现在需要拆解KPI指标,找到新的业务增长点,制定具体的工作行动。 没耳听。 拆解广告营收公式、课程营收公式,找到新的增长点。

本文从一个淘宝电商的案例出发,讲述如何拆解并完成 KPI ,供大家一同参考学习。拆分是Zuo加减法,拆解是Zuo乘除法。

记得那年负责大街网校招项目的时候，压力真不小。KPI白纸黑字写着：招聘转化率必须从15%拉到25%，简历投递量同比提升40%。坦白说 第一次内部会议kan到这数字，我差点没把咖啡喷出来——市场预算没涨，人手还缩了这目标简直像让我徒手造火箭。但说来也怪，这种kan似不合理的压力，反而逼我们走出了点新路子，换言之...。

拆分是Zuo加减法，拆解是Zuo乘除法。

所以 这就相当于进一步拆解又把目标Zuo了一次翻译，想完成5000万的目标， 靠谱。 就等于从站外获得7.4万粉丝。

太魔幻了。 转机来自某个凌晨一点的数据排查。我发现投递用户中， 65%来自移动端，但我们的落地页竟然还没Zuo移动适配；而某个小众的垂直求职论坛带来的转化率高达22%，却只分到不到5%的预算。第二天立刻调整：砍掉一半线下预算，全部转投微信小程序和知乎校园话题；一边Zuo了个大胆决定——把宣讲会从“线下签到”改为“线上预约送内推码”。后来啊第二天简历量直接翻倍，连CTOdou跑来问是不是买了水军。

今年想geng上一层楼。于是他接到公司的目标： 今年你们团队的目标销售额是5000万。 躺平... KPI，是我们每个人dou会遇到的问题。 如何目标吗？ 不会。

关键在于选取真正的“关键”项目

再或者Zui近在国内开始流行的OKR， 其共同特点dou在于“关键”，所以指标选取的核心内容是选取出真正的“关键”项目， 一句话。 下面我们以KPI体系为例来说明如何提取“关键”考核项目。

关键绩效指标法是目标管理的具体应用， 其较为强调岗位员工的关键业绩产出情况， 躺平... 并通过各岗位产出成果

现在回头kan，校招从来不是单纯拼渠道预算的游戏。有段时间我特别沉迷优化转化漏斗， 直到某次团建时听到95后同事吐槽：“你们总在讨论怎么‘转化’学生，但人家可Neng只是想先聊聊行业趋势呢？”

案例：Zui优质的渠道是985学生自建的求职微信群

有意思的是Zui优质的渠道居然是个985学生自建的求职微信群。我们后来用免费模拟面试服务换来了他们的推荐，单渠道转化率冲到28%。这让我想起老家捕鱼的舅舅的话：“想钓大鱼，得先知道鱼在哪片水下唠嗑。”，我满足了。

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我们按照业绩的流程来进行拆解 业绩公式等于客流量乘以转化率乘以客单价，再乘以复购率，这是整个业绩达成的关键过程，我傻了。。

项目结束时转化率定格在28.7%，超出原目标。但Zui有价值的反而不是这个数字——而是我们发现：周三晚上8点推送的岗位推荐打开率比周末高40%；用“学长学姐说”代替“企业官方说”的文案点击率高2.3倍；甚至发现当天气温下降时视频面试到场率会显著提升。

本文将以阿里为例， 讲述如何制定 KPI以及如何拆解 KPI，观感极佳。。

主要原因是签约是个后来啊指标， 盯着签约量来kan时可Neng当你发现到头来数字不好但Yi经来不及了...，绝绝子！

contents目录 KPI的设定与实施KPI与绩效评估KPI与激励机制KPI与组织发展案例分析与应用01 适应企业发展和竞争环境提高员工绩效和组织效率实现战略目标和组织愿景目的和背景绩效管理的

尊嘟假嘟？ 当然不是所有尝试dou成功。我曾力推的“AR扫码投简历”功Neng，上线两周使用率不到0.3%。后来才想明白：学生要的是快捷省事，不是炫技。还有次为了追热点，把招聘文案写成网红体，后来啊被学生吐槽“过度娱乐化”——差点毁了品牌专业度。

这句话点醒了我。后来我们Zuo了个实验：把部分投放预算改为举办行业大咖直播问答。后来啊虽然直接投递量增长不明显，但直播间观众的后续跟进率高出普通用户3倍。 将心比心... 这让我想起个不恰当的比喻：KPI像 compass，Neng指北但告诉你哪儿有风景。

离开大街网多年后有次和现同事聊起校招，他们正痴迷于用AI预测人选匹配度。我忍不住泼冷水：算法再牛， 坦白说... 也算不出某个学生主要原因是面试官一句“你的兴趣hen特别”而决定加入公司的瞬间。

想要实现目标，就要解决上面4个重要的问题。 那怎么办？ 还有人会这样Zuo，接到目标后立刻召开部门会议，拆分指标： 团队5个人，每人领走1100万。一共5500万。 啥玩意儿？ 多出来的500万，以防万一。 拆分，会有效吗？ 也许3个月后你会发现完成情况并不理想。半年之后依然没有任何好转。 主要原因是“拆分”只

光有渠道调整还不够。我们曾踩过个大坑：某渠道带来的简历量暴涨，但到头来入职率却趋近于零。后来才发现是对方用了刷量工具——虚假简历塞满了HR系统。痛定思痛， 我们Zuo了三件事： 第一，建立分层转化指标：不只盯“投递数”，还跟踪“简历完整度”“笔试完成率”“面试到场率”； YYDS... 第二，给每个渠道设置成本预警线，一旦单个简历成本超过行业均值1.5倍，自动触发复核； 第三，把HR反馈纳入数据kan板——他们手动标注的“优质简历来源”后来成了核心参考指标。

比方说公司招聘岗位的核心工作内容是在规定的时间范围内完成需求岗位的员工招聘 其KPI指标可选择岗位招聘完成率作为核心考核指标项目，其中完...，我可是吃过亏的。

Zui开始我们按老套路来：铺线下宣讲会、砸门户网站广告、群发邮件。后来啊呢？头一周数据惨不忍睹，转化率卡在16%不动，简历量甚至跌了5%。团队里有人开始怀疑KPI设错了但我总觉得是方法出了问题，不是我唱反调...。

这些碎片化的洞察，后来成了我们Zuo用户分层的重要依据。说实话，我现在对“大数据”这个词有点过敏——真正有用的往往是那些小数据的灵光一现。

纯正。 校招终究是人和人的连接。数据Neng优化效率，但替代不了真实的理解。就像那个凌晨一点的数据kan板，真正有价值的不是闪烁的数字，而是我们愿意持续追问“为什么”的执着。

Zui近带新人时总说：别把KPI当终点，它是迭代的起点。当然说这话时我会偷偷想——幸好当年那个差点秃头的项目，到头来成了我现在Zui珍贵的谈资，开搞。。

Zui深刻的教训是关于数据盲区的。有段时间我们发现女生投递率持续走低，差点归因于渠道问题。后来有个实习生偶然提到：某测评环节的数学题难度偏高， 来一波... 女生完成率明显低于男生。调整题库后性别数据差异一周内回落正常。这件事让我后怕至今：数据不会说谎，但解读数据的人可Neng戴着有色眼镜。

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