第八章 管理团队的两端——最优员工和最差员工
管理者最大的机会在于关注表现最差和最优的两类员工
Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead
你的团队里有两端。
任何能够加以衡量的事情都符合某种由低到高、由小到大、由近及远的分布。还记得你是个小孩的时候,你的老师会要求全班按个子高矮排队吗?我总是在高个子一头,要把我们分开很容易。我们班上三十个人,我们大约三四个会直奔队伍右侧,还有几个块头最小的孩子会站到队伍的左侧。剩下的二十多个孩子,身高差不了多少,挤作一团,迟疑不决地排着队。
这么来看,至少一个世纪以来老师都喜欢把学生按大小个排队。
1914年,隶属于康涅狄格学院前身的阿尔伯特·布莱克斯利学校要求学生按照身高排好队。就和在你们的班级上一样,多数学生都挤在中间,只有个别几个人分布在两端。大学学生的身高服从一种分布,从1.47米到1.88米,而且你能清晰地看到中间的人更多。
图片由康涅狄格学院图书馆托马斯·J·托德研究中心档案及特藏提供
分布的两“端”是极端身高的团队成员,矮于1.6256米或高于
1.8034米。他们是下述举例分布中最顶端和最底端的10%。
图片由康涅狄格学院图书馆托马斯·J·托德研究中心档案及特藏提供
分布是用于描述数据形态的。身高恰好最适合阐释“正态”分布。正态分布图因其形状又被称作钟形分布;而卡尔·弗里德里希·高斯在1809年的论文中论述了该分布之后,又被人们称作高斯分布(Gaussian distribution)。[123]
高斯分布在研究人员和商人中非常流行,因为它可以用于描述很多事情的分布:身高、体重、外向型和内向型、树干的粗细、雪花的大小、公路上车辆的速度、有缺陷部件出现的概率、客服电话接入的数量,诸如此类。更方便的是,任何符合高斯分布的事项都有一个平均数和标准偏差,可以利用这些数据预测未来。标准偏差用于描述某种范围的变化(或偏差)发生的概率。比如,美国女性的平均身高为1.6256米,[125]一个标准偏差小于0.0672米。这也就意味着68%的女性身高在1.5494米到1.7018米之间。这是一个标准偏差的数值。95%的人在平均值的两个标准偏差范围内,即1.4732米到1.7780米之间。99.7%的人不会超过平均值的三个标准偏差范围,即1.397米到1.8542米。如果你环顾办公室,就会发现实际情况大致如此。(男性的平均身高为1.7780米,标准偏差与女性相同为加或减0.0672米。你或许注意到布莱克斯利照片中的男性平均身高为1.7018米。因为营养水平更高,美国人比上一世纪美国人的身高有所增加。)
高斯分布的优势恰恰也是其弱点所在。它太方便使用了,而且表面看来可以描述太多不同的现象,但是在某些情况下并不能解释深层的实情。高斯分布在很多方面会出现重大误判,比如重大物理事件和经济事件的发生(大地震、飓风和股市剧烈震荡),人们经济收入的巨大差异(穷人与最富有的1%人群之间的经济差距),以及少数个体异于常人的表现(迈克尔·乔丹相比同时代的其他篮球运动员)。2011年日本大地震(震级9.0),比尔·盖茨的资产净值(超过700亿美元),甚至纽约城的人口(830万)也远超平均数,这些在高斯分布模型中也不太可能出现,但是你确实知道它们的存在。[126]
从统计学上讲,这些现象更适合用“幂律分布”(power law distribution)解释,下图是幂律分布与高斯分布的对比。
人类身高与地震震级的分布对比。身高相对均衡地分布在平均值两侧,高于平均值和矮于平均值的人大约各半。与此相反,大多数地震都在平均震级以下
使用“幂律”这个名称是由于如果写一个方程描述曲线的形状,一个数量级别要提升到下一个量级需要利用指数(比如,在y=x-1/2中,指数为-1/2,而x“提升了-1/2次方”这个方程大致描述了上述右侧曲线的形状)。
大多数公司在管理员工时都采用正态分布,大多数员工被列为平均水平,两端为表现差和表现优秀的员工。两端并不像身高分布那样对称,因为失败的员工都被解雇了,最差的应聘者根本就进不了公司,因此左侧的一段很短。但是很多公司认为员工的表现还会符合同样的正态分布。这样的认识是一个错误。
事实上,组织中大多数的个人表现符合幂律分布。爱荷华州印第安纳大学的赫尔曼·阿吉斯和欧内斯特·奥博伊尔解释称:“并非大批平均水平的员工通过数量优势做出主要贡献,而是由少数精英员工通过强大的表现做出主要贡献。”[127]多数组织都低估了最优秀的员工,给他们的奖励也有所不足,甚至还不自知。在第十章中我将解释个中原因,并建议一种更好的管理和薪酬支付方式。
