other similar strategic measures of

other similar strategic measures often were measured differently across
business units. For example, some manufacturing plants of a leading
consumer durables firmmeasured total employee turnover while others
measured only voluntary turnover, some measured gross scrap costs
(i.e. the total product costs incurred to produce the scrapped units)
while others measured net scrap costs (i.e. total product costs less the
money received from selling the scrapped units to a scrap dealer), and
some included liability claims in reported external failure costs while
others did not. Inconsistencies such as these not only made it difficult
for companies to compare performance across units, but also made it
difficult to assess progress when the measures provided inconsistent or
conflicting information.
Inconsistencies in the timing of measurement can also occur. A leading
department store’s initial efforts to link employee and customer
measures to store profitability were unsuccessful because different
measures were misaligned by a quarter or more. Only after identifying
this database problem was the company able to identify significant
statistical relations among its measures. Similarly, a shoe retailer
found that its weekly data ended on Saturdays for some measures and
on Sundays for others. Since weekends are its primary selling days, this
small misalignment made it difficult to identify relationships. Correcting
measurement and data problems such as these was necessary before
the companies could effectively use data analysis to validate their performance
measures or modify their hypothesized business models.
A related issue is measures with different units of analysis or levels of
aggregation. One service provider we studied had fewer than 1,000 large
customers, and sought to determine whether customer-level profitability
and contract renewal rates were related to the employee and customer
measures it tracked in its executive dashboard. However, when it
went to perform the analysis, the company found that the measures
could not be matched up at the customer level. Although customer
satisfaction survey results and operational statistics could be traced to
each customer, employee opinion survey results were aggregated by
region, and could not be linked to specific customers. The company
also had no ability to link specific employees to a given customer,
making it impossible to assess whether employee experience, training,
or turnover affected customer results. Furthermore, the company did
not track customer profitability, only revenues. To top it off, there was
not even a consistent customer identification code to link these separate
data files. Given these limitations, it was impossible to conduct a rigorous
assessment of the links between these measures.
100 CHRISTOPHER D. ITTNER & DAVID F

Kết quả (Việt) 1:

Các biện pháp chiến lược tương tự khác thường được đo một cách khác nhau qua
đơn vị kinh doanh. Ví dụ, một số nhà máy sản xuất của một hàng đầu
consumer durables firmmeasured doanh thu tất cả nhân viên trong khi những người khác
đo chỉ tự nguyện doanh thu, một số đo tổng phế liệu chi phí
(tức là tất cả sản phẩm chi phí phát sinh để sản xuất các đơn vị bị tháo dỡ)
trong khi những người khác đo chi phí ròng phế liệu (tức là Tất cả sản phẩm chi phí ít hơn các
tiền nhận được từ việc bán các đơn vị bị tháo dỡ để đại lý phế liệu), và
một số bao gồm yêu cầu bồi thường trách nhiệm pháp lý trong báo cáo lỗi bên ngoài chi phí trong khi
người khác thì không. Mâu thuẫn như đây không chỉ làm cho nó khó khăn
cho công ty để so sánh hiệu suất qua các đơn vị, nhưng cũng làm cho nó
khó khăn để đánh giá tiến độ khi các biện pháp cung cấp không phù hợp hoặc
thông tin xung đột.
mâu thuẫn trong thời gian đo lường cũng có thể xảy ra. Hàng đầu
những nỗ lực ban đầu của cửa hàng liên kết nhân viên và khách hàng
các biện pháp để lưu trữ lợi nhuận không thành công vì khác nhau
các biện pháp đã được thẳng bởi một phần tư hoặc nhiều. Chỉ sau khi xác định
vấn đề cơ sở dữ liệu này là công ty có thể xác định đáng kể
thống kê mối quan hệ giữa các biện pháp của nó. Tương tự, một cửa hàng bán lẻ giày
tìm thấy rằng dữ liệu hàng tuần kết thúc ngày thứ bảy cho một số biện pháp và
vào ngày chủ nhật cho những người khác. Kể từ khi cuối tuần của nó chính bán hàng ngày, điều này
nhỏ misalignment đã làm cho nó khó khăn để xác định các mối quan hệ. Sửa chữa
đo lường và dữ liệu các vấn đề chẳng hạn như đây là cần thiết trước khi
Các công ty có thể sử dụng hiệu quả dữ liệu phân tích để xác nhận hiệu suất của họ
các biện pháp hoặc sửa đổi của mô hình kinh doanh gan giả thuyết.
một vấn đề có liên quan là các biện pháp với các đơn vị khác nhau của phân tích hoặc các cấp độ của
tập hợp. Một trong những nhà cung cấp dịch vụ chúng tôi nghiên cứu có ít hơn 1.000 lớn
khách hàng, và tìm cách để xác định cho dù khách hàng cấp lợi nhuận
và hợp đồng gia hạn mức được liên quan đến các nhân viên và khách hàng
biện pháp nó theo dõi trong bảng điều khiển giám đốc điều hành của nó. Tuy nhiên, khi nó
đã đi để thực hiện các phân tích, công ty tìm thấy rằng các biện pháp
không có thể được kết hợp ở cấp độ khách hàng. Mặc dù khách hàng
kết quả khảo sát sự hài lòng và hoạt động thống kê có thể được truy tìm đến
mỗi khách hàng, kết quả khảo sát ý kiến nhân viên đã được tổng hợp bởi
khu vực, và có thể không được liên kết đến khách hàng cụ thể. Công ty
cũng đã không có khả năng liên kết cụ thể nhân viên với một khách hàng nhất định,
làm cho nó không thể để đánh giá liệu nhân viên kinh nghiệm, đào tạo,
hoặc doanh thu ảnh hưởng kết quả khách hàng. Hơn nữa, công ty đã làm
không theo dõi khách hàng lợi nhuận, chỉ doanh thu. Để đầu nó đi, có
thậm chí không một mã số nhận dạng khách hàng phù hợp để liên kết những riêng biệt
tập tin dữ liệu. Đưa ra những hạn chế này, nó đã không thể thực hiện một nghiêm ngặt
đánh giá của các liên kết giữa các biện pháp.
100 CHRISTOPHER D. ITTNER & DAVID F

