美华管理传播网：Mini-MBA:管理者必修课：有效控制
中国经济管理大学 美华管理传播网工商管理实战班：接轨数字时代全新职场课程：企业员工晋级管理者实操课美华管理传播网
有效控制一、控制的内涵（一）管理控制的必要性计划是在对未来组织和外部环境预测基础上制定的。未来具有不确定性，这些不可预知的因素会影响计划地执行。无论计划制定得如何周密，由于各种各样的不可预知的因素及变化，在执行计划的活动中或多或少的会出现与计划不一致的现象。如何保证计划得以实现？控制发挥着重要的作用。1．环境与组织变化的需要。外界环境不是静止不动的，市场供求、资源条件、产业结构、技术水平、国家的方针政策以及人的思想意识都是在不断发生变化的。这一系列的变化，必然会导致已定的计划与执行计划的活动不完全一致，需要采取一系列的控制手段与措施，对活动及时进行调整，保证目标的实现。2．组织分权管理的需要。组织的分权程度越高，控制就会越重要，下级掌握着较多的管理与决策的权利，如果控制失效，管理人员无法完全准确或及时地了解下级的工作情况，可能会出现权利的滥用或活动不符合计划的现象，会导致组织管理内部成本提高，严重的会危及到组织的生存。3．组织成员素质与工作能力差异的需要。由于组织成员的个人素质与工作能力的差异，计划执行过程中的偏差仍然会出现。组织成员由于个人背景、学识和经历的不同，对信息的接受能力和判断能力存在差异，对计划的理解就难以完全一致；个人的工作能力的差异，完成工作的数量和质量不会完全相同。（二）控制的内涵 控制（controlling）是指对组织内部的管理活动及其效果进行衡量和矫正，以确保组织的目标以及为此而拟定的计划得以实施。1、控制具有目的性管理中的控制工作表现形式多种多样，但都是为了保证组织中的各项活动按计划的标准进行，以有效达成组织的特定目标。2、控制具有整体性（1）管理控制工作要以系统理论为指导，将整个组织的活动作为一个整体来看待，使各方面的控制工作能协调进行，以取得整体优化效益。（2）管理控制工作应覆盖组织活动的各个方面，组织中的各个层次，各部门，各单位，以及生产经营的各个阶段，都要实施管理控制。（3）管理控制工作应成为组织全体成员的职责，而非仅仅是管理人员的职责。。3、控制是通过监督和纠偏来实现的通过组织中的控制系统，可以对组织活动及其效果进行监控，以预警或发现组织偏差的出现，分析偏差产生的原因，并采取相应的行动进行纠偏，从而保证组织目标的实现。4、控制是一个过程管理控制工作不是一次行为，而是一个过程。通过检查，监督并确定组织活动的进展情况，对实际工作与计划之间所出现的偏差加以纠正，从而确保组织目标及计划得以顺利实施。
水滴石穿“北宋时期，有个比较有名的大臣叫张咏，别人都叫他张乖崖，一治蜀名于后世。他在任崇阳县令时，治吏非常严格。有一次，他发现一名看管钱库的小吏偷了一枚钱，便把他抓起来打了一顿。不料，那小吏不但不知悔改，还叫嚣‘一钱何足道，乃杖我耶？尔能杖我，不能斩我也。’张乖崖非常气愤，便把这个小吏斩了。在斩之前，他说了一段话，“一日一钱，千日千钱；绳锯木断，水滴石穿。”
（三）控制的原则1、有效标准原则标准与组织理念一致简明性、适用性、一致性、可操作性、相对稳定性和前瞻性2、控制关键点原则抓住问题的关键环节选择关键点除了要有丰富的经验、敏锐的洞察力和决策能力外，还可以借助有关的方法。可以借助一定的方法3、控制趋势原则关注现状预示的趋势控制趋势的关键在于从现状中揭示趋势，特别是在趋势显露苗头的时候明察秋毫。美国汽车市场上，日本汽车就是在美国几大汽车厂商眼皮底下慢慢蚕食其市场份额，等对方意识到问题严重时，日本汽车已经在市场上占据了一席之地。4、直接控制原则着眼于对人员进行培训，提高工作质量，避免问题发生——管理者及下属素质越高，越能够有效的采取预防措施与间接控制相对而言，间接控制是根据计划和标准考核工作的实际结果，分析出现偏差的额烟瘾，并追究责任者的个人责任以使其改进未来工作的一种控制方法。间接控制是根据实际结果的偏差进行纠偏——损失后纠偏，代价较大5、例外原则管理者把控制重点集中在重要的例外偏上
