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第四节：与客户需求竞争
以颠覆式创新之父闻名于世的哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森教授与他的研究伙伴，提出了颠覆式创新公司发现客户需求的一个崭新视角-客户任务视角。(注7-9）在研究客户需求时，采用“客户任务视角”会让你发现一个一直隐藏在普遍现实中的深刻逻辑：关于“客户为什么会购买某一款产品？”这一问题的终极答案。以往回答这个问题时，人们常常站在自己的角度上去思考，给出的答案无非是诸如“我的产品性价比高”、“我的品牌响亮”、“我们售后服务好”等等。但事实上，这些回答和客户有什么关系呢？性价比当然与客户有关系，但如果客户没有类似的需求，再高的性价比也不能给你带来生意。你的品牌知名度和客户有什么本质上的关系吗？除了他在做出选择的时候，少花费一点心思来分辨之外，品牌还能给客户本身带来什么真正的收益吗？服务好，那是应该的。特别是所谓的售后服务好，更是企业的本分。客户之所以需要你提供“售后服务”，原因是你的产品在出厂的时候就没有达到最高的质量要求。因此，在保修期内，它才会出问题，客户才需要售后服务。实际上，很多商家所提供的售后服务广为诟病，能做好的没几家。而且，一旦产品需要售后服务，往往会给客户带来很多不必要的麻烦。这些答案都不是真正的答案，离本质甚远。那么，客户到底为什么会购买某一款产品呢？客户任务视角给出了更为可信的答案：客户之所以购买你的产品，是你的产品能够帮助他们完成那些他们不得不完成的任务。从这个角度来看，对于“为什么客户会买单？”我们就能理解地相当透彻了。【案例】：客户的任务为什么客户会购买一款智能手机？客户是为了完成他们自己的任务。所以，智能手机平台必须搭建一个相关的应用工具市场。这样一来，想完成和别人沟通任务的人，可以用即时通讯软件；想要浏览文档的人，可以下载相应的浏览器和搜索软件；有人要完成线上工作的任务，所以，他必须要有办法使用文字编辑软件和视频会议软件等。为什么人们会到一家餐厅吃饭？-是为了完成让自己不用忍受饥饿的任务。同时，人们希望能让自己以更好地方式，比如获得美食，来完成自己的任务。那么，为什么某些人会为了健康餐而付费，他们要完成“让自己保持健康”的任务。每个客户都有自己必须要完成的任务。他们所谓的需求，围绕着他们的身份以及形形色色的身份中，他们必须要完成的任务。他们可能是父亲、也可能是母亲、肯定是某人的子女；他们是公司或者政府机构的工作人员，是独立的工作者或者是程序员、医生、护士、教师等等。不同的社会分工，社会角色，决定了他们所要承担的各种常规性任务。同时，生活场景的切换，环境的变化，又会让人们产生非常规的任务。比如，某种病毒传播泛滥时，人们为了保证自己的安全，就必须要对自己的皮肤、衣物进行消毒。冬天，人们就产生了保暖的任务。到了夏天，如果你卖能让人保暖的皮衣，就不如卖清凉的泳衣更能获得客户的青睐。这也是因为他们在“夏天”这个场景中，产生了要“保持凉爽”的任务。就像锤子和钉子不是为了墙上的洞，而是为了完成“在墙上挂东西”这一任务一样，每个任务都会有更好的方式被完成。如果你拥有“客户任务视角”，用它来观察客户的需求，并能采取更好的方式来满足这些需求时，你根本无需担心竞争的发生。缺乏这一视角的竞争对手，根本不知道你在干嘛！！更进一步，客户任务视角为我们通过大数据分析来捕获用户行为习惯提供了思维上的指导。客户社会身份的方方面面和生活场景的常态和变化，决定了他们所要承担的任务，以及为了完成自己的任务而产生的需求。如果你能运用客户任务视角来分析所取得客户行为数据，就能从中得出有益的结论。现在很多电商公司仅仅将大数据用于向客户兜售新产品，或者投放广告来获得利润。这使得大数据的价值并没有被深挖出来，也没有被合理地应用。创业公司在数据搜集和数据分析以及应用上，有巨大的发展空间。试想，如果我们可以将客户的行为数据用于分析，发现某一类社会角色所必须承担的任务。然后，以分析的结论来指导新产品、新服务的开发，那将会带来多少创新的产品和服务？同时，这些新产品和新服务，将会给大家的工作生活带来更多的便利，让人们专心于自己所感兴趣的事情而不是被琐事纠缠。此外，以任务视角分析大数据还可以指导很多行业进行改善。比如它可以帮助改善教育，为每位受教育者提供更加个性化的方案。不同的人对不同的学习任务有完全不同的理解，这意味着他们将采取不同的方式来完成自己的学习任务。举例来说，同样是要掌握关于牛顿第二定律F=Ma的知识，有些孩子喜欢“观看”生动的视频，有些喜欢“听”，还有一些更希望能够动手操作一下，通过实验来验证这个公式。如果你能够提供多元化的学习工具，让每个孩子都对物理产生浓厚的学习兴趣，而不是“填鸭式”教学，那将会产生巨大的价值。客户任务思维，可以让你完全无视竞争，在相当长的一段时间里积累企业发展的竞争力，形成一个极其珍贵的“竞争真空期”。在这个时期，所有的对手都在观望，因为他们根本无法明白你创新的视角。这难道不是天赐良机吗？
