[摘要]
很多组织开始尝试使用OKR，但如果不理解OKR产生的背景与应对不确定性的关系，依然使用“确定性”思维来执行OKR，则会让OKR变质。
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不知不觉中OKR好像又有了一轮新行情，新书《这就是OKR:让谷歌、亚马逊实现爆炸性增长的工作法》在机场畅销书架上随处可见。作为顾问，其实也很容易感知到这样的一个小趋势，毕竟这几年的组织敏捷转型终于到必须向三座大山发起冲击的时候了，这其中之一就是绩效考核！（预算和合规估计明年也应该火了）。
我自己其实一直尝试远离绩效考核这个话题，一来确实不是人力资源专业出身，二来从根本上我认为任何形式绩效考核只是一个过渡形态，未来的组织最终会放弃以绩效指标来驱动大家工作的管理模式。从这个理念出发，OKR可能仅仅是往前走了一小步，就已经在一些科技组织里取得了不错的效果。
OKR和KPI
在探讨OKR之前，首先明确我并不反对KPI，甚至于我自己也身背着组织每年下达的KPI数字，比如收入和利润率等。对我而言这是很合理的，如果完不成这些数字我们就是一个失败的商业实体。持续完不成我们可能就会关门，大家都得失业。所以这些数字背后是比较确定性的商业生存逻辑。
对比KPI，OKR似乎给了更大的容忍度，Objective是目标，Key Results是关键结果。O的存在并非是用来数字化大家的表现，而是希望能够鼓励大家前行，勇于挑战自己。所以好的O应该是具有煽动性的，需要团队作为一个集体努力“跳一跳”才够到的目标。比如：“让90后为我们的产品X尖叫”可能就是一个定位年轻群体产品的好目标，而“让我们的产品X在90后中占比达到30%”可能就不是一个好的目标。占比高并不能说明你的意图，占比更像是当你的产品让90后尖叫后的一个关键结果，即很多90后都会使用。
在应用OKR之前，我们一定要理解其产生的背景，以及为什么在Google这样的企业里产生了如此好的效果。简单分析之下，可以发现KPI在Google这样的企业里是不工作的，Google从事的业务都具有非常强的创新性，而创新伴随的是不确定性。KPI要求的恰恰是非常强的可预测性，达不到预订数字很大程度上被认为是团队或者个人工作不努力，是应该被惩罚的。面对不确定性如果强行设置KPI，就会出现很多组织现在面临的困境，没有人愿意“冒险”创新。短期数字的达成很可能造成长期机会的丧失。
大家在诟病KPI时，需要明确上下文，OKR并非在任何情景下都胜过KPI。就我个人体验而言，OKR在带来好处的同时，确实也增加了一定的管理成本，但这些成本的付出本质上是为了管理不确定性。
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一言以蔽之，OKR之所以工作是因为面对不确定性环境时，KPI要求的确定性毁掉了执行过程中的适应性。
OKR和不确定性管理
那么OKR这样一个简单改变为什么就能够在一定程度上帮助驾驭不确定性呢？窍门就在于O和KR的分离。KR是我们认为向O迈进的重要阶梯，请注意不是所有的KR汇总就等于O的达成！如果这个汇总逻辑成立，也许你已经找到了确定性，这个时候可能KPI更好，更看重团队的执行力。
当面临不确定性时，如果我们把每个KR的要求看成是影响目标达成的一个因素，则必须认知到以下两点：
- 没有办法列举出所有可能的因素，每个人看到的目标实现路径很可能是不同的；
- 目标本身不一定是正确的，在落实KR的过程中我们可能需要调整O。
沿用上面的例子，假设我们的目标O是：“让90后为我们的产品X尖叫”，我们做了如下KR的分解：
- KR1 90后人群中NPS达到95%
- KR2 同类产品90后人群中占比达到50%
- KR3 关于产品X的抖音视频转发破10万
上面的KR都有一个共性就是数字量化，这也是应该遵守的原则。毕竟OKR仍然是一套量化绩效管理方法，所谓“没有度量，就没有管理”在这里同样适用。
