在很多企業裏，你可能見過這樣的畫面：

年初目標層層分解，寫進 OKR 和專項方案裏，到了年中卻很難説清到底執行到哪一步；
市場、運營、銷售各自做了不少動作——投廣告、搞活動、發優惠券、做培訓——但覆盤時只能看到一堆 GMV、UV、CTR，很難回答“到底哪一招真正起作用”；
一線團隊憑經驗作戰，總部憑感覺指揮，數據報表越做越多，卻沒能沉澱出一套穩定、可覆盤的決策方法。

表面上看，這是“缺數據”還是“數據不好用”的問題；

往下追一層，會發現更本質的癥結是——企業在目標、策略和結果之間，缺了一條清晰、可追蹤、可歸因的“數據鏈”。

指標管理與 OSM 策略體系（Objective–Strategy–Measure）的結合，正在把這條鏈補出來：它不只是在幫你“看數”，而是在試圖為企業裝上一套“策略導航”——目標怎麼定、策略怎麼拆、過程怎麼追、結果如何歸因，以及，下一步該怎麼調。

一、從“有很多 KPI”，到“真正有一條策略鏈路”

在不少組織裏，目標和指標並不缺。年度營收、利潤、增速、復購率、轉化率，各種 KPI 都寫得清清楚楚，經營分析會上也能拿出一摞報表。但如果追問三件事，答案往往並不那麼清晰：

這一輪增長，具體是哪幾類策略共同堆出來的？

在所有動作裏，哪一類策略的邊際收益最高，值得加碼？

同樣一筆預算，如果重新分配到不同策略上，效果會怎樣變化？

以一家零售企業為例，他們希望提升會員復購率。常見的操作路徑是短信觸達、會員專屬活動、積分激勵、老客帶新等一股腦兒鋪開。活動結束後，他們看到的是整體 GMV 和復購率的變化，卻很難搞清楚到底是短信更有效，還是積分更有用，哪些城市對線下活動更敏感，哪些客羣對價格更加敏感。

這就是典型的“盲打”：有目標、有動作、有結果，但缺乏一條從目標出發、貫穿策略與結果的邏輯主線。

指標只是“看見了發生了什麼”，卻沒法解釋“為什麼這樣發生”，更難支撐下一步“該怎麼做得更好”。

二、OSM策略體系：先把目標、策略和衡量方式“説清楚”

要讓策略擺脱“盲打”，第一步不是再做一套更復雜的報表，而是用一種所有人都能聽得懂的方式，把目標、策略和衡量方式組織起來。

OSM 策略體系提供的，就是這樣一種結構化表達。

所謂 O，是企業真正關心的經營結果。例如“季度會員復購率提升 5%”“新客首單轉化率提升 3 個百分點”。它不是一句“多增長一點”，而是有指標、有時間範圍的清晰目標。

S 對應的是圍繞這個目標可選的路徑。提升復購率，可以通過端外廣告帶回流量，可以通過會員專屬活動增強黏性，也可以通過積分激勵、老客帶新等方式撬動存量。在 OSM 體系裏，每一類動作不再只是分散在 PPT 和項目文檔裏的“活動”，而是被收納進一個可以管理、對比、複用的“策略庫”。

M 是對策略是否有效的衡量。這裏既包括最終結果，例如“復購率提升多少”“新增付費會員多少”，也包括在策略執行過程中可觀測的關鍵事件，比如活動頁面的曝光和點擊、券的領取與核銷、不同客羣的響應情況等。這些事件被定義為可以追蹤的“策略信號”，是後續做歸因分析的基礎。

在那家零售企業的實踐中，他們先在“經營目標管理”模塊中確認季度復購率的目標，再在“經營策略管理”中，把端外廣告、會員專屬活動、積分激勵等策略逐一登記，併為每一類策略綁定子目標和關鍵業務事件。此後，每當一筆訂單完成，系統都會根據預設的歸因規則，判斷它與哪些策略相關，分別貢獻了多少增量，最終沉澱成一張直觀的“策略貢獻圖譜”。

