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如何创建高绩效的分析团队

《如何创建高绩效的分析团队》

每家公司都梦想着创建高绩效的团队。 对于OWOX%E7%9A%84%E6%88%91%E4%BB%AC

我们的分析师共同负责咨询客户数据分析和改进我们的营销分析工具。 虽然我们公司专注于分析,但我们的挑战并非独一无二 – 许多内部营销部门和代理商都在努力衡量和提高团队效率。

从理论上讲,我们的分析部门将无缝地工作,使整个业务盈利。 在现实生活中,它经常为不断改进而努力 – 新人,新业务目标和新技术扰乱了稳步发展。

我们怎样才能让我们的分析团队花更多的时间做他们最擅长的事情,以及那些对公司最有价值的事情? 这是我们为实现基准性能基准测试而实施的从头到尾的流程,然后使用这些数据来提高效率。

我们的基准:映射理想的分析师工作量

在完美条件下,每个分析师职位最有效的职责组合是什么? 我们的第一步是为我们的分析团队绘制理想的工作分工

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因此,例如,在我们公司,我们期望高级分析师花费:

  • 45%的时间用于客户的任务;
  • 30%的时间用于管理和指导;
  • 他们10%的时间用于技术和商业教育;
  • 他们有10%的时间用于流程开发;
  • 他们5%的时间用于内部任务。

正如我们后来所知,这种理想的任务分配远非现实。 这一差距源于我们团队面临的八大关键挑战。

我们的分析团队正在努力的8种方式

梦之队无法立即聚集; 它只能种植。 我们的分析部门的分析师期望专业发展并获得许多具有挑战性的任务。

为了实现职业发展的承诺,我们不得不面对我们团队面临的八个关键问题:

1.每个职位的任务分配效率低下

在某些时候,每个人都被吸收到一个例行程序中,并且不会询问当前的方式是否是有效工作的唯一方式:

  • 我们的高级分析师没有时间教授和指导新员工,但他们也没有时间完成管理任务,因为他们的客户工作负担过重。
  • 我们的中层分析师没有足够的时间进行研发和提高他们的技能。
  • 我们的初级分析师一直在学习。 我们没有通过他们的任务,以便他们可以深入到实际的工作经验。

在我们想象出期望与现实之间的差距之后,这些实现中的每一个都变得清晰(详见下一节)。

2.没有衡量每个团队成员的效率

我们都知道上面的理想工作量只是一个模型。 但是我们离这个模型有多远? 我们不知道特定员工在会议上花了多少时间,从事客户工作或忙于研发。

与团队的其他成员相比,我们也不知道每位分析师执行任务的效率如何。

3.不正确的任务时间估计

我们无法准确估计每项任务所需的时间,因此当我们需要更多时间来完成工作时,我们有时会打扰客户。

4.重复错误

每当初级分析师第一次必须解决一项复杂的任务时,他们就会犯同样可预测的错误。 反过来,这些错误必须由他们的导师,一位资深分析师在任务进入生产之前进行识别和纠正。

即使他们没有犯任何错误,完成任务所花费的时间也比中级或高级分析师要长。

5.无意的疏忽

有时,客户端电子邮件会丢失,我们超过了服务级别协议(SLA)中承诺的响应时间。 (根据我们的SLA,我们对客户电子邮件的第一次回复必须在四小时内完成。)

6.投机性加售

我们知道我们花了多少时间为客户完成每项任务。 但是这些数据与我们的CRM和财务团队的账单信息不一致,因此我们的追加销售仅基于直觉。

有时它起作用; 有时它失败了。 我们想知道何时应该尝试追加销售,何时不应该。

7.通用个人发展计划

无论优势和劣势如何,我们都为每位分析师制定了相同的个人发展计划。 但是,发展计划不能同时具有普遍性有效性。

对于我们的分析师来说, 开发计划的个性化是实现更快增长的关键。

8.缺乏知识转移

我们的高级分析师淹没了工作,没有时间将他们的技能和知识传授给他们的初级同事。 小辈们慢慢成长并犯了很多错误,而老年人没有人能够完成任务和责任。

很明显,我们有足够的空间来改进,因此我们决定将所有必要的数据汇总在一起,以衡量分析师的效率。 让我们详细了解这些步骤。

我们如何衡量分析团队的绩效

这个过程从定义上述问题和问题开始。 为了回答这些问题,我们知道我们需要捕获前后指标。 (最重要的是彼得·德鲁克的话:“你无法管理你无法衡量的东西。”)

以下是我们采集的四个步骤,用于收集必要的数据并为我们的分析团队创建实时仪表板。

1.确定数据来源。

由于我们的大部分问题与分析师工作负载相关,因此我们从他们使用的工具中收集数据:

