什么是OKR？这里是基础

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目标和关键结果。环顾四周，您会听到跨行业和领域的采用水平，类似于00年代末到10年代的敏捷采用大潮。对于已有40年历史的目标设定框架，OKR对商业界产生了很大影响。关于该主题的书籍越来越多，支持OKR推出的软件以及越来越多的专门从事大型和小型公司部署的顾问越来越多。

成功采用OKR的基础是对目标和关键结果是什么的实际理解，为什么它不同于传统的目标设定，以及一个好的OKR对您的团队以及整个组织的影响。我以为我会在本月的时事通讯上分享清晰，简单的入门知识，以了解好的OKR是什么样子，并确定我在工作中看到的常见陷阱，这些陷阱会导致OKR撰写不佳–从而使它们的功效无效。

目标

这是什么：目标是您的团队为自己或组织（如果您处于领导地位）设定的实际目标。目标的工作是激励团队并明确回答“为什么？”这个问题。为什么要进行这项工作？我们希望实现什么？

一个好的目标是定性的，并着眼于团队希望看到的改变是否成功。该更改可能是团队级别的更改。它可以专注于企业希望实现的目标，或者甚至可以改变世界。在大多数情况下，目标是雄心勃勃的，这会促使团队进一步扩大目标，而没有明确目标。

/ P" h2 X# [4 `- u最后，设定了目标。我们希望为我们相信能够实现这一目标设定一个截止日期。您在组织中越靠前，这些时间框上的时间跨度就越长。

一个好人看起来像什么：每个目标的具体性将取决于编写该目标的团队。一个执行团队将写出整个公司的目标，如下所示：

5 c9 E. O  P- Y& w2 c) W! a! ?到2020年底，成为全球媒体的COVID-19信息，事实和更新的唯一真相。
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这是组织级的目标，激发团队渴望成为此类信息的首选公司，并在明确的期限内完成。

部门目标如下所示：
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到2021年第二季度末，确保我们为人类和机器提供的数据的准确性，可用性和价值。
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$ J: n7 C3 E* M1 O2 N5 v  ?这是数据科学团队的目标。它使团队专注于手头的任务，并基于准确性，可用性和价值这一明确目标来过滤其优先级。
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" {. p! D1 z1 |/ O$ a" g2 f$ U  M产品团队的目标通常会集中在他们试图对目标客户产生的影响上：

确保我们的合作伙伴可以在2021年第三季度之前访问我们的数据，而不管他们在世界上的位置如何。

最后，一个基础架构或面向内部的团队将通常指的是他们支持的其他团队（提示：这些是他们的客户）：

) m% d/ t7 u+ e2 J. |到2021年第一季度，通过将AI和机器学习的功能纳入我们的安全基础架构，保护我们的团队在我们的产品和服务中使用的数据的完整性。

- o3 r9 t( P9 o+ v8 W5 d8 D  k反模式：在编写目标详细说明时，最常见的反模式之一确定团队将要进行的系统，项目或计划。例如，如果您的目标是：
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( J, a1 h* O  A在年底之前部署新的支付网关，
8 K) ?  T6 y7 s7 X# `! Y
+ |4 S0 k: v, a- x5 y0 T+ {您在这里尚未完成的操作将回答为什么的问题。我们为什么要部署支付网关？这样做将为我们的客户带来什么好处？

我见过很多的另一件事是省去了时间框。这很重要，因为没有截止日期，目标就可以永远实现。我们怎么知道我们应该重新审视它？在什么时候我们应该说这不值得付出努力？截止日期有助于推动这些对话。是的，它们可能是任意的并且可以扩展，但是如果没有它们，我们将无限期地挑战。

关键结果

这是什么：主要结果回答了以下问题：“我们如何知道我们已经实现了目标？” 这就是数字的来源。我们希望通过指标来量化我们的努力是否成功。现在，这些指标非常独特，因为它们始终是客户行为的指标。在大多数情况下，我们称这些结果。至关重要的是，您的关键结果必须衡量客户的行为，因为这样您才能知道所使用的功能，产品，计划或系统已经满足了客户的需求。如今仅提供服务是不够的，您必须衡量其对客户的影响。他们回来的频率更高吗？他们是否使用了更多产品？他们是否向朋友介绍了您的服务？这些是关键的好结果。
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一个好人看起来像：关键结果始终是度量标准，总是度量客户/用户的行为，并且在大多数情况下，应为比率或费率，而不是绝对数字。

这里的基础上，从上述目标的一个例子主要成果：
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目标：
确保我们的合作伙伴，无论他们在世界上的Q3 2021可以访问我们的数据
+ O! ]. {0 y; G" K* M
主要结果：
成功登录功能提高15％来自移动设备

有在许多情况下，编写OKR的团队是面向内部的团队，可以支持组织中的其他团队。这些团队总是努力编写好的OKR，因为他们忘记了那些消耗他们创建的服务，代码，工具或数据的“其他团队”。这是一个面向内部的键结果的示例。
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6 F4 R* F; Y* M7 E目的：
+ D% m! @0 ?' j( u  n到2021年第一季度，通过将AI和机器学习的功能纳入我们的安全基础架构，保护我们的团队在产品和服务中使用的数据的完整性。
2 V/ l* Z3 X* p2 r) W7 M
+ ?: h" X3 h9 Y) }. Z8 R  R主要结果：
& \& z; d9 @  D$ S( E将Infosec团队的手动安全流程数量减少50％。

+ p. o/ R3 }; z5 n+ [% |/ U反模式：我看到的关键结果中最常见，最糟糕的反模式是将要素（或输出）作为关键结果。如果您的团队成功的衡量标准是“我们部署了新的移动应用程序”，那么OKR将立即失去价值，您将回到线性规划的瀑布式世界。一旦关键结果不再是衡量行为的标准，系统就可以发挥作用，而成功的真正衡量标准就不再被认为是值得我们努力争取的对客户的影响（希望是积极的）。

一旦您拥有良好的OKR，会发生什么？

关键在于：即使您编写了出色的目标和关键成果，但如果您不准备改变工作方式，这一切也就毫无意义。为什么？因为OKR更改了done的定义。除了交付功能，举行聚会，给每个人一件T恤并转到待办事项中的下一个项目之外，您还必须实际检查并查看所交付的产品是否按照KR的预测方式改变了客户行为。如果没有，您将不得不返回并重复您的工作。这通常意味着，您无需运行可扩展的高性能安全软件解决方案，而最终将运行并交付轻量级实验，向他们学习，然后调整您要构建的内容，直到找到合适的组合代码，复制，设计，价值主张和业务模型，以提供您所追求的结果。
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好的一面是，这也是敏捷实施的最终目标，因此，通过编写良好的OKR，然后让您的团队对他们负责，就可以同时鼓励他们的敏捷性。不是太寒酸！

勇往直前11

目标和关键结果