Effective KPI development using environment-based design (EBD) methodology: A case study of airline KPI system
Notice bibliographique
Résumé
Background Key Performance Indicators (KPIs) are crucial for guiding employees towards organizational goals and providing stakeholders with insights into goal achievement. Developing effective KPIs is particularly challenging for startups due to dynamic environments and limited resources, often requiring extensive domain expertise. Methods This study proposes an effective KPI development process using the Environment-Based Design (EBD) methodology. The approach systematically converts an organization's mission statement into KPIs through three steps: generating questions and answers, identifying a performance network, and extracting KPIs. It employs tools like the Recursive Objective Model (ROM) and structured question-asking techniques to aid knowledge acquisition and performance network integration. Results The methodology was validated using Flybe's case, Europe's largest regional airline. Two graduate student designers with no aviation experience developed KPIs that were comparable to those in Flybe's 2018 Annual Report, while also addressing additional operational aspects like route attractiveness. Conclusion The EBD guided approach reduces reliance on prior domain knowledge, making KPI development accessible to non-experts and enhancing repeatability for experts. Although the study is limited to the airline industry and English-speaking countries, it demonstrates the potential for broader application. Future research should explore the approach in diverse organizational contexts and cultural settings to further validate its effectiveness and adaptability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».