6、产品试用，免费还是有偿
——经销商索取试用产品，收费才能得到他的尊重，也能检测他的诚意。在招商旅途中，我们经常遇到意向客户索取产品试用。一般情况下，公司会免费赠送，但货发过去后，几个月过去，经销商却还是没有动静。记得我的第一本书发行时，为了让大家知晓，特意准备了30本图书，快递给自认为关系不错的企业老总，结果，只有几家企业说感谢，1家企业批量订购。后来，还是通过展会、培训等活动，把图书卖出去的。经销商为什么想要试用呢？不外乎想知道产品质量如何，但是，小批量的测试，拿几台车来检验，几乎没有什么效果，因为产品是用来测试用的，有心机的厂家，会安排专门调试，或用大品牌的机油分装，经销商根本不会知晓。我们知道，API标准的认定，是送检，不是抽检，一些企业为了获取API证书，会从市场上采购大品牌的机油，灌装到自己的产品里，然后再送检。即使企业提供真正的产品来试用，如果免费，经销商觉得轻松获取，在测试时，就不一定会认真跟踪；而如果收费，一些对你企业还犹豫徘徊的人，就会放弃，而真正想代理的人，会不在意这几百块的。那么，我们是不是就安心收下这几百块呢？我的建议是：收费是一定要收的，如果后期有合作，经销商可以从首批顶货款里面，扣除试用产品的费用。这样，才提现了企业的人情味，经销商也能理解。
五 使命是企业文化的基石
动物基于本能活动，而人做事有明确的目的，合目的性是人不同于动物的一个根本特征。马克思说：“蜜蜂建筑蜂房的本领使人间的许多建筑师感到惭愧。但是最蹩脚的建筑师从一开始就比最灵巧的蜜蜂高明的地方，是他在用蜂腊建筑蜂房以前，已经在自己的头脑中把它建成了。”人总是本着一定的目的去经营企业，这便是所谓的经营宗旨或使命。企业在创造顾客、履行使命的过程中，会形成一些与众不同的价值理念、制度规范和行事风格。即便是经营同种业务，他们的差异也十分明显。同样经销商用电脑，联想集团主要关注效率和周转率，靠低成本见长；IBM的PC业务则关注客户价值和客户体验，靠高毛利取胜。企业在履行使命、改变环境的同时，环境也在塑造企业。在与顾客、竞争对手互动、互塑的过程中形成的这种个性化的东西，便是文化。所谓“化”，就是彻底改变的意思。这是文化的第一层意思，也是文化的第一种过程。企业在经营管理过程中，也会拿既有的价值理念、制度规范和行事风格去影响、塑造新进的组织成员。也就是说，会拿个性化的东西继续塑造个性化的人，以满足自身生存发展的需要。这是文化的第二层意思，也是文化的第二种过程。外国人先到一个地方必先建教堂，中国人先到一个地方必先建学堂，教化人心对于有效治理是首要的，也是最重要的。人是需要被管理，也是需要被教化的。企业文化是一种特殊的教化，教化的最终目的也是为了更好地履行使命。人们经常用猴子吃香蕉的故事，阐释人类文化的形成机理。有人做过这样的一个实验，把六只猴子关到房间，在房间里放一个可达屋顶的梯子，然后在梯子顶端挂上一串香蕉。实验开始，六只猴子拼命冲向屋顶的香蕉，但是当第一只猴子几乎要碰到香蕉的时候，实验人员就用冰冷的高压水枪冲击这只猴子，直到它最终放弃。如此一段时间后，所有的猴子都放弃了尝试。接下来进行实验的第二部分，实验人员用外面的另一只猴子替换了原有六只猴子中的一只。当这只猴子进入房间后，它发现了香蕉，于是一下子冲了过去。这时发生的情况与原来不同。没等这只新猴上去，另外五只猴子早已把它按倒痛打，直至它放弃了那个念头。接着另一只新猴子被放进来，换走了第一批中的另一只猴子。同样的事情发生了，只不过打这只新猴子最狠的，是刚才那只先一步进来总挨打的新猴。如此继续实验，直至房间中的猴子全部换成了没有被水枪击中过的六只新猴子。接着实验人员拆除了水枪，但全部猴子居然没有一只试着去吃屋顶的香蕉。猴子要吃香蕉，但事实改变了猴子的看法，先进猴群又改变了后进猴子的看法，最后所有的猴子形成了共同的信念。