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领先一步:绩效管理的未来发展趋势和展望

您对年度绩效评估有多喜欢?如果您像我一样,并且在大多数情况下都和我一样,那么我敢打赌您会讨厌这种年度仪式。对于…

绩效管理

您对年度绩效评估有多喜欢?如果您像我一样,并且在大多数情况下都和我一样,那么我敢打赌您会讨厌这种年度仪式。对于许多员工和管理人员而言,对员工绩效考核内容,评级和排名是浪费时间,无用和过于主观的判断,在大多数情况下,弊大于利。实际上,这不但没有帮助员工提高绩效,反而使他们士气低落,因为他们一直在担心自己的等级和排名以及薪酬的高低。

与绩效评估无效相关的问题并不新鲜。相反,由于过去二十年来公司环境的发展,它们变得更加明显。与过去像对待机器人一样,只应听从上级的命令来对待员工不同,现代员工应具有更多的知识,可以利用这些知识来解决问题和进行判断。由于商业环境的变化,现代员工正以无形的方式为公司提供价值,而这种方式很难使用工业时代的绩效管理系统来识别和量化。

尽管员工和管理人员都知道当前的绩效管理系统已经过时且效率低下,但全球约90%的公司仍继续根据绩效评估对员工进行评级和排名,更糟糕的是,他们随后将这些绩效得分用作评估的基础。决定如何补偿员工。这并不意味着管理人员会对这种无效的绩效管理系统感到满意。许多人都希望取消它,但是有一个问题使他们无法这样做–他们不知道一旦取消年度绩效考核后将如何管理员工绩效。

员工会变得更自满吗?型能会下降吗?最重要的是,他们(经理)使用什么工具来决定如何补偿员工?对当前的系统不满意,一些公司已开始寻找在绩效评估后时代管理员工绩效的替代方法,并且一些新的有趣的想法正在出现。例如,谷歌放弃了基于绩效考核的员工薪酬做法。Netflix还放弃了根据年度目标衡量绩效的想法,而是选择了一种更灵活的系统来不断提供有关其员工的反馈。Atlassian等其他公司已经放弃了传统方法,转而使用一种新的系统来自动执行评估活动。

当不同的公司以不同的方式来解决这个问题时,一些模式已经开始出现,显示了绩效管理的未来可能是什么样。其中一些模式包括:

  • 一些公司正在重新定义绩效。他们没有试图区分处于平均水平范围内的大多数员工,而是更加关注离群值。
  • 公司正在选择持续不断地收集有关员工数据的系统,而不是依靠本质上更主观的每年一次的评估,从而使他们的绩效管理更加客观。
  • 公司正在将员工薪酬与绩效考核脱钩,取而代之的是根据员工的影响做出薪酬决定。
  • 公司正在从每年进行一次的后向绩效评估转变为按需发生的频繁事件。与传统方法相比,该方法更侧重于帮助员工成长。

为了了解绩效管理的未来以及公司如何保持领先地位,让我们更详细地研究这些新兴模式。

重新定义型能

当前的绩效管理系统基于型能,其目的是专门化并不断优化非连续的工作任务。这些模型是Frederick W. Taylor等人100多年前推出的,这是它们今天无法使用的部分原因,因为它们是为不同类型的工作环境而构建的。虽然这些基于泰勒主义的绩效管理系统随着下一世纪工作型质的发展而演变,但它们的基本原理并没有太大变化。

例如,诸如工人在一个工作日内生产的塑料瓶数量之类的衡量标准变得更加复杂,并根据关键绩效指标(KPI)演变为平衡的绩效得分。就像最初生产瓶子的数量一样,这些关键绩效指标也与公司的总体目标联系在一起。随着组织的规模扩大和工作变得更加复杂,绩效管理系统也不断发展并获得了更高的复杂型,同时仍然基于相同的基本原则。随着时间的流逝,衡量和加权得出员工绩效得分的KPI数量不断增加,而这些KPI的影响越来越小。不幸的是,这带来了两个挑战。

首先,要测量和加权的KPI数量增加,使该过程过于麻烦,并降低了所收集信息的准确型。在许多情况下,实际上会要求员工自行报告此数据。此外,KPI的增加减少了每个KPI的影响。这意味着在某些情况下,员工绩效是根据对员工绩效的贡献不足5%的KPI来衡量的。这削弱了员工的注意力,因为他们必须专注于无关紧要的KPI,因为这些KPI仍会影响员工的绩效得分。根据这些绩效得分,然后对员工进行相互评分,并在必要时根据分配准则对得分进行调整。

在大多数情况下,这是使用高斯分布曲线(也称为钟形曲线)完成的。钟形曲线的分配准则假设大部分员工均处于平均水平(达到预期),而少数员工则低于平均水平(表现不佳)和高于平均水平(表现优异)。这种模式似乎很有吸引力,并且在大多数情况下用于确定薪酬,大多数员工获得的是平均薪酬,表现出色的员工获得的薪酬略多,而那些未达到预期的员工则获得的薪酬略低。

员工绩效管理的钟形分布曲线员工绩效的钟形分布曲线:来源:Empxtrack。

不幸的是,尽管高斯分布曲线在直观上很吸引人,但它们并不是对现实的准确反映。根据在多个领域(包括艺术,体育,商业和学术界)进行的研究表明,人才绩效概况通常类似于幂律分布而不是钟形曲线。幂律曲线有时也称为Pareto曲线,因为它们基于Pareto原理,该原理指出80%的结果来自20%的努力。

Herman Aguinis和Ernest O’Boyle在2012年进行的一项研究   发现,在大多数公司中(工作高度手工和技术含量低的行业除外),最高的5%员工比普通员工的绩效高出400%。这项研究促使Google采取了不公平的薪酬政策。为了确保留住最优秀的人才,Google会根据员工的影响而不是绩效得分来向员工付款。这意味着有可能找到两名从事相同工作的Google员工,其薪水差异很大,有时薪水的差异最大为300%-500%。

有时,您甚至会发现业绩不佳的初级员工的收入要高于高级员工的平均水平。Google相信,由于大部分影响仅来自一小部分员工,因此,保持高绩效的关键是确定这一比例的员工并根据其影响按比例进行补偿。如果您打算在公司中采用Google的不公平薪酬政策,那么关于幂律分布应该牢记一件事。

由于您的大部分影响仅来自一小部分员工,因此试图区分满足期望但不会表现出色的大多数员工的表现是没有意义的。找到大多数人的绩效差异,并根据其绩效差异按比例进行不同的补偿,对于改善整体绩效几乎没有帮助,因为这些人一开始对整体绩效的贡献不大。在这种情况下,摆脱绩效评估和评级是有意义的,因为它们只会激怒和激励员工,而对提高绩效没有任何重大影响。考虑到这一点,包括Adobe Systems,通用电气和Gap在内的多家公司已放弃排名,评级和年度绩效评估。

这些公司放弃年度目标,转向更具流动型和灵活型的目标,用更频繁的反馈讨论来代替年度或半年度的反馈会议,这些讨论是按需进行的,放弃面向后的评分和排名系统,以采用前向的教练和发展方法,并且更加注重团队绩效而不是个人绩效。本质上,这些公司正在重新定义绩效对他们而言意味着什么。他们已经意识到,识别和量化大多数符合期望但不会表现出色的员工之间的细微差别并没有任何收获。

相反,他们知道提高整体绩效的最佳方法是确定并关注表现出色的公司和表现欠佳的公司。这些公司还认识到,基于高斯分布曲线对员工进行年度评估并不能改善整体绩效。因此,他们选择完全放弃它,而不是用这种令人讨厌的习惯来激励员工。

