Kuinka johdan prosesseja tiedolla OSA 2

Mittareita on erilaisia

Kuvailevat ja kuormitusmittarit

Kuvailevat ja kuormitusmittarit kertovat määristä; kuinka paljon prosessissa on volyymia tai työkuormaa, ja millaiset olosuhteet prosessissa on. Kuvailevissa mittareissa mitataan työtehtävien tai kappaleiden määriä, varaston arvoa, tarjousten ja tilausten määrää ja niin edelleen.

Näillekin mittareille on suotavaa asettaa tavoite. Kuinka paljon tilauksia halutaan, tai kuinka suurena halutaan pitää varaston arvo? Näiden mittareiden keräämästä tiedosta voidaan jouhevasti laatia myös muutosta kuvaavia mittareita esimerkiksi tilanteessa, jossa halutaan tietää, kuinka paljon suurempi tilauskanta todellisuudessa on. Kuvailevat mittarit antavat arvokasta lisätietoa myös silloin, kun syy-yhteyksiä lähdetään selvittämään.

Toimintaa ja laatua ohjaavat mittarit

Toimintaa ja laatua ohjaavat mittarit mittaavat, toimiiko prosessi halutulla tavalla ja täyttyykö laatuvaatimukset. Tyypillisiä mittauskohteita ovat esimerkiksi

• poikkeamien määrä
• asiakastyytyväisyys
• toimitusvarmuus sekä
• läpimenoaika- ja vasteaikamittaukset.

Tämän tyyppisiä mittareita hyödynnettäessä, tulee asettaa tavoitearvo tai hyväksytty vaihteluväli. Lisäksi suorituskykyä tulisi seurata suhteellisen tiheästi, joissakin toiminnoissa jopa päivittäin, että ongelmiin osataan puuttua riittävän ajoissa.

Arviointimittarit

Arviointimittarit ovat myös hyvä lisä. Niiden avulla arvioidaan, kuinka mitattavana olevassa prosessissa on onnistuttu. Esimerkki tällaisesta on itsearviointi, jossa arvioidaan tietyn aikavälein, kuinka oma suoritus on onnistunut ja mitä kehittämiskohteita omasta prosessista löydetään. Arviointimittari on loistava keino selvittää työntekijän omaa onnistumista prosessissa sekä yhteisön kokonaiskokemusta prosessin toimivuudesta.

Millaisia vaatimuksia prosessimittareille kannattaa asettaa?

Mittarin käytettävyys

Ensimmäinen vaatimus prosessimittarille on, että se käytettävä, eli relevantti. Ei ole järkevää eikä taloudellista laatia paljon erilaisia mittareita, joiden perusteella liiketoimintaa ei kuitenkaan ohjata.

Mittareiden tulisi olla myös laadittavissa, eli mittaria varten kerättävän datan tulisi sijaita jossain. Jos yrityksessä on paljon manuaalista työtä, niin toki voidaan laatia laskentataulukko, johon asioita kirjataan ja data saadaan taulukosta, mutta manuaalinen kirjaaminen on aina kallista ja vie työaikaa. Sen lisäksi manuaalisessa kirjaamisessa voi syntyä näppäilyvirheitä ja näin ollen myös virhetilanteita ja tilastoharhoja sen vuoksi.

Jos yrityksessä ei esimerkiksi ole käytössään puhelujärjestelmää, vaan asiakkaiden puhelut otetaan vastaan tavalliseen kännykkäliittymään, ei ole mahdollista kerätä ensivasteaikadataa puhelinpalvelusta. Tässä tapauksessa itse kirjaisin asiakkaan antaman spontaanin palautteen, jos asiakas puhelun aikana mainitsee ohimennen, että ”onpas teitä vaikea tavoittaa” – ja näin epäsuorasti mittaisin puhelinpalvelun saavutettavuutta.

Prosessimittarin edullisuus

Mittarin perustamisen ja ylläpitämisen ei tulisi olla liian kallista. Kannattaa pohtia, missä vaiheessa on järkevää hankkia automatisoituja raportointijärjestelmiä tai rakentaa näyttäviä, mutta itsestään päivittyviä PowerBI (tai vastaavia) Business Intelligence – ohjelmistojen visuaaleja.

Hintaa mittarille syntyy kyllä siitäkin, että henkilö kokoaa dataa hajanaisista paikoista ja laatii käsin kuvailuraportteja. Jos mittari kuitenkin havaitaan kriittiseksi ja tärkeäksi, voidaan laskea säästöjen määrä, jos mittarin avulla saadaan prosessia parannettua ja säästöjä syntyykin uudelleentekemisen tai laatuvirhekustannussäästöjen muodossa.

Mittarin oikeellisuus

Prosessimittarin tulisi mitata sitä, mitä halutaan mitata. Jos strategiassa on tavoitteena erinomainen ja vikkelä asiakaspalvelu, mutta asiakaspalvelun työntekijöillä on myös myyntivelvollisuus, niin pitäisikö mitata tehdyn myynnin määrää, asiakaspalvelun ripeyttä vasteaikamittareilla vai asiakastyytyväisyyttä?

