【导读】
特多企业已经意识到，单一的年度绩效考核难以支撑2025年复杂多变的业务环境与新生代员工管理诉求。持续反馈绩效管理模式，以高频对话、数据支撑和发展导向为特征，正在逐步取代“年底算总账”的传统做法。本文围绕“2025年持续反馈绩效管理模式有哪些核心要素”这一问题，依次从理念重构、四维一体要素模型、AI与数字化支撑路径以及典型业务应用场景展开分析，帮助HR和管理者搭建一套既符合趋势又能在本企业落地的持续绩效管理体系。

传统绩效考核在中国企业的“存在感”很强，但“满意度”却并不高：员工觉得考核不，让、太主观，管理者觉得流程繁琐、难以真正指导业务，HR则常陷于表格和系统中“为考核而考核”。不少研究和实践观察都指向一个共识：绩效管理失败的高比例，很大程度上源于缺乏持续、有效的绩效沟通与辅导，考核被简化成一次性的打分与奖惩。

与此同时，越来越多的国际与本土实践表明，持续绩效管理（Continuous Performance Management）能够显著提升员工敬业度与管理透明度。某国际HR系统供应商的研究就指出，转向持续反馈后，企业在员工保留率、内部协作和目标达成率上都有明显改善，但真正成功转型的组织并不多，关键障碍并不在“有没有工具”，而是管理思维、行为习惯和组织机制能否真正跟上。

在AI和数字化深入HR管理的2025年，很多企业已经在使用OKR、360度反馈、项目复盘等工具，却仍然困惑：

• 我们到底算不算在做“持续反馈绩效管理”？
• 持续反馈和传统绩效管理的区别究竟是什么？
• 2025年这一模式的核心要素应如何设计？
• 在创新团队、运营团队、国企转型等不同场景下，又应该怎样调整玩法？

下文将围绕这些实际问题展开，尝试给出一套兼具理念高度与操作细节的“持续反馈绩效管理模式”全景图。

一、理念重构：持续反馈模式何以成为2025年绩效管理的必然选择？

1. 从“管控与评价”到“发展与赋能”

长期以来，很多企业对绩效的默认理解是：绩效管理 = 为薪酬分配、晋升淘汰提供依据的“考核体系”。

这种理念直接导致几个结果：

• 指标设计严重偏向“可量化的结果”，过程行为、能力成长被忽视；
• 管理者在绩效沟通中，更像“裁判”和“审判者”，而不是教练；
• 员工将绩效视作“组织对自己好坏的年度判决”，自然会出现防御、讨好、包装等行为。

而持续反馈模式背后，是另一套逻辑：绩效管理的首要目的，是帮助员工持续改善，进而支撑组织目标的实现。

从实践看，这种理念转变至少体现在三方面：

1. 评价维度的扩展：不仅看“结果做成了没有”，还看“是怎么做到的”“能力有没有提升”“是否形成可复用经验”。
2. 时间视角的拉长：不再只盯住某个考核期，而是关注员工在多个周期中的成长轨迹。
3. 责任主体的重构：绩效不再只是管理者“给员工打分”，而是员工主动参与、共担责任的过程。

这与研究中强调的“绩效管理核心在持续改善和契约式沟通”高度呼应——如果目标只是打分与分钱，持续反馈自然会被视为“增加负担”；只有当目标转向发展与赋能，持续反馈才有存在的合理性。

2. 从“单次事件”到“嵌入日常的管理流程”

传统的绩效考核往往被设计成一个“年度大事件”，即年初定目标，年中简单检查，年底评分汇总，然而大量问题便是由此而来：

• 业务环境早已巨变，年初目标依然“纹丝不动”；
• 年度回顾时，当事人早忘记了很多关键事实，结果严重依赖印象；
• 绩效面谈时间有限，更多在“谈结果”，缺少对过程的复盘与指导。

相对应地，持续反馈则有一个很大的理念转变：绩效管理需要像“健身打卡”一样，融入日常，而不是一年一次体检。这意味着：目标可以在季度、月度甚至关键项目节点进行动态审视与调整，且反馈不再集中在年底，而是在任务完成、行为发生之后尽快给出，沟通的重点也因此从“判定对错”转为“理解原因、找出改进路径”。

