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量化管理：让团队健康成长王文卿用数据说话，是管理者一项必备的素质。而在管理系统中预测、计划、控制、报告都是以量化的数据作为基础，可见量化管理在项目管理中的重要性。项目管理中涉及4个环节，无论是报告式的文字还是表格式的管理工具，数据是会经常见到的。能有效避开一些可以避免的错误，我们的量化管理才能起到真正的作用。常犯5个错误定性分析多于定量分析。定性分析多必导致工作的模糊，而工作的发展和进度又必须以数据为基础，所以会存在很多定性带来的问题。结果小于计划。计划制定了，经过执行发现结果往往小于计划。领导不满，属下也充满委屈。结果小于计划时，一个重要的方面就是计划的模糊，并且下属没有得到精确的解读。所以，他们认为自己经过努力实现了，但在领导看来，却没有实现。另外就是对执行的不到位和控制的不量化，针对此类问题，计划制定后，团队要按照这个目标进行工作，并且务必要实现这个目标。数据没有甄别。量化的观念已经深入人心，方法也得到普及，但由于执行人员素质参差不齐，对自己得到的数据理解不一，凡是数据都作为依据反馈给上级。结果却发现，通过一系列的分析，所得结果远远高于现实情况，明显有水分。这种虚假上报的行为于工作不利，大大损害了量化真实性的原则和底线。如不加以辨识和甄别，作为决策的依据进行执行，可想而知，结果会是什么样的。应对得到的数据进行有据可查的追溯，并对结果进行预估核对，对于明显不符要求的数据进行处理，直至所有数据真实有效才作为分析的依据。控制没有量化。量化的计划被执行，但控制没有量化，时间没有具体到每个人身上，需要的结果没有量化为具体的数量，人性弱点再次发挥了优势，往往就会出现常说的“大锅饭”现象。是否将所有计划和控制都具体到人头上，是管理中的一大难题。因为团队作业和单体作业各有优势，而并非所有工种都能将任务分解到具体人头上，这就造成了团队作业的天然土壤，一旦控制没有具体到人头上，或是无法具体控制到人头上，那么管理中就会出现控制不可量化的现象。量化范围模糊。量化范围没有具体到真正的细节，最终导致执行结果出现偏差。针对量化范围模糊的问题，有人不认同这是一种错误，而是领导风格的不同导致，但从结果导向看，量化范围模糊不是最关紧要的。如此一来，如果团队规模小，执行人员有着较高的自觉性，还能避免此类错误。而现实中，规模较大的团队较多，就无法保障整体作业的觉悟性，管理之所以存在，就是要解决此类问题。量化3大节点项目管理之所以有量化管理，其目的在于无论出现任何意外情况，都务必保障所有结果准确无误的达成。因此，从开始到结果，都必须以量化的数据进行监督和检验。目标要量化。目标量化要具体到每个细节，“客户满意度要提升20%、市场占有率要提升10%”对于所有需要解读的地方，一定要使每个人确认理解为止，必要时进行抽查核实他们得到的信息是否是100%理解。方法要量化。在项目管理中，方法要量化往往被人忽视或者是弱化。领导给出了目标也进行了全面的解读，但没有给出方法或是给出的方法不适用。这里并非要求所有执行人员千篇一律刻板执行，但作为一个参考方法，能减少人员工作的浪费。特别对于基层管理人员来说，是实用的。至于高层管理者，则另当别论，因为他们面临的问题是要发挥自己的主观能动性接受任务，这点是基层人员无法达到的。结果要量化。对于结果量化，上面有所阐述。这里需要提醒的是，结果不能只有一个，在一个大的结果下，应该有阶段性的小结果，以便不断地调整以适应新的情况，最终保证大的结果完全实现。除此之外，量化管理还需注意真实有效、去伪存真。数据的真实性是使用的底线，数据的有效性是需要管理者甄别筛选的，并非所有数据都有用，一些干扰性的数据要进行排除。在去伪存真的过程中，需要保持敏锐的观察力和对事实高度的洞察力。在所有数据中，对数据的缺失和对未来发展的不预见性，都能导致量化管理的不到位。因此在量化管理中要能用全面的、发展的眼光看待这些数据，并能有一定的预见性，预估未来发展的趋势，以更好地利用现有的数据。数据不是单一的孤立的存在的，因此在量化管理时要注意数据间的联系性和系统性，以保证数据与数据之间是整体的联系的，往往在数据与数据之间，能产生很多有用的信息。量化管理，作为管理中一个重要的作业方法，不仅给管理者带来科学的依据，而且能在量化管理中让自己的团队得到成长和发展。在一些