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做數據十年,終于見到靠譜的績效分析模型!

大數據 數據分析
績效分析是數據分析中最重要,也是最容易見成效的部分。績效是業務部門行動的指揮棒,是企業里領導們最關心的事。數據分析想引起領導重視、驅動業務發展,通過績效分析來輔助領導決策是最快捷的方法了。

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那么績效分析到底怎么做才好?今天系統講解一下。

一、績效分析常見錯誤

第一類:拆解下發流

常見于銷售部門:

1、老板扔一個指標下來,比如“完成一個億的小目標”

2、HR做一個紅底黃字的大橫幅“全員加速1個億,不要性命要業績!”

3、數據分析師把這一個億,平攤到每個人身上

4、全員營銷!ALL in!干就完了奧力給!

這一派在職場中使用最廣泛,也最被廣為詬?。ㄈ缦聢D)。

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第二類:綜合評估流

常見于運營部門:

1、開局祭出“績效要綜合、全面、科學評估”的大旗

2、評估指標搞一堆:DAU、轉化率、客單價、滿意度,能弄得全弄上

3、考評方法搞一堆:ABtest,自然增長率,非活動增長率,能上全上

4、然后開算!最后哪種算出來效益最大,用哪個,謝謝                    

這一流派太過投機,經常引發老板和部門,部門之間對罵……

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第三類:你再看看流

多見于產品部門:

1、“上個ABtest看看”是他們的口頭禪

2、“上個ABtest”看看啥……從來只有大口號,諸如“提升體驗”“優化效率”

3、至于口號咋量化,期望從多少改進到多少,也沒有個準數

4、總之,“你上個ABtest看看”,各種指標都拿來算一遍

5、最后,哪個指標改善得多,就報哪個上去,Oyeah!

這一流派相當搞人,因為本質上他根本沒目標,也無法解釋指標為啥有差異。

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那么,到底如何改善以上問題呢?

二、績效分析模型搭建思路

從本質上看, 績效是驅動業務最有力的鞭子。也正為是鞭子,所以得謹慎使用:

  • 太過硬性,就會逼得一線造反,只看結果不計代價
  • 太過松軟,就會鼓勵一線造假,渾水摸魚粉飾太平
  • 光抽鞭子,不給方法,既不能挽回業績,又引得民怨沸騰

這種需要左右平衡的特性,要求在設定績效目標的時候,就得充分考慮可行性與合理性。基于此,需要:

1、聚焦少數核心指標

2、區分進取型指標和保障型指標

3、目標與方法結合

4、監控結果與監控執行同步

這樣,才能準確制定出績效目標。具體操作,分四步開展。

三、績效分析模型搭建流程

第一步:明確主績效指標

主績效指,需標遵循三大原則:

1、服從整體戰略,將大口號量化

2、選擇越多越好的指標(而非不低于XX就行)

3、數量要精簡,聚焦1~2個關鍵,避免分散力量

諸如“爭取新一輪融資”“沖擊行業第一”之類,都是純語文描述,清晰主指標,就是把語文描述轉化為數學描述的過程(如下圖)

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第二步:補充副績效指標

有了主指標以后,需要各個部門承接子指標。在主指標落地的時候,存在部門間分工差異,因此先根據各部門職責,進行分工和指標劃分,能有效減少后期扯皮(如下圖)。

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各個部門在承接任務的時候,可以根據本部門工作性質,增加副指標。增加副指標,一般是:不少于XXX一類的保障型指標。增加副指標的目的,可以避免一線蠻干,保持業務均衡發展(如下圖)。

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第三步:根據目標VS現狀差距,制定落地策略。 

各部門有了主指標+子指標,就能根據目標與現狀的差距,制定部門級整體策略。整體策略主要為解決:只抽鞭子,不給方法的問題。整體策略,需要給到解決方案最需要的三樣東西:資金、人力、技術。

作為下屬,怕的從來不是上級給任務,下屬怕的是上級光給任務,而沒有任何配套的支持。所以在一開始,需要對各部門執行能力,有充分的評估。并且需要用標桿分析法,了解各部門能力差異(如下圖)。

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有了這些支持以后,再進一步區分,是通過:

1)擴大資金投入

2)提升業務能力

3)追加人力投入

來實現目標。

這樣做不僅讓指定的績效目標更可行,而且能為后續跟蹤績效提供重要線索:

  • 遇到問題,先檢討資源是否到位
  • 如果資源都沒到位,那苛求一線提升執行力就是空談
  • 如果資源到位,但是依然無法達成,再檢討策略問題

第四步:監控執行進度 & 績效達成。 

有了充分的前期準備,在執行的時候就能按圖索驥,監督執行效果了。前期準備充分,后期監控起來非常輕松。分析績效達成情況也很省心省力(如下圖)。

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四、績效分析背后的深層問題

有同學會好奇,既然有理想的方法,為啥很多企業還是搞得一塌糊涂?因為績效涉及利益分配,所以人為干擾因素是很多的(懂的都懂)。同學們自己結合企業情況,比純拍腦袋做的好一點即可。對大部分同學,上述第三步是關鍵,即:基于自己的部門,評估清楚標桿是什么,ROI在什么水平。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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