أحد صفحات التقدم العلمي للنشر
شحذ المقاييس الرئيسة

البحث عن مؤشر أداء رئيس مذهل

كيف ساعد تبسيط مقاييس الأداء بنحو جذري إحدى الشركات على ربط سلوك الموظفين بالأهداف المؤسسية، وإجراءِ استثمارات أكثر ذكاء في الأعمال، وتعزيز ثقافة التعلُّم والتعاون.

تُعَد مقاييس الأداء Performance metrics من بين أقوى الأدوات التي يستخدمها المديرون: يمكن أن يساعدكم تحديد الغايات Goals الصحيحة، ومتابعة التقدم بدقة على الوصول بأعمالكم إلى المكان الذي تريدونه. لكن لكي تكون الغايات والمقاييس فاعلة لا بد من أن تكون واضحة وبسيطة، وكلما قلَّ عددها كان ذلك أفضل.

في شركتنا المتنامية تعلمنا أن البساطة تزيد من احتمالات تحقيق ما نريده. وعندما كانت غاياتنا متعددة ومعقدة جداً، لم تتوافق قرارات الموظفين داخل الفرق أو بينها، ما كان يعني أن المجموعات والأفراد كانوا يدفعون في اتجاهات مختلفة، ولذا يفشلون في تحقيق النتائج واسعة النطاق المرجوة. لذلك بدأنا في تحديد مؤشر أداء رئيس Key performance indicator (اختصاراً: المؤشر KPI) واحد- من شأنه توحيد السلوك- تعملُ على تحقيقه مجموعة رئيسة واحدة على صلة مباشرة بالعملاء، وهي الوحدة التي تصمم واجهة محلنا عبر الإنترنت وتبدعه وتديره– ويمكن أن يكون مؤشر الأداء الرئيس (KPI) أيضاً كعملة مشتركة بين الفرق، مما يمكننا من إجراء استثمارات أكثر ذكاء في الأعمال Business. لكننا أدركنا أن الاندفاع وراء مؤشر الأداء الرئيس (KPI) من دون أي نوع من التدقيق فيه قد يؤدي إلى عواقب خطيرة غير مقصودة. وكنا ندرك أن أي غاية أساسية لا بد من أن تكون مقيدة بحدود ما، كما هي الحال في ”رفع قيمة X إلى الحد الأقصى من دون خفض قيمة Y“.

هذه هي قصة نجاح أغودا Agoda، شركة الحجز عبر الإنترنت التي تتخذ من آسيا مقراً والتابعة لبوكينغ هولدينغز Booking Holdings، في شق طريقها نحو نهج واحد مُفاده: ”مؤشر أداء رئيس (KPI)+ قيد“ يساعدنا على إدارة قدر جيد من أعمالنا.1Agoda, which is independently run, has offices in more than 35 countries. It provides operations and marketing support to other Booking Holdings companies globally. واحتاج الأمر إلى بعض التجربة والخطأ للوصول إلى ما نريد؛ وأدت المؤشرات (KPIs)- التي طورناها واختبرناها على طول الطريق- إلى تعزيز كل من السلوكيات والنتائج الإيجابية والسلبية. لكن بالتدريج وجدنا مبادئنا التوجيهية، ونفذناها، وحسَّنا نتائج أعمالنا، وفي خضم هذا كلِّه عززنا ثقافة التعلم والتعاون.

ولأننا نعتقد أن تجاربنا وتبصراتنا المعمقة قد تكون مفيدة لشركات أخرى، سواء في التجارة الإلكترونية أو غيرها، فإننا نشارككم إياها في هذه المقالة.

اختبرنا طريقنا نحو مقياس

منذ الأيام الأولى للشركة، ركزت أغودا على التحسين المستمر للواجهة الأمامية Front end أو واجهة المحل Store front– وهو الموقع الإلكتروني وتطبيقات الهاتف المحمول التي يبحث العملاء من خلالها عن منتجات السفر ويحددونها ويشترونها– لتحويل زيارات الموقع الإلكتروني إلى مبيعات. ومن خلال زيادة معدل التحويل Conversion rate، يمكن أن تستهدف أعمال رقمية Digital business تسويقها Marketing بنحو أكثر فاعلية، لأنه من الأسهل تحفيز Engage مشاركة العملاء الحاليين مقارنةً بالعملاء الجدد. يمكن استخدام الإيرادات من العملاء المُحوَّلين لجعل التسويق أكثر كفاءة، مما يؤتي ثماره على هيئة زيادة في التحويلات.

