在数据驱动的时代，绩效分析已成为企业提升竞争力的关键。从古至今，无论是古代的军队战绩评估，还是现代企业的业绩考核，绩效都是衡量成效的重要标尺。本文将深入探讨绩效分析的核心方法，揭示如何从繁杂的数据中提炼出驱动业务增长的真相，助力企业精准决策，领跑市场。

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 

1 绩效分析常见错误

▌第一类：拆解下发流

常见于销售部门：

1、老板扔一个指标下来，比如“完成一个亿的小目标”

2、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！”

3、数据分析师把这一个亿，平摊到每个人身上4、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？ 

2 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：

太过硬性，就会逼得一线造反，只看结果不计代价

太过松软，就会鼓励一线造假，浑水摸鱼粉饰太平

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。

▌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：

遇到问题，先检讨资源是否到位

如果资源都没到位，那苛求一线提升执行力就是空谈

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）

 3 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。