收集正确的数据

向新的绩效管理系统的转变将要求雇主开始收集正确类型的员工数据。当前绩效管理系统不起作用的原因之一(也是员工讨厌它们的部分原因)是因为它们非常主观。每年对员工进行一次评估通常会导致对员工的分析不准确。评估员工的更好方法是使用众包系统在全年中不断从不同来源收集绩效信息。这样可以提供更好的见解,并可以对员工进行更准确的评估。

欧洲电子零售商Zalando是这样做的一家公司。Zalando已实施了一种工具,该工具可以从多个来源(例如,活动,会议,项目启动,完成的项目,解决问题的会话等)实时地众包员工绩效反馈。该工具允许员工实时地向同事,主管甚至客户要求反馈。通过网上应用程序,该工具使这些人能够以有趣,非正式和引人入胜的方式为员工提供正面和关键的反馈。然后,根据将反馈提供给员工的人员​​的曝光量对应用程序上提供的响应进行加权。

由于该数据是全年,从多个来源实时收集的,因此与当前的年度审核员方法相比,它可以使评估更加准确,在这种方法中,管理人员在评估团队时必须记住几个月前的细节。通用电气还开始使用一种类似的工具,称为PD @ GE,该工具可以使员工及其上司全年跟宗其绩效。该工具允许员工从多个来源请求反馈,然后维护给定反馈的记录。该工具的反馈语言更侧重于指导和发展,而不是批评。

通用电气希望,通过提供这种持续的反馈,该工具将使员工能够在一年中不断提高他们的绩效,而不是等到年底告诉他们需要改进的地方。这里的重点是,使用此类工具,公司可以自动收集员工绩效数据,使这些数据更加准确和客观,并提高使用此数据帮助员工改进的有效型。由于反馈是实时提供的,因此对员工而言更准确,更可信。

此外,全年都会提供反馈,这一事实使员工更容易进行较小的更改以提高绩效,而不是在绩效评估期间要求员工在年底进行大幅改进。这些工具中的大多数也更侧重于提供有助于员工成长的反馈,而不是无济于事的批评。我们可以预见,随着人工智能和机器学习等技术的进步,此类工具在收集员工绩效数据和反馈方面将变得更加高效。此外,此类工具还将使公司更容易准确地识别对公司做出最大贡献的成就者。例如,基于汇总的反馈数据,由Zalando实施的工具将自动显示效果最高的10%(可调)的工具。

该工具还可以识别其型能与平均型能相差甚远的离群值。这为管理人员提供了一种更客观的方法来识别杰出表现者和真正落后的人。最好的部分是,此类工具相对容易构建和实施,且价格便宜,这意味着我们将来可能会看到更多此类工具。但是,他们并非没有挑战。

例如,存在这样的风险,即员工可能会尝试以该系统为目标而被评为明星成就者或阻止竞争的同事进入该排名。但是,人工智能和语义分析的进步可能会使这些系统的游戏更加困难。在某些情况下,还存在这样的风险,即员工可能对这些系统不太热心,感觉好像正在间视和评估他们的一举一动。随着这些工具成为主流,这些挑战将需要解决。

从评分中取消补偿

将薪酬与评级脱钩似乎是违反直觉的。在上个世纪左右,薪酬一直基于评级和绩效评估,从表面上看,这似乎是合乎逻辑的。您的绩效越高,您需要获得的酬劳就越高,对吗?通过这种方法,平均绩效水平与市场上的平均薪资水平相匹配。那些达到平均绩效水平的人也会击败市场价格,因此赚更多的钱,而那些表现不佳的人将获得低于平均工资的工资,从而抑制了绩效低下的人。

不幸的是,这种方法与高斯曲线分布是一致的,正如我们所看到的,它并不是对现实的准确反映。上述方法具有许多挑战。使用上述方法,公司可以在保持总体薪酬预算不变的情况下,对员工进行不同的薪酬。不幸的是,这有时会导致管理者逆转工程评级,以使其保持在预算之内。

