White paper: “Misurare gli OKR: best practices e confronto tra tools”

INDICE

1. Scopo del Whitepaper
2. OKR e misurabilità
3. Massimizzare l’efficacia del momento di misurazione
4. Strumenti a supporto della misurazione

1. Scopo del White Paper

Gli OKR sono un framework di gestione di obiettivi: ciò significa che non è sufficiente fermarsi al momento della “definizione” degli OKR e della relativa strategia, ma è fondamentale che tutti i suoi elementi vengano appunto “gestiti” nel corso dei cicli periodici (mensili e trimestrali).

Nella gestione degli OKR, il punto di partenza è il momento della loro misurazione: avere indicatori aggiornati e misurati è essenziale per poter poi prendere decisioni strategiche basate su numeri oggettivi. Inoltre, il flusso di misurazione e accompagnamento alle decisioni strategiche deve essere il più efficace possibile per evitare dispendio di tempo e focalizzare al massimo i team e le persone su ciò che conta.

Scopo di questo whitepaper è pertanto guidare gli Associati nell’ottimizzare il processo di misurazione periodica degli OKR e degli indicatori strategici, condividendo consigli pratici per evitare gli errori comuni, come l'impostazione di indicatori non misurabili o la mancata trasformazione dei dati in decisioni strategiche, garantendo che il tempo dedicato alla misurazione sia un investimento prezioso per la crescita e il successo aziendale.

2. OKR e misurabilità

Prima di procedere al momento della misurazione è opportuno fare una considerazione legata alla definizione iniziale degli OKR ed in particolare degli indicatori (KeyResult).

Il rischio per ogni Team è quello  giungere al momento della misurazione con grandezze di difficile o impossibile misurazione (ad esempio per mancanza di database strutturati, o di strumenti atti ad estrapolare quel dato), e il primo passo per mitigarlo è assicurarsi che la definizione dei Key Results consideri:

• parametri effettivamente misurabili
• target ben definiti.

Alcuni consigli per migliorare la definizione dei KeyResult possono essere:

• Evitare l'ambiguità: i KR non devono lasciare spazio a interpretazioni soggettive. Un KeyResult non deve includere nella sua descrizione verbi o altri termini che non siano riferiti alla grandezza da misurare, ma solo la metrica da misurare:
  • Esempio ambiguo: "Migliorare la soddisfazione del cliente" (è un Objective, non un KR);
  • Esempio non ambiguo: "Net Promoter Score (NPS)”.
  Sempre nell’ottica di evitare l’ambiguità, e quindi nella definizione del KR, anche la definizione della frequenza di misurazione dell’indicatore è una parte importante. Ogni quanto si vuole misurare l’indicatore? Ogni mese? Ogni trimestre? La periodicità dipende ovviamente dal tipo di indicatore, e dal tipo di team che lo utilizza, oltre che dal business aziendale. Team che hanno dinamiche più “veloci”, come team di marketing o sales, di norma hanno indicatori a scadenze mensili; team che hanno iniziative e attività che richiedono più di un mese per produrre effetti, hanno più spesso indicatori trimestrali (es. team di Business Development).
• Specificare sempre il target / intervallo di successo: una volta definita la metrica, ogni KR deve chiaramente indicare in termini numerici il valore sfidante che il team si propone di raggiungere (o un intervallo di successo che contempli anche una previsione più realistica, sulla quale poi basare appunto il target sfidante). Inoltre, è opportuno definire anche una data in cui il team si aspetta di poter provare a raggiungere quel target, o quantomeno in cui il team decide di effettuare la prima misurazione. Riprendendo l’esempio di prima legato alla metrica “NPS”:
  • KeyResult: NPS = 7 entro il 31/12/2025, oppure
  • KeyResult: NPS - previsione realistica 6.5 - target sfidante 7 entro il 31/12/2025.
• Bilanciare KR di output e di outcome: sebbene i KR di output (ciò che il team realizza) siano spesso più facili da misurare, è cruciale bilanciarli con KR di outcome (ciò che il team si aspetta di ottenere). I KR di outcome sono più allineati agli obiettivi strategici e misurano l'impatto reale.
  • KR di output: "% completamento del nuovo software AI = 100% entro il 30/09/2025"
  • KR di outcome: "N. di utenti del nuovo software di AI = 1000 entro il 31/03/2026".
• Definire la fonte del dato: per evitare di arrivare al momento della misurazione senza il dato, per ogni indicatore occorre individuare le corrette fonti, che possono essere software come una BI, dei file condivisi, o qualsiasi altro report. In questo modo, si aiuta a combattere eventuali ambiguità evitando di portare uno stesso dato calcolato o misurato in modi diversi

