متى تكون المقارنات المعيارية مضللة
تُعد المقارنات المعيارية Benchmarking من أكثر الأدوات استخدامًا في دراسات السوق وفهم تنافسية الأسواق , فنقارن أداء شركة بمنافس، أو قطاع بقطاع، أو مدينة بمدينة، أو اقتصاد باقتصاد، بهدف معرفة موقعنا واكتشاف الفجوات والفرص.
لكن المشكلة ليست دائما في دقة الرقم بل أحيانًا تكون جميع الأرقا
م صحيحة، والمصادر موثوقة، والحسابات سليمة، ومع ذلك تكون النتيجة التي توصلنا إليها مضللة, لأن الأطراف التي تمت مقارنتها لم تكن قابلة للمقارنة من الأساس.
ولهذا جودة المقارنة المعيارية يجب أن تُختبر من خلال ثلاثة أركان رئيسية:
1. السياق Context
لا يمكن فصل الرقم عن البيئة التي أنتجته.
عند مقارنة نمو قطاع بين دولتين مثلًا، يجب النظر إلى حجم الاقتصاد، وعدد السكان، ومستوى الدخل، والتنظيمات، ونضج السوق، والدورة الاقتصادية، وحتى الفترة الزمنية.
قد ينمو سوق ناشئ بنسبة 15% سنويا، بينما ينمو سوق ناضج بنسبة 5% فقط. النظر إلى النسبتين منفردتين قد يقود إلى استنتاج أن السوق الأول أفضل، بينما قد يكون الثاني أكبر حجما وأكثر ربحية واستقرارا بعشرات المرات.
السؤال هنا ليس: من حقق الرقم الأعلى؟ بل: في أي سياق تحقق هذا الرقم؟
2. التشابه Comparability
كلما انخفض التشابه بين طرفي المقارنة، انخفضت قيمة المقارنة المعيارية
مقارنة شركة ناشئة عمرها ثلاث سنوات بشركة عمرها ثلاثون عاما قد تكون مفيدة في بعض المؤشرات، لكنها غير مناسبة في مؤشرات أخرى. وينطبق الأمر نفسه على مقارنة الرياض بمدينة أصغر، أو بنك بشركة FinTech ، أو سوق سعودي بسوق عالمي مختلف جذريا في هيكله.
لذلك يجب تحديد مجموعة المقارنة قبل البدء في التحليل، وفق متغيرات مثل الحجم، ونموذج العمل، والقطاع، ، ومرحلة النضج، وشريحة العملاء.
تأكيد التشابه ليس خطوة فنية صغيرة بل قد يكون أهم قرار في المقارنة بأكملها.
3. موثوقية واتساق البيانات Data Reliability
وجود مصدر موثوق لا يعني بالضرورة أن البيانات قابلة للمقارنة.
قد تصدر دولتان أرقاما رسمية عن المنشآت الصغيرة والمتوسطة، لكن تعريف المنشأة الصغيرة يختلف بينهما. وقد تنشر شركتان معدل رضا العملاء، بينما تستخدم إحداهما CSAT والأخرى مؤشرا داخليا مختلفا.
