প্রাথমিক পর্যায়ের কোম্পানিগুলির একজন বিনিয়োগকারী এবং উপদেষ্টা হিসাবে, আমি নতুন উদ্যোগ থেকে দেখেছি প্রায় প্রতিটি আর্থিক মডেলই কোনো না কোনো পর্যায়ে সূচকীয় বৃদ্ধি দেখিয়েছে। গ্রাহক অধিগ্রহণের খরচের প্রবণতাকে ঘিরে অনুমান, ব্যবহারকারী প্রতি গড় আয় (ARPU) প্রবণতা বৃদ্ধি পায়, খরচ রাজস্বের চেয়ে ধীরে ধীরে বৃদ্ধির পূর্বাভাস দেওয়া হয়, বিক্রয় চক্র সংক্ষিপ্ত হয়, দাম বৃদ্ধি পায় এবং আয় বিস্ফোরিত হয়।
12-18 মাসে, বেশিরভাগ সংস্থাগুলি এত দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে যে তারা হয় (ক) তারা যে ব্যাপক বৃদ্ধির সুযোগ প্রমাণ করেছে তা তহবিলের জন্য পুঁজি বাড়াবে, অথবা (খ) বিপণন ব্যয় ফিরিয়ে আনবে এবং বিনামূল্যে নগদ প্রবাহ সংগ্রহ করবে ফলাফল।
একইভাবে, বিশ্বজুড়ে সরকারগুলি দ্বারা ব্যবহৃত COVID-19 মডেলগুলি ফলাফল থেকে যথেষ্টভাবে বিচ্ছিন্ন পূর্বাভাস তৈরি করেছে। একটি অভিনব ভাইরাসের অন্তর্নিহিত বিশাল অনিশ্চয়তার কারণে এটি অবাক হওয়া উচিত নয়। এটি একটি বাস্তবসম্মত - নিন্দুক নয় - মূল্যায়ন বোঝানো হয়েছে৷ সমস্ত মডেল ডিজাইনের দিক থেকে ভুল, কিন্তু সময়ের সাথে সাথে তাদের নির্ভুলতা সর্বাধিক করার জন্য একটি ছয়-পর্যায়ের প্রক্রিয়া রয়েছে।
আর্থিক মডেলিং প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হল প্রতিটি অনুমানকে পিছনে ঠেলে দেওয়া:
আমি অনেকগুলি SaaS (পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার) কোম্পানির সাথে কাজ করি এবং তিনটি প্রধান কী পারফরম্যান্স ইন্ডিকেটর (KPIs) যার উপর আমরা ফোকাস করি তা হল কাস্টমার অ্যাকুইজিশন কস্ট (CAC), কাস্টমার চার্ন, এবং কাস্টমার লাইফটাইম ভ্যালু (LTV)। সেগুলির প্রত্যেকটি অন্যান্য অনুমানের দ্বারা চালিত হয়:CAC হল আপনি বিপণন এবং প্রচারের জন্য কত খরচ করেন, কতজন লোক আপনার বিজ্ঞাপনগুলিতে ক্লিক করছেন, কতজন লোক সেই বিজ্ঞাপনগুলিতে পদক্ষেপ নিচ্ছেন এবং তাদের মধ্যে কতজন রূপান্তরিত হচ্ছে তার একটি ফাংশন বিনামূল্যে এবং চূড়ান্তভাবে অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক, এবং কখন।
কোনো ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে, সমস্ত অনুমান KPI পরিবারকে দেওয়া হয়। CAC KPI বিপণন ফানেল অনুমান কিন্তু বিক্রয় অনুমান অন্তর্ভুক্ত করে। আপনার বিক্রয়কর্মীরা একবারে কতগুলি সম্ভাবনা পরিচালনা করতে পারে? বন্ধ হার কি? সাধারণ বিক্রয় কতক্ষণ লাগে? এই সমস্ত অনুমানের জন্য পর্যাপ্ত সমর্থন পাওয়ার পরেই আমরা ব্যবসায়িক পরিকল্পনা বাস্তবায়নের দিকে এগিয়ে যাই।
এই পদক্ষেপটি আমরা এখন যে COVID-19 মহামারীটির মধ্য দিয়ে বাস করছি তার সাথে সমান করা যেতে পারে। সেই মডেলগুলিও অনুমানের চারপাশে নির্মিত। একটি হল R0, যা SARS2 CoV-19 ভাইরাস স্বাভাবিকভাবে সংবেদনশীল জনসংখ্যার মাধ্যমে ছড়িয়ে পড়ার অনুমিত হার। অন্যান্য অনুমানগুলি সংক্রমণের পরে COVID-19-এর প্রভাবকে ঘিরে।
