先行指標を特定し、それに働きかける

日々の行動を先行指標——制御できる予測的な行動——に集中させ、観察することしかできない遅行指標にではなく。

Why it works

遅行指標（収益、体重、テストの点数）は、行動の窓が閉じたあとに結果を報告します。先行指標はリアルタイムで予測的であり影響を与えられます。注意を先行指標へ移すことは制御の問題に対処します——目標を達成するかどうかを直接制御することはできませんが、それを予測する週単位の行動を実行するかどうかは直接制御できます。これは事後の評価ではなく行動可能なフィードバックを生み出します。

How to do it

1. 自分のWIGについて、それを達成することを予測すると信じる5〜10の行動をリストにする。
2. 1〜2個を先行指標として選ぶ——それらは予測的で、自分が影響を与えられ、週単位で測定可能でなければならない。
3. 先行指標のパフォーマンスを週ごとに追跡する——これがあなたの主要なパフォーマンスダッシュボードです。
4. 4〜6週間のデータのあと、その先行指標が実は予測的でないと分かったら調整する。

エビデンス

The lead/lag distinction maps onto predictive vs. outcome measurement in management science. Feedback specificity and control are well-supported moderators of goal pursuit; acting on controllable precursors is a sound application of control theory and self-regulation research. (mechanistic)

Identifying true lead measures is harder than it looks: correlation with the lag measure does not imply causation, and teams sometimes game lead measures without improving lag outcomes (Goodhart’s Law).

よくある間違い

本当に予測的な指標ではなく、追跡しやすい先行指標を選んでしまうこと——例えば、実際の売上の予測因子が量ではなく通話の質であるときに「送った営業メールの数」を選んでしまう。