当然，这并不意味着数字化转型项目不应该有战略目标和里程碑，也不应该有明确的方法来衡量业务的进展和成果。
然而，开发、跟踪和执行数字化转型指标可能很棘手。数字化转型本质上是一个宽泛的术语，其持续性起初似乎不适合衡量。但是，企业必须对数字化转型是否成功进行衡量，并且确实有一些很好的方法。
企业想要根据其具体目标定制和调整自己的指标或关键绩效指标，以下是企业领导者如何衡量数字化转型成功的五个例子，可以参考。
1.数字化转型的投资回报率
数字化转型本身已经成为一项主要业务：根据IDC公司的估计，2026年全球数字化转型投资支出将达到3.6万亿美元。无论企业的数字化转型相关支出有多大规模，都需要一种方法来跟踪投资回报率。
Sisense公司首席技术官Ariel Katz表示：“由于数字化转型涉及大量前期投资，例如技术采用、用户培训和招聘，企业领导者应该寻找这些投资与收入之间的明确关联。”
由于许多数字化转型计划的不断发展的性质，传统的投资回报率计算可能很棘手。正如之前提到的:“对于那些跨越功能和业务边界、改变企业走向市场方式、通常从根本上重塑与客户和员工互动的项目来说，这说起来容易做起来难。”
企业需要预先定义如何衡量和显示投资回报率以及其努力所带来的经济影响，无论企业是使用收入还是其他业务指标。
2.上市时间
如果说资金是大多数业务指标的第一支柱，那么时间就是另一个支柱。这可能是企业花费或节省的时间，但这是为了加快上市速度。
Image Relay公司首席执行官Skye Chalmers表示:“对于各行业的企业来说，上市时间应该是目前最关键的数字化转型指标之一。数字化转型项目对市场的影响完全取决于上市速度：如果企业没有更早地通过引人注目的新客户或员工体验或其他数字现代化计划，那么其竞争对手就会这样做。”
因此，虽然数字化转型的总体战略可能没有终点，但构成该战略的目标或里程碑本身应该有一些基于时间的衡量指标。Chalmers表示，交付产品的速度应该是决策和衡量的关键因素。
Chalmers表示，关注上市时间指标将直接提高企业的竞争地位和与客户的关系。
3.工时和工作原型之比(H/wP)与费用和工作原型之比($/wP)
Iterate.ai公司首席执行官Jon Nordmar表示， 在上市时间方面有一些好消息：人工智能/机器学习的进步、数据集成更容易、低代码/无代码工具以及其他技术使团队能够比以往更快地行动。
虽然企业缩短了开发周期，并采用最小可行性产品等策略，但他们也面临着降低成本的压力。毕竟，企业高管都面临“少花钱多办事”或者“花费同样的钱做更多的事”的压力。
Nordmark表示:“为了满足更快开发和更低成本的双重需求，我们相信可以追踪每个工作原型所花费的工时和费用。‘工作’部分至关重要，而构建良好的最小可行性产品应该连接到遗留系统和现有的应用程序栈，以便快速部署，避免技术债务。”
Nordmark和他的团队将这些指标表示为(H/wP)和($/wP):“最理想的情况是，这些指标具有小分子和大分母：首席信息官和其他技术领导者可能需要在给定的时间段内完成尽可能多的工作原型。”
它们共同构成了一种衡量和平衡上市时间和成本考虑的方法。
Nordmark解释说:“跟踪工时和工作原型之比(H/wP)可以很好地衡量特定数字化转型计划的上市时间和总体开发负荷。费用和工作原型之比($/wP)指标包含了工作原型中可能包含的所有额外元素：开发者时间、外部技术、项目管理、设计师、法律和管理。”
例如，Nordmark的团队最近完成了一个工作原型，比竞争对手推出的工作原型快了17倍(3周对52周)，成本降低了12倍(7.5万美元对100万美元)。Nordmark表示：“在那个时期结束时，我们的工作原型已经投入生产(连接到现有的人工智能引擎、本地物联网系统和现有的客户数据库)，现在在美国和欧洲的3500多家商店中运营。对于数字化转型项目来说，兼顾时间和成本是至关重要的，这就是为什么我们喜欢研究[H/wP]和[$/wP]之间联系的原因。”
4.使用关键绩效指标
无论是面向客户还是面向员工的计划，新的数字产品通常都可以通过它们的吸收和使用来衡量，而无论是客户应用程序、流程自动化、员工工具，还是数字化转型过程中的任何事物。
Katz表示：“企业领导者应监控并采取行动，在整个数字化转型生命周期中采用和持续使用指标。”
这些指标有时被称为用户粘性指标，其中包括:
·每日/每周/每月活跃用户(DAU/WAU/MAU)
·采用率/百分比
·在特定功能上花费的时间
·生产
指标通常很重要，对成功是什么样子的清晰概念也很重要。只是说“用户在这个新工具上花了多少时间”并不一定有价值，而要能够展示这与更广泛的战略目标之间的联系。
最后，对于关键绩效指标(或OKR等度量工具)，需要记住需要为特定组织及其目标定义和/或定制关键绩效指标。
5.生产力关键绩效指标
Katz指出，投资回报率或用户粘性等衡量指标属于输出指标，同时，衡量产生这些结果所需的投入也很有用，特别是在人员上的投入。当企业的数字化转型计划要求团队构建/学习/使用新技术来实现业务目标时，这一点尤为重要。
Katz将这一类别称为生产力关键绩效指标——这当然是企业领导者可以根据自己的团队和目标定制的领域，Katz分享了一些以投入为重点的问题的例子，并建议确定一种衡量是否达到目标的方法:
·员工是否拥有成功所需的所有数字资源?
·它们效率高吗?
·他们有正确的数字技能吗?
·他们接受了适当的培训吗?
Katz说道:“我会围绕这些问题构建特定的关键绩效指标，然后进行衡量。”
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