很多实践表明，当绩效对话变成一种固定的工作节奏，员工对绩效管理的排斥感会显著降低，管理者也将逐步形成更“教练化”的管理习惯。

3. 从“单向评估”到“多元高频互动”

传统绩效管理体系中，反馈大多来自直接上级且方向单一：

• 上级对下级“宣布结果”；
• 评分基本封闭，员工很难看到更全面的评价信息；
• 横向合作的反馈、客户的感受等，很难系统进入绩效视野。

反之，持续反馈绩效管理模式则强调绩效沟通本质上是多方参与的持续对话，而不是单向的“上对下宣判”，而这在实践中通常体现为：

• 引入同级、下级、跨部门合作方，甚至关键客户的反馈视角；
• 对部分高频协作行为，允许匿名或非正式反馈，降低成本、提高真实度；
• 通过数字化系统，将关键节点的反馈“沉淀成数据”，而不是散落在聊天记录中。

更重要的是，多元反馈结构有助于营造一种“心理安全感”，使员工不再完全依赖“单一上级的好恶”，而是意识到自己的表现，会在更广泛的合作关系中被看见和确认。这对新生代员工的公平感极为关键。

二、核心要素解构：2025年持续反馈模式的“四维一体”能力模型

1. 2025年持续反馈绩效管理模式有哪些核心要素？——要素一：动态对齐的目标与期望

持续反馈并不是在真空中发生的对话，它必须围绕清晰且可调整的目标展开。否则，反馈容易沦为泛泛而谈的“情绪输出”，既难落地，也难被员工接纳。

在2025年的实践中，目标管理呈现出几个趋势：

1. 从“一次定终局”到“滚动调整”
   目标设定依然需要遵循SMART原则（具体、可衡量、可实现、相关性强、有时间边界），但在节奏上更强调：
   • 至少按季度正式回顾一次关键目标；
   • 遇到重大战略调整或业务环境变化时，允许中途修订；
   • 对创新性任务，鼓励设定“探索型”目标，而非过早锁死结果数值。

2. OKR与CFR的结合：方向 + 对话
   很多企业这几年开始尝试OKR，却出现两个极端：

   • 要么把OKR当作“KPI换个名字”，仍然紧紧与奖金挂钩；
   • 要么只在年初填一下表格，过程沟通极少。

   实际上，更成熟的实践是：

   • 将OKR主要用于“对齐方向、拉高期望”，不直接和奖金简单挂钩；
   • 在执行过程中，通过持续的对话（Conversation）、反馈（Feedback）和认可（Recognition），支撑OKR的落实，这就是常说的CFR。

   OKR提供“我们要去哪”的共识，CFR则保证“我们在路上持续对话与调整”。这恰恰体现了持续反馈模式的核心逻辑。

3. 目标不仅面向结果，也要明确行为与能力期望
   很多新生代员工的困惑是：“你只告诉我要完成什么，却没有告诉我应该如何做，哪些行为是被认可的。”
   在持续反馈体系中，目标通常被拆成三层：

   • 结果目标：如收入、用户数、项目交付等；
   • 行为标准：如客户响应时效、跨部门协作方式、合规要求等；
   • 能力发展点：例如“本季度在项目管理能力上要有可见提升”。

   这样做的好处是：每一次反馈，都可以围绕这三层目标展开，既不失方向感，又有足够的具体落点。

2. 要素二：基于事实与数据的结构化反馈

很多管理者觉得“反馈难”，一个重要原因在于：过去的绩效反馈高度依赖个人印象，容易陷入情绪化与标签化。要在2025年建立起可靠的持续反馈模式，就必须让反馈尽量“基于事实”“有结构可循”。

1. 从“印象评价”转向“行为+影响”的ABC结构
   在教练技术中，有一个常用的反馈结构：

• A（Action）：具体的行为或事件；
• B（Because/Impact）：这个行为带来的影响或后果；
• C（Change/Continue）：未来建议改变或保持的方向。

例如：

“在上周的客户汇报会上（A），你提前两天整理了数据并主动和产品同事对齐内容，这让客户对我们的专业度有了更高评价（B）。这种会前主动作准备的方式非常好，希望你在后续项目中持续保持（C）。”

