在数据分析领域，制定清晰合理的目标一直是个难题。OGSM模型作为一种强大的工具，能够有效解决目标设定中的常见问题。本文将详细介绍OGSM模型的构成：Objective（目标）、Goal（目的）、Strategy（策略）和Measurement（衡量指标），并探讨如何通过这一模型来制定年度、季度或项目目标。

数据分析的头号难题，就是：如何制定目标，今天来分享一个好用的制定目标，拆解指标的模型：OGSM。不管是年度目标，还是季度、月度、某个项目的目标，都可以使用哦。

制定目标的时候，最容易扯皮的三大问题，就是：

• 1、目标数值，到底定多少合理？
• 2、目标怎么拆分到部门才公平？
• 3、目标没达成，到底是定高了还是业务执行不力？

OGSM模型就是为了应对这三大问题而产生的。

• Objective（目的）：管理层想达成的，定性的目标描述
• Goal（目标）：用于考核业务部门的，定量的目标描述
• Strategy（策略）：业务为达成目标，制定的执行策略
• Measurement（测量）：衡量业务执行过程的监控指标

那么OGSM是如何解决问题的？一起来看一下。

从O到G，解决目标合理性问题

在制定总目标的时候，高层和中层领导经常不一致。高管们常喊出响亮的口号，比如：“实现细分赛道第一”。

中层不会反对这个大目标，但在具体到指标定多少的时候，开始讨价还价！并且特别喜欢提：外部因素，诸如：

• “明年大环境肯定不好”
• “竞争对手增长都变慢了”
• “下游渠道流量越来越难搞”

反正变着法地把目标往下降！

B端产品经理的能力模型与学习提升

B端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 ...

查看详情 >

OGSM方法里，用OG分离的方法实现这一点。O是高层的宏观目标，从O到G会参考可量化监控的内外部数据，G则随着目前收集到的环境数据，做一定范围动态调整。

比如某公司定了：“实现销售额增长速度行业第一，实现利润倍增”的宏大目标，那么可做如下拆解：

这样，如果真的明年大环境更差，那么目标可以合理降低；如果大环境变好，那么目标可以合理提升。不用每次都哭爹喊娘打嘴仗，极大提升效率。

从G到S，解决目标拆分问题

想实现目标，靠的是业务的组合拳，而不是简单的“排排坐、吃果果”。特别是依赖新业务、新渠道、新产品、新营销实现增长的公司，更得关注研发、产品、销售、运营部门之间配合。因此在拆目标时，优先把业务策略S梳理清楚，让每个部门看清自己的作用，这样不但能减少部门间扯皮，而且能确保目标落地。

比如某公司，定下明年主策略是：打造爆款产品，以爆款产品驱动利润倍增。那么从G到S拆解，可以如下进行：

注意！在制定S的时候，销售部门的任务一般是最清晰的，肯定主要是“实现XXX亿元收入”，所以，制定S的重点，是清晰其他部门对销售的贡献，把辅助作用说清楚。

这里，不同行业的侧重点不一样，比如：

• 重营销的行业，比如电商、快消品，市场部/运营部门的作用会很大，一般优先理清楚：到底多少销售是靠促销实现的?营销投入产出比要做到多少
• 重研发的行业，比如高技术企业/互联网企业，产品/研发部门的作用会很大，一般优先理清楚：新推出的产品，对标哪些竞品，功能要做到什么程度，用户体验/口碑要达到什么水平
• 重销售的行业，比如线上线下都在铺渠道，广撒网的成长型企业，一般优先理清楚：不同渠道的作用、渠道之间关系，每个渠道投多少，产出多少

这一块需要结合企业具体业务来设计。清晰了重点，才好进一步做年度工作计划和分配预算，每一分资源花在哪里清清楚楚。而不是简单地看着去年的数要资源。

从S到M，解决上下级扯皮问题

如果一线不认真执行，那么任何策略都会以失败告终。所以必须有专门的指标考核执行情况，监督执行是否到位。在OGSM方法里，用S与M分离的办法，实现这一点。

举个例子：某公司，业务定了一个策略S：加强对大客户新品推销，提升大客户新品订单量。那么监控M，就不能是“新品订单量”，订单量是终极目标。得往上游找实现订单的流程。与业务一起梳理后，发现该公司有5个操作流程（如下图），这才是要监控的过程指标。

注意！有些业务的过程指标可能很难量化，比如研发部门，怎么判断这个产品研发是否符合市场需求？这里需要研发部门主动做一些数据收集，比如用户调研，产品测试等等，这样增加了数据反馈，才知道效果。

有了清晰的M以后，就可以：梳理业务流程→找过程指标→监控过程数量→发现不同流程差异，一气呵成。这样不但能解释“业务执行量够了没”而且能发现过程问题。比如某个流程转化率更高，比如新产品更适合在特定渠道推广。这样还能进一步提出业务优化建议，从而让经营分析监控更有价值。

OGSM落地难点

OGSM看起来很美好，但落地也是有难度的：

• 1、领导们需要有数据思维，而不是习惯拍脑袋+扯皮
• 2、数据采集能力要强，对业务流程，外部行情有数据收集
• 3、业务有清晰的思路，能制定出像样的策略，而不是简单“去年100今年110”

如果一个公司，部门之间山头主义严重，领导们只会拍脑袋，数据采集很少，那再好的方法，肯定也是没法落地的。问题是：我们也不打算陪这种垃圾公司耽误一辈子。对我们个人而言，能多掌握一些方法，多看一些成功经验，然后跳槽去更好的公司，才是最佳出路。