Slack ve Adidas gibi dijital işletmeler, temel performans göstergelerini (key performance indicators) sürekli olarak iyileştirmek için makine öğrenimi ve tahmine dayalı algoritmalar kullanırlar.
Birçok kuruluş için key performance indicators (KPI), Türkçe adıyla temel performans göstergeleri (TPG), yalnızca ismen “temel”dir ve uyumluluk düzenlemelerini karşılamak veya geriye dönük bir analiz sağlamak için takip edilirler. MIT Initiative on the Digital Economy (IDE)’de misafir araştırmacı olan Michael Schrage, daha akıllı KPI’lara ihtiyaç duyulduğunu söylüyor.
Schrage’in yakın tarihli bir makalesinde ve MIT Sloan Management Review’da buna eşlik eden bir raporda yazdığı gibi, makine öğrenimi ve tahmine dayalı algoritmalardaki gelişmeler, KPI’ları yöneticilerin basitçe puan tutmasına yardımcı olan metrikler yerine stratejiye rehberlik eden kuralcı göstergelere dönüştürebilir.
Schrage, dijital dönüşüm çabalarına uygulandığında KPI’ların iş stratejisi yürütebileceğini ve belirgin bir rekabet avantajı sağlayabileceğini söylüyor. Algoritmalar gelecekteki performansı iyileştirmek için önceki sonuçlardan “öğrenebildiğinden”, akıllı KPI’lar yalnızca zamanla daha akıllı hale gelecek ve dijital dönüşümü daha da hızlandıracaktır. Schrage, bunun tüm dijital liderlerin araması gereken veri odaklı erdemli bir döngü olduğunu belirtiyor.
O noktaya ulaşmak, daha cesur seviyelerde üst düzey yönetim ve içgörü gerektirir. Schrage; Alibaba, Amazon ve Slack gibi dijital – yerel şirketlerin açık avantajlardan yararlandığını, çünkü verilerin her zaman başarılarını sağladığını belirtiyor. Ayrıca, Adidas America’dan JetBlue’ya ve Starbucks’a kadar uzanan köklü firmaların da stratejik bir kaynak olarak verilere giderek daha fazla değer verdiğini söylüyor.
“Bu tür kuruluşlardaki yöneticiler KPI’ları, işletmeye liderlik etmek için kullanırlar; yalnızca işletmeyi yönetmek için değil.” diyor Schrage bir röportajında. “KPI’ların sadece bilgilendirmesini değil, ilham vermesini istiyorlar.”
Slack ve Adidas America’dan Dersler
İşbirliği yazılım firması Slack, bir şirket KPI’larını genel iş stratejisiyle daha iyi hizaladığında nelerin mümkün olduğuna dair bir örnek sunuyor. Gerçekten de, iki yıl önceki orijinal KPI araştırma çabasından bu yana Salesforce, ocak ayında şirketi 27 milyar doların üzerinde bir fiyata satın alacağını duyurdu.
Slack, üç önemli KPI belirlemiştir:
- Şirketin genel bilinirliğini artırmak.
- Müşteri büyümesini hızlandırmak.
- Bir satış hattının yerleştirilmesi.
SMR makalesinde alıntılanan, şirketin küresel pazarlamadan sorumlu başkan yardımcısı Kelly Watkins’e göre bu, tüm çalışanlara işlerine özel bir odaklanma ve neyin en önemli olduğu konusunda bir anlayış sağlıyor.
Watkins, üç KPI’ya öncelik vermenin Slack için iki önemli avantaj sağladığını söyledi. İlk olarak, iş birimleri birbirlerinin çalışmalarını en iyi nasıl destekleyeceklerini anlar – örneğin, pazarlama, Slack’in ücretsiz kullanıcılarını ücretli ticari teklife dönüştürmek için hangi veri satışlarının gerektiğini bilir. İkincisi, ekiplerin karar vermek için ihtiyaç duydukları verilere o anda sahip olması, çevikliğin artmasına sebep olur.
Giyim şirketi Adidas America, yakın zamanda satış ve kârlılık gibi geleneksel finansal ölçütlerden, bir müşterinin bir markayı önerme olasılığını sıralayan net tavsiye skoruna geçiş yaparak, KPI’larını müşteri ilişkileri üzerine odaklamaktadır.
Kuzey Amerika marka direktörü Simon Atkins’e göre, 1924’te kurulan Adidas için daha gelişmiş KPI’lara geçiş, şirket kültüründe daha büyük değişimleri de beraberinde getirdi. Geleneksel perakende mağazalarından dijital ve mobil tüketici deneyimlerine ve geleneksel pazarlama kanallarından bireysel marka savunucularının kullanımına geçildi. Atkins, KPI’ların şirket genelinde yatay olarak paylaşıldığını ve toptan, perakende ve e-ticaret kanalları için geçerli olduğunu da söyledi.
Doğru KPI’lar doğru verilere ihtiyaç duyar
Gelişmiş bir KPI kullanıcısı olmak, üç faktörün bağımlılıklarını anlamayı gerektirir:
- Temel performans göstergelerinin (key performance indicators) kendileri
- KPI’ları besleyen veri kaynakları
- KPI’ların göstergeleri baz alınarak iş kararlarının nasıl alındığı
Bu kolay bir iş değil, diyor Schrage. KPI’lar iyileştirildikçe, işletmeler farklı veri kümelerinin yanı sıra ek analitik yeteneklere ihtiyaç duyabilir. “Liderliğin en zor yanı, en iyi metrikler için en iyi verilere sahip olabilmektir” diye de belirtiyor.
