数据与管理：重人力职场“被统治的艺术”

一、互联网下的“流水线”工作管理迷思

从时间脉络上来说，当前的“互联网”，是自科网泡沫破灭后，途径第二次的PC互联网时代，建立的移动互联网时代。

自2000年后，互联网发展日新月异，从神秘的“第一次亲密接触”，再到后来的“人人”，“饭否”，再到0“四大门户”，再到O2O业务，再到移动互联网的无孔不入，互联网似乎是便利了所有人的生活。

然细细想来，从业务角度上来说，互联网的确便利化了很多人的生活，但是如同戏谑人工智能的话，有多少智能，就有多少人工。互联网银行/银行提供挨骂服务的客服人员，为各类公司清洗不同客户的电话销售人员，乃至提供催款服务的电话催收人员，或者是为人工智能识别提供数据标注的标注人员等等。哦对了，最近可以加一个为各类视频网站提供审核服务的审核员。

即使各家均在努力采用人工智能等方式尝试完全代替人工。但是在肉眼可见的一段时间内，互联网业态下的“流水线”的工种，存在也必将长久存在。

信贷业务从人工审核走向决策引擎，是基于小额分散，客户的数据足够多的情况下进行的。提供挨骂服务的客服，如果让客户听出来是机器人，部分客户可能反而更生气，目前图像识别也不能完全精准识别色情和暴力信息。

有时候甚至觉得当前的互联网仿佛是十几世纪的远洋船，永远有一批人在船舱底部摇桨。如何管理这部分员工的绩效确实是值得商榷的问题。

站在当前的视角回头去看，似乎传统人工是一个显得不那么高端的行业，但是同样一部电话，一个人，在不同的人身上显示出不同的效果，是自然有其规律可言的。

自粗浅的从业经验去想，各家公司在这部分“流水线”作业的管理中，是做了很多种不同的尝试的。但是某三个方向，是值得单独拿出来说的。KPI制，KYC，以及SOP。

从强KPI的角度，KPI这种完全意义上的舶来品，能在近10年间流行起来，主要还是因为其能准确地实现目标的分解、分层、分级。

战略的目标确实是虚无缥缈的，但是战略一定要落在战术才能实现。但每个个人在执行战术的过程中，实际的战斗又千差万别，强KPI制，通过完美的移栽流水线的管理，使虚无缥缈的战略目标具象化。清晰的目标制定，然后可量化的一些目标规范，才是能驱使能把事情做好的一个唯一途径，或者说唯一基础，才能将无意识且愚蠢的群体推动，提升执行力。

KYC（Know Your Customer）算一个单独的东西，除了对员工本身的管理外，对客户的“管理”也是一个问题。似乎确实有更敏感的客户，对特定的销售方式反应更快。合法或者非法收集客户个人信息、SDK行为，基于埋点行为的分析就应运而生。停留时间、翻页速度，对优化APP流存在使用价值，对营销客户更是。相应的，也有部分KYE（Know your Employee）内容。

从SOP角度，每个类似的电销或者电话催收公司要实施SOP，最倚重的部门反而不是业务部本身，而是人员管理部和培训部。将工作分解成具体的工作事项，每个人员类似于最螺丝钉的螺丝钉，用同一条规范的话术，进行客户的营销及异议处理。可以叫做SOP，也可以叫做标准化行为，走火入魔一点，甚至连员工的水杯摆在哪里都要管下。

上课期间，老师讲过在不同时间阶段，随着行业的不断变更，管理的逻辑也有不断的变化，目前基础的务虚的管理理念，基本都来源于20世纪的欧美。从泰勒的科学管理原理，再到后面的变种，似乎印证着行业的不断变化。

暴论一下，因为社会主义市场经济是用三十年跑完了近两百年的产业变革，甚至还在不断探索，因此在不同的产业中，乃至统一产业的不同的上下游中，都适配着不同的管理方式。为了减少人身依附，不犯错即不开除的事业及公务员管理方式；强KPI，不满足KPI即无工资的黑心销售管理方式；及类似计件制的通时通次管理等等；都适配着不同行业。

