数据分析十大模型之九:OGSM模型

文摘   2024-11-12 11:25   广东  

数据分析的头号难题,就是:如何制定目标,马上年底又开始各种规划了,今天来分享一个好用的制定目标,拆解指标的模型:OGSM。不管是年度目标,还是季度、月度、某个项目的目标,都可以使用哦。


制定目标的时候,最容易扯皮的三大问题,就是:

1、目标数值,到底定多少合理?

2、目标怎么拆分到部门才公平?

3、目标没达成,到底是定高了还是业务执行不力?


OGSM模型就是为了应对这三大问题而产生的。

Objective(目的):管理层想达成的,定性的目标描述

Goal(目标):用于考核业务部门的,定量的目标描述

Strategy(策略):业务为达成目标,制定的执行策略

Measurement(测量):衡量业务执行过程的监控指标


那么OGSM是如何解决问题的?一起来看一下。


从O到G,解决目标合理性问题


在制定总目标的时候,高层和中层领导经常不一致。高管们常喊出响亮的口号,比如:“实现细分赛道第一”。


中层不会反对这个大目标,但在具体到指标定多少的时候,开始讨价还价!并且特别喜欢提:外部因素,诸如:

  • “明年大环境肯定不好”

  • “竞争对手增长都变慢了”

  • “下游渠道流量越来越难搞”

反正变着法把目标往下降!


OGSM方法里,用OG分离的方法实现这一点。O是高层的宏观目标,从O到G会参考可量化监控的内外部数据,G则随着目前收集到的环境数据,做一定范围动态调整。


比如某公司定了:“实现销售额增长速度行业第一,实现利润倍增”的宏大目标,那么可做如下拆解:



这样,如果真的明年大环境更差,那么目标可以合理降低;如果大环境变好,那么目标可以合理提升。不用每次都哭爹喊娘打嘴仗,极大提升效率。


从G到S,解决目标拆分问题


想实现目标,靠的是业务的组合拳,而不是简单的“排排坐、吃果果”。特别是依赖新业务、新渠道、新产品、新营销实现增长的公司,更得关注研发、产品、销售、运营部门之间配合。因此在拆目标时,优先把业务策略S梳理清楚,让每个部门看清自己的作用,这样不但能减少部门间扯皮,而且能确保目标落地。


比如某公司,定下明年主策略是:打造爆款产品,以爆款产品驱动利润倍增。那么从G到S拆解,可以如下进行:



注意!在制定S的时候,销售部门的任务一般是最清晰的,肯定主要是“实现XXX亿元收入”,所以,制定S的重点,是清晰其他部门对销售的贡献,把辅助作用说清楚。


这里,不同行业的侧重点不一样,比如:

  • 重营销的行业,比如电商、快消品,市场部/运营部门的作用会很大,一般优先理清楚:到底多少销售是靠促销实现的?营销投入产出比要做到多少

  • 重研发的行业,比如高技术企业/互联网企业,产品/研发部门的作用会很大,一般优先理清楚:新推出的产品,对标哪些竞品,功能要做到什么程度,用户体验/口碑要达到什么水平

  • 重销售的行业,比如线上线下都在铺渠道,广撒网的成长型企业,一般优先理清楚:不同渠道的作用、渠道之间关系,每个渠道投多少,产出多少


这一块需要结合企业具体业务来设计。清晰了重点,才好进一步做年度工作计划和分配预算,每一分资源花在哪里清清楚楚。而不是简单地看着去年的数要资源。


从S到M,解决上下级扯皮问题


如果一线不认真执行,那么任何策略都会以失败告终。所以必须有专门的指标考核执行情况,监督执行是否到位。在OGSM方法里,用S与M分离的办法,实现这一点。


举个例子:某公司,业务定了一个策略S:加强对大客户新品推销,提升大客户新品订单量。那么监控M,就不能是“新品订单量”,订单量是终极目标。得往上游找实现订单的流程。与业务一起梳理后,发现该公司有5个操作流程(如下图),这才是要监控的过程指标。



注意!有些业务的过程指标可能很难量化,比如研发部门,怎么判断这个产品研发是否符合市场需求?这里需要研发部门主动做一些数据收集,比如用户调研,产品测试等等,这样增加了数据反馈,才知道效果。


有了清晰的M以后,就可以:梳理业务流程→找过程指标→监控过程数量→发现不同流程差异,一气呵成。这样不但能解释“业务执行量够了没”而且能发现过程问题。比如某个流程转化率更高,比如新产品更适合在特定渠道推广。这样还能进一步提出业务优化建议,从而让经营分析监控更有价值。


OGSM落地难点


OGSM看起来很美好,但落地也是有难度的:

1、领导们需要有数据思维,而不是习惯拍脑袋+扯皮

2、数据采集能力要强,对业务流程,外部行情有数据收集

3、业务有清晰的思路,能制定出像样的策略,而不是简单“去年100今年110”


如果一个公司,部门之间山头主义严重,领导们只会拍脑袋,数据采集很少,那再好的方法,肯定也是没法落地的。问题是:我们也不打算陪这种垃圾公司耽误一辈子。对我们个人而言,能多掌握一些方法,多看一些成功经验,然后跳槽去更好的公司,才是最佳出路。


看到这,肯定有同学想说:老师,我的公司和上边都有差异;老师,能不能深入讲下怎么分析。想进一步学习的话,可以来我的知识星球,知识星球内,不但有《数据分析思路》《数据指标体系梳理》《经营分析三部曲》等视频课程,还能获得我本人的1对1指导,直接帮你梳理你的工作。


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接地气的陈老师
数据总监|数据是基础,分析是能力。《商业分析全攻略》作者
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