如何在企业中从0-1建立一个数据/商业分析部门

背景说明   

作为一名曾经有过从0-1搭建一个数据中心部门,并用数据驱动公司获得数亿营业额增长的经历,且从数据分析总监转为了咨询顾问后,帮助很多世界top企业建立数据中心的过来人。我非常有兴趣探究这个话题。   

随着各行各业进入信息化,越来越多的非互联网公司,尤其是大型传统企业,开始意识到数据的重要性,并且建立了专门的数据部门。无论是快消品行业的宝洁、联合利华、可口可乐等;还是汽车行业的通用、宝马、奔驰、捷豹路虎等;乃至地产行业的万科、绿城、碧桂园等都是如此。随着行业竞争的日趋激烈,现在几乎所有的大型集团都将目光投向数据驱动的精细化运营,希望通过数据分析来提升人效,节省成本、驱动业务增长。因此对于数据驱动业务,每一家公司都非常重视并且支持。正是因为如此,近年来市场上涌现出很多数据总监的岗位。招聘的公司都期待重金雇佣的数据总监能够从0开始搭建一个数据分析部门,为公司的发展助力。   

这本是很多资深数据分析师的机会,然而,与数据分析工作相比较,搭建一个部门并非是简单的事情,于是很多人面对很好的机会望而却步。如果你现在已经在互联网行业从事多年的数据分析工作,你不妨耐心看看这篇文章,为你下一步的职业规划做一个打算。

大家可能不太清楚,互联网之外的大型传统集团数据部门负责人月薪是多少,我可以很负责任告诉大家,40k-100k不等。曾经和几个大型集团的数据部门负责人坐下来聊天,发现他们的薪资是远高于二线互联网(AT除外)的数据负责人。又因为大型传统企业坑多,容易干出成绩,所以数据负责人的薪资有时候会比互联网薪资高,这是很正常的事。我认识一位教育行业的数据总监,这家公司是一家世界闻名的老牌外企,他的年薪达到200w,放眼望去,国内互联网的数据部门负责人很少拿到这个薪资的,除非加上原始股票。当时我就很震惊,为什么如此之高?大概总结几点原因,坑多,企业人员的互联网背景较少,甚至对数据分析毫无概念,如同一片荒地,需要这位总监不仅要搭建部门,还要树立、培养企业的数据文化。这可不是一件短时间内就能完成的事。就因为公司对这个数据负责人的期望重大,也就愿意开出高价聘请,所以我建议已有多年工作经验的数据分析师,以后多和猎头联系,为自己谋一份传统企业的管理岗。

注意:是大型企业,并且需要有一定知名度。如果是新人数据分析师,最好还是先去互联网锻炼几年,再考虑去传统企业。原因:   

  • 1、传统企业数据负责人薪资高,但一线数据分析师并不高;   
  • 2、在传统企业工作,特别是数据分析工作,都是一直付出型。没有像互联网边工作还能边学到各种知识。   

从0-1搭建一个数据分析部门步骤和框架   

先给大家这样一个场景:如果公司要你成立一个数据分析部门,你会怎么做?你是不是上来就做人员计划,进行人员招聘;又或者是上来就进行IT规划,着手数据分析提供搭建?如果你是这样,那就大错特错了。

根据我的工作经验,我给大家梳理了五个步骤,分别是部门定位、里程碑设计、团队搭建、构建数据IT和前期管理。按照这五步一步步执行下来,相信大家一定可以顺利完成部门搭建的。   

1)第一步:定位和价值是一个部门立足公司的根本   

一个公司新增一个部门,就好比人的身体中突然多了一个器官一样。如果这个部门没有合理的定位,没有其自身不可替代的价值,那么不但不能帮助公司更好的成长和发展,反而容易成为其他所有部门都想除掉的企业寄生虫。所以,要从零搭建一个数据分析部门,你要做的首要事情就是明确自己部门在公司内的定位和价值。

和很多传统部门不一样,数据分析部门的定位往往没有一个可参考的标准。比如HR部门在公司内是管人力资源的;行政部门是管理公司保洁、租赁、设备等等办公设施的;财务部门是管账管钱的等等。一般来说,即便公司不同这些部门的定位基本是一致的。然而商业数据分析部门作为一个新兴的部门,往往不同公司内定位不同。我就见过有公司的数据分析部门定位为“出报表的”,被挂在IT部门下面;也有公司的数据分析部门挂在战略部(或者总裁办)下,作为公司战略决策的重要部门。而一个部门的定位往往决定了其价值的大小,大家想想也能判断的出。做报表的部门VS做战略的部门,谁价值更高不是显而易见?所以,要想数据分析部门核心化,首先争取的就是在公司内的高定位(为什么要核心化?你组建以后就是部门老大,部门边缘化了你咋办?)。而一个公司在确定部门定位时一定会从两点考虑:

