هوش تجاری

کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری

شاخص‌های کلیدی عملکرد (Key Performance Indicator) می‌توانند برای اجرای کارت امتیازی متوازن (BSC) برای یک کسب و کار در کنارهم قرار گیرند و با تعدادی از فعالیت‌های مختلف کسب و کار مرتبط باشند، به ویژه در چهار حوزه اصلی برای تمامی کسب و کارها: مالی، مشتری، فرایندهای درونی و منابع انسانی.

در حقیقت، تعداد زیادی KPI را می‌توان از نظر اندازه‌گیری عملکرد مرتبط با بسیاری از فعالیت‌های تحلیلی هوش تجاری تعریف کرد.

یکی دیگر از ارزش‌های مفهومی هوش تجاری توانایی ضبط تعاریف کسب و کار از شاخص‌های کلیدی عملکرد، مدیریت این تعاریف به عنوان بخشی از پایگاه دانش شرکت و سپس تهیه داشبورد تجسمی است که بازتاب آن اندازه‌گیری‌های KPI می‌باشد، که برای بررسی مدیریت سازمان ارائه شده است.

این داشبورد هوش تجاری نتایج تجزیه و تحلیل مورد نیاز برای پیکربندی شاخص‌های کلیدی عملکرد را در یک نمایش تصویری مختصر نشان می‌دهد که می‌تواند بلافاصله درک یا برای تصمیم‌گیری استفاده شود. داشبورد هوش تجاری نه تنها نمایش KPIهای انتخاب شده در زمان حال را ارائه می‌دهد، بلکه مستقیماً در اجزای هوش تجاری قرار می‌گیرد که امکان انجام آن را فراهم می‌کند.

بهبود نحوه اداره کسب و کار در نتیجه تلفیق چارچوب هوش تجاری فراتر از فناوری حاصل می‌گردد؛ ذینفعان اصلی باید درک خود را از “عملکرد” ​​مشخص کنند، اقدامات عملکردی را ارائه دهند و سپس اهداف قابل دستیابی را تعریف و از ابزارهای اطلاع‌رسانی فرایندهای تصمیم‌گیری استفاده کنند. این اقدامات برای ارزیابی، اندازه‌گیری و کنترل میزان تحقق اهداف کسب و کار در نظر گرفته شده است. برنامه‌های خاصی را می‌توان در مورد هر یک از این دسته‌های اصلی طراحی کرده و توسعه داد. این مثال‌ها را در نظر بگیرید:

تولید درآمد از طریق نمایه‌سازی مشتری و بازاریابی هدفمند: گزارش‌ها و تجزیه و تحلیل‌های هوش تجاری منعکس‌کننده معاملات مشتری و سایر تعاملات، امکان ایجاد پروفایل‌های فردی مشتری را با استفاده از داده‌های جمعیت‌شناختی، روانشناختی و رفتاری در مورد هر فرد فراهم می‌کند تا از تقسیم جامعه مشتری در انواع خوشه‌ها بر اساس ویژگی‌های مختلف و مقادیر مربوطه پشتیبانی کند. این دسته‌ها اساس معیارهای فروش و سودآوری را براساس گروه مشتری تشکیل می‌دهند و به افزایش تلاش‌های فروش و رضایت مشتری کمک می‌کنند.

مدیریت ریسک از طریق شناسایی جعل، سوء استفاده‌ها: کلاهبرداری، که شامل اقدامات فریبنده عمدی با دانش این است که این عمل یا بازنمایی می‌تواند منجر به یک سود نامناسب شود، اغلب از طریق بهره‌برداری از سناریوهای سیستمی انجام می‌گردد. کشف جعل نوعی تجزیه و تحلیل است که به دنبال انواع متداول الگوهایی می‌باشد که در برخی از سناریوهای مشخص‌شده با تعداد دفعات مشخصی ظاهر می‌شوند. گزارش روش‌هایی که محصولات و خدمات ارائه شده با آنچه به مشتریان فروخته شده مطابقت دارد (در چارچوب قرارداد/توافق‌نامه‌های آن‌ها) ممکن است زمینه‌های نشت درآمد را برجسته کند. هر دوی این ریسک‌ها را می‌توان تجزیه و تحلیل کرد و مورد توجه مقامات داخلی مربوط سازمان برای اصلاح قرار داد.

بهبود رضایت مشتری از طریق نمایه‌سازی، شخصی‌سازی و تجزیه و تحلیل ارزش مشتری در طول چرخه عمر او: تجزیه و تحلیل ارزش طول عمر مشتری با در نظر گرفتن هزینه‌های مربوط به مدیریت این رابطه و همچنین درآمد مورد انتظار از مشتری، معیار اندازه‌گیری سودآوری مشتری در طول مدت رابطه را محاسبه می‌کند. استفاده از نتایج نمایه‌سازی مشتری می‌تواند علاوه بر ارتقاء تجربه آن مشتری با شخصی‌سازی ارائه مطالب، تجربه او را بهبود بخشد. پروفایل‌های مشتری می‌توانند به طور مستقیم در همه تعاملات مشتری ادغام شوند، به ویژه در مراکز تماس ورودی، جایی که پروفایل‌های مشتری می‌تواند توانایی نماینده خدمات مشتری را در معامله با مشتری بهبود بخشد، حل مسئله را تسریع کند و حتی فروش محصول و خدمات را افزایش دهد.