চীনা কর্তৃপক্ষের দ্বারা পরিচালিত প্রাথমিক তদন্তে #করোনাভাইরাস উপন্যাসের মানুষ থেকে মানুষে সংক্রমণের কোনো স্পষ্ট প্রমাণ পাওয়া যায়নি (2019- nCoV) #উহান, #চীন🇨🇳-এ শনাক্ত হয়েছে। pic.twitter.com/Fnl5P877VG
— বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা (WHO) (@WHO) 14 জানুয়ারী, 2020
এই অনুমানগুলির কোনটিই শুরু থেকে দৃঢ়ভাবে বোঝা যায় নি, এবং আদর্শভাবে, পশ্চিমা স্বাস্থ্য আধিকারিকরা তাদের চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে তাদের সকলকে চ্যালেঞ্জ করেছিলেন সামাজিক দূরত্বের বিভিন্ন ধরণের বাধ্যতামূলক করার জন্য৷
একটি আর্থিক মডেলের কম নির্দিষ্ট ভেরিয়েবল হল পরিচিত অজানা। যখন আমি ক্লায়েন্টদের সাথে সবচেয়ে নিবিড়ভাবে ফোকাস করার জন্য অনুমানগুলি বের করার জন্য কাজ করি, তখন আমরা একটি হোয়াইটবোর্ড (অথবা একটি ফাঁকা Google ডকুমেন্ট সহ একটি জুম রুম) সহ একটি ঘরে উঠি এবং সেগুলিকে মডেলের মধ্যে গুরুত্ব এবং নিশ্চিততার মাত্রা অনুসারে বাছাই করি। .
একটি ভোক্তা SaaS কোম্পানির জন্য, বিক্রয় থেকে রূপান্তর হার (রূপান্তর হার) একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অনুমান। আমার ক্লায়েন্টদের মধ্যে একজন একটি স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ - তাদের একটি বিনামূল্যের পণ্য আছে, একটি অর্থ প্রদানের সাবস্ক্রিপশন পণ্য রয়েছে এবং তারা পরিষেবা প্রদানকারীদের কাছে গ্রাহকদের উল্লেখ করার জন্য কমিশন উপার্জন করে। তারা ধরে নিয়েছিল যে প্রতি 1,000 জনের মধ্যে 50 জন যারা বিনামূল্যে অ্যাপে সাইন আপ করেন তারা অবশেষে অর্থপ্রদানকারী গ্রাহকদের আপগ্রেড করেন। এটি সাম্প্রতিক ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছিল তবে এটি প্রতিযোগীদের অভিজ্ঞতা বা অন্য কোম্পানির সাথে তাদের পূর্বের অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করেও হতে পারে। একটি মডেলের প্রতিটি অনুমান হল একটি দলের দৃষ্টিভঙ্গির ফলাফল যে সেই নির্দিষ্ট অনুমানগুলি সেই সময়ে উপলব্ধ তথ্যের সাথে সবচেয়ে বেশি অর্থবহ৷
যেহেতু আমরা জানতাম যে রূপান্তর হারের হার বিক্রয় বৃদ্ধি এবং লাভের মার্জিনের উপর একটি বড় প্রভাব ফেলে, এবং যেহেতু আমরা সেই হারের আশেপাশে আমাদের অনুমান সম্পর্কে কম নিশ্চিত ছিলাম, এই পরিবর্তনশীলটি ছিল আমাদের প্রধান ফোকাস। আপনি যদি একটি ভোক্তা SaaS ব্যবসা পরিচালনা করেন যেখানে তুলনামূলকভাবে উচ্চ পরিমাণে বিক্রয় এবং একটি ছোট বিক্রয় চক্র রয়েছে, আপনি এই ফলাফলগুলি মোটামুটি দ্রুত দেখতে পাবেন। যখন পর্যাপ্ত ডেটা আসে, তখন আমরা হয় সন্তুষ্ট হতে পারি যে আমাদের অনুমানগুলি সঠিক ছিল বা দেখতে পাব যে একটি সমস্যা সমাধানের জন্য রয়েছে কারণ আমরা রূপান্তর হারকে অতিরিক্ত অনুমান করেছি৷
আসল প্রশ্নটি যা আমরা সমাধান করার চেষ্টা করছি, কারণ আমরা উপসর্গহীন প্রতিবেদন পাচ্ছি, আপনি কি এটিকে দক্ষতার সাথে প্রেরণ করতে পারেন যখন আপনি উপসর্গহীন। /উদ্ধৃতি>
