Правильные показатели | Большие Идеи

・ Операционное управление


Правильные показатели

Показатель, как следует из его названия, должен показывать, а не просто оцифровывать.

Автор: Роман Худорожков

читайте также

Хотите научиться думать?

Мариэтта Чудакова

Развиваем свои творческие способности

Энни Макки

Оценка эффективности: пять ошибок

Эндрю Ликерман

Основатель и гендиректор SPLAT о том, как управлять качеством

Демин Евгений

Вы не можете управлять тем, что не можете измерить

Фраза, вынесенная в эпиграф, стала столь популярной и так часто встречается в статьях и книгах, что никто уже и не помнит ее автора. Она приписывается и великому теоретику менеджмента Питеру Друкеру, и гуру качества Уильяму Демингу, и основателю компании Hewlett-Packard Биллу Хьюлету, и даже Лорду Кельвину (широкоизвестному благодаря температурной шкале, названной в его честь).

И хотя фраза про измерения и управление упоминается во многих книгах по менеджменту, а также в красивых и не очень презентациях проектов по корпоративным изменениям и внедрению систем показателей, в них редко говорится о том, что многие показатели иллюзорны, математически некорректны и вообще бессмысленны.

Что показывают показатели?

Начнем с того, что показатели бывают разные. Они могут быть нацелены на разные аспекты бизнеса (например, финансы, персонал, рынок) или на разные процессы (такие как продажи, закупки, обслуживание). Также они могут отражать состояние дел на определенный момент времени или демонстрировать изменение ситуации за определенный период. Но кроме этого, у каждого показателя есть два наиважнейших свойства – это его значимость и происхождение.

Что это все значит?

Значимость определяет, как соотносится показатель и цели бизнеса. Поэтому здесь можно выделить эффективные показатели, которые отражают именно то, к чему устремлен бизнес (например оборот, прибыль, количество клиентов, число сделок), и неэффективные показатели, которые лишь косвенно влияют на бизнес-результат (например число звонков, объем подготовленных документов, количество принятых заявок или даже оценка качества обслуживания).

Неэффективные показатели обычно ориентированы на определенное целевое поведение, которое предположительно должно привести к желаемому бизнес-результату. Однако надо помнить, что предположения не всегда оправдываются, а поведение можно относительно легко имитировать.

Например, менеджер по продажам, делающий 20 звонков за день, может продавать меньше, чем тот, кто делает всего 5 звонков. А сотрудник, получивший наивысшую оценку, может обслуживать меньше всех клиентов. И в результате такая неоднозначность приводит к тому, что совершенно непонятно, как же следует трактовать значение такого неэффективного показателя.

Если неэффективные показатели неправильны, то, наверное, всегда следует использовать только эффективные показатели?! Однако проблема в том, что многие из них могут быть определены только по прошествии значительного периода времени (например по окончании года). Но нельзя же весь год «двигаться в темноте», чтобы в конце года узнать, что все плохо? Отсюда и возникает необходимость в неэффективных показателях, а также в предположениях и допущениях, на которых они основаны.

Например, если сотрудник будет делать 20 звонков в день, то он, наверное, сможет делать 2–3 продажи, а это обеспечит 10% прибыли. Однако тут надо учитывать, что даже если раньше так и было, то совсем не факт, что при введении показателя (и особенно при установлении норматива) сотрудники продолжат работать по-старому. 20 звонков они, конечно, делать будут, а вот продаж и прибыли может уже и не быть.

Поэтому рекомендуется использовать показатели с наименьшим числом таких предположений и допущений и затем регулярно сверять их с реальностью, чтобы убедиться, что фактическое поведение, обусловленное неэффективными показателями, все-таки ведет к достижению эффективной цели.

Откуда эти цифры?

Многие эффективные показатели (например прибыль или выручка) существуют только на уровне компании или ее крупных структурных единиц (бизнес-юнитов, департаментов или филиалов). Но как разделить выручку или число клиентов по сотрудникам?

И это приводит нас к вопросу о происхождении… но не показателя, а его значения, которое может быть непосредственно измеряемым или производным. Значение непосредственно измеряемых показателей прямо отражает состояние объектов реального мира, примерами в данном случае могут выступать остаток средств на расчетном счете, количество автомобилей на балансе, а также температура в камере обжига или давление в трубопроводе.

