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有了工作计划,考核如何跟进

2018-03-02孙炜

人力资源 2018年2期
关键词:岗位职责完成率权重

孙炜

在企业执行绩效考核的过程中,一些HR对于非量化指标的考核,总是感觉力不从心,尤其是对职能部门的考核,总有走形式的感觉。在这其中,“工作计划完成率”是很多企业考核职能部门时的常用指标。本期我们就探讨一下模型技术是如何对“工作计划完成率”这个考核指标进行处理的。

先来分析一下“工作计划完成率”这个考核指标。要完成这个指标的考核评估,首先要有一个“工作计划”,其次要知道“完成情况”。依据模型技术的逻辑,绩效管理都是围绕着目标展开的,所以在这个指标中,“工作计划”就是需要达成的目标描述,而“达成率”就是对目标完成情况的结果描述。相信大多數HR都能充分理解上述这些逻辑,但在具体执行过程中,真正需要HR解决的还有以下几个问题:

1.工作计划从何而来,如果我们认为它是本考核指标的“目标”,那么这个“目标”的合理性如何判断?

2.考核过程中,工作计划的范围如何控制,需要列出几条算是合理的?每个月的工作计划应该都是一样的还是不同的呢?

3.月度工作计划考核中如何计算达成率?工作计划中的每项工作同等重要吗?如何给工作计划内部设立权重?

4.如何衡量工作计划的完成结果?如工作计划未能全部完成,应该如何对待这种结果?

以上这些问题,很有可能就是造成HR力不从心的原因。接下来我将分享在模型技术当中用到的一些方法,希望能够给大家带来启发。

工作计划的制订

工作计划的来源

工作计划的基本来源是岗位职责。需要说明的是,工作计划来源于岗位职责,但并不是岗位职责的全部。我们可以把岗位职责理解为“应该做的工作”,但这些工作会有各自的周期,比如有的是每周一次,有的是每月一次,有的是每季度一次等等。所以具体到每个月度中,岗位职责所包含的工作并不是一次性全部产生的,每个月的工作计划可能只是其中的一部分。因此,需要把岗位职责进行梳理,举个行政专员岗位的例子说明这一状况,如表1。

在表1中我们可以看到,与一般性岗位职责的描述方式略有不同,它要求把每一项职责尽可能地细化到具体工作内容、完成节点以及结果呈现,这样就为考核奠定了基础。同时我们可以观察到工作计划与岗位职责的关系:

第1项工作是季度提交,所以并不会总在月度计划中出现(在下面表2中例举的工作计划中,就假定当月无此项工作计划)。

第1-4项职责规定了具体的时间节点,但第5-6项工作职责就具备了很大的不确定性,在表中的工作节点一栏中,描述为按计划、要求完成,这就意味着依据岗位职责制订的工作计划是动态的,产生变化的原因是组织在不同时期对不同部门不同岗位“工作要求”的变化,而这个“工作要求”是实现组织目标的需要。

因此,我们说工作计划的基本来源是岗位职责,但也会存在随着组织目标的要求而发生变化的部分。在模型技术中,可以把工作计划区分为常规工作与专项工作。

工作计划的制作

在明白了工作计划的来源以及与岗位职责的关系之后,工作计划就可以按表2格式制订。

在制订工作计划的过程中,我们应注意以下事项:

首先,一般情况下每一项工作都应找到对应的岗位职责项,如果在实际操作中发现某员工计划中的工作内容总是超出岗位职责很多,或者偏离得较远,那么该员工的岗位设定或许就存在调整的可能性。

其次,工作计划中的每一项工作,都应该具有明确的完成节点,以及明确的工作结果体现形式,否则就说明该工作在部署和执行层面都存在模糊性,这样的工作项在考核过程中体现,就会成为考核走形式的根源所在。

工作计划的权重分配

对工作计划进行权重分配的意义

通常计算计划完成率的公式为:工作计划完成率=(已完成工作量/计划工作量)×100%,但是这种衡量的方法会在两种情况下对我们造成困扰:

在表2例举的工作计划表中,我们看到一共有5项工作。我们假设该员工出色地完成了1-4项的工作,第5项工作未能完成。按照常规的计算方法,计划完成率为(4/5)×100%=80%,如果只看数据结果,该员工的绩效成绩应该不错,但对于他的上级来说,有一项交办的重要任务未能完成,必然会对这个绩效结果认可度较差。这一点在文章开头也提到过,其核心原因是传统计算方法忽略了工作计划中不同工作之间重要性的差异化问题。

另一种情况发生在员工之间的比较过程中。比如一个员工制订了4项工作计划,有两项未完成,达成率=(4-2)/4×100%=50%,而另一个员工其实工作职责类似,但却把工作计划拆分得较细,分解制订了10项工作计划,最后也有两项未完成,达成率=(10-2)/10×100%=80%。这样的结果必然会导致一种情况:如果把简单工作拆分成较多的工作项,就会较容易地提升完成率,规避计划完成率的考核风险。

鉴于以上两点原因,对工作计划中的工作项进行权重设定就是非常有必要的。其核心意义在于通过权重的分配,强化工作计划与工作目标的关联性,让工作计划完成率考核真正为组织目标服务。endprint

