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在考慮數據收集或目標確定時,應確保當前使用的測量系統能夠反映改進效果。就減少活動天數的情況而言,將sLa的改進目標設定為“減少到2天或更少”更為合理。或者,嘗試調整測量系統,使其測量精確到“小時”。
在服務業,數據的收集非常重要,需要保證所有重要的數據都能得到,數據準確無誤。當出現信息延遲時,知道如何從其他數據源收集數據也很重要。
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一旦收集到數據,就必須進行驗證。需要考慮數據是否“可重復”和“可再現”。不要因為公司長期使用,就認為數據是“可重復”和“可再現”的。不要接受這樣一個錯誤的想法:因為數據不是由測量工具或評估方法提供的,所以它的重復性和再現性無法驗證。
可重復性可以定義為同一客戶服務代表(CSR)每次使用相同方法幫助客戶解決相同問題的能力。可重復性可以定義為不同客戶服務代表(CSR)使用相同方法幫助客戶解決相同問題的能力。
例:某公司的項目測量系統是由一些傳真發射機組成的,倡導者和BB從未懷疑過數據。然而,在接受了關于數據“可信度檢查”必要性的驗證培訓和指導后,他們大吃一驚:每天早上,統計的傳真數量多達幾千份,但這個數字與電話線上統計的來電數量有很大不同。
然而,在每月使用的高峰期,傳真的統計數據明顯少于來電的數量。在對高、中、低三個不同時間段的記錄數據進行精度驗證后,人們發現了兩個問題,最終成為項目解決方案的顯著Xs。此外,該項目還進行了其他測試,以確保數據“可重復”和“可再現”。
如果收集的源數據由一個或多個系統自動處理,結果往往不可重復,這是由“舍入”和“舍入”等操作原因造成的。的不可重復值可能是由收集源數據的不同人員造成的。重復性可能會受到在不同時間參與操作的不同字符串的影響。
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如果您要生成新的數據系統或調整現有系統,請首先考慮自動測量。自動化具有穩定且可預測的重復性和再現性,從長遠來看具有成本效益,流程改進的回報會更快。誠然,起步階段會有點痛苦,因為建立這樣一個體系需要資金和創造力。
例子:一個公司在網站初期需要一個測量系統,了解網站是否有特色,如何推廣,如何推廣網站的使用。他們為此動了不少腦筋,最終選擇了一種測量方法,那就是統計用戶在特征屏幕上的點擊頻率。這種測量方法對營銷定位起到了很大的作用,有助于網站的推廣應用。
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