Про KPI и диагностические метрики, ч.5.
Смешение диагностических метрик и KPI влечет самую распространенную ошибку при внедрении KPI - смешение слоев, а если по-русски, то неверные точки считывания показателей.
Если у нас склад, мы смотрим на скорость комплектации, производительность, очередь, загрузку, ошибки. Если производство - на цикл, простои, выпуск. Если поддержка - на время ответа и количество закрытых обращений.
Но большая часть этих показателей вообще не говорит, хорошо ли работает процесс.
Они говорят, как он работает.
Это диагностические метрики. Они нужны примерно для того же, для чего в машине нужны температура масла, давление и обороты двигателя. По ним можно довольно много узнать о происходящем под капотом.
Но едем ли мы туда, куда собирались, тахометр не сообщает.
С KPI немного наоборот.
Процесс существует не ради самого себя. На выходе у него есть кто-то, кому нужен его результат. И вот насколько хорошо этот кто-то получил нужный ему результат - гораздо более интересный кандидат на источник KPI.
Хороший KPI процесса нужно измерять не внутри процесса, а в следующем, который от него зависит.
Не насколько быстро склад комплектовал заказ, а когда отгрузка получила его готовым.
Не сколько заявок обработала поддержка, а была ли решена проблема.
А дальше уже можно лезть внутрь и выяснять, почему получилось именно так.
То есть граница довольно простая:
**KPI показывает, что процесс отдал наружу.
Диагностические метрики показывают, что происходило внутри, пока он это делал.** При этом всегда нужно помнить, что абсолютно исправный автомобиль может проиграть гонку, а ушатанное корыто ее выиграть.
Зеленые, как известное яблоко, метрики никогда не гарантируют вам что KPI выполнен и наоборот 99.997% KPI ничего вам не скажет о том, как именно работает склад.
