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岁末年初，大家都需要定规划，拆目标。 不管是你从你老板上面往下拆解目标，还是你下属从你的目标基础上拆目标，目标拆解的背后其实是有方法论的。 目标拆解，我们关注什么呢？ 首先，拆解逻辑要非常清晰。 其次，拆解要非常量化。 可以这样拆： - 目标 O，如：降低用户搜索负向体验，提升搜索正向体验，赋能订单增长； - 关键成果 KR，如：转化率从 x%提升到 y%； - 关键行动 KA； 在目标 O 里，列出关键事项 KI，比如有两个 KI，K1 和 K2。 然后是每个 KI 会有对应的 KR，以及为了实现 KR 对应的 KA。 KI 部分描述偏抽象一些，KR 和 KA 部分描述需要具体一些。 比如 KI 1：帮助用户更准确的找点； KR 1：搜索无结果率从 c%降低到 d%； KA 1：上线 xx 模型，上半年完成初模型上线，语气 KR1 下降 xx，KR2 下降 xx； KA 2：上线 yy 模型，Q3 完成某个维度的模型上线，预期 KR1 下降 xx，KR2 下降 xx； 这样拆解的好处是，对于你的上级而言，能够清楚的看到战略意图如何被一线团队承接的，资源是如何被使用的，对目标的完成更放心。 对你自己而言，能够清楚的看到全年主抓工作是什么，有了高效执行和跟踪考核的基础。 对团队成员而言，能够清楚的知晓自身工作对全局的价值和意义，知道自己在为什么而奋斗。 拆目标背后的原则是什么？ 首先第一步，基于上一级 OKR，确定团队的 O 和 KR。 上一级 O：降低用户负向体验，赋能集团订单增长； 上一级 KR1：xx 指标值下降 a%； 上一级 KR2：xx 指标值下降 b%； 团队 O：降低用户搜索负向体验，提升搜索正向体验，赋能集团订单增长； 团队 KR：搜索转化率从 x%提升到 y%； 上一级的 O 是降低负向体验，O 不仅要反映做的事（降低用户负向体验），还反映了做这件事的意义（赋能集团订单增长），这会影响团队对目标的投入度，也更能理解目标的价值。 同时上一级还给了两个量化指标 KR。 团队从自身定位“搜索”角度切入，承接上一级的 O，形成本级的 O：降低搜索负向体验，提升搜索正向体验，赋能订单增长。 然后团队针对于本团队的 O，制定了结果型 KR（KR0：搜索转化率从 x%提升到 y%），用来衡量 O 的达成情况，也就是说，如果 KR0 实现了，团队的 O 也就实现了。 其次，基于团队的 O 和 KR，拆解团队的关键事项 KI，和 KI 对应的策略型 KR。 比如基于团队的 O 和结果型 KR 拆解出两个 KI（KI 1：帮助用户更准确的找点，KI 2：帮助用户更快的找点），然后针对性给出策略 KR。 KI 1 对应的策略 KR 是：搜索无结果率从 c%降低到 d%。 KI 2 对应的策略 KR 是：top1 点击率从 e%提升到 f%。 这样从团队 KR 里面拆出了关键事项，并用定量的方式描述了下来，形成了策略型 KR。 也就是说两个关键事项 KI，可以帮助用户搜索体验的提升。 关键事项 KI 相对好找，但衡量通常是难点，需要对业务有较深的理解，需要倒逼自己去仔细思考和理解我们的业务。 比如“帮助用户更准确的找点”，准确性反映出用户搜索结果中没有用户想要的，也就是搜索无结果，降低搜索无结果率，来提升准确性。 “top1 点击率的提升”，证明用户可以更快的找到自己想要的点，体验也更好。 最后，针对于策略型 KR，确定对应的关键行动 KA。 比如“上线 xx 模型，上半年完成初版模型上线，预期检索无结果值下降 xx%”。 好的 KA 应该是可以促进 1 个以上 KR 改变的，起到事半功倍的效果。 因为 KA 和 KR 对应关系清楚，团队成员很快明白，我们做哪些工作，对提升什么指标是有帮助的，因此团队具备了高效执行的基础。 所以，一个好的目标拆解包括，从上级的 OKR 拆解，结合团队定位，形成自己的 OKR。 团队自己的的 KR 是结果型的，为达成结果型 KR，需要制定相对应 KI。 每个 KI 里面又包含对应的策略型 KR 和关键行动 KA。 |
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