों को तेजी से स्थापित कर रहा है, क्योंकि व्यापारिक नेता यह समझना शुरू कर रहे हैं कि उनकी कंपनियां या टीम “केवल एक डेटा-संचालित कार्रवाई या घातीय वृद्धि से दूर निर्णय” हो सकती हैं।

इससे पहले कि आप क्रिया-आधारित डैशबोर्ड बना सकें, हालांकि, यह पहचानना और स्थापित करना महत्वपूर्ण है कि मेगन चार प्रमुख मूलभूत प्रक्रियाओं को क्या मानता है।

1 – मेट्रिक्स मैपिंग

यदि आपके 80% परिणाम आपके 20% कार्यों के कारण होते हैं – अन्यथा 80-20 नियम के रूप में जाना जाता है – तो आपको 100 अलग-अलग प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) बनाने की आवश्यकता नहीं है, जब उनमें से केवल 20 ही परिणाम दे सकते हैं जो आप हैं की तलाश में।

डैशबोर्ड बनाने से पहले, अपने व्यावसायिक लक्ष्यों की पहचान करें। फिर एक डैशबोर्ड बनाएं—या डैशबोर्डएस—यह उन मेट्रिक्स को ध्यान में रखता है जो संभावित रूप से उस प्रकार के रूप में काम कर सकते हैं जो आपको उन लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करेगा।

कच्चे माल की कंपनी प्रैक्सिस के साथ काम करने के साथ एक अच्छा उदाहरण मिल सकता है। इसका एक लक्ष्य दही की मात्रा को कम करना था जो इसे बना रहा था जो बर्बाद होने वाला था। इसलिए, इसने एक डैशबोर्ड स्थापित किया और पाया कि उत्पादन के निर्णय वार्षिक खपत औसत के आधार पर किए जा रहे थे, बजाय इसके कि जब वास्तव में लोग दही खरीदने के लिए अधिक इच्छुक थे।

एक परेशान करने वाली प्रवृत्ति को उलटने के लिए आवश्यक जानकारी के साथ, कंपनी ने अपने उत्पादन कार्यक्रम को तदनुसार समायोजित किया, और बदले में महत्वपूर्ण बचत का अनुभव किया।

2 – वैज्ञानिक विधि

एक बार जब आप पहचान लेते हैं कि आपको क्या लगता है कि आपकी प्रमुख मीट्रिक हैं, तो न केवल अपनी परिकल्पना का परीक्षण करना महत्वपूर्ण है, बल्कि चर का परीक्षण करना और रास्ते में सब कुछ दस्तावेज करना महत्वपूर्ण है।

उस अंतर्दृष्टि के होने से परिणामों का ठीक से विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए आवश्यक संदर्भ मिलता है, क्योंकि अब आपके पास मेगन को “पूर्ण तस्वीर” कहते हैं।

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टूल्स—विशेष रूप से वे जो इसके भीतर एकीकृत हैं एक आधुनिक बीआई प्लेटफॉर्म जैसे कि डोमोज—निःसंदेह मदद कर सकता है, क्योंकि वे विशिष्ट प्रकार की कार्रवाइयां करते हैं (क्लस्टरिंग से लेकर आउटलेयर डिटेक्शन तक) जो व्यावसायिक परिणामों की अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं।

मेगन ने कहा, “जब आप परिणाम बनाने वाले सभी चर और इनपुट को जानते हैं, तो आप अपनी परिकल्पना को स्वीकार या अस्वीकार कर सकते हैं।”

3 – केपीआई प्राथमिकता

परीक्षण आपको KPI की सूची बनाने की अनुमति देता है। लेकिन जिस तरह सभी बिजनेस इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म समान नहीं होते हैं, उसी तरह सभी KPI भी समान नहीं होते हैं।

मेगन आपके KPI को एक मैट्रिक्स में सूचीबद्ध करने की अनुशंसा करती है, फिर प्रत्येक को “जानने में अच्छा” या “जानने की आवश्यकता” के रूप में लेबल करती है। दूसरे शब्दों में, सर्वोच्च प्राथमिकता क्या है, और निम्नतम प्राथमिकता क्या है?

अधिकांश मार्केटिंग टीमें सीपीसी (मूल्य प्रति क्लिक), इंप्रेशन और सीटीआर (क्लिक-थ्रू दर) को ट्रैक करना चाहती हैं। लेकिन अन्य टीमों की KPI में अधिक रुचि हो सकती है जैसे LTV (ग्राहक का आजीवन मूल्य)। एक बार जब आपकी विशेष सूची क्रम में हो, तो शीर्ष पर शुरू करें और नीचे अपना काम करें।

4 – जवाबदेही की ताल

प्राथमिकता के क्रम में KPI की सूची बनाना बहुत अच्छा है, लेकिन उस सूची का कोई मतलब नहीं है यदि इसे निष्पादित नहीं किया जा सकता है।

मेगन ने कहा कि आपको प्रत्येक केपीआई के लिए किसी को प्रभारी रखना होगा। फिर आपको यह परिभाषित करने की आवश्यकता है कि प्रत्येक KPI की कितनी बार निगरानी की जानी चाहिए, परिकल्पना को परिभाषित करें, और जवाबदेही के लिए लगातार और छोटी बैठकों की एक लय बनाएं।

स्कोरकार्ड बनाना भी एक अच्छा विचार है “ताकि लोगों को पता चले कि वे कहाँ खड़े हैं,” उसने कहा।

यह देखने के लिए कि डोमो कंपनियों को इंटरैक्टिव, अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड बनाने में कैसे मदद करता है जो टीमों को सूचित, निर्णायक कार्रवाई करने में सक्षम बनाता है, क्लिक करें यहां.






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