Khi KPI không đạt được mục tiêu, cần cải thiện hiệu suất. Nhưng thay vì đổ xô tìm kiếm giải pháp sớm, chúng ta cần đo lường để chẩn đoán nguyên nhân.
Hầu hết công việc của chúng tôi trong đo lường hiệu suất là về việc làm thế nào đo lường kết quả, điều chúng ta muốn đạt được hay cải thiện hay thậm chí là nổi trội một cách có ý nghĩa. Và bởi có bao nhiêu tổ chức vẫn đấu tranh với điều đó, điều đó khiến chúng tôi rất bận rộn.
Kết quả đo lường chắc chắn không phải là điều duy nhất chúng ta nên làm với dữ liệu. Chúng ta chỉ nhận được lợi tức lớn về dữ liệu hiệu suất khi chúng ta sử dụng dữ liệu đó để thúc đẩy cải thiện hiệu suất.
Cải thiện hiệu suất có nghĩa là cuối cùng sẽ đạt được mục tiêu KPI.
Nếu chúng ta có một nền văn hóa hoàn thành mục tiêu, có thể sẽ dẫn tới hành vi sai trái. Nhưng nếu có thể khuyến khích một nền văn hóa cải thiện hiệu suất, chúng ta khuyến khích học tập và cải tiến liên tục.
Mục tiêu KPI thường đạt được thông qua các bước “lặp”: một dự án cải tiến hiệu suất – tiếp sau một dự án khác. Và mỗi dự án cải thiện hiệu suất KPI sẽ thành công trong việc giúp chúng ta tìm các phương pháp và công cụ phù hợp để cải thiện nó. Đây chính là bản chất của việc đo lường và chuẩn đoán nguyên nhân.
Có hai giai đoạn sử dụng đo lường KPI để chẩn đoán nguyên nhân
Các giai đoạn này là một luồng câu hỏi hợp lý. Và bản chất câu hỏi là liệu dữ liệu có thúc đẩy việc lựa chọn các công cụ và kỹ thuật cho chẩn đoán hiệu suất. Đây là các giai đoạn cơ bản để sử dụng thước đo cho chẩn đoán:
- Hiểu nguyên nhân tiềm ẩn kéo hiệu suất tụt lại
- Tìm ra nguyên nhân lớn nhất để sửa chữa bước đầu
- Phân tích các nguyên nhân lớn nhất từ đó chọn lựa hành động cải tiến
Một chuyên gia trong việc sử dụng dữ liệu hiệu suất để cải thiện là Mike Davidge, Giám đốc của NHSElect tại Vương quốc Anh và là chuyên gia cải tiến đo lường chăm sóc sức khỏe.
Dưới đây là tóm tắt về lời khuyên của Mike về cách sử dụng thước đo cho chẩn đoán.
Giai đoạn 1: Hiểu các nguyên nhân kìm hãm hiệu suất
Mike Davidge đề xuất 2 công cụ định tính dễ dàng và nhanh chóng sử dụng, giúp hiểu được yếu tố nào khiến hiệu suất quá thấp:
- Flowcharting, nơi bạn vạch ra các bước của quy trình kinh doanh liên quan đến thước đo hiệu suất. Nó giúp bạn hiểu mọi việc thực sự xảy ra thế nào và nhanh chóng thấy được vấn đề nào hạn chế hiệu suất.
- Ishikawa hay sơ đồ xương cá hay sơ đồ nguyên nhân-tác động, bạn sử dụng một khuôn khổ toàn diện về các loại nguyên nhân, xem liệu nguyên nhân nào có khả năng xảy ra trong quá trình của bạn. Từ đây bạn có cái nhìn toàn diện và đảm bảo không bỏ qua bất kỳ nguyên nhân quan trọng nào.
Giai đoạn 2: Xác định nguyên nhân gốc rễ
Sau đó, Mike Davidge đề xuất một vài công cụ định lượng giúp chúng ta đào sâu hơn vào các nguyên nhân, quyết định xem đâu là nguyên nhân lớn nhất kìm hãm chúng ta đạt được mục tiêu KPI:
- Bảng kiểm kê là cách đơn giản, cơ bản để nắm bắt đủ dữ liệu, từ đó định lượng tần suất mỗi nguyên nhân tiềm ẩn thực sự xảy ra. Đây là tính năng tuyệt vời để thu thập dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng mà bạn chỉ có thể cần trong một khoảng thời gian tạm thời.
- Biểu đồ Pareto là cách tốt nhất để thể hiện dữ liệu nguyên nhân từ bảng kiểm kê. Chúng là biểu đồ thanh cho thấy số lần xuất hiện của mỗi nguyên nhân. Và chúng được sắp xếp từ nhiều nhất đến ít nhất, làm nổi bật nguyên nhân lớn nhất. Đây là cách tốt để chẩn đoán 20% nguyên nhân gây ra 80% vấn đề.
Giai đoạn 3: Phân tích các nguyên nhân lớn nhất, từ đó lựa chọn hành động cải tiến
Để tập trung hơn vào nguyên nhân lớn nhất mà chúng ta tìm thấy ở giai đoạn 2, Mike Davidge đề xuất một số công cụ định lượng hơn. Những công cụ này giúp chúng ta biết được nguyên nhân lớn nhất tốt hơn, từ đó đưa ra lựa chọn tốt hơn xem làm thế nào sửa chữa chúng:
- Histograms thể hiện mẫu hoặc sự biến thiên trong thước đo. Đây là cách tuyệt vời để chẩn đoán nếu một thước đo nhân quả bị lệch, biến thiên lớn (hỗn loạn) hoặc bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ.
- Scatter plots cho thấy mối tương quan giữa 2 thước đo, là thước đo nguyên nhân và thước đo hiệu suất. Là cách tuyệt vời để kiểm tra mối quan hệ giữa nguyên nhân và KPI của bạn.
- Control charts theo dõi một thước đo theo thời gian, hiểu sự biến đổi của nó. Nó giúp chẩn đoán các thay đổi trong thước đo theo thời gian (sử dụng tín hiệu có giá trị thống kê).
- Measles charts giúp thể hiện thước đo KPI trên bản đồ địa lý. Chúng giúp chẩn đoán xem nguyên nhân nào ở mức tồi tệ nhất và đầu mối cho biết tại sao nó ở đó.
Thảo luận
Công cụ hoặc kỹ thuật phân tích chẩn đoán nào bạn thấy vô giá để cải thiện hiệu suất?
