একটা সংখ্যা যার সংজ্ঞা কেউ জানে না, সেটা কোনো সংখ্যা না থাকার চেয়েও খারাপ — কারণ এটা ভুল সিদ্ধান্তে আত্মবিশ্বাস যোগায়।
বাংলাদেশের real-estate sales report-এ এই ধরনের রিপোর্ট আমরা সবাই দেখেছি। একটা বড় সংখ্যা। তার নিচে একটা label। ব্যস।
ধরুন লেখা আছে — “মোট লিড — ১৬১”
এখন একটা খুব সহজ প্রশ্ন। এই ১৬১টা কী? পুরো কোম্পানির lead? নাকি শুধু ওই এলাকার? এই মাসে নতুন আসা ১৬১টা lead? নাকি এই মুহূর্তে ওই area-তে মোট ১৬১টা lead আছে?
শুনতে ছোটখাটো প্রশ্ন মনে হয়। কিন্তু প্রতিটা প্রশ্নের উত্তর আলাদা হলে, আপনি যে সিদ্ধান্ত নেবেন সেটাও আলাদা হবে। আর এখানেই রিপোর্টের একটা বড় সমস্যা শুরু হয়।
একটা সংখ্যার পাশে যদি পরিষ্কার না থাকে — কোন scope, কোন সময়, আর ঠিক কী মাপা হচ্ছে — তাহলে সংখ্যাটা দেখতে যতই পরিষ্কার হোক, আসলে সেটা পরিষ্কার না।
দুই ধরনের সংখ্যা আছে। একটা বলে — “এই মুহূর্তে কত আছে?” এটা হলো stock। যেমন, আজ আপনার হাতে মোট ১৬১টা active lead আছে।
আরেকটা বলে — “একটা নির্দিষ্ট সময়ে কতগুলো এসেছে বা ঘটেছে?” এটা হলো flow। যেমন, আগস্ট মাসে নতুন ১৬১টা lead এসেছে।
দুটো সংখ্যাই ১৬১ হতে পারে। কিন্তু স্টক আর ফ্লো এক নয়। একটা হলো এই মুহূর্তের অবস্থা। আরেকটা হলো একটা সময়ের মধ্যে যা ঘটেছে।
সমস্যা হয় যখন report এই দুটোকে একসঙ্গে মিশিয়ে ফেলে।
ধরুন, একটা card-এ লেখা হলো — “August Leads: 161” — কিন্তু আসলে ১৬১ হলো এই মুহূর্তে active লিডের সংখ্যা। তাহলে management মনে করতে পারে আগস্টে ১৬১টা নতুন lead এসেছে।
সেখান থেকে marketing performance, salesperson performance, conversion rate — সবকিছুর হিসাব বদলে যেতে পারে।
একটা ভুল label থেকেই পুরো discussion ভুল দিকে চলে যেতে পারে।
ধরুন dashboard-এ খুব সুন্দর করে লেখা আছে — “Contact Rate: 90%” — শুনতে দারুণ। কিন্তু ৯০% কীসের?
এই মাসে আসা lead-এর ৯০%? নাকি গত এক বছরে কখনো system-এ আসা সব lead-এর ৯০%? নাকি বর্তমানে active lead-এর ৯০%?
ধরুন, এই মাসে ১০০টা lead এসেছে। এর মধ্যে ৯০টায় contact হয়েছে। Contact rate ৯০%। ঠিক আছে।
কিন্তু একই company-তে যদি গত এক বছরে ৫,০০০টা lead এসে থাকে এবং তার মধ্যে ৪,৫০০টায় কোনো না কোনো সময় contact হয়ে থাকে, সেখানেও contact rate ৯০% হতে পারে।
একই শতাংশ, কিন্তু গল্পটা সম্পূর্ণ আলাদা।
তাই একটা percentage একা কোনো information না। আপনাকে জানতে হবে — কীসের ৯০%? হর কোথায়?
কারণ denominator ছাড়া percentage একটা metric না। এটা একটা argument-এর শুরু।
আরেকটা ব্যাপার আমরা report-এ খুব কমই দেখি। এই সংখ্যাটা কখন update হয়েছে?
