طريقة كانبان: مثال PNZ رقم 1 ، عملية دراسة القياس في الشركات الناشئة

 لقد وصفت في مقالتي السابقة أنه يمكننا تصور عملية التسليم على أنها عملية تراكم المعرفة .

يوضح مخطط العملية الناتج كيف تدخل المعرفة وتتراكم تدريجياً من خلال سلسلة من الأنشطة المهيمنة. النقاط التي تفصل بين هذه الأنشطة ليست التبديل بين المتخصصين الوظيفيين ، ولكنها تؤدي إلى تغيير في نمط التفاعل. تم إعطاء مثال لمثل هذا الرسم التخطيطي لعملية تسليم البرامج المتوسطة.

حان الوقت الآن لإظهار تطبيق هذا النهج على العمليات الأخرى ، وسأعطي بعض الأمثلة من عالم لا علاقة له بتوريد البرامج. سوف ننتقل إلى بداية عام 2003 ودوراتي الأولى لدراسة الخلق والقياس والدراسة ، التي نستخدمها الآن لاستدعاء شركة صغيرة. في ذلك الوقت ، كنت أعيش في نيويورك وكنت أحد المهندسين القلائل في شركة الإعلان عبر الإنترنت الشابة.

ماذا نقدم؟

النقطة النهائية لهذه العملية هي التأكيد من جانب الأعمال على أهمية النسخة المحدثة من منتجنا. يرجى ملاحظة أننا لا نناقش عملية إنشاء وتسليم المنتج نفسه. تم صنع المنتج بالفعل وهو جاهز للقاء مستخدميه. السؤال هو: كيف نبني عملية التعلم من الآن فصاعدا؟

من الناحية التخطيطية ، قد يبدو هذا:

في المراحل الأولى من هذه العملية ، يسيطر نشاط واحد: التأكد من أن نائب رئيس الإعلان لدينا في صباح اليوم التالي لن يضطر إلى الصراخ: "Guy ، أين دخلي؟!" يمكن إعادة صياغة هذا التعجب المحتمل كفرضية إحصائية واختباره على نسبة صغيرة من المستخدمين ، مع مجموعة تحكم. حاولنا إثبات أن وظائفنا التي تم إصدارها في أحدث إصدار لم تضر بالعمل. أردنا أن نكون على يقين بنسبة 100٪ من أن مديري الحملات الإعلانية سيكونون قادرين على استخدام المنتج المحدث ، وإطلاق مجموعة إعلاناتهم والحصول على نفس الدخل في اليوم الذي تحصل عليه المجموعة الضابطة باستخدام الإصدار السابق من المنتج.

يرجى ملاحظة أن هذه العملية لا علاقة لها باختبار الانحدار الذي تم إجراؤه بالفعل كجزء من إنشاء المنتج. يمكننا استقراء ثقتنا في اختبار الانحدار لفرضيتنا ، ولكن لا تفترض إحدى القواعد في Madison Avenue.

تضمنت هذه التجارب كبير مهندسي المنتجات (عادةً أنا) ، ونائب رئيس قسم الإعلانات ، ومدير حملة إعلانية كبيرة ، وضابط عمليات. عندما جاءت نتائج ذات دلالة إحصائية ، زادت ثقتنا ، وبدأ النشاط يتلاشى ، وبدأ النشاط الجديد يهيمن.

كانت مهمتنا التالية هي قياس التحسينات من الوظيفة الجديدة ، وكان أحدها زيادة في الإيرادات من مستخدم واحد. فرضية جديدة: مجموعة اختبار تستخدم نوعًا جديدًا من الإعلانات أو خوارزمية جديدة ستعمل بشكل أفضل من المجموعة الضابطة. تتطلب التجربة الجديدة تغييرًا في تكوين فريق البحث. نحن بحاجة إلى نوع جديد من الإعلانات ، لذلك قمنا بإحضار مصمم رسومات ومبرمج واجهة مستخدم ومديرنا الإبداعي. يمكن أن تثبت التجربة ، على سبيل المثال ، أن خوارزمية الاستهداف الجغرافي الجديدة ستوفر نسبة أعلى من النقرات في فئة السفر. مع وصول النتائج ، نحصل على تأكيد بأن المنتج يمكن نشره على قاعدة المستخدمين بأكملها ، وهذا النشاط يأتي أيضًا في النهاية.

ثم واجهنا الفحص الأخير: هل سيساعد المنتج المحسن في الفعالية المؤكدة للتحسينات في جذب المزيد من العملاء ذوي المذيبات؟ على سبيل المثال ، في ذلك الوقت كانت هناك شركة طيران إقليمية تدير رحلات من مطار واحد إلى عدة وجهات. لن يشتروا أبدًا حملة إعلانية على الصعيد الوطني لإنفاق الأموال ، مثل American أو United أو Delta. هل يمكن لمنتجنا الجديد الموجه للإعلان بدقة استهداف عالية تحويل شركة الطيران هذه إلى عملائنا؟ (هكذا كان.) تطلب هذا النشاط ضم موظف مبيعات للعمل مع نفس مديري الحملات الإعلانية والموظفين المبدعين ، بينما أصبح دور المهندسين ضئيلاً. وهكذا ، رأينا تغييرًا آخر في نمط التفاعل.

مرة أخرى

في هذا المثال ، درسنا عملية التسليم في مجال الخدمات المهنية كعملية لتراكم المعرفة. تصورنا ذلك على أنه سلسلة من الأنشطة المهيمنة. تختفي جميع الأنشطة المهيمنة ذات مرة وتفسح المجال لأنشطة جديدة. في كل مرة يحدث هذا ، لا يتم تشكيل إشارة حول نقل العمل إلى قسم وظيفي آخر ، ولكن حول تغيير في نمط التفاعل.