OKRs 看起來很容易理解 … 一開始是這樣的.

為了成功運用 OKRs，你必須清楚地陳述你的目標（Objective）和關鍵成果（Key Results）。OKRs 本質上很簡單——首先，你需要設定 目標，這是你希望達成的 願景目標，例如：

目標：開發全球領先的 AI Python 代碼生成系統。

接下來，你需要列出可衡量的結果，也就是證明你已實現目標的關鍵成果：

• 關鍵成果 1：證明 AI 代碼可提升手動編碼效率 50%。
• 關鍵成果 2：證明 AI 代碼可降低成本達 75%。
• 關鍵成果 3：證明 AI 代碼可減少客戶回報的錯誤 85%。

看起來很簡單，對吧？但其實並不容易。

如何撰寫良好的目標（Objectives）

撰寫目標時，應遵循以下簡單原則：

• 鼓舞人心 —— 讓團隊為共同目標而努力。
• 具有挑戰性 —— 不斷提升、突破昨天的成就。
• 清晰明確 —— 簡單易懂，任何人都能理解。
• 可達成 —— 目標應具備一定的挑戰性，但仍然現實可行。
• 對齊公司願景 —— 目標應該與公司的整體願景保持一致。

此外，建議目標以動詞開頭，因為這樣可以更具行動導向，明確方向，也更能激勵團隊。

目標——從差到較好再到優秀

以下是一些目標的案例，從不佳到優秀的轉變：

上表僅供示例之用——產業、產品、市場將決定其適用的背景。

這張表的重點在於，你需要學會判斷一個精心構建的目標與不夠完善的目標之間的差異。你可以透過在腦海中逐項檢查清單來達成這一點。

OKRs 應與上層目標保持一致

所有 OKRs 都應以某種方式與上層目標保持一致，最終與公司的使命和願景相連。忽視這一點，將失去 OKRs 的核心價值——對齊（Alignment）。

在實踐中，我們可以在目標的末尾加上 “以.” 來表示與上層 OKRs 的聯繫。例如：

• 開發全球領先的 AI Python 代碼生成系統，以提升我們在 AI 軟件技術領域的影響力。

OKRs 的三種類型

在《Measure What Matters》這本書中，John Doerr 提到兩種類型的 OKRs：

• 承諾型 OKRs（Committed OKRs） —— 必須達成（成功率很高）。
• 願景型 OKRs（Aspirational OKRs） —— 具挑戰性但可達成（Google 約有 70% 成功率）。

在《Measure What Matters》OKRs 認證課程中，又新增了第三種 OKR 類型：

• 學習型 OKRs（Learning OKRs） —— 沒有具體成果，但目標是學習特定內容，以便後續制定承諾型或願景型 OKRs。

在科技公司中，許多團隊會先進行可行性研究，學習型 OKR 可用於回答：“我們希望在 90 天內學習什麼？”

如何撰寫良好的關鍵成果（Key Results）

撰寫關鍵成果時，一個常見的錯誤是將它們列為任務。例如：

目標：開發領先的 AI Python 代碼生成器

• 關鍵成果：研究現有編程問題
• 關鍵成果：設計解決方案的基本功能
• 關鍵成果：編碼
• 關鍵成果：測試
• 關鍵成果：原型設計
• 關鍵成果：制定市場策略
• 關鍵成果：推動產品銷售

這些 不是 關鍵成果，而是需要執行的任務。OKRs 應該是 目標 和 成果，而非具體任務。為了確保撰寫良好的 KRs，可以遵循以下公式：

重要的關鍵結果公式

我們將根據（關鍵結果）來衡量（目標）。

• 我們將“開發世界領先的AI Python程式碼產生器”，以“展示AI編碼可以將手動編碼時間縮短50％”來衡量。

三種類型的關鍵成果（Key Results）

在 OKRs 認證課程中，關鍵成果分為三類：

• 輸入型關鍵成果（Input KRs） —— 這些是可衡量的活動，但本身不產生具體成果。例如：“發布五篇行業趨勢博客。”
• 輸出型關鍵成果（Output KRs） —— 這些是活動的結果，通常可在整個 OKR 期間追蹤進展。例如：“網站流量增加 20%。”
• 結果型關鍵成果（Outcome KRs） —— 這是最終影響或成果的衡量標準，雖然不一定能持續追蹤，但卻是最有意義的成功指標。例如：“提升客戶留存率 10%。”

此外，關鍵成果應該：

• 具有挑戰性 —— 設定高標準。
• 清晰明確 —— 讓人毫無疑問地了解應達成的結果。
• 有時間限制 —— 設定明確的截止日期。
• 可衡量 —— 使用數據或進度追蹤來衡量結果。