当前,只要认识到每个团队都有两端——在绩效分布两端的人——就足够了。多数公司会解雇“底端”员工,这些员工生活在失败和恐惧的煎熬中,担心随时都会被解雇。对于“顶端”的员工,生活好得不得了,升职、奖金、同事仰慕和管理层的器重唾手可得。
助力有难处的员工
大多数组织未曾意识到提高公司绩效最大的机会在于底端的员工,而顶端的员工可以教会你如何实现这个机会。
我们在本书开头几页介绍了杰克·韦尔奇推行的“不升职就离职”管理模式,在这种管理模式下,通用电气的员工每年都要接受一次评估,排名最后10%的员工被解雇:你要么在组织中升职,要么就要离开组织。
但这样做是不是需要成本?招聘新员工需要时间和金钱,通常比现有的员工更贵,而且需要学习适应新工作——即便如此也不一定成功!哈佛商学院教授鲍里斯·格罗伊斯堡对投行的1000名分析师进行了一项研究,发现更换公司之后“明星分析师的绩效表现会立刻下降,并会长期延续下去”。[128]他们之前的成功要依靠同事、可用的资源、对公司文化的融入,甚至还包括他们个人的声誉或建立起的个人品牌效应。
理想的情况下,你一开始聘用的都是正确的人;如果你们的招聘流程客观、有完善的校准过程,就能很接近这个效果。但是即便如此,你们也会犯错误,聘用的人也有可能落在绩效表现曲线的底端。
在谷歌,我们定期找出表现最差的5%左右的员工。这些员工在我们绩效分布的底端。要注意这个过程是在我们正式的绩效管理流程之外。我们的目的不是找出要解雇的人:我们要找出需要帮助的人。
我要承认,我们没有一个可靠的绝对尺度,去衡量每一项工作的绩效,而且我们不会强求某一种考评结果分布,因为不同团队的表现处于不同的水平。让一个团队中全是明星员工的经理评出哪个人表现糟糕简直就是疯了。因此这是一个人力管理过程,而不是一个计算问题,经理和人力管理团队关注的是员工个体。在现实中,底端确实会包括一些“需要改进”的员工,但同时我们还会捕捉到“低空飞过的人”,也就是那些绩效表现长期处于底端附近的一群人。因为我们是在整个公司的范围内跟踪5%的人,因此有些团队中没有一个人落在这个范围内,而有些团队则会多于5%。我们有些犹豫到底要不要像其他公司一样解雇这些人,但是如果这样做就意味着我们每年要解雇20%的员工(每个季度5%)。同时这样做也意味着我们的招聘方式不是很有效。如果我们能够成功挑选聘用那些远非“木头脑袋” 的人——聪明、适应性强、尽职尽责的谷歌人——我们就不需要再做这些定期的筛选工作了。
因此我们没有采用传统的方式将“绩效糟糕”等同于死亡之吻,而是决定采用一种不同的方式:我们的目标在于告诉底端5%的每一位员工,他们处于这样一个群体。这种对话不会是幽默风趣的。但是我们向这些员工传递出的信息使这项工作简单了一些:“你在整个谷歌处于底端的5%。我知道这样的感觉不好。我之所以要告诉你是因为我想要帮助你成长,变得更好。”
换言之,这不是一次“要么好好干,要么走人”的谈话;这是一次感性的谈话,目的是帮助一个人发展。有一位同事曾经将其形容为“富有同情心的实用主义”。绩效表现糟糕极少是因为某人的能力不足或品性不佳。更多的是由于技能的缺陷(或许可以改进,或许不能)或意愿不足(员工没有做工作的动力)。在后一种情况下,可能是由于个人问题,也可能预示着团队中出现了某个更大的问题需要修正。
事实上,我们在招聘时不强调工作相关的知识使这个问题变得更加严重,因为我们愿意聘用那些或许不懂如何做某份工作的人。我们相信他们几乎所有人都能弄懂如何工作,而在摸索的过程中,相比那些“曾经历过,做过”的人,更可能发现某种新颖的解决方法。
如果他们未能弄清如何工作,我们首先会为他们提供一系列的培训和辅导,帮助他们构建工作能力。要注意,相比招聘员工,然后尝试培养他们成为明星员工的惯常方式,我们的方法有很大的不同。此时我们进行的干预仅仅是针对小部分陷入困境的员工,而不是针对每个人。如果还没有效果,我们会帮助这个人在谷歌内部找到另外一个岗位。通常,调岗之后这个人的绩效能够提升到平均水平。这听起来或许不算什么,但是反过来这样想想:100个人的团队中,吉姆是表现最差的5个人之一。经过这次干预之后,吉姆的绩效表现进入了前50位。[129]
虽然不是明星员工,但是吉姆现在的贡献比其他49名员工都要多,而此前他只比三四个人更好。如果所有表现最差的人都能有这样的进步,你们的公司会成为什么模样?而且如果就连底端的49人也比对手公司更好呢?
