SMART原则在绩效指标提取上的应用

作者夏国玮 2019-05-19 17:18 59366

内容来自 2019-05-20 打卡话题

SMART原则，原本是指指标应该是具体的、可衡量的、可达到的、有时限的以及与目标有相关性，是管理大师德鲁克在《管理实践》中提出的目标管理方法，也是咱们HR最为熟悉的一个原则，应用在工作中的很多方面。但是，SMART原则虽然经典，也需要我们能够熟练掌握，合理运用。

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SMART原则是目标管理的基础原则，一切与目标管理MBO相关的管理技术与方法，如果涉及到目标确定基本都会涉及到SMART原则。其实，在我们的绩效管理中的绩效指标管理模块，依然遵循着SMART原则。在绩效指标管理中，SMART原则可以算得上是绩效指标制定的基石。

绩效指标的设置，主要用于衡量评价岗位绩效产出是否达到了组织预期。这种有预期有实施的组合从本质而言和目标管理非常相似。因此，绩效指标的设置与目标的设置规则与底层逻辑也基本相同，所以SMART原则也是绩效指标设置的原则。

SMART原则在绩效指标设置的作用与方法操作大致如下：

S：具体的。

绩效指标的设置也遵循这个原则，我们在绩效指标设置的时候，对于绩效产出的结果的确定首先应该是一个具体的工作。所谓具体的定义是指明确唯一指向。这一点非常关键，我们在服务企业的时候，经常发现在一些职能岗位的绩效指标上出现：完成领导布置的各项任务。这种各项任务，并不唯一也不明确，所以无法符合具体这一概念。同样的情况也有“按时交付客户的订单”，“确保无故障”等描述。这种看似所有信息都涵盖的描述，其实恰恰违背绩效指标制定原则，不清楚的结果表述导致无法进行绩效评价。

M：可度量。

绩效的数据化。这一点非常重要，在我的课程里面，我经常所说的管理数据指的就是这种管理维护的数据化。管理学之所以成为一门科学，也恰恰是因为其是可以量化。与科学数据所不同的是，管理数据在精度上存在一定的偏差，但是这种偏差并不意味着没有作用，所以绩效指标仍然需要保持数据化。在绩效指标设置的过程中，一些指标是可以通过直观的数据化得出：每个月的招聘人数、离职人数。但是确实存在部分指标无法直接转换为数据化的情况。对于无法转换为数据化，我们通常的做法是首先尽量不选择这种做为我们的绩效指标，其次如果不得已选择，也会通过量化的方式进行体现。例如，培训的满意度，则可以通过亮度表“非常满意5分，一般满意4分……”这种方式进行数据化体现。

A：可实现的。

这一点并不是针对员工，而是针对于组织目标而言。可实现不是指设置一个可实现的员工绩效目标，而是为了确保组织达成而设置的目标。换而言之，这个地方的可实现是指为了确保绩效的顺利达成，岗位应该完成的绩效价值输出具体数据是多少。如果是以个人可实现为标准，那么既有课程会出现组织个人整体绩效输出小于组织战略绩效的情况，这种情况一旦出现便意味着组织战略未达成。所以，可实现与目标的smart不一样，不是指个人是否可实现，而是指基于组织实现绩效目标，岗位应该实现的绩效指标是多少。至于如果说员工无法实现该岗位的绩效目标呢？那么便需要考虑人员的流动了。。。

R：相关性。

在绩效指标设置的时候，相关性尤其是需要注意的一个问题。有时候，设置重复的或者相关性过大的指标在一个岗位中其实并无太大的意义。例如：设置了销售额的情况下再设置利润额，在成本基本固定的情况下，这两个指标的相关性则过高失去了绩效考核的意义。指标相关性是否过高，在绩效设置时有一个衡量或评价方法：相关系数。通常做法是通过两个指标的数据（每组30个以上）进行相关系数计算，如果相关系数绝对值大于0.8，一般则认为存在相关性，是否选用则会予以注意。

T：时效性。

绩效指标的时效性并不非得是以自然时间为单位！这一点必须强调一下。在近些年随着越来越多项目制企业的出现，以项目制为主体的绩效考核制度也应运而生。在这类绩效考核过程中，绩效的时效性切不可仍然遵循原有的运营型绩效管理思路，采取按月按季度进行考核，而是应该遵循项目的“里程碑”时间节点，以“里程碑”时间节点做为项目考核时间点进行绩效考核与绩效评价。如果出现一个大型项目，时间较长（3-5年），则可以对里程碑进行再细分，再次分解为多个里程碑节点，确保在1-2个月中存在一个里程碑，即可实现项目绩效考核。

绩效指标设置，是绩效管理运营是否成功的关键。确保绩效指标的有效性，则需要遵循绩效指标SMART原则，其中具体数据化的绩效指标才是绩效管理科学化的关键所在。

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