وفي ضوء هذه الفوائد قد يبدو معدل التحويل كأنه مؤشر الأداء الرئيس (KPI) المثالي لأعمالنا، مع عائد الاستثمار Return on investment كقيد واضح. (فلماذا الجري وراء التحويلات التي يصعب جداً اقتناصها والتي من غير المحتمل أن تؤتي ثمارها لاحقاً؟). ولحساب معدل التحويل فإنك في العادة تقسم أعداد حركة المرور [الزيارات] Traffic numbers على المبيعات Sales. لكن من المؤسف أن قياس حركة المرور ليس مباشراً كما يبدو؛ بل إنه معقد بسبب عوامل عديدة، بما في ذلك البوتات Bots الثقيلة الحركة، والتسويق اللحوح (العدواني) Aggressive marketing، والطرق غير المباشرة العديدة التي قد يتمكن العملاء من الوصول عبرها إلى الموقع.

ومع ذلك، كنا ندرك أننا أردنا جني فوائد زيادة التحويلات– وأن نضطلع بذلك بسرعة أكبر من المنافسين. لكن كيف لنا أن نمضي قدماً في هذا المسار ونتابع تقدمنا بدقة، نظراً إلى مدى عدم دقة أرقام حركة المرور هذه؟ ولتصنيف هذا الأمر، بدأنا في إجراء تجارب صغيرة، واحدة تلو الأخرى، لاختبار تغييرات المنصة التي كان لدينا من الأسباب ما يجعلنا نعتقد أنها ستزيد التحويلات. لقد استخدمنا اختبار أ/ب A/B testing، الذي تضمَّن تغيير عنصر واحد (مثل لون أو زر أو صورة أو رسالة– مثل ”الغرف محدودة!“ أو ”خيار جيد!“) لمجموعة فرعية من مستخدمينا ومقارنة النتائج بمجموعة مراقبة. ودُمِجت التجارب ”الفائزة“– تلك التي ولدت قدراً من الحجوز أكبر من تجارب المقارنة Control– في كوداتنا Code ثم طبَّقناها على نطاق أوسع من العملاء.

وكان العثور على التجارب الفائزة هذه صعباً. وفي كثير من الأحيان تبين أن فرضياتنا حول ما قد يحسن المبيعات كانت خاطئة. والواقع أن نحو 80% إلى 90% من تجاربنا كانت أفكاراً جيدة وضعها أشخاص أذكياء لكنها لم تحسِّن أعمالنا؛ بل إن عديداً منها جعل النتائج في واقع الأمر أسوأ. مثلاً، إذا قلنا للعملاء: ”احجزوا الآن وإلا فستختفي هذه الغرفة!“، فقد نحفزهم على حجز الغرفة، كما قد نضايقهم وندفعهم إلى التخلي عن عملية الحجز. فضلاً عن ذلك قد يؤدي تغيير البرمجيات Software إلى مشكلة تقنية لم نكن على علم بها. لكن هذه الأنماط من الإخفاقات كانت جزءاً من العملية.

لقد ساعدَنا التجريبُ على تحديد ما كان سينجح وما لم يكن لينجح. في البداية أجرينا التجارب كتجربة واحدة One-off، لكن لكي نتعلم منها بنحو أكثر فاعلية، بنينا نظاماً مركزياً سمح لنا بتسجيل نتائج الاختبار وتحليلها بالتفصيل، ثم إجراء التغييرات على الموقع الإلكتروني وقياسها. وأعطانا ”محرك“ Engine هذه التجربة وسيلة متسقة وقابلة للتطوير لاتخاذ القرارات وتقييم تأثيرها في التحويل، كما أعطانا مقياساً أولياً Primary metric مبكراً نعمل معه: سرعة التجريب.

اكتشفنا إيجابيات السرعة وسلبياتها

نظراً إلى مدى أهمية التجارب في قرارات الواجهة الأمامية، أدركنا في وقت مبكر أننا كنا في حاجة إلى زيادة سرعة محرك التجارب. لذلك حددنا السرعة كمؤشر أداء رئيس (KPI) أساسي لتركيز جهودنا للتحويل، وعرَّفناها بأنها عدد التجارب التي أجريناها كل ربع عام. كنا ندرك أننا لن نتمكن من النمو بوتيرة معقولة إذا أجرينا عدداً قليلاً من التجارب، مهما كانت نتائج أيٍّ منها إيجابية.