上述提到的“摇桨人”工作，自然而然同时适配着强KPI及行为标准化。

二、From 埋点 to 数据

“数据”不是凭空产生的。

一个页面，如果想得知用户在这个页面的停留时间，就需要与技术沟通将这个值统计并存留，但是在存留这个数值时，也依旧有难以预见的统计偏差。

比如，到底是以客户进入这个页面和最后关闭页面为准，还是以客户在页面内第一次点击和最后一次点击为准，就存在一个口径宽或者紧的问题。

跳转的行为及流转的图标更是，某位数据大佬曾经给我展示过跳转行为所需要的拉链表存储和Session等，那几乎是第一次对如何产生数据有感性的认知。

当然，埋点的应用如同A/Btest，是一个普遍被应用的手段，用于改善某个产品的跳转逻辑，某个客户所谓的点击逻辑，是成熟并且合理的。

合理的数据埋点是形成可用的数据积累的前置动作，更是一个准确的精细化运营体系或称评价机制的起源和开始。数据埋点的设计基本遵循客户营销分析的RFM原则，即单价、频率、及最近一次的行为。随着技术的发展，数据埋点的使用方式相信可以更加的复杂。也存在利用数据埋点去描摹流水线员工行为的可能。

三、From 数据 to SOP

数据化管理，在不同工作之间是有一定的区别的。

当整体目标能被分解成一个又一个缺乏联系的子目标的时候，就可以将比如业绩指标分解成每个人要完成的部分，不用采用花里花哨的划分标准。100份里面，你需要完成你的1份即可。

工作愈加复杂之后，单纯分解业绩就比较困难。比如客服类工作，在为质控部门擦屁股之外，与其说其服务于产品的不良率，还不如说是服务于客户的不满。因此任何一个投诉，都可能变成工作的失误。因此工作中会多一些定量的投诉率，乃至或者是定性的“微笑服务”等等。

至于更复杂的策略类、研究类的工作，则基本非常难以用具体的定量、定性去衡量，如果整体战略达成了，则xx都是策略。如果整体战略未达成，则策略都是xx，也是相里六续老师说的“拍脑袋”。

从第二个层级出发，当客户的反馈足够多时，当业务量积攒的足够多时，应对客户的不同行为，应该是可以以某一种固定的“知识库”去处理的。数据最够多，经验足够多，就能成为SOP。即至今仍在推崇的“将所有岗位职责都具体成最简单的工作流，则每个人都螺丝钉化，如此整体稳定性最高”的说法。

有了SOP，有了埋点数据，目前诸多工作都是借助系统完成。那么理论上讲，就存在将空闲时间、无效进一步压缩的可能性。

这一部分思路，在如物流业机械管理上面，确实有卓有成效的效果。但有时候，人的本能本身就不允许持续高压和紧张。

这里又有暴论，不论采用任何手段打破平衡， 系统中的所有人都会最后又找回一种平衡。好比降龙十八掌，所谓盈不可久，此言是之。不论是KPI制度，还是用SOP，或者用埋点来进一步优化SOP，早晚都会进入一种奇怪的平衡。对某个手段的期待为100，最终能达成70的效果，就值的击节赞叹了。

四、故事

有两个简短的故事。

1）某个电销公司

目的：有针对性地提升某些特定产品的销量。

数据管理办法：强KPI制，过程指标管理制，薪酬方案控制。

某年月日，甲方通知电销公司，需要对某个特定的产品销量进行达成，提出了一个近乎离谱的目标值来进行达成。管理团队经讨论，试图通过进一步提升过程指标控制，并对特定的产品，进行多记一些达成的方式。并且定性的，做了“坐席的一天”SOP，来引导流水线团队进行转向。

首先是过程指标管理。

过程指标即比如通时、通次、有效触达、平均通话时长等。为了达成一个看起来不太可能的指标要求，首先要证明这个指标是不合理的，如何证明指标不合理，即要证明至少流水线上，大家在努力。经过测算，在每天十个小时的工时下，过程指标有10%~20%的提升空间。因此，过程指标提升了20%。

过程指标的提升，首先带来的是流水线上的离职潮。团队是稳定在之前的平衡点上的，忽然打破平衡，首先带来的是难以寻觅到新平衡的员工离职。

团队的不稳定带来的是整体指标的略微下降。随着新员工的加入，大部分整体团队转向到了新的平衡，即达成了新的过程指标要求。但带来的是整体话务成本的显著上升。某些原就习惯“快速筛选”客户的坐席，也开始倾向于增加与客户的无效沟通。