丙吉问牛西汉宣帝时期，丞相丙吉十分关心百姓的疾苦，他经常外出考察民情，说暮春的一天，就是刚出春的一天，丞相丙吉外出，结果遇到有人打架斗殴，路边还躺着死伤的人。车夫看到这种情景，就把马车停了下来，他想丞相一定会派人去了解一下斗殴的情况，然后再加以处理的。但是，丙吉却不闻不问，好像没有看见一样，就挥挥手，让车夫继续前行。随从就感觉到奇怪，人命关天，结果丞相看到人都死在路上了，他却不闻不问。马车继续前行，刚出城，丙吉看到一个农民正赶着一头牛往前走，这个牛一边走一边喘气，还不时地把舌头吐出来。丙吉一看到这种情形，马上让车夫把车停下来，并且对一个随从说：「你快去问一问那个农民，他赶着这个牛走了多少里路了？为什么牛会喘气不止？」随从的人对丙吉的行为很不理解，为什么不理解？他说：「大人对刚才人命关天的事视而不见，现在看到一头牛吐舌喘气，却停下车来询问，这是不是有点重畜轻人，不够妥当？」我们在这个有道德学问的人身边，不要以自己的想法，去推测这些有学问的人，因为我们自己的眼光不够，往往把事情给看错了，把人家的用心也给体会错了。丙吉听了之后怎么回答？他说：「你错了，市民斗殴伤人，这应该由地方官去处理。丞相的职责，就是考核这些地方官的政绩，到年终的时候，奏请皇上进行惩罚还是奖赏。作为丞相，没有必要事事都亲自过问，而应该关心国家大事，所以我不停下车来，去管那些打架斗殴之类的事情。这个人又问了：「大人为什么如此关心这头牛？」丙吉就继续说：「至于这头牛的情况就不同了。现在还是春天，按理说天气还不应该太热，但是我看这头牛却热得吐舌喘气。如果说走了很远的路也就不奇怪了，如果并没有走很远的路，而是因为天太热而导致牛吐舌喘气，那就说明今年的气节不正常，如果没有预备，恐怕会造成严重的伤害。
三、控制过程 （一）确定标准标准（standard），就是评定成效的尺度，是用来衡量组织中的各项工作或行为符合组织要求的程度的标尺。通过将实际工作情况与标准相比较，管理者无须亲历工作就可以了解工作的进展情况。大公无私，实事求是地发现人才，爱护人才，本着求贤若渴的精神。1. 选择控制对象。进行管理控制首先遇到的问题是“控制什么”，这是决定控制标准之前需要妥善解决的问题。基于资源等的限制，需要重点控制那些对现实组织目标成果有重大影响的因素。标确立标准之前首先要对控制对象加以分析，组织运行中究竟哪些事务和环节需要进行控制。作为企业经营结果就是企业经营管理中的重要控制对象，通过销售额、费用、利润、资金周转率等指标衡量企业的盈利情况；通过实物标准、工作差错率等指标衡量生产的情况；通过效率指标可以对工作的进度进行控制。环境、资源投入和组织活动这些因素是影响企业经营结果的重要因素。制定计划和控制的标准的时候，重点强调对环境的正确认识。科学合理的控制标准是根据控制对象及其各种影响因素综合考虑而设计出来的。2. 选择关键控制点。良好的控制来源于关键控制点的正确选择，因而这种选择或决策的能力也就成为判断管理者控制工作水平的一个重要标准。（1）影响整个工作运行过程的重要操作与事项（2）能在重大损失出现之前显示出差异的事项（3）若干能反应组织主要绩效水平的时间与空间分布均衡的控制点关键点往往是组织活动中对计划工作明确有利的或强制约束的因素，例如盈利能力是企业的经营成败的重要标志之一，可以通过确定销售额、资金占用量、资金周转速度和利润指标等来衡量和控制。