數源思維完成目標設定

引言：數源思維是為非專業數據技術人員提供的一種有效利用數據解決問題的思維方法。這種方法的簡單描述就是“從業務中來，回業務中去”。讓非技術人員讀懂數據、利用數據、還原數據背后的真實市場。在本文中，數源思維通過問、拆、解、謀四步就能將數據及其方法很好的融合到業務問題的解決中，從而將業務解題能力從經驗時代提升到數據時代。
本文選自《數源思維：業務導向的數據思維秘籍》。

　　制定工作目標是各級各崗位的基礎工作之一，可要做好卻不簡單。因為盡管制定原則說起來很簡單——既可行又要有挑戰，但可行與有挑戰是兩個方向相反的要求，所以它倆的交集空間本身就很小，要預測準確甚是困難。那該如何操作才能看上去比拍腦袋定目標更靠譜呢？

先把問題提的更可操作些

　　原始問題——目標值定多少？
　　　　　　　　　　　　　　
　　工作目標實際就是目標考核的對象或指標在時間軸上推移到特點時點（目標制定的周期，比如年度計劃就是一年后的時點）上期望達到的結果。因此目標設定問題可以描述為目標考核對象在單位時間內的增量來表示，也就是以考核指標的增長速度來表示。
　　　　　　　　　　　　　　
　　這樣我們就把原來對未來時點的目標區預測問題轉化為了從眼前開始的增長率估計問題。這樣對可行與挑戰的估計難度就大大下降了。
　　轉換后的問題：目標速度定多少？
　　這個問題里還有一個不確定的元素——目標。目標具體考核什么？就是考核指標定什么？

再把問題提的更具體些

　　我們不妨假設一個最復雜的情況，也就是一家新創立的企業，或操作一個新產品、新業務、面向一個新市場的企業怎么來定自己的工作目標。因為這種情況得從頭思考目標，其他情況都是這種極端情況的某種簡化。
　　從頭思考，關鍵是從哪頭？
　　從自己既有的資源開始思考？有多少資源，干多少事？這種靜態、守成的思考方式顯然不符合新創業務的假設。對于創造性的項目、事業來說，往往是想干多大的事，就去爭取多少資源，所以思考的源頭理應在于對所做事情的預期。企業項目能做多大，最根本的是取決于面向的市場有多大。而市場的大小主要受兩個因素影響，一是用戶量，二是購買力。購買力實際是由企業盈利模式決定的，在設定年度目標時可以視之為常量，即對考核對象的數值變化沒有影響。于是目標設定決策的對象和約束條件就有了更具體的指標了。

• 決策對象：制定本年用戶量增長率目標

• 約束條件：潛在用戶量

要制定目標就要對用戶的增長在不同的努力水平下做出可信的預測。但潛在用戶量只是一個上限，在理論的極端情況下才有可能全部變為自己的用戶。而實際操作中是從0到上限之間的一個數，而且新一年實際用戶量增長路徑一般也不可能是0與潛在用戶量之間拉起的一條直線。因為用戶/市場的增長不會是線性的，一般都是前期慢，中期快，后期再慢的過程，所以就需要建立起一個用戶增長模型來對不同條件的增長進行預測。那么就需要考慮影響用戶量增長的主要變量有哪些，這些變量將會怎么變化，并如何影響到用戶量的增長。將此歸納起來就是：

• 核心因素：影響用戶量增長的因素

• 數據決策：構建增長模型并預測不同條件下的用戶量增長率

制定本年目標的問題就具象化為“如何基于核心因素構建一個用戶量增長模型來預測不同條件下的用戶量增長率，并進而制定出可行又有挑戰的目標”問題。
　　這個就是數源思維的第一步——“問”在目標設定上的實踐思路。
　　“如何基于核心因素構建一個用戶量增長模型來預測不同條件下的用戶量增長率，并進而制定出可行又有挑戰的目標”是個包含太多內容的問題。一口氣讀完都不太容易，要著手解決就必須把它拆成一些小問題。