Kết quả (Việt) 2:

các biện pháp chiến lược tương tự khác thường được đo lường khác nhau trên khắp
các đơn vị kinh doanh. Ví dụ, một số nhà máy sản xuất hàng đầu của một
hàng tiêu dùng firmmeasured tổng kim ngạch nhân viên trong khi những người khác
chỉ đo doanh thu tự nguyện, một số chi phí phế liệu tổng đo
(tức là tổng chi phí sản phẩm phát sinh để sản xuất các đơn vị tháo dỡ)
trong khi những người khác đo chi phí phế liệu ròng (tức là tổng số sản phẩm chi phí ít
tiền nhận được từ việc bán các đơn vị tháo dỡ đến một đại lý phế liệu), và
một số bao gồm khiếu nại trách nhiệm trong báo cáo chi phí thất bại bên ngoài trong khi
những người khác thì không. Mâu thuẫn như thế này không chỉ gây khó khăn
cho các công ty để so sánh hiệu suất trên đơn vị, nhưng cũng đã làm cho nó
khó khăn để đánh giá sự tiến bộ khi các biện pháp cung cấp không phù hợp hoặc
thông tin trái ngược nhau.
không nhất quán trong thời gian đo lường cũng có thể xảy ra. Một hàng đầu
những nỗ lực ban đầu của cửa hàng bách hóa để liên kết nhân viên và khách hàng
các biện pháp để lưu trữ lợi nhuận đã không thành công vì khác nhau
biện pháp đã được lệch một phần tư hoặc hơn. Chỉ sau khi xác định
vấn đề cơ sở dữ liệu này là công ty có thể xác định ý nghĩa
thống kê quan hệ giữa các biện pháp của nó. Tương tự như vậy, một nhà bán lẻ giày
thấy rằng dữ liệu hàng tuần kết thúc vào ngày thứ Bảy cho một số biện pháp và
vào ngày chủ nhật cho những người khác. Kể từ cuối tuần là ngày bán chính của nó, điều này
không thẳng hàng nhỏ đã làm cho nó khó khăn để xác định các mối quan hệ. Sửa chữa
đo lường và dữ liệu các vấn đề như thế này là cần thiết trước khi
các công ty có hiệu quả có thể sử dụng phân tích dữ liệu để xác nhận hoạt động của họ
hoặc sửa đổi các biện pháp đưa ra giả thuyết mô hình kinh doanh của họ.
Một vấn đề liên quan là các biện pháp với các đơn vị khác nhau của phân tích hoặc mức độ
tập hợp. Một nhà cung cấp dịch vụ, chúng tôi nghiên cứu có ít hơn 1.000 lớn
khách hàng, và tìm cách để xác định xem khách hàng cấp lợi nhuận
và gia hạn hợp đồng giá có liên quan đến nhân viên và khách hàng của
các biện pháp đó theo dõi trong bảng điều khiển điều hành của nó. Tuy nhiên, khi
đã thực hiện các phân tích, các công ty phát hiện ra rằng các biện pháp
không thể được xuất hiện lên ở mức độ khách hàng. Mặc dù khách hàng
kết quả khảo sát sự hài lòng và thống kê hoạt động có thể được truy nguồn từ
mỗi khách hàng, kết quả khảo sát ý kiến của nhân viên đã được tập hợp theo
khu vực, và không thể được liên kết với khách hàng cụ thể. Công ty
cũng không có khả năng liên kết các nhân viên cụ thể cho một khách hàng nhất định,
làm cho nó không thể đánh giá xem nhân viên kinh nghiệm, đào tạo,
hoặc doanh thu bị ảnh hưởng kết quả của khách hàng. Hơn nữa, công ty đã
không theo dõi lợi nhuận của khách hàng, chỉ có doanh thu. Để đầu nó đi, có
thậm chí không một mã số nhận dạng khách hàng phù hợp để liên kết các riêng biệt
tập tin dữ liệu. Với những hạn chế, nó đã không thể tiến hành một khắt khe
đánh giá mối liên hệ giữa các biện pháp này.
100 CHRISTOPHE R D. Ittner & DAVID F