這張圖譜所帶來的變化在於：管理層第一次可以相對篤定地回答，“這 5 個百分點的復購率提升，大致是由哪些策略堆出來的，各自貢獻多大”，而不再只停留在“那幾場活動好像不錯”的印象層面。

三、從“人找數”到“AI 問策”：決策入口被悄悄改寫

有了 OSM 化的指標與策略體系，企業基本具備了把增長“講清楚”的能力。

但在很多公司，決策的日常流程依然是這樣的：業務負責人提出一個問題，數據團隊根據問題設計報表，幾輪迭代之後把數字給到業務，再由業務去比對、猜測和判斷。哪怕有了不錯的 BI 平台，這個過程通常也要用“天”為單位來計時。當 AI 智能分析引擎接入 OSM 體系之後，決策的入口開始變化。業務不再必須從“看數”開始，而是可以直接從“提問”開始。

同樣還是那家零售企業，一個區域負責人想了解不同策略在不同城市的表現，他不必先翻各種報表，而是可以直接問系統一句：“對比一下上海和杭州，新客首單轉化相關策略的貢獻有什麼差異？”在一個“指標 + OSM + AI 問策”一體化的平台裏，這句話背後會觸發一連串動作：

系統先解析“新客首單轉化”對應的目標和指標，再找到與這個目標綁定的一組策略，檢索在同一時間窗口內各地的歸因結果，最後生成一段業務語言的對比分析——上海地區線下活動的貢獻更高，而杭州地區短視頻廣告的轉化效率更好；如果考慮預算重新分配，整體轉化率還有多少提升空間。

從管理者視角看，他們獲得的不再是一堆散落的數字，而是一段圍繞“策略–效果–建議”展開的解釋。

從數據團隊視角看，反覆被問的共性問題被沉澱進了系統，而不是每次都要從頭搭一張報表。

從組織視角看，決策週期從“先排隊，再開會”縮短成了“隨問隨答”，但每一個回答背後，又都有指標體系和歸因邏輯做支撐。

“AI 問策”的前提，是一套可被理解的 OSM 化指標與策略體系。

AI 只是來做最後兩件事：幫你把問題翻譯成指標與策略的組合查詢，再把查詢結果翻譯回業務聽得懂的話。四、策略能力，正在變成企業的“隱形基礎設施”當資源、技術、渠道的差異在持續縮小時，企業之間真正拉開距離的，很可能不是“誰擁有什麼工具”，而是“誰能更快、更系統地把策略跑通”。

用指標管理和 OSM 打底，再疊加 AI 問策能力，實質上是在為企業重建一種新的“經營基礎設施”：目標可以被分解成一張張清晰的策略地圖，而不再停留在口號層面；策略可以被登記、打標籤、複用和淘汰，而不是埋在一封封郵件、一個個項目和一場場會議裏；結果不僅是好或壞、漲或跌，還可以被拆解成一塊塊可度量的貢獻，反向指導下一輪資源配置。

這些能力一旦穩定下來，組織的氣質是會變化的。預算調整不再主要依賴感覺，而是更多基於不同策略單元的邊際回報；跨部門的協調討論，不再是各説各話，而是圍繞同一套指標與歸因結果展開；一線和總部之間的溝通，也能更容易落在“具體哪一類策略在什麼條件下有效”上，而不是簡單的“多做一點活動”。

從這個意義上講，指標管理 + OSM 不是一個新名詞，而是一種新的經營習慣：

習慣於先把目標説清楚，再把策略説清楚；

習慣於把策略和結果對應起來，而不是事後憑印象評價；

習慣於在數據基礎之上迭代打法，而不是在感覺基礎上調整方向。

當這種習慣被系統化、工具化、智能化之後，它就逐漸變成企業的“隱形基礎設施”：不那麼顯眼，但時時刻刻影響着資源的流向、組織的選擇和結果的質量。