测试新人如何培养项目管理能力

　　职场小白上手新项目必须要了解的6个避坑小技巧，突破职场通用能力瓶颈。本文通过详细讲解这六个小技巧，希望能给萌新们带来一些帮助。

　　相信有很多职场新人会碰到这样一个场景，就是有天突然叫你到身边，告知将公司战略级产品的某块项目分配给你负责处理，但你此前根本没有接触过任何项目管理。

　　那么这时你肯定会抓耳挠腮、焦躁无措，不知如何往下规划和开展工作，而且还时不时夺命连环式追问进展，你却越发感到焦虑不安，生怕受到责罚，那么我们该如何应对这种困境呢？

　　下面我将就职场通用项目管理能力培养，从6个标准动作展开，希望可以给到萌新们些许启发。

　　1. 明确目标

　　首先作为刚步入职场的小白，在拿到交代的一个任务时，并不是急着找人问、要资源，然后按照要求把活干完，而是要弄清楚的是这到底是个什么样的事情，目前在哪个阶段，下一步准备到哪里去。　　

　　2. 拆解事项　　

　　一般在做拆解事项时，首先基于既定的项目指标罗列影响项目达成的潜在因素，在这里要提一下杜邦分析法：

　　它是源自于上世纪20年代美国杜邦公司为了能客观深入分析和比较企业经营效率和收益水平，将评估形式具化为财务指标，分别是净利润率、总资产周转率和财务杠杆(用权益乘数衡量)，这指标又是由更细化的经营指标统计而来，以此循环往复，可以拆分出更多下游指标。

　　有了此种思维指导，我们就可以从微观层面思考项目的完成路径了。以笔者曾经做过的舆情数据产品管理为例，为了提高该产品的用户满意度，通过和项目组的激烈讨论（业务和研发为了自己的利益往往是互相博弈和争辩），我们较终达成了一个会议结论，要求在年度目标里，系统数据覆盖率≥90%，分类识别准确率≥80%。

　　目标定下来了，接下来就是拆分事项模块了。

　　拆分层级建议列2层：

　　第1层为事项大类，归纳功能模块；

　　第2层为子项小类，归纳具体任务。

　　首先，数据覆盖率属于数据采集接入模块，识别准确率对应的是系统模型准确率模块，数据覆盖率又可以拆分出阵地覆盖率、采集完整率和及时率；识别准确率又分为产品分类准确率和舆情观点分类准确率，观点分类准确率可以拆解出中文准确率和英文准确率。

　　为了统计这些细分出来的指标，我们会罗列出对应的任务，比如在阵地覆盖率方面，目标采集阵地有50个，上半年H1要完成覆盖20个，下半年H2要完成覆盖30个，采集方式为采购供应商数据，数据接入范围涵盖公开渠道和内部系统的反馈数据。

　　值得注意的是，每个拆分出来的事项之间要遵循MECE原则（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，即“相互独立，完全穷尽”）。

　　3. 落实责任主体及完成时间

　　这一步十分重要，涉及到项目执行力。落实责任主体是为了将拆解出来的多个事项匹配到具体的责任人去执行，写明完成时间是为了确定每个事项的完成节点，这么做的好处是项目管理者可以更好评估所要投入的人力资源，合理排期。

　　4. 跟踪进展

　　这一环节要做的事情是定期更新每个事项完成列表，评估责任人是否按时按质按量完成任务，甚至是作为下属绩效考核的参考。项目管理者必须要有的一个意识是，每个事项在进行过程中肯定会碰到各种各样没有预料到的难题，比如阵地采集过程中发现Fackbook平台新的隐私安全政策禁止第三方抓取用户的评论数据，或者观点分类模型训练样本质量不高，数量不够等等。所以例行check事项是否顺利开展是很有必要的。

　　5. 识别风险

　　风险一般通过评估每个事项对应的测试指标来识别，由于其在项目执行中发生概率较大，所以单独列出来让大家加强记忆。

　　比如笔者曾经在负责系统模型准确率模块管理时，业务目标在是今年将100个观点分类准确率提高至70%，并上线至系统让用户可以正常试用。

　　我通过梳理观点分类体系及分配样本判读人力来推动进度往前赶，在9月份统计指标时发现已验收达标并上线运行的观点标签仅有45个，通过验收通过率识别到风险：截止第三季度观点分类完成率不足50%，离目标差距较大。但只剩1个季度的时间，因此我及时通报相关上级，建议项目组加大人力投入，力争达成项目既定指标。

　　这样做的好处是即使较后没有完成年度目标，主要的过错也不在你这一方，较终你可能会梳理出如下这张进展跟踪表。

　　6. 定期汇报

　　这个步骤是为了让知道项目的完成进展，已经取得了哪些效果，现在距离目标还有多远，而且作为这个项目的负责人你也可以通过总结难点，向求助资源配合，体现你的主动思考和资源协调能力，要好好利用这个机会展现自己的工作成果。

　　写在较后

　　从职场小白成长到能带新人的骨干，项目管理能力是一道必须跨越过去的槛，其遵循着PDCA的原则，坚持长期在工作中刻意训练这6个技巧，将有效避免掉绝大数的坑。