  1. Google日历。 这些数据帮助我们了解内部会议和客户呼叫花费了多少时间。
  2. Targetprocess。 来自我们的任务管理系统的数据 帮助我们了解工作量以及每位分析师如何管理他们的任务。
  3. Gmail中。 电子邮件计数和响应状态为我们提供了有关分析师,项目以及与客户和内部团队的整体通信的信息。 这对于监控SLA义务非常重要。

2.拉出必要的数据并定义其结构。

我们使用Google Apps脚本将这些来源的所有数据收集到Google BigQuery中。 为了将数据转换为见解,我们使用我们需要的字段创建了一个视图。

这是一个表格,显示我们拉入视图的字段:

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我们的关键领域是分析师,日期和项目名称。 这些字段是将所有数据与正确的依赖项合并在一起所必需的。 数据准备好后,我们可以继续访问仪表板。

3.对仪表板进行原型设计。

不要试图制作一个包含您可以想象的所有指标的仪表板。 专注于将回答您的问题的基本指标 – 建立MVP,而不是庞然大物。

通常,仪表板原型的最佳实践是:

  • 定义将回答您问题的基本指标。
  • 确保KPI计算逻辑非常透明并得到团队的批准。
  • 纸上原型(或借助原型工具)检查逻辑。

4.构建仪表板

我们使用Google Data Studio是因为它非常方便,是一款免费的企业级工具,可以与其他Google产品轻松集成。

在Data Studio中,您可以找到为特定目标和摘要设计的模板,您可以按项目,分析师,日期和作业类型过滤数据。 为了使运营数据保持最新状态,我们每天在午夜使用Apps脚本对其进行更新。

让我们仔细看看仪表板的某些页面。

部门工作量页面

我们在视觉上将此页面划分为几个主题部分:

  • 项目;
  • 按角色分配任务;
  • 任务类型花费的时间。
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通过此仪表板,我们可以看到在分析部门的特定时间内有多少项目。 我们还可以看到这些项目的状态 – 活跃,暂停,正在进行等。

按角色分配任务有助于我们一目了然地了解分析师当前的工作量。 我们还可以看到整个团队中每种任务(教育,案例研究,指标等)的平均,最长和最短时间。

分析人员工作量页面

这个页面告诉我们分析师团队在分析师,任务和整个团队花费的时间里发生了什么:

  • 花在任务和会议上的时间;
  • 根据SLA回复的电子邮件的百分比;
  • 给定分析师在每项任务上花费的时间百分比;
  • 与团队平均值相比,给定分析师花在任务上的时间。
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这有助于了解任务通常花费的时间以及专家是否能够比初级分析师更有效地执行任务。

项目工作量页面

该页面同时分析了整个团队和个人分析师的努力。 指标包括:

  • 所有项目中的任务或按项目过滤;
  • 花在会议和任务上的时间;
  • 根据SLA回复的电子邮件分享;
  • 单个项目的统计数据(借助过滤器);
  • 项目中每种类型任务的平均时间,最短时间和最长时间。
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它还包括每个项目的分析师和备份分析师,以及给定分析师管理的项目数量:

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我们无法向您显示所有仪表板和报告,因为其中一些包含敏感数据。 但是有了这个仪表板,我们:

  1. 意识到分析师的工作量远远超出我们的预期,平均值可以隐藏我们的增长区。
  2. 事实证明,我们的大多数分析师(约85%)都能按时回复电子邮件。
  3. 映射我们遇到的典型任务,完成它们通常需要多长时间,以及每个特定任务的时间如何变化。
  4. 发现每个分析师的弱点和优势,以定制他们的个人发展计划。
  5. 找到自动化领域。

仪表板的数量不如看到我们使用它们所做的更改那么重要。 后者将我们的测量结果转化为团队改进策略。

根据我们的数据改进分析团队

让我们仔细看看我们如何使用仪表板开始解决上面提到的一些问题。

改善每个团队成员的任务分配

当我们将实际任务分布与理想进行比较时 任务分配,我们应该说,失望了。 这远非完美。

我们的高级分析师的客户任务比计划的工作量多1.5倍,我们的初级分析师几乎一直在学习,而没有练习他们的技能。

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我们开始通过长期的任务重新分配来改善这种状况。 过了一段时间,我们看到了改进:

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虽然仪表板中的一切看起来都更好,但我们仍有增长的空间。

通过将所有内容与平均值对齐,我们陷入了典型的统计问题:将平均值视为真实场景。 平均值是一个数学实体,而不是现实生活的反映。 在现实生活中,没有比关注平均值更令人眼花缭乱的了。

当我们深入研究特定角色或分析师时,数据看起来完全不同。 例如,我们在这里有资深分析师Anastasiia的数据。 左边是理想的,中间是平均值,右边是她的个人划分:

