跨团队 OKR 协作

欢迎回到第 15 章的学习。在上一节，我们学习了业务团队 OKR 案例。现在我们要学习跨团队 OKR 协作。

本节将学习：产品团队 OKR、工程团队 OKR、运营团队 OKR、数据关联。

各团队 OKR

跨团队 OKR 协作的作用是什么？ 协调多个团队的 OKR，确保目标对齐和协作。

产品团队 OKR 是什么？ 产品团队关注产品功能和用户体验。

工程团队 OKR 是什么？ 工程团队关注系统性能和可靠性。

运营团队 OKR 是什么？ 运营团队关注业务指标和用户增长。

产品团队 OKR 示例：

## Objective: 提升产品功能完整性

### Key Results:
- KR1: 新功能上线数 > 10
- KR2: 功能使用率 > 60%
- KR3: 用户反馈满意度 > 4.5/5

工程团队 OKR 示例：

## Objective: 提升系统可靠性

### Key Results:
- KR1: P99 延迟 < 200ms
- KR2: 错误率 < 0.1%
- KR3: MTTR < 15 分钟

运营团队 OKR 示例：

## Objective: 提升用户增长

### Key Results:
- KR1: DAU > 10000
- KR2: 转化率 > 5%
- KR3: 用户留存率 > 80%

数据关联

数据关联的作用是什么？ 关联不同团队的 OKR，发现协作机会。

如何进行数据关联？ 建立关联关系：

• 产品功能 → 用户体验 → 业务指标
• 系统性能 → 用户体验 → 业务指标
• 运营活动 → 用户增长 → 业务指标

数据关联示例：

关联关系表：

PromQL 关联查询示例：

# 产品功能使用率 vs 用户满意度
# 功能使用率
sum(feature_usage_count) / sum(feature_available_count)

# 用户满意度
avg(user_satisfaction_score)

# 系统性能 vs 用户体验
# P99 延迟
histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

# 页面加载时间
avg(web_vitals_page_load_time_seconds)

# 运营活动 vs 用户增长
# DAU
count(count by (user_id) (http_requests_total{path="/api/orders"} [1d]))

# 转化率
count(count by (user_id) (http_requests_total{path="/api/orders"} [1d])) 
/ 
count(count by (user_id) (http_requests_total{path="/api/register"} [1d]))

本节小结

在本节中，我们学习了跨团队 OKR 协作：

第一个是产品团队 OKR。 关注产品功能和用户体验。

第二个是工程团队 OKR。 关注系统性能和可靠性。

第三个是运营团队 OKR。 关注业务指标和用户增长。

第四个是数据关联。 关联不同团队的 OKR，发现协作机会。

跨团队 OKR 协作流程： 定义各团队 OKR → 建立数据关联 → 协调目标 → 追踪进度 → 定期回顾。

这就是跨团队 OKR 协作。通过跨团队 OKR 协作，我们能够协调多个团队的目标和协作。

在下一节，我们将学习 OKR Dashboard 设计。学习如何设计 OKR Dashboard。