Je vous ai déjà parlé, sur Mon Cher Watson, du site kpilibrary.com, un site où l’on retrouve notamment une série de suggestions de KPI et également un blogue portant principalement sur les mesures de performance. Sur ce blogue, j’ai récemment fait la lecture d’un article intitulé: 3 questions to design your KPI reports. Je vous résume ici l’essentiel de cet article, qui porte sur les critères à respecter pour développer des mesures de performance utiles.
#1 : Comment se comporte votre performance?
Notez que la question n’est pas, comment se comporte la performance aujourd’hui ou comment se comportait-elle la semaine dernière. La question est beaucoup plus large et pour y répondre, il faudrait que vous ayez une bonne idée de ce qui devrait se passer au niveau de la performance si vous n’inteveniez pas. Pour vous aider à répondre à cette question, vous pourriez avoir besoin d’un graphique qui montre non seulement la tendance de votre performance, mais également la dispersion (variabilité) de cette performance au fil du temps.
Les graphiques XmR sont fort utiles à cet effet. Ils permettent de signaler les vrais changements dans la performance (pour en savoir davantage sur les graphiques XmR, je vous invite à consulter la section intitulée "En savoir plus sur les graphiques XmR, en dernière partie de cet article).
#2 : Pourquoi la performance se comporte de cette façon?
Quand vous décelez un changement dans votre performance, comme une variation dans la mauvaise direction, évitez de vous activez aussitôt à former davantage vos employés, à embaucher des consultants, à investir dans la technologie, etc. Il vous faut d’abord trouver les causes de ce changement. En effet, vous auriez tout à gagner à étudier d’abord les processus de l’activité concernée pour identifier les causes potentielles de ce changement et utiliser les données pour vérifier quelles causes sont réellement corrélées avec le signal observé.
#3 : Comment réagir?
Quand vous connaissez la cause du signal, vous avez plus de chance de trouver les bonnes solutions. Mais il y a plus d’une façon de régler la plupart des problèmes. Il est donc préférable d’envisager toutes les solutions possibles et d’évaluer les "pour" et les "contre" de chacune de ces solutions. Seulement là, vous pourrez prendre une décision éclairée concernant la marche à suivre pour régler la problématique.
En savoir plus sur les graphiques XMR
Sur le graphique ci-bas, nous présentons 3 éléments:
- Limites du processus naturel: La zone en jaune qui indique la zone dans laquelle devraient se retrouver vos mesures.
- Ligne centrale: La ligne orange, qui indique le niveau de performance optimal ou visé.
- Les valeurs atteintes : Les points bleus représentent les valeurs atteintes et la ligne bleue, la tendance de ces valeurs au fil du temps.
Habituellement, il y a 3 signaux à maîtriser avec ce type de graphique
Signal no.1: Les éléments hors norme
Quand une mesure tombe à l’extérieur des limites du processus naturel, on parle d’élément hors norme. Habituellement, cette mesure est observée suite à une cause particulière, en dehors du processus normal.
Il s’agit habituellement d’éléments isolés, qui ne sont pas susceptibles de se reproduire. Toutefois, il est fortement recommandé d’analyser et de comprendre d’abord la cause de cet événement.
Signal no.2: La tendance long terme
Pour qu’un changement dans la performance soit considéré comme sérieux, en général, on doit observer au moins 7 mesures du même côté de la ligne centrale (autant de-dessous qu’au-dessus). La probabilité qu’un "pattern" du genre soit dû au hasard est presque nulle. À ce moment-là, il convient d’approfondir l’étude de ce changement de façon beaucoup plus pointue.
Signal no.3: La tendance court terme
Il est fort probable que vous ne voudrez pas attendre 7 mois avant d’agir! Vous pourriez donc vous concentrer sur la tendance court terme. Celle-ci indique que lorsque 3 sur 4 valeurs consécutives sont plus près des limites du processus naturel que de la ligne centrale, la probabilité que ce "pattern" soit temporaire est près de 0. Encore une fois, ici, il faudra d’abord identifier la cause de ce comportement avant d’agir.
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Sophie Marchand, M.Sc., CPA, CGA, MVP
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Experte en modélisation financière et intelligence d’affaires
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