একইভাবে, জনস্বাস্থ্য কর্মকর্তারা জানতেন যে তাদের বেশ কয়েকটি অনুমান সেই সময়ে অনিশ্চিত ছিল:R0, লক্ষণগত হার, হাসপাতালে ভর্তির হার, হাসপাতালের ক্ষমতা, মৃত্যুর হার, ইত্যাদি। R0, উদাহরণস্বরূপ, এটি শোনার চেয়ে জটিল। সমস্ত আচরণগত পরিবর্তনগুলিকে বিবেচনায় নেওয়ার জন্য একটি ভাল R0 অনুমান প্রয়োজন, যা একটি অঞ্চলের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে প্রয়োগ এবং কার্যকারিতার মধ্যে ভিন্নতা রয়েছে (যেমন, শহুরে:জনবহুল নিউ ইয়র্ক সিটি বনাম দক্ষিণ ডাকোটার একটি গ্রামীণ শহর)। কার্যকরী প্রজনন নম্বর, Re, বিভিন্ন পরিস্থিতিতে এবং বিভিন্ন সময়ে ভাইরাসের প্রজনন হার বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
আমার SaaS ক্লায়েন্ট এবং জনস্বাস্থ্য কর্মকর্তা উভয়কেই মডেলের মূল ভেরিয়েবলের বৃহত্তর বোধগম্যতা অর্জনের উপর পুরোপুরি ফোকাস করতে হবে। একবার তারা বুঝতে পারে কোন কঠিন ডেটাতে ফোকাস করতে হবে, তারা পরবর্তী ধাপে চলে যায়:পরিমাপ।
পরিমাপ করার সময়, আমরা রূপান্তর হার অনুমানে গভীরভাবে ডুব দেব:লোকেরা কি বিজ্ঞাপনগুলিতে ক্লিক করছে এবং অ্যাপটি ডাউনলোড করছে আমাদের প্রত্যাশা অনুযায়ী? তারা কি হারে প্রদত্ত গ্রাহকদের রূপান্তর করছে? প্রদত্ত গ্রাহকে রূপান্তরিত হতে তারা কতক্ষণ সময় নিচ্ছে এবং আপগ্রেড করার পরে তারা কতক্ষণ থাকবে?
এখন এর সাথে সমস্যাটি হল যে অনেক অজানা আছে... আপনি জানেন যে, শুরুতে, আমরা নিশ্চিত ছিলাম না যে উপসর্গবিহীন সংক্রমণ ছিল কিনা, যা আমরা যা দেখছি তার থেকে এটিকে আরও বিস্তৃত প্রাদুর্ভাব করে তুলবে। এখন আমরা নিশ্চিতভাবে জানি যে সেখানে আছে। Anthony S. Fauci, M.D., NIAID ডিরেক্টর (জানুয়ারি 31, 2020)
আপনি দেখতে পাচ্ছেন এই প্রক্রিয়াটি COVID গল্পের সাথেও চলছে। মহামারীর প্রথম দিকে, ডব্লিউএইচওর মতো বিশেষজ্ঞরা বিশ্বব্যাপী ভাইরাসের জন্য মৃত্যুর হার 3.4% অনুমান করছিলেন, ফ্লু বিবেচনা করে একটি খুব ভীতিকর সংখ্যা আনুমানিক 0.12% (তবে সেই সংখ্যার আশেপাশে বিভিন্ন অনুমান সহ)। যে সংখ্যা সংবাদমাধ্যমে রিপোর্ট করা হচ্ছে; পর্দার পিছনে, মডেল সম্ভবত সম্ভাবনার একটি পরিসীমা অন্তর্ভুক্ত. কিন্তু এটা বেশ পরিষ্কার যে বর্তমান ডেটার প্রেক্ষিতে সম্ভাব্য যতটা দেখা যাচ্ছে তার চেয়ে বেশি পরিসংখ্যানের চারপাশে অনুমানগুলি নোঙর করা হয়েছিল৷
বর্তমান তথ্যের সাথে, এটা পরিষ্কার বলে মনে হচ্ছে যে ভাইরাস দ্বারা সংক্রামিত ব্যক্তিদের শতাংশ যে উপসর্গগুলিকে আমরা COVID হিসাবে বুঝি তা অনেক বেশি। উচ্চতর হর দেওয়া হলে, মৃত্যুর হার অগত্যা কম, সম্ভবত মূল 3.4% চিত্রের তুলনায় 0.12% এর অনেক কাছাকাছি। দেখা যাচ্ছে যে মডেলগুলি আমরা আশাবাদী না হয়ে তির্যক হতাশাবাদীর উপর নির্ভর করেছিলাম এবং আমাদের হাসপাতালে ভর্তি হওয়া এবং মৃত্যুহার কমানোর অনুমান সামঞ্জস্য করতে হয়েছে:
এটি অবশ্যই বিপরীত এবং আংশিকভাবে সতর্কতার প্রতি বিচক্ষণ পক্ষপাতের কারণে অনেক ভালো সমস্যা। এখন কি?