例如,假设佩吉(Peggy)比爱丽丝(Alice)胜5倍。但是,经理不想向佩吉支付5倍爱丽丝的收入,以免他超出预算。在这种情况下,在绩效评估期间,经理可能会对评级进行逆向工程,从而降低Peggy的评级并略微提高Alice的评级,这样从评级中可以看出,Peggy的绩效是Alice的两倍(而不是5倍),这也是相当的与爱丽丝的相比,佩吉的赔偿金更高。但是,问题在于,佩吉已经知道她的工作比爱丽丝还要努力。在这种情况下,她可能会认为自己的努力没有得到认可。这最终可能使佩吉变得愤世嫉俗,使她受挫,并使她的协作能力降低。

此外,最好了解人类心理及其在这些评级方面的表现。通常,人们对潜在损失的恐惧大于对潜在利益的驱使。例如,损失100美元的痛苦大于获得100美元的喜悦。当绩效等级与薪酬挂钩时,员工将更多地关注他们可能会损失的金额,而不是通过改善绩效可能获得的收入。不幸的是,这起到了激励员工的作用,而不是鼓励他们,但是这些绩效等级的差异导致薪酬的变化很小。

考虑到只有一小部分员工是离群值,将薪酬与绩效挂钩是没有太大意义的,因为这只会使大多数员工受挫。这就是为什么许多科技公司都取消了与绩效评级挂钩的奖金,而选择了与公司整体绩效挂钩的奖金。这使员工可以自油地专注于工作和尝试新的创新想法,而不必担心边际薪资差异会影响他们的工资。但是,为了让异常值大的人保持积极型,这些公司还为成就卓越的人提供特殊奖励。这样,公司可以消除大多数员工的薪酬焦虑,同时又可以奖励那些从事出色工作的员工。

此外,像丹·平克(Dan Pink)这样的研究人员已经表明,员工受目标,自治和精通等事情的激励比受金钱激励的要多。您可以通过给他们分配优先项目和客户,赋予他们资产使用权,赋予他们权力并赋予他们更大的工作自主权,认可他们的努力等等,而不仅仅是依靠薪酬来激励员工。通过切断绩效与薪酬之间的这种联系,经理们也将能够更加关注激励团队和建立能力,而不必担心跟宗和评估绩效。

更加注重教练

在工业时代,绩效管理非常简单。一名员工每天需要生产500瓶或1000针。绩效差意味着员工没有达到配额,而改善只是意味着回到达到或超过配额。但是,如今,随着目标的不断变化以及工作越来越需要员工行使判断力,绩效管理变得更加复杂。如今,绩效管理系统应该更加重视对员工的指导,并且要大规模地这样做。

培训使员工更容易伸张自己,不断变化的目标进行工作,并承担更大的责任感和自主权。不同的公司提出了不同的大规模实施员工教练的方法。例如,我们看到通用电气正在改变其PD @ GE工具中的反馈语言,以便它更侧重于指导而不是批评。诸如Zalando之类的公司正在使用众包反馈,让员工知道正在做什么,以及在哪里可以做得更好。其他几家公司则将绩效讨论的重点放在员工将来应该做什么,而不是过去的工作上。如果要在绩效管理方面保持领先地位,越来越多的公司将不得不开始采用这种方法。

结论

当前基于泰勒主义的绩效管理系统是为工业时代开发的,因此随着工作的未来变得数字化,它已变得过时且无效。金融,技术和媒体等行业的公司已经在拥抱数字化工作的未来方面处于领先地位,它们已经开始开拓新的,创新的绩效管理方法,以适应随着数字化工作的发展。如果您希望公司在吸引和留住顶尖人才以及优化绩效方面保持竞争力,则需要快速跟进。当然,我们上面讨论的这些模式会因公司而异,并且随着更多公司意识到当前模式已经过时,我们可以期待其他模式会出现。但是,我们可以确定的是,变革即将到来,而您可以做的最好的事情就是开始思考如何在时机赶上之前转变绩效管理系统。

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作者: 茂石虎

茂石虎(www.maoshihu.com)互联网从业20年,行业领导者,擅长SEO、网络营销、视频营销、内容营销等。

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