年間目​​標は推測ではなく、このように設定する必要があります。

この記事では、企業の年間業務目標から始まり、年間業務目標の設定方法についてまとめます。データアナリストにおすすめの読み物です。

年末となり、多くの企業が来年の目標を立てています。データアナリストは、多かれ少なかれ目標設定プロセスに関与します。

これもまた面倒な作業です。多くの場合、1 つのバージョンに一生懸命取り組んだ後、上司は単に「もう一度考えてください」または「私はこのように考えています」と言い、その後、計画は覆されます。また、リーダーの即決の決定が正しいことを証明するために、科学的かつ合理的な方法を使用することが求められることもよくあります...これは新人を惨めにさせます。

本日は、年間のタスク目標を達成するための方法を体系的に解説します。

1. 年間目標の設定の難しさ

年間目​​標の達成が難しい理由は、上司と部下の間の利害の対立にあります。頻繁：

1. リーダーは高い目標を設定したいと思っていますが、部下はそれが達成できないと考え、責任を回避するためにあらゆる言い訳を見つけます。
2. 下位の部門が功績を上げたい場合、自らの評判を高めるために全力を尽くすことができますが、リーダーが同意しない場合は、さまざまな方法でそれを抑圧します。
3. 新しいリーダーは状況をよく知らなかったため、誰が状況の矢面に立つかを見極めるために目標を脇に置いたことに対する責任を放棄した。

つまり、お尻が頭を決めるたびに面倒になります。脳が働いているとき、誰もが方向を指し示す客観的かつ公平な分析を期待します。バットが動き始めると、全員が分析結果に攻撃を開始し、目標を達成するまで止まりません。そして、データ分析は部門間で簡単に行き違いが生じてしまいます。だから難しいんです。何をするか？

2. 年間目標を設定するための基本的な考え方

学生の中には、抵抗を諦めて売春を許す者もいる。「上司が何を言おうと、自分が幸せならそれでいい。それが自分の好きなこと」私がこれを最後に聞いたのは、男性主人公が売春宿を訪れる時代劇を観ていたときでした...

プロのデータ担当者として、抵抗を直接放棄してはいけません。そうしないと、プロ意識をすべて失うだけでなく、その後の分解タスクに大きな穴が残ってしまいます。リーダーたちが衝動的に思いついた目標を証明するために科学的な手法を使わざるを得なくなったとき、あなたはさらにもう一層脱皮しなければならないでしょう。
問題を解決する鍵は、制御不能、測定不能、計算不能な外部要因と主観的要因を排除することです。

客観的な事実を明確に述べます。直面する可能性のある反論をリストし、データを使用してそれらを裏付けたり反論したりします。これにより、データの役割が最大限に発揮され、少なくとも比較的客観的な基本データが提供されるようになります。

部署間や上司と部下の間の残りの口論については、彼ら自身で解決させましょう（下の図を参照）。

具体的にはどうすればいいのでしょうか？今すぐ見てみましょう

3. 年間目標の設定例

まず、年間目標を確認するには、各部門のリーダーや同僚と合意する必要があります。したがって、アルゴリズム モデルを使用してこれを行うことは考えないでください。プロセスが複雑すぎてビジネスアクションに結びつかないので、間違いなく批判されるでしょう。このとき、仮説に基づく演繹法を使用して、過去のビジネス傾向に基づいて内部および外部の影響要因を追加できます。

1. ステップ1: 過去のビジネストレンドを分析して来年の方向性を決定する

例えば：

1. ビジネス自体もライフサイクルの中にある
2. ビジネス自体は季節変動があり、上昇傾向にある
3. 事業自体が投資の影響を受け、爆発的に成長する

基本的な傾向が定まれば、来年の方向性（予想される上昇、安定、または下降）を決めることができます。そして、このステップは過去のデータによってサポートされており、他者から攻撃されることはありません。

2. ステップ2: 内部制御要因を追加し、基本傾向を修正する

内部要因と外部要因の両方がパフォーマンスの傾向に影響します。これらの要因を考慮する際には、内部の制御可能な要因を優先してください。外部要因は定量化が難しく、制御できないため、外部要因について話し始めると、形而上学的な戦争に陥りやすくなります。

内部要因を検討する際には、次のような優先事項もあります。

1. レベル 1: ビジネス開発に関するリーダーの位置付け (拡大、保守、縮小) を検討します。
2. レベル 2: 事業資本と人材投資を検討します (増加するか、同じままか、変更しないか)。
3. レベル 3: ビジネス部門のテクノロジー、ソリューション、機能の変更を考慮します。