余下的一些员工,有的选择主动离职,有的就只能解雇了。听起来很残酷,但是最后他们通常会更开心一些,因为我们表现出对他们状况的理解,并与他们一道投入了改进过程,而且我们给他们时间寻找一家能够发挥专长的公司。我曾经解雇过手下一名员工,他在离职时对我说:“我永远也做不来你的工作。”我说:“你可以,只不过要在另外一个需求不同的地方。”三年之后,他给我打电话,说他升任一家财富500强企业的首席人力资源官,事业蒸蒸日上。他说那里的节奏比谷歌稍慢一些,但恰好适合他。而且恰恰因为他有条不紊、缜密的风格,现在已经成为首席执行官信任的顾问。
在分布底端投入时间精力的这个循环意味着你们的团队能够提升很多。员工或是得到大幅的提升,或是离职去别的地方寻找成功。
非常具有启发性的是,就连人称“中子弹杰克”的韦尔奇——因为在他任通用电气首席执行官的大部分时间里,裁员和解雇员工非常盛行——在职业生涯后期的政策也变得更加柔和。2006年,他详尽阐释了分类员工的“评级与封杀”(rank-and-yank)方法:
差异化考评的“封杀”(“yank”)部分要求底端的10%需要立刻解雇。但实际上这样的情况很少。通常,当一个人长期处于底端10%的时候,经理就会开启劝退谈话。当然,偶尔会有一些表现不好的员工不愿意走。但是面对公司对他们不佳的评定这一冰冷的现实,多数人都会主动离开,而且通常能找到另外一家更适合其施展技能、更认可其能力的公司。[130]
而后他又辩称,对员工直接一些实际上是仁慈的表现:有些公司的经理以仁慈之名,允许员工,特别是表现不佳的员工埋头苦干数年。之后公司经营状况出现了问题。已届中年且表现糟糕的员工通常是最先被裁掉的。经理把他们一个一个地叫去谈话,通常谈话过程是这样的:
“乔,恐怕你得离开公司了。”
“什么!为什么是我?”
“呃……你的表现一直都不是很好。”
“我已经在这里工作20年了。为什么你从来没告诉过我?”
到底为什么呢?这些员工在早些年或许还能找到一份有未来的工作。但是现在已经45岁或50岁了,他只能进入一个比以往竞争都更加激烈的人才市场。这样做是非常残酷的。[131]
我要强调一点,谷歌识别底端5%的员工并非“员工大排名”,不是要按照固定的分布将员工的绩效表现分类。那种考评方式下,员工为了不落在底端会激烈竞争,最终搅乱了公司文化。库尔德·艾肯沃尔德曾在2012年为《名利场》杂志写过一篇强烈控诉员工大排名的文章:[132]
我采访过的每一位现在和过去的微软员工——每一位——都认为员工大排名是微软内部最有害的政策,在这种政策下,无数的员工被迫离职……“如果你的团队中有10个人,你开始工作的第一天就了解到,不管每一位员工多么优秀,都将有两个人获得好评,7个人获得中评,另外有一个人获得差评,”一位前微软软件开发工程师说,“这使员工的注意力都放在内部互相竞争上,而不是与其他公司竞争。”
几乎整一年之后,2013年11月,微软的人力资源主管丽莎·布鲁梅尔给员工发了电子邮件,宣布不仅要取消员工大排名,而且要彻底废止全部考评体系。[133]
正如我在第二章中所写的,如果你相信员工本质都是好的,认为他们值得信任,那就必须对他们坦诚相待,保持透明度。这就包括让他们知道自己的绩效拖了后腿。但是在一家使命导向性、有目标的公司,处理人力问题时要有敏感性。多数表现不佳的员工能够认识自己的表现,想要变得更好。给他们改进的机会非常重要。
将最优秀的人放到显微镜下观察
与此同时,在顶端,表现最优秀的一些员工在公司的经历与平均水平或中等水平的员工大有不同。我们的数据显示这些员工更容易完成工作,感觉自身更有价值,感觉工作更有意义,离职率是绩效表现最差员工的五分之一。为什么会这样?
因为顶端的员工生活在高产出、良好的反馈意见、更高的产出和更好的反馈意见这样一个良性循环中。他们每天都沐浴在爱的环境中,给他安排的额外工作也使他更加开心。
更重要的是要从最优秀的员工身上学习。[1]每一家公司都将未来的成功寄托在最优秀的员工身上,但是大多数公司却没有仔细研究这些员工。这样错过了一个很好的机会,正如格罗伊斯堡的实验所阐释的,优秀员工的表现很大程度上取决于环境因素。标杆和最佳实践告诉你的是在别处有效的方法,但是在你所处的环境中不一定有效。
相反,精确理解在你们所处特定环境下最优秀员工能够成功的原因,则是格罗伊斯堡实验发现的延伸。如果成功依赖特定的地缘性条件,那么最有效的方法就是研究高绩效表现和地缘性条件之间的相互作用。
你或许已经想到,我们对谷歌内部最优秀的员工做了非常细致的研究。2008年,詹妮弗·科索斯基和布莱恩·威尔斯共同创办了人力与创新实验室(PiLab)——我们内部的研究团队和智囊,获得授权研究如何提升员工的工作体验。很多PiLab的科学家有心理学、社会学、组织行为学或经济学的博士学位,而且有一些已经走上了领导岗位,这使他们能够将研究成果用于解决微妙的组织问题和挑战。尼尔·帕特尔和米歇尔·多诺万就是其中的典型:米歇尔在谷歌绩效管理的调整方面起到了很大的作用,尼尔则是我们先进技术和项目实验室的负责人。他们的初步研究议程可以帮助你了解从内部最优秀的员工身上能够学到什么:
✦ 氧气项目的启动最初只是为了证明经理的存在没有太大意义,最后却证明优秀的经理很重要。
✦ 天才年轻人项目(Project Gifted Youngsters)的目标是解释长期持续保持最高绩效表现的人与其他人有何不同。他们将最优秀的4%与其余96%进行了对比,而后深入研究了顶端的0.5%和余下的99.5%。
✦ 蜜瓜企业项目(The Honeydew enterprise,名字源自《大青蛙布偶秀》中无畏的创新者蜜瓜教授本生)力图理解对软件工程师创新的行为和实践产生最大促进或抑制作用的因素。
✦ 米尔格拉姆项目(Project Milgram)旨在探索最有效的方式,发掘谷歌内部知识社交网络。(这个项目以研究服从性的那位斯坦利·米尔格拉姆命名。正如詹妮弗·科索斯基对我说过的:“他进行了最初的小世界实验,在实验中随机选出一些住在奥马哈或威奇托的人,请他们通过一连串电子邮件联系到波士顿的一个特定的人。电子邮件串平均的‘中继段’为5.5,由此引出著名的六度分隔理论。”)
氧气项目对谷歌产生了极为深远的影响。项目的名称源自米歇尔曾经问过我的一个问题:“如果谷歌的每个人都能有一位了不起的经理会怎样?不只是一个不错的或好的经理,而是那种真正理解他们,使他们每天上班都感到兴奋的那种经理。那时谷歌会是怎样一个模样?”尼尔习惯用元素周期表的元素命名项目,因此米歇尔提议用氧气项目的名称,因为“有一名好经理至关重要,就像呼吸一般。如果我们能使经理变得更好,就好似带来一缕清新的空气”。
那么氧气项目到底期望达成什么目标呢?假设认为经理的水平对团队的绩效表现不会有任何影响。尼尔解释称:“我们知道我们的团队必须小心翼翼。谷歌对证据的要求标准很高,即便是在其他地方可能认为是不言自明的真理也需要证据。简单关联是不够的。因此我们决定反证——经理不重要。所幸,我们没能成功。”[134]
谷歌的工程师认为经理并没有太多用处,并对此深信不疑。表面看来,这句话或许有些荒诞。但是你要理解工程师多么恨管理。他们不喜欢经理,当然也不喜欢成为经理。
工程师通常都会认为经理最多只能算是必要的恶人,多半时候他们都在设障碍,制造官僚体制,把事情弄糟。工程师的这种信念根深蒂固,因此2002年,拉里和谢尔盖彻底废除了公司的经理职位。
当时我们有300多名工程师,经理因能够抛开管理责任,都如释重负。在那之后,公司里所有的工程师都向韦恩·罗辛汇报。这项实验只持续了很短的时间。韦恩被各种请求包围了,从费用报告审批,到人际冲突处理,不到6周,经理就又重新回到岗位上。[135]
