学会「可量化比努力更能决定职场高度的（下）

学会「可量化比努力更能决定职场高度的（下）桃子老师与四个学生 03 可量化思维无处不在 （01&02 请见上篇推送） 这也是为什么有人会建议，刚毕业的年轻人要尽可能进大公司。（大公司也有它的问题，这里仅作举例，不算是建议。） 在大公司，从你入职第一天开始，就必

03 可量化思维无处不在

（01&02 请见上篇推送）

这也是为什么有人会建议，刚毕业的年轻人要尽可能进大公司。（大公司也有它的问题，这里仅作举例，不算是建议。）

在大公司，从你入职第一天开始，就必须要把工作成果按照规定流程，填写进一大堆标准图表里。填写这些图表，有时候真的很烦，但是，这其实是在「强迫一个毫无经验的职场人，学习如何使用可量化的方式，来总结自己的工作成果。

这是一种职业化的训练。

就像上面工作汇报的例子，你究竟是给出似是而非的信息呢，还是尽可能提供精确数字，和对比之后的准确比例。决定了别人判断你，够不够「职业。

除开工作汇报，员工的能力模型、职责划分、考评比例……管理者的精力分配、时间管理……公司的战略规划、业务演进……所有这些，都得靠可量化的数据来体现。

在一架庞大的组织机器里，量化之后的数据，就像人体的血液一样，在部门和部门、上级和下级、内部与外部之间，被挖掘、传递、汇总、分析……

从第一笔生意开始，到最后一笔结束。贯穿一个公司的生老病死。也贯穿我们整个职场生涯。无处不在的数据，也要求我们尽早掌握可量化的思维方式，你才能真正理解你的工作，理解行业如何演变、公司如何运转。直到有一天，可量化成为你工作的习惯，变得像鱼在水里呼吸一样自然。

04 最高级的可量化

看到这里，你可别以为所谓的「可量化，就是把数字摆出来，统计完了就行。

那还只是入门。你的可量化进阶之路才刚刚开始呢，后面还有高阶课程。

举个例子吧，每一个合格的人力资源，应该都知道这组数据的含义：1-3-6-12-36-72

这代表了大数据统计中，在不同月份离职的员工，离职原因的分析。

入职 1 个月内离职，大概率是 HR 的原因。因为员工没有得到 HR 对企业、对公司流程、对工作基本条件的指引。

入职 3 个月离职，大概率是主管的原因。员工对主管的风格、交流方式、乃至人品，都可能失望离开。

入职 6 个月离职，往往是因为企业文化。

入职 12 个月离职，多半与晋升有关。

入职 36 个月离职，更多是因为公司的发展。

入职 72 个月离职，集中表现为个人自身的发展，比如离职深造，转行，创业等等。

看到了吧，这些统计数字，可以很好地帮助一个公司，分析判断员工离职的主要原因，对留住员工这项任务，更好加以改进。可量化的数据，呈现了背后的规律。

再讲个最近的事儿吧。

我一位客户，市场始终打不开，不得已空降了一个有经验的销售总监当然，薪酬也不低。半年后他告诉我，最近几次投标，打了不错的翻身仗，全仰仗了这位空降兵总监。

他们公司，之前的价格、竞争数据都有，但一直没怎么用，报价全是靠经验。

这位总监来了后，除了日常的管理工作，还分客户、分对手、分产品、按时间做了好几个图表，把对手的报价特点，客户的中标价格趋势，讲得清清楚楚。

知已知彼，不赢才怪了。这就是我想说的，最高级的可量化，是呈现规律、呈现趋势。

已经发生的历史，无法改变，但过去的数字可以一定程度上体现趋势的方向。

如果你的工作成果，不光可量化，还能为今后的工作提供有价值的建议，那么这一个个数字，才真正活起来。

这才应该是一份工作在可量化上，努力的方向。作为职场人，你才担得起优秀这两个字。