データ主導の組織の作成

第6章. メトリック設計

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

行き先がわからなければ、おそらくどこかに行き着くだろう。

ヨギ・ベラ

カウントできるものはカウントし、計測できるものは計測し、計測できないものは計測できるようにする。

ガリレオ・ガリレイ

データ駆動型 組織は、明確な戦略、すなわちビジネスが向かう方向を定め、次に、ビジネスが本当に正しい方向に向かっているかどうかを追跡し、進捗と成功を監視するためのトップレベルのメトリック-KPI（主要業績評価指標）のセットを決定する必要がある。これらのトップレベルのKPIを推進するためのレスポンスは、事業部やビジネスユニットに流れ、そのビジネスユニットに固有のKPIを追加定義することができる。最終的に、これはKPIを推進するタスク、プログラミング、テスト、プロジェクトを監視する一連の演算子と診断メトリックに行き着く。

このことを考えると、メトリックをうまく設計することが不可欠である。指標は、真の正確な羅針盤として機能すべきである。本当の方向は北東なのに、望む南東の方向に向かっていることを示す戦略メトリックや、実際は横ばいなのに、モバイルコンバージョンが年率5％で増加していることを示す演算子に従ってはならない。Webサイトがクラッシュ寸前であることをいち早く知らせることができないような、欠陥のある診断メトリックを見ていたくはないだろう。メトリックはまた、実験やA/Bテストからのアウトプットでもあり、うまく計測されれば、因果分析に役立つし、前章で述べたように、データ駆動型の洞察や戦略の最大の素材となる。David Skokは、、このことをうまくまとめている：

企業がどのように機能するかを見る一つの方法は、企業をアウトプットと、経営陣がその振る舞いに影響を与えるために引くことのできるレバーを持つマシンと想像することである。弱い経営陣は、自社のマシンがどのように機能し、どのレバーを引けば業績に影響を与えることができるのか、限られた理解しか持っていない。優れた経営陣であればあるほど、そのマシンがどのように機能し、どのようにしてそのパフォーマンスを最適化できるか（どのレバーを引くことができるか）をよりよく理解することができる。私たちがメトリックの設計に目を向けるとき、私たちは機械とそれがどのように機能するかについての理解を深めようとしている。うまく設計されたメトリックは、マシンからのアウトプットを最適化する振る舞いを自動的に推進する。

この章では、メトリクスの設計について説明する。まず一般化について説明し、次にKPIに焦点を当てる。しかし、どのようにメトリックを選択するかについては、本書の範囲を超えており、また、バランススコアカード、TQM、パフォーマンスプリズム、Tableau du bordなど、多くの堅牢性フレームワークがこの重要な段階をカバーしているため、軽く触れるにとどめる。

メトリック・デザイン

メトリックを選択したり設計したりする際には、いくつかの考慮事項がある。理想的な世界では、メトリックはいくつかの特徴を示すべきである。

シンプルだ

メトリックを「できる限り単純に、しかしこれ以上単純にはならない」ように設計する（アインシュタイン）。

、同僚に説明しやすいのはどちらだろう？

顧客：当社製品の販売により金銭の授受があった者。

顧客：当社から製品を購入した者、

• ギフトカード購入を除く