Создаем ключевые индикаторы производительности

Большая часть отчетов в компаниях обращена исключительно в прошлое. Из них можно узнать, что произошло в предыдущем месяце, последнем квартале или с начала года. Это ценная информация, но во многих случаях она была бы еще полезнее, если бы с ее помощью можно было заглянуть в будущее. Часто обращаясь к информации о прошедшем, сотрудники, ответственные за принятие решений, используют ее для прогнозирования будущих событий.

Например, финансовый директор смотрит на приведенную на рисунке 1 диаграмму и предполагает, что 2,676 млн долл. составит 3/4 общего объема годовых продаж.

Рисунок 1. Диаграмма продаж

На основе этой логики можно вычислить следующее:

2,676/3 × 4 = 3,568

Таким образом, финансовый директор заключает, что компания, по-видимому, превзойдет запланированный уровень продаж на 18 тыс. долл. Отдел продаж уверенно идет к намеченной цели.

Но что если дополнить наши ключевые индикаторы производительности (KPI) аналитическими возможностями, чтобы повысить точность прогнозирования финансовых итогов года на основе прошлых данных о производительности? Предположим, что продажи компании за последние три полных финансовых года выглядели так, как показано на рисунке 2.

Рисунок 2. История продаж

Как мы видим, продажи всегда снижаются в четвертом квартале каждого финансового года. Поэтому общий объем продаж за первые три квартала финансового года вряд ли составит 3/4 общего объема годовых продаж.

На основе этой информации о прошлых продажах можно строить прогноз продаж за финансовый год непосредственно в KPI. Следующее соотношение позволит сделать обоснованный прогноз продаж в четвертом финансовом квартале:

(Средние продажи IV квартала за прошлые три финансовых года)/(Средние продажи I-III кварталов за прошлые три финансовых года) = (Прогноз продаж в IV квартале текущего финансового года)/

(Продажи в I-III кварталах текущего финансового года)

или

(Средние продажи IV квартала за три прошлых финансовых года) × (Продажи I-III кварталов текущего финансового года)/(Средние продажи в I-III кварталах за три предшествующих финансовых года) =

(Прогнозируемые продажи в IV квартале текущего финансового года)

Добавляя это вычисление к нашему KPI, получаем диаграмму продаж (см. рисунок 3).

Рисунок 3. Продажи с учетом ключевого показателя

После знакомства с картиной продаж в недавнем прошлом финансовый директор должен сделать вывод: вместо того, чтобы превзойти плановый уровень, продажи, скорее всего, окажутся на 40 тыс. долл. ниже запланированных.

В этом случае прогнозирующий компонент KPI был создан на основе очень простого знания, без сложного интеллектуального анализа данных. Конечно, можно использовать передовые алгоритмы для получения более точных прогнозов, но без них вполне можно обойтись в случаях, когда легко определить явные тенденции.

В других ситуациях для прогнозирования зависимого значения можно использовать уже известную информацию о будущем. Например, сведения о числе рабочих дней или запланированном обслуживании оборудования помогут прогнозировать производственные мощности. На основе графика отпусков можно определить потребность в персонале в предстоящие месяцы.

Дополняя KPI такими простыми функциями, можно наделить сотрудников, ответственных за принятие решений, мощным инструментом, который позволит оптимизировать планирование и в конечном итоге поможет компании добиться поставленных целей.