当组织中的所有个体都不会怀疑、也不必怀疑这种信念时，文化便形成了。企业文化的形成过程也是这样的。IBM的人事政策中有这样一条，即注重创新精神，宽容不拘小节的人才。这一政策是通过这样一个故事传播开来的：一个居住在新西兰海边的人，总是喜欢在每年深秋转冬时，一个人注视着野鸭子成群结队地向南方飞去。他觉得这些野鸭子很可怜，于是在附近修筑了一口池塘，并准备了一些鸟食，希望野鸭子们可以免去迁徙生活的劳顿。不久，有些野鸭子在每天深秋的时候就不再辛劳地飞往南方，而是在这个人准备的池塘里过冬。渐渐地，越来越多的野鸭子来到这个池塘居住。它们不用再为生活发愁，也不用担心会被冻死或者是饿死。就这样，三年过去了，野鸭子们变成了十足的家鸭，臃肿而懒散，再也不能展翅高飞了。故事的寓意是，野鸭或许能被人驯服，但是一旦被驯服，野鸭就失去了它的野性，再也无法海阔天空自由翱翔了。IBM总裁小托马斯·沃森曾无数次讲述这个故事，他试图通过这个故事告诫人们，IBM不需要被人驯服的鸭子，他们希望员工都是“野鸭子”，都能充分发挥自己最大的才华与潜力。企业文化与企业制度、企业行为是一种互塑共生的关系。美国学者詹姆斯说：“企业文化是一条坝，企业行为如同在两岸间奔流的河水，随着时间的推移，奔泻的河水将河道冲刷得更深，从而加强了企业文化，不断重复过去曾使企业走向成功的行为。”企业的边界就是企业有效管理、有效协同的边界。组织结构和运行机制构成有效管理、有效协同的硬件，而企业文化则构成有效管理、有效协同的软件。使命和宗旨既是经营活动的出发点，也是文化活动的出发点，同时也是企业文化建设的重要组成部分。
成功流程优化的标准
一个成功的流程优化要从两个方面来判断。1.流程优化与否，要用企业的经营指标说话具体到单个流程，可以用来评价的指标有：时间是否缩短了、岗位是否减少了、步骤是否减少了、创造的价值是否增加了等等。但也不排除有的流程岗位增加了、步骤变多了，但它创造的价值更高了或是令顾客更满意了——这些都是能用来测评的指标。流程优化是着眼于顾客满意和企业价值增值，如果原有的流程过于简单，优化后增加了新的增值程序也应允许。比如说原材料采购，以前很多单位没有专门的市场调查流程，任由采购员个人说了算。流程优化后，市场调查、商家选择、采购合同草签、采购合同审批可能要分别安排不同的岗位员工进行，流程无疑比以前增加了许多步骤，可是却大大降低了采购价格，甚至还可以防患腐败，对客户、对企业最终价值的实现都是必要的和有益的。2.流程优化一定要与竞争对手比较流程优化的目的就是为了获得企业竞争力，如果不能做到优于竞争对手，至少也要向竞争对手看齐。至于如何获取竞争对手的资料，这是企业信息收集流程要解决的问题。任何一个企业在信息化时代，都必须建立信息收集渠道，进行专项管理。竞争对手的资料属于外部经营信息（相对于企业内部经营信息而言）。在这里要特别注意合法取得，千万不能出现违规违法行为。行业期刊、同行交流，或向行业协会索取，或参观考察，总之要取之有道。如果企业规模巨大，也可以考虑请专业机构提供。企业最简单的办法就是了解市场反应，从第三方评价获得。流程管理是非常有用的管理技术和方法，但任何方法都不能一劳永逸地解决企业的所有问题。更何况刚刚导入流程管理的企业由于人们习惯的阻碍、对新的做事方式的不了解，有一段时间可能还不如不搞流程优化前的效率高。这不是耸人听闻。有个国际化的公司，刚搞流程管理时最初三个月连员工工资都发不出。所以当一个企业决定进行流程优化的时候，一定要顶住来自内外部的压力和干扰，坚持下去，至少坚持半年或一年再来评估，我想会客观和准确一些。因为这时候企业经营业绩指标都出来了，对照检查，变化是好是坏，进步是大是小应该一清二楚。

第三节 变革的步骤

一、维度与多维组合
任何主数据均可作为费用归集的口径。例如，客户、员工等。主数据有字段属性。例如，客户有地区、信用等级等属性；员工有性别、年龄等属性。纳入分析的口径和属性，均可作为多维组合的分析维度。例如，要分析不同信用等级客户不同产品的收入，则维度包括信用等级、产品。不同企业的主数据是不同的。例如，汽车在车企是产品，在非车企是资产；检修在工厂是作业，在独立的检修公司是提供的劳务，相当于生产的产品。维度的具体成员就是维成员。例如，产品维度包括水丸、冷香丸等维成员，作业维度包括起模、成型、盖面、干燥等维成员。维成员的粗细程度就是颗粒度。例如，作业维度的维成员，可以是起模、成型、盖面、干燥四个，也可以进一步细分为更多个。