כשאנו מתחילים פרויקט ניהול ידע, אנו קובעים לעצמנו מטרות ויעדים, אך לעיתים במהלך הדרך, כשאנו נכנסים לשגרה, לא תמיד אנו זוכרים מדוע יצאנו לדרך מלכתחילה, ולפעמים בנקודת זמן מסוימת, גם הסיבה שלשמה יצאנו איננה רלוונטית עוד. איך בכל זאת נוודא שאנו בדרך להשגת המטרה או שהמטרה שלנו היא המטרה הנכונה? נבצע בדיקות מהות, כדאיות ושימושיות כאבני דרך.
בדיקות מהות, כדאיות ושימושיות הן מעין בחינה פנים ארגונית, שמטרתה לבדוק את המידה ואופי השימוש בכלי ניהול הידע הקיימים או העתידים להיות בארגון (פורטל ארגוני, מנהלת ידע, מאגר תובנות, שולחן עבודה מקצועי ועוד). בדיקות אלה הן "מד הדופק" של כלי ניהול הידע, באמצעותן ניתן לקבל מידע על אפקטיביות הכלי, על מידת הידידותיות למשתמש ועל הרגלי הצריכה של המשתמשים, ובעקבות כך לבצע שינויים שישפרו את הכלי ויתאימו אותו לצרכים המשתנים של הארגון. בבדיקת מהות, כדאיות ושימושיות בפורטל הארגוני למשל, נוכל לקבל מידע לגבי כמות כניסות לאתר ולגבי העמודים הנצפים ביותר. מידע שכזה יכול להוביל ל"קמפיין ארגוני" שיעודד שימוש באתר, לשדרוג האתר, להורדה ולהוספת עמודים ועוד.
האם בכלל כדאי לבצע בדיקות מהות, כדאיות ושימושיות? אני מניחה שהתשובה המיידית שוודאי תעלה לכם בראש היא "ברור שכן", אך למרות החשיבות המרובה שיש לבדיקות הללו, התשובה שלי קצת פחות נחרצת: תלוי. בדיקות אלה הן למעשה משוב מהמשתמשים על כלי ניהול הידע. משוב מעצם הגדרתו עשוי לעורר "התנגדות סמויה" לקבלו. מדוע סמויה? מכיוון שאם אנו מבצעים בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות, הרי שאנו מעוניינים לקבל את המשוב, אך לעיתים ב"רגע האמת" לא קל לקבל את הביקורת, במיוחד כאשר אנו משקיעים מאמץ רב בעבודתנו ולאחר המשוב אנו נדרשים לבצע שינויים. בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות תהיה אפקטיבית רק אם מי שמבצע אותה (ומי שביקש לבצע אותה) פתוח להקשיב, לקבל את המשוב וללמוד ממנו. אם הבדיקה היא רק למראית עין, "כי זה נראה טוב וצריך לעשות", הייתי מוותרת על המאמץ.
אז לפני שאתם ממשיכים לקרוא, קחו לעצמכם רגע וחשבו, האם אתם (או הגורמים הרלוונטיים בארגונכם) באמת פתוחים לקבל משוב, ללמוד ממנו ואף לבצע שינויים אם תידרשו לכך. אם התשובה שלכם היא כן, המשיכו לקרוא, אם התשובה היא לא, שמרו את הכתבה בצד, אולי עוד תשתמשו בה בעתיד.
מתי נבצע בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות?
למעשה, בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות יכולה לסייע בכל שלב בפרויקט ניהול הידע או בניהול השוטף. בכל אחד מהשלבים מטרת הבדיקה תהיה כנראה שונה, וייתכן כי גם השיטה שבה נבחר לערוך את הבדיקה תשתנה בהתאם:
שלב ההתנעה – לפני שנחל במלאכת הקמת/ שדרוג כלי ניהול ידע, נרצה לבצע מיפוי ולברר צרכים ראשוניים (בדיקת מהות וכדאיות). לעיתים מכנים סוג כזה של בדיקה "בחינת גישוש" שמטרתה לאתר בסיס להמשך. במקרה שלנו, נערוך בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות על מנת לתפור לארגון את פתרון ניהול הידע לפי מידותיו.
שלב האפיון – לאחר שנבחר פתרון ניהול הידע ויצאנו לדרך, נבצע בדיקות נוספות על מנת לאסוף מידע מעמיק על צרכי הארגון ועל פרופיל המשתמשים כדי להרכיב את האפיון (מיפוי קהלי יעד, העדפות המשתמשים, הרגלי שימוש במערכת וכיו"ב).
לאחר שהרכבנו אפיון ראשוני, נבצע בדיקת שימושיות כדי לתקפו וכדי לוודא כי הוא עולה בקנה אחד עם המטרות העסקיות שהוגדרו לפרויקט ועם צרכי הארגון.
שלב ההטמעה – בשלב זה לרוב נבצע PILOT (סוג של בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות) כדי לוודא ש"הכל עובד כמו שצריך" וכדי לוודא שההטמעה בוצעה כראוי.
ניהול שוטף – לאחר ההטמעה נרצה להבטיח שאכן נעשה שימוש בכלי ניהול הידע שהטמענו, וכי הוא אכן עונה על הצרכים שלשמו נועד. כמו כן, נרצה לאתר נקודות חזקות וחוליות חלשות, ובמידת הצורך לבצע שינויים נדרשים.
