כיצד לבחור את ה-KPI הנכון לחברה בה אתה עובד – עם דוגמאות מהעולם האמיתי

בחירת מדדי הביצוע העיקריים (KPIs) הנכונים היא משימה קריטית עבור כל חברה, מכיוון שהם מספקים תובנות מפתח לביצועים והצלחה. מדדים אלו יכולים להשתנות מאוד בהתאם לתעשייה, המטרות הארגוניות והפונקציה הספציפית בתוך הארגון. כדי לבחור את ה-KPIs הנכונים לחברה, יש לשקול מספר עקרונות ולעקוב אחר תהליך מסודר. דרך זו, ניתן להבטיח שה-KPIs ישקפו באופן מדויק את הביצועים ויסייעו בהשגת היעדים הארגוניים.

צעדים לבחירת KPIs נכונים:

  1. הגדרת יעדים ארגוניים: הצעד הראשון והחשוב ביותר הוא להגדיר בבירור את היעדים הארגוניים. KPIs אפקטיביים חייבים להיות מותאמים למטרות העסקיות, כמו להגדיל מכירות, לשפר שירות לקוחות או לצמצם עלויות.
  2. הבנת התהליכים העסקיים: לאחר הגדרת היעדים, חשוב להבין את התהליכים העסקיים שמובילים להשגת אותם יעדים. זה יסייע בזיהוי הנתונים הרלוונטיים למדידה.
  3. בחירת KPIs ספציפיים, מדידים, רלוונטיים, הישגיים ומוגדרי זמן (SMART): ה-KPIs צריכים להיות מספיק ספציפיים כדי לספק תובנות משמעותיות, מדידים באופן קל, רלוונטיים למטרות הארגון, הישגיים ועם תאריכים יעד.
  4. הערכת תובנות ושיפור תהליכים: השימוש ב-KPIs אינו מסתיים במדידה בלבד; יש לנתח את התוצאות ולקבל החלטות מבוססות נתונים לשיפור תהליכים ולהשגת היעדים.

דוגמאות מהעולם האמיתי:

  • Amazon: אחד ה-KPIs המרכזיים של Amazon הוא זמן האספקה. עבור חברה שמציעה משלוח "היום למחר", היכולת למדוד ולשפר את זמני האספקה היא קריטית לשביעות רצון הלקוחות ולהצלחתה הכוללת.
  • Google: גוגל משתמשת ב-KPIs כמו "החזר השקעה בפרסום" (ROAS) למדידת ביצועי מסעות פרסום דיגיטליים. זה מאפשר להם להעריך את יעילות ההשקעה בפרסום ולהתאים אישית את הקמפיינים לקבלת תוצאות טובות יותר.
  • Zara: בתעשיית האופנה, Zara משתמשת ב-KPI של "זמן התגובה לטרנדים". זה מאפשר להם למדוד כמה מהר הם יכולים להביא מוצרים חדשים מהמפעל לחנות, כך שהם תמיד רלוונטיים לטרנדים האחרונים.

התפקיד של אנליסט נתונים (דאטה אנליסט) בתהליך של פיתוח ומעקב אחר מדדי הביצוע העיקריים (KPIs) הוא קריטי להצלחת כל ארגון. האנליסט משמש כגשר בין הנתונים הגולמיים לבין ההחלטות האסטרטגיות שמתקבלות בארגון. דרך הבנה עמוקה של הנתונים, האנליסט יכול להביא לידי ביטוי את ה-KPIs באופן שיהפוך אותם לכלים חזקים למדידה ושיפור הביצועים. בהמשך, נדגים איך אנליסט נתונים מפתח ומחשב דשבורדים עבור KPIs.

זיהוי והבנת ה-KPI

השלב הראשון בעבודת האנליסט הוא לזהות את ה-KPIs הרלוונטיים על פי היעדים הארגוניים ולהבין את המשמעות שלהם. זה כולל ללמוד את ההקשר העסקי, להבין את התהליכים המובילים לכל KPI ולזהות את הנתונים הנדרשים למדידתו.

איסוף וניקוי נתונים

לאחר שהוגדרו ה-KPIs, האנליסט צריך לאסוף את הנתונים הרלוונטיים. זה כולל גישה למקורות נתונים שונים, כמו מערכות פנימיות, דוחות כספיים, מערכות CRM, ועוד. לאחר מכן, הנתונים צריכים לעבור תהליך ניקוי להסרת שגיאות, חוסרים, ודופיקציות.

ניתוח והבנת הנתונים

עם נתונים נקיים ביד, האנליסט מתחיל בניתוח הנתונים לצורך הבנת מגמות, דפוסים והשפעות. האנליזה יכולה לכלול שימוש בטכניקות סטטיסטיות, מודלים פרדיקטיביים, וכלים ויזואליים לניתוח נתונים.

פיתוח הדשבורד

השלב הבא הוא לתרגם את הנתוח לדשבורד אינטראקטיבי שמציג את ה-KPIs בצורה ברורה ומובנת. הדשבורד צריך להיות מותאם לקהל היעד (הנהלה, מנהלים, צוותים ספציפיים) ולאפשר ניתוח מהיר וקל של הביצועים. זה כולל בחירת הוויזואליזציות הנכונות (גרפים, טבלאות, מפות חום), הגדרת ספרייה קבועה של פילטרים וחיפושים, ויצירת ממשק משתמש נוח ואינטואיטיבי.

שיתוף ושילוב הדשבורד

לאחר הפיתוח, האנליסט צריך לשתף את הדשבורד עם הגורמים הרלוונטיים בארגון ולהסביר איך לקרוא ולהשתמש בו נכון. חשוב להקים מנגנונים לעדכון ותחזוקה שוטפת של הדשבורד כדי להבטיח שהוא תמיד משקף את המציאות העסקית העדכנית.

דוגמא מהעולם האמיתי:

נניח שחברת טכנולוגיה רוצה למדוד את שביעות רצון הלקוחות. האנליסט יכול לפתח KPI של "Net Promoter Score" (NPS) ולבנות דשבורד שמציג את ה-NPS לפי דמוגרפיה שונה, זמנים בשנה, ומוצרים. הדשבורד יאפשר לנהלת החברה לזהות במהירות אזורים לשיפור ולהתמקד בפעולות שיפור שביעות רצון הלקוח.

 

אפשר ללמוד את כאלה מהטובים ביותר אצלנו בקורס BI ובקורס דאטה אנליסט אנחנו לוקחים דוגמאות מהעלום האמיתי ויוצרים דשבורדים ומדדים רלוונטים.להתייעצות נוספת אנחנו מזמינים אותכם לקבוע איתנו שיחת ייעוץ לקורס דאטה אנליסט או בקורס BI שלנו 

 

אולי פספסת משהו
אורי ליכטמן - מומחה לדאטה והכשרות להיי-טק
אורי ליכטמן - מומחה לדאטה והכשרות להיי-טק

לאורי ליכטמן 10 שנות ניסיון ומומחיות בתחום הדאטה ובהן הוא גם פיתח ולימד יותר מ-100 אנליסטים ומפתחי BI.

מהנדס תעשייה וניהול, מומחה באנליזה, הקמת מערכות BI ותשתיות דאטה, שותף להצלחת מודלים סטטיסטיים בארגונים גדולים כגון בנקים, חברות תקשורת וחברות קמעונאות, ממקימי צוותים ותשתיות דאטה בסטארטאפים מובילים בתעשיית ההייטק.

מלאו את הפרטים וניצור איתכם קשר