3. Massimizzare l’efficacia del momento di misurazione

Il momento della misurazione degli OKR non deve esaurirsi nella mera registrazione di un valore: gli OKR non sono data-analytics o una sessione di PowerBi.

Misurare i KeyResult e fermarsi non sta massimizzando l’efficacia del momento di reportistica OKR. Indubbiamente, la prima informazione che si ricava dalla misurazione traduce il risultato del ciclo OKR appena terminato, in termini di performance rispetto all’intervallo di successo atteso. Tuttavia, il valore del momento di misurazione per il team sta nella capacità di tradurre il risultato in azioni concrete e mirate. Oltre a constatare il risultato raggiunto dal team (confrontando il valore del KeyResult nell’ambito dell’intervallo di successo previsto), l'attenzione deve concentrarsi sui motivi che hanno portato il team a raggiungere quel valore (es. ostacoli, rischi, problemi, mancate opportunità)

Da questa analisi, occorre derivare quelle nuove iniziative di miglioramento che il team decide di provare a mettere in campo nel successivo periodo e successivo ciclo OKR. Questo momento è anche di supporto nel valutare se le iniziative invece già in campo si siano effettivamente rivelate efficaci: le risorse di un team possono essere limitate, quindi dedicarsi ad iniziative che non stanno portando risultati diventa controproducente.

Infine, dopo aver preso consapevolezza del risultato raggiunto e aver generato le nuove iniziative di miglioramento, alla luce di tutto questo il team ha tutte le carte per poter definire l’intervallo di successo (previsioni e target) per il successivo ciclo OKR: sulla base delle performance passate, delle lezioni apprese e delle decisioni di miglioramento, i team sono in grado di formulare previsioni più realistiche e target più ambiziosi.

La cultura OKR nasce dal miglioramento continuo.

4. Strumenti a supporto della misurazione

La scelta dello strumento giusto per gestire e misurare gli OKR ha un impatto significativo sull'efficienza e l'efficacia del processo. Diverse soluzioni offrono funzionalità che possono semplificare la raccolta dati, la visualizzazione e la collaborazione, oltre che l’ottimizzazione del processo e del momento. Mentre strumenti più semplici come un foglio Excel possono essere un ottimo punto di partenza per team ristretti o in fasi iniziali, un sistema OKR più maturo e scalato sull'intera azienda beneficia notevolmente di piattaforme specificamente concepite per gestire la metodologia.

Occorre però fare una distinzione tra due momenti distinti: la gestione e l'analisi. Accanto ai tool specifici per gli OKR, esistono strumenti di data analysis e business intelligence (BI). Questi ultimi non sono piattaforme per la gestione diretta degli OKR o per il processo di definizione e allineamento, bensì potenti motori per aggregare, analizzare e visualizzare grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti, inclusi (ma non limitati a) i progressi degli OKR. Il loro scopo è fornire insight profondi e dinamici, trasformando dati grezzi in informazioni strategiche per il supporto alle decisioni: questi strumenti, in sostanza, rappresentano un importante supporto al momento della misurazione e della raccolta del dato, ma - ribadiamo - senza inserire il dato in un sistema di miglioramento continuo, il dato resta fine a se stesso.

Con l'obiettivo di offrire una panoramica su alcune delle tipologie di soluzioni per gestire in modo efficiente il momento di reportistica e misurazione degli OKR, di seguito presentiamo un confronto tra tre approcci distinti: l'uso destrutturato di un foglio di calcolo, l'adozione di strumenti di data analysis per l'interpretazione avanzata dei dati e l'impiego di piattaforme OKR dedicate.

‍