组织的协同演进机制：Metrics体系

KPI是传统管理最重要的基石，目标被层层分解和考核，以保证执行。但创新难以被管理，那么创智者如何协作，绩效如何被评估？一批互联网组织充分利用互联网技术，发展出了一套实时在线的、客户导向的、相对客观的绩效评估体系。它通常被称为Metrics体系。（参见副栏“Metrics和传统KPI的不同”）

Metrics用可以度量的指标体系，以完全数据化的方式测量、评估和监控创新，并定义创新的价值目标，以及相应的优化方向。它包含三个重要的组件：指标研发、实时监测系统，以及A/B测试*的机制和系统。指标研发本质上就是对战略目标和价值取向进行科学的数据化定义，将其转换为可精确量化的计算和评估方法，以及机器学习可使用的优化方程，例如转化率和用户满意度。**Metrics监测系统（一般以计分卡、仪表盘的形式）实时呈现产品在各种指标维度上的表现和状况，进行实时的产品（包括算法或功能）评估，并根据目标方程调整参数、策略、设计，使产品向期望方向优化。A/B测试以Metrics为定量标杆，以科学的实验方法，对每一次创新和迭代进行测试评估或赛马PK，而只有在Metrics定义的框架内胜出才能上线，成为真正的产品。

在Metrics的体系下，组织的监控、评估和决策都以一种透明、客观、实时的方式自动完成。比如Facebook每天对来自全球十多亿活跃用户的运营就基于两个主要指标（Goal Metrics）：用户体验和广告营收。这两个指标连接着界面和系统背后成千上万的数据点，以及众多相应的运营、设计和算法的协同团队。当一个指标的数值需要被调整，新的目标都会即时分解和归属到所有相关的功能点（和团队），从而指导设计和算法的修正，协同地向新目标迭代。例如改善用户体验可能就涉及到提升广告精准度、降低广告曝光、优化交互设计等诸多方面的共同努力。2015年“双11”天猫手淘的个性化导购，就是真正实时地在Metrics的协调和控制下持续优化每一个交互的效率和体验，并在当天根据不同时点平台整体优化目标的变化而自动调整各种算法，从而达成最完美的大促效果。

Metrics体系彻底改变了过去组织的层级管理和绩效考核的功能和模式。每一个创新对产品的提升、每一个团队对组织的贡献，都以科学客观的实验来检验，以精确的计算来量化，并且是即时的，透明昭然。这也是我们看到在Google、Facebook这样的公司传统管理被弱化、层级逐渐消融的主要推动力。

另外一个重要的特点，同行评议（peer-review）和专业委员会评估的制度，作为数据化绩效机制相辅相成的补充，可以评估小团队内部的交互和贡献，以及运行机制更复杂、影响更深远的技术创新（尤其是中后台、底层的架构技术）。Metrics可以精确评估局部创新产生的整体价值，规避和协调重复或者冲突的局部创新，实现实时的全局优化。在赋能型组织中，Metrics就是组织生态体的智能信号系统，让自组织、分布式、既竞争又合作的前端试错和创新得以敏捷反馈、协调同步，一致推动组织演进。当然，这样的Metrics体系的发展本身就是组织发展最重要的工作之一。