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以数据为支点 驱动绩效持续改进
2018年12月27日     点击:1235次    作者:王山泓 易虹 

作为一种循证实践式的思考方式,绩效改进在落地应用时,必须“以数据支撑,用事实说话”。


在绩效改进的过程中,“数据”一直扮演着至关重要的角色。作为一种循证实践(Evidence-based Practice,EBP)式的思考方式,绩效改进在落地应用时,必须“以数据支撑,用事实说话”(见CASE)。在当下以大数据、云计算和人工智能为代表的新时代,数据更成为驱动绩效改进最珍贵的资源。


CASE  借数据之力 筑改进之路

作为一个大型连锁品牌,S公司为了强化虚拟网络与实体店面的同步发展,组建了绩效改进项目团队,旨在提高公司新开发APP的销售收入。

在APP发布的数月前,S公司展开了猛烈的广告攻势,初始下载量一举突破100万次。但同时他们发现,初期用户中,有相当一部分人并不使用APP来购物。因此,团队面临的首要课题是,如何让APP用户活跃起来并产生收益。对此,团队借助积累下的用户监测数据,进入了以数据驱动的绩效改进循环。

分析数据

首先,项目负责人和数据分析师按照消费活跃度将用户进行分类,区别出具有明显特征的用户群体。同时,营销专家开展了一系列用户调查,获取用户的基本信息、购物习惯、最喜欢的APP、移动设备使用情况等。最后,总结出活跃消费用户的三个典型特征:

平均订单金额略高于免运费门槛39元;

会重复购买某类商品;

大部分是从公司网页跳转到APP。

提出想法

充分讨论数据结果后,负责人给团队成员发放《想法提议表》,鼓励每个人提出自己的想法并打分。有的想法旨在吸引还未购买的用户下第一笔订单;有的吸引活跃用户更频繁地消费、增加单笔订单金额;还有人提出打造“购物清单”,保存用户之前下单的商品,使他们可以更方便地回购(见图表1)。随后,项目组把所有《想法提议表》收集归类,形成“想法储备库”。

QQ截图20181227092256.jpg


排定次序

接着,项目组从适应性、可行性和简易性三个维度,对收到的4个想法进行评分,并确定了最终测试顺序(见图表2)。


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有效测试

排序结果出炉后,团队开始着手进行技术开发并测试。为了保证测试结果的有效性,数据分析师按照99%的置信水平确定了对照组和实验组,每组2万个用户。一切准备就绪后,负责人向公司所有同事发送了试验启动通知。

经过4次测试,团队决定综合运用“增加购物清单功能”和“提高39元以上订单免运费规则的可见度”两个方法,来提升APP活跃用户的平均消费额。在此基础上,团队又回过头来,将注意力重新聚焦到吸引更多用户上,从而实现了APP销售收入的持续增长。                



从理论上讲,数据是一切绩效改进的奠基石,DIKW模型(见图表3)充分印证了这一点。该模型作为一条从“噪音”中分拣数据、转化为信息、升级为知识、进而升华为智慧的路径,与绩效改进所认为的“成功就是朝一个正确的方向持续地积累”一脉相承。


QQ截图20181227092329.jpg


首先,人们通过原始的观察和度量获得数据(Data);随后,分析数据间的关系,从而获取信息(Information);接着,在行动中应用信息,由此产生知识(Knowledge);最后,在知识的基础上,通过经验、阅历、见识的累积,形成对事物的深刻认知乃至预判,凝结为智慧(Wisdom)。根据DIKW模型,我们不仅可以进一步明确并细化工作绩效数据(D)、绩效信息(I)和绩效报告(同时包含I、K和W)等概念,还能充分借助当下大数据之势,为绩效改进循环提速。


绩效改进循环实际上是以数据驱动为核心而构建的,我们将这一过程分解为“分析数据—提出想法—排定次序—有效测试”四个环节(见图表4),探索出一套利用数据持续改进绩效的实用方案。


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分析数据    以业务为核心 


挖掘业务含义、理解想要关联的业务场景和结果,是数据分析的核心前提。因此,当我们面对业务部门提出的需求时,首先要深入了解对方想要改进的内容究竟是什么,再据此确定衡量指标。


其次,着手制定数据采集规划,确定自己需要哪些数据、如何采集、以何种方式记录以及由谁负责。随后,对采集来的数据质量进行分析评估,针对其中暴露出的问题给出解决方案,并再次调整、优化。得益于今天的技术优势,数据采集在企业绩效改进中得到了创新应用。