ومن خلال تقسيم تجاربنا بدقة أكبر، واختبار عنصر واحد في كل مرة حتى نتمكن من عزل المشكلات وحلها بنحو أسرع، والاستعانة بالمديرين الماهرين في إدارة الهندسة والعمليات لتبسيط الأمور، انتقلنا من بضع عشرات من التجارب إلى أكثر من 1,000 تجربة بعد ذلك خلال بضعة أرباع سنوية لا أكثر. وعلى الرغم من أن هذا النهج ساعدنا على تحديد عديد من الطرق لزيادة معدل التحويل لدينا، فإنه سبَّب أيضا تدهور كود البرمجة في موقعنا بسبب التغييرات المتتالية. باختصارٍ تفجَّر عدد من المشكلات التقنية Bugs. ونتيجة لذلك وضعنا قيداً Constraint على مؤشر الأداء الرئيس (KPI): جودة الكود Code quality، مَقيساً بعدد المشكلات التقنية وحدَّتِها.

تِسعُ خلاصات سريعة لشركتكم

1 في بداية كل مشروع حددوا مقياساً أساسياً Primary metric أو مجموعة من المقاييس الأساسية التي ستقيس النجاح. فعديد من المقاييس سيولد الفوضى والارتباك.

2 عيِّنوا مؤشر أداء رئيساً (KPI) لكل مشروع. فحتى المشروعات التي لا يُنظَر إليها عادةً باعتبارها مشروعات مستندة إلى البيانات لا بد من أن تقاس.

3 ابحثوا عن مؤشر أداء رئيس (KPI) ذي صلة بين الفرق. فذلك سيؤدي إلى إنشاء لغة مشتركة، وسيساعدكم على تحديد أولويات استثماراتكم في الأعمال.

4 حاوِلوا مخالفةَ مؤشر الأداء الرئيس (KPI)هذا بنمط متكرر. استمروا في سؤال أنفسكم: ”كيف يمكن تحقيق مؤشر الأداء الرئيس (KPI) هذا ولكن نفشل في تحقيق غايات الأعمال Business goals؟“.

5 راجِعوا مؤشر الأداء الرئيس (KPI) مرة بعد أخرى. حسِّنوه تماماً كما تحسِّنون منتجاتكم.

6 حدِّدوا قيداً أساسياً Primary constraint يجب تحقيقه في أثناء عملكم الجاد على تحقيق مؤشر الأداء الرئيس (KPI). ما الذي لا يمكنكم التضحية به في السعي إلى تحقيق تلك الغاية Goal؟ راجعوا هذا القيد كثيراً للتأكد من أنه يبقى ذا صلة.

7 حافِظوا على نظافة بياناتكم وموثوقيتها. استخدموا الأساليب الإحصائية المناسبة والتكنولوجيا الحديثة.

8 سرعوا الابتكار والتجريب، لكن قلِّلوا الأخطاء. السرعة الأكبر والحجم الأكبر يؤديان إلى تعلُّم أسرع، لكن الإفراط في السرعة قد يولد أخطاء غير مقبولة.

9 دعوا عملية القياس تُلهم ثقافتكم. مع رؤية الموظفين لفوائد القياس– مثل فهم واضح لما ينجح، ورؤى عميقة (تبصرات) في العلاقة بين الإجراءات الفردية ونجاح الشركة– تصبح الثقافة أكثر توحيداً، وأكثر تعاونية، وأكثر توجُّهاً نحو التعلُّم.

لقد غير الدفع نحو السرعة، مع قيد الجودة Quality constraint، طريقة عملنا. ودفعنا ذلك إلى إلقاء نظرة جديدة على هيكلية التطبيق لدينا، وذلك لمعرفة كيف يمكننا تنفيذ التغييرات بنحو أسرع، لكن ليس بسرعة كبيرة حتى أننا نسبب إحداث ضرر. لقد طوَّرنا أدوات برمجيات Software tools لتوحيد تطبيق التعليمات البرمجية، وأتمتتها وتسريعها ومراقبتها، عبر مئات الآلاف من خوادم مراكز البيانات حول العالم.

تُطبِّق عديد من الشركات كوداً جديداً كل أسبوع أو حتى أقل؛ أما نحن فنفعل ذلك أربع أو خمس مرات كل يوم. ولدعم هذه الوتيرة أعدنا النظر في أنظمتنا، وموظفينا، وهيكلنا المؤسسي. مع زيادة عدد المشكلات التقنية Bugs، كان علينا تطوير تقنيات ضمان جودة Quality assurance techniques أفضل. لقد استثمرنا استثماراً مكثفاً في مركز عمليات الشبكة Network operations center الخاص بنا، والذي يتابع أداء منصتنا لتنبيهنا عند حدوث أي انحرافات مهمة Significant deviations عن سلوك الموقع الإلكتروني الاعتيادي.