  • 考虑点1: 业内其它公司的定位这点很简单,新的东西大家都不懂,如果能够参考自然要参考。
  • 考虑点2: 公司内其它部门的认可新建立一个部门,和其它部门一定有交集,大家要认同工作才好做。

因此,大家在组建部门时必须要把握两个关键点。   

  • 关键点1: 一定要会放大部门的价值。   
    就像我们前面提到的,其实业内对数据分析部门的定位也不一定准确。这个时候你千万不要把中国人的美德发挥到淋漓尽致:谦虚、谨慎、忍让。。。如果真这样,恭喜你,报表团队等着你。要想自己的部门在公司内部有高的定位,就一定要拿业界最牛的例子出来讲。这个时候大家可能会说,万一牛吹出去了,结果做不好咋办?其实很多时候事情都是逼出来的,当年我一个小团队总共只有2个小姑娘,还是把饼画的大大的。其实,你只有把饼画大,才有可能争取到足够的资源来把坑填满,梦想有多大,才能走多远不是?   
  • 关键点2:一定要走高层路线。   
    前面我们提到要公司内其它部门认可,大家看到这里一定会想:那我要和其它部门的老大沟通好。错!!!像新增部门的这种事情,都是公司一把手决定的。所以最高效的方法是直接和老板沟通。而且公司部门那么多,每个部门都有自己的小心思,你能保证都搞定?当然,这里不是说不和各个部门沟通,而是说重心放到老板那里。其它部门只需要了解大体的态度即可,只要搞定老板其实其它部门态度也自然变成认可了(这里提到的老板也可能是董事长也可能是总裁或者总经理,具体视你公司的组织结构而定)。搞定了部门的定位,其价值自然而然就出来了。比如定位服务高层,那么其价值自然是通过数据反映公司的经营情况;通过数据支持公司高层的战略决策等。这个时候注意的是,本身主要服务的对象固然要充分体现价值,同时还需要注意对关联方的支持和价值体现。价值应该是多维的,有主次的,不应该是单一的。   

2)第二步:设立长期目标并拆解里程碑   

俗话说的好:饭要一口一口吃,路要一步一步走。在明确部门定位后,自然要开始组建部门了。

如果大家觉得组建部门就是直接招人——这就too young too simple了。对于任何一家公司来说,招聘之前都需要先定编定岗,而编制是基于你近期要做的事情而定的。没错,公司是不养闲人的。所以要想申请编制,那么就需要把部门的工作计划拿出来。这里的工作计划不是靠拍脑门蹦出来的,一般来说有一个拆解关系:公司业务目标 -> 公司战略 -> 部门目标 -> 部门里程碑 -> 工作计划。   

这里我和大家详细讲讲。任何一个公司都是通过发展业务来获取盈利的,而要想达成盈利目标就一定有对应的业务目标。总体而言,业务目标分为短期、中期、长期。其中短期往往是季度或者半年度,中期是1-2年,长期一般是3年及以上。   

总体而言,短期目标是用于考核的。中、长期是做规划的,经常变。业务目标设计好以后,自然要达成啊(不管实际结果如何,过程还是要努力的),而用于实现业务目标的方案就是我们常说的“战略”。基于公司的大目标和方案,每个部门自然要拆解,于是就有了部门目标(一样有短、中、长),而每一步落地的可以考核的目标就是里程碑。最后,基于里程碑就有了每个人要做的事情(工作计划)。这个逻辑大家明白以后,就会明白这一part需要做的事情了。设立长期目标是要证明你的部门可以跟随公司长期发展,有长远的规划(大部分情况下,并不那么重要,领导就是看看);而直接影响到你编制的是你的里程碑。这个里程碑我觉得就是自己给自己挖的坑,基本的逻辑就是:给我XX人,XX资源,我保证在XX时间(一般在一个季度)里达成XX的目标。好,领导会基于这个和你讨价还价(卡你的编制和资源等),最终达成一致。公司给你资源,你到时间给公司结果。最后每个里程碑达成后,继续问公司要资源并立Flag,然后周而复始。一买一卖,简单易懂。但这里有一个逻辑,就是里程碑的设立要有技巧,而且设立之后一定要拼命达成。之前和大家说定位部门时要放大部门的价值,但这里一定要务实。一般来说公司老板是极其没有耐心的(一个部门一直在烧你的钱你也会没有耐心),如果一段时间持续看不到结果(比如半年),很有可能就把部门干掉了。如果你的里程碑每个都能达成,那么部门发展就会非常顺利,否则就会很危险。因此,里程碑的选择就变的非常重要了。   