或是发展性反馈：

“最近两个版本的发布会上（A），当客户追问细节时，你显得有些紧张，回答偏笼统（B）。我们可以一起梳理一份‘高频问题清单’，下次你可以先用这份清单做预演（C）。”

结构化反馈的好处是，既减少了“人身评价”的刺痛感，又能让员工真切理解“问题出在哪里、如何改”。

1. 让数据成为反馈的“第二现场”
   搜索材料中提到，持续反馈的一个重要趋势，是不再完全依赖主观回忆，而更多利用工作过程数据。例如：

• 销售的电话记录、拜访频率与成交转化趋势；
• 研发的代码量、缺陷率、合并请求通过率与团队协作行为；
• 客服的满意度评分、工单处理时长和投诉情况等。

这些数据并不是为了“量化一切”，而是：

• 为绩效对话提供可验证的事实基础；
• 帮助管理者发现“表象问题背后的模式”；
• 为员工的自我反思提供镜子。

1. 正向认可与发展性反馈的平衡
   传统绩效面谈中，负面反馈往往占据主导，导致员工对绩效对话产生抗拒。持续反馈模式则强调：

要系统性地“看见”并认可员工80%以上的日常正向行为。

这与一些实践中的“全面认可评价”理念相契合：

• 对标杆行为、额外付出、团队贡献、学习成长做出即时的正向确认；
• 通过积分、荣誉、公开表扬等形式，让“好行为”被看见和传递；
• 在此基础上，再谈未来需要改进的部分，员工更容易接纳。

简而言之，高质量的持续反馈一定是“数据 + 行为 + 影响 + 建议”四者的综合，而不是一两句“你得加油”的空话。

3. 要素三：从反馈到发展行动的可追踪闭环

如果反馈只是停留在“说一说”，那仍然是一种“会议型管理”。持续反馈绩效管理模式的关键之一，是让每一次关键对话，都能沉淀为清晰的行动承诺，并在下一次对话中被追踪与复盘。

1. 每次重要反馈，都要有一个“下一步”
   在实际落地时，很多企业会做这样的规定：

• 对于季度回顾、项目节点复盘等关键场景，对话必须形成书面记录；
• 记录中必须包含“双方明确的下一步行动”：可以是员工自己的改进计划，也可以是组织提供的支持，如资源协调、培训安排等。

这样，下一轮对话时，就可以基于这些行动进行复盘，避免每次都从头讲起，让员工感受到“自己在被持续关注与支持”。

1. 与学习发展体系打通
   从长期看，持续反馈如果不能与学习发展（L&D）联动，很容易停留在“口头改进建议”。
   比较理想的状态是：

• 反馈中暴露出的能力短板或发展诉求，会被记录在系统中；
• 系统根据能力模型，将其映射为某些“能力标签”；
• 再据此自动推荐线上课程、内部导师或轮岗机会。

这样，反馈不再是“问题清单”，而是发展路径的起点。

1. 把发展进度作为反馈本身的一部分
   当员工与管理者在多次对话中，能清晰看到从“能力差距”到“明显进步”的轨迹时，持续反馈的意义才真正显现。
   这需要在系统中对关键发展行动做简单记录，例如：

• 完成了哪些学习项目、参与了哪些挑战性任务；
• 哪些行为已经从“提醒才做”变成“自发执行”。

下一步对话就可以围绕“这些变化如何影响了绩效表现”，形成更具成就感的闭环。

4. 要素四：文化与数字化基座

前三个要素解决的是“做什么、怎么做”的问题，而文化与数字化基座，决定了这套机制能否在组织中长期运转下去。

1. 文化基座：信任、透明与成长型思维
   很多企业在推行持续反馈时遭遇阻力：

• 管理者担心“讲真话会伤人”；
• 员工担心“说了真话会吃亏”；
• 组织整体更习惯“报喜不报忧”。

要改变这种状况，必须在文化层面强化：

• 错误可被讨论，但不能被掩盖；
• 对事不对人，问题是共同面对的客观对象；
• 对改善的努力给予肯定，而不是只看最后数字。

换言之，没有基本的心理安全感，就谈不上高质量的持续反馈。

1. 数字化基座：让反馈“可见、可记、可用”
   技术并不会自动带来好绩效，但如果没有合适的工具，持续反馈很难在规模化组织中坚持执行。
   较为关键的技术能力包括：

