راهنمای جامع KPI در هوش تجاری و ۳ مرحله ساده برای ساخت آن

KPI در هوش تجاری یک نشانه بصری است که میزان پیشرفت به‌سوی هدف قابل اندازه‌گیری را نشان می‌دهد. به تعریفی دیگر، KPI با نام «شاخص‌های کلیدی عملکرد» در زبان فارسی شناخته می‌شود که برای اندازه‌گیری اثربخشی سازمان در دستیابی به اهداف کلیدی تجاری‌اش استفاده می‌شود.

ما برای شفاف‌سازی و درک دقیق شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری، این مقاله را نوشتیم. در ادامه با تعریف KPI در هوش تجاری، اهمیت آن در BI، انواع و دیگر موضوع‌های مهم آشنا خواهید شد.

تعریف KPI در هوش تجاری

KPI یک مقدار قابل‌اندازه‌گیری است که موفقیت یا شکست یک سازمان در دستیابی به اهدافش را نشان می‌دهد. اثربخشی شاخص‌های کلیدی عملکرد در توانایی آن‌ها برای ارائه بینشی نسبت‌به روندهای تجاری، شناسایی فرصت‌های بهبود و تسهیل تصمیم‌گیری مبتنی‌بر داده نهفته است. 

در مدیریت پروژه و تکمیل مسیر راه آموزش هوش تجاری، معیارهایی مانند میزان تکمیل پروژه یا تعداد پروژه‌های در معرض خطر می‌توانند به مدیریت مؤثر جدول‌های زمانی و تخصیص منابع کمک کنند. 

بنابراین، می‌توان خدمات مشتری را با نظارت بر شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری مانند امتیازات مشتریان یا زمان‌های پاسخ‌دهی افزایش داد. در چنین شرایطی، سازمان مطمئن است که عملکرد قابل قبولی دارد و مشتریان آن احساس ارزشمندی و حمایت دارند.

 

 

۶ اهمیت KPI در هوش تجاری

اهمیت KPI در هوش تجاری به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌شود که در ادامه با آن‌ها آشنا خواهید شد.

۱. تعیین KPI های دقیق و جامع برای انبار داده 

با شرکت در دوره آموزشی انبار داده در هوش تجاری که مسیری تکمیلی برای هوش تجاری و هوش تجاری بلادرنگ است، با انبار داده یا «Data Warehouse» آشنا می‎‌شوید. این علم به شما کمک می‌کند تا داده‌های بیزینس‌تان را از منابع مختلف در یک محل داشته باشید.

از انبار داده به‌عنوان منبع اولیه داده‌ها برای محاسبه و تجزیه‌وتحلیل KPI ها استفاده می‌شود. درواقع Data Warehouse، اطلاعات تاریخی و دقیق را برای ایجاد KPI های معنادار فراهم می‌کند. با یکپارچه‌سازی داده‌ها از سیستم‌های مختلف، انبار داده تضمین می‌کند که KPI ها براساس یک مجموعه داده جامع و دقیق از کسب‌وکار بنا شده‌اند.

۲. محاسبه دقیق عملکرد سازمان با ادغام KPI و ETL

با گذراندن آموزش ETL در هوش تجاری، با فرآیند جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، پاک‌سازی و سازمان‌دهی آن‌ها در قالبی قابل استفاده آشنا می‌شوید. ETL یک پایپ‌لاین برای داده‌‌ها است که سیستم BI را تغذیه می‌کند.

KPI در هوش تجاری با ETL ادغام شده و محاسبه دقیق عملکرد و آمارهای مربوط‌به واحدهای مختلف سازمان را فراهم می‌کند. بدون داده‌های قابل اعتماد و دقیق از Data Warehouse و ETL ،KPI ها بی‌معنی خواهند بود.

۳. افزایش پاسخ گویی

هر KPI به یک فرد یا تیم واگذار می‌شود؛ بنابراین، امکان ردیابی تیم، میزان موفقیت فعالیت‌های اعضا و تشخیص نقاط ضعف آن‌ها فراهم می‌شود. دراین‌صورت، رهبران و مدیران هر تیم قادر به پاسخ‌گویی و دفاع از عملکرد یا تقبل کم‌کاری‌شان خواهند بود. 

۴. شناسایی حوزه های قابل بهبود در سازمان

KPI ها هم حوزه‌های موفق و هم آن‌هایی را که نیاز به توجه دارند، مشخص و برجسته می‌کنند. این موضوع به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا منابع و تلاش‌های خود را به‌راحتی روی بهبود جنبه‌های خاص عملیات‌شان متمرکز کنند.