এই মুহুর্তে, বিশ্ব রাজনৈতিক নেতারা তাদের মডেলগুলিকে পুনঃনির্মাণ করতে বিজ্ঞানীদের সাথে কাজ করছেন। কোন আচরণ-পরিবর্তনকারী পলিসি লিভারগুলি ব্যবহার করা বা শিথিল করা যায় তার সাথে তারা টিঙ্কার করছে। কিছু অনুমান বিশ্বজুড়ে একই রকম হবে, তবে অনেকগুলি একটি নির্দিষ্ট অঞ্চল বা পরিবেশের জন্য অনন্য।
আমার ক্লায়েন্টদের সাথে, আমি মডেলটি কতটা ভাল-ক্যালিব্রেট করা হয়েছে তা বুঝতে প্রতিটি কেপিআই-এর মধ্যে প্রতিটি অনুমানের মধ্য দিয়ে যাই। যখন একটি অনুমান বাস্তবতার সাথে মেলে না, তখন আমরা কেন তা খুঁজে বের করার জন্য একসাথে চিন্তাভাবনা করি। মূল্য প্রস্তাব কি আমরা ভেবেছিলাম তার চেয়ে কম এবং আমরা কি সম্ভাব্য গ্রাহকের কাছে এটি পরিষ্কার করছি? পণ্যের দাম কি সঠিক? আমাদের কি তাদের কেনার সিদ্ধান্তকে অনুঘটক করে এমন একটি কর্মের আহ্বান আছে? আমরা কি সাইন-আপ প্রক্রিয়াটিকে যতটা সম্ভব ঘর্ষণহীন করেছি?
আমরা কিছু ভিন্ন পন্থা চেষ্টা করে দেখতে পারি যে কেউ খারাপ পারফরম্যান্স মেট্রিক্সের উন্নতিতে আরও ভাল কাজ করে কিনা। কখনও কখনও, একটি সহজ সমাধান আছে, কিন্তু সাধারণত, একটি নির্দিষ্ট পথে আত্মবিশ্বাস তৈরি করার জন্য আমাদের কিছুটা টিঙ্কার করতে হবে। সফ্টওয়্যার কোম্পানিগুলি A/B টেস্টিং নামক একটি প্রক্রিয়া ব্যবহার করে:আপনি আপনার লক্ষ্যগুলিকে ঘনিষ্ঠভাবে তুলনামূলক গোষ্ঠীগুলিতে ভাগ করেন এবং A গ্রুপে একটি এবং B গ্রুপে আরেকটি পদ্ধতির চেষ্টা করে দেখুন যে উভয়ই ধারাবাহিকভাবে উচ্চতর ফলাফল দেয় কিনা।
আমাদের এখন অবশ্যই সমস্ত রোগীদের (ট্রমা কলের ধরন সহ) সংক্রামিত এবং সমস্ত ব্যক্তিকে (এমনকি সহকর্মী এবং পরিবারের সদস্যদের) সম্প্রদায়ের বিস্তারের কারণে প্রকাশ করা হয়েছে বলে বিবেচনা করতে হবে৷ FDNY EMS কর্মীদের কাছে মেমো (এপ্রিল 4, 2020) উদ্ধৃত করুন>
কোনটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে তা দেখার জন্য নীতিগুলির উপর কয়েকটি A/B পরীক্ষা ঘটতে পারে, তবে বিভিন্ন দেশ এবং দেশের মধ্যে বিভিন্ন বিচারব্যবস্থার দ্বারা বিভিন্ন পদ্ধতি নেওয়া হচ্ছে যা প্রায় আলোকিত হতে পারে। উভয় পৌরসভা এবং সারা বিশ্ব জুড়ে চিকিৎসা পেশাজীবীরাও ক্রমাগত এই রোগের প্রতি তাদের দৃষ্টিভঙ্গির সাথে সংগতি করছেন, তাদের নিজস্ব রোগীদের প্রতিক্রিয়া এবং অন্যান্য রোগীরা নির্দিষ্ট চিকিত্সার প্রতি কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখিয়েছিল তা নিয়ে প্রকাশিত গবেষণার উপর ভিত্তি করে।
