データアナリスト、パフォーマンス分析モデルを構築するにはどうすればよいでしょうか?私はシャオパイです。私にプライベートメッセージを送って、「操作」と返信していただければ、インターネット操作情報のギフトパッケージを差し上げます。 現実には、多くの学生がパフォーマンス分析をスムーズに行えていません。 KPI を毎日数えて高いか低いかを確認するだけの人もいれば、単に KPI を武器として使う人もいます。うまくいったときは褒め称え、うまくいかなかったときは言い訳をする。それらは全く役に立たない。以下の記事の著者は、パフォーマンスを向上させる方法を説明しています。見てみましょう。 著者:地道な教師 陳;この記事は公式アカウント「地に足のついた教師チェン」から引用したものです。 パフォーマンス分析はデータ分析の中で最も重要な部分であり、最も効果的な部分でもあります。パフォーマンスは、ビジネス部門の行動を導くバトンであり、企業のリーダーが最も重視するものです。 データ分析を通じてリーダーの注目を集め、ビジネス開発を推進したい場合、最も早い方法は、パフォーマンス分析を使用してリーダーの意思決定を支援することです。 しかし、現実には多くの学生がパフォーマンス分析をスムーズに行えていません。 KPI を毎日数えて高いか低いかを確認するだけの人もいれば、単に KPI を武器として使う人もいます。うまくいったときは褒め称え、うまくいかなかったときは言い訳をする。それらは全く役に立たない。 では、パフォーマンス分析はどのように行うのでしょうか?今日はそのシステムについて説明させてください。 営業部門ではより一般的です。
このジャンルは役に立ちますか?明らかに機能しません!この考え方は職場で最も広く使われているが、最も広く批判されているものでもある(下の図を参照)。 運用部門ではより一般的です。
このジャンルは役に立ちますか?パフォーマンスが良好で、誰もがそれに目をつぶるときには、それはうまく機能します。しかし、パフォーマンスが悪ければ、いくら話しても、主要な指標が満たされていなければ、それは悪いことになります。最後に、消えてください... 製品部門ではより一般的です。
この考え方は、分析プロセスが非常に面倒であるため、データ アナリストが最も恐れていることです。そして、分析結果の品質は一定ではなく、すべて上司の気分に依存します(下の図を参照)。 客観的に言えば、企業が上記の 3 つのポイントのいずれかを達成できれば、それはすでにかなり優れていると言えます。 他にも悪い例がいくつかあります:
一つ一つ例を挙げることはしません。 では、上記の問題を改善するにはどうすればよいでしょうか? 本質的に、パフォーマンスはビジネスを推進する最も強力な手段です。鞭なので注意して使用する必要があります。
このバランスを取る必要があるという特性により、パフォーマンス目標を設定する際には、実現可能性と合理性を十分に考慮して、「即決の決定を正当化するためにあらゆる科学的手法を使用する」というジレンマを回避する必要があります。 これを踏まえて、次のことが必要です。
この方法でのみ、パフォーマンス目標を正確に設定できます。 具体的な操作は4つのステップで実行されます。 主要なパフォーマンス指標の導出は、次の 3 つの原則に従います。
多くの企業の全体的な戦略は、実際には「新たな資金調達を目指す」や「業界初を目指す」などの言語による記述であるため、導出プロセスは実際には言語による記述を数学的な記述に変換するプロセスです(下の図を参照)。 メイン指標が確立された後、各部門はサブ指標に取り組む必要があります。部門業務の特性上、すべての部門が同じ指標に取り組むことは不可能です。そのため、戦略の実行においては部門間で分担に違いが生じます。したがって、各部門の戦略上の位置付けに応じて分業と指標分割を行う必要があり、これにより後段での争いを効果的に減らすことができます(下図参照)。 タスクを受け入れる際に、各部門は作業の性質に基づいてサブ指標を追加できます。二次インジケーターの追加には通常、XXX 種類以上のセキュリティ インジケーターが含まれます。サブ指標を追加する主な目的は、執行部門が混乱したり、量だけを重視して品質を無視したりすることを防ぐことです (下の図を参照)。 メイン指標とサブ指標により、各部門は目標と現状のギャップを踏まえた部門全体の戦略を策定することができます。全体的な戦略は、主に、ホイップするだけで方法を提供しないという問題を解決することです。 具体的な解決策を提供することはできませんが、目標を設定する際には、解決策に最も必要な資金、人材、テクノロジーの3つを提供する必要があります。 部下として彼らが恐れているのは、上司から仕事を与えられることではありません。彼らが恐れているのは、上司が彼らに適切なサポートを与えずにただ仕事だけを与えることです。 したがって、最初に各部門の実行能力を徹底的に評価する必要があります。また、ベンチマーク分析を用いて各部門の実行能力を階層別分析し、高品質・低品質の事業ラインの能力の上限と下限を区別することも必要です(下図参照)。 これらのサポートにより、資本投資を増やすか、技術を向上させるか、それとも人員を増やして人海戦術を使うかをさらに区別することができます。そうすることで、指定されたパフォーマンス目標の実現可能性が高まるだけでなく、主要なリソースが配置されているかどうかなど、その後のパフォーマンス追跡のための重要な手がかりも得られます。 重要なリソースが整備されていなければ、最前線に実行能力の向上を求めても無駄です。 主要なリソースが揃っていても目標を達成できない場合は、実行の問題なのか戦略の問題なのかを確認します。 十分な事前準備があれば、計画に従い、実行中に実装結果を監視できます。初期段階で十分な作業が行われているため、後期段階での監視は非常に簡単です。パフォーマンス達成度の分析も非常に便利で、労力も節約できます(下図参照)。 理想的な方法があるのに、なぜ多くの企業がまだ混乱状態にあるのだろうかと疑問に思う学生もいるかもしれません。 次の 4 つのステップがあるため、各ステップでは異なる能力がテストされます。
パフォーマンスには利益の分配が含まれるため、人間の介入の要素が多く、問題が発生するのは当然です。学生たちは自分の会社の状況を考え、より良い仕事をするために最善を尽くす必要があります。 高レベルの情報にアクセスできる学生は限られているかもしれませんが、ほとんどの学生は少なくとも第 3 ステップをうまく実行できます。つまり、自分の部門に基づいて、ベンチマークが何であるか、ROI レベルが何であるかを明確に評価できます。 |
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