۵. ایجاد انگیزه در کارکنان

اگر KPI در هوش تجاری به‌شکل واضحی تعریف شود، می‌تواند به‌عنوان ابزارهای انگیزشی برای کارکنان عمل کند؛ چون میزان نزدیک‌شدن به اهداف یا رسیدن به آن‌ها را نشان می‌دهد. شروع این فرآیند و ارائه پاداش‌ به افراد تیم، می‌تواند بهره‌وری کلی و تعامل میان اعضا را افزایش دهد.

۶. سفارشی سازی راه حل های BI

انتخاب شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری بر طراحی و عملکرد ابزارهای BI تأثیر مثبت می‌گذارد. تطبیق راه حل‌های BI برای KPI های خاص تضمین می‌کند که داده‌های ارائه‌شده، مرتبط و قابل اجرا هستند. بنابراین، تصمیم‌های استراتژیک به‌راحتی گرفته و اجرا می‌شوند. 

تاثیر KPI بر هوش تجاری

تأثیر KPI در هوش تجاری چهار حوزه کلی را شامل می‌شود که در ادامه، آن‌ها را مشاهده خواهید کرد.

1. گزارش‌دهی پیشرفته

KPI ها کیفیت گزارش‌های BI را با ارائه معیارهای واضح برای تجزیه‌وتحلیل بهبود می‌بخشند. این کار به اعضای مجموعه کمک می‌کند تا به‌سرعت عملکرد خود و خروجی آن را درک کنند و اصلاحات لازم را انجام دهند.

2. هم‌سویی با اهداف استراتژیک

KPI های مؤثر با اهداف استراتژیک سازمان هم‌سو می‌شوند؛ بنابراین، پشتوانه محکمی برای هدایت اقدامات BI خواهند شد که منجربه دستیابی سریع به اهداف کلی کسب‌وکار می‌شوند. همچنین، این هم‌سویی به حفظ تمرکز و انسجام در بخش‌های مختلف سازمان کمک می‌کند.

 

 

3. تسهیل فرآیند بهبودسازی به‌شکل مستمر

نظارت منظم بر شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری، فرهنگ بهبود مستمر در سازمان را تقویت می‌کند؛ بنابراین، سازمان‌ها می‌توانند فرآیندهای خود را براساس عملکرد KPI های سودآفرین تکرار کنند. این موضوع، از ارزیابی مجدد موفقیت اهداف قبلی یا تخصیص زمان به ارزیابی عملکرد تیم‌های مختلف جلوگیری می‌کند. 

4. پروژه‌های BI کارآمد

KPI های شفاف و کارآمد با تعریف الزامات ضروری برای رسیدن به اهداف، به حفظ پروژه‌های BI مفید کمک می‌کنند. این کار اطمینان می‌دهد که نقش داشبورد در پروژه های هوش تجاری به‌خوبی پررنگ شده و اعضای تیم با توجه به محدودیت‌های بودجه و زمان پیش خواهند رفت.

انواع شاخص های کلیدی عملکرد در هوش تجاری

انواع شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری را می‌توان به چند حوزه مختلف و بسته‌به عملکرد کسب‌وکار، صنعت یا تمرکز رویکرد استراتژیک دسته‌بندی کرد. در ادامه با انواع KPI در هوش تجاری و دسته‌بندی‌های مختلف آن آشنا خواهید شد.

انواع KPI در هوش تجاری براساس عملکرد تجاری

• KPI مالی (Financial KPI): این شاخص‌ها سلامت مالی و عملکرد مالی یک سازمان را اندازه‌گیری می‌کنند. مثال: درآمد، حاشیه سود، بازده سرمایه‌گذاری (ROI)، سود هر سهم (EPS)، نسبت بدهی به حقوق صاحبان سهام.
• KPI مشتری (Customer KPI): این شاخص‌ها بر رضایت، وفاداری و جذب مشتری تمرکز دارند. مثال‌: رضایت مشتری (CSAT)، ارزش طول عمر مشتری (CLTV)، هزینه جذب مشتری (CAC)، نرخ ریزش.
• KPI عملیاتی (Operational KPI): این شاخص‌ کارایی و اثربخشی فرآیندهای داخلی را اندازه‌گیری می‌کند. مثال: گردش موجودی، خروجی تولید، زمان سرنخ، نرخ نقص، گردش کارکنان.
• KPI بازاریابی (Marketing KPI): این KPI ها عملکرد کمپین‌ها و استراتژی‌های بازاریابی را ارزیابی می‌کنند. مثال: ترافیک ارگانیک وب‌سایت، نرخ تبدیل، نرخ کلیک (CTR)، هزینه هر خرید (CPA)، بازگشت سرمایه در بازاریابی (ROMI).
• KPI های منابع انسانی (Human Resources KPI): عملکرد، بهره‌وری و رضایت کارکنان را اندازه‌گیری می‌کند. مثال: نرخ جابه‌جایی کارکنان، میانگین دوره تصدی، نرخ تکمیل آموزش، رضایت کارکنان.

