Metrics หรือตัวชี้วัดเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง พวกมันช่วยให้แบรนด์วัดสิ่งที่สนใจได้ ในทุก ๆ แบรนด์นั้นมีเป้าหมายที่สูง และการรู้ว่าแบรนด์กำลังมีความก้าวหน้าอย่างไรเป็นเรื่องที่สำคัญ ตัวชี้วัดจะทำให้สามารถรู้ว่าจะต้องกระตุ้นทีมอย่างไร และการสร้างความน่าเชื่อถือของการทำงานออกมาได้
แต่การทำเช่นนี้ไม่ใช่เรื่องง่าย มีตัวชี้วัดหลายสิบแบบที่ดูเหมือนจะวัดสิ่งเดียวกัน และมีการคิดค้นตัวชี้วัดใหม่ ๆ ที่เป็นที่นิยมทุกวัน ปัญหาคือควรใช้ตัวชี้วัดใดและควรหลีกเลี่ยงอะไรในการใช้ชี้วัดออกมา? บทความนี้จะช่วยคุณในการตัดสินใจในการเลือกตัวชี้วัดออกมาได้
1. ตัวชี้วัดควรเป็นตัวแทนที่ดีของสิ่งที่แบรนด์พยายามวัด : ปกติแล้วแบรนด์ไม่สามารถวัดสิ่งที่แบรนด์สนใจได้โดยตรง ยกตัวอย่างเช่น หากเป้าหมายคือวัดคุณภาพของบทความใน Newsletter จะทำอย่างไร? “คุณภาพ” เป็นเรื่องที่ใช้ความรู้สึกส่วนตัวและไม่มีวิธีที่สามารถประเมินได้ออกมา ดังนั้นแบรนด์ต้องเลือกตัวชี้วัดที่ดีที่สุด (หรือแย่น้อยที่สุด) สำหรับเป้าหมายของแบรนด์ที่จะสามารถวัดได้ออกมา ในตัวอย่างนี้ คือสามารถใช้ open rate หรือจำนวน Likes เป็นตัวแทนของคุณภาพได้
2. ตัวชี้วัดควรคำนวนได้ และเข้าใจได้ง่าย : หลายแบรนด์หรือหลายคนมักชอบตัวชี้วัดที่ดูซับซ้อน แต่ตัวชี้วัดที่ซับซ้อนนั้นอันตรายด้วยเหตุผลหลายประการ
1. เข้าใจยาก: เพราะหากไม่เข้าใจวิธีการคำนวณตัวชี้วัด ก็จะไม่รู้วิธีตีความการเปลี่ยนแปลงของค่าต่าง ๆ หรือไม่เข้าใจว่าค่านั้นจะส่งผลอย่างไร
2. ถูกบังคับให้ไปวิเคราะห์แบบศูนย์กลาง : บ่อยครั้งที่ทีม Data Science เป็นทีมเดียวที่สามารถคำนวณตัวชี้วัดที่ซับซ้อนได้ ดังนั้นการทำเช่นนี้ ก็การมีตัวชี้วัดที่ซับซ้อน จะทำให้ทีมอื่น ๆไม่สามารถมาช่วยวิเคราะห์ได้เลย ทำให้งานนั้นช้าลง
3. มีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด: ตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมักต้องการข้อมูลจากหลายทีม และมักเกิดข้อผิดพลาดเพราะหนึ่งในข้อมูลต้นน้ำอาจจะเสียหายได้
4. มักจะเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์: ตัวชี้วัดที่ซับซ้อนหลายอย่างอาศัยการคาดการณ์ ซึ่งมักไม่แม่นยำและเปลี่ยนแปลงเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ทำให้เกิดความสับสนขึ้นได้