هناك دائماً انحرافات قد تنتج عن التغيرات الداخلية أو عن عوامل خارجية؛ فالتحكم القوي في الإحصاءات Statistics هو الذي يساعدكم على تحديد الانحرافات العادية نسبياً، وتلك التي تُعَد مؤشرات على مشكلات حقيقية. لذلك طورنا أنظمة للبحث عن تغيرات مهمة إحصائياً Statistically significant، حتى في الأنماط الثانوية. كذلك صممنا أدوات مراقبة Monitoring tools لرسم خريطة تغييرات التعليمات البرمجية نسبة إلى أنماط الأداء، بحيث يمكننا تحليل الأسباب الجذرية Root causes وحل المشكلات بنحو أسرع. واستثمرنا في أنظمة البيانات Data systems لمتابعة حركة المرور في كل سوق، وتحديد أوجه الشذوذ Anomalies المهمة، وتنبيه مركز عمليات الشبكة، مما ساعدنا على رؤية الأشياء التي كنا سنفوتها بخلاف ذلك، والاستجابة لها بسرعة.

راجعْنا مؤشر الأداء الرئيس الأساسي الخاص بنا

أدى التركيز على زيادة السرعة إلى تحقيق هدف حاسم: إذ ساعدَنا على إجراء تجارب أخرى عديدة عززت الحجوزات بدرجة ما. لكنها أنشأت في بعض الأحيان الحوافز الخاطئة. ومن الممكن أن تسجل الفِرَق العاملة أعلى الدرجات في السرعة (ويمكن مكافأتها عليها) من خلال إجراء عديد من التجارب الصغيرة، بصرف النظر عما إذا كانت هذه التجارب مرتبطة بزيادات ذات مغزى في معدل تحويل المنصة.

ولتحديد التغييرات التي وفرت أكبر فرص التحويل، طوَّرنا أدوات أقوى لتحليل البيانات.2One is Canary, a front-end analytics tool that operates somewhat like Google Analytics but is specifically designed for our systems. Canary summarizes customer activity, letting us see how many people hover, interact, click, book, and drop off for every element of our hotel page (images, maps, ratings, and so on). When an element converts well, we find ways to emphasize it and increase its effectiveness through design choices like size, color, and position. Canary also learns automatically when new elements are added to the front end. وتدريجياً، بات من الواضح أننا لتعزيز هذه الفرص الأكبر، كنا في حاجة إلى تغيير مؤشر الأداء الرئيس (KPI).

لذلك انتقلنا إلى مقياس نسميه زيادة تدريجية يومية في أعداد الحجوزات Incremental bookings per day أو اختصاراً: المقياس IBPDs. لقد حافظنا على القيد نفسه: الحد من كمية المشكلات التقنية وحدتها. كان مؤشر الأداء الرئيس (KPI)الجديد بسيطاً إلى حد ما: إذا كان اختبار أ/ب لديه حجوز ن1 في المتغير أ (مجموعة التحكم (المقارنة) Control group، من دون تغيير من الممارسات السابقة) وحجوزات ن2 في المتغير ب (حيث أُجرِي التغيير)، يمكن حساب تأثير الزيادة التدريجية اليومية في الحجوزات (المقياس IBPDs) على النحو التالي:

من المرجح أن ينتج عن الخيارين أ وب حجوزات؛ غيرَ أننا أردنا تحديد المتغير الأكثر إنتاجية.

لقد صُمِّم مؤشر الأداء الرئيس (KPI) هذا لمكافأة الفِرَق وفق القيمة Value المنشأة من تجاربها. وكنا قد شكَّلنا فرق عمل ”سكروم“ رشيقة Agile scrum teams وحدَّدنا لها مستهدفاً Target للزيادة التدريجية اليومية في الحجوزات (اختصاراً: الزيادة IBPDs). وكنا نتوقع أن يدفع هذا النهج الفِرَقَ إلى إجراء تجارب أكبر وأكثر طموحاً بدلاً من إجراء مزيد من التجارب. كنا نبحث عن التجارب التي من شأنها أن تولد أكبر عدد من التحويلات. ولمواجهة الخوف من الفشل، وهو ما قد يدفع الموظفين إلى المراهنة الآمنة وتوليد قيمة أقل، شجعنا الفرق- تشجيعاً حثيثاً- على تجربة أمور كبيرة حتى لو كانت مستهدفات محفوفة بالمخاطر معدلة كتلك التي تحققت، الأمر الذي سمح لها بالفشل من دون عقوبة Penalty.

