В прошлом тексте я писал о том, что на самом деле может предсказать результаты сотрудника на этапе собеседования и как мы пытаемся улучшить отбар в команду.
Если в двух словах: стаж и портфолио в сложной работе (а в случае с интернет-маркетингом мы говорим про сложные и комплексные задачи) говорят о будущем меньше, чем кажется. Самый сильный инструмент из доступных — структурированное интервью с одинаковыми вопросами для всех кандидатов про их прошлые решения и задачи.
Допустим, этот этап мы успешно прошли. Задавали правильные вопросы, разбирали реальные случаи из практики, дали кусок настоящей задачи вместо абстрактного тестового. Выбрали лучшего кандидата по сумме баллов.
Но это половина дела.
Нанимаем мы не срез навыков на конкретный момент времени, а потенциальную отдачу за всё время работы минус то, во сколько она нам обходится. Я условно называю это неким человеческим LTV, если выражаться в понятиях близких к интернет-маркетингу.
Когда он себя окупит
Отдачу нам интересно оценивать не в абсолютных показателях: сколько единиц пользы человек может генерировать, сколько вести проектов, приносить выручки, создавать контента и т.д. , а относительно расходов на сотрудника (ФОТ и сопутствующие косты). Кандидат, который приносит больше пользы, но стоит непропорционально дороже — не лучший выбор.
Если очень грубо на примере, то не всегда нужен синьор, у которого не хватит времени на все сразу и его высокая квалификация не сильно задействована. А вот мидл + джуниор могут успеть больше.
Сначала человек стоит нам денег и почти ничего не приносит: разбирается в проектах, задаёт вопросы, отнимает время и ресурсы тех, кто уже какое-то время работает в компании. Потом выходит на свою нормальную мощность и после этого начинает возвращать, что мы вложили: оклад за период разгона, время команды, стоимость поиска.
Отсюда простой, но неочевидный вывод: чем дороже человек, тем быстрее он обязан выйти на мощность. Сеньор по верхней планке рынка не может разгоняться несколько месяцев — за это время он растратит всё преимущество, ради которого его брали.
Поэтому кандидат «слабее сейчас, но растёт быстро» — не компромисс и не благотворительность. Это другая модель окупаемости: ниже стартовая мощность, ниже цена, длиннее разгон, но выше потолок отдачи в конце. Сравнивать её с моделью готового специалиста по принципу «кто сильнее» бессмысленно. Считать надо, кто раньше выйдет в плюс на нашем горизонте планирования.
Здесь нужно отметить, что надёжных данных по конкретным срокам и параметрам эффективности-окупаемости для разных грейдов, должностей и типов у меня нет.
В интернете часто встречаются красивые цифры: восемь месяцев до полной продуктивности, стоимость замены сотрудника от одного до трёх годовых окладов. Но надежные проверяемые источники и исследования, которые это подтверждают, мне не попадались. Эти цифры просто переходят из одной HR-статьи в другую, ссылаясь друг на друга.
Поэтому считать придётся по своим числам. Сколько в среднем занимает выход на мощность на этой позиции. Сколько стоит поиск. Сколько времени тимлида новичок забирает в первый месяц. Это скучно, зато свои цифры не развалятся от первого вопроса.
Что происходит с отдачей на дистанции
Когда я нанимаю человека, я плачу не только за его нынешний уровень. Он меня устраивает сейчас, но в план я закладываю и его потенциал: через полгода он возьмёт проекты сложнее, через год сможет сам вести клиента или руководить парой специалистов. То есть я рассчитываю на его рост и фактически уже включил этот рост в окупаемость.
Проблема в том, что рост — это ставка, а не факт. Непонятно, сколько его окажется, когда он закончится и не закончился ли уже. Возможно, то, что я вижу на собеседовании, и есть его потолок. (Это печальный сценарий, но так случается. Футбольные клубы периодически покупают за много миллионов игроков, которые после этого трансфера в новом клубе никогда больше не выходят на прежний уровень).
Данные скорее подтверждают это опасение. Стёрман (2003) свёл 115 выборок о том, как опыт связан с результатом. Главный вывод: быстрее всего результат растёт в начале, дальше прирост замедляется. Падения данные не подтверждают, замедление — да. Исключение — сложная работа: там отдача от опыта держится дольше.