关键点不是固定不变的，而是动态的。例如，当产品供不应求的时候，控制的关键点应该是生产环节，重点是劳动生产率的提高；当产品供过于求的时候，竞争加剧，市场地位成为衡量其成功的重要因素，营销手段、成本、价格、质量、服务等方面的控制就表现出重要的作用。因此，在选择关键点的时候要根据组织的具体情况、环境的要求和计划的目标综合考虑。3. 确定控制标准。除工作激励，成果激励以外的其他辅助性激励方法。（1）控制标准的确定方法①统计方法，相应的标准称为统计标准。它是根据企业的历史数据记录或是对比同类企业的水平，运用统计方法来确定预期结果的。这种方法简便易行，但制定的标准可能低于行业的平均水平，从而影响企业对竞争能力的控制。因此，在根据历史性统计数据制定控制标准时，要充分考虑到行业的平均水平和竞争企业的经验，进行综合分析和判断。②工程方法，相应的标准称为工程标准。它是以准确的技术参数和实测的数据为基础，在客观的定量分析的基础上建立的标准。严格的说，它也是一种用统计方法制定的标准。比如，工人操作标准是劳动研究人员对构成作业的各项动作和要素的客观描述与分析的基础上，经过消除、改进和合并而确定的标准作业方法。③经验估计法，它是由有经验的管理人员凭经验确定的，一般作为统计方法和工程方法的补充。不是所有的工作质量与结果都能够通过统计数据来表示，不是所有的工作方法都能够通过工程方法来测定，对于无法获取统计数据和实测数据进行分析的情况下，就要根据管理人员的经验、判断和评估来为之建立标准。管理人员的知识、经验与判断能力对标准的合理性有重要的影响作用。（2）控制标准的类型定性标准：主要是指有关服务质量、组织形象等方面的，一般难以定量化。定量标准：便于度量和比较，是控制标准的主要表现形式。如时间标准，生产率标准，消耗标准，质量标准，品质标准。例如，以“质量优良、服务周到、清洁卫生、价格合理”为宗旨的世界著名的麦当劳快餐公司，为确保其经营宗旨得到贯彻，制定了可度量的如下工作标准：95%以上的顾客进餐馆后3分钟内，服务员必须迎上去接待；事先准备好的汉堡包必须在5分钟内热好供应顾客；服务员必须在就餐人员离开后5分钟内把餐桌打扫干净；等等。行业排名，这是管理者惯用的一种测量组织绩效的方法。有关企业组织的排名种类繁多，可说是无所不包，常见的有企业五百强排名、最佳雇主排名、最受尊敬的企业排名、最具领导力企业排名等。不同的排名所依据的绩效测量的标准不同，因而每种排名所反映的企业组织的绩效也就不同了。这些排名是在公司之间做横向比较，能够使管理者直观的感受到其公司与其他公司的优势和劣势。” （二）衡量绩效1、绩效和组织绩效绩效分为组织绩效和个人绩效。个人绩效与个人的薪水以及职业生涯的发展息息相关；组织绩效却与企业效益密不可分。绩效是组织期望的结果，是组织为实现其目标而展现在不同层面的有效输出。组织绩效实现应在个人绩效实现的基础上，但是个人绩效的实现并不能保证组织是有绩效的。组织绩效按一定的逻辑关系被层层分解到每一个工作岗位以及每一个人的时候，只要每个人达到组织的要求，组织的绩效就实现了。管理者需要有一套行之有效的标准来测量组织绩效，目前通用的标准是组织生产率、组织效力和行业排名。 “总产出与总投入的比值就是生产率。”提高这个比值是管理者需要做的事情。为了达到提高比值的目的，管理者会采取很多措施，最显而易见的便是提高产品价格，但现在的市场并非卖方市场，消费者不会接受不合理的价格。如此，就只剩同一条路可走了——降低投人，这就需要更有效率地开展工作，进而降低组织的成本费用。