Myyntitavoitteet ovat esimerkkinä helppo mittari. Mitataan tehdyn myynnin määrää. Jos asiakaspalvelun työntekijällä on käytössään myynninseuranta, mutta ei muita asiakaspalvelua mittaavia mittareita, niin tekeminen ohjautuu helposti siihen, että työntekijä panostaa myyntiin, mutta ei niin paljoa myynnittömiin asiakaspalvelutapauksiin, jotta mittari pysyisi vihreällä alueella.

Tämä voi ikävästi johtaa muun asiakaspalvelun heikentymiseen – joka aiheuttaa tyytymättömyyttä asiakkaissa, joiden ongelmaa ei ratkaistu myyntitapahtumalla -ja näin ollen strateginen tavoite erinomaisesta asiakaspalvelusta jää toteutumatta.

Mittaria laadittaessa täytyy siis tunnistaa aidot menestystekijät ja suunnata mittaus niihin kohteisiin.

Jos asiakaspalvelulla on ylläkuvatunlainen tavoite – tarjota nopeaa ja erinomaista asiakaspalvelua ja tehdä lisäksi myyntiä – jokaista osa-aluetta kuvaamaan tarvitaan oma mittari.

Prosessimittarin tarkkuus

Mittareita laadittaessa tulisi huolehtia, että satunnaisvirheiden mahdollisuus olisi mahdollisimman pitkälle poissuljettu. Tarkkuuteen vaikuttaa esimerkiksi erilaiset tavat syöttää dataa. Tarkkuuden ja luotettavuuden analysoimisella pääsee kiinni myös prosessin toimivuuden tarkasteluun.

Yllä olevassa kuvassa on esitetty visuaalinen, yksinkertaistettu esimerkki myyntitilaus – toimitusprosessista. Sen avulla voidaan tarkemmin selvittää, mitä mittareita tarvitaan.

Prosessivirhe mittarin outojen lukemien taustalla

Olen itse todistanut kerran eräässä yrityksessä tilannetta, jossa väärin syötetty data johti mittareiden mukaan varsin epäedullisiin lukemiin. Ihmettelimme, miksi mitattava toimitusvarmuus oli mittareiden mukaan vain 20 %. Tämä tarkoitti siis sitä, että valtaosa lähetyksistä lähtisi asiakkaalle lähes aina myöhässä.

Kävimme prosessin läpi ja huomasimme, että tilausvahvistuksen tekijä laittoi tilausvahvistukseen arvioiduksi, eli luvatuksi toimituspäiväksi ”tänään”. Tilausvahvistus lähetettiin asiakkaalle, joka luuli, että hänen tilauksensa toimitetaan samana päivänä, kun hän vastaanotti tilausvahvistuksen. Todellisuudessa asiakkaan tilauksen sisältö piti ensin tilata keskusvarastolta, missä toimitusaika oli jo itsessään viisi päivää, ennen kuin tilaus voitaisiin edes lähettää todellisuudessa asiakkaalle.

Otimme toimintatavaksi vahvistaa osat todellisen toimitusviiveen perusteella ja annoimme parhaan arvauksen lähetyspäivästä asiakkaalle. Kuukauden jälkeen toimitusvarmuusmittari näytti, että 80 % lähetetyistä tilausriveistä saatiin lähetettyä ajallaan ja 15 % yhden päivän myöhässä, lopuissa myöhästyminen oli pidempi.

Ei siis riitä, että mittari on laadittu tarkasti, vaan myös mitattavaan prosessiin on syytä kiinnittää huomiota.

Syyksi ongelmaan löytyi prosessivirhe. Päivämäärä kirjattiin järjestelmään väärin perustein. Tällaisia tilanteita ei välttämättä huomata heti, jos mittari vaikuttaa toimivalta ja saatu data hyvälaatuiselta.

Mittarin laatimisen aikaiset virheet

Myös mittarin laatimisvaiheessa voi tulla laskuvirheitä, jotka saavat mittarin luotettavuuden murenemaan kuin hiekkakakun. Hyvä tapa onkin alkuun muotoilla lausemuotoon, mitä mittarin haluaa laskevan. Kun mittaria alkaa kokoamaan, niin kirjaa ylös vaiheet; mistä data haetaan ja miten, miten dataa on siivottu, mitä laskentakaavoja on käytetty – niin että jälkikäteen mittarin luotettavuutta on mahdollista arvioida ja mahdolliset virhekohdat tunnistettavissa.

Kysy datalta kysymys, johon haluat vastauksen

Prosessien mittaamista käsittelevä artikkelisarjamme viimeisessä osassa sukelletaan tulosten tulkinnan ja jatkotoimenpiteiden maailmaan.