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数据运营岗位分析(精细化运营:数据分析与绩效薪酬方案)
2022-11-10 20:57:35

精细化运营:数据分析与绩效薪酬方案

数据运营岗位分析(精细化运营:数据分析与绩效薪酬方案)
  编辑导读:人员激励是绩效薪酬管理中不可忽视的一个环节,这对于数据分析师的指标测算也起到了关键作用。本文作者从自己实际工作实践出发,梳理总结了人员激励方案需要遵守的几个原则,与大家分享。

  之前已经论述过精细化运营管理在竞争激烈的市场中对于保命的作用,以及一个常见的电话销售或电话催收职场的指标分解实务。

  近期对于抖音及其他短视频软件的沉迷,使我多多少少意识到,推荐系统和强悍的算法,以及ASR/NLP等技术的引用,的确可能成为重人力经营模式最后的丧钟。

  但基于各类互联网公司的起家故事,从网游、到电商、到娱乐等等,在技术能重构某种生产关系之前,基于产品营销的人、货、场理论,人力是没有良好的触达方式之前,最好的触达方式。

  例如游戏争雄时代各家公司的网吧联络员,打车大战期间滴滴在北京西站驻点的程序员,百团大战期间永远在商圈的渠道管理人,等等。因此可能,指标分解、重人力职场的精细化运营等,还是有些它的生存空间的。

  在第二家公司时,也有之前从同一家公司中“毕业”的朋友。对于当时所看到的,生产团队绩效薪酬方案的不匹配,给之前常规的前线管理抓手所带来的不便。KPI订好了之后,绩效薪酬方案的设置是否符合原来的构想,才是是否能达成的重中之重。

  对于人力管理领域的知识,大都停留在‘N支柱’,什么SCC/HRBP/OC等等名词上。

  与HR大佬打交道的过程中,觉得唯一能肉眼可见的为公司创造一定价值的角色和职责,应该是HRBP,或者称‘人员管理岗’。在重人力职场经营中,两者之间的工作是会有明显交叉的。

  窃以为数据分析师是应当与HRBP保持一定的密切联系,利用双方不同的知识储备和范畴,以推理出新的火花的。

  对于数据分析师而言,更多关注KPI达成、预警指标达成情况、效率指标的提升或下降;对于HRBP而言,可能需要关注人员的稳定性,处理人员上的问题,推动人员设置符合预期规划等等。

  尽管都为中后台岗位,但总体而言,感觉数据分析师更像是秀才,而HRBP是兵。几乎完全不同的职责出发点,会带来冲突的同时,也会带来一些新的点。

  毋庸讳言,任何一个人的工作,都是为了赚取生存资料和自我价值的探寻。在生活压力较大的情况下,自我价值探寻的需求会变得越来越小。

  更多的薪酬对于重人力职场的工作效率和激励作用不需多说。我记忆极为尤深的,是当年在某五百强供职时,在激励方案上,一个[折标系数]的调整,使该产品在月环比上10倍的达成。

  在这个话题上,窃以为经常性会存在两个误区,一个叫做‘不管我事’误区、一个叫做‘二极管’误区。

  ‘不关我事’误区:

  对于数据分析师而言,要对指标的设置、合理性、监控和预警负责,对于HRBP而言,要对指标的达成、人员的稳定性负责。

  多个角色共同负责一个职责,其实反而就代表没有人负责这个职责,即‘法不责众’原则。即所有人都对业绩达成负责,结果业绩达成就没有人负责,按上一篇文章的说法,即负责人士不清晰。

  ‘二极管’误区:

  在薪酬方案上,经常存在‘非黑即白’的现象,即要么过度慷慨,过度鼓励前线人力造假、凑指标的倾向。

  如果公司较小,本事就是一锤子买卖,做完这把明天倒闭,问题不大;要么过度吝啬,或者HR部门想不出太好的方案,在薪酬方案上加上太多迟到、抽烟等等私德上的限制。

  吐槽一句,每个人在职场上,都是出售自己的长处来赚钱,而不是来公司把自己锤炼成圣人。此类的薪酬方案除了暴露人员管理的无能,也没有什么作用。

  同理,除常规薪酬方案外,还有临时项目上的激励方案,大水漫灌和扣扣索索的二极管误区。

  尽管如此重要,结合之前工作实践,【人员激励】,在大部分公司,都是三不管地带。

  我觉得这个问题,可以部分回答数据分析岗,【我的指标测算的没问题,为什么就是达不成】的疑问,也可以部分回答HRBP,【这个指标是拍屁股算出来的吗,吓得大部分人都离职了】的疑问。

  对于人员激励,我认为要尊重以下几个原则,当然这些原则难以去论证合理性,也难以去引用文章来佐证必要性。

  只是我在工作中与其他岗位的冲突合作,让我觉得如下几个原则重要:

  只要是和人相关的指标,都会被作假;不论前线人员通过任何方式达成了他们的目标,如果在事前没有禁止,就需要干干脆脆的给;不要将私德问题放在薪酬方案中,除非有明确证据证明对业务的影响;设计方案的人,是要对整体的达成负责,而不是一个部分 ;相信前线在钱的激励下的创造力;

  最喜欢的各类骚词里面,让能听到炮火的人呼叫炮火,算一条。但是听到炮火的人往往不知道战场的全貌。

  与此同时的是,甚至部分指战员也不清楚全貌。在所见过的绩效方案中,其实是真的可以看出来”文明”级别的区别的。

  按“文明”的发展历程,梳理脉络如下:

  达成业绩*某个比例

  常规的小公司或者完全做销售不做产品的公司基本如此。此类风格应用效果最佳的,是早年间各类保险公司。

  因保险公司可能高达百分之六十/七十的渠道费用,拥有充沛的空间让整个链条上的所有人多赢,除了客户之外。此类方案,可能是最受销售岗所欢迎的,所见即所得的薪酬方案。

  然而据实而论,此类方案对前线潜力的“鼓励”仍然有所欠缺:

  此类方案往往无法兼顾到老人的利益,容易使他们产生倦怠;此类方案往往公司不会给任何资源,将资源全部依赖在人员身上,往往会成为事业部的瓶颈;此类方案,会隐含着严重的道德风险,如业绩造假、抢客户等。吞下含毒的业绩,也早晚报应在事业部身上。

  底薪+达成业绩*某个比例*红蓝黄线

  大部分公司停留在此类方案中,即除了设置一条红黄蓝线之外,仍然采用简单的业绩乘以某个比例的方式。相对于无法智能化和系统化的业务来说,此类方案也是最终的方案了。

  但此类方案,其实是很难谈论到“管理”这个概念的;团队长或者现场经理,除了强制“派送”业绩外,对于前线员工的控制毫无抓手。

  很容易看到,一年到头,最后整体业绩没达成后,各个团队间互相指责,但解决不了问题的情况。

  底薪+达成业绩*月业绩要求*某个比例*红黄蓝线*整体业绩达成折标系数

  较好的公司会在这类方案中。即除了基本薪酬、达成业绩、比例、不可触碰的红线外,加上了一层整体业绩达成的折标系数,理论上讲,好处是强迫前线管理层将整体业绩达成考量在内。

  但是如果前线管理缺乏抓手的话,此类方案可能会引起一线员工反复。

  前线员工:分级别底薪+达成业绩*某个比例*红黄蓝线*月业绩要求*基础工作量要求+整体业绩达成Bonus包

  团队长:分级别底薪+分团队业绩达成*名单资源利用情况*客单情况

  还是要祭出这张经典的图:

  进入线上经营时代之后,大部分的客户的初步触达及筛选,往往是依赖客户画像/KYC等工具的,依靠人肉手工一个个去寻找客户,往往效率非常低下。

  与此同时,大部分的工作也开始依赖至少是WEB端的系统软件,因此日常工作量的衡量和进一步压榨也成为可能。再与此同时,客户量的逐渐累加,使得二八定律更为明显,发掘高价值客户复购的可能是必由之路。

  因此,一个完美的配合前线精细化运营的绩效薪酬方案,应当分为两个Level:作业人员和管理人员。对于作业人员,需要最简化地使其只需要关注简单的三指标

  代表日常作业强度的指标,如标准通时、通次、有效通话时长及解决量。代表日常作业成效的指标,如业绩达成代表业务合规的指标,如投诉率,投诉量等至于管理人员,在绩效方案中,其实是可以将其稍微从单独的一城一池的得失中解脱出来的。所谓不谋全局者,不足谋一域;或曰,存人失地,人地皆存等。

  前线管理人员的指标应该完全由整体指标的达成来约束。而不是某个个人的指标达成。对于前线管理人员,需要关注整体相关的指标:

  整体业绩达成情况整体业务合规情况客户名单资源利用率或称“翻台率”客户客单价等情况基于系统,基于良好的数据监控,更基于良好的指标分解。才能建立一个合理的评价标准,才能衡量一个业务的好坏。才能将业务中,所有的“子项目”、“工作”,按照需求划分。所谓守正出奇,从数据分析师的角度来说,这个可能是唯一的绩效方案设置的正道了吧。

  也只有在日常做了诸多的精细的数据分析、做过精细的指标分解,才会知道,在整体业绩达成评价、名单资源利用情况中,怎么样的一个数值设置才是合理的。用游戏的角度去想,数据分析师可能是”公司经营”这个游戏中,最专业的“数值策划”了。

  行文习惯,会在文章最后以实务方式展现一个案例,以便大家理解。

  但是本次很难去掌握一个讲述的尺度,在不涉及保密的同时,能讲清楚故事。

  原理和经验是不牵扯什么秘密的,那也只能讲一讲原理和经验了。

  本文由 @肥柴周 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

  题图来自Unsplash,基于CC0协议
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