分得越细，维成员越多，颗粒度越小。维成员的组合就是维成员组。例如，可以将"水丸+冷香丸"定义为一个维成员组"中药"。这样，就可以查询"中药"，即"水丸+冷香丸"的汇总数据。维度的组合就是多维组合。例如，"产品+作业"是多维组合。对以上概念，需要做以下说明：（1）关于服务与产品服务即产品，产品即服务，它是客户交付的标的。例如软件公司销售软件，软件就是产品；软件公司除了销售软件，还提供咨询、实施等服务，那么咨询、实施等服务也是产品。产品向服务转型，不是一种产品向另一种产品的转型，在观念层面上，它是产品中心向作业流程中心的转型，结果管理向过程管理的转型；在操作层面上，产品成本不仅包括生产环节成本，而且应承担售后等服务环节的成本。（2）关于作业作业的设置并不是越明细越好，不仅要从管理的实际需要出发，也要考虑海量数据的计算能力限制。在工业企业，作业就是工艺路线的工序，它是一个管理文件而不是技术文件，用于管理目的而不是生产目的，与实际生产过程中的工序是有较大区别的。出于管理需要的作业定义，比基于生产需要的作业定义，那肯定要粗得多。（3）关于维度关系维度之间可能是多对多的交叉关系。例如，一种产品可以包括多个作业，一项作业可以服务多种产品。维度之间可能是一对多的包含关系。例如，一个工作中心提供多项作业，且任何一项作业只归属于一个工作中心。再如房地产公司，项目与产品是一对多的关系，例如一个项目有很多房号，具体的房号归属于某一个项目。项目与产品类型是多对多的关系，例如一个小区项目可对应别墅、洋房、商铺等多种产品类型，一个产品类型也可对应A小区、B小区等多个项目。（4）关于多维组合单一维度的数据意义不大。例如，统计局公布的不同区域的工资。多维孤立的数据意义不大。例如，统计局公布的不同区域的工资，不同行业的工资，不同学历的人员工资。多维组合的数据意义很大。例如，统计局公布了不同区域、不同行业、不同学历的人员工资，对相应区域、行业、学历的具体从业人员，就有参考作用。组合维度越多，数据越有价值。缺乏哪个维度，哪个维度的数据就被平均了。例如，统计局公布了不同区域、不同行业的工资，缺乏学历维度，那么，不同学历的人员工资就被平均了。我们再示例多维和多维组合的区别。例如，皮肤、贫富、外貌三个维度的数据，如表2-1所示。表2-1三个维度的数据三个维度的组合数据，如表2-2所示。表2-2三个维度组合的数据可以看到，从多维到多维组合，数据量是呈指数级增加的，且多维组合更有意义。例如很多人啧啧赞叹的就是"白富美"这种多维组合，而不是"白美"、"白富"或"富美"。
6.质量管理职能分配表
四、领导力钻石模型
为了成就伟大并达成非凡的成果，觉醒后的领导者应该具备四个方面的领导能力，并在行为上有所体现：（1）心要大，考虑问题要长远，做胸怀远大、愿意突破的领导者。（2）胸怀天下，一切想法要从利他的美德角度思考，成就了他人也成就自己。（3）要敢于面对事实而不是幻想，避免假大空的领导作风，将面子丢进垃圾桶。（4）在执行和行动过程中，需要勇气和担当，持续努力并切实落实到行动，而不是三天打鱼两天晒网，或者说一套做一套。图16-7领导力钻石模型以上就突破觉醒领导力的步骤、内容和方法，业务型HR部门要内心坚定，帮助高管实现突破。千万不能低估改变的难度，要有耐心，要深信这样的努力是值得的。
（四）自视过高
有多大的能耐做多大的事。但有些经销商往往自不量力做一些超出自身能力承受极限的事情，导致资金链运转不畅。　　我认识一位做某长城干红代理的经销商，刚开始接手该品牌时因为熟悉当地市场情况，不到两年该品牌就成为其所代理地区第一红酒品牌，也赚了点钱。厂家看其市场运作能力尚可就把整个省的商超（主要指连锁性质或当地的大超市）供货权全部交给他。原以为这是个“香饽饽”，可是不到一年时间该经销商就出现了资金严重短缺的情况，超市的资金占用过大（尤其是春节旺销期间），远远超出了他的资金承受极限。随后引发因3个月未发放员工工资导致的罢工、辞职事件以及没钱给其他品牌打款导致的缺货事件使得他元气大伤，最后不得不终止与该红酒厂家签订的全省商超供货协议，重新撤回本土作战。　　这是一起典型的目标过高、战线太长导致的资金短缺案例。不是说这种事情就不能做，而是一定要估算好自己的承受极限。我们一些小经销商往往也掉入这样的陷阱，本就不多的资金却非要直供辖区所有超市，并且全渠道网络覆盖，不侧重自己的优势，不知道“食物链”的重要性。　　自视过高的结局当然只能是自找苦吃。