Однако далеко не все можно измерить удобным образом. Кроме того, для большого числа однотипных объектов (например сотрудников, отделов или продуктов) все равно надо создавать обобщающие показатели, которые отражают состояние всех объектов сразу. И поэтому придется прибегнуть к расчетам, а это приведет к производным показателям. Так появляются «выручка в расчете на одного сотрудника», «среднее время обслуживания», «среднемесячный объем продаж», «среднее число сотрудников», а также более сложные «среднее число сделок на продавца в месяц» и «средняя выручка на кв. м в месяц».

Неправильное среднее

Но именно здесь-то и начинаются серьезные проблемы, потому что усреднение неприменимо для большинства бизнес-показателей. Среднее арифметическое обычно сильно искажает реальную ситуацию, а порой и вообще не имеет смысла. А все потому, что усреднение хорошо подходит для «нормальных величин», у которых есть четко определенное наиболее вероятное значение, а отклонения в большую и меньшую сторону относительно невелики и обязательно равновероятны.

Вот только в бизнесе так почти не бывает. Бизнес-показатели чаще имеют «ненормальный» характер. Остатки средств клиентов на счетах банков, длительность обслуживания, время ожидания, цена товаров, стоимость покупок одного клиента, срок доставки, количество заключенных договоров, оценки качества обслуживания, число посетителей в банковском отделении, оборачиваемость активов – все это примеры «ненормальных» показателей, которые нельзя усреднять с помощью среднего арифметического. Точнее, среднее значение, конечно же, можно рассчитать по формуле, только оно не будет отражать ни самое вероятное значение, ни наиболее типичный диапазон значений измеряемой величины. И это значит, что такое среднее не имеет никакого смысла и не несет никакой пользы для бизнеса.

А это мы сейчас подправим

Еще одна большая проблема — это искажение исходных данных и манипуляции производными показателями. Если показатель не является отражением событий и явлений реального мира, то его всегда можно «подкрутить» так, чтобы он показывал нужное значение. И в особенности это касается неправомерно усредняемых величин.

Все дело в том, что среднее значение зависит сразу от двух параметров: от совокупного значения показателя и от количества элементов, по которым производится усреднение. Поэтому даже если сам показатель «подправить» не удается, то можно «накрутить» количество. А если же существует возможность управлять сразу двумя параметрами, то тогда можно сделать вообще все, что угодно. Например, так можно обеспечить почти любое среднее время обслуживания и легко уложиться в установленный норматив… но только «на бумаге», а в реальной жизни все будет очень плохо.

Однако искажения бывают и ненамеренными. В частности, из-за сбоев в информационных системах могут оставаться ошибочные записи с неадекватными данными. Например, ошибки в системе электронной очереди могут приводить к созданию несуществующих талонов, которые будут храниться в системе до конца рабочего дня, и длительность ожидания в очереди у них будет исчисляться часами, что сразу же отразится на показателях отделения и даже всей сети. Однако выявить такие ошибочные талоны среди десятков тысяч правильных талонов бывает очень сложно.

Точно также невыход сотрудника из информационной системы в конце рабочего дня может приводить к тому, что рабочее время будет учитываться, даже когда сотрудника уже давно нет на рабочем месте, что опять же сильно сокращает показатели продуктивности (например, число выполненных заявок в час). На предприятиях с гибкими рабочими сменами определить такие ситуации совсем непросто, и они существенно искажают значения показателей.

Так как же быть?

Планируя введение системы показателей, возьмите на вооружение простые правила:

1. Старайтесь использовать эффективные показатели, которые получаются из непосредственных измерений реальной жизни.

2. Если неэффективных показателей не избежать, то выбирайте показатели с наименьшим числом допущений.

3. Тщательно фиксируйте все допущения и отслеживайте, насколько они соблюдаются в реальных условиях.

4. Старайтесь не применять среднее арифметическое (в бизнесе оно часто не имеет смысла и не соответствует сути измеряемых явлений).

5. Помните, что неэффективные и производные показатели почти всегда манипулируемы. Но манипуляции и искажения можно отследить и устранить с помощью математических методов.

В заключение хочу обратить ваше внимание на еще один интересный момент. Показатель, как следует из его названия, должен показывать, а не просто оцифровывать. И это открывает совершенно иной взгляд на проблему «правильных показателей». Но об этом в следующий раз.