والواقع أن نهج الزيادة IBPDs حقق فوائد. وكما هو متوقع، حوَّلت الفرق تركيزها من الكمية إلى الجودة. كذلك بدأت في تطوير أفضل الممارسات Best practices وتشاركها. وكان من الأسهل إدراك هذه الرؤى العميقة (التبصرات) بمجرد أن صارت تجاربنا أكثر دقة، وكانت الفرق حريصة على تشارُك قصص النجاح، لأن الجميع كانوا يبحثون عن أفكار جيدة للبناء عليها. مثلاً تعلموا أن من الحاسم تزويد العملاء بالقدر المناسب من الاختيار: مع خيارات قليلة جداً أو كثيرة جداً، لن يختار الأشخاص غرفة. بعد جمع هذا المبدأ من نظامنا المركزي لتسجيل النتائج وتحليلها، بدأت الفرق في تطبيقه على القرارات المتعلقة بعديد من ميزات الموقع الإلكتروني– معرفة عدد الفنادق التي تظهر رداً على البحث، والعدد الصحيح من الصور لعرضها في المعرض، وما إلى ذلك.

كما كان لمؤشر الأداء الرئيس (KPI) الجديد تأثيرات إدارية مهمة. فبادئ ذي بدء، سمح لنا بالمقارنة بين معدلات التحويل التي تولدت عن فرق مختلفة، فتسنى لنا أن نحدد أين نستثمر أكثر، وأين قد ننسحب أو نغير التكتيكات. وفي حين أن هذا النهج جعل الفرق أكثر قدرة على المنافسة، فإنه جعلها أيضاً أكثر تعاوناً: اكتشفتْ أنها إذا شاركت ما تعلمته، فإن الفرق الأخرى ستتبادل وجهات نظر معها، وهو ما سيساعد الجميع على تحقيق مستهدفاتهم.

كما ساعدنا الانتقال إلى الزيادة IBPDs الخاصة بواجهة المحل على رؤية كيف يمكن لمؤشر الأداء الرئيس (KPI) أن يساعد على اتخاذ القرار في جميع أنحاء الشركة كلها. خذوا التسويق، مثلاً. هناك كان المقياس الأساسي في البداية هو عدد زوار الموقع الذين جاءت بهم الحملات خلال فترة محددة، وكان العائد على الاستثمار Return on investment (اختصاراً: ROI) – أي عائد الزوار Visitor yield مقارنة بتكلفة التسويق- هو القيد. وكانت لهذه الطريقة في قياس النجاح حدودها، لأن زيادة حركة المرور لم تعمل بالضرورة على زيادة التحويلات. ولأن فريق التسويق بدأ بإجراء تجارب في مقابل الزيادة IBPDs بدلاً من ذلك، تحسنت نتائج التحويل. وإذا كانت حملة ترويجية لسوق محددة في وقت معين قد جلبت زائرين، فإن اختبار أ/ب الذي اُجرِي وفق نُهُج مختلفة في السوق نفسها والفترة الزمنية نفسها أظهر أنواع الحملات التي أنتجت بالفعل مزيداً من الحجوزات. وفي حين أن العوامل الخارجية يمكن أن تساعد حملة معينة أو تعوقها، ساعدنا نهج أ/ب عموماً على تحديد الحملات التي نجحت بدقة أكبر. وآنذاك كان في وسعنا أن نختبرها في أسواق أخرى أيضاً.

عبْر المجموعات، سمح مقياس ”الزيادة التدريجية اليومية في الحجوزات“ للإدارة بإجراء مفاضلات أكثر ذكاء. ولم نتمكن من تحديد مقدار التحويل الذي أضفناه في كل ربع سنة فحسب، بل أيضاً العوامل التي ساهمت في ذلك النجاح.

وبين المجموعات، سمح مقياس الزيادة IBPDs للإدارة بإجراء مفاضلات أكثر ذكاء (مثلاً، حساب عدد المهندسين في مقابل الإنفاق على التسويق) ومن ثم تحسين استثمارات الشركة. ولم نتمكن من تحديد مقدار التحويل الذي أضفناه في كل ربع سنة وكيفية مقارنة ذلك بالربع السابق فحسب، بل أيضاً استخلصنا العوامل التي ساهمت في ذلك النجاح.

