RSS
 

Posts Tagged ‘andmete analüüs’

Kuidas teada saada, kui hästi sa tegelikult oma kliente teenindad?

19 Mar

Numbritest segadusesKas sa oled kunagi tundnud, et pole midagi eksitavamat kui hunnik numbreid? On mingi seletamatu tunne, et mingi tark tüüp ülikooli matemaatika teaduskonnast saaks neist sotti aga sulle ei ütle need midagi? Kuskil seal sees on mingi muster, mingi peidus olev probleem ja selle saaks kätte, kui ainult oskaks. Saaks teada, miks sul on nii palju  kliendikaebusi, mis seda põhjustab? Need numbrid ju peavad midagi ütlema!

Kuskohast siis otsima hakata?

Tavalised kahtlusalused, mida uuritakse ja puuritakse on “summa” ja “keskmine“. Tihtipeale vaadatakse eelmise perioodi numbreid, vahest ka pikemalt selja taha. Vahest on mingi trendi moodi asi paistmas, kuid tihtipeale on tegemist mingi suvalise juraga, mis ei räägi mitte midagi. Otsuseid on aga vaja teha ning nõndamoodi tehaksegi paljusid otsuseid mingi suvalise jura põhjal.

Vaatame näidet

Jätame summad hetkel kõrvale ja vaatame korraks mispärast ei tasuks alati keskmistest numbritest lähtuda.

Oletame näiteks, et mingid 2 suvalist ettevõttet on kliendile lubanud, et tarnivad oma kauba kohale alati 100 päeva jooksul tellimuse esitamisest. Klient ei taha kaupa liiga vara saada – tal pole tohutut laopinda kuhu asju panna. Ilmselgetel põhjustel ei taha ta saada kaupa ka liiga hilja. Mingi paindlikkus kliendil siiski on ning ta ootab tarneid täpsusega +/- 2 päeva.

Esimene tarnija

Paneme esimese tarnija tarnetäpsuseid histogrammi:

Histogramm, hajuvus
Kui sa pole histogrammi kunagi lugenud, siis asi käib nii. Alustuseks ignoreeri kogu seda numbrite kribu-krabu. Teiseks, ignoreeri mu suutmatust x-teljele saada täisarvudes väärtusi.

X-teljel on tarneajad päevades ning selle kohal oleva tulba kõrgus (Y-telje väärtus) näitab, kui mitu korda seda juhtus. Ehk siis vasakult lugema hakates: 95 päeva jooksul tarniti 6 korda, 100 päeva jooksul tarniti 15 korral ja 105 päeva jooksul tarniti 4 korral.

Mis on oluline: kuigi keskmiselt toimusid tarned 99,87 päevaga, mis iseenesest on nagu hea tulemus, siis tegelikult tarniti väljaspool kliendi etteantud nõudeid tervelt 41% juhtumitest. Pole nagu millegagi kiidelda.

Teine tarnija

Vaatame ka võrdluse mõttes teise tarnija histogrammi:

Histogramm, mis näitab 3 sigma hajuvust

Keskmine tarneaeg (99,79) on küünemusta võrra viletsam kui esimesel tarnijal, kuid kliendinõuete täitmise seisukohalt on asi kordades parem – õigeaegseid tarned moodustavad 94% kõigist tarnetest.

Miks siis on histogramm üks 7 klassikalisest kvaliteedijuhtimise tööriistast?

Nagu ülaltoodud näidetest selgub, on saadanas peidus variatsioonis ehk hajuvuses. Hajuvuse demonstreerimiseks aga kesk- ja absoluutväärtused palju kaasa ei aita.

Kaks sarnase keskmise tarneajaga ettevõtet on tegelikult oma soorituses väga erinevad – ühe kohta räägitakse tõenäoliselt, et nemad tarnivad “kuidas-juhtub”. Teise kohta võib öelda, et nad on märksa enam kindlamad, kuigi tegelikult pole ka neil parendamisruum otsa saanud.

Kokkuvõtteks

Kui sa tahad teada, mil määral sa tegelikult vastad kliendi ootustele ja nõuetele, siis histogramm on selleks parim tööriist. See annab sulle küllaltki palju informatsiooni kui hästi protsess ohjatud ehk kontrollitud on ning selle kuju võib pakkuda sulle ka ideesid, mis võiks valesti olla. Sellest aga edaspidi.

Sarnased postitused: