KPI должны быть умными (SMART)

1

Если Вы формируете KPI или цели подразделений, то они должны отвечать критерию SMART («SMART» — аббревиатура) — быть конкретными (Specific), измеримыми (Measurable), достижимыми (Achievable), реалистичными (Realistic), и определенные во времени (Timed).

Впервые SMART-критерии постановки целей предложил использовать Питер Друкер (Peter Drucker) в своей работе “Практика менеджмента” (”The Practice of Management”, 1954).

S – Цель должна быть конкретной. Цель должна быть четко и конкретно определена и сформулирована, а результат, который необходимо получить, понятен всем, кто связан с ее достижением. Иначе может быть достигнут результат, отличный от задуманного.
M – Цель должна быть измеримой (в рублях, в процентах, в натуральных единицах продукции, в определенной периодичности и т.д.). Если вы формулируете качественный критерий, подумайте как его можно привести к количественному, но чтобы методика приведения не вызывала сомнений.
A – Цель должна быть амбициозной, вызывать драйв, желание ее достичь. Необходимо ставить достаточно сложные цели, предполагающие усилия, иначе цель будет расслаблять а вашей компанией «пообедают» конкуренты.
R – Цели должны быть реалистичны в рамках установленных ресурсов, знаний и заданного времени на их выполнение. Если Вы установите нереалистичную цель, то она будет демотивировать.
T — Любая цель должна быть выполнима в определенному моменту времени. Времени должно быть достаточно, чтобы справиться с задачей, но и разбрасываться им нельзя.

Теперь вы знаете какими должны быть цели и KPI — все верно умными!

Удачи в работе и умных Вам целей!

Упрощаем систему бюджетирования

0

Если Вы работаете в крупной компании в отделе планирования продаж или отделе, который формирует KPI для подразделений, наверное замечали, чем больше Вы работаете, тем сложнее становятся классификаторы доходов и тем сложнее становятся Ваши расчетные файлы. А задумывались ли Вы, так ли необходима такая степень детализации и кто является сторонником роста классификаторов? Ваше руководство или кто-то другой? Для чего нужна такая степень детализации? И хватит ли ресурсов, чтобы планировать в такой степени детализации и проводить мониторинг? Всегда ли стремление увеличить прозрачность бизнеса приводит к прозрачности? Давайте попробуем ответить на эти вопросы и подумать, можно ли упростить систему бюджетирования без потери прозрачности и качества KPI. Но обо всем по порядку.

Когда мы стремимся увеличить степень детализации, естественно повышается прозрачность и в идеале, конечно, если Вы планируете с максимальной степенью детализации. Но что делать, если Вас в отделе 2-ое или Вы один, а количество продуктов увеличивается, количество точек реализации увеличивается, а количество сотрудников Вашего отдела не меняется? Выход, упрощайте систему планирования. Проводить детальный мониторинг, это не то же самое что проводить детальное планирование. А всегда ли необходимо его проводить, если ресурсов для планирования не достаточно, скорее всего и результаты детального мониторинга останутся в большинстве своем без внимания. Я призываю упрощать систему планирования, я не призываю упрощать систему мониторинга. Если Вы упрощаете систему мониторинга, то скорее у Вас должно быть веское основание в виде BI системы, где при необходимости можно осуществить drill down в данных либо Вы опустились уж до совсем мелких вещей, мониторинг которых не имеет смысла.

Давайте я Вам расскажу, как я вначале предложил, а потом и упростил систему бюджетирования в компании, возможно, Вы поступите точно также.

В то время я работал в филиале одной из крупных телекоммуникационных компаний России. Я руководил небольшой группой аналитиков (2 человека, один из которых занимался только мониторингом продаж). Количество услуг в компании было достаточно велико и все время приходилось упрощать классификаторы, иначе бы мы просто закопались в данных. Когда мы планировали по одной бизнес-единице все было хорошо, мы все успевали, мониторинг был налажен, внутренняя отчетность налажена с достаточной степенью детализации, чтобы объяснить все отклонения по продажам, сделать выводы и рекомендации для руководства. А если учесть, что мы занимались не только планированием продаж, но и разработкой и оценкой всех маркетинговых инициатив филиала, то конечно любая хоть сколько-нибудь значимая дополнительная нагрузка сразу ударяла по качеству одной из областей.

И вот новая инициатива, переходим к бюджетированию по межрайонным узлам электросвязи в той степени детализации, в которой формируем бюджет по филиалу. Это третья ступень в структуре компании. Раньше этим занимались финансисты и было их немало. А если учитывать, что межрайонных узлов на тот момент было 6, то, что уж греха таить, нас это очень «сильно обрадовало». План по натуральным показателям по ключевым услугам компании мы уже делали.  Но для меня тогда была дикость, зачем бить все услуги компании по более мелким узлам, тем более что за часть услуг они не отвечали и никак не могли влиять на их выполнение потому что маркетинг в узлах занимался либо распространением полиграфии либо сбором дебиторской задолженности либо еще много чем, но точно уж не маркетингом. И вот передо мной стала дилемма, нагрузить себя лишним планированием или придумать как этого избежать.

Сразу скажу, что прежде чем что-то сделать, я как добросовестный сотрудник выполнил планирование за первый квартал в той степени детализации, в которой требуется. Для того, чтобы не загубить другие направления, мы работали по 12-14 часов в день. В общем на неделю выпадаешь из жизни. И вот стал я думать, как избавиться от этой кабалы. Ну самый простой способ уволиться, конечно был не для меня. Мониторинг на тот момент был довольно глубоким, drill down можно было делать вплоть до районных узлов детализации, до 4-ого уровня. При желании можно было найти данные еще глубже. Поэтому проблем с данными у меня никогда не было (за это я и люблю телекомы и банки, что там раздолье для аналитика). Но вот детально планировать до каждого межрайонного узла в разрезе классификатора из более чем 100 статей, очень тяжело. Прежде всего морально, чувствуешь себя роботом, потому что думать не надо, надо делать много однотипных операций. Конечно, была бы у меня автоматизированная система планирования продаж, думаю я бы не думал как избавиться от этой нагрузки, но к этому я пришел немного позже.

Итак, упрощать. Я начал рассуждать, на какие статьи узел может влиять, на какие не может или влияние опосредованное. В результате я выделил 3 ключевых услуги, на объем новых продаж от которых приходилось 90% выручки. По ним мы формировали на тот момент натуральные показатели. Я подумал, продавать узел может, но тарифная политика вся на уровне дирекции филиала именно у меня. Для чего я буду ставить средний тариф*натуральный показатель по узлу, если узел никак не может влиять на величину среднего тарифа. Поэтому решено было в качестве системы KPI использовать именно систему натуральный показателей. Но натуральные показатели доводили мы в то время итак. В бюджете, что было хорошо, узел ориентируется на суммарную выручку, не выполнил по одной услуге, есть возможность скомпенсировать по другой. Тогда я стал думать и разработал систему корректировочных коэффициентов, как можно невыполнение одной единицы продукции компенсировать другой. Разработал матрицу коэффициентов. Сначала я свою идею презентовал своему руководителю. Он заинтересовался и попросил сделать презентацию и пойти с ним на защиту к директору. В общем после того, как мы презентовали систему, директор заинтересовался и попросил доработать с учетом влияния и на другие центры ответственности, а именно HR и тех. дирекция. После этого, я доработал систему, совместно с HR описал ее в положение и мы успешно внедрили эту систему, которая действует и до сих пор в этом филиале.

Так мне удалось оптимизировать систему бюджетирования без потери качества. Нагрузка при этом не увеличилась нисколько, потому что один раз подготовив шаблоны для расчета матрицы корректировочных коэффициентов, сформировать план продаж в новых сбалансированных единицах не составляло труда, точно также как и оценить эффективность подразделения.

Подумайте и Вы, а так ли необходимо детально планировать? Или можно оптимизировать систему.

Удачи в работе!


Среднее арифметическое и средневзвешенное

12

Применение средних при построении прогнозов очень важно, например, когда Вы используете один из моих секретов, в которых я показывал как можно построить самый простой прогноз.

Обычно, когда используют «среднее» принято понимать что используют среднее арифметическое. Но прежде чем его использовать, давайте я на примере покажу, когда можно это делать а когда нет.

Например, Ваш объем продаж от реализации яблок составил 30 кг, что в стоимостном выражении составило 1500 рублей, средняя стоимость 1 кг яблок, как легко посчитать составляет 50 руб./кг.

Объем продаж груш 40 кг на сумму 2400 руб., 60 руб./кг.

Вот Вам задачка, оцените среднюю стоимость 1 кг. фруктов за период реализации.

Неискушенный аналитик поступит так, 50+60 пополам 55 руб. А вот и нет скажу я Вам, неправильно!

Я буду решать эту задачу так: (1500+2400)/(30+40) = 55.7 руб. за 1 кг фруктов. И это будет правильно.

Т.е. если Вы 70 кг. фруктов умножите на среднюю стоимость реализации, Вы получите объем продаж в стоимостном выражении.

А все потому, что мы с Вами использовали разные средние, Вы использовали среднее арифметическое, а я средневзвешенное.

Давайте разберемся когда надо применять среднее, а когда средневзвешенное. Все очень просто, когда Вы находите среднюю стоимость 1 товарной единицы в товарной категории, это средневзвешенное. Если Вы считаете среднее средних — это средневзвешенное, но никак не среднеарифметическое.