2、绩效的衡量（1）衡量的主体.衡量事件工作成效的人是工作者本人，还是同一层级的其他人员，亦或是上级主管人员或职能部门的人员？衡量实际业绩的主体不一样，控制工作的类型也就形成差别，也会对控制效果和控制方式产生影响。（2）衡量项目衡量什么是衡量工作中最重要的方面。（3）衡量的方法管理者可通过亲自观察，利用报表和报告，抽样调查等几种方法来获得实际工作绩效方面的资料和信息。（4）衡量额频度对不同的衡量项目，衡量的频度可能不一样。有效控制要求确定适宜的衡量频度。 （三） 分析与纠偏偏差是工作的实际绩效与标准值之间的差异。实际绩效超过了标准值为正偏差，实际绩效地域设定标准则为负偏差。1.分析偏差组织首先需要对偏差的性质进行分析和确认，以抓住问题的实质和重点。另外，还要对造成偏差的原因进行深入分析，切忌“头痛医头，脚痛医脚”，以找出偏差的真正原因，为对症下药制定纠偏措施提供保证。造成偏差的原因（1）计划指标/工作标准制定不科学脱离实际，本身存在偏差
有两位体育老师，给他们班上的学生制定100米考试及格的标准分别是十秒和30秒。相信第一个班的同学们无论怎么努力都是不能及格的，而第二个班则是无论怎么不努力都能及格。前者显然是标准过高，后者就是标准过低了，这就需要修改标准。
（2）外部环境中发生了意外变化导致实际业绩偏离预期，出现偏差（3）组织内部因素的变化如工作方法不当、组织不力、领导无方等，导致业绩偏离预期 2.实施纠偏从管理的角度而言，在发现组织活动出现偏差后，只有采取了必要的纠偏行动，控制才是有效的。在深入分析并找出偏差产生的原因后，组织就应该有针对性地采取措施，对偏差进行处理和矫正。根据前述的导致偏差的原因，组织的纠偏措施可以从如下方面进行：（1）修订标准例如，当消费者的需求偏好发生转移时，企业原定的提高产品质量、降低生产成本等计划与现实出现不符，此时就需要对原有计划进行修订（如研发新产品或调整产品结构），以适应消费者需求的变化。（2）改善工作如果计划和标准没有问题，偏差是因为工作本身造成的，管理者就应该采取措施来纠正行动，以改善工作绩效例如，如果偏差是因为员工能力不足或积极性不高造成的，那么就需要对员工进行教育培训、岗位调整或改进管理者的领导方式、提高领导艺术来进行矫正。3、纠偏措施应急纠偏措施：能够立即将出现问题的工作矫正到正确轨道上的措施彻底纠偏措施：弄清工作的偏差是如何产生的，为什么会产生，人手能够从根本上解决问题的措施
以张乖崖为例。他发现小吏偷钱后，先把他抓起来打了一顿，这就叫立即纠正行动。他希望小吏改正错误，严格执行他的标准，后来小吏不听，张乖崖便决定从根本上解决问题。产生问题（偷钱）的根源是贪欲，贪欲是脑子里的想法，于是，张乖崖便采取了彻底纠正行为，把小吏的脑袋砍了，问题的根源也就没有了
现实中，许多管理者往往以没有时间为借口或不愿变革而不采取彻底纠偏措施，仅仅满足于不断的救火式应急纠偏行动。事实证明，作为一个有效的管理者，对偏差进行认真的分析，并花一些时间以永久性地纠正这些偏差是非常有益的。 三、控制的类型
有了标准一定能提高绩效吗由于控制环节的失误而造成组织绩效巨大损失的例子并不少见。谷歌公司的一名员工曾经将某个网址输错了，导致全球范围内该公司的搜索结果在55分钟内被检索到时，用户会被警告‘该网站可能存在的风险’。即使在这55分钟之后。该公司的网站还是被误解，虽然它是安全的。这一失误给三方（谷歌、用户、被输错网址的公司）都造成了损失。所以说，不仅要有组织绩效标准，还得有一些测量组织绩效的工具才行。
