这篇文章将系统地讲解如何正确地进行绩效分析，避免这些常见错误，并介绍一种科学的绩效分析模型搭建思路和流程。

绩效分析是数据分析中最重要，也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒，是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展，通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。

那么绩效分析到底怎么做才好？今天系统讲解一下。

一、绩效分析常见错误

第一类：拆解下发流

常见于销售部门：

• 老板扔一个指标下来，比如“完成一个亿的小目标”
• HR做一个红底黄字的大横幅“全员加速1个亿，不要性命要业绩！”
• 数据分析师把这一个亿，平摊到每个人身上
• 全员营销！ALL in！干就完了奥力给！

这一派在职场中使用最广泛，也最被广为诟病（如下图）。

第二类：综合评估流

常见于运营部门：

1. 开局祭出“绩效要综合、全面、科学评估”的大旗
2. 评估指标搞一堆：DAU、转化率、客单价、满意度，能弄得全弄上
3. 考评方法搞一堆：ABtest，自然增长率，非活动增长率，能上全上
4. 然后开算！最后哪种算出来效益最大，用哪个，谢谢

这一流派太过投机，经常引发老板和部门，部门之间对骂……

第三类：你再看看流

多见于产品部门：

1. “上个ABtest看看”是他们的口头禅
2. “上个ABtest”看看啥……从来只有大口号，诸如“提升体验”“优化效率”
3. 至于口号咋量化，期望从多少改进到多少，也没有个准数
4. 总之，“你上个ABtest看看”，各种指标都拿来算一遍
5. 最后，哪个指标改善得多，就报哪个上去，Oyeah！

这一流派相当搞人，因为本质上他根本没目标，也无法解释指标为啥有差异。

那么，到底如何改善以上问题呢？

二、绩效分析模型搭建思路

从本质上看， 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子，所以得谨慎使用：

1. 太过硬性，就会逼得一线造反，只看结果不计代价
2. 太过松软，就会鼓励一线造假，浑水摸鱼粉饰太平
3. 光抽鞭子，不给方法，既不能挽回业绩，又引得民怨沸腾

这种需要左右平衡的特性，要求在设定绩效目标的时候，就得充分考虑可行性与合理性。基于此，需要：

1. 聚焦少数核心指标
2. 区分进取型指标和保障型指标
3. 目标与方法结合
4. 监控结果与监控执行同步

这样，才能准确制定出绩效目标。具体操作，分四步开展。

三、绩效分析模型搭建流程

第一步：明确主绩效指标

主绩效指，需标遵循三大原则：

1. 服从整体战略，将大口号量化
2. 选择越多越好的指标（而非不低于XX就行）
3. 数量要精简，聚焦1~2个关键，避免分散力量

诸如“争取新一轮融资”“冲击行业第一”之类，都是纯语文描述，清晰主指标，就是把语文描述转化为数学描述的过程（如下图）

第二步：补充副绩效指标

有了主指标以后，需要各个部门承接子指标。在主指标落地的时候，存在部门间分工差异，因此先根据各部门职责，进行分工和指标划分，能有效减少后期扯皮（如下图）

各个部门在承接任务的时候，可以根据本部门工作性质，增加副指标。增加副指标，一般是：不少于XXX一类的保障型指标。增加副指标的目的，可以避免一线蛮干，保持业务均衡发展（如下图）。

第三步：根据目标VS现状差距，制定落地策略。

各部门有了主指标+子指标，就能根据目标与现状的差距，制定部门级整体策略。

整体策略主要为解决：只抽鞭子，不给方法的问题。整体策略，需要给到解决方案最需要的三样东西：资金、人力、技术

作为下属，怕的从来不是上级给任务，下属怕的是上级光给任务，而没有任何配套的支持。

所以在一开始，需要对各部门执行能力，有充分的评估。并且需要用标杆分析法，了解各部门能力差异（如下图）

有了这些支持以后，再进一步区分，是通过：

1. 扩大资金投入
2. 提升业务能力
3. 追加人力投入来实现目标。

这样做不仅让指定的绩效目标更可行，而且能为后续跟踪绩效提供重要线索：

1. 遇到问题，先检讨资源是否到位
2. 如果资源都没到位，那苛求一线提升执行力就是空谈
3. 如果资源到位，但是依然无法达成，再检讨策略问题

第四步：监控执行进度 & 绩效达成。

有了充分的前期准备，在执行的时候就能按图索骥，监督执行效果了。前期准备充分，后期监控起来非常轻松。分析绩效达成情况也很省心省力（如下图）

四、绩效分析背后的深层问题

有同学会好奇，既然有理想的方法，为啥很多企业还是搞得一塌糊涂？因为绩效涉及利益分配，所以人为干扰因素是很多的（懂的都懂）。同学们自己结合企业情况，比纯拍脑袋做的好一点即可。

对大部分同学，上述第三步是关键，即：基于自己的部门，评估清楚标杆是什么，ROI在什么水平。