京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | 你微笑时。好美来源 | ID:ctpm366288
有一些人,十分有意愿学习,非常努力,智商情商也都正常,然而工作产出却非常低,甚至不如很多资质低于他们的人。
我一直百思不得其解,一度怀疑自己看人不准。直到前阵子看到吴军的这段叙述,才幡然醒悟。
我仔细回想了这些人的工作方式,将其与产出高的人相比,发现他们无一例外都存在三个问题。
只关注任务,不关注目标
假如你的老板正在飞机上,还有1小时落地,下来之后需要给客户做一个重要汇报,而你需要给他做一份PPT。
但因为你错估了时间,导致PPT草草做完,而且发现其中一些数据没有,你怎么办?
低效人士的做法是:疯狂地找数据,最后可能数据有了,然而PPT没有来得及做完,或者质量不高。
一般人的做法是:找人帮自己一起找数据。
而最高效的那些人:会根据老板此次汇报的目的,判断这些数据在其中的作用大小。如果作用不大,那么就把时间花在完善重要页数、而不是找数据上;如果很关键,那么就找其他人帮忙,或者找一些替代数据。
这三类人之间的差距,其实就是任务导向与目标导向的差距。
我此前的咨询公司,在做高潜人才研究的时候,有个发现:
高潜力的人才是有共性的,具备这些共性的人,几乎做什么都能做好,而不具备的,几乎做任何工作都会障碍重重。
这其中,有一项共性就是Result-driven(结果驱动)。
那些高产出的人,未必动作更快,而是更善于判断,什么事情对结果是最有效的。然后,用尽一切办法保证结果达成,而不是死守着原有的工作任务。
实际上,结果驱动不仅仅是一种工作习惯,更是一种思维方式,以终为始的思维模式。
这种以终为始的思维模式,是我自己刻意训练的最有用的思维模式之一。
比如以前有人问我:“如何让自己对一个行业有真知灼见?”
想想看,如果是你,会如何回答?
我的回答方式是反问她:“具备真知灼见的目的是什么呢?是想让客户更加信任你,还是想让老板看到你的进步?”
假设你是希望客户信任你,觉得你懂他,那你要做的,就是看这个行业里的客户有什么痛点,然后针对这几个痛点,下功夫研究和分析,有更多洞见,然后借机沟通出去。
了解一个行业,是一个太大的话题,没有目标,根本无从下手。
没有结果驱动的思维,而仅仅死守着工作任务,最终就是出工不出活儿。
激式工作,而非统筹式工作
如果你观察周围的同事,会发现,整天风风火火、急得上蹿下跳、各种任务来回切换的人,有时候产出并不高。
看他们工作,就好像打地鼠一样,打完一个,另一个又冒上来,连看的人都跟着焦虑起来。
而另一类人,他们做事专注、条理清晰、看起来很淡定,但最后,多困难的事儿都默默搞定了。
两者的差别就在于,第一类人总是应激式工作。
他们每天起来的第一件事,不是规划当天的工作,而是马上投入工作,以至于到了下班之后,发现还有很多事情没做完,而没做完的,可能又是最重要的。
另外,领导临时给个任务、客户临时有个要求、同事临时要个数据,他们都会停下手里的事情,去忙这些。最终,在任务的切换上花费了巨大的精力。
我跟公司的运营打过一个比方:
假设你每项工作任务平均半小时可以做完,而任务之间的切换通常也要半小时,如果你经常一项不做完就切换到下一项,就算每个任务中途切换一次吧。
那就意味着,8小时的工作时间,你至少有4小时都花在任务切换上了。
这种应激式工作方式无疑是低效的。那什么才是高效的呢?统筹式工作。
真正的统筹式工作,有几个特征:
1 有计划地工作
我通常周日晚上就会排好下周每天的工作,而每天早上会排好当天的工作。
而且,任务清单在工作的时候一直开着、实时更新,完成一项删掉一项,临时增加一项就插入相应的时间段,当天完不成的、非紧急的任务,我就改成第二天的日期。
这种方式,会让自己很有掌控感,多少事情来了,都不会乱了阵脚。
当然,在做计划的时候,你需要为高价值问题分配最多的专项时间。
因为大部分人在80%的时间里都是做无用功,根本原因就是没搞清楚真正要解决的问题。
2 形成自己固定的时间习惯
比如我的习惯是:
在上午做需要烧脑的事情、在交通工具上听书、在饭后效率不高的时候集中回复微信消息和留言、在等人的时候构思下篇文章主题、在疲劳的时候刷一下公众号、在傍晚的时候跟团队开会、在晚上做一个简单总结。
这种习惯,一方面把不同难度的工作跟自己的效率波峰波谷相匹配,达到效率最大化。
另一方面,我会清楚地知道,5分钟、10分钟、30分钟,对我来说分别可以干什么,这样就不会一有碎片时间,就习惯性地刷朋友圈了。
3 及时记录、每天总结
当你正在工作的时候,老板布置了一个任务、客户又来了一个问题,你会如何呢?