在这个例子里，如果KR1达成了，很可能我们确实让90后尖叫了。然而也可能产品X只是性价比高，大家愿意用，并非达到了让大家尖叫的程度，所以我们又有了KR2和KR3。KR2实现过程中我们很可能发现其实让90后尖叫并非是一个很好的目标，我们更希望能够让90后通过我们的产品X“建立更广泛的社交圈子”，于是我们的目标O就会发生变化。
正是由于我们面对的不确定性，所以O和KR的解耦促使我们不仅仅思考可能的解决方案（KR），同时也去思考我们定义的问题本身（O）。
最近我很喜欢用拼多多来警示自己，同样的解决方案（拼团实现便宜价格），通过找到正确的问题（即不同的客群），就能够最终完成不可思议的目标（超过京东不是梦）。
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OKR分层的相关性
另外一个操作过程中常常被问及的问题就是大型组织各个层级的OKR怎么制定。比如上面的案例中，市场部门很可能就“继承”了KR1，成为了自己的阶段性目标O，要求完成“90后人群中NPS达到95%”的目标。然后再分解出自己的KR，比如“在4大一线城市完成100%覆盖”。
这种“继承”看起来非常合理，除了忘记了OKR为什么被采用的先决条件 —— 不确定性！既然是不确定，为什么要在分解过程中变成确定呢？
我们提到的O和KR的解耦原则同样适用于分层的OKR设置中。如果我们认为KR1：90后人群中NPS达到95%，跟市场部门强相关，应该是他们的主攻方向，那么我们应该牵引市场部门思考如何能够提高NPS到达这样一个高度。
市场部门很可能提出的目标是：“成为一二线城市90后网红产品”，随之分解的一个KR可能是“在一线城市将90后NPS提升10个百分点”。
很多人会疑惑，那第一层的KR1不是就没有直接负责人了？这里我们需要明确KR1和O的关系是逻辑上的“相关”，并非“因果”，也就是说KR1的达成被我们认为是促成目标O实现的一个重要因素，但并非KR1不实现或只实现了NPS 90%我们的目标O就一定失败。
同样道理，如果我们的市场团队认可我们的组织目标：“让90后为我们的产品X尖叫”，在KR1 NPS结果的牵引下，大家认为部门目标：“成为一二线城市90后网红产品” 跟NPS的整体提升是强相关的，再具体设计的结果就是“一线城市NPS的提升”。
反过来，大家会说为什么搞这么麻烦，直接“继承”不是更加简单？这里的重要原因是制定每一层级OKR的过程就是大家去更加深入认知问题，和思考创造性解决方案的时候。“继承”带来的惰性很大程度上抹杀了这种集体认知升华的可能。
市场部门很可能认识到组织设定的“让90后尖叫”并非是一个非常好的产品目标，而粗暴的继承默认这个产品的目标已经是确定性的，当然也就违背了我们采用OKR的初衷！
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（对比两种分层设置OKR的方式，应对不确定性，我们应该避免粗暴“继承”。）
在面对不确定性环境采用OKR时，一定不要忘记“相关性”的原则，鼓励大家在目标对齐的过程中去持续认知问题，和寻找创造性的解决方案。
OKR和KPI的结合
理论上OKR和KPI都是基于数字度量的绩效管理体系，最大的差异在针对确定和不确定性的场景不同。由于很多大型组织业务的形态多样，面临的市场环境也迥异，所以可以预期这两套绩效管理方法将共存很长一段时间。
我仍然对未来组织是否会存在绩效管理上的“双模”表示怀疑。但我觉得在改变现有单一KPI绩效管理体系的过程中，组织变革者需要注意以下几点：
- 明确OKR和KPI的使用意图，很多组织其实KPI的制定过程都是欠缺透明的；
- 不要从KPI到OKR一刀切，成熟组织必然存在一定市场和商业确定性；
- 不要企图“节省”OKR的讨论过程，讨论本身就是OKR方法工作的核心实践；
- 在同一条业务线（或产品）混用OKR和KPI时需要特别留心，以为的确定性很可能并不存在；
- OKR的实施需要配合阶段性诚实的回顾，不要害怕修改不确定性环境中的目标。
最后，希望大家在创新方向上能够超越OKR去思考，真诚地期待着未来愿景驱动组织的早日实现！
文/ThoughtWorks肖然
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