一般来说一个新部门成立后,能做的事情很多,这个时候一定要选择容易出成绩,出亮点的来做。我之前就遇到过一个老总,他面试的时候和董事长谈的不错,结果董事长拍胸脯给他说给足一年时间等他出成绩。这个哥们入职后把董事长的话当真了,真的从基础做起,从长期布局开始。结果半年之后董事长就等不及了,各种diss,完全没有面试时候的耐心。因此,我们说,这个阶段选择很重要,甚至可以说选择大于努力。那么作为数据分析部门在设立里程碑时,应该避免什么坑呢?作为过来人,我一定要和大家好好唠唠(一把辛酸泪)。很多数据分析部门负责人上来以后意气风发,觉得自己手持数据分析之剑,分分钟把业务问题斩落马下,于是会立下Flag:数据驱动业务发展/360度数据视图/管理驾驶舱等等高大上的里程碑。我负责任的告诉大家,如果这么立死定了。

要知道,传统企业的数据收集比互联网要复杂的多,光是把所有收集数据的源头理清楚,从各个渠道(财务系统、ERP系统、手工报表、自开发系统)把数据都要整合到一个数据仓库里就是超超超大量的工作,ETL要干到吐血。除了工作量,还要面临众多的关联方,甚至还有很多利益冲突的关联方。如果从这个方面入手建立里程碑,只能说:走好,不送。

那么设立里程碑时(特别是刚刚建立部门)有什么好的技巧吗?

我给大家8字箴言:借势、共赢、取巧、铸基。

借势:部门刚刚建立的时候,人少势弱,单打独斗是最不明智的。而这个时候往往也是部门和老板的蜜月期(老板都同意建立部门了,能不蜜月么)。所以这个时候设立里程碑的时候最应该借老板的势。不管你的定位是什么,优先了解一下老板有什么痛处,寻找1-2个让老板很痛的点去解决。为什么这样做呢?   

  1. 老板痛,所以老板会支持你去解决这个痛点,很多阻力会迎刃而解;   
  2. 老板觉得你和你的部门在给他干活,内心会比较愉悦(人本性),容易给你更多时间;   
  3. 一旦解决了,老板会觉得你很牛B,因为他确实体会到问题解决了;
  4. 解决点状问题,比解决线、面、块状问题更简单;   
  5. 千万别大包大揽,挑1-2个你觉得比较容易,关联方少的来解决。比如,当时我组建数据分析部门时,并没有急着在技术上全面铺开。第一件事情是承接董事长的需求,帮他做业务实时数据看板,让他从以往无法实时掌握业务状态变成能够随时随地查看业务数据。这部分业务数据当时系统已经是现成的了,只是报表都是T+1出,于是我通过技术手段把T+1变成T+0,实现过程没那么复杂,董事长还觉得很实用,于是对我和部门更加有耐心,也让我的部门建立之路拿了一个开门红。   

共赢:在解决老板问题的同时,也要开始寻找你在公司内的“盟友”。千万别觉得公司内所有人都是一心为公,诚信正直,刚正不阿。人性都是自私的,尤其部门的领导更甚之。所以在公司内寻找利益一致的部门,为以后的工作打下基础。大家一定要记住:领导对一个人/部门的评价,除了自己的认知外,很大一部分来自于其他人/部门的评价。当然,这个过程不是让大家去拍马屁,而是看看在自己能力范围有哪些东西可以帮助到其它部门。比如,我在刚刚开始去找了很多业务部门,想要用数据分析帮助人家做业务分析。结果业务部门觉得你通过数据能掌握很多部门“机密”,非常抵触。那好,我转身就去找审计部门合作,由于利益一致,所以审计部门非常欢迎,从而打开了我在公司其它部门获取数据的通路。   