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从高级分析师的平均水平和Anastasiia的现实情况来看,情况发生了巨大变化。 花在客户端任务上的时间远远高于应有的时间,几乎没有时间用于指导新员工。

这可能有多种原因:

  • Anastasiia因客户端任务而过载。 在这种情况下,我们需要完成一些任务并将其传递给另一位分析师。
  • Anastasiia没有正确填写任务管理系统。 如果是这种情况,我们需要提请她注意其重要性。
  • Anastasiia可能不是她管理角色的粉丝。 我们需要谈谈并弄明白。

我们重新分配了Anastasiia的一些任务,并讨论了她吃饭时间最大的瓶颈。 结果,她的工作量变得更加平衡。

如果我们只查看该部门的平均统计数据,我们就永远不会解决问题。

自动化和知识转移,以尽量减少错误

我们的部门有很多非典型的工作。 这就是为什么很难预测完成它需要多长时间(以及会出现哪些错误)。

我们开始通过在任务管理系统中使用标签对任务进行分类和集群来改进我们的任务评估过程,例如研发,案例研究,度量标准,仪表板和免费(对于我们未收取的任务)。

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当分析师创建新任务时,他们必须使用标记来定义其类型。 标记帮助我们测量我们最常遇到的工作,并通过自动化典型报告减少重复错误。

在下面,您可以看到一个仪表板,显示在不同类型的作业上花费的最短,最长和平均时间,以及它们的频率:

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这有助于我们估算典型任务所需的时间,并成为估算异常任务的基础。 平均值是对新客户的有用估计,异常值帮助我们了解额外功能可能需要多长时间。

我们还仔细研究了最常见的任务以及花费最多时间的任务。 为了消除这些任务中的错误,我们的第一步是编写有关如何执行每项任务的详细指南。

例如,要创建关于队列分析的报告,请参考该指南

  • 初步数据;
  • 商业目标;
  • 限制;
  • 模式;
  • 自我检查;
  • 要注意什么。

这些指南有助于传授知识并避免典型错误。 但我们还必须处理无意的错误。

自动化可以帮助防止重复出现的轻微错误。 我们构建(和销售)我们自己的工具来自动化报告,例如下面的CPA示例:

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我们摆脱了数百个无意识的错误和解决这些错误的永无止境的负担; 提高了我们的绩效和总效率; 并为创造性任务节省了大量时间。

减少无意疏忽

客户端任务大约占分析师时间的一半。 即便如此,有时出现问题,客户重要电子邮件的回复也会延迟到我们的SLA中的四小时承诺。

此仪表板帮助我们监控分析师对SLA承诺的遵守情况:

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当我们认识到四小时内回复的百分比并不完美时,我们在Slack中创建了通知以作为提醒。

要激活提醒,分析师会将状态(如下所述)发送到单独的电子邮件帐户,而不复制客户端。 以下是我们为提醒系统开发的状态列表:

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我们的分析师在Slack收到通知,如果响应的SLA时间快要结束,或者他们答应“明天”写一封电子邮件:

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个人发展计划

当分析师在Targetprocess中创建任务时,他们会根据以前的经验(“努力”)估算所需的时间。 一旦他们完成任务,他们就会输入实际花费的时间。

比较这两个值有助于我们找到增长区域并定义执行难度:

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例如,假设分析师在使用Firebase标记的任务上花费的时间远远超过平均值。 如果这是由于技术知识不足造成的,我们会将Firebase添加到他们的个人发展计划中。

通过分析分析师在个人层面的效率 – 同时关注教育机会 – 我们解决了我们的问题,即用同样的方法来解释所有分析师的发展计划。

现在,每个专家都有一个非常相关的自我改进分步指南,以帮助我们的专家更快地成长。

结论

我们仍然有一些问题需要深入研究。 为现实生活的团队启动分析是一个迭代过程。

我们下一步去哪儿? 幸运的是,我们拥有强大的分析工具,不仅可以帮助我们的客户,也可以帮助我们自己。 当你看到你的情况时,这里有一些关键的要点:

  • 越快越好。 收集,合并和准备数据大约占您工作量的75%。 确保您信任数据的质量 你在收集。
  • 从MVP仪表板开始。 关注关键KPI。 选择不超过10个指标。
  • 如果指标在周五下午5点发生剧烈变化,请定义您要执行的操作。 你应该有一个计划 如果指标意外上升或下降。 如果您不知道为什么要为某个指标制定此类计划,请考虑是否需要跟踪它。
  • 平均值只是平均值。 看看极端。 在管理和培养人员方面挑战平均水平。
  • 使用透明且易于解释的算法 。 确保您的团队了解算法背后的逻辑,并且可以使用它,特别是如果KPI影响薪酬。
  • 跟踪自动化比让人们记录时间更容易。 但你不应该让你看起来像是在监视那些为你工作的人。 与团队讨论您的所有工具和改进步骤。

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