根据控制的时机和目的不同可以将控制分为反馈控制、现场控制和前馈控制。1．反馈控制。反馈控制也称为事后控制，是指将计划执行工作的结果与控制标准进行比较，发现偏差并采取措施纠正，以防止偏差存在或继续恶化的控制方法。2．现场控制。现场控制也被称为即时控制、同期控制，是在计划执行过程中对活动的人和事进行监督和指导，随时检查发现实际与计划的偏差进行纠正的一种控制方法。3．前馈控制。前馈控制又称为事前控制，是在某项经营活动开始之前，预测未来将出现的偏差，提前采取措施修正行动，确保实际工作达到预期目标的控制方法。
扁鹊三兄弟根据典记，魏文王曾求教于名医扁鹊：“你们家兄弟三人，都精于医术，谁是医术最好的呢？”扁鹊：“大哥最好，二哥抄差些，我是三人中最差的一个。” 魏王不解地说：“请你介绍的详细些。” 扁鹊解释说：“大哥治病，是在病情发作之前，那时候病人自己还不觉得有病，但大哥就下药铲除了病根，使他的医术难以被人认可，所以没有名气，只是在我们家中被推崇备至。“我的二哥治病，是在病初起之时，症状尚不十分明显，病人也没有觉得痛苦，二哥就能药到病除，使乡里人都认为二哥只是治小病很灵。”我治病，都是在病情十分严重之时，病人痛苦万分，病人家属心急如焚。此时，他们看到我在经脉上穿刺，用针放血，或在患处敷以毒药以毒攻毒，或动大手术直指病灶，百使重病人病情得到缓解或很快治愈，所以我名闻天下。
通过控制消除工作场所盗窃和暴利
前馈控制同期控制反馈控制
雇佣前仔细筛选设计暴利时间举报机制
不要忽视任何威胁快速果断的干预
观察员工如何相处和互动确保建立良好的工作环境就事件和原因与员工进行深入的沟通和交流
推行工作场所愤怒、攻击性、暴利零容忍管理者以身作则、树立榜样调查并采取行动
对员工进行应急培训向专家寻求专业帮助
确保员工明确规章制度安装必要的设备评估和修改规章制度
四、时间管理很多时候我们都只知道四象限法则，却不知道“猴子法则”以及对第二象限进行任务分解。（一）什么是四象限法则1.四象限法则（有别于数学函数象限）data:image/jpeg;base64,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究竟是什么占据了员工、企业的时间？美国著名管理学家科维提出的一个时间管理的理论：时间“四象限”法，把工作按照重要和紧急两个不同的程度进行了划分，基本上可以分为四个“象限”：既紧急又重要、重要但不紧急、紧急但不重要、既不紧急也不重要。按处理顺序划分：先是既紧急又重要的，接着是重要但不紧急的，再到紧急但不重要的，最后才是既不紧急也不重要的。“四象限”法的关键在于第二和第三类的顺序问题，必须非常小心区分。另外，也要注意划分好第一和第三类事，都是紧急的，分别就在于前者能带来价值，实现某种重要目标，而后者不能。2、四象限的关系第一象限和第四象限是相对立的，而且是壁垒分明的，很容易区分。第一象限是紧急而重要的事情，每一个人包括每一个企业都会分析判断那些紧急而重要的事情，并把它优先解决。第四象限是既不紧急，又不重要的事情，有志向而且勤奋的人断然不会去做。第二象限和第三象限最难以区分，第三象限对人们的欺骗性是最大的，它很紧急的事实造成了它很重要的假象，耗费了人们大量的时间。依据紧急与否是很难区分这两个象限的，要区分它们就必须借助另一标准，看这件事是否重要。也就是按照自己的人生目标和人生规划来衡量这件事的重要性。如果它重要就属于第二象限的内容；如果它不重要，就属于第三象限的内容。投资第二象限第一象限的事情重要而且紧急，由于时间原因人们往往不能做得很好。第二象限的事情很重要，而且会有充足的时间去准备，有充足的时间去做好。可见，投资第二象限，它的回报才是最大的。