（二）实施六步法
如何在签订绩效合同的时候，将指标、目标值及权重定的更科学更合理？这需要六步。第一步：明确集团愿景和战略，运用平衡计分卡等管理工具，对集团战略目标体系进行分解，形成公司战略地图。假设用平衡计分卡对战略目标进行分解，首先要把平衡计分卡梳理一下。平衡计分卡强调指标，既要强调公司的指标不仅要从财务方面考虑，还要考虑客户层面、内部运用层面和学习与成长方面。那么，公司级的指标和总经理的指标怎么对接？一种是总经理的指标等同于公司的指标，另一种是用他的个人考核结果乘以30%（此处为举例，具体权重根据他的工作对于整个公司的影响程度决定。如果他是全面负责公司整体工作的总经理，并且没有分管任何具体工作，就可以把公司的绩效作为他个人的绩效；如果他是一个分管某项工作的副总，那么在他的绩效中，公司的绩效在他个人的绩效考核结果中的比重就比较小，主要以他具体分管的工作考核为主），公司的考核结果在他的考核中所占的权重相对小一些。总经理拿到指标之后怎么分解？最常见的方法是，首先建立战略地图，用平衡计分卡的四个维度加以分解。从财务方面，要提高盈利水平、资产利用率，控制合理的财务结构等。从客户方面，要提高市场份额、客户满意度等。从内部运营层面，要提高战略管理水平、项目分析及研发能力，以及业务流程管理水平等，也就是通过平衡计分卡，把公司战略变成一些指标，这些指标就是总经理和副总经理这个层面的指标。从学习与成长层面，要提高员工技能水平，提高整体劳动生产率，积极创建企业文化，提高员工满意度等。具体如表9-10所示。 表9-10用平衡计分卡分解后的公司战略目标通过对公司战略的目标解读，从平衡计分卡四个方面提炼出公司层面的指标，然后利用“指标分解矩阵”分解公司层面的指标，如表9-11所示。第二步，建立关键成功因素与绩效指标关系。确定的这些指标，再通过关键要素分解法进行分解。质量提升的关键成功因素有：生产工艺的改进、操作流程的严格执行、品质管理，这些成功要素分别对应相关的一个或者多个指标，如生产工艺的管理对应工艺的合理性、工艺改善建立的项目数量等。关键成功因素支撑产品品质，而这些关键成功因素也由一些指标来支撑，这些指标分别由事业部内部的相关部门来承担，如图9-7所示。以学习与成长方面为例，某一个事业部想要提高整体的劳动生产率，而影响员工劳动生产率提高的因素包括持续提高员工的技能水平、积极创建企业文化、提高员工的满意度和完善内部信息化等方面。这些关键成功因素后面也有一个或多个指标支撑，这些指标分别可以分解到各个相关部门，如图9-8所示.如果形成的这些指标有问题怎么办？第三步，依据指标测试原则对初步选定的指标进行测试和修正。（1）指标是不是容易理解？能不能用公式来定义？能用公式定义是最好、最直接、最准确的。如果公式定义不了，用语言能不能很精准地描述清楚？怎么知道有没有描述清楚？问别人，如果别人不能理解，说明会有被误解的可能性。（2）指标是否可控制？指标的结果是否有直接的责任归属？绩效考核结果是否能够控制？（3）指标是否可实施？是否可以用行动来改进该指标的结果？员工是否明白应该采取何种行动对指标结果产生正面影响？（4）指标是否可信？是否有稳定的数据来源来支持指标或数据构成？数据能否被操纵使绩效结果看起来比实际更好或更糟？数据处理是否会引起绩效指标计算的不准确？   （5）指标是否可衡量、可量化？指标是否有可信的衡量标准？是不是能够比较简单地被衡量出来，是否需要为了获得数据付出更多的代价？（6）指标是否可低成本地获取？有关指标的数据是否可以直接从标准报表上获得？获取指标的成本是否高于其价值？该指标是否可以定期衡量？（7）指标是否与整体战略目标一致？该指标是否与某个特定的战略目标相联系？指标承担者是否清楚企业的战略目标？指标承担者是否清楚该指标是如何支持战略目标实现的？每个阶段的考核指标都应该与那一个阶段的战略重点相匹配，需要评估该指标是不是与整体指标一致。（8）该指标是否与整体绩效指标一致？该指标和组织中上一层的指标、下一层指标有联系吗？我这个层级的指标要跟上级考核我的指标一致，我给下属的指标也要与上一级指标对应起来。如果我给下属的指标和上级给我的指标不对应就会出现问题。第四步，根据企业当期的经营战略重点，在指标中进一步筛选并确定权重，形成当期的绩效考核指标体系。通过这一过程，对初步给出的各岗位、各部门的指标进行修正和筛选，确定指标之后，根据一个月、一个季度，或者半年的战略重点，进一步筛选，确定权重。  