Jul 12, 2023

Cẩn trọng với việc sử dụng các chỉ số đại diện (proxy measures) và các thước đo thay thế

Proxy measures là các chỉ số hoặc thước đo đại diện cho mục tiêu hoặc kết quả mà tổ chức muốn đạt được. Tuy nhiên, việc sử dụng proxy measures có thể gây ra những sai lầm trong đánh giá và quản lý hiệu quả của tổ chức. Các proxy measures thường không đầy đủ hoặc chính xác trong việc đo lường các mục tiêu và kết quả thực sự, và có thể dẫn đến các quyết định sai lầm và các hành động không hiệu quả.

Bài viết sau BAC sẽ đưa ra một số ví dụ về proxy measures và những sai lầm mà chúng có thể gây ra đồng thời cảnh báo bạn cẩn trọng với việc sử dụng các chỉ số đại diện (proxy measures) và các thước đo thay thế trong việc đánh giá chỉ số và quản lý hiệu suất của các tổ chức.

1. Proxy measures thực tế biểu hiện như thế nào?

Thông thường các doanh nghiệp, tổ chức khá giỏi trong việc đo lường các chỉ số cho dù đó là những đánh giá tích cực từ khách hàng, sự tham gia của nhân viên, thời gian xử lý cuộc gọi trung bình hay các khía cạnh khác... Trong nội bộ, luôn có những bộ phận hay cá nhân cụ thể có khả năng theo dõi chúng. Họ có thể kiểm soát bằng việc tạo ra các báo cáo hoặc bảng điều khiển để các nhà lãnh đạo có thể xem các yếu tố trong tổ chức đang hoạt động như thế nào.

Theo thời gian, thỉnh thoảng một chỉ số sẽ bị lệch và tổ chức sẽ có mong muốn đưa nó trở lại đúng quỹ đạo. Có thể là cuộc khảo sát về mức độ gắn kết của nhân viên cho thấy mọi người không hài lòng. Hay một trung tâm liên lạc nơi mà thời gian xử lý cuộc gọi trung bình đã giảm từ 3 phút lên 5 phút. Dù thế nào đi chăng nữa, không khó để tưởng tượng rằng nhà quản lý có liên quan sẽ muốn nhanh chóng điều tra và bắt đầu các hành động thay đổi.

Tuy nhiên, đây là một nguy hiểm đang chờ đợi những người không kịp chuẩn bị. Sẽ rất dễ tạo ra phản ứng vội vàng khi chỉ chú trọng đến dữ liệu mà không xem xét bối cảnh của nó. Sẽ còn nguy hiểm hơn nếu đưa ra quyết định chỉ dựa trên các chí số thay thế “proxy measures”. Thuật ngữ “proxy measures” ở đây là các chỉ số, thước đo hoặc dữ liệu thay thế được sử dụng để đại diện cho một mục tiêu hoặc kết quả mà không phải là mục tiêu hay kết quả chính thức. Các proxy measures thường được sử dụng khi mục tiêu hoặc kết quả chính không dễ đo lường hoặc không thể đo lường trực tiếp.

Lý thuyết có thể nghe khá trừu tượng, vì vậy đây là một ví dụ thực tế để chứng minh. Giống như những người khác, bạn đeo một chiếc đồng hồ thông minh để đếm số bước đi. Việc làm này chắc chắn đã thay đổi hành vi của bạn, và bạn cố gắng đi 10.000 bước mỗi ngày. Tuy nhiên, nếu mục tiêu tổng thể của bạn là "giữ gìn sức khỏe bằng cách vận động thường xuyên" thì bộ đếm bước chân là một chỉ số thay thế tốt nhất. Chắc chắn, nó sẽ cho biết liệu bạn có đột nhiên rơi vào lối sống ít vận động hay không… nhưng sẽ rất dễ dàng để 'gian lận' hệ thống này. Bạn có thể lắc đồng hồ bằng việc vung tay thay vì chạy bộ.

2. Nguy hiểm của việc so sánh không công bằng

Vấn đề ở đây là có thể dễ dàng đánh đồng 'số bước' với 'mức độ năng động và khỏe mạnh' của một người. Nhưng đó sẽ là một sự tương đương nguy hiểm để thực hiện. Cuối cùng, đồng hồ thông minh (tôi đoán) là “đo số chuyển động của cánh tay có khả năng chỉ ra các bước”.

Vấn đề ở đây là rất dễ để đánh giá "số bước đi" và "sức khỏe hoạt động" của một người là tương đương. Nhưng đó sẽ là một sự đánh đồng nguy hiểm. Cuối cùng, chiếc đồng hồ thông minh "đo số lượng chuyển động cánh tay có khả năng chỉ ra số bước đi". Đó là số liệu thực, nó có thể được sử dụng để ước tính nhiều thứ khác, nhưng đó chỉ là một phép tính xấp xỉ. Bạn chắc hẳn sẽ không muốn phụ thuộc vào nó để đưa ra quyết định.