其次，薪酬方案控制，在明确的部分产品的努力收益显著大于其他产品时，团队倾向于引导所有客户只购买该部分产品，即使该产品并不适合所有客户。

最后，指标需求还是达成了。代价是其他产品的销量略有下降。在当月人均薪酬成本明显上升。

2）某个电催公司

目的：提升整体回款率。

数据管理办法：强KPI制，过程指标管理制，薪酬方案控制。

某年月日，第三季度的回款效率出现了明显的下降。贷后部门在向上解释时，回款率的下降被整体定性归因于客户质量下降，归因于前段风控及业务方的盲目扩张。但在部门沟通中，前端风控及业务方将主要问题又规则于贷后部门人员管理不力，员工自由散漫，从人均业绩上来说，贷后部门确实无法自证清白。

基于会议讨论和头脑风暴，贷后部门总监建议就贷后员工，除关注具体的结果业绩指标外，对过程指标也进行监督。

与此同时，也利用了埋点数据进行典型经办的行为描摹。即推行更标准化的行为。

同样，先是离职潮。另外一方面，催收相对于电话销售，可能更多一些技巧性。首先选择离职的大部分都是具有一定经验和水平的核心基层员工，逆向选择之下，留下的员工可能整体技巧性下降，为了达成目标，开始出现了造假的情况，具体的造假问题有：

① 给公共号码拨打电话，来凑通时。系统可以记录通话记录，但无法判断远端显示“接起”后，是否有实际通话。如10000、10086等公共服务类的号码，在统计报表中会显示正常通话。因此存在经办人中午吃饭前给10000打电话凑通时的现象。

② 与客户进行无效沟通。部分客户受网上的消息影响，存在接通电话后放在一边不与沟通的情况。则经办人达成默契和一致，共同不说话来凑通时。

③ 代客还款。因为业绩的计算和提成，大部分体现为阶梯制。部分人员，确实存在为了达成下一个阶梯，帮客户还款的情况。

作为一个人类观察爱好者，作为一个看着不像好人的商业分析人员。可以在抽烟的时候听到诸多不同的说法。结合数据上的表现及两个公司的故事，“流水线”员工的行为，有一些共通性：

① 每个流水线上的人都是理性行为人，大家都倾向于用最少的精力获得最大的收益，如果努力100分可以获得80分收益，努力120分可以获得85分收益，那么存在相当一部分人，愿意用100分的努力获得80分的收益，而不是获得85分。因此部分管理手段存在边界。

② 一个成熟的团队，任何一个KPI，不论是结果指标或者是过程指标，都会被使用各种方式尝试达成，如果达成不了，自然而然的就会尝试造假达成。除非KPI或者指标是单纯的每个人之间毫无关联，每个人为一个指标负责的场景。

③ 比起“法无允许即不可为”，“流水线”更倾向于“法无禁止即可为”，这一定会带来部分行之有效的经验，也会带来对底线的不断试探。管得太死会毫无活力，毫无更优解。但是不管就一定会触犯红线。

④ 如果公司提供客户资源，则不论如何，有部分客户资源都是浪费的。每个人的业绩达成，有一部分就是运气使然，无法避免。

五、零和内卷

故事总有一个结尾，不论是电销机构还是电催机构，都有一个很有意思的情况。

在第一个月内，部分反应及学习能力较强的经办/坐席，表现出远超于常规自己水平的销售和回款能力。项目“取得了良好的成功”。但一段时间后，因学习了“标准行为”的经办越来越多，但绩效可能仍然是排名制，出现了某种程度的“内卷”及效率下降。

在之后的某个时间点，人均的业绩，又回到了一个稳定的难以提升的平台。打破平衡提升效率的行为，最后因互相的“内卷”，在提升后又下降。也是一个非常有意思的现象。

即使理论上行得通，即使现在的数据、埋点可以很好地描述人员行为，但是在重人力，“流水线”工作上，管理仍然是一个系统工程问题。简单的描述、机械论的看待，是解决不了问题的。相里六续老师的，“以决策开始，以控制结束”，基于这个故事，觉得可以拓展成，“决策”是不难的，如何控制“重人力”职场，机械论的观点是不可取的。

本文作者 @肥柴周

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