Lean Six Sigma til innovasjon

Lead Lean konferansen (22.januar 2018) ble et inspirerende møte med dyktige foredragsholdere som Anita Krohn Traaseth, Alex Osterwalder, Dan Toma, Eric Ries & Seth Godin.

Et gjennomgående tema var exploitation (optimalisering) og exploration (utvikling).

 Exploitation forbindes med inkrementelle innovasjoner på eksisterende prosesser, tjenester og produkt for å benytte ressursene best mulig. Exploration handler om radikale innovasjoner som utvikling av helt nye prosesser, tjenester og produkt. 

I kontinuerlig forbedringsarbeid fokuseres det på inkrementelle innovasjoner - forbedringer av eksisterende prosesser, produkter eller tjenester.

Faktabasert forbedringsmetode - Lean Six Sigma

Lean Six Sigma er en faktabasert forbedringsmetode for å oppnå målbare resultat som reduserte kostnader, forbedret kvalitet og økt kapasitet. Det er en utbredt forbedringsmetode for å gjennomføre inkrementelle innovasjoner: utbedre eksisterende prosesser, produkter og tjenester.

Kan Lean Six Sigma også bidra til radikale innovasjoner?

La oss starte med Lean og Lean Startup.

Lean Startup

Lean fokuserer på å redusere sløsing som ressursbruk kunden ikke er villig til å betale for.

Når du skal utvikle et helt nytt produkt har du begrenset informasjon om kundeverdi. Eric Ries har i sin bok "The Lean Startup" valgt en ny definisjon av sløsing:

Sløsing er aktiviteter som ikke bidrar til validert læring

Validert læring kan dokumenteres med empiriske data fra reelle kunder. 

For å redusere aktiviteter som ikke gir validert læring gjennomføres effektive piloter/tester etter Lean Start-up modellen: Build - Measure- Learn, se illustrasjon.

Vi starter med en idé vi ønsker å teste ut. Ved å bygge prototyper av produktet kan vi teste hvor godt kundegruppen vår liker idéen. Testingen gjøres for å innhente data slik at vi kan måle kunderesponsen. Basert på dataene kan vi lære hva kundene liker og ikke liker.

Er de ikke fornøyde, kan vi videreutvikle den opprinnelige idéen, og bygger en ny prototype basert på lærdommen fra den første prototypen. Slik kan vi fortsette å teste prototyper, måle og lære, inntil vi har en tilfredsstillende løsning.

Målet med denne metoden er å komme frem til produktløsning så raskt som mulig uten å bruke for mye ressurser. Det gjøres ved å teste i liten skala, og få data på kunderespons tidlig.

Kan Six Sigma bidra til radikale innovasjoner?

Six Sigma til effektive forsøk og piloter

I Six Sigma benyttes DMAIC (Define - Measure - Analyze - Improve - Control) til å strukturere forbedringsarbeid med fokus på optimalisering og inkrementelle innovasjoner. Stegene i DMAIC innebærer:

Define - Definere prosjekt basert på forretningsmål og strategi. Kartlegg og forstå problemet/utfordringen og sett målbare mål.

Measure - Kartlegge nåsituasjonen ved å innhente relevante fakta og data

Analyze - Analysere data og bestemme rotårsaker til gap mellom ønsket situasjon og nåsituasjon 

Improve - Få frem idéer som løser rotårsaker, vurdere kost nytte verdi og implementere valgt løsning

Control - Sikre varige resultat   

DMAIC egner seg godt til optimalisering av eksisterende prosesser, produkter og tjenester.

I utvikling av nye produkter benyttes DMADV (Define - Measure - Analyse -Design - Verify), hvor Improve fasen er erstattet med Design og Control med Verify.Se illustrasjon.

I Design fasen designes ny prosess, produkt eller tjeneste, mens Verify handler om å verifisere at produktet fungerer som ønsket. Disse to fasene kan sammenlignes med Eric Ries' Build - Measure - Learn.

Selv om DMADV modellen i Six Sigma synes mer omfattende enn Lean Startup modellen: Build - Measure - Learn er målet det samme:

Skape nye produkt eller tjenester som gir kundeverdi raskt, ved bruk av minst mulig ressurser

Forsøksdesign og variasjonsanalyser benyttes i Six Sigma til å utvikle produkter av god kvalitet, på kort tid og med minimal ressursbruk.

Om du foretrekker Lean Startup modellen fremfor Six Sigmas DMADV, vil forsøksdesign og variasjonsanalyser likevel hjelpe deg å utvikle prototyper og analysere kunderespons data.

Uansett forbedringsmetode eller innovasjonsmodell vil effektiv testing som forsøksdesign og variasjonsanalyse hjelpe deg å utvikle løsninger raskt og effektivt.  

I forsøksdesign kan flere variabler testes samtidig og samspilleffekter bestemmes (faktorer som påvirker hverandre). Dersom kun en faktor testes av gangen vil vi ikke lære om samspilleffekter og forsøkene vil ta lengre tid.

Variasjonsanalyser hjelper deg å forstå årsaker til variasjon, f.eks: Hva skiller kundene som liker produktet ditt fra de som ikke liker det?  

Ved bruk av forsøksdesign vil man oftest komme frem til produkter med bedre kvalitet enn om forsøksdesign ikke benyttes, og med mindre bruk av tid og ressurser. I tillegg kan "time to market" for nye produkter reduseres"

Kronikk av John Tyssedal & Øystein Evandt i Teknisk Ukeblad nr.0717

Forsøksdesign kan også benyttes i digital markedsføring. Dersom du ikke har nådd riktig målgruppe med produktet ditt, er det lett å trekke feil konklusjon når du analyserer kunderespons. Ved å inkludere faktorer knyttet til målgruppen i testene dine kan du forstå målgruppen bedre. Her er et eksempel:

Forsøksdesign i digital markedsføring

Du har et nytt produkt du vil markedsføre og vil teste ulike annonser for å forstå hvordan du kan nå målgruppen din. Du vil bruke Facebook til annonsering og tror følgende faktorer påvirker responsen på annonsen:

1. Overskrift 2. Bilde versus video 3. Lay-out, 4. Bakgrunnsfarge

Du lager 2 annonser med ulik overskrift og beholder den som gir best respons. Denne lager du 2 nye varianter av: en med bilde og en med video. Den som gir best respons tester du i 2 ulike lay-out'er. Lay-out'en som gir best respons tester du med 2 ulike bakgrunnsfarger, og velger den med best respons i en større markedsføringskampanje. Du har gjennomført 4 splitt tester (tilsammen 8 ulike annonser), hvor hver test har tatt 1 uke, tilsammen 4 uker.

Med forsøksdesign kan du inkludere flere faktorer og få resultatene raskere

La oss si du vil benytte forsøksdesign, og er interessert i hvordan ulike målgrupper responderer: Vil responsen på lay-out påvirkes av kjønn? Vil responsen på video kontra bilde påvirkes av alder? Vil responsen av ulike overskrifter påvirkes av hvor i landet du bor? Med et redusert forsøksdesign kan du teste følgende 7 faktorer med 8 ulike annonser (samme antall annonser som i de 4 splitt testene beskrevet tidligere):

1. Overskrift, 2. Bilde versus video, 3. Lay-out, 4. Bakgrunnsfarge, 5. Kjønn, 6. Alder, 7. Bosted

De 8 ulike annonsene testes i 1 uke for å bestemme effekten av de 7 faktorene. Ved å analysere kunderespons data kan du lære hvordan du kan tilpasse annonser til ulike målgruppe, og hva som kjennetegner målgruppen med best respons.