 

 

انواع KPI در هوش تجاری براساس چارچوب زمانی (Timeframe)

• شاخص‌های پیشرو (Leading Indicator): عملکرد آینده را پیش‌بینی می‌کند. مثال‌: اثربخشی کمپین بازاریابی، جذب مشتری جدید، پایپ‌لاین توسعه محصول.
• شاخص‌ عقب‌ماندگی (Lagging Indicator): عملکرد گذشته را نشان می‌دهد. مثال: درآمد فروش، حاشیه سود، نرخ ریزش مشتری.

انواع KPI در هوش تجاری براساس سطح جزئیات

• شاخص کلیدی عملکرد استراتژیک (Strategic KPI): معیارهای نزدیک به مدیریت که با اهداف کلی کسب‌وکار هماهنگ هستند. مثال: سهم بازار، رشد درآمد، رضایت مشتری.
• KPI تاکتیکی (Tactical KPI): عملکرد بخش‌ها یا عملکردهای خاص را اندازه‌ می‌گیرد. مثال: میزان فروش به‌ازای هر کارمند، نرخ تبدیل وب‌سایت، راندمان تولید.

انواع KPI در هوش تجاری براساس زمینه های عمومی

• KPI های سفارشی (Custom KPIs): این شاخص های کلیدی عملکرد در هوش تجاری مختص اهداف و چالش‌های منحصربه‌فرد یک سازمان هستند که فقط توسط مدیران و رهبران تیم آن سازمان مشخص می‌شوند.
• KPI متوازن کارت امتیازی (Balanced Scorecard KPIs): چارچوبی که دیدگاه‌های مالی، مشتری، فرآیندهای داخلی، یادگیری و رشد را ترکیب و به‌عنوان KPI مشخص می‌کند.

چه زمانی از KPI در هوش تجاری استفاده کنیم؟

بهترین زمان استفاده از KPI در هوش تجاری در دو سناریو زیر است:

1. تعیین شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری برای اندازه‌گیری پیشرفت به این سؤال پاسخ می‌دهد: «من در چه چیزی جلو یا عقب‌ هستم؟»
2. مشخص‌کردن KPI در هوش تجاری برای اندازه‌گیری فاصله تا یک هدف که به این سؤال پاسخ می‌دهد: «من چقدر جلوتر یا عقب‌تر از هدفم هستم؟»

چگونگی تعریف و انتخاب KPI‌ های مناسب در ۴ مرحله + نکات حیاتی

تعریف و انتخاب KPI های مناسب در هوش تجاری، برای مدیریت مؤثر عملکرد تجاری کسب‌وکار بسیار مهم است. در ادامه، با یک رویکرد گام‌به‌گام در چهار مرحله، نحوه تعریف و انتخاب KPI بیزینس را توضیح خواهیم داد.

۱. تعیین اهداف تجاری 

• مشخص کردن اهداف روشن و واضح: به چه چیزی می‌خواهید برسید؟ افزایش درآمد، بهبود رضایت مشتری، کاهش هزینه‌ها؟
• اولویت‌بندی اهداف: روی چند هدف کلیدی تمرکز کنید و براساس اهمیت رسیدن به هرکدام، در لیست خود اولویت‌بندی کنید.

۲. انتخاب شاخص مرتبط 

• درنظر گرفتن واحدهای مختلف در کسب‌وکار: KPI هایی را انتخاب کنید که با بخش‌های مختلف سازمان مانند فروش، بازاریابی، مالی و…، هم‌سو باشند.
• ایجاد تعادل بین شاخص‌های پیشرو و عقب‌مانده: از شاخص‌های پیشرو برای پیش‌بینی عملکرد آینده و KPI های عقب‌مانده، برای اندازه‌گیری نتایج گذشته استفاده کنید.
• اطمینان از قابلیت اندازه‌گیری هر KPI :KPI ها باید قابل اندازه‌گیری و ردیابی باشند.
• دسترسی ساده به داده‌ها: مطمئن شوید که داده‌های لازم برای محاسبه KPI را دارید. اگر داده‌های مجموعه دردست‌تان کم یا ناقص هستند، پیش از شروع فرآیند تعیین KPI در هوش تجاری، آن‌ها را از واحدهای مربوطه درخواست کنید.