Для найма это неприятный вывод. Чем опытнее человек на входе, тем выше шанс, что основную часть роста он уже прошёл у предыдущего работодателя. Нам достаётся пологий участок, а платим мы по верхней планке рынка — то есть за прошлые заслуги.
При этом выход на плато не обязательно виден по результатам. Обзор сорока лет исследований карьерного плато (Yang, Niven & Johnson, 2019, 72 эмпирические работы) показывает, что стагнация прежде всего сказывается на отношении к работе: падают удовлетворённость и вовлечённость, растёт желание уйти. Результативность при этом может оставаться прежней. Ещё в 1977 году Ференс, Стоунер и Уоррен разделили застрявших сотрудников на две группы: те, кто просел, и те, кто продолжил ровно работать на прежнем уровне. Разницу определяли две вещи — хочет ли человек развиваться и есть ли у компании чем его занять.
Отсюда практическое следствие: судить о плато по ощущению «вроде справляется» ненадёжно. Человек может искренне считать, что работает как раньше, и руководитель может видеть то же самое, а объективные цифры уже проседают. Поэтому смотреть нужно на два показателя в комплексе: на измеримые результаты, а не на впечатление о них, и на вовлечённость. Если вовлечённость упала, а цифры пока держатся, это повод изучить ситуацию внимательнее.
Что это значит для планирования:
Рост стоит закладывать как сценарий, а не как данность.
Если наём окупается только при условии, что человек вырастет, это ставка, и называть её надо именно так.
Для опытного кандидата по верхней планке расчёт должен сходиться на его текущем уровне.
Для начинающего специалиста и начальных позиций рост и есть весь смысл найма, но проверять его нужно раньше: самый быстрый прирост приходится на начало, и если его не видно в первые месяцы, рассчитывать на него позже оснований мало.
Уперлись в потолок
Допустим, я замечаю, что человек перестал расти. Проекты те же, уровень тот же, прогресса за последние полгода не видно. Первый вопрос, который стоит себе задать: чей это потолок — его или мой.
Это различение есть в исследованиях с самого начала. Ференс, Стоунер и Уоррен в той же работе 1977 года выделили два типа плато. Организационное — когда человек способен расти, но расти некуда: позиций нет, задачи не усложняются. Личное — когда возможности есть, но человеку не хватает навыков или мотивации.
У них же есть модель, которая хорошо ложится на практику найма. Сотрудников раскладывают по двум осям: как человек работает сейчас и есть ли у него перспектива роста. Получается четыре группы:
Новички — результат пока невысокий, но они растут.
Звёзды — и работают хорошо, и растут.
Solid citizens — работают хорошо, но дальше расти не будут.
Deadwood — не растут и уже не справляются с тем, что делают.
Последнюю группу знает любой руководитель. Человек не просто остановился — он перестал вытягивать даже текущие задачи. И это никак не связано с тем, что мы не даем ему более сложные задачи или не предоставляем нужные ресурсы.
Сложнее разбираться с ситуацией, когда рост остановился, а результат ещё держится. Здесь потолок может оказаться и его, и моим — снаружи это выглядит одинаково. Падение вовлечённости, о котором я писал выше, не помогает: оно возникает в обоих случаях.
Различить их можно одним способом — давать задачи на уровень сложнее и посмотреть, что будет. У этого есть и подтверждение: в исследовании 1981 года, где участвовали те же Ференс и Стоунер, застрявшие по должности менеджеры, у которых работа оставалась сложной, продолжали работать на высоком уровне.
Потенциал не находят, а тратят
Здесь стоит вернуться к статье Клаудио Фернандес-Араоза «21st-Century Talent Spotting» (HBR, 2014) — про нее было подробнее в прошлый раз. Автор тридцать лет занимался подбором топ-менеджеров в Egon Zehnder, и в его статье есть важная часть, которая вообще не про отбор.
Он опросил 823 руководителя: что помогло раскрыть их потенциал. Первое место с большим отрывом — сложные задачи, до которых пришлось дотягиваться: 71%. Ротации и личные наставники поделили второе место, по 49%.
Дальше про уход. Он разобрал тех, кого его фирма успешно устроила, но кто сменил работу в течение трёх лет: 85% ушли на более высокую позицию, но деньги главной причиной назвали только 4%. Чаще называли плохого руководителя, отсутствие поддержки и отсутствие роста.