关于设定权重的一些经验•        指标数控制在8～12个之内。指标越多，各个指标所占的权重会越来越小。要想确保你想抓的指标有足够多的权重，指标就不要太多，那么多少指标合适？建议3~7个之间，我们有一个经验数据，最多控制在八到12个之内。不要超过这个。过多的考核指标导致员工分散注意力，且多数指标重复。•        每个KPI权重一般不高于30%。过高的权重易导致该员工“抓大头扔小头”，对其他与工作质量密切相关的指标不加关注。且过高的权重会使员工考核风险过于集中，导致整年的绩效薪酬受很大影响。但是如果指标只有四项，那么权重值最大的可能为40%，甚至50%。•        每个KPI权重一般不低于5%，太低会对考核结果缺少影响力，也容易导致员工“抓大头扔小头”。如果指标非常多，有21个或者23个指标，每个指标只有一点点权重，作用不大。•        权重是5的整倍数，可简化计算的难度。           企业在经营过程中，会随着市场环境和企业内部状况的变化而变化。经营者、管理者在不同的时期会设定不同的战略目标，不同时期的关注重点也会有所变化，这种变化必须通过绩效指标的变化和调整来引导员工将注意力集中于企业当期的经营重点。我们将企业在不同时期关注的绩效指标形成以战略为导向的绩效指标体系，而将企业不同时期绩效指标体系的集合称为绩效指标库。企业必须建立动态开放的绩效指标库，通过不断地完善和积累，形成企业的资源库，根据战略的调整从指标库中直接选取合适的绩效指标进行考核和评价。第五步，确定目标值（绩效标准）并组织实施。决策层确定目标值时，要综合考虑历史增长情况、战略分析和公司发展的需求，如图9-9所示。 图9-9确定目标值 首先，一定要综合考虑历史的增长情况，其次，做一个简单的战略分析，确定公司的发展需求。战略分析包括市场的需求，如市场怎么样，客户消费者怎么样，竞争对手的表现情况怎么样，整个宏观环境的变化如何，自身的能力如何等。例如，公司需求增长速度到底要多快？要不要高于行业平均水平？如果低于行业平均水平，未来就是死路一条。当业务很好的时候要培育一个新业务，而新业务又怎样与财务、结构挂钩。有的企业没定战略，也要考核，或者说战略在老板的脑子里面。笔者曾辅导过的一家有30多亿元销售规模的企业，总经理说了半天的战略与董事长的战略不一样，并且也没有相关的书面资料，所以没有办法来指导考核。 战略制订的要点战略的制订有四个要点：（1）一定不是老板一个人制订的，高管都要参与其中。（2）一定不要拍脑袋，一定要用战略分析的方法，比如swot分析法、五力分析模型等。（3）一定要有数据支撑，比如进行竞争对手分析、行业分析、消费者分析、供货商分析和政策分析要以数据为支撑。（4）有了这些分析方法之后，最后一定要形成一个书面的战略梳理报告。最怕分析了半天，最后热热闹闹地结束，过了一两个月，到底做了什么都不知道。  为什么目标有时候订得过高或过低？第一，没有制订战略，或者战略目标制订的比较随意，这是最根本的。第二，历史数据不完整、不真实，或者没有历史数据，没有积累。第三，没有进行行业研究，不知道同行水平，很多企业在行业研究这方面非常欠缺。第四，没有标杆岗位，如果有标杆岗位，要拿出相关数据。第五，必须要试运行，谁也不知道数据到底准不准，变量太多，所以再好的战略，也要试运行。理想情况下，公司目标设定的流程是一个反复的过程，如图9-10所示。第一个阶段是传达公司对目标的期望，从总裁开始传达至下面的每一个事业部、部门。第二个阶段是目标能不能完成，还要做可行性研究，看公司到底有没有这个能力？有没有这个资源？能不能完成？第三个阶段是下面的情况反馈上来之后，管理层要心里有数，再次由上往下确定指标，并告诉下面的人如何完成指标，所需要的资源有哪些，具体的办法有哪些。经多次反复，上下达成共识，否则会有问题。 图9-10公司目标设定的流程 第六，公司上下通过坦诚谈判，最终确定各层面的业绩目标并签订绩效合同。  发约人和受约人双方通过坦诚谈判、反复分析，最后形成绩效合同，具体流程如图9-11所示。 图9-11业绩目标形成过程示例 当然，绩效合同可以用一张表格展示（如表9-12所示），企业可以按照实际情况在这张表格上进行增删。 表9-12KPI考核表 
第14问：大型非数字原生企业数字化转型的困境是什么？