۳. ساده نگه داشتن همه KPI ها

• محدودکردن تعداد KPI ها: فقط روی معیارهایی تمرکز کنید که ارزشمندترین بینش‌ها را ارائه می‌دهند.
• تعریف اهداف روشن: برای هر KPI اهداف مشخص، قابل‌اندازه‌گیری، قابل دستیابی، مرتبط و محدود به زمان (روش SMART) تعیین کنید.

 

۴. بررسی و تنظیم KPI به طور منظم 

• نظارت بر عملکرد: KPI ها را در طول زمان، برای شناسایی روندها و الگوهای بازار و سازمان ردیابی کنید.
• ارزیابی میزان اثربخشی: میزان ارزشمند بودن KPI های انتخاب‌شده را تعیین کنید و ببینید بینش‌های کارآمد و قابل‌پیاده‌سازی ارائه می‌دهند یا خیر.
• شروع اصلاحات و انجام تنظیمات جدید: درصورت نیاز، KPI ها را تغییر دهید یا جایگزین کنید تا با اهداف درحال تغییر کسب‌وکار و اولویت‌های جدید آن هماهنگ شوند.

نکات بیشتر در تعریف و انتخاب KPI

• جمع‌آوری اطلاعات از واحدها و نمایندگی‌های مختلف سازمان: برای اطمینان از اثربخشی KPI ها و هم‌سویی آن‌ها با اهداف سازمان، از بخش‌های مختلف درون‌سازمانی و شرکای تجاری، اطلاعات مرتبط را درخواست کنید.
• استفاده از داستان سرایی داده و مصورسازی داده: KPI ها را در قالبی واضح و قابل فهم ارائه دهید.
• درنظر گرفتن شاخص‌های صنعت: عملکرد خود را با استانداردهای صنعت‌تان مقایسه کنید تا تعیین KPI به‌شکلی اثربخش در زمانی کوتاه انجام شود.

مثال واقعی از فرآیند انتخاب KPI

فرض کنید یک شرکت می‌خواهد فروش آنلاین خود را افزایش دهد و فرآیند انتخاب KPI خود را به‌شکل زیر پیش می‌برد:

هدف کسب‌وکار: افزایش درآمد از فضای آنلاین (شامل وب‌سایت و شبکه‌های اجتماعی) تا ۲۰ درصد در سه ماه آینده.

KPIها:

• نرخ تبدیل
• میانگین ارزش سفارش
• ترافیک وب‌سایت
• هزینه جذب مشتری (CAC)
• بازگشت هزینه تبلیغات (ROAS)

ساخت KPI در Power BI

برای ساخت KPI در هوش تجاری، از نرم افزار Power BI، که یکی از نرم افزارهای مصورسازی داده ها است، استفاده می‌کنیم و مراحل را به‌شکل زیر پیش می‌بریم.

ابتدا یک صفحه اکسل را به Power BI و به‌شکل زیر وارد می‌کنیم. 

 

 

مرحله ۱: وارد کردن داده ها

ابتدا روی گزینه “Get Data” تا داده‌های فایل اکسل را به نرم‌افزار Power BI وارد کنیم.

 

 

سپس روی دکمه “Excel Workbook” کلیک می‌کنیم تا داده‌ها را در Power BI مستقر کنیم.

 

 

حال داده‌ها را از کامپیوترمان وارد می‌کنیم و کادرهای علامت‌گذاری‌شده در تصویر زیر را تیک می‌زنیم.

 

 

مرحله ۲: ساخت تجسم از داده‌ ها

حال زیر تب “Visualizations”، گزینه “Build Visuals” را انتخاب می‌کنیم.

 

 

مرحله ۳: انتخاب KPI

حالا مانند تصویر زیر، آیکن KPI را انتخاب می‌کنیم.

 

 

KPI سه فیلد دارد که عبارتند از: “Values” و “Trend Axis” و “Target Goal”. وظیفه هرکدام به‌شکل زیر است:

 

 

• Values: مقادیر واقعی دربرابر مقادیر هدفمند است.
• Trend Axis: نام ماه جاری یا شماره خط‌ محور خواهد بود.
• Target Goal: هدفی که باید به آن رسید.