Обратная сторона той же истории — его пример из японской культуры менеджмента. По их модели потенциал у японских топ-менеджеров оказался выше среднего по миру, а компетенции — ниже. Проще говоря, задатки у людей хорошие, а навыков, которые из этих задатков должны были вырасти, нет.
Причина в том, как там устроена карьера. Человек приходит в компанию и десятилетиями растёт внутри одного подразделения. Повышение получает по очереди, когда подходит срок, а не когда справился со сложным проектом или получил впечатляющий результат. Другие направления бизнеса, работа за границей, резкая смена задач — всего этого в карьере почти нет. Автор приводит пример одного крупного конгломерата: из дюжины топ-менеджеров только один когда-либо работал больше чем в одном направлении бизнеса, а за границей каждый провёл в среднем около года. Когда гендиректору понадобился преемник, выбрать оказалось не из кого.
Что с этим делать
Считать окупаемость до открытия вакансии. По своим цифрам, а не по красивым чужим: сколько стоит поиск, сколько длится разгон, сколько времени команды уходит на ввод новичка. Тогда разговор «сеньор или растущий мидл» становится расчётом, а не спором вкусов.
Договариваться о сроках разгона заранее. Чем выше оклад, тем короче должен быть путь до полной мощности. Если он не укладывается в эти сроки, лучше заметить это на третьем месяце, чем на десятом.
Не мерить мотивацию отдельной шкалой. Если важно, хочет ли человек развиваться, появляется соблазн оценивать это на собеседовании как отдельное свойство. Не стоит. Критика конструкта grit (Credé, 2018) показывает, что «упорство плюс страсть к целям» не выделяется в самостоятельное измеряемое качество и во многом пересекается с обычной добросовестностью. А у добросовестности после пересчёта 2022 года не очень сильная связь с результатом — 0,19.
Раз в полгода задавать себе один вопрос. Есть ли у этого человека сейчас задача, до которой ему приходится тянуться. Если нет — это наш потолок, а не его, и уйдёт он не из-за денег.
Помогает ли мне всё это теперь? Да, но не там, где я рассчитывал.
Я начинал с надежды научиться видеть на собеседовании, где у человека потолок. Этого не получилось. Зато стало понятно, какой частью задачи я управляю сам, — и она оказалась больше, чем казалось.
Свою часть можно планировать и контролировать. Заранее посчитать, во сколько обходится наём и когда он должен окупиться. Договориться о сроках разгона. Давать задачи, до которых приходится тянуться, и следить за вовлечённостью, а не только за цифрами в отчётах. Если потолок окажется моим, я узнаю об этом не из заявления об уходе.
Ограничение при этом остаётся. Предсказать заранее, где остановится конкретный человек, нельзя. Исследования плато помогают понять, чья это остановка, но только задним числом. Исследования отбора говорят о результате в ближайшей перспективе, а не о том, что будет через два года.
Поэтому прогноз я заменяю проверкой. Рост закладываю в план как сценарий, а не как факт, а для дорогих кандидатов считаю окупаемость на их текущем уровне. Первые месяцы работы считаю самой информативной частью найма: быстрее всего человек растёт в начале, и если роста не видно там, позже рассчитывать на него трудно. А когда рост останавливается, не гадаю, чей это потолок, а даю задачу на уровень выше и смотрю на результат.
Так что «он упрётся в потолок через год» — по-прежнему догадка. Разница в том, что теперь я не ставлю на неё вслепую, а проверяю её как можно раньше и с наименьшими потерями.
Источники:
Yang, Niven & Johnson (2019). Career plateau: a review of 40 years of research — Journal of Vocational Behavior, 110, 286–302 (полный текст в открытом доступе)
Ference, Stoner & Warren (1977). Managing the Career Plateau — Academy of Management Review, 2(4), 602–612 (копия на Academia.edu)
Sturman (2003). Searching for the Inverted U-Shaped Relationship Between Time and Performance — Journal of Management, 29(5) (полный текст в репозитории Корнелла)
Fernández-Aráoz (2014). 21st-Century Talent Spotting — Harvard Business Review, июнь 2014 (полный текст в PDF)
Credé (2018). What Shall We Do About Grit? — Educational Researcher
Sackett, Zhang, Berry & Lievens (2022). Revisiting Meta-Analytic Estimates of Validity in Personnel Selection — Journal of Applied Psychology, 107(11), 2040–2068