走出毫无意义的第三象限，把有限的时间投入到最具收益的第二象限去，不要再在第三象限做那些紧急但是不重要的无聊事情了。data:image/jpeg;base64,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上面是一个普通人和高效能人士时间安排的一个比较图。高效能人士的时间安排是，把65%-80%的时间安排在重要但不紧急的工作，由于他们把大部分工作都提前统筹和规划好了，其余象限的工作自然而然就减少了。第二象限重要但不紧急的工作包括问题的发掘与预防、持续学习、关于团队的建设、真正有效的授权、确定自己的个人使命、长期的职业生涯规划、个人使命等。（二）时间管理的案例“时间管理”是个老生常谈的话题，几乎每一个追求自我价值提升的排都会关注到，但说实话，能做到真正自律地管理自己时间的人却不常见。（备注：以下案例源于网络，文章部分观点参考《时间管理的本质》。）在正式进入话题之前，先来看看两个案例。案例一：“新任务导向型”的小王小王下午在做公司介绍PPT的时候，同事过来说：“我们开会讨论一下给客户的提案吧。”小王看看PPT，觉得可以开完会再做，就去开会了。等开完会，重新打开PPT的时候，就在回想：刚才做到哪里了？想到一半，这个时候领导打电话：“给我准备几份公司材料的复印件。”小王赶紧就跑去复印机那里，给领导复印资料。这样忙忙碌碌，等到下班的时候PPT还没有做完。只好等别人下班之后，自己加班工作。案例二：“高效完成导向型”的小李小李学习过时间管理，在下午做公司介绍PPT的时候，同事说：“我们待会儿开会讨论一下客户提案吧。”小李说：“这个方案今天下午一定要提交，我大约还要1个小时才能完成。现在2点，我们3点开会，好吗？你可以把要讨论的议题和建议列出来，到时候我们节约讨论时间”。大多数会议都没有紧急到1个小时都不能协调，同事也就同意了。小李继续做PPT，这个时候领导打电话：“给我准备几份公司材料的复印件。”小李问：“什么时候要？”领导说：“明天我见客户要带着。”小李说：“好的，我下班前给您送过去。”然后在待办事项上记录下这个任务，继续做PPT。3点钟，小李的PPT基本做完，还差一点收尾。他记下要收尾的内容计划，然后去开会，开完会顺便给领导复印了资料。离下班还有半小时，他完成了PPT最后的收尾工作。案例三：“价值创造导向型”的小张 小张在下午工作开始时，没有直接做具体的工作，而是先花了15分钟时间思考这些事情：1、这个阶段公司的任务重点是什么，它和公司未来战略的关系是什么？2、这些目标和我自己的关系是什么？在这个过程中，我如何帮助公司业务的发展？想完上述内容，小张开始审视眼前纸上记录的任务：领导让做一个公司介绍的PPT。从这个任务入手，小张想：这个PPT做好后要解决什么问题呢？会在什么场景使用呢？考虑到公司现在的业务情况，手头的工作能给公司业务发展帮上忙吗？如果不知道能帮上什么忙，就想办法弄明白。如果觉得能够给公司发展帮上忙，那么想想，怎么样能做得更好？梳理完这些任务后，小张列了一个新的任务清单：（1）和领导沟通现阶段公司业务情况，询问现在做的PPT是否会用到客户提案里。（2）如果需要，询问相关人员了解情况，提供建议支持。（3）确定任务目标后，开展PPT设计工作。然后小张就去问领导。领导说：“我明天会去见客户，也要提交公司的相关资料，如果有一个公司最新情况介绍的PPT就好了。”小张说：“好，那我给您准备一下相关资料，并且以此为基础再完善补充一些公司最新情况的内容，做一个新的公司介绍PPT吧。”不久后，同事过来说：“我们待会儿开会讨论一下客户提案吧。”