Juhi eesmärgid

Mõõdikud ja eesmärgid ei tee juhi eest tööd teadagi ära, ent annavad siiski selle õige annuse loogikat ja aitavad meeskonda ühise sihi taha koondada. Kirjutab Elisa telekomiteenuste valdkonna juht Mailiis Ploomann.

Kui ka omanikud on oma ootused selgelt välja öelnud ja nende põhjal on kujundatud strateegiline kava, tuleb siin tihti ette põnev probleem. Töötajale on võrdlemisi lihtne mõõdikuid ja eesmärke välja töötada. Müüja eesmärk on müüa teatud arv asju või tekitada kindel käive, teenindaja eesmärk on teenindatud kontaktide arv või klientide rahulolu, andmesisestajal sisestatud andmeridade arv, tagatoa spetsialistil etteantud aja piires lahendatud päringute arvu osakaal jne.

Mida aga teha nende juhtidega? Kas juhi eesmärk on lihtsalt tema inimeste eesmärkide ehk tiimi summa? Kuidas kogu ettevõte efektiivselt toimima panna?

Juhi eesmärkide väljatöötamise peale tasub kulutada veidi rohkem aega ning läbi mõelda, milles täpselt tema hea töö tulemus seisneb. Mis on see väärtus, mida ta ettevõttele loob?

Numbrite taga

Kui tiimi on sattunud mitu tugevat töötajat, kes toovad enamiku tulemusest koju, tekib uinutav mulje, et kõik on hästi ning juht on teinud head tööd. Kuid mineviku edu ei taga mitte kuidagi samasuguseid tulemusi tulevikus, sest need sõltuvad üksikisikute oskustest. Kui üks tugev tegija peaks lahkuma või liikuma suurema vastutusega ametikohale, on kukkumine karm ning reageerida hilja. Tiimi juhi ülesanne või eesmärk on pidevalt näha tervikut ning prognoosida võimalikult täpselt järgmise perioodi tulemusi.

Tulemuste prognoosimise all ei pea ma silmas sugugi keerulisi matemaatilisi mudeleid, millest aru saamine eeldab kirglikku suhet kõrgema matemaatikaga. Pigem vastupidi. Mudeldamine võib olla küll üks osa sisendinfost, aga pigem toetava rolliga ning üldsegi mitte kriitiline. Juht peab olema suuteline umbes 8. klassi matemaatika tasemel koostama aegrea oma inimeste tulemustest viimase 12–24 kuu jooksul ning selgelt lahti mõtestama, mis on neid tulemusi mõjutanud.

Mustrite vägi

Esimene pool sellest on enamasti lihtne. Andmete puhastamiseks ja nende õigsuse kinnitamiseks tasub loomulikult võtta aega. Mida rohkem on kasutusel IT-süsteeme, seda suurem on tõenäosus, et mingid andmed ei jookse omavahel kokku ning kusagil muutub info aiateivasteks. See on normaalne ja sellest ei tasu heituda. Kui keegi väidab, et tal on andmevoog, mis on süsteemi loomise hetkest alates suutnud anda korrektselt üheselt mõistetavat väljundit, on see kas kalamehejutt süsteemi müügimehe suust või ärplevalt võhikult, keda ei tasu üleliia tõsiselt võtta. Seega tee endale selgeks, mis on need numbrid, mida sa kusagil näed, ja kuidas need kokku arvutatakse. Kontrolli üksikute tehingute kaupa need igaks juhuks ise algusest lõpuni üle. Hea juht teab ja mõistab, kuidas tema jaoks oluline juhtimisinfo tekib. See annab hiljem kindluse otsuseid langetada.