از طریق تجزیه و تحلیل هزینه، بهره‌وری تدارکات و خرید را بهبود بخشید. تجزیه و تحلیل هزینه شامل جمع‌آوری، استانداردسازی و طبقه‌بندی داده‌های خرید محصول و تامین‌کننده برای انتخاب قابل اعتمادترین فروشندگان، ساده‌سازی فرآیند درخواست پروپوزال و خرید، کاهش هزینه‌ها، بهبود قابل پیش‌بینی بودن زنجیره‌های تأمین ارزش بالا و بهبود قابلیت پیش‌بینی و کارایی زنجیره تامین است.

هر یک از این نمونه‌ها را می‌توان از دو منظر عملیاتی و استراتژیک کسب و کار مشاهده کرد. نمای عملیاتی بینشی از شرایط موجود و عملکرد مقایسه فعالیت‌های موجود با انتظارات را فراهم می‌کند. از منظر استراتژیک، می‌توانیم میزان تأثیر هر اندازه‌گیری بالقوه بر ارزش آینده شرکت را ارزیابی کنیم.

استفاده از دانش عملی

یادآوری این نکته مهم است که شما فقط در صورتی می‌توانید ارزش را از اطلاعات بدست آورید که بتوانید بر اساس آن اطلاعات تغییرات مثبت ایجاد کنید. این بدان معناست که برای ساختن محیطی که داده‌ها به دانش تبدیل شوند، نیاز به مقداری سرمایه‌گذاری خواهد بود، اما منافع واقعی زمانی حاصل می‌شود که این دانش عملی باشد. این بدان معناست که یک سازمان نمی‌تواند مکانیک ایجاد دانش را فراهم کند. همچنین باید برخی از روش‌ها برای تولید ارزش با استفاده از این دانش را داشته باشد.

این یک مسئله فنی نیست؛ یک مسئله سازمانی است. ارائه دانش عملی یک چیز است، اما برای انجام اقدامات مناسب نیاز به یک سازمان متبحر و دارای مهارت برای انجام این کار وجود دارد. و با وجود هزینه‌ها، مدیران ارشد باید متقاعد شوند که این سرمایه‌گذاری نتیجه می‌دهد. بنابراین در نظر گرفتن منافع مختلف سازمان در مقایسه با مزایای پیش‌بینی‌شده، در نظر گرفتن انواع هزینه‌های ذاتی در ایجاد یک بستر هوش تجاری است.

این شامل تجزیه و تحلیل هزینه‌ها در رابطه با افزایش عملکرد برای هر محرک ارزش مربوط به فعالیت است، مانند:

  • هزینه‌های ثابت موجود در زیرساخت هوش تجاری (به عنوان مثال پایگاه داده یا خرید ابزار گزارش).
  • هزینه‌های متغیر مرتبط با فعالیت (به عنوان مثال، آیا مولفه‌های نرم‌افزاری خاصی لازم است؟)
  • هزینه‌های جاری برای حفظ این فعالیت
  • ارزش منافع حاصل از اقدامات زمانی که دانش مورد انتظار از فعالیت حاصل می‌شود.
  • هزینه‌ها و مزایای سایر مولفه‌های هوش تجاری که باید به این فعالیت کسب و کار کمک کنند.
  • مدل ارزشی که از این فعالیت انتظار می‌رود.
  • احتمال اعمال موفقیت‌آمیز این اقدامات در مقدار مورد انتظار اعمال می‌شود.
  • تعیین زمان برای شکستن و همچنین یک مدل سودآوری.

KPI و داشبورد هوش تجاری

گزارش‌دهی باید عملی، معنی‌دار، قابل فهم و دقیق باشد. هر یک از کسب و کارها و دپارتمان‌ها، شاخص‌های کلیدی عملکرد متفاوتی دارند بنابراین باید زمان لازم را صرف توسعه KPIهای منحصر به فرد هر بخش کسب و کار کرد.

داشبورد بازاریابی و هوش تجاری

بخش بازاریابی به داشبوردی نیاز دارد که عملکرد کمپین‌ها، بازده سرمایه‌گذاری بازاریابی و عملکرد ترافیک وب آن‌ها را نشان دهد.

داشبورد فروش و هوش تجاری

بخش فروش باید تعداد فرصت‌های باز، نرخ رشد حساب و رشد درآمد دوره‌ای ماهانه را ردیابی کند.

مدیران و داشبورد هوش تجاری

بخش اجرایی نیاز به ردیابی داده‌های سطح بالا از همه دپارتمان‌ها، ردیابی معیارهایی مانند زمان پاسخ پشتیبانی، هزینه خالص ماهانه مالی، میزان رضایت کاربر و درآمد فروش ماهانه است.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن