组织绩效问题的自我诊断方法.doc

组织绩效问题的自我诊断方法前不久，某银行二级分行杨行长忧心忡忡地说：“公司业务部的客户经理士气低落，积极性不高，开门红快接近尾声了，很多业务指标完成率还不到三分之一，如果不想办法提高他们的积极性，必然会影响到全行的业务发展，事关重大，你们是专家，帮我们看看这只队伍到底出了什么问题？”士气低落，积极性不高只是表面现象，我们可以列举出诸多原因：比如绩效考核不公平，薪酬设计不合理；客户经理的营销能力不强，进而导致拓展业务时有畏难情绪；部门内职责划分不够清晰，导致团队成员互相推诿，进而影响到积极性……那如何才能够透过现象抓住问题的本质，从而帮助组织找到问题的根源呢？智鼎公司根据多年咨询实践，探索出了高绩效的人力资源系统CODE模型，从而建立起了诊断和提升组织绩效问题的思维框架，便于我们从纷繁复杂的现象和问题中找到关键点。一、诊断模型什么是CODE模型呢？CODE是能力（Competency）、组织（Organization）、产出（Delivery）、活力（Energy）的简称，具体解释请见下图。 图1 CODE模型示意图 CODE模型为我们诊断组织问题提供了理论依据，在实际应用过程中，必须借助一些方法或工具来运用好这一模型。通常采用的工具有访谈法和问卷法。接下来我们以文章开头提到的案例来阐述CODE模型在组织诊断中的运用。二、诊断工具1、访谈法访谈提纲的设计首先我们根据CODE模型所涵盖的四个方面进行访谈提纲的设计，这样才能够使访谈做到有章可循，真正能够对CODE的四个方面有深入全面的了解，最终获取想要收集的信息。导致出现上述案例中情况的原因很多，以能力（Competency，C）为例，可能是由于管理者管理能力的不足，从而限制了客户经理能力的发挥，进而导致客户经理积极性不高；也有可能是客户经理本身能力不足，在营销客户时沟通技巧或策略不够丰富，不断遭到客户的拒绝，导致积极性的挫伤……。因此有必要通过访谈收集相关的信息，比如在访谈提纲中我们可以编制题目“以往对客户经理队伍是如何培养的？2010年在这方面做了哪些工作？”来获取相关信息。另外，由于访谈对象的工作性质以及管理层级不同，因此在设计访谈提纲时要有针对性，不能一概而论。访谈对象的选取访谈对象的选取涉及两方面的内容，一是选择哪些人作为访谈的对象；二是要选择多少人接受访谈。本案例中，需选择公司业务部以及相关的部门和人员。根据对银行组织结构的了解，我们选择了相关行级领导、部门领导、与公司业务部有业务关系的相关部门领导、员工以及客户经理，这样我们可以从不同层面来获取访谈对象对C、O、D、E的看法，有助于使收集到的信息更加深入全面，并做到相互印证，去伪存真。因此在选择访谈对象的时候，涉及的层面尽量要广，要有代表性。至于访谈对象的数量，笔者建议在一定范围内尽可能多的选择，这样有利于使获取的信息真实可靠。2、问卷法根据CODE模型设计针对客户经理的问卷。问卷的内容从C、O、D、E四个方面来设计，同时每个方面下面包含不同的具体维度。这些维度需要专门的设计，以能力（C）为例，具体包括客户沟通、业务拓展、承压能力、资源协调等维度，因为这几个方面都是客户经理在营销客户过程中必须具备的能力。三、诊断结果的整合通过对访谈资料的分析，我们可以发现C、O、D、E中哪些方面导致组织问题的产生。对问卷收集到的数据进行统计，能够得出在C、O、D、E四个方面的得分，通过得分的高低，来判断组织存在的关键问题。在上述案例中，一方面，我们通过访谈了解到客户经理对薪酬体系的内部公平性和外部竞争性评价较低、薪酬体系缺乏透明度、员工对收入满意度不高等，这些都影响到了他们的工作主动性；部门内部缺乏系统性、针对性的培训，也导致客户经理在营销客户时的技巧和策略不够丰富等。另一方面，我们通过对问卷的统计分析，得到如下的结果： 图2 CODE各项的得分 从图2中，我们可以看出客户经理的能力（C）和产出（D）得分较低。结合问卷中关于能力（C）和产出（D）的题目，我们发现客户经理缺乏系统的产品和营销技能的培训，导致在营销客户时，营销能力不足，同时不能充分理解客户的需求并提供有针对的产品服务，再加上指标压力比较大，导致客户经理的承压能力较低。目前的绩效考核和薪酬设计，让客户经理感受到付出和回报不成比例。综合访谈和问卷调查结果，我们可以诊断出该银行主要是能力（C）和产出（D）两个方面影响了客户经理积极性的发挥。四、解决方案的提出CODE模型能够帮助组织发现存在的深层次问题，在发现问题的基础上解决问题才能达到组织所期望的目的。通过对上述案例的分析，我们建议该银行加强对客户经理的培训，比如营销技能、商务礼仪知识的培训；建议管理者调整部门内绩效考核和薪酬设计的办法等。以上是笔者对CODE模型的初步运用和简单尝试，在实际运用时还会存在这样那样的问题，比如CODE模型中所包含的四个方面具体包括哪些丰富的内涵？应该采用哪些工具才能更好地运用好这一模型？不同工具之间的结果如何进行整合？等等。这些都需要我们在今后的实践中不断探索和解决，从而