مطابق شکل زیر، فیلدهای ردیف مربوطه را بکشید و رها (Drag and Drop) کنید.

 

 

اکنون داشبورد Power BI شما باید به شکل زیر درآمده باشد.

 

 

ابزارهای هوش تجاری برای اندازه‌ گیری و تحلیل KPI

معروف‌ترین ابزارهای هوش تجاری برای اندازه گیری و تحلیل KPI را در لیست زیر مشاهده خواهید کرد.

۱. Microsoft Power BI

• داشبوردهای تعاملی با تجسم KPI مانند گیج‌های سنجش (Gauges)، کارت‌های امتیازی و نمودارهای روند
• کارت‌های KPI برای نمایش مقادیر واقعی در مقابل هدف
• نمودارهای حاوی KPI Goals برای تعیین اهداف سازمان و آستانه‌های رسیدن به آن‌ها
• محاسبات KPI با استفاده از فرمول‌های DAX و پیاده‌سازی مفاهیم گفته‌شده در دوره آموزش تخصصی DAX

 

 

۲. Tableau

• داشبوردهای KPI با تجسم‌هایی مانند نمودارهای بولت، Sparklines و نقشه‌های حرارتی
• محاسبات KPI با استفاده از محاسبات جدول و سطح بیان جزئیات
• هشدارهای KPI برای اطلاع‌رسانی درصورت نقض آستانه‌های داده
• KPI برای کاوش داده‌ها در سطوح مختلف ریشه داده‌ها

 

 

۳. Qlik Sense

• تجسم KPI مانند نمودارهای Bullet، چراغ‌های راهنمایی (Traffic Lights) و کاشی های KPI
• محاسبات KPI با استفاده از عبارات و متغیرها
• ابعاد KPI برای برش و افزودن داده‌ها با ویژگی‌های مختلف
• هشدارهای KPI براساس شرایط و محرک‌ها

 

 

۴. Sisense

• ویجت‌های KPI مانند کارت امتیازی، Gauge و Sparklines
• آستانه‌های KPI برای برجسته کردن سطوح عملکرد سازمان
• بررسی KPI داده‌ها و گزارش‌های اساسی 
• همکاری KPI با توضیحات بیشتر و نظرات دیگر اعضای تیم

 

 

۵. Looker Studio

• KPI با تجسم‌هایی مانند کارت امتیازی، نمودار میله‌ای و نمودار خطی 
• محاسبات KPI با استفاده از معیارها و ابعاد
• ترکیب داده‌های KPI از چند منبع
• به‌اشتراک‌گذاری KPI در داشبورد و پلتفرم‌های ادغام‌‌شده

 

 

چالش‌ ها و موانع در پیاده‌ سازی و استفاده از KPI در هوش تجاری

پیاده‎ سازی و استفاده مؤثر از KPI در هوش تجاری ، با برخی چالش‌ها و موانع روبه‌رو است که در ادامه با آن‌ها آشنا خواهید شد.

چالش های مرتبط با داده ها

• کیفیت داده: داده‌های نادرست، متناقض یا ناقص می‌تواند منجربه بروز KPI های گمراه‌کننده شود.
• یکپارچه‌سازی داده‌ها: گاهی ترکیب داده‌ها از منابع مختلف پیچیده و زمان‌بر شده و خطا را افزایش می‌دهد.
• حجم داده‌ها: مدیریت حجم زیادی از داده‌ها به‌شکلی مؤثر و کارآمد، یک چالش بزرگ در پیاده‌سازی شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری است.

چالش های پیاده‌سازی KPI در هوش تجاری

• انتخاب KPI: در برخی از صنایع و سازمان‌ها، انتخاب KPI های مناسب که با اهداف کسب‌وکار هم‌راستا باشند، دشوار و زمان‌بر خواهد شد.
• محاسبه KPI: اطمینان از محاسبات دقیق و منسجم KPI ها نیاز به متخصص هوش تجاری با تسلط کافی بر این حوزه دارد.
• تفسیر KPI: درک پیامدهای تغییر KPI ها و انجام اقدامات مناسب چالش‌برانگیز است و با موانع زیادی در هلدینگ‌ها مواجه می‌شود.