כיצד נבצע בדיקות שימושיות?
כאמור, בדיקת מהות, כדאיות ושימושיות היא מעין בחינה פנים ארגונית שמטרתה לבדוק את המידה ואופי השימוש בכלי ניהול הידע. לפיכך, לשם ביצוע הבדיקה נשתמש בשיטות המקובלות.
נהוג לסווג את שיטות הבדיקה לשיטות כמותיות ושיטות איכותניות.
שיטה כמותית: בבחינה כמותית נעשה שימוש במדידת נתונים כמותיים ובשימוש בשיטות סטטיסטיות והסתברותיות, לשם מיפוי ואף חיזוי של תהליכים, תופעות ודפוסים.
השיטות הנפוצות בהקשר של כלי ניהול הידע, הן דוחות שימושיות המופקים מתוך המערכת (למשל, מספר משתמשים, כמות כניסות לאתר, כמות כניסות לעמוד, זמן שהייה בכל עמוד, עמודים נצפים ביותר ועוד) וסקרים/ שאלונים בעלי שאלות סגורות.
שיטה איכותנית: בבחינה איכותנית לא נשתמש בנתונים מספריים ובניתוחים סטטיסטיים, אך נוכל לזהות תימות מרכזיות, המאפיינות את ההתנהגות האנושית (במקרה שלנו הרגלי הצריכה והעדפות המשתמשים בכלי ניהול הידע).
השיטות הנפוצות הן קבוצות מיקוד, סקרים/ שאלונים בעל שאלות פתוחות, ראיונות עומק ומפגשים אישיים.
שימוש בשיטה כמותית, קל יותר לעומת השיטה האיכותנית מבחינת התהליך וניתוח הנתונים. עם זאת, השיטה הכמותית מוגבלת במידע שניתן להפיק מהנתונים. השיטות הכמותיות מספקות מידע לגבי ה"מה" או ה"כמה", אך הן לא מספקות מידע לגבי ה"למה" וה"איך". לשם כך נצטרך להשתמש בשיטות איכותניות, שיוסיפו "צבע" לנתונים היבשים. כאן המקום להדגיש כי שימוש בשיטה איכותנית מצריך משאבים גדולים יותר, והסקת המסקנות היא סובייקטיבית יותר. שתי השיטות משלימות אחת את השניה, ופעמים רבות נחל בשימוש בשיטות כמותיות ונמשיך בשימוש בשיטות איכותניות כדי להעמיק את הלמידה על הנתונים הכמותיים שהתקבלו (למשל, נוכל לקבל נתונים סטטיסטיים על העמודים הנצפים באתר ועל העמודים שאינם נצפים – שיטה כמותית, ולאחר מכן נבצע ראיונות/ קבוצת מיקוד כדי להבין למה משתמשים מעדיפים את העמודים הנצפים על פני אלה שאינם נצפים – שיטה איכותנית). שילוב שיטות בחינת מותנה כמובן בקיומם של משאבים מתאימים.
באיזו שיטה נבחר?
השיטה הנבחרת חייבת להתאים לצורך שלשמו נועדה הבדיקה. אם אנו מעוניינים לקבל מידע כמותי כמו מספר כניסות לאתר או עמודים נצפים ביותר, נשתמש בדוחות סטטיסטיים. לעומת זאת, אם אנו מעוניינים ל"היכנס לראש" של המשתמשים, נשתמש בשיטות איכותניות.
השיטה הנבחרת צריכה להתאים לארגון ולאנשים שמבצעים את הבדיקה. ארגון שנוטה לייחס חשיבות רבה לנתונים כמותיים, סביר להניח שיעריך פחות בחינה איכותנית.
בנוסף, ביצוע הבדיקה צריך להיעשות על ידי אנשי מקצוע, שידעו לבנות מערך הבדיקה ולנתח את הנתונים היטב. לשם ביצוע בדיקה כמותית למשל, נדרשת מיומנות כתיבת שאלות סגורות והבנה סטטיסטית. לעומת זאת, לשם ביצוע בדיקה איכותנית נדרשות מיומנויות כמו יכולת הנחיית קבוצת מיקוד או מיומנות ניהול ראיון עומק.
השיטה הנבחרת צריכה להתאים למגבלות המשאבים העומדים לשם ביצוע הבדיקה – זמן ועלויות.
מה עושים עם כל הנתונים?
לאחר הפקת הנתונים, יש לנתח אותם (לכל שיטה יש אופן ניתוח אחר) ולהבין את משמעותם. הדבר החשוב ביותר הוא לגזור מהנתונים המלצות אופרטיביות לעתיד ולא להשאירם כערימת גיבובים כתובה על נייר.
לסיכום, בדיקות מהות, כדאיות ושימושיות, בכל שלב שהוא ובכל שיטה שהיא, ייספקו לנו מידע שלא יסולא בפז, אם נהיה פתוחים לקבלת משוב ולקבלת רעיונות חדשים.
זה לא פשוט, לפעמים אנו שקועים כל כך בעבודה שלנו, התרגלנו למשהו מסוים וקשה לנו לחשוב "מחוץ לקופסה". מהניסיון שלי, הפידבקים החשובים והמעניינים ביותר לעיתים מגיעים דווקא מהמקומות ומהאנשים הכי לא צפויים...
שיהיה בהצלחה!
Comments