Key Performance Indicators，关键绩效指标（KPIs）。KPI是很多企业运行很多年的一种方法，通过建立关键指标，定期总结实际，对未达标也就是有差距的，找原因，采取改善措施，这样的往复循环，逐渐提升企业的绩效，最终实现目标甚至超越目标；后来，以因特尔和谷歌为首的企业又创建了Objectives and Key Results，目标与关键成果系统方法(OKR)。听概念就很炫，也被很多企业追捧，好像不懂OKR就有种不入流的感觉。作者认为没必要一定要把这两个概念区分开来，究其本质都是追求目标的实现，也都是通过实际对比目标，对差距采取措施的方法，基于此核心点，OKR的要点和KPI是一样的，本篇主要对KPI的指标拆分做分享。
I：指标基本概念
II：如何拆分
III：SMART原则
I：指标基本概念
1.指标类：对指标分类，经营方面的指标至少应包括市场拓展、销售额、利润、回款四大类（机会到订单O2O、订单到现金O2C）；运营方面采用SQDCI法就能界定应该包括的核心指标，也就是安全、质量、交付（新项目样品交付、关键节点交付、生产计划、订单交付O2D）、成本（降本、增效）、库存五大类。
2.细分项：用质量举例，客户投诉、一次合格率、报废率，......根据企业的实际情况，有针对性确定相应合适指标项。
3.定义&公式：定义是用来解释该项指标的含义，公式是用来计算实际值。
4.单位：是指标项的计量单位，比如%、次、起、万元......
5.目标值：是设定的要实现的目标值或预期值。
II：如何拆分
这里拆分是指从公司层级拆分到部门层级，从部门层级拆分到个人层级；拆分过程包含了A指标拆分成B指标或/和C指标。
1.公司层级指标如何确定：
① 指标类：经营（战略 - 新客户、新业务拓展；销售额、利润、现金流）+运营（SQDCI五大经典维度定指标）；
② 指标项：从大类分解成细分项；
③ 项数：指标不是越多越好，推荐1553( 公司层级15个，部门层级5个，个人层级3个；公司规模大，推荐使用1753)，1553不是绝对数，最主要想告诉大家指标就是关键指标；
④ 管理的两个点：管理就是管重点和难点，相对应的指标也是重点和难点方面的指标。
2.如何从公司层级拆分到部门层级：
① 强关联：对公司层级指标和每个部门做强关联；
② 指标拆分：对强关联指标结合本部门的核心职责，转换成本部门的指标，有时也用同一指标；
③ 项数：指标不是越多越好，推荐1553( 公司层级15个，部门层级5个，个人层级3个)，不是绝对数，最主要想告诉大家指标就是跟踪关键指标；
3.如何从部门层级拆分到个人层级：
① 强关联：对部门层级指标和每个部门成员做强关联，依据主要是组织架构的职责及分工角色；
② 指标拆分：对强关联指标结合本人的核心职责，转换成本人的指标，有时也用同一指标；
③ 项数：指标不是越多越好，推荐1553( 公司层级15个，部门层级5个，个人层级3个)，不是绝对数，最主要想告诉大家指标就是跟踪关键指标；
4.为什么指标要拆分到个人：
① 为差异化管理打基础；
② 为月薪绩效部分提供依据；
③ 为绩效激励（加薪、奖金等）建立依据；
III：SMART原则
1.目标值设定原则：SMART原则；
2.SMART原则解释：
① Specific（具体的）：目标及范围明确、不泛泛
我们的具体目标范围是什么？
谁是实现目标不可缺少的人？
我们需要在什么地方付诸努力？
为什么该指标对于我们的长期战略很有价值？
我们需要怎样优先关注此目标？
② Measurable（可衡量的）：说得清
我们需要什么数据？
我们的数据将存储在哪里，以及我们将如何使用这些数据？
我们之星计划的进度如何？
怎样判断努力程度是否足够？
我们如何知道自己是否已完成目标？
③ Achievable（可实现的）：不空想
实现此目标的必需步骤是什么？
我们对于实现此目标的直接控制程度怎样？
与以前的绩效相比，此目标是否切合实际？
我们为什么认为此目标是可实现的？
什么外部（和内部）因素可能会阻止或推动我们实现此目标？
④ Realistic and Relevant（实际的和相关的）：指标切合实际；公司层级、部门层级及个人层级之间；指标之间都有相关性
为什么将此目标设定为当前目标？
为什么之前未设定此目标？
谁是实现此目标的合适人选？
此目标将如何推进长期战略？
什么是预期的投资报酬率 (ROI)？
如果我们未能实现此目标，会有什么影响？
⑤ Time-bound（有时限的）：实现的目标时间
此目标是否可以在给定的时间期限内实现？
实现此目标的最长周期和最短周期是多久？
哪些潜在的阻碍因素或与时间相关的因素可能会延缓进度？
我们过去在相似时间期限内完成过哪些目标？
我们何时检查进度以及如何检查进度？
如果我们中途偏离方向和目标该怎么办？
进度是否会在某段时间自然放缓或加快？
大家能理解KPI的重要性并会拆分指标了吧！