小张说：“好的，不过刚才领导说明天他会去拜会一下客户。我在想，我们现在的提案还没和客户沟通过，不了解客户想法。如果明天能够多了解些客户对这些提案的想法，我们在确定具体提案时就更有针对性了。所以，今天我们是不是把提案可能的核心思路先列出来，看看这些建议里有哪些情况需要和客户核实的。我们整理一个清单，让领导明天见客户的时候沟通一下。有了这些信息，我们提案的成功率就高多了。”同事也觉得很有道理，就去给领导打电话，安排梳理这个清单了。小张花了2个小时整理完公司新情况介绍的PPT和复印材料，离下班还有1个小时。他便构想：明天领导去见客户有几种可能结果呢？其中，最可能的结果发生后，会有哪些工作要开展，提前看看这个工作开展需要做什么安排。最糟糕的情况是什么？万一发生了，应对策略是什么？在这个阶段，小张的工作就不仅仅是完成任务了，他理解到了工作的本质是：创造价值。工作任务也是为创造价值服务的。 控制的注意事项1、服务利润连“控制客服质量的问题。客服质量直接影响客户对企业的满意度。如果管理者将客服视为自己的目标之一，那么他就可以迅速、明确地知道这个目标是否实现。管理者可以通过服务利润链来控制目标与结果之间的关系。”“服务利润链可以形象地理解为一条将盈利能力、客户忠诚度、员工满意度和忠诚度与生产力之间联系起来的纽带。他是一条循环作用的闭合链，其中每一个环节的实施质量都将直接影响其后的环节，最终目标是使企业盈利。因此想要控制客服质量的管理者应当设法在公司、员工和顾客之间创建长期的互惠互利关系。” “管理者应该创建一个能够使员工提供高质量的客服并且使他们相信自己有能力这样做的工作环境。这样，员工才会有积极工作的动力。加上企业组织提供的服务价值，客户的满意度自然就提高了。有效率、有效果地控制客服质量，是一个企业持续盈利的要诀。” 2、公司治理
公司治理是指一种指导有关公司进行管理和控制的体系。它是一种结构或者说体系。另一种说法是用来治理一家公司并保护公司所有者利益的系统。这种系统是非常重要的。2001年，美国安然宣布破产，前财务总监安德鲁•法斯托对其罪行供认不讳。毋庸置疑，安德鲁•法斯托是非常有能力的，而且是天生的演说家，并且善于利用制度上的漏洞。他的这些违法行为完全没有引起董事会的怀疑，直到东窗事发。自安然事件之后，全球范围内，公司治理的改革开始在两个领域实施——董事会的角色和财务报告。绝大多数的企业高管都希望董事会能够发挥更加积极的作用。
https://bbs.mhjy.net/data/attachment/forum/202604/13/184513tx22fr1lrgq2z569.jpg.thumb.jpg
https://bbs.mhjy.net/data/attachment/forum/202605/02/105430r2ycppvsjv89ut92.jpg.thumb.jpg
美华管理传播网：www.mhjy.net 创办于1995年，是国内最早的专业管理类传播网站，面向全国首创了全国MINI-MBA职业经理系列版权课程，旗下工商管理MBA专业教学资源库，拥有海量MBA工商管理课件、教材免费开放。
网址：www.mhjy.net招生电话：13684609885微信号：122285053 微信公众号： MHJY1999 教师邮箱：xchy007@163.com
免责声明:文章来自美华管理传播网内容仅限课堂教学调取，如涉及版权请通知我们删除
http://bbs.mhjy.net/data/attachment/forum/202504/02/151553zbrer9b5dhdifzid.gif
美华管理传播网 中国经济管理大学
页:
[1]