但隔壁Steven好像做了个坐席分级管理的项目，要么用这个分级的标签去看看分布？计算完之后，不同级别的坐席在不同产品间的每周平均销量确实更加集中了，所以这个分类标签是有参考意义的，按此均值为基准，随便拍一个20%的提升去计算吧 。
哦，这个提升率，应该有人会说我不懂业务 。行吧，统计一个每日平均工作时长的数字备用 。
最后你打开了EXCEL，写好可变动的计算公式 。
在多次测算之后，你终于得出了一个可以够到这个销量的各个指标的提升比例及基数 。
找到技术同事，让他按时间序列分解一下每周的指标，抹平每个月不同工作日及不同特征（如年前的年终奖行情，五一、十一假期的提款旅游等带来的影响），得出每月的指标分解情况 。
最后的最后，就是开会让各个部门接受了 。
四、最后的碎碎念个人理解，无论是做业务数据分析、数据产品、运营管理等，都需要有此类的指标分解的基本功，不然终归是盲人摸象 。
重人力目标的分解及达成管理都是非常【重】的工作，而不是祭出一套技术的独孤九剑，就能无往不利的（除非技术使整体的生产模式发生了巨大变化） 。
【电销客户资源 电销资源吧】因为具体的数字可能比较敏感，所以没有写出，所以在上述实务部分，叙述总有点奇怪；但指标的分解，大体的流程即为：1.分解出框架->2.剔除我们改变不了的东西->3.拿到经验值->4.为它赋予一个合理的提升率->5.开会让大家接受（ 需要结合实际去做，结合自己实际的资源和限制去做） 。
这部分的内容，与其说是自己的体会，不如说是宋总和马总的教导，在此感谢他们 。
题图来自Unsplash，基于CC0协议

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