公司在使用 OKR 时犯的三大错误 – 以及我们如何克服它们

 

协调与自主。 雄心与可行性。 短期目标与长期价值。 作为产品专业人员,我们必须每天处理这些不同二分法之间的紧张关系。 当我担任 Dashlane 的产品运营主管时,我做的第一件事就是采访、观察和了解我们产品开发过程中最大的挑战是什么。 不出所料,很多问题都归结为实现协调与实现自主之间的复杂关系。

在协调方面

我们并不总是尽早或足够清楚地设定支持功能的期望,例如数据分析、产品营销和客户支持。 这意味着他们经常感到脱节,或者可能会在流程后期对决策提出异议,因为他们不了解背后的原因。

在自主性方面,团队对产品充满热情,并渴望对其进行创新,但由于愿景不明确和实验空间有限而受到阻碍。 没有明确的方向,产品团队就无法获得抓住学习和创新的关键机会。

这些挑战可能听起来很熟悉,因为我从与其他产品运营专业人士的对话中了解到了这一点。这些也正是目标和关键结果 (OKR) 框架要解决的那种挑战。

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OKR 简史
OKR 现在已成为商业领域无处不在的术语,其概念起源于 20 世纪 50 年代,当时管理顾问彼得·德鲁克 (Peter Drucker) 提出了目标管理 (MBO)。1968 年,在安迪·格鲁夫的领导下,MBO 在英特尔发展成为 OKR 框架。

然而,OKR 真正流行起来要归功于风险投资家约翰·多尔,他在英特尔学习了 OKR,后来建议谷歌采用相同的框架。多尔在 2017 年出版的《衡量什么才是最重要的》一书中,向所有人介绍了如何应用该框架,现在,无数大大小小的科技组织都在使用它。

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多尔在书中传达的核心思想是

要取得伟大的成就,你需要一个明确的目标,以及用于跟踪该目标实现情况的具体措施。更重要的是,你的目标设定应该为失败留出空间,从而为学习留出空间。这句话特别让我感动:

“OKR 框架培养了疯狂,培养了内在的化学反应。它为我们提供了一个敢于冒险、敢于信任的环境,在这里,失败不会被视为可解雇的罪行——你知道,这是一个可以做自己的安全场所。”
但我们是否都以正确的方式应用了这个框架来实现这一点?

Dashlane 多年来一直使用 OKR 框架,我们不断迭代我们的方法,我在 Product Ops Podcast 上与 Gerisha Nadaraju 更详细地讨论了这一点。 OKR 与任何战略框架一样,并不是实现组织卓越的灵丹妙药。但是,如果正确应用,它们可以成为一种有价值的工具,让您的团队发挥出最佳水平。

我们在使用 OKR 时犯的三大错误

我想与您分享 OKR 框架失败的三大原因,以及我们如何克服这些失败,以帮助我们平衡协调和自主。

1 – 设置和忘记 OKR
OKR 通常每季度审查和定义一次,可以在公司的任何级别设置。但这并不意味着应该在季度开始时设定 OKR,然后在三个月后再重新审视。相反,它们应该成为团队全年的动力和战略指导。

在 Dashlane,我们努力寻找比季度仪式更定期地重新审视 OKR 的正确节奏和论坛。这意味着我们经常在季度结束前匆忙起草新的 OKR,而这并没有成为它本应成为的反思练习。这也使我们很难确保我们的 OKR 是级联的——团队 OKR 为产品组织的 OKR 做出贡献,而产品组织的 OKR 又为公司的 OKR 做出贡献——这对于加强问责制非常重要。

那么我们是如何解决这个问题的呢?

我们制定了“OKR 路线图”,以研究我们可以在哪些地方整合整个季度 OKR 的关键讨论和反馈检查点,这些检查点是我们为产品管理团队举行的现有双周仪式的一部分。OKR

路线图还考虑了在领导层如何以及何时设定 OKR,并将其传达给团队,以便他们能够层层推进。在采用这种方法后,我们比上一季度提前两周确定了 OKR,并且进行了更多讨论,尤其是产品经理和产品领导层之间的讨论。OKR

路线图示例:

 设定比 KR 更多的计划

当目标可能非常有抱负、鼓舞人心和雄心勃勃时,很难知道要衡量什么作为关键结果来实现目标,而关键结果则应该是具体和可衡量的。对于不像数据分析师那样接近可用数据的产品经理来说,他们可能会觉得数据不存在,无法衡量——或者有时数据不存在,你需要发挥创造力。

在我们的案例中,产品经理非常依 什么是 广告? 赖计划,这些计划本质上是你为实现目标和关键结果所做的事情。计划和关键结果之间的区别很容易变得模糊,我们需要打破对它们的定义,更多地转向数据驱动的关键结果文化。

那么我们是如何解决这个问题的呢?

在上个季度大约两个月后,我在每周的产品管理会议上发起了一项练习,我们重新审视了目标、关键结果和计划的定义。我们能够揭示我们在思考和选择关键结果和计划方面的关键差异,并在产品经理和领导层之间建立对框架每个组成部分的更共同的理解。

下个季度我们开始制定计划

旨在建立基线或设置数据日志,以便下个季度我们可以 第一数据库 采用更多 KR。这有助于加强我们的数据和分析团队与产品团队之间的关系。

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