Một khuôn mẫu tương tự cũng tồn tại trong các tổ chức nơi mà sự so sánh không công bằng thỉnh thoảng vẫn diễn ra. Hãy tưởng tượng một quản lý trung tâm cuộc gọi đang đo 'thời lượng trung bình của cuộc gọi' và muốn mỗi tổng đài viên đạt được thời lượng trung bình là 3 phút hoặc ít hơn. Người quản lý có lẽ đang đánh đồng “hiệu quả của nhân viên” với “thời lượng cuộc gọi”. Nhưng liệu điều này có thực sự đúng không?

Mở rộng ví dụ này, có thể có hai nhân viên khác nhau: Nhân viên A có độ dài xử lý cuộc gọi trung bình là 5 phút, còn Nhân viên B là 2,5 phút. Nhân viên A bị đưa vào chương trình quản lý hiệu suất, trong khi nhân viên B được trao thưởng. Điều này liệu có công bằng hay không? Hoặc có thể là nhân viên A đang tìm hiểu nhu cầu của khách hàng một cách cẩn thận, giải quyết nguyên nhân gốc rễ để họ không phải gọi lại lần nữa, trong khi nhân viên B chỉ làm qua loa để kết thúc cuộc gọi nhanh nhất. Có lẽ nhân viên B thậm chí còn cắt đứt một khách hàng không thường xuyên để đạt được mục tiêu của mình…Vấn đề ở đây là nếu nhà quản lý không điều tra thêm thì sẽ không thể biết được.

3. Một câu hỏi then chốt: “Tại sao?”

Cũng giống như rất nhiều tình huống khác, một câu hỏi quan trọng cần đặt ra là “Tại sao?”. Trong trường hợp này, điều quan trọng là phải hỏi tại sao các phép đo cụ thể lại được thực hiện. Đây có thể là một câu hỏi khó trả lời đối với các bên liên quan và các bên liên quan khác nhau có thể có quan điểm khác nhau về lý do để đo lường và báo cáo về một chỉ số cụ thể.

Việc đặt câu hỏi này có thể giúp chúng ta xác định những lỗ hổng tiềm ẩn trong cách đánh giá các tình huống. Ví dụ: hãy tưởng tượng chúng tôi đã hỏi hai bên liên quan tại sao lại đo thời gian xử lý cuộc gọi. Có lẽ họ nói:

"Để đo hiệu quả của các tổng đài viên"

"Để đảm bảo dịch vụ khách hàng tốt"

Có thể cho rằng, chỉ số này không đạt được bất kỳ mục tiêu nào trong hai mục tiêu trên. Có thể cần phải có các chỉ số khác để cung cấp một cái nhìn tổng quan hơn. Ngoài ra cũng có thể cần xem xét các phản hồi từ khách hàng, các điểm đánh giá sự hài lòng của khách hàng và những điều tương tự. Trong một số trường hợp, ngừng đo lường hoặc báo cáo hoàn toàn về vấn đề nào đó là điều thực sự hữu ích, vì lúc này hành động báo cáo chỉ có tác dụng làm phân tán và xao nhãng. Tất cả điều này hoàn toàn phụ thuộc vào bối cảnh, vì vậy có thể cần phải điều tra thêm về tình huống.

4. Đặt câu hỏi về tiêu chuẩn

Với bất kỳ tình huống nào, đây là một lĩnh vực mà các BA có thể gia tăng giá trị bằng cách hành động với sự tò mò. Nghiên cứu ngược lại để hiểu lý do tại sao mọi thứ được đo lường sẽ giúp đảm bảo rằng các phương án cải tiến khả thi được tạo ra.

Như vậy, để đạt được kết quả tốt nhất, các tổ chức nên sử dụng một loạt các thước đo và chỉ số khác nhau, bao gồm các thước đo chất lượng và hiệu quả để đánh giá và quản lý hoạt động của mình. Các tổ chức cũng cần phải thận trọng trong việc sử dụng các proxy measures và đảm bảo rằng chúng không gây ra các sai lầm trong đánh giá và quản lý hiệu quả của tổ chức. Hy vọng những kiến thức BAC chia sẻ đã ít nhiều giúp ích cho bạn trên con đường sự nghiệp. Tiếp tục ủng hộ BAC bằng cách thường xuyên đón đọc những bài viết mới tại BAC's Blog bạn nhé!

Nguồn tham khảo:

https://www.batimes.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì và làm thế nào để ứng dụng trong công việc là những câu hỏi thường gặp. BAC sẽ giúp bạn tổng hợp những kiến thức nền tảng thông qua các ví dụ thực tế, gần gũi.
Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Bạn muốn tìm bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án? Bạn là người mới và chưa biết phải bắt đầu từ đâu? Hãy để BAC giúp bạn thông qua hướng dẫn chi tiết ở đây.
Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Nếu bạn đang tìm hiểu về phân tích dữ liệu và gặp khái niệm dữ liệu thứ cấp thì đây là bài viết dành cho bạn. BAC sẽ giúp bạn tìm hiểu tất cả thông tin như định nghĩa, đặc điểm, ưu và nhược điểm cũng như những phương pháp phân tích.
Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, ảnh hưởng đến vai trò của Business Analyst (BA). Hãy phân tích BA cần làm gì để thích nghi ở thời đại mới

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC