קטגוריה 1 - מערכות פיננסיות. מכילות נתוני כסף - הכנסות, הוצאות, חשבוניות, תשלומים. דוגמאות - חשבונית ירוקה, חשבשבת, EZcount, Hashavshevet. מקור ל-KPI כמו הכנסות חודשיות, ימי AR, שולי רווח. קטגוריה 2 - מערכות מכירה ושיווק. מכילות נתוני מסע לקוח - לידים, שיחות, הצעות מחיר, סגירות. דוגמאות - Pipedrive, monday CRM, HubSpot, Powerlink, או Google Sheets ידני. מקור ל-KPI כמו מספר לידים, יחס המרה, ערך עסקה ממוצע. קטגוריה 3 - מערכות תפעול ושירות. מכילות נתוני אספקת הערך - תורים, משימות, תקלות, ביקורות. דוגמאות - Calendly, Trello, Asana, מערכות תורים ייעודיות, פלטפורמות ביקורות.

שלב 1 - לכל KPI מהדשבורד, שאל - 'איפה הנתון הזה חי כרגע?'. אם התשובה היא 'בראש שלי' - יש לך בעיה לפני שהתחלת. צריך לתעד במערכת. שלב 2 - לכל מקור, רשום - מי האחראי על איכות הנתונים שם, איך אפשר לייצא נתונים (CSV, API, התחברות ישירה), ובאיזו תדירות הנתונים מתעדכנים. שלב 3 - בנה טבלה - KPI, מקור, איך מושכים, באיזו תדירות. הטבלה הזו היא ה'תוכנית אדריכלית' של הדשבורד. בלעדיה תיתקע אחרי שבוע.

קליניקה עם 5 רופאים, מחזור 2.4 מיליון בשנה. מיפינו את 7 ה-KPI שלהם למקורות: הכנסות -> EZcount (אוטומטי). תזרים חופשי -> EZcount + Sheets (חצי ידני). לקוחות פעילים -> מערכת תורים Cliniko (API קיים). יחס המרה משיחה לתור -> Sheets ידני (המזכירה רושמת כל שיחה). NPS -> WhatsApp Business + טופס Google Forms. תורים לא ממולאים -> Cliniko. שיעור עבודה חוזרת -> Cliniko + תיוג ידני של הרופא. אחרי המיפוי גילו ש-3 מתוך 7 דורשים הזנה ידנית. בנינו תהליך - המזכירה מקדישה 15 דקות בכל יום שני להעלות את ה-3 ל-Sheets, וכל השאר עולה אוטומטית.

טעות 1 - להניח שכל הנתונים זמינים בלחיצה. במציאות, חלק מהמערכות לא מאפשרות ייצוא נוח, וחלק מהנתונים פשוט לא נאספים בכלל. עדיף לגלות את זה בשלב המיפוי ולא בשלב הבנייה. טעות 2 - לקבוע KPI שאף אחד לא רושם את הנתונים שלו. 'מספר לקוחות לא מרוצים שעזבו' זה KPI מצוין, אבל אם איש לא רושם את הסיבה לעזיבה, אי אפשר למדוד. או שמכניסים את התיעוד או שמורידים את ה-KPI. טעות 3 - לפצל מקור אחד ל-2 מערכות. אם CRM ו-Sheets שניהם מחזיקים לידים, מתחילים סתירות. בחר אחד והשאר אותו אחראי.