Kennzahlen [Evidenz]

5 Übungsfragen mit Lösung und Erklärung.

☝️ SingleEine Organisation führt EBM ein und vergleicht die Kennzahlen ihrer zwölf Produktteams in einem monatlichen Ranking. Welcher Einwand wiegt am schwersten?
EBM erlaubt keine monatliche Erhebung
Ein Ranking macht die Kennzahlen zum Ziel; sie werden dann optimiert statt gemessen und verlieren ihre Aussagekraft als Entscheidungsgrundlage
Zwölf Teams sind für einen Vergleich zu wenig
Die Kennzahlen müssten zuerst normiert werden
Sobald eine Messgröße zur Zielvorgabe wird, hört sie auf, ein brauchbares Maß zu sein. EBM ist als Steuerungshilfe für Entscheidungen gedacht, nicht als Leistungsvergleich. Hinzu kommt, dass Produkte in unterschiedlichen Märkten und Reifephasen schlicht nicht vergleichbar sind.
☝️ SingleWarum ist die Zahl der pro Quartal ausgelieferten Funktionen als Wertkennzahl ungeeignet?
Sie wird vom Scrum Guide ausdrücklich abgelehnt
Sie lässt sich nicht verlässlich erheben
Sie ist nur für Softwareprodukte anwendbar
Sie misst Ausbringung, nicht Wirkung; ein erheblicher Teil ausgelieferter Funktionen wird kaum genutzt und erhöht nur die Komplexität
Die Kennzahl ist gut messbar und leicht zu steigern, sagt aber nichts über erzeugten Nutzen. Wer danach steuert, optimiert Beschäftigung und erzeugt ein schwerer wartbares Produkt.
✌️ MultiWelche Eigenschaften sollte eine EBM-Kennzahl erfüllen? (Mehrere richtig)
Sie wird als Zielvorgabe in Zielvereinbarungen übernommen
Sie erlaubt den Vergleich zwischen Teams derselben Organisation
Sie ist schwer zu manipulieren, ohne dass sich die zugrunde liegende Wirklichkeit ändert
Sie ist mit einer Entscheidung verknüpft, die sie tatsächlich beeinflussen kann
Sie bezieht sich auf ein Ergebnis beim Kunden oder in der Organisation, nicht auf Aktivität
Teamvergleich und Zielvorgabe sind genau die beiden Verwendungen, die eine Kennzahl unbrauchbar machen, weil sie Anreize zur Optimierung der Zahl statt der Wirklichkeit setzen.
☝️ SingleEin Bereichsleiter berichtet eine Kundenzufriedenheit von 4,3 von 5 als Beleg für hohen Produktwert. Welche Rückfrage ist fachlich am wichtigsten?
Wer wurde befragt, und wie verhält sich der Wert zu denen, die das Produkt bereits verlassen haben oder es nie genutzt haben?
Wie oft wird die Erhebung wiederholt?
Wie hoch war die Zahl der Befragten insgesamt?
Wurde die Erhebung von einem unabhängigen Institut durchgeführt?
Zufriedenheitswerte aktiver Nutzer leiden am Überlebenden-Effekt: Unzufriedene haben das Produkt bereits verlassen und antworten nicht mehr. Genau deshalb betrachtet EBM aktuellen und unrealisierten Wert gemeinsam.
✍️ OffenErläutern Sie, warum Kennzahlen, die als Zielvorgabe verwendet werden, ihre Aussagekraft verlieren, und wie sich das im Umgang mit EBM vermeiden lässt.
Musterantwort: Der Grundmechanismus ist einfach: Sobald an eine Zahl Konsequenzen geknüpft werden, wird nicht mehr die Wirklichkeit optimiert, sondern die Zahl. Da jede Kennzahl nur einen Ausschnitt abbildet, gibt es stets Wege, sie zu verbessern, ohne dass sich das Gemeinte ändert. Beispiele: Eine Vorgabe zur Velocity führt zu größeren Schätzungen. Eine Vorgabe zur Zahl gelieferter Funktionen führt zu kleinteiligen Funktionen ohne Nutzen. Eine Vorgabe zur Fehlerzahl führt dazu, dass Fehler als Änderungswünsche erfasst werden. In allen Fällen bewegt sich die Zahl in die gewünschte Richtung, während sich die Lage nicht verbessert oder verschlechtert. Hinzu kommt ein zweiter Effekt: Die Messung wird als Bewertung erlebt. Damit verschwindet die Bereitschaft, unangenehme Befunde offen zu berichten, und die Datengrundlage selbst wird unzuverlässig. Vermeiden lässt sich das durch mehrere Festlegungen. Erstens Kennzahlen ausdrücklich als Entscheidungshilfe kennzeichnen und nicht in Zielvereinbarungen, Boni oder Rankings übernehmen. Zweitens einen Zielzustand statt einer Zahl vorgeben, sodass der Weg offen bleibt. Drittens mehrere Kennzahlen über verschiedene Wertbereiche gemeinsam betrachten, weil sich Manipulation dann in einer anderen Kennzahl zeigt, etwa steigende Liefermenge bei fallender Zufriedenheit. Viertens vor der Erhebung festlegen, welche Entscheidung die Kennzahl beeinflussen soll; wo es keine solche Entscheidung gibt, wird auch nicht gemessen. Fünftens die Kennzahlen bei denen belassen, die sie beeinflussen können, statt sie nach oben zu berichten. Die Grenze ist ehrlich zu benennen: Ganz aufheben lässt sich der Effekt nicht, sobald eine Zahl sichtbar ist. Er lässt sich aber klein halten, wenn Messung erkennbar der Steuerung dient und nicht der Beurteilung von Personen.
Bewertet werden: Mechanismus der Zieloptimierung mit mindestens einem konkreten Beispiel + Rückwirkung auf die Datenqualität durch erlebte Bewertung + mindestens drei Gegenmaßnahmen (kein Bonusbezug, Zielzustand statt Zahl, mehrere Bereiche, Entscheidungsbezug, Verbleib bei den Handelnden) + ehrliche Benennung der Grenze.
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