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  • 2020年疫情让大量企业措手不及,拼命恶补数字化的短板,试问早干什么去了?

    OKR工作方法是很多互联网公司使用的方法。

    但陈老师不这么认为。在深入参与了十几个客户的OKR工作进度后,我看到了一种数据驱动业务的新模式,这可能是未来的一个发展方向。

    为什么?听我说。

    一、从KPI的弊端入手

    绩效考核,KPI统领,在国内企业正式推行30多年。领导设定指标,下属遵循指标,数据化管理绩效(如下图)是很常见的。

    然而,这背后也存在着深层次的问题。

    1. 目标从何而来?

    反问:你参与过多少次KPI的制定?大多数时候,KPI目标是由领导者的个人喜好或个人意愿决定的。具体的数字经常拍在胸前,我特别喜欢找一个整数(比如100万、1亿、100天完成)或者非常吉祥的数字。

    对于高层管理人员来说,这样做有失去战略方向和盲目追求短期收入的风险。因为长期的、基础的、深入的建设,短期内很难量化。

    2020年的疫情让一大批企业措手不及,拼命想弥补数字化的短板。你之前做了什么?

    他们都在追逐绩效KPI。温水煮青蛙,就是这种感觉。

    2. 背后的代价是什么?

    大多数企业的 KPI 都是从收入的角度制定的。然后各个部门声称这些指标。如果是传统企业,往往是各个销售业务线的理赔指标。

    如果是互联网企业,往往是各个部门分别招聘、提升、留住指标(如下图)。

    这导致了一个问题:如果业务部门只关注收入指标,他们通常会不计成本地冲刺任务。

    尤其是在互联网公司。我们已经看到了太多的补贴战,以至于在中国,互联网是“烧钱”的代名词,而不是高科技。

    如果有相关的评估成本,倾销数据的手段就会变得丰富。数据评估的一个基本规则是:评估公式越复杂有roc指标的软件,造假的手段就越丰富(如下图所示)。

    3. 这个目标不关我的事?

    在传统KPI的指导下,品牌推广、产品开发、客户服务、供应链、数据分析等中后台支持部门坐板凳是很常见的。

    由于这些部门不能直接产生收入,因此被冷落。对于中后端部门来说,不管是评估还是不评估收入,都会有问题(如下图)。

    二、KPI 有什么问题

    综上所述,可以看出所谓的KPI方法并不是真正的数据驱动。KPI法,充其量就是所谓的数据驱动:老板定数字,带动大家去做。

    让我们从本质上看问题。其根源在于,商业成功并不意味着收入的单一增加。

    OKR方法就是为了满足上述需求而诞生的。可以说,了解了KPI的不足之后,就可以看到OKR改进的思路了。

    三、OKR 如何解决 KPI 问题1. 用真实的业务成功代替死板的数字

    OKR方法中的O(Objective)不是指标,不是指标,不是指标(重要的事情说三遍)。OKR 方法中的 O 是业务成功的特定标志。

    正如《OKR 工作方法》一书中举例说明的,一个好的 O 是:

    这些是真正满足企业发展需要的目标,而不是一个数值。通过区分企业成功的目标和价值观,企业可以从眼前的短期纠葛中解脱出来,思考能够真正实现目标的行动。

    并且这些目标是有时间限制的,最好是每季度一次,甚至年度目标都被认为是战略目标(不是设定 KPI 时的 5-10 计划)。

    2. 共识导致商业成功的关键要素

    比如O是:向用户证明我们的产品质量好。那么“好品质”应该体现在产品体验、功能设计、用户口碑、销售业绩等各个方面,从而衍生出几个关键要素。

    通过拆解关键要素,每个部门都能找到自己的小O,让绩效与每个部门相关。

    3. 设置关键元素指标(KR指标),清除状态指标

    实施部门小O后,可以为小O设置具体的KR(Key Result)指标。与传统的KPI类似,KR指标是可以量化的,可以改进的。

    同时,KR是一个进取型指标,设定略高于自然成就,避免使用负面指标,以激励各部门不断进步,而不是被动或保守。

    除了KR指标,OKR方法中还设置了状态指标。状态指标用于监控业务成功的保障条件,如市场声誉、政策动向、用户满意度、系统稳定性等。

    这些状态指标只要不挂红灯,就不需要像KR指标那样苛刻,达到100%达标。

    这样,它就可以用于日常工作。通过区分KR指标和状态指标,可以将中后台部门从繁琐的日常工作中解放出来(如下图)。

    4. 为一周和接下来的四个星期制定计划

    有了明确的KR指标,就可以制定具体的工作计划。选择一周的核心工作,安排后续计划。整个 OKR 工作表如下所示。

    可以看出,其实OKR工作方式对KPI方式最大的改进来自于设定目标的过程。

    通过层层分解,让组织的上层和下层专注于真正推动业务成功的目标,并尽量用这种方法避免“大象难以回头”和“业绩不佳”的问题很好,公司倒了”,过去经常发生。

    尤其是在数字化转型的时代,如果继续坚持过去的做法,更不用说与新业态的竞争,单是疫情造成的线下流量减少,就可以扼杀一家老公司。

    四、OKR 和数据驱动

    熟悉数据分析的同学在看到OKR的实践后,会第一时间意识到:这需要更高的数据分析能力!

    在做KPI拆解之前,只需要取出一条过去的收入趋势线,然后做一个月度权重并进行拆分(如下图)。

    使用OKR方法,不能简单的拆解,需要大量的数据分析支持。

    O是对商业成功方向的判断。如何证明这个方向能够成功,需要大量的分析。

    O 是定性描述。如何将O变成KR需要具体分析。

    KR指标和状态指标包含大量的行为指标和体验指标,数据采集难度较大。

    上述问题可以概括为:

    整个 OKR 的运行基于以下四个能力:

    用数据分析成就标准 用数据量化关键要素 用数据设定工作范围 用数据监控发展状况

    这包括非结构化数据收集、内部行为监控、关键要素拆解分析等大量工作组。可不像以前只追求一个结果那么简单。

    使用 OKR 方法意味着拆除和量化之前潜伏在绩效指标背后的各种关键要素。这是用来做深入主题分析的。

    在OKR的要求下,研究成果几乎每个月都会更新,数据每周都会更新,所以对数据分析来说是一个巨大的挑战。

    可以说有roc指标的软件,OKR 真的是数据驱动的。数据能力不足是阻碍很多企业实现OKR的关键原因。常见问题,如: l 不注重收集用户体验、市场情况、内部流程等数据。

    这些肤浅的分析工作会导致OKR方法的无用,最终退回到各部门自己KPI的老路。

    五、OKR 实施情况

    那么,说了这么多OKR方法,目前在中国的实施情况如何?从陈先生的实践经验来看,当然是参差不齐,整体落后。

    本质上,大量职业经理人还处于传统的设定KPI、追逐KPI的阶段。毕竟这很容易做到,对于数据和性能已经有了一套操作方法。这比学习新概念要熟悉得多。

    然而,这种死板的制度无法适应数字时代的变化,这已经是事实。

    数字时代,新的商业模式和新技术应用需要大量的技术手段来运营,需要先行先试。再也不能靠拉横幅、喊口号、打鸡血来解决问题了。

    因此,可以期待,在未来,OKR方法可以更深入地应用,能够真正带来数据驱动。

    #专栏作家#

    脚踏实地的陈老师,微信公众号:脚踏实地的学校,人人都是产品经理专栏作家。资深顾问,在互联网、金融、快消品、零售、耐用、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。

    本文最初发表于每个人都是产品经理。未经许可禁止复制

    标题图片来自 Unsplash,基于 CC0 协议。

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