Bugünün çağında veri bolluğu nedeniyle, liderlerin ilerlemeyi stratejik girişimlerine göre kıyaslamak için seçebilecekleri çok sayıda ölçüm vardır. Yine de tüm bu verilerle bile çok sayıda lider, en önemli metrikleri göz ardı ederek toplu verilere odaklanır.
Verileri yüksek düzeyde sentezlediğinizde, benim “karpuz” dediğim metrikler oluşturma riskini alırsınız: bir bakışta yeşil görünen ancak yüzeyin altında kırmızı olan sayılar. Karpuzlar, satış ekibinizde meydana gelen temel yürütme sorunlarını gizler ve çok uzun süre askıda bırakılırsa, işletmenizi içten dışa doğru çürütebilir.
Karpuzlar, temel yürütme sorunlarını gizler ve çok uzun süre asmada bırakılırsa, işletmenizi içten dışa doğru çürütebilir.
Ortalamalara ve toplamlara güvenen liderler, iş hedeflerinin durumunu ve iyileştirme alanlarını anlamak için yeterince derine inmeyi ihmal ederek işlerini kötüye kullanıyorlar.
Örneğin, bir son kazanç çağrısı, Cloudflare, “satış ekibimizde beklentileri sürekli olarak kaçıran 100’den fazla kişi belirlediklerini” açıkladı. Basitçe söylemek gerekirse, satış gücümüzün önemli bir yüzdesi, ölçülebilir performans hedeflerine ve kritik KPI’lara dayalı olarak sürekli olarak düşük performans gösteriyor.”
100 kişi hedefi nasıl bu kadar uzun süre kaçırdı? Liderler verileri yeterince derinlemesine incelemiyorlardı. Bu satıcıların gözden kaçırmalarının temel nedenini belirlemek ve bunu sıfırdan düzeltmek önemlidir.
İşte karpuz aramanın ne anlama geldiği, onları nasıl tanımlayacağınız ve kârlılığınızı iyileştirmek için daha iyi içgörüler ve eylemler sağlayan çerçeve.
İnsan merkezli analiz kullanarak karpuz bulma
Birçok lider, önemli performans ölçütlerine bakarken, verilerinin çok sınırlı bir görünümünü alır. Etkinlik ve sonuç ölçütleri genellikle sektör, segment, coğrafya, ürün hattı, müşteri grubu ve satın alma kişiliği gibi çeşitli boyutlara göre dilimlenir ve parçalara ayrılır, böylece liderler “Orta pazarda üretim için kazanma oranı nedir” gibi soruları yanıtlayabilir. Avrupa’da?” Bu harika, ancak neredeyse her şirket en önemli boyutlardan birini kaçırıyor: insanlar.
Metriklerinize insanlar tarafından bakamamak, ekip genelindeki tutarsız performansı gizler ve bu da genel üretkenliği öldürür. Ortalama kazanma oranınızın %34 olduğunu varsayalım – harika bir şekilde sağlıklı görünen bir ölçüm tam bir karpuz olabilir. Açıkçası, çoğu şirket için muhtemelen en iyi performans gösteren çeyreğin kazanma oranı yüksekken, takımınızın çoğunluğunun kazanma oranı düşük.
İnsan boyutuna bakmadan, her bir kişinin performansının metriğe göre dağılımını incelemeden bu gerçeği keşfedemezsiniz. Bu şöyle görünebilir:
Her bir kişinin performansının ortalama kazanma oranınıza göre dağılımını inceleyin. Görsel Kaynakları: Highspot
Dağılımlara bakmak biraz karmaşık olabilir, bu yüzden işte analizi basitleştirmenin bir yolu. Katılım oranını, istediğiniz her bir grup için dağıtım için bir temsil olarak kullanırsınız.
Önceki örneği temel alarak, Avrupa’daki orta pazarda imalat için kazanma oranınıza bakabilir ve ardından kazanma oranı metriğine karşı Katılım Oranını belirlemek için temsilcilerinizin bu anlaşmalardaki performansını analiz edebilirsiniz.