• 让管理者和员工可以在移动端随时记录与查看反馈，而不是依赖零散聊天记录；
• 支持一对一对话模板，引导管理者按照结构化方式进行沟通；
• 将目标、反馈、发展计划等信息进行关联展示，帮助双方看到全景。

在这一点上，人力资源数字化平台的设计思路非常关键：不宜把绩效模块做得过于“厚重复杂”，否则管理者很难在日常频繁使用。“够用、好用、愿意用”远比“功能堆叠”重要。

三、技术赋能：AI与数字化如何重塑持续反馈的实践？

1. 提效：让持续反馈变成可坚持的“轻动作”

许多企业在推行持续反馈时，会遇到同一个抱怨：“管理者每天那么忙，哪有时间一直反馈？”这时，如果没有技术介入，持续反馈往往流于口号。

在2025年，较成熟的做法包括：

• 日程与系统打通：系统根据既定规则（如每月一次一对一），自动在管理者与员工的日历中创建会议提醒；
• 使用对话模板：例如“一对一谈话模板”“项目复盘模板”，系统会提示管理者：今天需要回顾哪些方面、可以从哪些问题切入，从而降低“开口难”的心理门槛；
• 语音转文字与即时记录：通过移动端或PC端，管理者可以用语音快速记录关键反馈，系统自动转写与结构化，避免“谈得很好，但没时间写”的情况。

当技术把记录、整理、归档的工作承担起来，管理者只需专注于“面对面交流本身”，持续反馈就更容易被坚持下去。

2. 洞察：用数据为反馈提供“第二视角”

单纯依靠人的记忆和主观判断，很难保持反馈的客观、全面。AI和数据分析可以在这里发挥“第二视角”的作用。

在这个简化的闭环中，技术发挥了几个关键作用：

1. 收集与分析行为数据
   例如：

   • 协同文档的编辑记录、评论活跃度；
   • 项目管理工具中任务完成时效、跨部门依赖处理效率；
   • 客户满意度、投诉率、NPS等外部评价指标。

   AI可以从中识别出“积极行为模式”与“潜在风险信号”，为管理者的反馈提供素材。

2. 生成反馈建议，而非替代判断
   系统可以基于历史优秀案例，自动生成类似这样的提示：

   • “本周你连续三次提前完成关键任务，建议管理者给予正向认可，并鼓励分享经验。”
   • “近两个月在跨部门任务中协作延迟较多，建议在下次一对一中重点探讨协作方式与资源匹配问题。”

   这些建议不是结论，而是提醒。真正的判断和沟通，仍然需要管理者来完成。

3. 支持更科学的人才盘点与组织决策
   当目标、反馈、发展行动和学习记录都沉淀为结构化数据后，HR和业务高层可以在更宏观的层面上看到：

   • 哪些部门的反馈文化更成熟，员工成长速度更快；
   • 哪些类型的管理者在发展下属方面更有效；
   • 哪些关键人才在多轮反馈中呈现出“高潜”特征。

   这让持续反馈不仅服务于个人，也真正服务于组织层面的战略人才决策。

3. 个性化：把“通用建议”变成“专属发展路径”

很多绩效面谈之所以被员工评价为“没用”，是因为给出的建议过于泛泛：

“你要多沟通、多主动、多思考。”

进入数据与AI深度应用阶段后，持续反馈有机会变得更加“对人对事”：

1. 基于能力画像生成差异化发展建议
   系统可以综合一个员工的能力标签、历史反馈、学习记录和职位要求，给出更精细的提示：
   • 对A员工：“你在技术深度上表现突出，但在对外表达方面的反馈较多，建议重点强化‘结构化表达’与‘关键场景说服’能力。”
   • 对B员工：“你的执行力和责任心非常稳定，接下来可以多参与跨部门项目，提升资源整合与影响力。”

