提取分解筛选与赋权方法

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时间:2019-03-10

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1、KPI提取、分解、筛选与赋权方法关键业绩指标(简称“KPI”)用来衡量工作业绩表现的绩效指标,是反映员工/部门/公司关键业绩贡献的评价依据。KPI的目的在于将企业战略目标转化为内部过程和活动,建立一种不断增强企业核心竞争力和持续取得高效益的机制。因此,KPI既是一种绩效考核的工具与方法,又是一种战略绩效管理思想。 KPI的主要特点:是对企业战略目标的分解,并随企业战略的演化而被修正;是有效反映企业关键业绩驱动因素的、变化的衡量参数;是对业绩结果中可影响部分的衡量;是对关键重点经营行动的反映,不是对所有操作过程的反映。 KPI的核

2、心价值:推动企业战略的分解和执行;使上下级对相关绩效目标有着清晰和统一的认识,为业绩管理和上下级的交流沟通奠定客观基础;使高层领导清晰了解对公司价值最关键的经营操作的情况;使管理人员集中精力于对业绩有最大驱动力的经营活动;使管理人员能及时诊断经营中的问题并采取行动;积累关键绩效参数,为绩效改进提供依据。 正是基于KPI的特点与价值,KPI提取、分解、筛选与赋权的逻辑、方法、过程显得尤为重要。   1、KPI提取方法 我们可以将KPI提取的思考过程归纳总结为:四问四答。   一问:企业管理工作和其他各项工作做的好坏,绩效怎么衡量?

3、  回答:找到衡量的标准。其实这种衡量的标准就是“指标”,其中比较关键和重要的就是KPI.找到这种衡量标准是绩效管理的基础。   二问:KPI怎么来的?  回答:  (1)企业想干什么?→怎么样才能干好?→干好的标准是什么?→KPI;  (2)企业日常主要需要做什么?→做好的标准是什么?→KPI;(3)企业哪些工作做得不好?→怎样做好? →做好的标准是什么?→KPI   三问:绩效如何光靠财务指标衡量行不行?准不准?好不好?回答:可以。但是不准也不好。光靠财务指标即使发现问题了,可能已经来不及改进了,或者时间已经滞后了,而且光靠

4、财务指标不见得能够找到问题,更谈不上及时改进。   四问:除了财务指标之外,还需要哪些指标才能比较全面和比较准确的衡量企业工作做的怎么样、发展潜力如何、方向偏没有偏?回答:还需要其他几个方面指标:客户层面、内部运营层面、员工学习与成长层面。 通过上述四问四答的思考过程,并结合企业战略目标提取企业/部门/员工的KPI,从而构建企业/部门/员工的KPI指标库。 2、KPI分解的方法 KPI分解应坚持三项基本原则:对员工有激励作用;员工有足够控制能力;指标有较强的可测量性。 KPI一个重要的思想是建立上下级之间的绩效伙伴关系,上下级之

5、间的充分讨论是KPI分解落实过程中必要关键环节。我们总结了KPI讨论中经常遇到的问题及其解决办法。   KPI讨论中经常遇到的问题                                        解决办法  上级领导的某些指标没有部门承接                      列出指标、流程,寻找相关部门承担该指标  一个指标涉及多个部门,责任划分不合理                通过权重的横向比较,用大权重体现主要责任,小权重体现次要责任  下级承担多个指标,上级如果全部承担则导致指标过多    抓住最主

6、要的指标由上级承担,从而界定部门的工作重点权重分配无法体现企业长短期目标                      调整相应指标的权重 3、KPI筛选的方法 KPI筛选必须首先建立与明确KPI筛选标准,然后对各个KPI进行筛选,最后选择对完成企业/部门绩效目标最有影响的几个KPI作为企业/部门/员工的考核指标。 KPI筛选标准可以总结为六个方面:(1)指标是重要的,能代表业绩的显著驱动因素,对目标的完成起重要作用;(2)指标是可衡量的/可定量分析的,可以及时的进行衡量并得到确切的结果;(3)指标是确切的,对负责的人员/部门而言明

7、确而具体,与考核意图统一;(4)指标是可控制/可影响的,在合理的时间内,可以受到负责人员/部门的影响,得到可衡量的改善;(5)指标是有重点的,数量有限,集中于负责人员/部门最主要的职责;(6)指标是有很大的改善潜力,波动性较大、 与最佳做法之间的差距较大。 4、KPI赋权的方法 KPI权重设置方法:根据指标的重要程度,利用两两比对法进行排序和权重分配。 KPI权重设置原则:对公司战略重要性高的指标权重高,责任人影响直接且显著的指标权重高,综合性强的指标(利润指标、成本指标等)权重高,权重分配在同级别、同类型岗位之间应具有一致性,

8、又兼顾每个岗位的独特性。   KPI权重设计的成功经验:(1)指标数控制在5-10个,原因在于过多的指标会使责任人分散注意力,且容易重复;(2)每个指标的权重一般不超过30%,原因在于过高的权重容易导致责任人“抓大头放小头”,对其他影响工作质量指标不加关注,且过

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