Una guía para las métricas de éxito

Imagina que te has fijado un objetivo prioritario para el próximo trimestre: mejorar la productividad de tu equipo. Estás probando diferentes iniciativas para lograrlo. Al finalizar el trimestre, te enfrentas a una decisión: ¿deberías seguir invirtiendo para alcanzar este objetivo? ¿Cuáles de las iniciativas que pusiste en práctica tuvieron un impacto positivo y cuáles fueron una pérdida de tiempo?

Es difícil saberlo. Dentro del equipo, las opiniones difieren. Algunos ven progreso, mientras que otros no perciben cambios visibles. Se desea continuar, pero sin pruebas tangibles de éxito, convencer a las partes interesadas para que destinen más recursos a las mejoras resulta complicado.

Muchas organizaciones pasan por alto la importancia de los datos y las métricas, considerando la medición como un gasto adicional. Esto puede llevar a confiar en la intuición, lo que significa navegar del punto A al punto B desconocido sin un mapa.

En última instancia, alcanzar el nivel B probablemente consumirá más tiempo, esfuerzo y energía emocional de lo previsto. Quizás ni siquiera seas consciente de los costos adicionales en los que has incurrido.

Para solucionar este problema, puede utilizar métricas de éxito. Siga leyendo para descubrir qué son las métricas de éxito, algunas de las claves y los desafíos que pueden surgir al usarlas.

¿Qué son las métricas de éxito?

Las métricas de éxito son parámetros medibles que se utilizan para medir el progreso, la eficacia y, en última instancia, el éxito. Estas métricas resumen los objetivos principales y permiten realizar un seguimiento del progreso hacia su consecución.

Ya sea que esté lanzando un nuevo producto, expandiéndose a nuevos mercados o optimizando procesos internos, las métricas son necesarias para evaluar objetivamente el progreso y tomar decisiones efectivas durante el proceso. Le ayudan a comprender qué es efectivo, qué requiere ajustes y dónde enfocar sus esfuerzos para obtener resultados óptimos.

Ejemplos de métricas de éxito en proyectos

Las métricas de éxito se pueden utilizar en diversas industrias y proyectos para evaluar el rendimiento y orientar la toma de decisiones. Analicemos algunos ejemplos prácticos:

• Productos de comercio electrónico : En una aplicación de comercio electrónico, las métricas habituales incluyen la tasa de conversión, el valor promedio del pedido, el valor del ciclo de vida del cliente y la tasa de retención. Estas métricas reflejan la efectividad del embudo de ventas o brindan información sobre el comportamiento del cliente y el potencial de ingresos a largo plazo.
• Centros de atención al cliente : En un centro de atención al cliente, los objetivos clave incluyen la rápida resolución de las solicitudes de los clientes para aumentar su satisfacción. Métricas como el tiempo de primera respuesta, el tiempo de resolución o la satisfacción del cliente son indicadores esenciales de la calidad del servicio y la fidelización.
• Desarrollo de software : En un proyecto de desarrollo de software, existen métricas comunes que se utilizan para medir la productividad y la eficacia del equipo. Un marco sólido es el marco de métricas DORA , que incluye métricas como el plazo de entrega de cambios (el tiempo transcurrido desde que se implementa un cambio de código hasta que se implementa en producción) y la frecuencia de implementación (mide la frecuencia con la que se implementan los cambios en producción).

OKR vs. KPI

Dos metodologías comunes en las empresas para medir el rendimiento y guiar la toma de decisiones son los KPI y los OKR. Ambos son importantes y tienen diferentes propósitos.

KPI (indicadores clave de rendimiento)

Estas son métricas que actúan como barómetros, midiendo el estado de salud de una organización o aspectos específicos de sus operaciones. Imagine un panel que muestre varios KPI , como las puntuaciones de satisfacción del cliente, las tasas de crecimiento de los ingresos y la rotación de personal. Según el estado de este panel de KPI, ciertas métricas pueden destacar, señalando áreas que requieren atención o mejora.

OKRs (objetivos y resultados clave)

Cuando se identifica un área de mejora, entran en juego los OKR. Representan los objetivos que una organización busca alcanzar (objetivos), junto con los resultados clave (resultados clave), los resultados específicos y medibles que indican el progreso hacia el logro de los objetivos. A diferencia de los KPI, que miden el rendimiento continuo (seguimiento habitual), los OKR se centran en establecer objetivos ambiciosos y orientados a resultados, e impulsar el cambio.

Marco de métricas de éxito utilizando KPI y OKR

Los OKR y los KPI tienen propósitos distintos, pero pueden complementarse cuando se utilizan juntos de forma estratégica.