ধরুন, মাসের শেষ দিনে manager report বানালেন। তথ্য জোগাড় করলেন। Excel মেলালেন। কিছু জায়গায় salesperson-কে ফোন করে জিজ্ঞেস করলেন। কয়েক ঘণ্টা পরে report তৈরি হলো। তারপর সেটা management meeting-এ গেল।
কিন্তু এর মধ্যে নতুন lead এসেছে। কিছু lead contact হয়েছে। কিছু lead lost হয়েছে। কিছু customer site visit করেছে।
অর্থাৎ report যখন table-এ পৌঁছেছে, business তখন আর সেই অবস্থায় নেই যেটা report দেখাচ্ছে।
তারপরও সেই report-এর ওপর decision নেওয়া হচ্ছে। আর একটা প্রশ্ন কেউ করছে না —
“এই data আসলে কতক্ষণ পুরোনো?”
এখানে শুধু data কতটা accurate, সেটাই বিষয় না। এই report বানাতে কত মানুষের সময় যাচ্ছে, সেটাও একটা cost।
একজন manager বা coordinator যদি মাসের শেষে ঘণ্টার পর ঘণ্টা বসে data collect করেন, Excel মেলান, numbers reconcile করেন, report তৈরি করেন — তাহলে company আসলে একটা reporting system-এর কাজ মানুষ দিয়ে করাচ্ছে।
একবার করলে সমস্যা নেই। কিন্তু প্রতি মাসে? বছরের শেষে দেখবেন, একজন মানুষের বেশ কয়েকটা কর্মদিবস শুধু এই report তৈরিতেই চলে গেছে।
আর অদ্ভুত ব্যাপার হলো — যে কাজটা একটা system মুহূর্তে করে দিতে পারে, সেটার জন্য মানুষকে মাসের শেষে বসতে হচ্ছে।
একটা ভালো report শুধু সংখ্যা দেখায় না। প্রতিটা সংখ্যার একটা পরিষ্কার পরিচয় থাকে — এটা কি stock, নাকি flow? এর scope কী? কোন সময়ের data? আর এটা যদি percentage হয় — কীসের তুলনায় percentage?
এগুলো পরিষ্কার থাকলে management একই সংখ্যা দেখে একই জিনিস বুঝবে।
আর একটা ভালো system-এর আরেকটা গুরুত্বপূর্ণ কাজ হলো consistency। একই metric যদি dashboard-এর দুই জায়গায় দেখা যায়, তাহলে দুই জায়গায় একই অর্থে একই সংখ্যা দেখাতে হবে। কারণ —
একটা সংখ্যার দুটো অর্থ হতে পারে না।
Sofia Estate CRM-এ “Never contacted”-এর মতো নিয়ম প্রতিটি স্ক্রিনে একই অর্থে চলে, আর প্রতিটি সংখ্যায় ট্যাপ করলে তার পেছনের তালিকা খুলে যায়।
তাই management যখন কোনো সংখ্যা দেখছেন, তখন শুধু সংখ্যা দেখছেন না। তাঁরা জানেন — কী মাপা হচ্ছে, কার data মাপা হচ্ছে, কোন সময়ের data, আর সংখ্যাটা আসলে কী বলছে।
Sofia Estate CRM-এর ৪০+ রিপোর্ট তৈরি হয় রেকর্ড করা কাজ থেকেই, তাই মাসের শেষ দিনে কাউকে বসে জোড়াতালি দিয়ে রিপোর্ট বানাতে হয় না। রিপোর্ট নয়, প্রমাণ।
শেষ পর্যন্ত ভালো reporting-এর বিষয়টা খুব জটিল না। সঠিক সংখ্যা দেখানোই যথেষ্ট না — সংখ্যাটা কী বোঝায়, সেটাও যেন ভুল বোঝার সুযোগ না থাকে।
আপনার মাসিক রিপোর্ট বানাতে কত সময় লাগে? বিনামূল্যের সেলস হেলথ চেকের এগারোটা প্রশ্নের একটা ঠিক এটাই।