取巧:看到这个词,大家可能会觉得我一个如此正直的人,怎么能“取巧”呢。其实在部门刚刚成立时,一没人,二没影响力,三还没有盟友,这个时候不取巧难道要你自己扛着炸药包去攻山头吗?大家记住,在你负责的范围内一定有一些“桃子”可以摘。这个时候,你可以先把这些“桃子”摘下来show一下,至少可以帮你度过部门开始建立的孱弱期。比如,我刚开始的时候发现,其实有些数据和分析数据都是现成的,但是呈现方式比较土(Excel报表),呈现周期比较长(T+1)。那运用一些技术手段,把这些数据做成实时的,分析结论做成图表的,展示方式做成移动的,分分钟就有了产出。这里要给大家灌输一个概念,在业务眼光中是不看技术复杂度的,对业务来说,谁能够解决业务问题谁就牛。所以不要觉得自己做的事情就是做个看板,没什么技术含量,一定要以服务业务为判断标准。   

铸基:当然,除了要度过前期的孱弱期外,为了日后的发展也需要夯实基础。这部分工作可能短期出不了成绩,但长远来看却是安身立命的基础。比如数据链路梳理、数据清洗、系统互联、数据仓库/集市设计等。这部分工作真的是苦活累活,也是容易撕逼的地方。我一个朋友,在公司内部推动数据采集,要业务部门在线上系统打点采集用户行为。结果各个业务部门各种推脱,排期死活排不上。原因不是技术多难,而是对于别人而言没有任何价值,为什么要给你做?这种事情只能见招拆招,我们就不在这个话题里讨论了。基于我的八字箴言,相信这一步你也可以有惊无险的度过了。   

3)第三步:基于里程碑进行团队搭建   

当团队的里程碑和老板达成一致后,意味着资源也已经得到认可。这个时候要做的事情便是搭建团队了。对于任何一个公司/部门来说,要想成事就需要有对应靠谱的人,这一点放之四海皆准。但是对于一个刚刚成立的部门,如何在短期内组建团队并完成里程碑是一件很有挑战的事情,这里我就和大家分享一下我自己对组建团队的经验。   

  • 切忌一步到位。
    很多初做部门负责人的同学都有一个习惯,就是觉得自己向公司申请HC非常艰难,所以每一个HC都要找到最好的下属。这个想法可以理解,但是对于一个刚刚成立的部门,是不是“最好”的下属并不重要,反而尽快招聘到人投入业务才最重要。要知道,人才市场是有周期性的,招一个优秀的员工也是要看运气的。然而里程碑的达成时间往往比较紧张,所以早期需要降低一些标准,招聘一些能力稍弱但可以干活的人。后期随着部门渐渐稳定,再逐步进行人员调整。   
  • 审慎拉帮结派。
    对于一个公司而言,最不喜欢的就是下面员工抱团结派了。而对于一个刚刚搭建部门的人来说,最好用的莫过于自己知根知底的“老部下”。所以我曾经见过有人在自己组建部门时大量招聘自己的前同事。虽然这样的招聘方式能够快速组建一支能征善战的队伍,帮助部门快速达成目标,但到后期很容易引起公司猜忌。所以在招聘时,可以招聘1-2个老同事作为核心人员进入团队,千万别过于“拥兵自重”。   
  • 遇到人才万不可错过。
    前面第一点提到过不要一味只要招最优秀的求职者。但如果在招聘时遇到真的优秀的人,千万不要错过。我觉得在部门前期如果能够有几个优秀的下属,对于整个部门顺利运行下去助力还是非常大的。一般在公司中,对于不同级别的招聘往往会有标准,比如年限、级别、薪资等。在部门组建初期,如果候选人非常优秀,作为部门老大一定要和HR以及老板申请特批,不要觉得和公司标准不符就不去申请。   
  • 学会“画饼”。
    一个部门刚刚成立就好像一个新生儿刚刚落地,对于未来、发展、机会等都处于未知状态。而且部门刚刚成立,千头万绪,员工需要承担很多超出自己职责范围的事情。这个时候,如果领导不给大家画画饼,打打鸡血,可能连初期这一关都挺不过去。当然,这里我并不是要大家去欺骗别人,而是希望大家把经过深思熟虑的想法给下属讲清楚,讲明白,让大家有信心跟着你走下去。这里还要特别强调一下,作为一个部门领导在刚刚开始时压力一定很大,心情也一定很焦虑。这个时候一定要控制住,不要让自己的心情影响到团队其它人的心情,很多没什么经验的小伙伴会崩溃的。   
  • 注意团队文化建设。
    这一点很多人在刚刚建立部门时都会忽略。确实,部门刚刚建立时事情很多,可能忙工作都忙不完,团队文化往往会被后置。但是,在我看来,一个部门刚刚建立时,是最好的文化建设时点。一方面是人比较少,容易将文化输入到每一个人的思想中;另一方面是当团队文化形成后,再进入的人会不自觉的融入到这样的文化中,这样可以降低后续团队文化建设的成本。所以如果大家在精力可以覆盖的情况下,最好能够抽出一些时间来进行团队文化建设。领导和普通员工最大的不同在于领导能够通过定策略、建团队、推文化、拿结果来达成目标,而非所有事情都亲力亲为。大家组建部门时一定要注重团队的建设哦~!   