Teine pool – lahti mõtestada, mis on aegreas olevate numbrite taga – on aga tunduvalt keerulisem. Meile on omane näha igal pool mustreid ja loogikat, mis iseenesest on tore. Aga ohtlik on siin see, et neid mustreid (ja loogikat) nähakse ka seal, kus neid tegelikult ei ole. Aju loob seoseid sündmuste ja sisendite vahel lihtsalt selleks, et tekiks mingi muster. Seosed, mida meie aju toodab, on eesmärk, mitte tagajärg, ja seega üks kohutav endale valetamise lõks. Ämber, kuhu me kõik sisse ronime, kui tähelepanelikult oma mõttelõnga ei jälgi. Tänaval jalutab vastu taaruv kodanik – järelikult on purjus. Elukaaslane varjab äkitselt kiivalt talle saadetavaid sõnumeid ja teeb salaja telefonikõnesid – järelikult petab. Kliendid lahkuvad ja hakkavad kasutama konkurendi soodsamat toodet – järelikult on nende jaoks hind peamine argument. Töötaja on tööl ilmselgelt õnnetu olemisega – järelikult ei paku töö talle enam põnevust ja tema töö sisu on vaja muuta, et ta ära ei läheks.

Juht peab olema suuteline umbes 8. klassi matemaatika tasemel koostama aegrea oma inimeste tulemustest viimase 12–24 kuu jooksul ning selgelt lahti mõtestama, mis on neid tulemusi mõjutanud.

Kusjuures meie aju ei häiri üldse, kas mineviku kogemus on olukorra hindamiseks piisavalt adekvaatne. Teda ei häiri isegi see, kas kuuldu-nähtu vastab tegelikult ka tõele või mitte. Eesmärk on kahe sisendi vahele luua seos ja teha seda võimalikult vähe energiat kulutades. Nii ei pruugigi me kunagi jõuda teadmiseni, et taaruval kodanikul oli ohtlik terviserike, mis oleks vajanud meie sekkumist ja abi; kallis elukaaslane korraldas sulle üllatuspidu, kliendid lahkuvad, kuna sinu toode ei vasta enam nende (muutunud) vajadustele, ning töötaja on just läbi elanud mõne traagilise isikliku sündmuse, mida ta ei soovi teistega jagada.

Kui me ei jälgi hoolega, kuidas aju meile mustreid ette söödab, siis ei paku me vajalikul hetkel abi inimesele, kes seda väga vajab, sest „no, mida ta siis joob ennast keset päeva maani täis”. Me kisume üles suure tüli elukaaslasega, sest „eks juba vanarahvas teadis ju rääkida, et kus suitsu, seal tuld“. Me eirame olulist signaali turult, kaotades kliente ning kehvemal juhul langetame lisaks oma toote hinda, kaotades ka ettevõtte raha. Me seame niigi emotsionaalselt keerulises olukorras oleva töötaja ette veel ühe elu muutva otsuse.

Näide: müügitiimi tulemused

Aegrea koostamine on lihtne, selles olevate numbrite (muutuste) taha tegelike põhjuste leidmine aga keeruline. Samas on see ärikriitiline oskus.

Võtame müügitiimi näite ja vaatame viimast kolme perioodi. Tulemusteks on 100, 120 ja 80 müüdud ühikut. Ilma süvenemata võiks ju öelda, et kõige parem tulemus oli teisel perioodil (120) ning perioodide keskmine on 100. Järelikult võiks ka tuleviku eesmärk olla 100.

Loogiline. Matemaatiliselt korrektne. Kas see on aga eesmärk, mis teenib maksimaalselt ettevõtte huve? Kas see on küllaldaselt ambitsioonikas?

Hea juht teab ja mõistab, kuidas tema jaoks oluline juhtimisinfo tekib.

Nende kahe aspekti hindamiseks on meil infot juurde vaja. Kui palju oli inimesi nende tulemuste taga? Kui palju raha need tehingud ettevõttele kokku teenisid? Lisame andmeid. Neil perioodidel oli tööl 12, 14 ja 8 töötajat. Üks töötaja tõi keskmiselt esimesel perioodil (100 : 12 =) 8,3 tehingut ning järgmistes 8,6 ja 10. Nüüd tundub kolmas periood kõige tulemuslikum. Lisame veel andmeid. Ettevõtte eesmärk võiks olla ikkagi omanikele tulu teenimine, seega müügitehingute tulemusena saadud tulu. Meie näites on see neil kolmel perioodil vastavalt 10 000, 9000 ja 8000 eurot. Nii et hoopis esimene periood oli kõige tulemuslikum.