2. 智能推荐学习与发展资源
   当反馈中识别出某类能力差距时，系统可以自动：

   • 推荐相关在线课程、内部培训项目；
   • 推荐擅长该能力的内部导师或伙伴；
   • 推送相关优秀实践案例或沉淀文档。

   这样，员工从收到反馈到采取行动的时间被大幅缩短，也更容易形成“反馈—行动—新反馈”的正向循环。

3. 在大规模组织中实现“规模化的个性化”
   对于拥有上千甚至上万员工的大型企业而言，人力资源团队和一线管理者的时间是非常有限的。
   借助AI，企业可以在以下方面做到规模化的个性化：
   • 有针对性地识别“需要优先被辅导”的员工群体；
   • 在关键节点（如试用期结束、晋升前后、项目关键阶段）推送定制化的反馈提示；
   • 对不同群体（新入职、骨干、管理者）提供差异化的持续绩效管理支持方案。

四、场景落地：2025年不同业务场景下的差异化应用指南

1. 场景一：创新型研发与项目团队

这类团队常见于互联网、高科技、新业务孵化等领域，其典型特征是：

• 目标具有高度不确定性，试错是常态；
• 跨职能协作频繁，团队边界相对模糊；
• 人才自主性和创造性强，对“掌控感”和“成长感”要求高。

在这样的场景下，持续反馈模式的设计重点在于：

1. OKR + 高频站会：拉齐方向、保持敏捷
   • 将OKR作为主要目标管理工具，允许设定具有挑战性的“拉伸目标”；
   • 通过每周或每两周的站会，快速同步目标进展、问题与调整；
   • 在站会中引导团队讨论“学到了什么”而不仅是“完成了什么”。

2. 强化同伴与跨职能反馈
   创新往往在“团队边界之间”产生。持续反馈要有意识地吸纳：

   • 产品与技术之间的相互评价；
   • 前端与后端、算法与工程之间的合作感受；
   • 关键项目中与业务部门的合作反馈。

   这些信息，有助于识别在“跨界协作”方面表现突出的关键人才，也反映出组织结构与流程本身的问题。

3. 容忍目标调整，强调学习价值
   对于探索性项目，如果持续反馈机制仍旧只盯着最终结果，很容易打击团队的创新意愿。
   更健康的做法是：
   • 在反馈中明确区分“可控的执行问题”和“业务环境/假设变化”；
   • 对于后者，强调从失败中提炼假设、总结经验，并在组织范围内分享；
   • 在绩效评价时，把“学习与沉淀”视作成果的一部分。

2. 场景二：规模化运营与职能支持团队

包括销售团队、客服中心、生产车间、行政后勤等，这些团队的特点是：

• 工作流程相对标准化，结果指标较为清晰；
• 组织层级相对稳定，管理跨度可能较大；
• 员工结构多元，新生代与稳定员工并存。

在此类场景中，持续反馈的设计可以侧重以下方面：

1. KPI + 关键行为反馈：既看“做了多少”，也看“怎么做的”
   • 保留必要的KPI考核，如产量、合格率、投诉率、工单处理时长等；
   • 同时定义“一线关键行为标准”，比如：一次性解决率、主动确认客户感受、安全操作规范等；
   • 管理者在日常巡查或听取录音时，不仅记录结果，还对关键行为进行即时反馈。
2. 运用“全面认可评价”进行正向激励
   对于一线员工而言，及时被看见和认可非常重要。可以考虑：
   • 通过系统记录员工在服务态度、安全意识、团队帮扶等方面的正向行为；
   • 采用积分、星级、荣誉墙等方式进行表彰；
   • 将这些行为指标适度纳入绩效评价，使员工感受到：“不仅结果重要，我的努力和好行为也被重视。”
3. 简化而固定的反馈节奏
   由于管理者往往需要管理大量一线员工，流程必须非常简洁：
   • 为每位员工设定固定频次的短时一对一沟通（如每月10–15分钟）；
   • 每次对话遵循固定流程：回顾关键指标 → 点点评价行为 → 讨论一两个改进或发展点；
   • 系统自动生成简要记录，避免额外书写负担。

