谷歌HR是如何踐行數據分析文化的?

亂翻書2019-07-11 21:55:26

好的企業文化都有相似之處,在硅谷工作過的同學都該知道,從OKR、信息透明、層級扁平乃至字節範兒這些組織管理方法在西方都有過更早的實踐。今天推薦一篇HR專家行走的帆的文章,論述谷歌是如何通過數據分析來做人力資源工作的,可與今天在推行OKR的中國互聯網公司做對比,相信會有非常多似曾相識的地方。PPT配圖部分來自谷歌HR實習生陳書堯。


從07年-17年,在前任谷歌人力運營副總裁Laszlo Bock治下,谷歌在人力資源管理中沉澱出三大原則:只招那些最優秀的人才,對員工充分信任,數據驅動人才決策。



為了確保公司能夠找到最優秀的人才,谷歌用了很多辦法,比如:成立跨部門的招聘小組,不再讓用人經理一個人説了算,而是動用集體的智慧來綜合考察候選人的綜合素質;把原來校園招聘的學校範圍從150所(美國)大學擴大到450所;甚至不惜砸下重金,在內部設立了專門的招聘公司,等等。


因為對員工的充分信任,谷歌實行徹底的透明化管理政策:內部實行OKR的績效管理方式,OKR本身就是一種透明機制,每名員工可以看到其他人的年度績效目標;每週五舉行公司全員大會,由公司創始人主持並回答員工的所有問題;每個員工都可以通過郵件直達公司創始人和CEO等高管;公司所有內部文件,只要不涉及到法律違規的內容,一律向員工分享,等等。


谷歌首先從人力運營部門自身做起:人力部門下設數據分析實驗室,專門研究和分析各種於人相關的數據;其次,人力運營部人員的專業背景中,三分之一的人來自HR專業背景、三分之一來自諮詢公司背景,另外的三分之一來自數據分析專業背景。


此外,谷歌還用了很多手段來實現數據驅動決策,哪怕是最基本的人事決策。比如:谷歌從前的招聘流程非常宂長,招聘一名員工平均需要經歷15-25輪面試。後來,經過經驗數據論證,面試4輪和更多輪次面試出來的員工,在實際工作中的業績表現並沒有太大區別。所以,今天谷歌的面試都不超過4輪。



谷歌HR是如何踐行數據分析文化的?

行走的帆





谷歌自創立之初在公司文化上就深深地帶有創始人的烙印,公司文化屬於典型的工程師文化。公司內有一條不成文的規則,那就是任何決策不能拍腦袋,必須是數據驅動。每個人都必須學會用數據説話,用數據去説服別人,並用數據推動決策。


數據驅動一切決策,HR管理也不例外。


在谷歌最早的IPO招股書明書中這樣寫道:“我們不是一個傳統意義上的公司,我們也不打算成為一個傳統意義上的公司。”從HR角度來看,這也意味着谷歌的HR自公司成立的第一天起,也着力於將打造成為一個非傳統意義的HR。其中最能凸顯非傳統的一點,就是HR需要完全通過數據來指導日常的所有工作和決策。



谷歌有專門的人力分析團隊(Analytics),直接向公司人力副總裁彙報。分析團隊的背景也特別:1/3的人有MBA學位,1/3有心理與行為學方面的博士學位,剩下的1/3擁有數據或統計分析方面的學位。



此外,在人力數據分析團隊內部,分別有專人對接每一個其他HR職能部門,這樣來確保每個職能都能夠完全實現數據驅動決策。


谷歌在數據分析決策方面,專門開發了一套決策模型(Analytics Value Chain)。


決策模型圖如下:



第一步:看法和觀點(opinion)


這一層主要是人最直觀的主觀看法。比如,人們常説:“我覺得應該是這樣的,因為一直以來事情就是這麼運作的。”這就是一種看法,它並不代表事實。從人力分析的角度來説,需要避免只憑直覺看問題,應儘量拿事實説話,做到超越直覺。


第二步:數據(Data)



HR各個部門原本都擁有大量的數據,比如組織內有編制、多少人員?一段時期內有多少人獲得了晉升?多少人員離開了公司?


這些數據廣泛地散落在組織各處。但是這些只是停留在原始數據階段,尚無法被人所理解。只擁有數據並沒有太大意義,因為數據本身並不能自動解決任何問題。


第三步:衡量(metrics)


衡量包括了具體的指標、比例等等。你可以定期把相關的數據發送給相關人員參閲,讓大家獲取信息瞭解組織內部正在發生什麼。


然而,隨着時間的推移,人們可能會對這些指標開始麻木,因為這些數據、指標並不能解決實際問題,無法幫助組織作出下一步的行動計劃。


第四步:分析(Analysis)


分析可以幫助在不同的數據之間建立起來聯繫:數據和數據之間都有什麼關係、接下來的發展變化趨勢是什麼、與之相關的都是哪些羣體,等等。通過分析,進一步去挖掘數據背後的本質和成因。


第五步:洞見(insight)


通過對數據的分析,可以透過表面看本質,最終形成自己對某一事物的洞見。


第六步:行動(Action)


歸根結底,數據分析的目的是要解決問題。基於對事物形成的洞見,接下來便可以有的放矢地制訂行動方案,並付諸於實施,最終幫助解決組織存在的問題。


我們來看一個谷歌數據分析在實際工作中的經典應用案例。



谷歌有一個人力團隊叫人員與創新實驗室(People and innovaiton lab),工作是負責從長期角度解決組織中存在的人員難題,通過創新的解決方案來幫助組織實現變革。實驗室曾經負責了一個管理者發展項目,叫氧氣項目(Project Oxygen)。


項目的起源很有意思:谷歌創立早期,創始人佩奇認為公司具有典型的工程師文化,不太理解到底管理者(people manager)在組織中能夠有什麼大的作為。甚至覺得,管理者這種非常具有官僚特徵的職位的存在,在組織中只會讓人覺得礙手礙腳。


後來佩奇一聲令下,我們乾脆把管理者這種職位取消了吧。所有工程師一律向他本人彙報。接下來發生的事情不出所料,管理者崗位的取消並沒有帶來組織效率的提升,反而讓組織陷入了巨大的混亂。無奈之中,谷歌後來又重新恢復了管理層。


經過這麼一個事件的折騰,大家開始反思:為什麼會一開始覺得管理層不重要呢?那不如來做個數據分析,看看管理層到底重要性在哪裏。


當時,谷歌內部已經有一些與管理者相關的人力數據,一類是績效反饋數據,這個是管理者對員工的自上而下的反饋;另一類是員工調研數據,這個是員工對管理者的自下而上的反饋。


接下來把這些數據切分出四個分位:尤其重點關注最上面的25%和最底部的25%,然後具體來看每個分位的管理者具體的表現如何。相關的衡量指標包括了:團隊工作業績、團隊成員的幸福度打分、團隊成員離職率,等等。


經過分析,人們發現一個管理者的表現好壞對以上指標存在巨大影響,最上面的25%的管理者的這些指標遠遠好於最底層的25%的管理者。最後的結論:一個優秀的管理者對公司至關重要。


接下來一步的工作,找到可以幫助管理者提升的方式,讓他們都可以成為優秀的管理者。


在這一步,谷歌做了兩項工作。第一項:設立優秀經理獎(Great Manager Award)。如果要提名優秀經理,提名者必須寫清楚他有哪些具體的事例和行為表現。通過對所有提名的解碼,谷歌可以提取出優秀管理者的共同之處。


另一項工作,對所有經理開展面談。面談之前,面談雙方並不知道被面試者是否屬於優秀經理之列。所有面談結束之後,把面談結果彙總分析、解碼,從中找到優秀經理和非優秀經理到底都有哪些共同之處。


上述工作的產出,便得出了谷歌的優秀管理者所具備的8項行為特徵


1. 是一個好教練;

2. 對團隊授權而不是做細節管理;

3. 非常關心團隊成員的事業成功及個人福祉;

4. 工作成效高,並且結果導向;

5. 是一個良好的溝通者,願意傾聽和分享信息;

6. 能幫助下屬實現職業發展目標;

7. 能為團隊設定清晰的願景和戰略;

8. 具備重要的崗位技能,能對團隊提供建議。


此外,谷歌還提煉出了導致經理們陷入麻煩的3大原因


1. 過渡期充滿挑戰(比如,突然被晉升、被新招入並缺乏相關培訓,等);

2. 在績效管理和職業發展方面缺乏一套持續穩定的方法和工具;

3. 在人員管理和溝通方面花了太少的時間;


有了以上發現之後,谷歌就開始通過以下渠道來定期評估和發展管理者:


1. 一年兩次的員工對管理者的向上反饋調研(聚焦在8項行為特徵方面);

2. 每年的優秀經理頒獎,發現管理者中的典範;

3. 管理者培訓;

4. 新經理溝通課程,讓新經理知道公司對他們的具體期望是什麼。



最後,我們再用谷歌的數據分析決策模型來複盤一下整個項目過程:


1. 看法 - 大家覺得管理者對谷歌的績效沒有影響,貢獻不大;

2. 數據 - 組織內有大量跟管理者相關的數據,主要來自於績效管理和員工調研;

3. 衡量 - 大部分員工對經理的調研評分還不錯;

4. 分析 - 優秀經理擁有較低的員工流失率和較高的團隊績效;

5. 洞見 - 提煉出與管理者相關的8項正面行為和3大負面原因;

6. 行動 - 發起由員工打分的聚焦8項行為的管理者調研,創建機會幫助管理者之間相互交流最佳實踐。


文章已於修改
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