Kaip įvertinti kokybės metrikas

Kokybės rodikliai yra objektyvus, patikrinamas skaičius. Skirtingai nuo subjektyvių duomenų, skaičius yra kiekybiškai įvertinamas ir gali būti patvirtintas. Galimas neigiamas kokybės metrikos yra tas, kad duomenys gali būti prasti - nors skaičiai atrodo gerai, jie gali matuoti neteisingą dalyką, arba užfiksuoti informaciją tokiu būdu, kad gautų informaciją. Šis duomenų tipas gali būti pražūtingas jūsų verslui. Išmatuokite naudojamą kokybės metriką, kad užtikrintumėte, jog metrika palaiko jūsų verslo augimą.

1.

Patikrinkite, ar jūsų duomenys pateikia visą verslo ciklą. Pvz., Jei pardavimų personalas siūlo akcijas ar nuolaidas, prastai suprojektuoti kokybės rodikliai rodo tik padidėjusį klientų pardavimus, bet užgožia kitas verslo problemas. Nesusieti pardavimų su visu verslo ciklu, jūsų įmonė gali būti pasirengusi mažinti pelną, susijusį su reklaminiu elementu ar nuolaida.

2.

Patikrinkite, ar jūsų kokybės metrika yra naudinga jūsų klientui. Jūsų klientai jūsų produktą nemato taip pat, kaip ir jūs. Suprasti, kaip klientai naudoja ir identifikuoja jūsų produktą, kad nepatektų į žargono specifinius duomenis, kurie nesusiję su jūsų klientais. Pavyzdžiui, jei parduodate butelius, jūsų klientai sutelkia dėmesį į pristatymo laiką ir vandens kokybę. Jei stebite pristatymą naudodami tik tūrio matavimus, pvz., Galonus ir butelius, galite praleisti galimybes nustatyti galimas klientų aptarnavimo problemas.

3.

Patikrinkite, ar kokybės rodikliai seka visus produkto pasiūlymus, o ne tik naujausius produktus. Pagyvenę produktai yra perspektyvūs pajamų šaltiniai, suteikiantys mažiau galimybių mokytis, bet daugiau galimybių dirbti. Pavyzdžiui, senesnėms skalbimo mašinoms reikalinga mažesnė mokymo parama, tačiau padidėja potencialios pajamos iš aptarnavimo ir priežiūros. Jei jūsų kokybės rodikliai sutelkti tik į naujausio modelio gamybą ir palaikymą, prarandate galimybę pasiekti klientų, turinčių senesnių modelių, kad galėtumėte pasiūlyti priežiūros ir aptarnavimo planus.

4.

Pagrindiniai kokybės rodikliai, susiję su suinteresuotosiomis šalimis, o ne lengva stebėti. Duomenys gali būti pernelyg supaprastinti. Pavyzdžiui, stebint programinės įrangos problemas, katastrofiškas sistemos gedimas turėtų turėti daugiau svorio nei klaidų rašymas. Jei jūsų sistema suteikia vienodą svorį kiekvienai klaidų ataskaitai, jūsų duomenys yra prastos kokybės. Neteisingų klaidų nustatymas gali dirbtinai sumažinti klaidų dažnumą vidiniame duomenų stebėjime, tačiau palikti klientus kritiniais klausimais, todėl kyla didelių klientų aptarnavimo problemų.

5.

Jei reikia, nukreipkite kokybės rodiklius į savo verslo tikslus. Tai gali būti ypač sunku, jei turite patikimų kokybės rodiklių, kurie sėkmingai matuoja visiškai kitokią informaciją. Tačiau šis pokytis dažnai yra būtinas, nes subręsta jūsų verslas. Jei jūsų įmonės tikslas - padidinti klientų išlaikymą, pavyzdžiui, sutelkti savo kokybės rodiklius klientų pasitenkinimui, stebėti klientų aptarnavimo kontaktų ir klientų aptarnavimo skambučių dažnumą, o ne pardavimo skambučius ir pelningumą parduodant.

Rekomenduojama