很多人就直接扑到临时任务上去了,但真正好的做法是:
如果不是十万火急,你可以快速用关键词记在笔记本上,不需要任何思考,然后马上回到刚才的任务,做完再看笔记本。
另外,你在一天当中,学到了什么、犯了什么错误,当时也要记下来,因为过了那个时候,你很快就会忘,然后继续犯这个错误。
当然,这些记录,晚上都需要进行整理。
我曾说过,此前8年多的顾问生涯里,成长最快的那半年,我每天都坚持写工作日记。
另外,记录还有一个好处,就是可以减轻大脑负担。
每天的例行工作、自己常犯的错误,这些都可以列清单。
你的大脑是用来思考的,是很宝贵的,别把一支笔就可以做的事情,强加给你的大脑来做。
03
几乎从不“偷懒”
“懒癌”是第一生产力。
仔细盘点一下,我们哪样创新不是因为懒呢?
不想走路,有了汽车;不想爬楼,有了电梯;不想打扫,有了扫地机器人……
工作中的大部分事情,并不是一次性的,而是持续的,那么就可以在第一次做的时候,搭好框架。
比如,我让运营每周做一次数据分析,这个事情是重复性的,所以高效的做法是:
建一张excel表格,把固定需要分析的参数都做好公式,每周只需要把导出来的源数据贴进去,刷新之后参数就出来,然后只需要看参数来得出结论。
当然,这里所说的“偷懒”,不仅是善用工具,还包括善用他人。
比如,你从来没做过数据分析,那么就先去找找前人怎么做的;
比如,你有自己的团队或者实习生,那就不要做任何他们就可以做的事情;
再比如,去运营社群,摸索出一套群主激励机制,比你自己去做群主,要高效得多。
所以,这三个让你Work Smart的工作方式,听起来难吗?一点也不,而且你很可能也听说过。
但是,为什么很多人做不到呢?我观察下来,有几个障碍:
1 工作环境所限
很多人的工作性质,就不是结果导向型的,而是任务导向型的。
他的工作岗位要求他做的,就是完成任务,至于背后的出发点,不需要知道。而且,领导有可能就是考核努力、考核苦劳,而不是考核产出。
实际上,工作性质对一个人的思维方式、行为习惯的影响,大到超乎想象。
你去看,刚毕业的时候,一个学校一个专业的同学,看起来差不多。
但过了几年,你会发现,只要接触一个人几分钟,听他说几句话,就能大致判断出他的职业。
再极端一些的,多年前我曾经因为要帮客户设计流程,去他们的生产线观察生产过程。
在噪音极大、灯光昏暗的厂房里,我看着流水线工人机械地盯着机器、等待换箱,几个小时下来,我自己也开始反应迟钝、敏锐度下降了。
2 没有资深的人辅导
从开头的案例可以看出,Google工程师那么优秀的一群人,在从校园进入公司之后,也需要有经验的人辅导。
但很多公司并不像Google那样,重视对新人工作方式的培养,将Work Smart提到非常高的位置。
他们往往只重视教员工What(需要做哪些事情、用什么工具等等),却没有How(如何聪明地做这些事情)和Why(这些事情对公司、对客户有什么帮助、要达到何种目的),导致员工的聪明才干发挥不出来,没有成就感。
3 思维方式固化
一部分人,会在工作多年之后,发现工作性质和工作环境的负面影响,醒悟过来想要改变。
然而,从学校踏入社会的这几年,是思维和工作方式形成的关键几年。如果任务导向、应激式努力、闷头蛮干的工作方式在大脑中固化了,形成了下意识思维,是很难扭转过来的。
我带过几个人,此前的工作经历都是任务式、应激式的,在跟他们合作的时候,的确能够感受到他们与自己固有思维作斗争的痛苦与挣扎。
然而,并不是每个人最终都能挣扎出来、突破自我。
所以,年轻时候的工作选择,你选择的不只是一份工作,而是一种思维习惯、工作方式、价值观甚至生活方式。
在初入职场的几年,处于何种工作环境、跟谁一起工作、被谁辅导工作,足以影响你的下半辈子。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10