上記3点を踏まえて来年のトレンドを見直します。最初に考慮すべきことはポジショニングです。これが最大の指標だからです。経営陣が事業の発展を諦めてしまったら、その後の資源、技術、人材は間違いなく投入されなくなります。したがって、指標に反映されているように、傾向が悪化すればするほど、状況は悪化します。開発を継続したい場合は、より多くのリソースを投資することで、さらに良い状況を実現できます (下の図を参照)。

2 番目に考慮すべきことは、入力と出力です。これは、年間目標設定の焦点となるためです。企業が恐れているのは、高い目標ではなく、リソースを提供せずに高い目標を要求することです。

敵を殺すために戦場に行くと叫ぶだけで、銃や弾丸を与えてくれなかったら、私たちはどうすればいいのでしょうか?これが目標設定の鍵です。

必要な目標と計画投資が同じ割合で増加すれば、目標設定がはるかに簡単になります。過去の傾向に比例して成長率を 2 倍にする (または ROI をわずかに増やす) だけで済みます。リーダーがデータアナリストに来年の目標を予測するよう依頼する場合、アナリストは、変化のない入力と出力の比率に基づいて予測を行い、全員が欠点を見つけるのを待つこともできます (下の図を参照)。

ROI の低下や限界収益の減少の兆候がない限り、そうすることは有効です。この兆候が現れた場合、経営陣と事業部門は注意を払う必要があります。懸命に努力しても必ずしも奇跡が起こるとは限らないため、技術のアップグレードや方法の更新を検討する必要があります。

さらに悪いことに、リーダーシップへの期待の高まりは投資の増加をはるかに上回っています。これにより、部門間や上司と部下の間で口論が勃発することになります。データアナリストとして、自ら戦いに巻き込まれる必要はありません。代わりに、参考のために客観的なデータを提供します。このとき、過去数か月の ROI をリスト化して、リーダーが期待する ROI が合計か、部分的か、または時折全体のレベルを超えているかを全員が確認できるようにします (下の図を参照)。

事業が好転し、そのメリットを拡大できるかどうかは、彼ら自身が考えなければならない問題だ。この時点で、データ予測が正確かどうかという疑問は、ビジネスがうまくいく能力があるかどうかという疑問にうまく変換されました。

データは客観的な状況を評価することしかできず、人々の主観的な自発性を事前に測定することはできません。この時点で、データ アナリストはビジネス部門間の議論を監視し、結論を聞いてからデータを修正することができます。

最初の 2 つのステップが終わると、3 番目のステップについての議論は自然な流れになります。実際、ビジネス部門では、「上司が投資してくれないので、状況を好転させるために素晴らしいテクノロジーを考案します」というアプローチを受け入れることはほとんどありません。したがって、第2ステップの議論が重要なポイントとなります。

2 番目のステップを完了すると、年間目標は基本的な形になります (以下を参照)。

3. ステップ3: 外部要因を考慮してパフォーマンストレンドラインを調整する

規制政策や業界全体の傾向に劇的な変化がない限り、内部統制要因が優先されるでしょう。口論の場合は、外的要因がむしろ参考になります。

たとえば、1. 業界の成長が弱い: 市場容量データを収集する必要がある 2. 競合他社の大きな動き: インサイダー情報と競合他社のパフォーマンスの傾向が必要 3. 政策や規制の大きな変更: インサイダー情報と過去の政策の影響の観察が必要

つまり、上記の要因を直接定量化することは難しいため、それを裏付ける実際のデータがあるかどうか、および追加の緊急時対応計画を準備する必要があるかどうかによって決まります。日常的なミッション目標を達成する場合、内部要因が依然として主な焦点となる必要があります。

しかし、興味深いのは、今年の環境では外部的な側面が大きな問題であるということです。社会の消費力の低下や産業の内向化といった問題があまりにも明白なため、多くの産業のトレンドラインは歴史とは異なっている可能性があります。

IV.まとめ

年間タスク目標は、それ自体が全部門の合意形成プロセスであるため、データは参考資料としてより有意義です。部門間の議論には十分なスペースが確保され、問題点やトピックが明確にリストアップされる必要があります。

リーダーからビジネス上の考慮事項を脇に置いて、まず将来の自然な成長の可能性を予測するように求められた場合は、ベンチマーク値として予測を行うモデルを作成できます。つまり、方法は目的に従い、現在のビジネスシナリオに適したものが良い方法です。

著者: 地道な陳先生 WeChat 公開アカウント: 地道な陳先生