前面一节主要讨论了中小企业的数字化转型困境。那么，是否只有中小企业在转型中会遇到非常多的落地实施困难问题呢？其实不然，中小企业有中小企业的生存困境，而大型企业也有其自身独特的转型业务痛点。和中小企业相比，大型企业的数字化转型难度主要来自于组织和业务的复杂性，中小企业要突破“从无到有”的问题，而大型企业则要突破“由乱到治”的问题。本节课主要介绍大型企业的数字化转型问题，尤其针对体量规模庞大的非数字原生企业，这些企业业务能力很强，通过数字化可以获得非常可观的市场机遇，本节将对这些企业的数字化转型问题的成因和解决路径进行讨论。1.数据资源管理混乱，治理难度很大大型企业是不缺数据的，相反大型企业的数据资源反而非常多。即便是非数字原生企业，也在长期的业务运营中积累了大量的数据。这些数据既可能是非数字化表现形式的数据，也可能是由业务系统自动批量产生的数据。这些数据以各种形式记录在不同的物理载体上，由不同的业务团队或职能部门进行维护、管理和应用。随着企业规模的不断增长，企业的客户组成、组织人员、供应链关系、产品和服务门类、以及技术体系都在飞速地得到发展，企业所需要管理和运营的数据体量也在迅速膨胀。在早期，由于缺乏有效的数据管理制度和数据管理工具，同时，对数据管理的工作重视程度不足，导致数据的质量问题长期积累，数据的可靠性和可用性变得很差。企业只是不断地在生产数据，不会用，也不敢用已有的数据资源。对数据内容的管理不足，严重阻碍了企业开展数字化应用，实现全面的业务转型和组织转型。数据资源管理混乱的情况主要表现在以下几个方面：一是数据质量不可用。数据质量是数据管理工作的主要目标，数据质量的内涵是多方面的，一般包含六性原则，也就是一致性、完整性、准确性、唯一性、有效性，以及及时性。其中，准确性方面的数据质量缺陷最为直观，是说系统中记录的数据内容与客观实际不符。如果数据项记录的均是错误的信息，那么通过数据分析得到的结论也一定是有误导性的，这对企业的数字化经营管理来说是不可忽视的隐患。数据质量低下的情况下，从数据中无法得到有价值的信息内容，进而也无法催生有效的数字化应用创新。二是数据源头不清晰。对于大型企业来说，由于数据产生的场景和位置与业务紧密相随，组织内的数据资源分布非常分散。很多传统大型企业都下设有非常多的组织机构，每个组织机构下面又会各自分管各种业务板块，每个业务板块都有对应的业务系统，这些业务系统均各自维护一套所调用以及所生成的数据资源。这些不同系统的数据资源之间，难免有重复和交叉，甚至会产生系统之间数据资源密集的互相调用。在这种情况下，当数据的需求方想要访问一种数据资源时，就会发现企业内有多个版本的数据可供使用。这些不同数据版本的源头系统不清晰，导致数据需求方在数字化业务场景的设计实现过程中，很难选择决断可靠的数据资源，而迫于项目压力随意选取访问的数据资源，也很容易导致不可靠的应用成效。三是数据内涵不明确。数据“看不懂、不会用”是大型企业数字化转型中几乎绕不过去的问题。对大型企业来说，数据资源并不稀缺，相反，数据太多了而根本不知道怎么选、怎么用，过多的数据项会让数据需求方陷入“选择困难症”。在信息化时代，数据是给技术人员用的，用户查询和分析数据的能力水平完全限制在数据平台的开发方。而由于技术人员并不了解业务，所以开发出的数据平台对业务人员的真正需求支持度还不够。在数字化时代，企业需要更加“自助式”的数据服务能力，让业务人员减少对技术人员的依赖，更加灵便、自主地选择数据，使用数据。在实际情况中，很多企业的数据资源缺乏科学、准确的业务维度定义，导致业务人员对数据资源的理解十分困难，这无疑增加了使用数据的门槛，导致数据资源潜力没有有效释放，真正有价值、有潜力的数字化应用创新进程也随之受阻。四是数据责任不到位。随着数据规模的不断增加，企业需要加强对数据的管理，从而在满足数据质量方面的应用保障。数据责任不到位，极大地影响着数据相关工作的开展。数据资产，与企业的其他类型资产一样，比如现金、土地、设备、厂房等，可以在经营活动中创造巨大价值，因此需要被很好地管理起来。然而，从严格的资产视角看待数据，对于企业来说是十分新颖的管理思想，因此配套的数据管理制度也并不完善。数据总是在系统中产生，并且在系统中应用，数据的形态和所处位置总是在动态的变化中，因此对数据进行“确权”和“确责”相对具有更大的挑战性。在企业的数字化进程中，无论是为了梳理数据的统计口径、业务含义，还是对数据进行同步和质量整改，都需要投入大量的人工实施成本。大型企业人员结构十分复杂，到底谁应该为某一项数据的“解释”和“质量”负责，是数字化转型工作的重点和难点。