MEASURING PROJECT SUCCESS BEFORE FINANCIAL RESULTS MATERIALIZE: A COMPARISON OF PROCESS AND FINANCIAL KPIS

Abstract

This article examines ways to measure project success before financial results materialize. The nature and scope of financial and process metrics are defined, their comparative characteristics and limitations of use in the early stages are clarified. The problems of forecasting financial KPIs and the role of process indicators as an alternative for managing performance and assessing project success are illustrated. Sets of metrics and an algorithm for evaluating project success in the absence of revenue are proposed.

Full Text

Modern project management conditions are characterized by an increasingly complex organizational environment, the parallel development of the innovation component, and growing internal requirements for performance assessment. Naturally, tracking project results becomes challenging, as the set of metrics and performance indicators expands. Traditional indicators of project success assessment are financial and economic measures associated with time and quality of implementation (the so-called project triangle); however, evidence indicates that the main problem of measuring project success lies in the significant gap between the completion of individual stages and the ability to measure (and, most importantly, to measure reliably) the overall financial result. Thus, a project may be considered successful from a management perspective but fail to deliver the expected benefits to the organization, or, conversely, generate significant impact despite partial deviations from planned parameters. This contradiction highlights the need to distinguish between “financial performance” and “process performance,” as well as to search for tools to link them. This task becomes particularly relevant in the context of identifying ways to measure project success before its financial results materialize, since at the project planning stage it is critical to evaluate precisely the process metrics that make it possible to capture results (managerial and organizational) prior to the emergence of cash flow. In the long term, process performance becomes one of the factors that may influence the financial success of the project, which determines the subject and scope of the present study.

The aim of this study is to characterize ways to measure project success before financial results materialize.

Considering the concept of project “success,” it should be noted that it is multidimensional; the systematization of research in the field of project performance measurement demonstrates the coexistence of various, sometimes opposing models and criteria that reflect both the perspectives of project teams and the perceptions of external parties (e.g., stakeholders). Thus, as early as the 1990s, M.A. Freeman and P. Beale emphasized the multidimensionality of the “success” category and the necessity of taking into account not only financial indicators but also customer satisfaction, team status, and its readiness for future tasks [1]. Later studies support this thesis and propose different sets of indicators that prove applicable under conditions of extreme uncertainty [2-5].

In our view, project success is determined by how well the project’s objectives (including later adjustments), concept, and financial and process performance align. With regard to financial and process metrics, they represent two poles of project evaluation: its outcomes and the manner in which project management is organized. The relationship and interconnection between financial and process metrics are illustrated in Figure 1.

 

×

About the authors

N. T. Andguladze

Author for correspondence.
Email: inmil88@gmail.com

Independent Researcher

United States

References

  1. Freeman M.A., Beale P. Measuring project success // Project Management Journal. – 1992. – Vol. 23, № 1. – P. 8-17.
  2. Kee D.M.H., Abdul Rahman N. How to measure start-up success? A systematic review from a multidimensional perspective. – 2020. – 11 p. – URL: https://www.ssrn.com/link/ICOBMIT-2019.html.
  3. Jahangirian M., Taylor S.J.E., Young T., Robinson S. Key performance indicators for successful simulation projects // Journal of the Operational Research Society. – 2017. – Vol. 68. № 7. – P. 747-765. – DOI: https://doi.org/10.1057/jors.2016.1.
  4. Pereira J., Varajão J., Takagi N. Evaluation of information systems project success – insights from practitioners // Information Systems Management. – 2021. – Vol. 39. № 2. – P. 138-155. DOI: https://doi.org/10.1080/10580530.2021.1887982.
  5. Volden G.H., Welde M. Public project success? Measuring the nuances of success through ex post evaluation // International Journal of Project Management. – 2022. – Vol. 40. № 6. – P. 703-714. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2022.06.006.
  6. Sastoque-Pinilla L., Artelt S., Burimova A., Lopez de Lacalle N., Toledo-Gandarias N. Project success criteria evaluation for a project-based organization and its stakeholders – a Q-methodology approach // Applied Sciences. – 2022. – Vol. 12. № 11090. – DOI: https://doi.org/10.3390/app122111090.
  7. Korhonen T., Jääskeläinen A., Laine T., Saukkonen N. How performance measurement can sup-port achieving success in project-based operations // International Journal of Project Management. – 2023. – Vol. 41. № 1. – Article 102429. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2022.11.002.
  8. Ahmed R. Project performance measures and metrics framework // Research Handbook on Pro-ject Performance. – 2023. – P. 11-22. – DOI: https://doi.org/10.4337/9781802207613.00007.
  9. Varajão J., Lourenço J.C., Gomes J. Models and methods for information systems project suc-cess evaluation – a review and directions for research // Heliyon. – 2022. – Vol. 8. № 12. – Article e11977. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11977.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».