چالش های سازمانی

• مقاومت در برابر تغییر: برخی از مدیران و کارمندان دربرابر پذیرش معیارها و فرآیندهای جدید مقاومت می‌کنند و اجازه تغییر در زیرساخت‌ها را نمی‌دهند.
• عدم مالکیت: گاهی واگذاری مسئولیت مدیریت KPI های BI در سازمان‌ها با عدم شفافیت روبه‌رو می‌شود.
• منابع ناکافی: ممکن است بودجه و پرسنل کافی برای پیاده‌سازی شاخص کلیدی عملکرد تخصیص داده نشود.
• فقدان دانش در زمینه داده: ممکن است کارمندان مهارت درک و استفاده مؤثر از داده‌ها را نداشته باشند. این ضعف به‌دلیل عدم گذراندن دوره یادگیری علم داده و مفاهیم مرتبط مانند دریاچه داده رخ می‌دهد.

چالش‌ در فرآیندهای تکنولوژیکی و زیرساختی

• انتخاب ابزار BI: گاهی مسیر شروع با ابزار مناسب BI به بی‌راهه می‌رود؛ چون انتخاب بهترین دوره آموزش OLAP و داشبورد در هوش تجاری و نحوه طراحی داشبوردهای دقیق دشوار است. یکی از دلایل این موضوع، کم‌‌اهمیت شمردن نقش داشبورد در پروژه‌های هوش تجاری است.
• یکپارچه‌سازی سیستم: ادغام ابزارهای BI با سیستم‌های موجود در سازمان که گاهی قدیمی هستند، فرآیندی چالش‌برانگیز است که مستلزم همکاری اعضای سازمان خواهد بود.
• امنیت داده‌ها: حفاظت از داده‌های حساس بسیار مهم است که باید در تعیین شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری لحاظ شود.

راه های غلبه بر چالش های پیاده سازی KPI در هوش تجاری

برای مقابله با چالش‌‌ها و موانع در پیاده‌‌سازی و استفاده از KPI در هوش تجاری، سازمان‌ها می‌توانند روش‌های زیر را پیش بگیرند:

• اولویت‌بندی کیفیت داده‌های مهم: فرآیندهای پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها را به‌شکلی بهینه و ساختاریافته پیاده کنید.

• سرمایه‌گذاری در زیرساخت داده‌های سازمان: یک پلتفرم داده قوی را برای پشتیبانی از محاسبات KPI و تعیین آن‌ها بسازید یا از نمونه‌های موجود به بهترین شکل استفاده کنید.

• هماهنگی KPI ها با استراتژی‌های کسب‌وکار: KPI های شما باید به‌طور مستقیم با اهداف سازمان‌تان مرتبط و هماهنگ باشند.

• تقویت فرهنگ داده‌محور: تصمیم‌گیری مبتنی‌بر داده، یکی از عوامل موفقیت شما و افزایش درآمدتان است. پس از همین لحظه، فرهنگ Data-driven را در سازمان‌تان پیاده کنید.

• ارائه آموزش و پشتیبانی: آموزش هوش تجاری در عمل تأثیر مهمی روی موفقیت سازمان شما و افزایش دانش کارکنان‌تان خواهد داشت. درنتیجه، شاهد تعیین KPI های دقیق و کامل خواهید بود و از ضررهای آتی و زمان‌های هدررفته جلوگیری خواهید کرد.

• ارزیابی و پایش KPI ها به‌شکل منظم: ارتباط و اثربخشی KPI ها را به‌طور مستمر ارزیابی کنید تا نقاط ضعف کارتان را شناسایی کرده و درجهت بهبود آن‌ها قدم بردارید.

جمع بندی: KPI در هوش تجاری

KPI در هوش تجاری شاخصی برای اندازه‌گیری عملکرد در BI سازمان‌ها است. نتیجه تعیین شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری، چیزی جز کمک به سازمان‌ها برای ردیابی پیشرفت، اتخاذ تصمیم‌‌های آگاهانه و هدایت فرآیندها در مسیر استراتژیک و اثربخش نخواهد بود. با پرداختن دقیق به چالش‌ها و موانع پیاده‌سازی KPI در سازمان‌ها، می‌توانید ارزش KPI های زیرساخت BI خود را به‌حداکثر برسانید و عملکرد تجاری بهتری نسبت‌به رقبا داشته باشید.

شما چه KPI هایی در سازمان‌تان پیاده کرده‌اید؟ آن‌ها را در چه دسته‌بندی می‌گنجانید؟ ما در بخش نظرات این مقاله، مشتاق خواندن دیدگاه ارزشمندتان هستیم تا با زاویه دید شما و رویکردتان در تعیین شاخص کلیدی عملکرد در هوش تجاری سازمان‌تان آشنا شویم.