3 эффективных способа разработки KPI

В каждой компании существуют свои KPI, которые задают ритм работы (по крайней мере, они должны это делать). Эти KPI учитывают тысячи, если не миллионы различных данных, которые собираются по всей торговой сети. Менеджерам компаний такие данные необходимы для того, чтобы оценить не только текущее состояние дел компании, но и перспективы ее развития. То есть, для принятия соответствующих стратегических решений.

Часто KPI во многих компаниях делаются «для галочки». И не потому, что кому-то «лень», а из-за того, что процесс разработки показателей эффективности либо сложен и бесконечен, либо «спустя рукава» потому, что «не знаем как правильно». Вашему вниманию предлагаются три подхода к тому, чтобы ваши KPI приносили только пользу.

Основной проблемой при разработке KPI является не столько оценка того, что компания хочет получить в результате своей деятельности, а того, когда, где, каким образом и почему можно этого добиться.

Зачастую сама компания не может повлиять на эти "когда, где, каким образом и почему" как на составляющие проблемы. Эти факторы формируются где-то в истоках самой цепи поставок либо в недрах громадной и не всегда понятной базы данных, которая используется для контроля поставок и возврата товаров. К счастью в 2018 году уже появились программы, которые позволяют вычленить составляющие непрогнозируемых убытков или прибыли. Уже существуют облачные технологии, которые являются довольно эффективным инструментом для совместной работы менеджеров всех уровней цепи поставок для обнаружения и решения многочисленных проблем.

На протяжении многих лет компании-разработчики программного обеспечения навязывали своим клиентам представление о том, что они могут выявить «истину в последней инстанции». Почти все их клиенты соглашаются с тем, что это важно для бизнеса. Но давайте попробуем разобраться: что же такое «истина в последней инстанции».

• Портрет «истины». Пользователи всегда должны иметь четкое представление о том, насколько актуальны и «свежи» полученные данные, и (внимание!) какие фильтры были использованы для их получения.
• «Истина» как средство общения. Пользователи должны выстраивать коммуникации внутри компании и с клиентами именно на базе такой «истины», включающей в себя признаки «свежести» и сведения об использованных фильтрах.
• «Истина» не равно «постоянство». Компании должны всё время перепроверять любые данные претендующие на «истинность», используя (не пугайтесь!) научный подход. В случае с ритейлом в понятие «истина в последней инстанции» входят данные, полученные непосредственно из кассовых аппаратов, данные по продажам в формате EDI, а также портал с возможностью загрузки и обновления данных всеми участниками процесса.

Наличие сразу нескольких «истин в последней инстанции» весьма характерно для современного бизнеса. И это не всегда плохо. Подумайте о том какие дивиденды может принести несколько «окончательных результатов», если все они были получены из различных источников и используются для взаимопроверки и отрисовки объективной картины.

Однако на практике менеджеры среднего звена имеют свою порцию истины для внутреннего пользования, а «наверх» передают уже более «причесанную» её версию. Выход — данные, обновляемые в режиме реального времени, с предоставлением доступа к ним всем заинтересованным участникам бизнес-процесса.

Очень часто за несколькими сухими строчками в отчетах по данным KPI стоят массивы запутанной и противоречивой информации. Для расшифровки этого массива следует проанализировать его источники. Единственным способом докопаться до истины и не утонуть в море вторичной информации является ее сегментация.

На практике это означает следующее. Допустим перед вами поставлена задача проанализировать деятельность розничной сети по продаже алкогольной продукции. Граница диапазона данных была задана между $10 000/торговая точка/в неделю и $100/торговая точка/в неделю в зависимости от места расположения магазина. Почему деятельность одной торговой точки превосходит деятельность другой в 100 раз?

Для получения ответа на этот вопрос необходимо произвести сегментацию каждого магазина на основании количества единиц SKU и разбить их на 4 группы «А», «B», «C» и «D». Магазины группы «А» имеют 150 SKU; в группе «B» их 100-150, в группе «С» 50-100 и в группе «D» менее 50. Такая разбивка сразу показывает, что магазины с наличием более 150 SKU работают гораздо более эффективно, чем те торговые точки, что «помельче».

Сегментацию можно произвести исходя из своевременности поставок товаров или уровня насыщения спроса. Во многих сетевых компаниях отслеживают подобные показатели, но не доходят до отслеживания тенденций покупательной способности клиентов. И уж совсем редки случаи отслеживания тенденций прямых поставок, где традиционная система заказов почти вымерла как класс.

Коммерческий успех ритейлера и его поставщика имеет много составляющих — как постоянных, так и переменных. При этом использование многофункциональной аналитической программы, которая может предоставить исчерпывающий ответ на вопрос, является, едва ли не лучшей сферой инвестиций. В настоящее время использование такой программы в повседневной деятельности уже давно перекочевало из категории «хорошо бы внедрить» в категорию «обязательно иметь», если, конечно, иметь в виду успешных и динамично развивающихся лидеров рынка.