OKR设定的常见错误（二）
常见错误 5：关键结果与目标无关，或关系较弱。
举例如下。 目标：以最快速度满足客户所需。 关键结果：配送范围扩展至 5 公里。 在这个例子中，目标强调的是配送速度，关键结果则指向配送范围。我们在设定 OKR 时，首先需要知道目标的基调是什么， 然后反问自己，是否关键结果完成得越好，就越能证明目标的实现程度？
常见错误 6：关键结果不具体、不易于理解，或不可衡量。
这种错误涉及到几种情况，在做具体分析之前，我们先来介绍下关键结果的基本类型。
„ 里程碑型：关键结果是一个整体，无法被度量。例如，“6 月底前在厦门开设分部，至少雇佣一名全职员工”。
„ 度量型：顾名思义，关键结果中有明确数值且可被跟踪衡量。 例如，“Q2 的注册用户数量增长 20%”。
„ 基准型：很有必要跟踪，但没有历史数据可供设定为度量型的关键结果。例如，“统计前 10 场‘OKR 有话说’活动的平均到场人数”。基准型关键结果介于里程碑型和度量型之间，需要拿到量化数据以证明结果是否完成。
里程碑型关键结果有时是一种必要的客观存在，不过由于这种关键结果最后只有“完成 / 没完成”两种结果，在执行过程中难以及时观测到进度，做出调整，因此应该慎用，而且不建议在一组OKR 中都用里程碑型关键结果，举例如下。
„ 目标：把世界送到客户手中。
„ 关键结果 1：上线覆盖全世界商品的买手系统。
„ 关键结果 2：搭建 24 小时送达的物流网络。
在这组 OKR 中，两项关键结果都被设成里程碑型，而且实现起来都非常复杂，但在表述上却较为笼统、模糊，如果只能在几个月后甚至更长的周期结束时判断关键结果是否完成，显然，对于上级单位或整个企业来说，风险是巨大的。正确的方式是将关键结果转化为可在执行过程中和结束时被度量的描述。比如，我们不把“上 线”作为结果——“上线”本身的含义也不够明确，系统完成部署、 可被访问、可被正式使用、有稳定的运维支持、产生线上交易费用 等，这些都可以是上线的完成标志——而是以“买手系统覆盖全世 界 N 种品牌 / 商品种类”作为一个更有效的关键结果。
度量型的关键结果容易产生什么问题呢？
首先，关键结果该设具体数值的，没设具体数值，如“目标： 提升市场占有率。关键结果：销售量在行业排名上升”。上升多少 或上升到哪，没有设定出来，后面也就无法跟踪和评价。
其次，关键结果中设有数值，但表意不清，导致对于观测对象、 数值测量方式、数值单位的理解和操作容易产生偏差。还是外卖行业的案例，关键结果写的是“满足客户需求的时间不超过 30 分 钟”——“满足客户需求的时间”是从客户下单成功的时间开始计算， 还是指整个配送过程的时长，不同的人很可能有不同理解。再比如关键结果中“点击率”的单位用“次数”、“点击量”的单位用“百分比”，或者干脆没有单位，这类不严谨的表述都会使 OKR 的进度更新和结果评价无法正常进行。
最后，关键结果的最终结果在周期结束后才能获知。例如，关 键结果是“部门负责设计的产品中有 50% 获得国际一流奖项”—— 如果奖项在该组 OKR 周期结束后的一段时间才得以评出，即使如 其所愿，取得了非常满意的结果，作为关键结果也是欠妥的，因 为这样将会导致整个 OKR 评分、复盘以及下一个 OKR 周期启动 的时间都往后延期。跟 OKR 周期相关的另一个常见错误是：一组 OKR 中目标与多项关键结果的周期不统一，我们将在下一节做具体探讨。
常见错误 7：关键结果为过程动作，是衡量过程的指标，而非有价值的结果。
如果度量型关键结果有数值，表意也足够明确，最终结果也能在周期内被统计出来，是否就意味着关键结果设定得没有问题呢？也不一定，因为有可能只是衡量过程的指标，并不是结果。 这类问题实在太常见，包括一些介绍 OKR 的书和文章中所举的例子，都没能幸免，因此我们把它单拿出来讲解。以下是一个典型的例子。
„ 目标：大幅度提升配送效率。
„ 关键结果 1：全年配送网点新增 30%。
„ 关键结果 2：半年内在现有站点的配送骑手增加 40%。
„ 关键结果 3：电动车续航里程提升 50%。
三项关键结果都不是指向目标的直接结果。我们可以思考一下，“全年配送网点新增 30%”是为了什么呢？是想在配送需求量 不变的前提下加快周转率，还是希望减少员工负担，还是为了回应 日益增加的配送需求量呢？是否配送网点增加了，配送效率就能提 升上去？要想提升配送效率，要么单位时间内完成更多订单，要么送一趟能产生更多收入，再或者工作量不变的情况下成本更低而利润更多……这些是相对目标更加直接的结果，而为了实现这些结果 所采取的策略、动作都是可选项，甚至我们还可以准备更加详备的 可选项，但可选项本身都不是关键结果，也不必在OKR中进行表述。 所以，用于衡量这些可选项执行程度、进度的指标，显然也都不是正确的关键结果。
常见错误 8：多个关键结果的维度重复、单一。
这类错误又分三种情况。
（1）两个关键结果分别用数值和百分比说明一个结果。例如， “关键结果 1：利润提高 20%。关键结果 2：利润增加 1 亿”，其 实是用不同的数字呈现方式在说一回事。
（2）一个关键结果是另一个关键结果的更高标准。例如，“关 键结果 1：现场 400 名观众表示将关注该产品。关键结果 2：75% 的现场观众表示愿意试用并提供体验反馈”——产品发布方显然更 希望获得观众积极、具体的试用评价，而不仅仅是收获部分观众不 确定的兴趣，所以只保留关键结果 2 就足够了。
（3）一个关键结果是另一个关键结果的变量或子集。例如，“关键结果 1：客户满意度达 90%。关键结果 2：网购配送方面，客户满意度达到 95%”，或者“关键结果 1：学生学习的效能指数上升15%。关键结果 2：学生学习的专注度上升 10%”。在这里应该二选其一，但是需要就具体情况做具体判断——哪个关键结果同目标的关系更为直接、密切？如果变量、子集关键结果更有价值，是否需要考虑将与其平行的其他变量或子集也设为关键结果，而放弃关注复合结果或总体结果？
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