এটি সেই মঞ্চ যেখানে রাবার রাস্তার সাথে মিলিত হয়। আপনি আপনার কেপিআইগুলি শনাক্ত করেছেন, আপনার ভবিষ্যদ্বাণীর বিপরীতে সেগুলিকে পরিমাপ করেছেন, যেগুলি বন্ধ রয়েছে সেগুলি চিহ্নিত করেছেন, তাদের চালিত অনুমানগুলি চিহ্নিত করেছেন এবং কীভাবে সেগুলিকে উন্নত করা যায় সে সম্পর্কে কিছু অনুমান পরীক্ষা করেছেন৷
বিশ্বজুড়ে সরকারগুলি পুনঃক্রমিক প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে। বেশিরভাগই স্প্রেডের হার, হাসপাতাল এবং পরীক্ষার ক্ষমতা এবং সাধারণ সম্প্রদায়ের প্রস্তুতির অগ্রগতির দ্বারা চালিত স্বাভাবিক অবস্থায় পর্যায়ক্রমে ফিরে আসার পরিকল্পনা বাস্তবায়ন করছে। আপনি বাজি ধরতে পারেন যে ফলাফলগুলি নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করা হবে৷
ব্যবসা এবং জনস্বাস্থ্য উভয় ক্ষেত্রেই, এই পর্যায়টি সিদ্ধান্তের সময় - একটি পথ বেছে নিন এবং এগিয়ে যান। শুধু সাফল্যের পাওনা বিবেচনা করবেন না, সময় এবং সম্পদের পরিপ্রেক্ষিতে সম্ভাব্যতা এবং ব্যর্থতার খরচও বিবেচনা করুন। সাফল্যের জন্য মেট্রিক্স সনাক্ত করুন, এবং আপনি যখন ফলাফল দেখতে আশা করেন, তখন প্রকাশ করুন। যদি আপনার নির্বাচিত পথের জন্য আপনার প্রক্রিয়াগুলিতে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের প্রয়োজন হয়, মালিকানা বরাদ্দ করুন। এটি আপনাকে চূড়ান্ত এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়ের জন্য প্রস্তুত করবে...
কোন পর্যায় 6 নেই - গো পাস করবেন না, সরাসরি স্টেজ 2-এ ফিরে যান। বিশ্বের প্রতিটি সফল ব্যবসা নিয়মিতভাবে তাদের অনুমানকে চিহ্নিত করছে, পরিমাপ করছে, টিঙ্কার করছে এবং পুনরায় ক্যালিব্রেট করছে। সিইওদের উচিত তাদের ফিনান্স টিমের সাথে ত্রৈমাসিকে অন্তত একবার দেখা করে সমস্ত ব্যবসায়িক কেপিআই-এর উপর যেতে এবং কী কী উন্নতি করা দরকার তা অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। সৃজনশীল সমাধানগুলি একটি দল হিসাবে উপস্থিত হওয়া উচিত, তবে চূড়ান্ত দায়িত্ব প্রাসঙ্গিক ব্যবসায়িক নেতাদের অর্পণ করা উচিত। এই নেতাদের ক্রমাগত সনাক্তকরণ, পরিমাপ করা, টিঙ্কারিং, পুনরায় ক্যালিব্রেট করা এবং শেষ পর্যন্ত এগিয়ে যাওয়ার সংস্কৃতি তৈরি করা উচিত।