באמת היה יכול להיות נחמד אם היינו יכולים לתאר בעיות מורכבות בחיים (למשל: הצלחת הפרויקט) בעזרת מספרים פשוטים וחד משמעותיים (למשל: 10). אז אנחנו מנסים, כי זה הרבה יותר קל להסתמך על מספרים, מלנתח באופן מעמיק את המורכבות של מה שקורה.

הבעיות העיקריות שאני מוצאת בשימוש במדדים:

1. המדד עלול להיות מוטעה.
כדוגמא אביא את אחד הציטוטים המפורסמים של ביל גייטס, מייסד מיקרוסופט:
"טסנו מדי שבוע להיפגש עם IBM, אבל הם חשבו שהדרך למדוד תוכנה היא לפי כמות הקוד שכתבנו, כשלמעשה ככל שהתוכנה טובה יותר, הקוד שלה מכיל פחות שורות."

מדד שגוי דומה: היחס בין מספר הבאגים למספר שורות התוכנה.

דוגמא נוספת: לפי מדד הפריפריאליות של הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, גבעתיים היא העיר המרכזית ביותר בישראל, בעוד שתל אביב רק במקום השני. זאת בגלל שגבעתיים מוקפת בערים מ-4 כיוונים, בעוד שתל אביב רק מ-3, בגלל שממערב לה יש ים (קישור לכתבה).


2. עצם קיום המדד משנה את התנהגות הגוף הנמדד, ולא תמיד בכיוון הנכון.

דוגמא 1: העובד במרכז התמיכה של גוף תקשורת כלשהו, נמדד לפי המהירות שבה הוא פותר את בעיית הלקוח. לכן, כאשר מתקשר לקוח עם בעיית חיבור, כדאי לו יותר להמליץ ללקוח לגשת פיזית למרכז התמיכה ולהחליף את המכשיר (שאז הפניה כביכול מסתיימת מיידית), מאשר לבדוק איתו את מקור הבעיה ולפתור לו אותה מרחוק (קרה לי...).

דוגמא 2: חברה שנהגה לתת לכל עובד ציון מספרי בהערכה השנתית שלו. ככלל קבוע, 10% בעלי הציונים הנמוכים יותר, פוטרו, גם אם היו טובים מספיק (גם זה סיפור אמיתי). נוצר מצב בו עובדים נמנעו מלסייע לעובדים אחרים, על מנת שלא ישיגו ציונים גבוהים משלהם.

דוגמא 3: בתי חולים צנתרו אנשים ללא צורך - רק כדי לעמוד ביעד (קישור לכתבה).


3. הסקת מסקנות מוטעית מהמדד

דוגמא 1: כאשר העובדים במרכז התמיכה משלימים את הטיפול בפניות הלקוחות בזמן קצר יותר, המסקנה שהתמיכה בלקוחות השתפרה עלולה להיות מוטעית. יתכן שהלקוחות דווקא מקבלים שירות פחות טוב (כמו בדוגמא לעיל), שעולה לחברה יותר (נדרשת להחליף יותר מכשירים, עזיבת לקוחות).

דוגמא 2: נניח שאנחנו מודדים את מספר הבאגים החדשים שהתגלו בכל גירסה. בגירסה הנוכחית התגלו פי 1.5 באגים מאשר בגירסה הקודמת. האם המסקנה צריכה להיות היא שקבוצת הפיתוח עבדה פחות טוב? אולי הסיבה האמיתית לשינוי היא שקבוצת הבדיקות עבדה יותר טוב?

דוגמא 3: מספר הכניסות לאתר האינטרנט של החברה גדול יותר בעקבות הפניה מסוג מסוים (A/B testing). האם זה אומר שמכירות החברה עומדות לעלות? לא בהכרח. תלוי מי הם המבקרים באתר ומה פוטנציאל הרכישה שלהם.


4. הימנעות מירידה לשורשי הבעיות, כאשר זמין "פתרון קל".

זה, לטעמי, החיסרון הגדול ביותר בשימוש במדדים!

דוגמא 1: מודדים את קצב ניצול ה-buffer או התקדמות ה-burn down chart, במקום להבין למה הוא כזה.

דוגמא 2: מודדים את קצב הביצוע במקום את הגורמים לו ואת הדרכים להעלות אותו.

נכתב ע"י רונית סנה
IntelliManage

שאלות ותגובות למיתוס זה ניתן להעלות כאן