经理显然有其存在的必要性,但是2009年,工程师对管理的怀疑本能再次浮现。在这7年的时间里,我们增加了1.1万多名员工。这些员工多半都来自传统的工作环境,经理在这种环境下并没有起到太大作用,甚至起到负面作用。我们在招聘时也发现了这个问题,特别是在美国之外。我们的招聘信条是要求技术经理至少在技术方面与团队成员有水平相当的能力。(尽管我喜欢招募聪明的通才,但是在某些领域——比如技术、税务和法律部门——必要的基本专业能力是非常关键的。)如果经理没有达到这种水平,就无法得到尊重,会被认作NooP——这是从计算机科学领域借用的一个术语,意为“没有操作”。在美国的某些公司有一种传统,独立做出贡献的技术人员与经理有平行的升职轨迹(比如IBM率先开拓了个人贡献者的升职轨迹,你可以依据技术成就得到与经理相同的奖励和头衔),但是在亚洲和西欧,更多的时候工程师会升任管理角色,不再负责日常的技术工作。因此,我们经常会拒绝一些高级别的应聘者,他们可能是很好的经理,但是离开技术岗位已经太长的时间。
每个人心中都有自己对好经理或坏经理的认识,但这些都是主观标准。米歇尔和尼尔希望做对比的时候能够保持一贯的标准,因此他们决定根据两种量化数据进行对比:绩效考评成绩和Googlegeist结果。他们计算了每位经理的平均绩效考评成绩,回顾了此前三次的绩效考评周期。他们分析了每位经理的Googlegeist结果——其中问询了全公司每个人对经理表现、行为和支持度的看法——以此作为团队对经理水平评价的替代方式。他们将我们的经理分为四个象限:
关键在于真正理解优中之优和差中之差。那些经理都做了些什么才会出现这样不同的结果?为了找出答案,他们又研究了绩效表现的两个极端结果。在1000多名经理中,只有140名在个人表现和Googlegeist考评中都排在前25%。在两项评估中都处于底端25%的更少,只有67人。这至少是一个令人鼓舞的现象:我们的经理中“优中之优”类别的是“差中之差”的两倍。
要列到前25%,你的团队对你的正面评价只需要达到86%,只比平均水平的84%稍高一点。而在后25%的好评度为78%,低于平均水平后续的提炼,识别出团队开心度和绩效表现方面都在顶端或底端25%的经理也不是太多。从这一点看来,工程师的看法似乎是对的。最优秀和最差的经理之间好像并没有太大的区别。
因此米歇尔和尼尔又做了进一步分析。他们对总体的经理开心分数进行了分析之后,发现了一些很大的不同。最优秀经理手下工作的谷歌人在十几项Googlegeist评估维度上要比最差经理手下工作的谷歌人高5%至18%。除此之外,他们在以下几方面的认可度明显更高:
✦ 职业决策更加公正。绩效评估公正,得到升职的都是实至名归的人选。
✦ 个人的职业目标能够达成,他们的经理是非常有帮助的支持者和引导者。
✦ 工作高效,决策迅速,资源分配合理,从多种视角考虑问题。
✦ 团队成员之间没有等级制度,互相尊重,决策依据数据做出而不是靠耍手段,团队内部各人的工作和信念都保持透明。
✦ 他们适当地参与到决策制定过程中,并且得到一定的授权去完成工作。
✦ 他们可以自由地平衡工作和私人生活。
最优秀经理领导的团队绩效表现也更好,人员流动率更低。事实上,经理水平是预测人员去留最好的单一因素,正如那句格言所说的,员工不是离开公司,而是离开糟糕的经理。但是,有些人争辩称,全公司“最好”和“最差”的经理一共才207人,样本数量非常小。我们怎么能确定这些区别是因为经理的原因?或许某些经理恰巧领导了一个能力更强、更开心的团队。要检测绩效和开心度的不同是不是由于经理的原因,唯一的方法就是保持其他一切条件不变,随机调动不同团队的人员,观察仅仅更换经理是否产生不同的效果。即便是在谷歌,我们也没有疯狂到仅仅为了了解真相而随意调配团队和经理,我们不会的。
幸运的是,我们不需要这么做。谷歌人主动调换团队,为我们实现了这次实验。工程师在年中可以自由地更换项目团队,但是并不知道未来的经理属于“最好”还是“最差”。2008年,65名谷歌人从“最好”的经理转入“最差”经理的团队,69名谷歌人做了相反的岗位调换。这些调换岗位的都是典型的谷歌人,他们表现优秀,对公司很满意。
经理确实有影响!调入最差经理团队的65名谷歌人在42项Googlegeist调查中有34项的分数大幅下降。第二年,调入最好经理团队的谷歌人在42项中有6项得到了大幅提升。最大的变化在于衡量员工保留度、绩效管理信任度和职业发展方面的问题。调入更差经理团队这件事本身就足以改变某人在谷歌的工作体验,损害他们对公司的信任,致使他们产生离职的念头。
这样说来经理真的会有影响。不仅如此,了不起的经理会带来重大的影响。现在我们知道了最好和最差的经理是哪些人,但是并不知道他们所做的有何不同。我们的分析只是描述性的,并没有说明。我们如何厘清最优秀经理与最差经理的作为的不同之处,我们又如何能将这些转化为动力,推动谷歌的经理水平持续提高?
并非所有的调查研究都需要一个聪明而勤奋的团队,我们在探寻最好和最差经理不同之处的时候采用了一种非常简单的方法:直接问询。我们请一些谷歌人按照预先设定的会谈指导对经理进行抽样面试,但是这些谷歌人并不知道所面试的经理是优秀的、差的,还是普通的。这称作双盲面试法,因为面试官不对被面试人存在偏见,被面试人也不知道自己属于哪个类型。换言之,面试官和被面试人对面试条件都是“盲的”。米歇尔和尼尔将面试结果与最佳经理奖(我们的一个项目,项目中谷歌人在无提名的情况下选出最优秀的20位经理)的批注做对比,与Googlegeist中员工对经理的评价做对比,还与为经理写的同事反馈意见做对比,以此证实这些发现的真实性。经理宣称某些行为是他们成功或苦苦挣扎的原因,我们要核验是否也正是这些行为影响了谷歌人。
调查显示高分经理具备八种低分经理所不具备的共性:
8个氧气项目特性
1. 做一名好的导师。
2. 给团队授权,不随便插手下属工作。
3. 表达出对团队成员的成功和个人幸福的兴趣和关心。
4. 高效/结果导向型。
5. 善于沟通——聆听和分享信息。
6. 在职业发展方面助力团队。
7. 对团队有清晰的愿景和战略。
8. 具备重要的技术技能,可为团队提供建议。
谷歌8个氧气项目特性清单。版权归谷歌所有
现在我们有了培养伟大经理的行为标准,但这仅仅是一个非常坦诚、十分平淡、没有争议的清单。要使这个清单更有意义,更重要,成为可以改变公司绩效的实在内容,我们就需要具体一些。比如,当然最优秀的经理都是好的辅导者!表面看来这是显而易见的,但是大多数经理即使与员工进行一对一会面,也仅是露个面,问一句“你这周怎么样?”,而另外很多经理根本不会定期进行一对一的会谈——在这种会谈中,他们与员工一同诊断问题,共同想出发挥员工特长的方法。大多数经理不会将赞扬与需要改进的方面加以结合。对于经理来说具体的方法就是在准备会面的时候细细思量员工的个人优势以及他们所面对的特定环境,利用会面问一些问题,而不是强令员工给出答案。出人意料的是,我们发现在伟大的经理中间,技术专业性是8种特性里重要性最低的一项。不要误会,技术专业性非常关键。一名不会编代码的经理不可能在谷歌领导一个团队。但是在区分最优秀的经理行为时,技术能力在不同团队中是差异最小的。
除了要具体之外,我们还需要使良好的管理成为自然而然的事情。阿图·葛兰德在《纽约客》的文章中和他的《清单革命》(The Checklist Manifesto)一书中都颇令人信服地阐释了清单的效力。我在2009年第一次读他的文章《清单》,[136]他在文章中讲述了1935年波音公司开发的新一代远程轰炸机299型的试飞过程。这种轰炸机可以“负载军队需求5倍的炸弹……比以前的轰炸机飞行速度更快,飞行距离差不多有两倍”。唯一的问题就是它坠毁了。
这种轰炸机相比其他轰炸机更复杂,在试飞的过程中,经验丰富的飞行员“忘记打开升降舱和方向舵控制的一种新式锁紧机制”,结果造成五名机组成员中两名遇难。军方的解决方案不是做更多的培训,而是一份清单。葛兰德总结道:“手中有检查清单,飞行员驾驶299型轰炸机累计安全飞行180万英里,没有发生过一次事故……后被人称作B-17……在‘二战’中取得了决定性的空中优势,使在纳粹德国全境内毁灭性的轰炸成为可能。”而后葛兰德辩称医药领域也进入了同样的阶段,工作的复杂性已经超越了人类的能力,而检查清单可以救下很多生命。
读过这篇文章,我意识到管理也是一件异常复杂的事情。既要能够预测产品前景或成为一名财务天才或营销奇才,同时还要做一名鼓舞人心的经理,这对领导者是非常高的要求。但是如果我们将好的管理方式浓缩到一张清单中,就不需要投入数百万美元进行培训,也不需要说服人们接受某种领导方式优于另外一种。我们不需要改变他们的本性。我们只需要改变他们的行为。
因此米歇尔、尼尔和不断发展壮大的人力运营团队打造出一种强化体系,以提高谷歌的管理水平。其中最引人注目的是半年进行一次的向上反馈调查,请团队成员匿名给经理做工作评估:
这项调查本身就是一项检查清单。如果你实现了清单中的每一种行为,你就会成为了不起的经理。
结果以如下方式通报给每一位经理:
