Analyser les systèmes par Josh Kaufman (résumé chapitre 10 du Personal MBA)

Chapitre 10 — analyser les systèmes

Il est nécessaire d’analyser les systèmes. Pour cela, il faut analyser les systèmes alors qu’ils sont en cours de fonctionnement. Comment déconstruire des systèmes et mesurer ce qui est important ?

La déconstruction

Les systèmes sont constitués de plusieurs flux, stocks et processus interdépendants. S’il y a trop d’éléments, les limites cognitives ne permettent pas d’analyser le système dans son ensemble. La déconstruction d’un système permet de faire l’analyse des systèmes en le décomposant. C’est l’inverse de la loi de Gall. Isoler les sous-systèmes permet d’analyser le système dans son ensemble. Identifier les déclencheurs et les conditions de fonctionnement de chaque sous-système. Les graphiques aident à comprendre les systèmes complexes.

La mesure

Une fois que les différents systèmes ont été identifiés, il est nécessaire de comprendre quoi mesurer. La mesure permet d’éviter l’ignorance de l’absence. Mesurer est la première étape vers l’amélioration.

Les indicateurs clefs de performance

Il est possible de mesurer de nombreuses choses. Les indicateurs clefs de performances sont la priorisation des données à mesurer. Ils sont directement liés aux principaux éléments économiques fondamentaux de l’entreprise ou aux éléments de sorties. Limiter les indicateurs clefs à 3 ou 4 par système.

Qualité d’entrée — qualité de sortie

La qualité des données à l’entrée influence les résultats. Il est essentiel d’être attentif à la qualité des données avec lesquelles on travaille.

La tolérance

Les dirigeants attendent la perfection. Une fiabilité de 100 % est utopique. Les erreurs ne doivent pas dépasser un seuil. Évaluer une tolérance acceptable permet de ne pas faire de la surqualité. Une fiabilité trop élevée peut être trop chère à atteindre.

L’honnêteté d’analyse

Mesurer l’efficacité sur le WEB, l’investissement en va-t-il la peine ? L’honnêteté d’analyse est nécessaire même si elle n’embellit pas la vérité. Demander des avis d’une tierce personne permet d’avoir un avis objectif. Cela peut être dur à entendre, mais l’information est vraie.

Le contexte

L’utilisation de mesure pertinente est un élément essentiel, celles-ci ne doivent pas être dissociées du contexte. Il est nécessaire de prendre en compte le contexte. Supprimer le contexte rend aveugle.

L’échantillonnage

Cela consiste à prélever quelques données au hasard, et à estimer la totalité sur la base de ces données. Cela peut aider à identifier rapidement des erreurs systémiques. Les sondages sont une forme d’échantillonnage. Certains faux clients sont parfois payés pour tester les vendeurs. Dans le cadre d’un échantillonnage attention à prendre un échantillon aléatoire le plus large possible.

La marge d’erreur

C’est l’estimation des degrés de confiance dans vos résultats. Plus il y a d’échantillons, plus l’on diminue notre marge d’erreur. Attention aux conclusions trompeuses, la taille de l’échantillon doit être représentative.

Le ratio

C’est une méthode de comparaison de deux mesures. Les % sont des ratios sur une base de 100. Le taux de vente, le taux de retour de réclamation sont différents ratios calculés. Suivre l’évolution des ratios permet de comprendre dans quelle direction va le système.

La caractérisation

La moyenne est sujette aux valeurs extrêmes.

La médiane est une forme spécifique des centiles. La médiane peut être un complément à la moyenne.

Un mode est le calcul du nombre d’itérations d’une valeur.

La moyenne de valeur extrême correspond à la somme des valeurs extrêmes/le nombre de valeurs.

Corrélation et causalité

La causalité correspond à la relation de cause à effet. La corrélation et la causalité sont deux choses différentes. La causalité est plus dure à prouver que la corrélation. Plus les changements sont présents, plus cela est compliqué d’identifier leurs impacts. Isoler le changement permet de connaitre son impact.

Les normes

Les normes exploitent les données historiques pour connaitre les données actuelles. Les changements de méthodes de mesures changent les normes. La performance passée ne garantit pas la performance future.

L’approximation

Une approximation permet d’avoir une valeur sans la connaitre. L’approximation doit être corrélée aux éléments souhaités.

La segmentation

La segmentation décompose des données en sous-groupe pour faire apparaitre des éléments. 3 méthodes pour la segmentation

  • Les résultats passés : Segmentation sur la base des actions passées, le calcul de la valeur de cycle de vie est une segmentation
  • La démographie : Segmentation sur la base des caractéristiques personnelle externe
  • Analyse psychologique : Segmentation sur la base des données psychologiques et des attitudes dans lesquelles les individus se voient.

L’humanisation

L’analyse est rassurante, mais il est nécessaire de comprendre ce que cela veut dire. L’humanisation utilise la donnée pour raconter une histoire avec l’expérience. Recompter une histoire avec les données permet de mieux faire passer les messages.

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