如果难以确定某类数据的具体人员责任，那么不仅该数据的价值难以发挥，同时也会导致该数据质量问题不断积累，甚至所产生的负面影响不断扩大。图11.大型非数字原生企业数字化转型主要困境2.数据开放水平不足，取数用数困难除了对数据资源本身的管理能力有限，数据的总体开放水平不足也是导致大企业数字化转型乏力的痛点之一。当代的大数据观点认为，数据的价值很大程度上来自于连接，不仅来自于连接不同的物理和虚拟实体，还在于连接业务知识和事实信息。将不同领域、不同业务、不同场景的数据进行关联、融合，有利于创造激发出更有价值的商业洞察，更有效率地提炼和挖掘出潜藏在数据资源背后的业务机会。基于上述讨论，“成功”的数字化转型务必要依赖于充分的数据和信息共享。反过来看，如果企业的数据资源开放程度不足，那么将导致数据的实际需求方无法高效率地进行对应数据资源的触达，进而没法通过“整合信息”的方式实现更多有意义的数字化应用创新。很多大型企业的数据资源无疑是丰富的，但是相比数据规模总量，其数据资源的总体利用率却十分低下。除了数据质量方面的客观因素外，数据“主观”开放性不足的问题也是导致该现状的重要影响因素。从大型企业的视角看，数据的开放性不足通常体现在三个层次：第一个层次是部门内部的数据开放性不足。很多企业为了保证对数据使用的规范性、安全性，在数据应用流程的管控上采用了非常“谨慎”的策略。业务人员为了获取特定的数据资料，用于开展业务分析或设计数据应用，通常需要经过繁琐的层层审批。“行政”上紧密节点控制会导致数据的“及时性”和“可用性”大打折扣，更进一步来看，会阻碍不少业务人员提出数据方面需求，进而影响企业内的数据创新活力。第二个层次是部门之间的数据开放性不足。大型企业的“部门墙”问题通常比较严重，不同业务部门都各自开发、维护、运营自身核心的信息系统。除了保障业务流程有效执行的必要数据交互，隶属于不同业务部门的系统之间较少进行信息共享。在很多大企业中，不同业务部门完全不了解其他部门都有哪些系统，以及掌握哪些有价值的数据资源，于是更不要提及跨业务专题的数据融合应用。第三个层次是企业内外部的数据开放性不足。对于规模庞大的企业来说，其掌握的数据在规模化增长的同时，其业务敏感性也在不断增加，这些企业出于安全性、合规性方面的监管要求，在数据的使用时受到很多限制。对于医疗、金融、能源等重要且特殊的行业，相关组织或企业快速生成的海量数据虽然蕴含着重要的业务知识，但是其信息开放程度十分有限，对于亟需这些宝贵数据资源的科研机构、高校，以及创业企业来说，仍然望洋兴叹。如果能将这些内部数据与跨组织的外部数据进行融合，不仅可以加强这些行业自身的快速发展，还能催生出许多交叉领域的新型数字化场景。3.业务惯性很大，转型风险高除了数据方面的因素，组织因素对大型企业的数字化转型的影响同样不可小觑。企业规模越大，转型的过程越困难，其主要原因在于需要转型的业务节点、业务关系过于复杂。相比小企业很容易灵活地调整自身的业务组织方式和管理经营模式，大型企业会面临更大的决策两难——转型力度不足，看不到效果，而转型力度过大，那么决策失败导致的后果又有可能无法承担。数字化转型活动存在很大的机会成本，这些机会成本可以看作是组织惯性，是很多企业转型工作中的巨大“绊脚石”。大型企业在传统模式下已经形成了成熟的运作机制，甚至是利益格局，该机制下人与人、人与组织、人与信息的关系都已形成默契关联，趋于系统的稳态。而一旦借助“转型”之势，向组织中引入新的变量，就必定会打乱固有的模式，引入混乱，至于混乱过后是期待的“大治”，还是持续的“大乱”，则面临很大的不确定性。在一个企业中，很少有人能够承担全面转型的风险，失败的转型工作往往以CEO或CTO的引咎辞职潦草收场，如果不是企业遇到非寻常的发展危机，能够有魄力主动转型者，自然是少数。对于传统企业来说，数字化转型意味着二次创业，即便有不少先进的行业经验和技术经验可以参考，但是没有一项转型工作是可以直接复制落地。面对如此多的“不可控”发展因素，对大型企业这个复杂系统进行数字基因改造，构建新的组织形态和业务能力，需要经历太多“折磨”考验，这不仅让很多企业的管理者在开始阶段就望而却步，也容易在任何一个随机的失败发生时，就自我怀疑，提前终止转型大计。
五、衡量结果
运营评估问卷、评估报告，对以上十二个对策进行结果衡量。
  
    
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