网络数据采集法


通过网络爬虫等方式获取数据信息。这种方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来,并以结构化的方式将其存储为统一的本地数据文件。而对于网络流量的采集,还可以使用带宽管理技术来处理。


系统日志采集法  


运用系统日志采集工具,如Facebook Scribe、Hadoop Chukwa等,实现海量数据采集。这些工具均采用分布式架构,能够满足每秒数百兆的日志数据采集和传输需求。


特定系统数据采集法  


对于企业生产经营数据等保密性要求较高的信息,可以使用特定系统接口等方式进行采集。


在分析师研究数据时,业务专家要同步展开专业性的调查和采访,这也是数据分析环节的最后一步。当双方的工作均告一段落后,要将数据分析和专业调研的所有结果汇总起来,编写成报告,发送给所有团队成员。


提出想法    不设任何限制


正如双重诺贝尔奖得主莱纳斯·卡尔·鲍林(Linus Carl Pauling)所言:“如果你想拥有好的想法,你必须先有很多想法?!币虼?,提出想法环节可以不设任何门槛,鼓励所有团队成员尽可能多地贡献思路,同时收集来自公司不同部门的意见和建议,甚至还会从合作伙伴和第三方供应商中集思广益。


这里需要强调的是,当每个人提出自己的想法时,我们要尽最大可能帮助他们克服“自我质疑”,要让他们知道,一切想法都是受欢迎的。


为了便于管理,所有想法都需要按照一个事先制定好的模板来提交,形成“想法储备库”——想法中必须清晰地阐述团队应当做出怎样的具体改变,以及这一做法可能推动绩效改进的原因,同时还要说明衡量结果的具体方法。


排定次序    打有准备之仗 


至此,我们在“想法储备库”中已经汇聚了一系列好点子。那么,如何在众多想法中确定哪一个最合适、最有效呢?答案只有“测试”。


可是,数量庞杂的想法不可能同时展开测试,这就需要对其进行评估、排序,确定测试的先后次序。实际操作时,我们可以结合以下六个评估维度,以10分为满分,根据每个团队的具体情况制定评分标准(见图表5)。


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需要性  


想法所针对的问题是急需被解决的。


适当性  


想法能够很好地解决问题或达到期望的目标。


可行性  


想法在现有的时间、金钱、人力等资源条件下可以实施。


经济性  


想法带来的价值大于所付出的代价。


简易性  


想法实施的难易程度适中。


接受性  


一是组织接受,该想法能够被现有的组织文化所接纳;二是个人接受,该想法不会被个体拒绝或排斥。


需要强调的是,评分标准应当和想法模板一起提供给提交者,并要求他们为自己的想法打分。同时,团队负责人还可以基于过往经验以及其他成员的意见,提出分数调整建议。此外,所有团队成员都可以查看“想法储备库”,从中挑选出他们认为最有潜力的想法,在团队会议上推荐、研讨,最后共同排定测试的顺序和启动时间。


有效测试    寻找最佳答案 


一旦选出需要马上测试的想法和项目后,负责人就要开始筹备并部署试验了。这一环节有三件事需要负责人尽快落实:


组织团队相关成员,开发需要测试的标的;

与数据分析师一起制定数据采集计划,并保证试验结果可以正常追踪;

向全公司所有同事发送试验启动通知,以保证其他相关团队知晓试验情况。


糟糕的试验不仅意味着团队失去了一次宝贵的学习机会,而且还会减缓整体工作进度;此外,它所产生的错误数据更会误导团队走错方向。因此,对每个想法的筛选和测试都应当慎之又慎,确保每次试验都能产生有效结果。这里有两条高效经验法则可供借鉴。


一是采用99%的置信水平(见TIP),这意味着100次测试里只能有一次结果与预估不符,从而大大降低选错试验的风险;二是永远以对照组为依据,把测试当作实验组与对照组之间的比赛——若双方打成平手,则对照组获胜。



TIP  置信水平 

    “置信水平”表示样本统计值的精确度,指的是样本统计值落在参数值某个正负区间内的概率。99%的置信水平可以理解为,试验产生的数据结果精确度为99%。


可以预见,随着新兴技术的快速发展和广泛应用,未来越来越多的企业将着手构建自身驾驭数据的能力,从而激活数据资产动能,踏上以数据为支点、驱动绩效持续改进的旅程。

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