كذلك سمحت لنا مشاركة مؤشر أداء رئيس (KPI) بين مجموعات متعددة بتجميع النتائج على لوحة معلومات Dashboard الشركة أيضاً. وأدى هذا التوجه إلى زيادة دعم عملية اتخاذ القرارات في شأن الاستثمارات الداخلية. فإضافةً إلى استخدام الزيادة IBPDs لمقارنة مساهمات الفرق وتخصيص الموارد، أمكننا تقييم أداء مديري المنتجات. وعندما قصر فريق ما عن تحقيق أهدافه، كانت استجابتنا الأولى هي نقلهم إلى مجال أكثر إنتاجية لمعرفة ما إذا كان أداؤهم سيتحسن. وفعلياً، كنا نختبر مديري المنتجات لدينا وفق أ/ب.

نُواصل محاربة المشكلات التقنية والتحيز

في حين كان الانتقال إلى الزيادة IBPDs باعتبارها مؤشر الأداء الرئيس (KPI) الخاص بنا خطوة مهمة إلى الأمام، ناقشنا باستمرار ما إذا كنا نسلك الاتجاه الصحيح: لكن ماذا لو سبَّب المقياس الجديد، كما هي الحال مع السرعة، في بعض السلوكيات التي لم نكن نريدها؟ هل ينبغي لنا أن نقيس شيئاً آخر؟ ما الذي أغفلناه؟

لكن، عرفنا أن الزيادة IBPDs لم تحل معظم المشكلات نهائياً. مثلاً لم تختفِ مسألة المشكلات التقنية Bugs قط. لقد كنا جيدين في إصلاح المشكلات التقنية الكبيرة التي كانت مرئية إلى حد كبير. لكن معالجة المشكلات التقنية الصغيرة لم تكن جذابة بالنسبة إلى الفرق، لأن العثور عليها كان أكثر صعوبة، ولم يسفر إصلاحها عن زيادة كبيرة في الحجوزات. لكن مع وجود عدد كافٍ من المشكلات التقنية الصغيرة، سيعاني الموقع الموت البطيء، لأن التأثير الإجمالي سيكون كبيراً– وكل مستخدم تقريباً سيواجه مشكلة تقنية ما. وفي النهاية أدركنا أننا كان علينا أن نضع عتبة Threshold واضحة حتى بالنسبة إلى المشكلات التقنية الصغيرة؛ ولن نتسامح إلا مع عدد معين في أي وقت. وإذا زاد العدد إلى ما بعد تلك العتبة، فسيتعين على الفرق إصلاح المشكلات التقنية للحصول على مكافآتهم الكاملة وفقاً لمؤشر الأداء الرئيس، حتى لو كان تأثير الزيادة IBPDs في كل مشكلة منفردة من المشكلات التقنية صغيراً.

وكانت المناقشة حول كيفية استخدام الإحصاءات لتعزيز السلوك- المفيد حقاً لأعمالنا- أكثر إثارة للجدال، وأكثر صعوبة. في منصة محسنة بنحو جيد، تنتج الأغلبية العظمى من التجارب الناجحة بيانات تخص الزيادة IBPDs تقل عن 1%. (كلما عمدنا إلى تحسين البرنامج، ازدادت صعوبة تحديد التغييرات التي من شأنها أن تزيد من تحسينه). وكان من الصعب أن نستكشف ما إذا كانت هذه التأثيرات الصغيرة في واقع الأمر مكاسب حقيقية أو مجرد ضجيج إحصائي Statistical noise. لقد كنا في حاجة إلى معالجة هذه المسألة لضمان اتخاذ مديري المنتجات للقرارات السليمة.

ومرة أخرى، تمخضت الحوافز عن إشكالية: أردنا أن تثبت الفرق أن المكاسب الظاهرة كانت مرتبطة مباشرة بقيمة أعمال Business value حقيقية، لكننا وجدنا أنه عندما كانت المكافآت مرتبطة الزيادة IBPDs، كانت الفرق متحيزة للتعامل مع أي تجربة بنتائج إيجابية كمكسب، بغض النظر عما إذا كان التأثير كبيراً أو مجرد ضجيج. وكانت هذه استجابة سلوكية طبيعية– ولم تسفر عن نتائج تنفع الشركة ككل.