对工作计划进行权重分配的方法

在以往的工作中,我见过有的企业对工作计划实施权重分配,采用的方法虽然也是按现阶段企业要求制订,但更多的是依据工作经验和上级领导的要求。时间一长,难免会受到领导精力分配和主管意志的影响。

我们可以从多个角度对一项工作进行属性分析:

一是工作范围属性。按一项工作在企业内部涉及的范围,可分为公司级、部门级、岗位级。建立参数量表如表3。

比如同样是数据统计工作,销售内勤与生产内勤可能只负责本部门的统计工作,但是财务部门的相关人员要统计全公司的数据,这样他们各自的工作计划中,同样的数据统计工作,就可能因为范围不同,而在与别的工作相比较时权重不同。这里的系数设定只表明差异化程度,其绝对值无实际意义。

二是工作价值属性。按一项工作创造价值的关联程度,可分为直接贡献、间接贡献、辅助贡献,如表4。

直接贡献:直接产生收益(或节省成本)的工作项。通常销售或采购工作属于该类范畴。

间接贡献:工作直接服务于销售或采购工作,从而产生收益的工作项。比如市场部人员的“策划方案”工作。

辅助贡献:企业内部一般性服务工作,比如职能部门的工作。这里的区分核心往往在于工作项与产生利润的关联度。由于在企业内部,利润是最重要的指标,所以这里的系数设定应该突出内部程度差异,所以增加了不同级别之间的系数差。

创新属性:按一项工作的创造性,可分为创新、发展、维护等三个层面,如表5。

创新:指工作项完全属于新范畴,需要全新的创造,比如研发新产品。

发展:指工作项是在原先已有的体系或框架下将原有的标准提升,比如沿用原有的课件实施内部培训,本身并无创新,但却可以通过讲师的熟练程度,培训环节的设置等环节,提升培训效果。

维护:指工作项的任务是让原有机制保持原状,既无创新也无标准提升上的突破,比如:环境卫生维护工作等。

以上区分往往意味着工作难度的不同,所以也相应增加了系数差异,但并未超过价值属性的程度。

角色属性:按照员工在工作中的角色区分为设计、运营、执行等三个层面,如表6。

设计:对于工作本身承担制定规则、标准的角色,比如某员工是一项制度的起草者,那么他在本项工作中的角色就是设计者。

统筹:是一项工作的组织者,由他来组织管理本项工作,并负责沟通、协调等具体工作,直至达成目标,比如某个活动的组织管理工作。

执行:顾名思义是一项工作的具体执行者。企业大量存在这种角色。

这个属性分类的作用是,依据个人在工作中的角色区别该工作的权重。比如一個总经理在工作计划中有一项,配合完成某商业活动,但由于他在其中只需做一个讲话,所以对于整个工作而言也只是一个执行角色。那么在他的工作计划中,该项工作的权重也会受到角色影响而区别于他的其他工作。

以上列举的几个属性分类维度,主要目的是展示这种方法,其中的划分和解释不一定符合您的企业特点,各位HR完全可以用这种逻辑依据自己企业的情况重新设定。

工作评分。我们可以在一个工作计划中,针对每项工作按照以上的属性进行分析,然后根据每个属性的判定结果进行评分。在此我直接套用表2做一个示范,如表7、表8。

权重计算。依据上表中的评分结果计算权重,如表9。

套用这个方法就能计算出各种工作计划中不同工作项的权重。在一个企业内部,如果关于工作的属性类别及判断依据,上下达成一致并熟练应用,这个方法就可以交由制订计划的人员自行使用,不必一切都由管理者进行计算评判。

工作计划的考核

对于一项工作的完成情况我们通常用是否完成以及完成质量两个维度进行描述,如表10。

在模型技术中,主张把工作计划聚焦化,每一项计划中的工作都是在考核期内应该完成的,在此我们只看结果是否完成,不做完成程度的描述(比如完成80%),因为只要不是在考核期内按标准完成的工作,对于当期考核而言都是无价值的(并不是工作白做了,而是对于当期的工作要求而言,未完成的结果价值为零)。

说明:

(1)完成质量的判断,完全依靠实际完成结果与制订工作计划时设定的结果呈现标准进行对比而完成,因此计划完成率考核有效性,完全取决于考核前对工作标准的设定,这也是所有其它考核工作的核心要素。

(2)一般我们习惯采用优、良、中、差的等级划分,在此我们没有差这个级别,因为模型技术中,完成程度为差等同于未完成,是不应得分的。

综合计算。我们依然使用上面的例子假设一种完成情况,做最终的考核结果计算,如表11、表12。

实际总分=(1.2×20%+1×17.8%+ 1×18.9%+1.2×21.1%+0×22.2%=0.86工作计划达成率=0.86/1×100%=86%

这样我们就完成了工作计划完成率的考核计算。

通过这种方法,我们可以将一些主观的判断依据逐渐梳理并固化下来,并且转化为一种内部统一的判断标准,从而屏蔽掉主观判断的不稳定性。在工作计划中我们可以采取这个方法,在其他一些跨领域的事项比较过程中,我们也可以采用类似的方法,先找到他们共同的属性维度,然后即可加以计算判断,希望本文给大家带来一些启发。

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