3. ตัวชี้วัดในการทำงานที่ดีควรเปลี่ยนแปลงได้ดี : หากต้องการบริหารธุรกิจด้วยตัวชี้วัด ตัวชี้วัดนั้นต้องเปลี่ยนแปลงได้ดีหากตัวชี้วัดมีการเปลี่ยนแปลงที่ใช้เวลาอย่างมาก นั่นคือใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนเพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่จะรู้ผลทำให้ธุรกิจจะไม่มีวงจรการตอบสนองที่ช่วยให้แบรนด์นั้นปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องได้อย่างรวดเร็ว
4. ตัวชี้วัด นั้นต้องถูกควบคุมแก้ไขได้ยาก : เมื่อแบรนด์เลือกตัวชี้วัดและได้คนรับผิดชอบในการปรับปรุงตัวชี้วัดนั้นให้ดีขึ้น คนที่รับผิดชอบมักจะทำงานประสิทธิภาพที่ดีที่สุดขึ้นมาและหลายครั้งนำไปสู่ผลที่ไม่ได้อยากได้ เช่น Meta อยากโชว์ relevant content ให้ผู้ใช้เพื่อที่จะเพิ่มเวลาใช้งานบนหน้าเว็บไซต์ เลยใช้ engagement metrics เช่น likes, comments มาวัดทำให้แบรนด์นั้นรู้ Algorithms เลยหาวิธีเอาชนะโดยการทำ Clickbait ขึ้นมา ซึ่งนี่คือการที่ Metric ถูกควบคุมได้จากวิธีการต่าง ๆ ทำให้ตัวชี้วัดนั้นเสียไป
5. ตัวชี้วัดที่ดีไม่ควรมีเกณฑ์ที่กำหนดขึ้นมาอย่างตามใจ : ตัวชี้วัดที่ดีไม่ควรถูกกำหนดโดยเกณฑ์ที่กำหนดขึ้นมาแบบไม่มีเหตุผล เช่น เลือก “1,000 views” เพียงเพราะมันเป็นตัวเลขที่สวยงาม แต่ควรกำหนดจากข้อมูล
6. ตัวชี้วัดที่ดีต้องมีบริบทแวดล้อม : ตัวชี้วัดที่เป็นตัวเลขที่ไม่มีบริบทไม่ค่อยช่วยอะไร เช่น “คำนวนจากกลุ่มลูกค้า 1000 ล้านคน” หรือ “มีรายได้ 100 ล้านจากลูกค้า” ไม่ได้บอกอะไรแบรนด์เลย หากต้องการให้มีความหมาย จำเป็นต้องใส่บริบทลงไปเช่น จำนวนที่ผู้ใช้แต่ละคนได้รับในช่วงเวลาหนึ่ง หรือต่อลูกค้าหนึ่งคน
7. ตัวชี้วัดต้องมี คนที่ดูแลที่ชัดเจน : หากแบรนด์ต้องการเห็นการเปลี่ยนแปลงในตัวชี้วัด แบรนด์จำเป็นต้องมีคนที่รับผิดชอบในการดูแลปรับปรุงตัวชี้วัด แม้ว่าจะมีทำงานมากมายที่เกี่ยวข้องกับตัวชี้วัดนั้น แบรนด์ก็ยังต้องการคนที่รับผิดชอบคนเดียวที่รับผิดชอบเพื่อที่จะให้บรรลุเป้าหมายการใช้ตัวชี้วัดนั้น ๆ
8. ตัวชี้วัดที่ดีต้องลด Noise : ตัวชี้วัดจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อคุณสามารถตีความการเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัดได้ เพื่อให้วัดค่าได้มีประสิทธิภาพการลด Noise จึงจำเป็นอย่างมากเพื่อให้ตัวชี้วัดทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
9: ตัวชี้วัดบางอย่างควรเป็นมาตรฐาน : สำหรับตัวชี้วัดบางประเภท การเปรียบเทียบระหว่างบริษัทเป็นสิ่งสำคัญ เช่น หากอยู่ในธุรกิจ B2B CFO ต้องการเปรียบเทียบ รายได้ ก็ควรต้องใช้ตัวชี้วัดมาตรฐานที่ทุกที่ใช้กันเช่น Net Revenue Retention (NRR) หรือ CAC กับคู่แข่ง
