Google和英特爾都在用的OKR,為什麼能讓巨人維持輕盈而快速的步伐?
Google和英特爾都在用的OKR,為什麼能讓巨人維持輕盈而快速的步伐?
2019.04.02 |

當Google創辦人賴利.佩吉(Larry Page)和謝爾蓋.布林(Sergey Brin)向投資家約翰.杜爾(John Doerr)說,Google未來的市值約等於當時微軟(Microsoft)、IBM和英特爾(Intel)加總時,杜爾並不認為賴利在吹牛。他反倒擔心,太多新創公司在高速成長中迷失方向,忽略最重要的事,導致功敗垂成。為了解決這個問題,他想起以前在英特爾工作時,傳奇執行長安迪.葛洛夫(Andrew Grove)所發明的工具──目標和關鍵成果(OKR,Objectives and Key Results)。

OKR脫胎自管理大師彼得.杜拉克(Peter Drucker)的目標管理(MBO,management by objectives):透過訂立目標,激勵經理人行動。但葛洛夫發現,目標管理是由上而下,上級訂一個組織目標,再依序往下滲透各層級。這做法一來無法得到第一線回饋,二來從目標延伸出的關鍵成果也讓主管不敢冒險,因為一旦失敗,就會受到處分。所以,葛洛夫研發了OKR。

OKR較MBO靈活、有彈性,隨時調整因應市場變化

OKR跟MBO究竟有什麼差別?杜爾最常以橄欖球隊舉例。

如果你是橄欖球隊總經理,通常目標是:「為球隊老闆賺錢。」搭配關鍵成果:贏得超級盃、每場賽事至少塞滿90%觀眾席。

按照目標管理,第二層的管理者:教練和行銷總監,會依照總經理的關鍵成果,訂立自己的目標。

教練目標:贏得超級盃,關鍵成果是:每場傳球至少300碼、讓對手得分低於17分;行銷總監為了塞滿90%座位,關鍵成果是:提升品牌形象、改善媒體報導。

如此發展下去,第三層主管(行銷經理和公關人員)在設定目標時會遇到困難,因為行銷總監的關鍵成果無法測量,比如說,改善媒體報導,怎樣算是「改善」,是占據報紙頭版,還是社群追隨者增加50%?再說, 如果上級目標設定不準確,會直接導致員工設定目標失敗。

而且,目標管理還有其他缺點:第一,每位員工都得等上一層制定目標,才能制定自己的。而科層化組織階層又多,光是制定目標,就得花幾個月。第二,既然制定目標這麼麻煩,即便市場發生改變,員工也不會想更改。第三,因為目標是由上往下制定,所以離市場最近的第一線部屬意見無關輕重。

如果採用OKR,就能同時解決上述問題。OKR一樣是由上而下制定目標,不同的是, 執行長制定組織OKR後,所有層級的員工同步設定自己的OKR,目標制定時間從數個月縮短為一週。由於制定時間短,員工也願意因應市場變化調整。

比如說,橄欖球隊的物理治療師參加運動醫學會,學到新的預防傷害方案,能確保球員在賽季中維持最佳身體狀態,提高贏球機率,與總經理的總體目標一致,就能在球隊推廣新方案,調整 OKR。

目標達到後,再加10%就是新目標?Google有更好的做法

然而,目標達到了,如何設定新的目標?許多公司可能會在原目標加上一定百分比,作為下一年的新目標。但就如同記者史蒂文.利維(Steven Levy)在《Wired》上所寫:「提高1/10,代表你在跟其他人做一樣的事。你不可能會失敗,但也保證不會成功。」矽谷教練比爾.坎貝爾(Bill Campbell)甚至認為:「保守的目標阻礙了創新,而不創新就等於死亡。」

為了持續創新, Google做法是將目標分為:實現目標和延伸目標。

實現目標,就是一般的工作事項,像招募、銷售額,這類目標必須在規定的時間內100%達成。延伸目標,代表高風險,更多是為了未來而定的目標。

舉例來說,2014年,YouTube已經成為全球最大的視頻平台之一,但其創新速度開始變緩。剛升任YouTube執行長的蘇珊.沃西基(Susan Wojcicki)定下一項延伸目標:使每天觀看 YouTube 的時數,達到10億小時,幾乎等於當時觀看時數的10倍。

首先,沃西基先說服團隊,這不是不可能的任務。因為,每天10億小時其實不到全世界電視觀看時間的20%,只要想方法讓觀眾轉移過來就好。再來,則按照每年、每季的OKR持續思考,有哪些關鍵結果可能提升觀看時數。發現每日觀看時間由兩個因素驅動:每日活躍觀眾、平均觀看時間。YouTube第二個變量做很好,但用戶群不足,也就是需要新用戶。找到目標後,又再度延伸新的關鍵結果,最後YouTube僅在2016年,就改進150處細節,成功達成10億目標。

如今,Google改名為Alphabet,市值也遠超創辦人估計,到7,000億美元。但是,2018年10月,Google將展開第75季OKR評估,執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)依舊會像18年前的賴利與謝爾蓋一樣,站在所有員工面前說:「這是我們今年目標,以下是我的OKR。」

本文授權整理自:《OKR 做最重要的事》,天下文化出版

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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