Exploremos cómo puede aprovechar los KPI y OKR en un enfoque estructurado, particularmente dentro del contexto de un centro de atención al cliente:

1. Definir objetivos : Comience por comprender los objetivos generales del equipo del centro de atención al cliente y alinearlos con los objetivos estratégicos de la empresa. Los objetivos deben priorizar la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa, reflejando así el propósito del equipo dentro de la organización.
2. Definir KPI : Seleccione KPI que reflejen directamente estos objetivos y sirvan como indicadores del rendimiento base del equipo. Algunos ejemplos incluyen la satisfacción del cliente, el tiempo de primera respuesta, el tiempo de resolución de problemas y el porcentaje de gestión manual de problemas. Estos KPI proporcionan información valiosa sobre la salud y el rendimiento actuales del equipo.
3. Identificar áreas de mejora : Analice los datos de KPI para identificar las áreas que requieren mejora. Por ejemplo, si los tiempos de respuesta iniciales prolongados afectan la satisfacción del cliente, investigue a fondo para comprender las causas subyacentes, como flujos de trabajo ineficientes o limitaciones de recursos.
4. Establecer OKRs : Con base en las áreas de mejora identificadas, establezca objetivos clave específicos que aborden estos problemas. Establezca objetivos medibles y viables, como mejorar el tiempo de primera respuesta en un 50 % dentro de un plazo definido. Estos objetivos proporcionan metas claras para la mejora del rendimiento.
5. Definir iniciativas : Desarrollar iniciativas o estrategias para alcanzar los objetivos definidos. Esto puede implicar la implementación de sistemas de respuesta automatizados, la optimización de los procesos de enrutamiento y triaje, el establecimiento de acuerdos de nivel de servicio (ANS) claros o la introducción de plantillas y guiones de respuesta para optimizar los flujos de trabajo de los agentes.
6. Priorizar iniciativas : Priorizar las iniciativas según su impacto esperado y viabilidad de implementación. Probar soluciones iterativamente, comenzando con aquellas que ofrezcan un alto potencial de beneficios y se puedan implementar rápidamente. Recuerde que estas iniciativas a menudo pueden ser solo hipótesis, y debe validar su eficacia mediante pruebas y refinamiento.
7. Probar la solución y repetirla : supervisar el impacto de las iniciativas implementadas en los KPI seleccionados y el rendimiento general. Si no se alcanzan los objetivos deseados, iterar las estrategias y ajustar las iniciativas según sea necesario. Probar y perfeccionar las soluciones continuamente hasta alcanzar los objetivos.

Desafíos y dificultades en la definición de métricas de éxito

Integrar métricas en las prácticas empresariales no siempre es fácil, y muchas organizaciones se dan por vencidas ante los desafíos iniciales. Analicemos algunos desafíos y dificultades comunes:

• Dificultad para obtener datos : algunas métricas son difíciles de medir o pueden requerir esfuerzo manual, lo que genera una carga administrativa y posibles imprecisiones.
• Muy pocas métricas : si bien unas pocas métricas seleccionadas pueden brindar un enfoque, tener muy pocas puede ofrecer una perspectiva limitada, lo que lleva a decisiones erróneas.
• Demasiadas métricas : la sobrecarga con métricas puede provocar una parálisis del análisis o tener paneles que nadie mira, lo que disminuye su eficacia.
• Inversión de tiempo : el análisis de datos a menudo se deja de lado debido a la falta de tiempo y las prioridades en competencia, lo que dificulta la priorización en medio de tareas urgentes.
• Énfasis excesivo en los datos : confiar únicamente en los datos puede ser problemático, ya que puede pasar por alto factores importantes que no se pueden cuantificar, lo que lleva a una toma de decisiones incompleta.
• Problemas de confiabilidad de los datos : el ingreso manual de datos, como el registro de las horas trabajadas, puede generar problemas de confiabilidad, socavando la credibilidad de las métricas que se utilizan.

A pesar de estos desafíos, las ventajas de aprovechar los datos superan las desventajas. Para abordar estos desafíos eficazmente, es fundamental:

• Mantenlo simple : comienza con algunas métricas clave que sean fáciles de implementar y refínalas gradualmente con el tiempo.
• Priorizar la automatización : centrarse en métricas que sean fáciles de derivar automáticamente para minimizar el seguimiento manual
• Seleccione algunas métricas clave : elija un conjunto pequeño de métricas, pero asegúrese de que brinden una visión integral del problema.
• Promover la toma de decisiones basada en datos : fomentar una cultura que valore los datos y al mismo tiempo reconozca la importancia de la intuición en la toma de decisiones.
• Revisar y perfeccionar periódicamente : evaluar y ajustar continuamente las métricas en función de las prioridades cambiantes y los comentarios para garantizar la relevancia y la eficacia.

Conclusiones clave

Integrar métricas como práctica habitual en su organización puede resultar inicialmente abrumador y desafiante. Sin embargo, los beneficios superan con creces los obstáculos iniciales. La paciencia es clave en este proceso.

Con el tiempo, el proceso se vuelve más manejable y usted desarrollará un sistema sólido para capturar datos sin esfuerzo.

Con un sistema bien equipado, identificar patrones y tendencias se vuelve mucho más fácil, lo que te permite tomar decisiones informadas. A medida que ganes experiencia, perfeccionarás tu capacidad para formular hipótesis eficazmente.

Si bien el comienzo puede ser la fase más difícil, en unos meses usted podrá preguntarse cómo pudo operar sin la información que brindan las métricas.

Fuente de la imagen destacada: IconScout

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