4)第四步:构建公司的数据IT能力   

如果说前面三步还算是非常通用的思路和方法,那么这一步就是数据分析部门非常特别的一步。本身来说非常贴近业务,是为业务部门和公司高层服务的一个部门。但其本身的能力又非常依赖公司业务数据,这些数据需要从各个业务部门通过系统/手工方式采集、清洗、存储、加工等一系列操作才能够提供给数据分析部门使用。这样一套数据的收集和加工能力全部是基于IT技术的,并且仅提供给数据分析部门使用的。换句话说,在没有数据分析部门之前,就算你们公司IT能力再强,这套IT能力都不会有人去建设。因此,对于任何一个创立数据分析部门的负责人而言,你需要在建立部门的初始就考虑构建公司的数据IT能力,我习惯于把这一步成为“打通公司数据的任督二脉”。以下是一个数据部门的较为基础且通用的数据流搭建。 

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图1:数据流搭建

同时,为了便于大家选择对应的数据存储产品,以下是各种数据库选型指标:

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在图1,有一步非常重要但很少数据负责人会意识到的事情:那就是需要实现公司级别的业务数据架构。什么是业务数据架构呢?从表面来看业务数据架构=业务架构+数据架构,但实际上并不是这样。这是我个人的一个“发明”:是基于业务来对整个公司的数据进行的体系化梳理,任何的业务变化都可以体现在数据之上,实现数据充分体现业务现状的目的。要实现这一步的关键是完成公司级别的主数据管理(MDM,Master Management)。要知道,在一个公司中不同的部门里,统计数据的口径是完全不同的。我在上一家公司就曾经发现同样一个业务指标,业务部门、财务、审计拿出来的竟然完全不一样,得出的结论甚至可以完全相反。基于这样的数据,不同部门之间完全就是鸡同鸭讲,根本谈不上协同作战。因此,要想打通公司的“任督二脉”,主数据管理的梳理就变得非常关键。而这项工作要求一个人不但懂的数据分析,更要沉下心去了解公司的各项业务,是一件非常劳心劳力的事情。   

要想做好主数据管理,我个人的经验来看要做到三点:   

  • 明确各项数据的业务含义和口径。
    比如公司每个月统计部门利润率时,有的部门是按照项目来统计计算,当一个项目没有完成时,其付出的成本是不纳入到部门利润率统计中来的;而有的部门又是按照时间来统计,采用只要成本支出就算到利润率统计里来;有的部门按照时间统计时,成本是只要列支(可能还未支出)就算到利润率统计里来。这样不同的计算方法让公司没办法从一个层面来衡量不同部门的利润率,而且还产生了很多操作空间,所以这一点必须首先解决;   
  • 明确每个数据的职责单位。
    对于数据而言,有些部门是负责生产的,有些部门是负责消费的。一旦确定之后,该生产的部门就一定要按时按质产出数据;而消费的部门就只能按要求去指定地方获取数据消费,不允许自行生产数据。这样一来,所有的数据链路就变得非常清晰,如果出现问题也很容排查和找到问题。   
  • 打通数据通路,推动数据“共享”。
    以上面的例子来说,利润率一方面人事部门需要使用,用来考核各个部门;另一方面也会被财务部门使用。这时就要求两个部门必须要使用同样的数据源,实现在一个层面“对话”。要解决这一点,数据的获取和流转就必须畅通,这又回到数据IT能力建设上了。总体而言,这一步其实对于一个人的技术还是有一定要求的。有一些技术能力较弱的同学可能会选择招聘一个数据架构师,不过正如我上面提到的,很多时候人才可遇不可求,再加上求人不如求己,我还是建议大家提升一下自己的技术能力,争取能够依靠自己完成这项工作。   

5)第五步:引领团队走向胜利   

一个部门或者说一个团队,并不是搭建好之后就能够顺畅运行的。部门/团队的成功,特别是在团队刚刚建立之初,真的是要靠老大“引领”才能走向成功的。这里面要注意的点其实非常琐碎也非常多,限于篇幅我这里列举三点最重要的。   

  • 做“排长”而不要做“军长”。
    在部门刚刚成立之时,说起来你是一个部门总,其实就是一个一线带兵的。大家千万别觉得自己是一个部门总,所以应该“独坐中军,决胜千里”。也许等你部门成熟之后是可以的,但部门刚刚成立之时,你就是一个带兵冲锋在一线的“排长”。为什么这么说呢?因为部门刚刚成立正是万事开头难的时候,很多工作都没有跑顺。作为一个部门总冲到一线,一方面可以掌握第一手的资料,了解业务问题和诉求;另一方面可以缩短决策时间,能够快速分析问题并做出决策。你想想,如果你稳坐钓鱼台,一线员工遇到问题先要给你汇报,你再去了解详细情况,最后再做决策,那黄花菜都凉了(不了解实际情况就决策的,凉的更快)。有时候,我真心觉得做一个部门的开创者是非常苦逼的,背着领导的头衔,可干起来比一线员工苦逼多了,真的和一个创业者没啥区别。但回过头来仔细想想也对,这也算是给自己干活是不是?所以我在搭建部门的那段时间除了吃饭睡觉都在工作,基本上没有什么休息时间。   
  • 让合适的人去做合适的事。
    安排一项工作时,最重要的事情是能够让合适的人做合适的事。每个人的性格和能力都是不同的,让一个人做擅长的事情,不但结果更好而且效率更高。反之,如果安排的不妥,不但事情做不好,更加容易伤士气。就好比你让貂蝉去打仗,让张飞去绣花,结果怎么样估计大家想想就知道了。这句话说起来道理大家都懂,做起来却很难,因为在实际的工作中,很多事情不是靠一个人独立完成的,而是要多人之间进行协作。好比一个人是慢性子,那么我们应该让他去做一些不太紧急但需要很细致的工作;一个人是急性子,那么我们应该让他去做一些紧急的工作。但是如果需要两者之间合作一起做一件事情呢?这里就特别考验一个领导的管理能力。大家一定要注意,对于需要多人协作的工作,一定要划好彼此之间的边界。我见过很多团队成员发生矛盾都是因为工作内容或边界不清楚导致的。作为一个领导,最大的艺术就是把一项工作画成若干块,每块之间完美衔接,既没有重叠也没有遗漏,然后把每块工作安排给合适的员工。这一部分需要大家多多练习,这里写出来是提醒大家一定要有这样的意识。   
  • 明确规则,及时兑现。
    不知道大家有没有注意过,员工离职的很大一部分原因是觉得领导偏心、不公平。但是我相信除了极少部分领导外,大部分的领导都是公正的。那么为什么在公司里员工会有这样的感觉呢?我觉得最大的问题就是因为“规矩”不够透明,奖惩兑现不够及时。所谓的规矩透明,就是让所有的员工都清晰的知道,做了某件事会受到奖励还是惩罚。领导要把自己做奖惩的逻辑一条一条的列出来,并且严格遵守。大家不要觉得这样做好像限制了自己作为领导的权利,让自己不能随心所欲的进行管理。恰恰相反,这样的做法反而让你的管理更加简单。如果对一件事情团队里的所有成员都有一个共识,甚至都能够评估出对应奖惩的力度,可以这么说,你的管理和意识已经贯穿于整个团队,这样的队伍简直就是如臂使指,战斗力是非常强悍的(当然,对于一天七十二变的领导肯定是痛苦的,这里我只能说:活该)。而及时兑现指的就是如果有人做错/对事情,应该第一时间给他惩罚/奖励,让他立马得到反馈。有的时候领导看到员工犯错不及时指出,而是喜欢“秋后算账”,这样最容易让员工觉得你在针对他,让所有人都心里忐忑,生怕你什么找他们算账。试问,这样的团队还有什么战力?等做完这一步,相信你的团队已经初具雏形,并且踏上紧张、忙碌的成功之路了,而也到了这篇文章的尾声。   

结束语   

从0-1搭建一个团队是一件非常耗费心力、非常痛苦和艰难的事情。与此同时,也是一件非常有成就感、让人非常成长的事情。所以如果有这样的机会,我希望大家不要犹豫,能够主动争取这样的机会。不管这件事让你多么崩溃、让你多么焦虑、让你多么痛不欲生,相信我,只要挺过去,暴雨后的彩虹也更加的美丽。

转与:http://www.ciotimes.com/bigdata/179023.html

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