Temat: Analytical Hierarchy Process
Witaj Marcin,
Temat dość fajnie (lecz niestety bez modelu matematycznego) opisuje angielska wikipedia.
Generalnie, metoda umożliwia wybór najlepszego rozwiązania (zakupu, modelu motywacyjnego, wniosku o dofinansowanie EFS) w sytuacji, gdy istnieje wiele możliwych rozwiązań i wiele kryteriów ich oceny.
Załóżmy, że uruchamiasz dział obsługi klienta w firmie X. Twoim celem jest uzyskanie największego zadowolenia klienta.
Kryteria, które stanowią o jakości obsługi to np. szybkość dostawy, dostępność punktu obsługi, szybkość rozpatrzenia reklamacji, system lojalnościowy etc.
Pytanie: które z tych kryteriów są dla klientów najważniejsze? Spełnienie których z nich zwiększy najbardziej zadowolenie klientów?
Przeprowadzasz więc rangowanie kryteriów na grupie wybranych klientów. Klienci dokonują porównania parami: które kryterium jest dla nich ważniejsze? Czy ważniejsza jest szybkość dostawy czy dostępność POS? Czy dostępność POS czy szybkość rozp. reklamacji itd.
W ten sposób uzyskujesz wagi kryteriów, od najważniejszego do najmniej ważnego.
A przy tym, możesz ocenić, czy klient dokonał rzetelnej (spójnej) oceny. Obowiązuje tu zasada: jeśli dla klienta szybkość dostawy ważniejsza jest od dostępności POS a dostępność POS ważniejsza od szybkości rozpatrzenia reklamacji, to szybkość dostawy powinna być ważniejsza od szybkości rozpatrzenia reklamacji.
Jeśli klient odpowiedział inaczej, znaczy to, że jego oceny są niespójne.
Gdy już masz wagi kryteriów, w podobny sposób, porównując parami oceniasz warianty działów obsługi klienta, które mogłyby funkcjonować w firmie X. I wybierasz najlepszy wariant.
Myślę, że metodę tą możnaby przeszczepić do opracowania dużego cyklu szkoleń, do sprawdzenia zgodności istniejących standardów działania firmy z realiami otoczenia rynkowego, z oczekiwaniami klientów etc. Albo do wspomnianego wcześniej ustalenia najlepszego modelu motywacyjnego, zawartości kafeterii składników wynagrodzenia.
Pozdrawiam
Maciek
Maciek Sobczyk edytował(a) ten post dnia 06.01.09 o godzinie 09:48