要注意,提供这些调查结果是为了经理的职业发展。这些并不会直接影响经理的绩效考评结果或薪酬福利。其实在这方面我与我的团队有些争议,但最终被他们说服。我开始推行向上反馈调查的时候,本想以此剔除一些最差的经理——他们给自己带领的团队带来无尽的痛苦,拖累了整个公司。史黛西·莎莉文辩称,如果我们这么做,人们就会在调查中耍手段,或是迫使团队成员给他们更高的分数,或是提前解雇那些看起来不太开心和可能给低分的员工。史黛西与其他几位辩称,如果我们希望员工坦诚相对,改变行为,我们就必须将这项调查做成一个富有同情心的工具,关注经理的发展而不是奖惩。
向上反馈调查问卷样例
1. 我的经理给我可行的反馈意见,帮助我改善绩效表现。
2. 我的经理不会随便插手我的工作(例如介入不应由其负责的细节问题上)。
3. 我的经理会从人性角度出发体谅我。
4. 我的经理使团队将注意力集中在最重要的目标结果/工作成果之上。
5. 我的经理定期分享他/她的上级经理和领导给出的相关信息。
6. 我的经理与我就过去6个月的职业发展情况进行过有意义的探讨。
7. 我的经理会明确向团队说明目标。
8. 我的经理具备高效管理团队所需的专业技术能力(比如,技术部门会编写代码,财务部门懂会计学)。
9. 我愿意向其他谷歌人推荐我的经理。
谷歌向上反馈调查经理报告样例。版权归谷歌所有她是对的。将发展反馈意见和评估反馈意见分开是非常重要的。后来我们检验了史黛西的直觉认识,我如释重负地发现,员工对向上反馈调查的应用恰如我们期望的一般:即使经理给员工低的考评成绩,员工也不会刻意在下一次向上反馈循环中对经理进行报复。
如果经理需要在某一特定领域得到提高,而检查清单也帮不上忙,他们可以报名参加我们针对每个特性经过长时间开发出来的课程。比如参加“经理的辅导角色”课程可以使辅导能力一项的平均得分提升13%。比如参加“职业谈话”的培训可以使职业发展的考评分数提高10%,这项培训有一部分内容在于传授经理如何与员工进行不同的职业谈话。这一切的目的并非是要谷歌人提出要求,然后由经理承诺实现员工的要求。这并非一种事务性的改变,而是一种问题解决的训练,最后的结果是所有人共担责任。经理和谷歌人都有需要做的事情。
今日,我们大多数的经理都会与团队成员分享反馈结果。我们没有做硬性要求,但是会定期在调查问卷中加入一些问题,询问员工,经理到底有没有这么做。因为我们透明度的惯例和这些小小的助推,大多数经理都会选择分享。他们将报告分给大家,而后针对如何提升表现展开讨论,获取团队成员的建议。这是对经理–员工关系的一次华丽反转。想要提高,最好的方法是与那些提供反馈意见的员工进行交谈,询问他们希望自己做出哪些改变。
我第一次分享自己的反馈结果时,分数比团队平均分还要低,当时我吓坏了。我负责管理全公司所有的职员!我本应该是一位专家的!可是分数却显示我的作为与抱负并不匹配。那一年,我的团队在15个问题上对我的满意度为77%,听起来还不错,但是如果你意识到我们最优秀的一些经理的满意度为92%,而最差的经理满意度为72%时,你就不会这么想了。比如,我在“我的经理帮助我理解自己的绩效是如何评估的”一项上得分特别低,只有50%的满意度,而且我的直接下属中只有80%愿意将我推荐给其他谷歌人做经理。
我向团队承诺要有更好的表现,给他们更清晰的反馈意见,用更多的时间与扩展团队沟通,努力成为一名更好的领导者。他们对我的努力非常赞赏。有好几个人还来鼓励我:“感谢你与我们分享,满足了我的期望。我是仅有的几个给你写过评价的人——很希望在下次一对一会面的时候进行探讨!”经过一段时间,团队变得更开心了,运转也更好了,而我的分数也有了提升。我还远算不上完美(总体满意度90%),但是在提供高质量的反馈意见方面已经达到了100%的满意度,我的团队成员也100%愿意向别人推荐我做经理。
对于谷歌而言,结果是经理的水平稳步提升。从2010年到2012年,谷歌经理的平均得分从83%的满意度上升到88%。就连表现最差的经理也有所改进,从70%的满意度上升到77%。换言之,我们后25%的经理已经相当于两年前所有经理的平均水平。现在想要成为一名差经理反而更难。我们知道经理的水平能够推动绩效、员工保留度和开心度,因此也就意味着公司的表现随着时间推移会越来越好。
或许你在读完这些内容之后,身子向后倚了倚,总结认为:这些家伙真能自娱自乐。员工不会按照实际情况给经理评分的。即使是匿名的也不会公平。即使不影响薪酬和升职也不会。即便是在培训员工上花费了大力气,招聘优秀人才时不遗余力,也还是不行。人类就不是这种类型的生物,总有一些人在某些时候会玩弄这个体系。想象一下,某位经理给员工的绩效考评降了分。这名员工当然会在做向上反馈调查时给经理差评,以此作为报复,对吧?