Daha iyi analitik yeteneklerle birleştirilmiş daha iyi veriler, kuruluşların daha iyi ve daha hızlı karar verme sürecini keşfetmelerine olanak sağlamalıdır. Akıllı süreçleri otomatikleştirmek, insan karar verme sürecini artırmak kadar önemlidir, diyor Schrage, liderlerin algoritmanın ne zaman karar verme “hakkına” sahip olduğunu belirlemesi gerektiği konusunda da uyarıyor. Ayrıca, daha fazla veri mevcut oldukça, algoritmalar daha karmaşık hale geldikçe ve çalışanlar onlarla çalışırken daha rahat hale geldikçe KPI’ların dinamik olarak nasıl gelişmesi gerektiğini de değerlendirmelidirler.
Son derece etkili KPI kullanıcılarının yedi alışkanlığı
Schrage, KPI getirilerini başarılı bir şekilde artıran işletmelerin yedi temel özelliğini belirledi. Ortak nokta, bir varlık olarak verilere bağlılık ve KPI’ların stratejik öncelikleri yansıttığının kabulüdür:
1) KPI yönetmeye olduğu kadar liderlik etmeye de yardımcı olur. Yönetim, kısa vadeli hedeflere ulaşmaya ve sorunları çözmeye önem verirken liderlik, işletme için uzun vadeli vizyona bakar. Bu açıdan bakıldığında, KPI’lar yalnızca “ulaşılacak sayılar”dan daha fazlasıdır; liderlerin geleceği tahmin etmelerine ve bilinçli iş planları geliştirmelerine yardımcı olan metriklerdir.
2) KPI’lar organizasyonu hizalar. Doğru KPI’lar seçmek, müşteri ihtiyaçlarına daha iyi hizmet vermek için hem insanlar hem de süreçler ile organizasyondaki herkesin aynı sayfada olmasını sağlar. Veriye dayalı KPI’lar ayrıca kuruluşların çevik olmalarına da olanak sağlar: örneğin, satış performansının veya pazarlama kampanyası sonuçlarının gerçek zamanlı değerlendirilmesi, rota düzeltme konusunda veriye dayalı kararlar alınmasını sağlar.
3) KP’lar, müşterinin entegre bir görünümünü sağlar. Ağırlamadan sağlık sektörüne kadar tüm sektörlerde geleneksel satış hunisi artık yok. KPI’ları müşteri ihtiyaçlarının farkındalığı ve öngörüsü etrafında çerçevelemek, firmaların müşterileri satış sürecinin çeşitli temas noktalarında ve bir dizi dijital ve analog kanalda meşgul etmelerini sağlar.
4) KPI bileşenleri karar verme sürecini bilgilendirir. Satış dönüşüm oranı gibi KPI’lar aslında saat, konum veya platform (mobil, Web veya masaüstü) gibi faktörlere bağlı olarak oldukça değişir. Bu verileri gerçek zamanlı olarak analiz etme kabiliyetine sahip kuruluşlar, öncelikleri ayarlamak için yalnızca birkaç gün sonra geriye dönük analiz yapabilen kuruluşlara göre daha iyi konumlanmıştır.
5) KPI verileri iş birimleri arasında paylaşılır. Bir kuruluş, iş birimleri için geçerli olan KPI’lar oluşturduğunda, başarı, işlevler arası işbirliğine bağlıdır. Yöneticilerin, eylemlerinin KPI’ları nasıl etkilediğini görmeleri gerektiğinden, veri görünürlüğü bu işbirliğinde önemli bir rol oynar. İş birimleri arasındaki sürtüşmeyi en aza indirmek, işletmelerin departman ve çalışan işlevlerini yeniden incelemesini gerektirebilir.
6) KPI’ların ayrım gözetmeksizin çoğalmalarına izin verilmez. KPI’ların “sihirli sayısı” yoktur, ancak az sayıda olmaları genellikle daha iyidir; üç kurumsal KPI ve üç işlevsel KPI yeterli olacaktır. Yöneticiler için mevcut olan geniş veri aralığı ve bunların gelme hızı göz önüne alındığında, bu KPI’ları belirlemek göz korkutucu bir görev olabilir. Özellikle işin büyümesini sağlayacak KPI’lara odaklanmak en iyisidir.
7) KPI’lar, makine öğrenimi için veri kümeleri görevi görür. Hem bireysel hem de toplu olarak KPI’lar, zaman içinde performansı artırmak için makine öğrenimi modellerini “öğretebilir”. Bu, modellerin geçmiş satış rakamları gibi işlem verilerini girmesine ve gelecekteki satışlar gibi uzun vadeli değerler için “çözmesine” olanak tanır. Buna karşılık, bu öngörücü değerler, stratejik planlama kararlarını etkilemeye yardımcı olabilir.
Schrage, KPI’ların tanımlanması, geliştirilmesi ve rafine edilmesinin her organizasyonun liderlik ekibinin temel odak noktası olması gerektiğini söylüyor. Liderler, bu KPI’ların kurumsal değişimi yönlendirmek için değerlendirme ölçütlerinin ötesinde nasıl gelişeceği konusunda kurum çapında bir diyalog başlatmaya hazır olmalıdır.
Son olarak, özellikle kuruluşlar devam eden dijital dönüşümlerinin bir parçası olarak süreç otomasyonunu benimsediğinden, KPI’lara, kendilerine özel bir veri varlığı olarak davranılmalıdır. Schrage, insan analizi için çıktılar olmak yerine, makineler için girdiler olmaları gerektiğini öneriyor.
Schrage: “Bu kuruluşların liderleri verileri ciddiye alıyor, hesap verebilirliği ciddiye alıyor ve sürekli iyileştirmeyi ciddiye alıyorlar.”
Yazan: Brian Eastwood
Çeviren: Çağla Nazlı Tortum
