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生成式AI行銷指南:須知4C優勢、4C挑戰與DARE架構
行銷人員在運用生成式AI時,須了解4C良機:客製化(Customization)、創造力(Creativity)、連結性(Connectivity),和認知成本(Cost of Cognition);與4C風險:編造虛構(Confabulation)、消費者反感(Consumer Reactance)、版權(Copyright),和網路安全(Cybersecurity)。並以「DARE架構」來協助行銷人判斷如何活用這項技術——分解(Decompose)、分析( Analyze)、實現(Realize)、評估(Evaluate)。
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2024/08/19
笨蛋!重點是指標管理!
領導人,你還只是單純設定業績目標,來驅動你的團隊嗎?試試用「指標」來進行管理吧!
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2024/02/21
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零售商無法採用先進數據分析的 6 大癥結
雖然先進的數據分析可以帶來許多好處,但除了大型零售商採用之外,許多零售商仍然使用基本的分析技術。本文指出,箇中原因是文化、組織、人員、流程、系統與數據。零售商必須重新設計組織以及進行策略投資,才能從根本解決問題。
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2023/03/15
不確定時期的創新:2022年給我們的5個教訓
2022年是不確定的一年,經濟動盪、勞動力衰退、氣候變遷、網路威脅、新科技狂熱等等,都讓企業面臨鉅變,有的甚至失敗收場。企業要從這些不確定性學到哪些教訓,經理人要掌握哪些重點才能創新,為組織創造商機?本文帶你來看看。
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2023/01/12
糾結數字,可能搞垮策略!別讓衡量細節壞了事業大計
策略是抽象的,因此員工常用評估策略執行成效的具體衡量指標,來替代策略。公司很容易陷入這種陷阱,但能採取步驟來避免。例如,讓負責執行策略的人參與擬定策略,使他們更可能掌握策略,也較不可能用衡量指標來替代策略。
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2019/09/18
知識報酬率幾何?
關於如何計算知識報酬率,一直是個未解的問題。早期的算法忽視了知識在實際上為組織帶來的效益,因此缺乏說服力。然而,隨著時間推移,儘管尚未有統一的標準計算方法,但人們對如何衡量知識管理的報酬率已經有了更清晰的理解。
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2006/12/01
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