年度指标的制定方法教你现学现用！

  1月份，很多公司在制定年度任务目标。在制定目标的过程中，数据分析师们会或多或少地参与。

  这又是一个让人头疼的差事，常常辛辛苦苦做完一版，领导一句：“你再想想”或者“我看得这样”，就给推翻了。还经常被要求，用科学合理的方法，论证领导拍脑袋的决定是正确的……搞得新人们苦不堪言。

  总之，凡是决定脑袋的时候，都很麻烦。当脑袋起作用的时候，大家都很希望有一个客观、公正的分析能够指明方向。当起作用的时候，大家就开始对分析结果群起而攻之，不达自己的目的誓不罢休。

  有的同学是直接放弃抵抗，躺平任嫖：“老板说是几就是几，只要您乐意，您爱是几是几”。

  上次听到这种观点还是看古装剧男主角逛青楼的时候……作为专业的数据人，肯定不能直接放弃抵抗，否则不但专业性全失，而且会给后边拆解任务留下巨坑。当你被迫用科学方法论证领导们拍脑袋的目标时，还得退一层皮。

  解题的关键，在于：排除不可控、不可度量、不可计算的外因、主观因素。把客观事实情况说清楚。把可能面对的反对意见一一罗列，用数据来进行支持或者否认。

  这样就能最大限度的发挥数据的作用，至少给一版相对客观的基础数据。剩下的部门之间、上下级之间吹逼扯皮的部分，让他们自己打架去（如下图）。

  首先，年度目标时一定要和领导，各部门同事共识，之后才能被确认的。所以不要想着用算法模型来做了，过程太复杂且无法和业务动作挂钩，铁定被喷死。这时候可以用假设推演法，在过去业务走势基础上，加入内部外部影响因素。

  有了基础走势以后，就能定下明年的基调：预期上升、平稳、下降。并且这一步有过去的数据做支撑，不会被人攻击。

  内外部因素都会影响业绩走势，在考虑的时候，第一先考虑内部的、可控的因素。因为外部因素既难量化，又不可控，一上来就扯外部，很容易陷入玄学大战。

  首先考虑定位，是因为这是最大的风向标。如果管理层已经放弃了一个业务的发展，那后续资源、技术、人力必然不会再持续投放。因此表现在指标上，就是走势差的更差。

  其次考虑投入产出，是因为这是年度目标制定的焦点问题。业务怕的不是高目标，而是怕既要求高目标，又不给资源。光喊着上战场杀敌，不给枪不给子弹，这可咋整，因此这里是制定目标的关键。

  如果要求的目标与计划给的投入是同比例增长的，则制定目标的难度小很多，只要按增长幅度，在过往走势的基础上等比例加倍（或略有ROI略有增长）即可。

  如果领导们要求数据分析师给明年目标预判，也可以在投入产出比不变的基础上给预判，然后等大家来挑刺，如下图：

  这么做，只要没出现ROI下降，或者边际效益递减的迹象，都是成立的。假如慢慢的出现该迹象，则需提醒管理层和业务部门注意：大力不见得出奇迹，需要仔细考虑技术升级/方法更新。

  更糟糕的局面是：领导期望的涨幅，远远高出了投入的增长。这时候就会引发各部门间、上下级间的骂战。作为数据分析，不需要亲自下场撕逼。而是提供客观数据给大家参考。

  这时候可以把过往各月份ROI都列出来，让大家看到：领导期望的ROI，是全部、局部、偶尔超出整体水平（如下图）。

  这时候就成功地把数据预计的准不准的问题，转化成了业务有没有本事做的好的问题。数据只能考核客观情况，无法提前衡量人的主观能动性。数据分析师们此时可以静观业务部门之间争吵，等着听结论修订数据即可。

  有了前两步，第三步的讨论就是水到渠成的。实际上业务部门也很少接受：“老板不给投入，我自己想出超牛逼技术扭转乾坤”的做法。所以在第二步的讨论才是重点。

  除非行业面临的监管政策、整体大势有天翻地覆的变化，否则都第一先考虑内控因素。外部因素更多是作为打嘴仗的参考，比如：

  总之，以上因素很难直接量化，因此更多看是不是真的有数据支撑，是否要为其准备额外的应变方案，在常规做任务目标的时候，还是以内部因素为主。

  但有意思的是，2020年和2021年，外界环节都是重大议题！新冠产生的出行限制，消费力下降，行业内卷等等问题太过明显，以至于几乎所有行业的走势线都和历史不同。

  这种情况下做新年计划只能更大程度上靠拍脑袋，就像现在谁都说不好，到底哪里会再冒出来几个病例，到底春节会不会强制限行。这时候做年度目标，可以按去年7-9月这段疫情后恢复期的数据做参考，然后做好后备方案。

  年度任务目标，本身就是各部门上下共识的过程，因此数据作为参考的意义更大，需要给部门间讨论留足空间，列清楚问题点和议题。

  如果领导们要求：抛开业务考虑，先预测未来可能自然增长，这时候可以做个模型进行预测，作为基准值。总之方法是跟着目的来的，适合当前业务场景的，才是好方法。

  除了制定目标，分配目标也是个普遍的问题，有兴趣的话，关注接地气的陈老师，我们继续分享分解目标的要点，敬请期待哦~

  接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。