在这种场景下，关键不在于多复杂的机制，而在于长期坚持和高透明度。

3. 场景三：国有企业与传统企业的数字化转型

对国企和部分大型传统企业而言，持续反馈绩效管理模式既是趋势，也是挑战。其管理环境往往具有：

• 组织层级较多、流程规范严格；
• 稳定性、安全性、合规性要求高；
• 同时又肩负着提升效率、增强创新能力的转型任务。

在这样的背景下，落地持续反馈需要特别关注几个问题：

1. 从试点切入，而非全面铺开
   较为稳妥的路径是：
   • 选择1–2个与数字化转型紧密相关的业务单元或项目组作为试点；
   • 在试点内引入较为完整的持续反馈机制（包括目标动态管理、结构化对话、数字化记录等）；
   • 通过试点数据和案例，向高层展示持续反馈对业务的正向作用，再考虑扩展。
2. 与现有管理传统“对接”，而不是“对抗”
   很多国企已有较成熟的“师带徒”“民主评议”“谈心谈话”等做法。持续反馈并非要替代这些传统，而是可以：
   • 将谈心谈话纳入持续绩效沟通框架，增加对业务目标和发展行动的讨论；
   • 让师徒关系成为重要的反馈载体，系统中记录师傅的指导与徒弟的成长；
   • 在民主评议中，引入更多关于“日常表现与合作体验”的反馈维度。
3. 高度重视数据安全与合规
   对国企而言，绩效、反馈与员工行为数据的集中管理，必须置于严格的安全与合规框架之内：
   • 明确数据采集范围与使用边界，避免过度监控感；
   • 对敏感数据进行分级管理和脱敏处理；
   • 加强对管理者和HR的合规培训，防止反馈记录被滥用。

结语：从“绩效考核”走向“绩效对话”，2025年HR可以从哪一步开始？

回到开篇的问题——“2025年持续反馈绩效管理模式有哪些核心要素？”此时的我们已经可以更系统地作一个总结：

（1）理念层面

• 从“为评人打分”转向“帮助人持续变好”；
• 从“管理一次性事件”转向“经营一个持续的对话流程”；
• 从“上级单向评价”转向“多方参与的共同观察”。

（2）要素层面

• 有清晰且可调整的目标与期望，目标中同时包含结果、行为与能力；
• 有基于事实和数据的结构化反馈，兼顾正向认可与发展建议；
• 有可追踪的发展行动计划，让每次反馈都导向下一步；
• 有以信任与成长为导向的文化，以及“够用、好用、愿意用”的数字化支撑。

（3）技术层面

• 利用AI和HR系统降低记录和分析的成本，使持续反馈变成“轻动作”；
• 用数据为反馈提供第二视角，帮助管理者做出更客观的判断；
• 为员工提供个性化的发展建议和资源推荐，在大规模组织中实现“规模化的个性化”。

（4）场景层面

• 在创新团队中，强调OKR+CFR、容错与学习；
• 在运营和职能团队中，结合KPI与关键行为反馈，强化正向认可；
• 在国企和传统企业中，从试点出发，与既有管理传统对接，并高度重视数据安全。

对于正在思考转型的HR和管理者，笔者有三点务实建议：

• 从一个“小试点+一个简单流程”开始，而不是一次性大改造。
  例如，先在一个关键团队推行“每月一次结构化一对一对话”，并用非常简单的记录模板进行沉淀。先把节奏建立起来，再逐步增加要素。
• 把管理者的“反馈能力”当作核心领导力来培养和评价。
  培训他们如何设定可对话的目标、如何给出既真诚又可接受的反馈、如何把反馈转化为发展行动。没有管理者角色的转变，任何制度与系统都会流于形式。
• 与数字化团队紧密合作，让系统真正服务“人和对话”，而不是相反。
  在选择或优化绩效与反馈工具时，多问一句：这是否真的降低了管理者和员工的使用门槛？是否让有价值的对话更容易发生？

展望未来，随着AI Agent等技术的发展，每个人也许都会有一个“数字教练”，在日常工作中实时给出提醒和建议，但无论技术如何演进，绩效管理的核心始终是人与人之间的理解、信任与共同成长。

持续反馈绩效管理模式之所以值得投入，不仅因为它能提升指标，更因为它让组织与个体都更有机会在不确定时代“变得更好，而不是被动应对”。而如果要给2025年的HR一句话作为行动起点，我会选择：先把“绩效对话”这件事做起来，再谈“绩效考核如何优化”。