В методе прогноза продаж по средним, я применял среднее арифметическое.

А вот Вам и формула расчета среднего арифметического:

S = (S1+S2+S3+…+Sn)/n — средняя цена

Средневзвешенное рассчитывается так:

S=S1*V1+S2*V2+S3*V3+…Sn*Vn, где V -это веса.Средняя цена.

Vi=доля продаж товара в общем объеме продаж товарной категории в единицах.

Сумма Vi = общий объем продаж товарной категории в единицах.

В том, случае если все Vi=1/n, среднее арифметическое будет равно средневзвешенному.

Если все товары в товарной категории имеют равный объем продаж, то среднее арифметическое будет равно средневзвешенному.

Если бы объем продаж груш и яблок в нашем примере было одинаковым, тогда бы мы получили одинаковый ответ на при решении задачи. Но получить одинаковый ответ, это еще не означает решить правильно, поэтому будьте внимательны.

Вы спросите, а как же я посчитал веса? Я Вам скажу, что я сразу нашел сумму двух дробей, в моем случае веса равны:

30/(30+40) — доля продаж яблок и 40/(30+40) — доля продаж груш. 50*30/(30+40)+60*40/(30+40) = (1500+2400)/(30+40).

Удачных вам прогнозов!

О других секретах прогнозирования и анализа данных, Вы можете узнать из моего блога.

PS Если Вам сложно понять какое среднее применять, присылайте ваши кейсы на адрес электронной почты cases@fsecrets.ru и я Вам помогу. Как говорила, сова из мультфильма про Винни-пуха — «Совершенно безвозмездно!».


Оцениваем качество модели методом Ex-post

0

Прежде чем Вы будете применять любую модель для прогнозирования, необходимо оценить ее качество. Конечно, самый простой способ подождать недельку-другую да и посмотреть на реальный объем продаж и сравнить с тем показателем, который Вы получили по Вашей модели, но если Вы строите среднесрочный или долгосрочный прогноз, то ждать Вам никто не позволит.
Давайте разберемся как ее применять. Например, Вы имеете объем продаж за 15 периодов в прошлом, постройте модель прогноза продаж на 13-ти периодах и проверьте качество на двух последних. Что это Вам даст, во-первых, Вы сможете оценить качество модели еще до начала момента ее применения. Во-вторых, Вы сможете посмотреть на сколько Ваша модель устойчива на Вашем изменяющемся рынке. Если погрешность небольшая, то модель довольно устойчива и ее можно применять.

Ограничения по применению:

  • рынок нестабилен — если рынок сильно меняется со временем, то даже применяя данный метод и убедившись что модель устойчива, применение метода не гарантирует Вам точность прогноза. Внимательно анализируйте внешние факторы.
  • Данных об объемах продаж недостаточно, чтобы отбросить два ли даже один период. В таком случае, конечно, Вам придется накопить некую статистику и в дальнейшем улучшить ее качество.

Только не отчаиваетесь, если Вы не сможете проверить качество модели до ее применения в рабочей ситуации, на страницах моего блога Вы найдете массу полезных секретов, как построить прогноз, обладая малым объемом информации или вовсе ее не имея.

Удачных Вам прогнозов!


Количество дней в помощь

0

Сегодня я открою Вам еще один небольшой секрет как увеличить точность прогнозов.
Вы когда-нибудь применяли фактор при формировании прогноза количество дней в месяце? А количество рабочих дней? Нет? Попробуйте и Вы очень сильно удивитесь как можно увеличить точность Ваших прогнозов.

Давайте разберемся как это сделать. Например, Вы имеете данные о продажах за 12 (за 3, 4, 5 подставьте свою величину) последних месяцев. Разделите объем продаж на количество дней в месяце, возможно в результате этого показатель «объем продаж за 1 день» станет описываться очень простым законом. Даже, если в результате этого действия, Вы сможете упростить модель хотя бы немного, это уже хорошо. Если нет не отчаиваетесь, попробуйте разделить на количество рабочих дней в месяце, возможно, этот фактор будет давать лучшие результаты.

Если же Ваши точки продаж работают по определенному режиму, например, 6 дней в неделю. Тогда делите объем продаж на количество рабочих дней Вашей точки и возможно в результате этого Вы упростите модель.

А теперь переходим к прогнозу. Например, Вы выяснили, что объем продаж на один рабочий день растет линейно, A*x+B, тогда прогноз продаж в будущем (A*x+B)*R, где R — количество рабочих дней.

А количество рабочих дней в будущем можно посмотреть в любом календаре. В данном случае, если Вы не заметили, я применил комбинацию методов.
Все просто — пользуйтесь на здоровье!
Удачных Вам прогнозов!
О других секретах прогнозирования и анализа данных Вы узнаете на страницах моего блога.


Вверх
Яндекс.Метрика