Uber的这幅图曾经给我留下很深的印象（见图2-12），我们假设Uber2014年靠这个模型“活”了，如何使用OKR来帮他们实现这一切呢？

1.目标设计

为了覆盖更多地区，让乘客有更好的体验，就要用更低的价格吸引乘客，用更少的候车等待时间；同时要增加Uber的司机数量，只有更多的车在路上，才能降低乘客的等待时间；要有更多的司机在路上，就要让司机接更多的单，所以每周工作时间也要更长，奖励司机的额度也要更多。另外让乘客等待时间减少，就要覆盖更多的地区。

图2-12 Uber的目标设计

Uber对中国市场的目标，主要是围绕一线城市，以及较为发达的二线城市展开，想覆盖更多的地区，让用户等待的时间更短，让司机空驶时间更短，从而可以利用更多的优惠来进行市场推广，围绕以上这些目标，Uber用OKR进行管理。^[1]

2.表格设计

我们来这样设计OKR（见图2-13）。

图2-13 Uber的OKR设计(www.daowen.com)

第一个O，招募更多的司机。这作为目标并不具体，因此需要用KR进行量化，第一个KR“所有地区的司机基数提升20%”，就非常清晰地表明，司机数量要在现有的基数上增加20%。第二个KR“工作时长延长至每周90小时”，这个指标通过工作时间的延长，来实现Uber服务区域的覆盖率，同时也促使让客户有更多的叫车机会。

第二个O，提升地区覆盖率，如何实现？通过三个KR来实现，第一个KR“上海的覆盖率提升至100%”很明确，在上海实现全覆盖，以确保客户打开Uber APP可以看到周边有车。第二个KR“所有活跃城市的覆盖率提升至75%”，对活跃城市的Uber汽车数量全部提升到75%的覆盖率，这说明要对这些城市加大Uber司机的招募。第三个KR“通勤高峰期，所有覆盖地区的每次接客时间降至10分钟以下”，在高峰时段，降低乘客的等候时间，从而提升乘客的满意度。

第三个O，提升司机满意度，满意度是相对比较虚的目标，而且与评估的样表有很直接的关系，有些指标放入后对满意度指数会有直接的影响，而放入的指标如果没有影响，则显得数据本身意义不大。因此由两个KR来实现，一个KR“定义并评估司机的满意指数”，这就是要先解决收集的指标有哪些，要有客观性也要有代表性，不然做出来的结果就会失去意义。第二个KR是“提升此指数到75%以上”，这说明有了满意度指数，再进行满意度调查，可能第一次调查时该指数不能达到75%，调查出差距，也就有了改进目标，从而可以持续推动满意度指数提高到75%以上。

3.总结点评

通过建立以上量化后的目标，实现了以下三件事：

清楚地认识到对于Uber，什么是当务之急；

建立了容易认知的具体目标以及清晰的成败评判标准；

相对于自然增长，现在基于更有野心的目标进行衡量，掌握了主动性和节奏感。