من منطلق إدراك الفِرَق لخطر أن تنتج تجاربها زيادة تدريجية غير متحيزة صفرية أو حتى سلبية، لديها الآن الحافز لمعاملة التجارب التي تنتج نتائج إيجابية حقيقية باعتبارها مكاسب.

لذلك عملنا أيضاً على صقل مؤشر الأداء الرئيس (KPI)، ووصفناه بأنه الزيادة التدريجية اليومية في الحجوزات غير المتحيزة Unbiased IBPDs، أو اختصاراً: الزيادة UBIs. وإليكم كيف نطبق ذلك: في كل مرة نضع علامة على تجربة بوصفها مكسباً، قبل أن نطرح التغيير، نجرب التجربة نفسها مرة أخرى فترةً معينة (عادة أسبوعياً). ثم تُحلَّل نتائج التقييم اللاحق إلى عوامل لتقييم أداء الفريق. وإذا بدت التجربة الأولى إيجابية نتيجةً للضوضاء الإحصائية، فمن المرجح بالقدر نفسه أن تظهر سلسلة نتائج التقييم سلبية، لذلك فمع وجود عينة كبيرة كافية، يلغي التباين نفسه. وعندما يحدث هذا، تساوي الزيادة UBIs صفراً– ولا يحرز الفريق أي تقدم نحو تحقيق غايات مؤشر الأداء الرئيس (KPI) – أو مكافأته Bonus. ومن منطلق إدراك الفرق لخطر أن تنتج تجاربها زيادة UBIs صفرية أو حتى سلبية، فلديها الآن الحافز لمعاملة التجارب التي تنتج نتائج إيجابية حقيقية باعتبارها مكاسب. وبدلاً من المضي قدماً في كل التجارب التي تبدو إيجابية، تُمحِّص الفرق الآن تجاربها لتحديد ما إذا كانت التغييرات التي تجريها على الموقع تُغير سلوك العملاء بالفعل.

وحتى هذا النهج لا يشكل حلاً مثالياً. لكن على نطاق واسع، وعبر الفرق. يمكن تحقيق زيادات UBIs جيدة. لكن إذا كان فريق ما يُجري 10 أو 20 تجربة فقط في كل ربع سنة، فقد يجابَه هذا الفريق بكثير من الضوضاء، إذ إن هذا الفريق لا يمتلك من الاختبارات ما يكفي لإلغاء التباين بفاعلية. (قاعدتنا الأساسية: تستغرق إزالة التباين 50 تجربة على الأقل). وإضافةً إلى ذلك قد تكون الفرق مترددة في قبول النتائج غير الواضحة، وتظل تعيد إجراء التجارب مرة بعد أخرى للحصول على إحصاءات أفضل. وهذا سيقلل من السرعة– فنعود إلى حيث بدأنا. وكما هي الحال مع اختيارات عملائنا، هناك كمية مناسبة من الاختبارات: فاختبارات أقل مما ينبغي ستُنتج نتائج غيرَ دقيقة، في حين أن اختبارات أكثر مما ينبغي ستبطِئُنا وتُعرقل النمو.

وهذا كله يعني أن مؤشر الأداء الرئيس الأساسي (KPI) يظل تحت التجربة. وعلى الرغم من القيود، وجدنا أن نظام الزيادة UBI مفيد جداً عموماً. والآن أصبحت سلوكيات الفرق متواءمة أكثر مع توليد قيمة الأعمال من خلال التحويلات، من دون الإضرار بالسرعة إضراراً كبيراً. وتسمح لنا الزيادة UBI بقياس حجم الفرق والأفراد الذين يساهمون في عوائد الشركة ربع السنوية، ما دام كل حجز إضافي من الممكن أن يُعطى قيمةً بالدولار. ويمكن للمديرين الآن اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات حول من يجب مكافأة إدائه، وأين يجب استثمار مزيد من الموارد في الأعمال.

تغيير الثقافة

لقد تغلغل عملنا- لتعريف مؤشر أداء رئيس Primary KPI + قيد Constraint على الواجهة الأمامية وفي التسويق- في الشركة ككل. وحالياً سنجد هذا التوجه في التعامل مع اتخاذ القرارات ماثلاً في كل جزء من أجزاء أغودا، حتى في القطاعات التي لا تركز تقليدياً على التجربة. ففي فريق شراء المخزون Inventory-purchasing، مثلاً، نخصص المهام للموظفين في 35 بلداً، ويُقدَّر تأثير كل مهمة في نتائج الأعمال بنقاط هامش الربح Margin points (وكيل Proxy الزيادة UBI في جزء من الأعمال لا يحدث فارقاً في الحجوزات). ويتمثل القيد الذي فرضناه في الحد من سلوك الشركاء الضار. (نريد أن يكون فريق شراء المخزون لدينا لحوحاً (عدوانياً)، حتى نتمكن من خفض التكاليف وزيادة هوامش الربح، لكن إذا ضغطنا أكثر، قد يتوقف الشركاء الفندقيون عن العمل معنا نهائياً). ونجري تجارب لتقييم الاستراتيجيات التي ترتبط بأكبر زيادة في هامش الربح مع الحفاظ على علاقات مثمرة مع الشركاء.

