Definire il successo

Svelare la Decision Science

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Successo nella Decision Science

Grandi modelli senza impatto non bastano

  • Analisi avanzate valgono solo se usate e attuate

Successo non definito = spreco di sforzi

  • Senza obiettivi condivisi, gli insight possono essere ignorati o fraintesi

Il successo va concordato

  • Allineati con stakeholder o cliente su cosa sia un “risultato di successo” prima che il lavoro inizi

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Svelare la Decision Science

Capire cosa significa successo per il tuo cliente

Sii focalizzato sul cliente

  • Concentrati sui problemi che deve risolvere
  • Chiarisci quali risultati contano come vittoria

 

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Il successo non è solo accuratezza

  • Il vero valore è come il modello supporta decisioni migliori
  • A una catena di ristoranti importa più ridurre sprechi e mirare il marketing che la precisione del modello
Svelare la Decision Science

Metriche di successo

  • Performance: Accuratezza, precisione, recall o altri indicatori tecnici
  • Tempo: Il progetto è stato consegnato quando serviva?
  • Costo: Sei rimasto entro il budget?
  • Qualità: Chiarezza del codice, documentazione e riproducibilità
  • Soddisfazione stakeholder: Il lavoro è stato comunicato bene ed è utile al pubblico?
  • Impatto sul business: Il progetto ha contribuito a obiettivi strategici o a miglioramenti misurabili?

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Minimum Viable Product (MVP)

Parti semplice

  • L’MVP è la versione più semplice che offre il valore centrale
  • Rispondi a una domanda chiave ed essere pronti all’implementazione

Usa gli MVP per creare slancio e fiducia

  • Concorda le metriche di successo all’inizio
  • Comunica, monitora e rendiconta i progressi
  • Mostra vittorie iniziali e costruisci supporto

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Passons à la pratique !

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