Kui võtame appi suhtarvud, saame välja arvutada keskmise tulu müügitehingu kohta. Esimesel perioodil oleks see: 10 000 eurot : 100 tehingut = 100 eurot keskmiselt tehingu kohta. Järgmistel perioodidel vastavalt 75 ja 100 eurot. Esimene ja kolmas periood on nüüd võrdsed. 

Lisame arvutustesse veel ühe komponendi, tööjõukulu. Lihtsuse huvides arvutame nii, et kulu töötaja kohta on ettevõtte jaoks 3000 eurot ühes perioodis. Nii on näiteks esimesel perioodil teeninud tiim ettevõttele 10 000 eurot tulu ning sellele vastav kulu oli 36 000 eurot. Iga teenitud euro kohta kulus 3,6 eurot. Järgmistel perioodidel on sama suhtarv vastavalt 4,7 ja 3,0 eurot.

Kolmas periood võidab, kuigi seal oli esialgne tehingute arv kõige väiksem.

Mida me sellest järeldada saame? Et tiimi eesmärk peaks olema 80 tehingut? See on ju jabur. Targem oleks eesmärgiks võtta hoopis keskmine tehingute arv müüja kohta. 

Aga ka see ei ole kogu tõde, sest tegelikult on meil vaja aru saada, miks oli kolmandal perioodil see keskmine suhtarv nii palju teistest kõrgem? Kas kasutusel oli parem kontaktibaas kui varasematel kuudel? Või tegid tööd lihtsalt ainult kõige kogenumad ja parimad müüjad? Või oli tegemist mingi eduka kampaaniapakkumisega? Kui vaatame ainult numbreid, suhtarve ilma mõistmiseta, mis nende taga on, siis on selle põhjal tulevikku ennustada võimatu.

Miks oli edu taga?

Kõige ohtlikum on siinjuures edu, mida me ei suuda adekvaatselt põhjendada. Kui me ei tea, mis oli heade tulemuste tegelikuks põhjuseks ja mõjutajaks, siis ei ole see edu korratav ning meie mõttemustrid liiguvad väga valedele radadele.

Eelnev näide on äärmine lihtsustus, ent mõttemustrina sellegipoolest hea algus. Keerulisemaks ei ole vaja ajada mitte matemaatilisi valemeid, vaid süvendada teadmist, mis ühe või teise tulemuse taga tegelikult oli.

Mõnel õnnelikul juhul on seda võimalik teha ka minevikku analüüsides, aga ütlen oma kogemusest, et tegelikud mõjurid ei pruugi olla korrektselt dokumenteeritud ning kollektiivsesse mällu (mis on sama valikuline nähtus nagu meie kõigi isiklikud mälestused) võivad olla sööbinud eredamad ekstreemsed näited, mitte kõik hoovused.

Sabatunnetuse taga on analüüs

Juhil on oma andmerea tundma õppimiseks ja hiljem juhtima õppimiseks vaid üks võimalus – proovida mõjutada selle tulevikku.

Meie näites võtaks juht hariliku pliiatsi ja joonistaks seda tabelit edasi. Ta ennustaks ette, kui palju on tal inimesi järgmistel perioodidel tööl; kui palju tehinguid igaüks keskmiselt teeb ning millise rahasumma selle tulemusena koju toob. Lisaks kirjutaks ta iga perioodi kohta oma arvamuse, mis seda näitajat võib mõjutada. Ta sõnastab oma hüpoteesid, mis tema arvates kõige rohkem neid tulemusi mõjutavad. Nii positiivselt kui ka negatiivselt.

