学会「可量化」比努力更能决定职场高度的


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学会可量化比努力更能决定职场高度,这也是为什么有人会建议,刚毕业的年轻人要尽可能进大公司。(大公司也有它的问题,这里仅作举例,不算是建议。)

在大公司,从你入职第一天开始,就必须要把工作成果按照规定流程,填写进一大堆标准图表里。填写这些图表,有时候真的很烦,但是,这其实是在「强迫」一个毫无经验的职场人,学习如何使用可量化的方式,来总结自己的工作成果。

 

这是一种职业化的训练。

 

就像上面工作汇报的例子,你究竟是给出似是而非的信息呢,还是尽可能提供精确数字,和对比之后的准确比例。决定了别人判断你,够不够「职业」。

 

除开工作汇报,员工的能力模型、职责划分、考评比例……管理者的精力分配、时间管理……公司的战略规划、业务演进……所有这些,都得靠可量化的数据来体现。

 

在一架庞大的组织机器里,量化之后的数据,就像人体的血液一样,在部门和部门、上级和下级、内部与外部之间,被挖掘、传递、汇总、分析……

 

从第一笔生意开始,到最后一笔结束。贯穿一个公司的生老病死。也贯穿我们整个职场生涯。无处不在的数据,也要求我们尽早掌握可量化的思维方式,你才能真正理解你的工作,理解行业如何演变、公司如何运转。直到有一天,可量化成为你工作的习惯,变得像鱼在水里呼吸一样自然。


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04 最高级的可量化

 

看到这里,你可别以为所谓的「可量化」,就是把数字摆出来,统计完了就行。

 

那还只是入门。你的可量化进阶之路才刚刚开始呢,后面还有高阶课程。

 

举个例子吧,每一个合格的人力资源,应该都知道这组数据的含义:1-3-6-12-36-72

 

这代表了大数据统计中,在不同月份离职的员工,离职原因的分析。


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入职 1 个月内离职,大概率是 HR 的原因。因为员工没有得到 HR 对企业、对公司流程、对工作基本条件的指引。


入职 3 个月离职,大概率是主管的原因。员工对主管的风格、交流方式、乃至人品,都可能失望离开。


入职 6 个月离职,往往是因为企业文化。


入职 12 个月离职,多半与晋升有关。


入职 36 个月离职,更多是因为公司的发展。


入职 72 个月离职,集中表现为个人自身的发展,比如离职深造,转行,创业等等。

 

看到了吧,这些统计数字,可以很好地帮助一个公司,分析判断员工离职的主要原因,对留住员工这项任务,更好加以改进。可量化的数据,呈现了背后的规律。

 

再讲个最近的事儿吧。

 

我一位客户,市场始终打不开,不得已空降了一个有经验的销售总监当然,薪酬也不低。半年后他告诉我,最近几次投标,打了不错的翻身仗,全仰仗了这位空降兵总监。

 

他们公司,之前的价格、竞争数据都有,但一直没怎么用,报价全是靠经验。

 

这位总监来了后,除了日常的管理工作,还分客户、分对手、分产品、按时间做了好几个图表,把对手的报价特点,客户的中标价格趋势,讲得清清楚楚。


知已知彼,不赢才怪了。这就是我想说的,最高级的可量化,是呈现规律、呈现趋势。

 

已经发生的历史,无法改变,但过去的数字可以一定程度上体现趋势的方向。

 

如果你的工作成果,不光可量化,还能为今后的工作提供有价值的建议,那么这一个个数字,才真正活起来。


这才应该是一份工作在可量化上,努力的方向。作为职场人,你才担得起优秀这两个字。

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