ASK MO第49期 | 制定OKR，属于PM的工作范围吗？

制定OKR不仅仅是PM，而是公司所有部门一起去解读公司的目标。

看看自己负责的部门怎么能达成这个目标，这个目标是要被分解的，分解的形式是目标+关键结果。

比如拿一家视频网站举例子。对于免费视频网站而言，用户流量是成败的关键，因为广告流量的占比是固定的，一般免费电影会放3个广告，开头和中间，再大不了就是电影进入尾声高潮的时候播放广告。不能可能无节制地放入100个广告，这样的视频网站就没人看了。所以只有越高的总流量才能带来更高的收入。

那通过分析，提升总流量就是要个小目标：

1. 提升用户数量；

2. 提升平均每位用户观看视频的总时间。

所以就两个点进行分解。比如拿第2个点进行分析，提升平均每位用户观看视频的总时间。

关键指标是：

1. 提升每天20分钟的观看时间；

2. 降低5%的视频加载时间。

那么，这两个指标就可以让两个部门分别完成：

1. 内容部门，怎么把更好更精彩的内容给到用户；

2. 技术部门，怎么优化推荐算法来提高观看时长，和通过技术手段降低5%的视频加载时间。

OKR逐级分解完成后，每个部门很清楚自己要完成的目标和关键结果，就可以分别做好自己的项目计划。可以由PM进行项目计划统筹和跟进，看看计划实施过程当中的风险点，保证整体项目按照预定计划完成目标。

从上面的举例来看，OKR他其实是一个以结果为导向的绩效管理工具，并不关注过程。所以没有过程指标，只有结果指标。

效率提升和流程规范可以让结果变得更好，但这仅仅只是过程的产物，因为谁也不能保证你做得更快，流程做得更规范了，就一定提升视频观看的总流量，对吧。

我觉得OKR用在什么公司会比较好呢？

就是互联网这种相对轻量级的公司，跨职能团队的，像个特种部队，每个人能力很强，很清楚我的能力会对目标的影响，然后自己划定关键结果，自己达成。

但对于传统公司，或者是要完成很复杂系统工程的公司来说，并不太合适。因为业务太复杂，对能力要求很高，OKR的分解又是自下而上，很容易引起某个关键结果的缺失或遗漏，这样总体目标很很难达成。还是KPI比较合适。

就现在这个时间点来看，腾讯，网易这种互联网公司都没有全国实行OKR，只是一部分小的团队进行试点而已，足以说明OKR的适用性，在这种引领先进性的大公司都没有能落下去，那小公司就更不敢轻易跟进了，谁没事拿自己公司进行试点呢？要是HR来推这个事情，真出了问题HR不也要背锅吗？大家都是出来混口饭吃的，谁都不想把自己的职业生涯放在一些冒险的事情上，是吧。

工作职责的不同是：

互联网的项目经理他不是在总体统筹这个位置上，而是把自己摆在团队的“润滑剂”这个位置。因为互联网行业一般是产品经理主导，项目经理失去主导权之后，只能起到辅助作用，帮助团队达成产品目标。所以项目经理一般是没有实权的，主要依靠自己的专业能力来影响团队。

甲乙方的项目经理就不一样的，他还有一个名字叫做“项目交付经理”，因为甲方是按照项目验收的，所以项目经理能够主导结果 ，就是这次项目验收有没有通过，决定项目成败。这样的项目经理是有考核权的，他的评估和考核整个团队有没有配合他完成最后的项目成果交付。

综上所述，如果你要做一个强势的项目经理，有实权，还是选择后者的公司会好一些，这样的公司不会轻易干掉项目经理这个岗位的。但是互联网公司不一定，如果本来项目不复杂，他用产品经理就搞定了，在公司裁员的时候，项目经理要小心了。

这是个负能量的问题，看莫老师怎么转负为正哈。

- 人和人的差别是什么？

- 你是热爱你的工作，还是讨厌你干的事情？

大家记住，工作总是枯燥的，就像有些人喜欢吃东西，但要让他做美食节目，一天吃个7到8顿，有可能他能会厌倦这份工作。

既然做了这个工作，就看怎么从现有的工作当中找乐趣。比如你特别喜欢和哪位同事相处，你做出的产品非常受用户喜欢，你的工作能让你未来的某个能力得到极大提升等等。这些都是正向的东西。

另外，从最后的表述来看，其实是大白对未来感觉到很迷茫，很大程度是对自己的人生没有一个长期的规划。

我通常在面试的时候，喜欢问面试者：

你5年后想做什么？

如果没有任何思考，说明你自己对自己的人生没有规划，这种同学往往也不是我心目中的核心人选。

对于大白，我的建议是：每年，或者每次提交离职报告的时候，总结一下，我之前有哪些长处和短板，我未来5年到底要做什么？对于影响我上升的短板，我接下来怎么计划补齐？

研发效率这些业内已经有很多考核手段了。

- 对于完成需求来说，需求的响应速度，版本需求完成个数，需求完成率。

- 对于版本缺陷来说，平均缺陷的生命周期，版本修改的缺陷个数也可以的。

- 对于整体进度来说，进度偏差，版本迭代的周期也是可以考核的。

这些都可以。但是莫老师想说的是，主要看现在缺失的关键指标是什么，我们不要为了考核而考核，我们应该盯着这些关键指标的降低，分析背后的原因是什么？解决引起原因的问题，才是提升研发效率的关键。