把問題拆分到能一個個分別解決

• 如何基于核心因素構建用戶量增長模型

• 不同條件下用戶量增長率是多少

• 上述增長率哪個可行又有挑戰

但這3個小一點的問題內含元素還不單一，沒法直接解決，那就說明還是需要對它們進一步的細分。以問題1為例。

• 核心因素——具體指哪些內容（明確對象）

• 核心因素影響用戶量增長的方式是怎樣的（定性結構）

• 核心因素在特定方式下對用戶量增長的影響程度是多少（定量關系）

這些對問題的逐級拆分就是數源思維的第二步——“拆”在目標設定上的實踐思路。

尋找針對性方法一個個破解

• 分析核心因素內容

第一個影響用戶量增長的因素是用戶本身的狀態。狀態具體可以分為潛在用戶的產品使用狀態和采購意愿兩個子因素，即用戶對產品的客觀狀態和主觀狀態。因為用戶增長的含義就是處在尚未購買我們產品狀態的用戶變為了已購買我們產品狀態的用戶，而決定這種轉變的就是用戶的主客觀狀態。
　　第二個影響用戶量增長的因素是市場競爭狀態。具體可以指與競爭對手相比的相對優勢是什么，即友商與我方在市場上表現出的能力對比結果。

• 分析影響方式

■用戶因素是由潛在用戶有無（友商的）產品和有無購買（新產品的）意愿兩個維度來定義，由此可以構成潛在用戶狀態的四象限。
　　　　　　　　　　　
　　上圖中最有利的潛在用戶狀態象限是右上的“沒產品、有意愿”，潛在用戶轉化為實際用戶就是在這個象限中。已有產品向沒有產品轉變是指用戶拋棄了原有產品，所以左側象限是可以向右側轉變的。
圖中下側無意愿向上側有意愿轉變的核心推動力是市場推廣工作。也就是市場推廣推動采購意愿，進而推動用戶量增長，預估是正相關關系。
　　■上圖四象限左側已有產品向右側沒有產品轉變的核心推動力是競爭優勢。也就是競爭優勢推動產品替換，進而推動用戶量增長，預估也是正相關關系。
　　于是潛在用戶變為實際用戶的過程就可以轉為潛在用戶狀態四象限圖中通過市場推廣，競爭優勢來將潛在用戶向上或向右推動的過程。這樣模型的定性結構假設就出來了。最終實現的用戶量增長速度就與推廣力度和競爭優勢強弱聯系了起來。

• 分析影響程度。

這個需要具體歷史數據進行計算。最終通過數據的驗證和調適，就能建立起用戶量的增長預測模型。
建立起模型后再逐步拆分、破解[2][3]問題后就能得到一個增長率目標。這就是數源思維的第三步——“解”在目標設定上的實踐思路。
　　做到這一步，目標已經制定出來了，那是否意味著目標設定工作已經完成了呢？

多往前走一步推進問題方案落實

　　如果設定的這個目標僅供管理自己的工作使用，那目標定出來后就完成了。但大部分情況下，目標的訂立是為團隊設定計劃使用的，需要上級領導或資源提供方的認可。如果不能實現相關方對目標的認可，那前面所做的目標成果可能會被廢棄。因此在理論上給出了問題的解決方案并不能保證在企業實踐中真正解決問題。我們還必須再進一步給出問題的實際操作方案才能爭取到資源或機會去實踐解決問題。
　　而要說服老板，則需要在內容、形式、時機等等多方面去著力。
　　比如在目標設定問題中，內容上的關鍵是定目標的理論推導在現實中是否正確。要實現這點最好最直接的辦法就是進行小規模測試。通過測試，拿出實際市場數據來驗證什么強度的資源投入在什么條件下可以得到目標結果。這樣老板就能相信所設定目標的可行性和挑戰性是否合理。
　　就是數源思維的最后一步——“謀”在目標設定上的實踐思路。
　　數源思維通過“問”“拆”“解”“謀”四步就能將數據及其方法很好的融合到業務問題的解決中，從而將業務解題能力從經驗時代提升到數據時代。
　　本文選自《數源思維：業務導向的數據思維秘籍》。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
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