嗯,我得承认,这些话里确实有几分是对的。我们PiLab实验室的一位成员玛丽·凯特·斯蒂姆勒,攻读博士学位期间研究为什么人们会做出提升失败风险的选择(她还在加利福尼亚州饼干烘焙比赛中获得过三块奖牌)。她分析了大量数据,发现二者之间确实有一些关联。在我们原来用的41级考评量表下,员工绩效考评的得分增加或减少0.1,会使对经理的向上反馈调查分数出现0.03的变化,而向上反馈调查的总分是100。换言之,它们之间确实有影响,但是非常微小,根本没什么关系。事实上大多数人都会去做正确的事情。
管理公司的两端
我之所以详尽介绍了氧气项目和底端的5%,有三个原因。
第一,这是一个难得的例子,阐明了关注两端的表现可以学到的经验和实现的成就。关注平均水平的经理没有什么帮助,设定基准也同样没有用处。对比两个极端使我们看到了行为和成果之间有意义的差异,之后可以以此为基础,提升员工在谷歌的体验。
第二,它阐释了富有同情心的实用主义这一概念。让处于绩效分布底端的人了解真相,但是不要将绩效与薪酬或职业成果直接挂钩,尽可能用一种积极的方式警示并激励他们。数百名经理需要面对自己并非好经理的现实。向上反馈调查用真实的数据(“我的团队告诉我说,我可以成为一名更好的经理”)替代了直觉(“我知道自己是一名好经理”)。因为结果的传达方式,也由于有一个了不起的人力资源业务合作伙伴团队(他们不仅为数百名谷歌人提供了人力资源支持,而且还兼做员工的辅导员和引领者)在回顾经理的反馈结果时静静地坐在陷入困境的经理身旁,多数经理的反应都是询问自己如何才能变得更好。
第三,也是最后一点,任何团队都可以复制这种方式。我选择投入宝贵的资源,成立了PiLab,舍弃了在培训等相对传统的人力资源领域的资金投入。但是这其中还是有一些捷径可循:
1.关注组织升级。每个人都说他们注意了,但是极少有人真正采取了行动。作为一名团队领导者、一名经理或一名执行官,你必须愿意身体力行去实现目标,必要的时候改变自己的行为,持久保持对这些问题的关注度。
2.搜集数据。根据绩效和员工调查结果对经理进行分组,分析各组之间是否有区别。而后与经理及他们的团队进行面谈,找出原因。如果你们的团队或组织规模很小,只需问问员工他们最看重伟大经理的哪些特征。如果这些都无法实现,可以先从我们的氧气清单做起。
3.每年对团队进行两次调查,查看经理的工作情况。
很多公司都推出了调查应用。我们当然会利用谷歌自己的产品,特别是谷歌表格,可以通过这种工具发送一种称作“表单”的调查问卷,简单易用,而且成本很低。
4.请在各个方面最优秀的人培训其他人。我们要求最佳经理奖的获得者培训其他员工,以此作为获奖的一个必要条件。
关注两端主要是由于其他限制:如果一家组织如我期望地听从了我的建议,在员工安置方面做了大量投入,这样一来可以用于正式的培训项目、福利管理和其他传统人力资源支持上的资金就变少了。此外,关注两端可以带来最大化的绩效提升:将绩效优于40%员工的人提升到优于50%的效果很有限,但是从5%提升到50%则很可观了。
仔细研究你们公司最优秀的人才,并依此开展项目针对他们最突出的特性对全公司进行评测和强化,从而改变公司的特征。如果你也能够帮助那些陷入困境的经理持续改进,你就能够打造出一个持续发展的良性循环。
塞巴斯蒂安·马洛特是我们欧洲区的销售副总裁,最近从甲骨文加入谷歌,他就遭遇了非常具有挑战性的局面:
我的第一份uFs分数简直是一场灾难;我扪心自问:“我适合这家公司吗?我是否应该回到甲骨文?”这中间好像有些脱节,因为我的经理给我的第一份绩效评价很满意,但是我的uFs分数却糟透了。在甲骨文,最重要的事情就是完成目标数字。我的第一反应是带领的团队有问题。我认为他们不理解我们需要做什么才能成为赢家。不过之后我后退了一步,与我的人力资源业务合作伙伴做了沟通。我们一起仔细查看了所有的评价,制定了一套计划。我改进了与团队沟通的方式,对我们的长期战略做了明晰的说明。经过两个调查循环,我的满意度从46%提高到86%。那段日子很艰难,但是非常值得。我是作为一名高级销售加入的谷歌,但现在我感觉就像一位总经理。[137]
现在的塞巴斯蒂安已经是我们最优秀、最受欢迎的领导者之一。
谷歌工作法则:管理团队的两端—最优员工和最差员工?
✦ 助力有难处的员工
✦ 将最优秀的人放在显微镜下观察
✦ 利用调查和检查清单寻找真相,推动员工学习✦ 与人分享员工对你的反馈意见,以身作则采取行动解决问题,身先示范
- 同样重要的是将最优秀的员工与表现最差的员工做比较。恰如我们人力与创新实验室的凯瑟琳·迪凯斯所说:“如果你仅仅对优秀的员工进行研究,你总结出来的他们成功的关键行为或许是在所有人中都普遍存在的行为。你的总结看似合理。但是很可能表现最差的员工也有同样的行为,如果你不另对表现最差的员工进行观察,就不可能了解真相。如果不同时对其他群体也进行研究,你就很容易错误地断定某些行为是通向成功的原因……科学术语将其称作‘因变量抽样’。”这也属于我们在第六章中探讨的样本偏误的一例,也是“最好的实践方法”经常有误导作用的原因。
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