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互联网公司产品和技术团队怎么样实施OKR( 三 )



技术产品的质量提升目标不难设定用于衡量的关键结果（KR），但指标选择的过程最好依然是从下至上的，因为非专业人员很难有相关的知识背景。如果是和软件缺陷有关的质量改进，这个关键结果最好能够落在测试流程内部（用例的数量和覆盖度，测试的自动化程度等），而不是去衡量客户投诉率这样的滞后性KR；如果是和运维质量相关的目标，KR则更容易选择一些，因为有足够多的监控工具来直接提供有意义的指标。我说这类KR容易识别，有个前提，就是KR的选择制定能够充分地发挥主管工程师的领域知识，而不是管理者由上至下制定，简单说，就是让专业的人来测量。

3、运营改善相关

产品运营的职能划分在不同公司不一样，但有很多互联网企业很重视产品运营，并且意识到产品设计和研发团队对运营管理的直接驱动力。所以，也有不少产品技术团队会直接提出和运营改善有关的目标，这通常发生在企业的成长阶段。

AARRR（获取，激活，转化，留存和推荐）是建立运营改善目标的最佳模型，它揭示出一个产品的总体成功来自这五个基本运营环节的成功。产品运营绩效目标的达成依靠的是方法、智力的投入，比如通过User Onboarding Design（用户上手指南设计）提升新用户激活度，而它带来的产出在财务上却非常显要。卓越的产品运营能够大幅降低平均营销成本，提升用户终生价值。从这个角度看，来自产品技术团队的相关目标设定，能够大幅影响公司的最终绩效。

这类目标的描述可以非常直白，面对惨淡的留存，产品团队应该意识到“提升用户留存”是一个显然的目标意图，但是在每个公司的具体业务中，它的描述可以更加明确，比如“通过游戏化设计来加强用户留存“，“通过Onboarding模块加强用户留存”等。目标的设定越明确，在OKR执行过程中的任务设计就越顺畅，在复盘时头脑也更加清醒，不会被干巴巴的数字所制约。

和开发运维质量提升相关的目标类似，产品运营的KR制定也有它的专业性要求，比如有关用户留存的KR，专业领域内有几十个可以使用的指标，到底哪个指标能够反映当下目标的实现度？次日留存和次月留存可能有完全不同的暗示。这需要专业的产品运营自发来选择指标，而不是等待管理层派发指标。同样，前面提到的目标描述的具体度也会影响我们选择KR时候的精确度。当OKR的执行结果和个人的奖惩脱钩的时候，我们就可以自发和客观地选择最科学的指标来衡量目标达成度。

4、提升产品市场适配度

对于产品技术团队来说，这是一个高难度的目标。但对大多数企业来说又是产品化过程中极容易遭遇的问题——产品不对路。产品的功能和特性和客户的实际需求存在断层，这是一个普遍的企业失败原因，不仅在产品早期可能出现，在扩张阶段也可能再次遇到。杰佛瑞·摩尔在经典著作《跨越鸿沟》中阐明了出现这种情况的必然性。尤其是科技产品，早期用户和主流用户在需求和心理上的巨大差异使得一个新产品在进入早期市场和拓展主流市场的不同阶段面临完全不同的市场接受度。

产品市场部门很难独立定义这样的目标。不仅可能缺乏足够的决策信息，也很难有这样的决策权威，因为它很容易挑战到一个公司的品牌和市场定位，细分市场选择。所以，这类目标的设定通常都需要和管理层，销售业务部门建立充分的沟通，对每个企业来说，都是头等大事。

在理想情况下，产品技术团队从第一天起就十分重视客户导向的产品开发流程，产品的每一步定义都小心谨慎地获得客户验证，每一个特性扩展也都保持足够的自律。但在企业实践中，这种理想情况很难达成。即便全员都高度客户导向，也有选择和取舍上的困难。我发现科技型企业在这个问题上的试错成本总是最高的。

设定好这一类的目标的前提是企业对“理想客户对象”有更加明确的定义，如果不能定义清楚目标客户，那么所谓的适配度提升就缺失了参照对象。假设这个步骤能够达成共识，那么产品技术团队就需要和销售业务团队仔细沟通产品应该怎样改进才能更好地满足这类目标客户的需求。在以季度为周期的OKR执行中，聚焦解决那些能够有助于提高产品市场适配度的关键特性。这时候，选择对应市场的销售转化率作为KR可能是更明智的做法。因为所谓的需求匹配，最终是依靠客户的买单来证明的，在客户买单之前，我们很难找到可靠的前导性指标。对于2C产品，验证要更加容易一些，一般留存率和活跃度指标都能够很好地反映需求匹配度。


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