Äärmiselt oluline on seda teha kirjalikult. Selleks ei pea olema harilik pliiats, see võib olla ka Exceli tabel. Pane kirja vähemalt 3–6 perioodi jagu andmeid ja vaata iga perioodi lõppedes, mis oli tegelik tulemus. Analüüsi koos tiimiga, mis selle tulemuse tegelikult tingis, ning pane see esialgse hüpoteesi juurde kirja (kas see sai kinnitust või mitte).

Taolist distsipliini hoides ja oma vigadest päriselt õppides paraneb paari kuu jooksul tugevalt tunnetus, mis see on, mis mõjutab suhtarve ning tulemusi. Sesoonse käitumisega ettevõtte puhul ei pruugi paarist perioodist piisata, vaid tuleks läbi teha vähemalt üks terve tsükkel. Äärmiselt kriitiline on ausalt (eelkõige endale) oma vigu tunnistada. See on auasi, mitte rumaluse ja ebakompetentsuse märk.

Juhil on oma andmerea tundma õppimiseks ja hiljem juhtima õppimiseks vaid üks võimalus – proovida mõjutada selle tulevikku.

Kui sabatunnetus on tekkinud, saab liikuda järgmisse etappi ehk tegeliku prognoosi loomiseni. Prognoosini, mis ei ole lihtsalt tuleviku ennustamine mineviku põhjal, sest seda oskavad ka matemaatilised ja statistilised mudelid niisama teha, vaid reaalne tööplaan.

Kui toodud näites oleks ettevõttele äärmiselt oluline võita turuosa, tekiks juhil nii teadmine, mida ta peab tegema, et tehingute arv kasvaks näiteks 200ni. Kui tähtsam on kasumlikkuse kasv, siis tuleks välja arvutada optimaalne inimeste hulk, kes peab tööl olema.

Kõige selle alusel saab juht teada, mis on heade tulemuste taga, et neid tegevusi korrata – ikka jälgides, kas edu kordub. NB! See on taas vaid hüpotees, mille tulemusi tuleb ratsionaalselt ning emotsioonideta (= endale valetamata) hinnata. Kui selgub, et sama tegevusega uuel perioodil edu ei kordunud, ei ole see traagika. See on õppetund ja seega tuleb välja töötada uus hüpotees. See on äärmiselt analüütiline töö, milles on õige tilluke kild matemaatikat. See eeldab ka enda ümber toimuva tähelepanelikku jälgimist, nii et see ei ole kindlasti eraldi töö majandusanalüütikule, vaid normaalne osa juhi tööst ja mõttemustritest.

Kokkuvõtteks

Kui juht mõistab, mis tema tiimi tulemusi mõjutab, saab ta seada ambitsioonikaid, ent siiski realistlikke eesmärke, sest ta teab, mida ta peab tegema, et ühte või teist komponenti suurendada või vähendada. Nii on ta oma kolleegidele produktiivne partner ning ka teistel tiimidel on hea temaga koostööd koordineerida. Lisaks saab ta partnertiimidele varakult märku anda, kui on välja koorunud mingeid ootamatuid negatiivseid ilminguid.

Kui juht mõistab, mis tema tiimi tulemusi mõjutab, saab ta seada ambitsioonikaid, ent siiski realistlikke eesmärke, sest ta teab, mida ta peab tegema, et ühte või teist komponenti suurendada või vähendada.

Maailmas, kus kohanemine on suurim konkurentsieelis, on ülimalt oluline oskus kontrollida oma tulemusi. Ka juhul, kui juht ennustab ette tulemuste langust, on see väga väärtuslik info. Vahel on vaja see lihtsalt teadmiseks võtta, mõnikord saab sellest aga alguse uus diskussioon, mis võtab selle sisendi teadmiseks ning küsib, mida me (ettevõttena) nüüd teha saame, et see prognoos positiivseks keerata.