من النتائج الثقافية المتوقعة من تركيزنا على مؤشرات الأداء الرئيسة (KPIs) أننا ننفق كثيراً من الوقت في التحدث عن القياس في بداية كل مشروع– ومن ثم لا نتوقف أبداً عن الحديث عنه، لنحمِّل الفرق المسؤولية. وهناك نتيجة أخرى أكثر إثارة للدهشة بعض الشيء: يشكل التسلسل الهرمي الآن أهمية أقل في اتخاذ القرارات. والجدل حول كيفية قياس النجاح هو الآن أقل تأثراً بالأنا من الجدل حول القرارات ذاتها، وتبرهن الاختبارات المستمرة على أن كبار الموظفين من ذوي التجربة هم أنفسهم مخطئون في أغلب الوقت. فمن الصعب أن يكون القادة متعجرفين ويستغلون سلطتهم حين نجد في الأغلب أن أفكار الآخرين تنجح أكثر من أفكارنا. ولا تشكل مهارة الإقناع أهمية كبيرة كما كانت من قبل أيضاً، ذلك لأننا نذعن لنتائج التجارب.

ولعل إحدى أعظم الفوائد الثقافية- المترتبة على توحيد مؤشرات الأداء الرئيسة KPIs والقيود وصقلها بنمط مستمر- هو الشعور المشترك بالهدف Purpose. وبدلاً من امتلاك المئات من مؤشرات الأداء الرئيسة KPIs، والاضطراب والجيوب المنعزلة Silos التي تولدها، فإن السعي إلى الحصول على مقاييس Metrics مبسطة من هذا النوع يدفع الموظفين إلى الحركة في الاتجاه نفسه. ولأن هذا يساعد الموظفين على فهم الكيفية التي يساهم بها عملهم في تحقيق النجاح الإجمالي للشركة، فإنه يعزز أيضاً التعاون والتعلم. ويدرك الموظفون أنهم يستفيدون مما يضطلع به الآخرون وما ينتجونه من معرفة.

ولهذه الأسباب نعتقد أن هوَسَنا بوضع مؤشرات الأداء الرئيسة KPIs والقيود الصحيحة ومتابعتها كان سلاحنا الأكثر فاعلية في سوق صعبة. وهذا النهج يحدد مستقبلنا، ونعتقد أنه سينجح بالنسبة إلى الآخرين أيضاً.

أومري مورغنشترن Omri Morgenshtern

أومري مورغنشترن Omri Morgenshtern

المسؤول التشغيلي الرئيس في أغودا Agoda، وهي شركة تابعة لمجموعة بوكينغ هولدينغز Booking Holdings للسفر.

روبرت روزنشتاين Robert Rosenstein

روبرت روزنشتاين Robert Rosenstein

مؤسس مشارك ورئيس في أغودا.

بيتر إل. آلن Peter L. Allen

بيتر إل. آلن Peter L. Allen

نائب رئيس مجلس إدارة شركة أغودا سابقاً، وعضو هيئة التدريس في كلية هولت الدولية للأعمال Hult International Business School، وكبير مسؤولي مجموعة إيه بي إل APL Group. للتعليق على هذا الموضوع: https://sloanreview.mit.edu/x/63313.

المراجع

المراجع
1 Agoda, which is independently run, has offices in more than 35 countries. It provides operations and marketing support to other Booking Holdings companies globally.
2 One is Canary, a front-end analytics tool that operates somewhat like Google Analytics but is specifically designed for our systems. Canary summarizes customer activity, letting us see how many people hover, interact, click, book, and drop off for every element of our hotel page (images, maps, ratings, and so on). When an element converts well, we find ways to emphasize it and increase its effectiveness through design choices like size, color, and position. Canary also learns automatically when new elements are added to the front end.
اظهر المزيد
زر الذهاب إلى الأعلى