Добрый день! Первый пост, бла бла бла...
К делу:
у нас маленькая организация, KPI рассчитывается из показателей на месяц. Все показатели были выполнены на 100%, но руководитель урезал её за то, что в январе меньше рабочих дней, чем в другом месяце.
Вопрос: у кого-то еще делали так? Просто интересно
Вот тут один эффективный менеджер писал о том, как круто-бодро-эффективно внедрил KPI на заводе. А теперь опишу как это работает в 9/10 случаев:
Сначала ты по своему опыту (хорошему) выкидываешь лишних, а работу хороших оставляешь. Описываешь их труд кипиайем и всë круто. Первые месяцы. А потом что-то меняется во внешних обстоятельствах. Наступает летняя жара и рабочие тупят полсмены, приходят дерьмовые материалы/комплектующие и т.п. Кароче, твои офигенные два месяца назад сотрудники несут большой брак при малой производительности. Они работают так же, как работали всегда. Не хуже, не лучше. Они так всегда работают в жару) Но теперь, ввиду того, что KPI уже введен, ты их ДЕПЕРМИРУЕШЬ.
Что делают эти сотрудники? А они знают что они хорошие спецы и что в другом месте, как и в этом очередь за забором не стоит и их примут с повышением зп. Валят с твоего предприятия. Ты молодец? Да, пару месяцев.
З.Ы. таких руководителей надо гнать сразу, при попытке согласовать подобную схему. Либо ты руководишь лично, нанимаешь, увольняешь лично, сам во все вникая и принимая решения. Либо "рук-лентяй ввел KPI"
Какая мотивация действительно интересна и помогает заинтересовывать людей в работе? Только, пожалуйста, не пишите, что всё дело в огромной зарплате. Если бы все, кто получает много, работали бы на максимуме воодушевления, все зарплаты были бы высокими
"если что-то нельзя проверить экспериментом (или измерением), оно вообще не достойно обсуждения"
Тут надо правильно понимать или, скорее всего, правильно сформулировать перевод.
Есть разница между "невозможно обнаружить/измерить экспериментом" и "мы пока не умеем это измерять".
Т.е. в первом случае фактор не существует нигде, кроме нашего воображения. Например, толпа ангелов на острие иглы. Или чайник Рассела.
Во втором случае фактор реально существует, экспериментально обнаружить его можно. Например, боевой настрой бойца.
Любой полководец знает (и многие пишут - в т.ч. Наполеон и Суворов) о важности боевого духа солдат. Измерить этот "боевой дух" мы толком не умеем.
Тем не менее мы хорошо знаем, что такой фактор существует, и исход боя от него зависит. Это можно проверить экспериментально. (Да вы сами видели, что решительный коротышка может навалять трусливому амбалу.)
Только вот измерять не умеем. Ну, художественно можно описать такие степени: дрожит как осиновый лист - боится - все пофиг - зол - готов всех порвать, но это очень грубо и не объективно.
И поэтому не измеряем.
С точки зрения теории эксперимента и мат. статистики это означает, что мы берем некий фактор и перестаем его учитывать, объявляя связанные с ним колебания случайной величиной.
Т.е. при одном и том же количестве солдат, при одинаковом их вооружении - в одном случае получаем боеспособный взвод, в другом - небоеспособный, в третьем - слабо боеспособный, и такие типа не знаем, отчего это зависит. А то, что первый взвод набрали из мужиков, привыкших каждый день драться за ресурс, еду, женщину и т.д., второй - наловили бомжей по помойкам, а третий - из студентов, отчисленных за двойки - ну, это мы не учли. Патамушта в амириканской гумажке нет такой графы. А графы нет, патамушта измерить не можем.
Про KPI. В английском есть такое понятие perverse incentive, «порочный стимул». Это когда пытаешься придушить зло, но методы превращаются для него в идеальное удобрение. На это есть «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой» (Мэрилин Стратерн на основе Закона Гудхарта).
Классика жанра — «Эффект кобры». В колониальной Индии англичане решили сократить популяцию змей и назначили награду за каждую голову. План казался надёжным, как швейцарские часы, пока индийцы не начали разводить кобр на домашних фермах ради «урожая». Когда власти поняли, что их водят за нос, и отменили выплаты, фермеры просто выпустили бесполезных теперь змей на волю. В итоге кобр стало в разы больше, чем до начала программы
Похожим образом французы в Ханое боролись с крысами, выплачивая деньги за отрезанные хвосты. По городу стали бегать толпы бодрых, но бесхвостых крыс: вьетнамцы отрезали «валюту» и отпускали зверьков плодиться дальше, чтобы не лишиться стабильного дохода.
В 19 веке археологи, искавшие кости динозавров и древние окаменелости, платили местным жителям за каждую найденную деталь. В итоге находчивые копатели специально разбивали целые, бесценные скелеты на мелкие кусочки, чтобы сдать их по отдельности и заработать побольше. Наука рыдала, зато KPI по «количеству находок» зашкаливал. Аналогичная трагедия произошла со Свитками Мертвого моря: бедуины разрезали найденные свитки на мелкие части, чтобы продать каждый фрагмент отдельно.
В США эта болезнь ударила по инфраструктуре. Когда строили Трансконтинентальную железную дорогу, правительство платило компании Union Pacific субсидии за каждую проложенную милю. В Небраске вместо прямого маршрута инженеры в едином коррупционном порыве вычертили огромную петлю — Oxbow Route. Лишние 9 миль крюка не имели никакого смысла для логистики, но принесли строителям сотни тысяч долларов «из воздуха».
Но если «петля» в Небраске — это просто воровство, то ошибки министра обороны США Роберта Макнамары — это уже трагедия. Будучи фанатом цифр и математических моделей, он пытался управлять войной во Вьетнаме как конвейером Ford.
Когда генерал Эдвард Лэндсдейл робко заметил, что в формулах Макнамары нет переменной «чувства и воля вьетнамского народа», министр записал это карандашом в блокнот. А потом стёр. Он сказал, что если что-то нельзя измерить, значит, оно неважно. Главной метрикой стал body count (подсчёт убитых). Офицеры на местах, желая выслужиться, начали записывать в «враги» всех подряд, рисуя в Вашингтоне иллюзию скорой победы, пока реальная ситуация катилась в бездну.
В науке есть радикальный принцип, похожий на бритву Оккама — «Пылающий лазерный меч Ньютона» (также известный как «Бритва Алдера»). Его суть: если что-то нельзя проверить экспериментом (или измерением), оно вообще не достойно обсуждения.
Звучит здраво для физики, но в жизни это прямой путь к тому, что социолог Даниэль Янкелович назвал деградацией восприятия. Он описал это как спуск по четырём ступеням:
1. Сначала мы измеряем только то, что легко измерить.
2. Затем игнорируем то, что измерить трудно или что требует качественной оценки.
3. Третий шаг — мы решаем, что то, что нельзя измерить, не так уж и важно.
4. И финальный шаг — мы объявляем, что того, что нельзя измерить, на самом деле не существует.
И в этот момент мы становимся слепыми. Мы смотрим на мир через замочную скважину метрик, пока в комнате за дверью разводят кобр, ломают кости динозавров и проигрывают войны.
Не мое, но очень беспокоит и надеюсь с этим буду сталкиваться как можно меньше.
Из комментариев, мне понравилось:
Про метрики Джеф Безос хорошо сформулировал. Любая метрика содержит некоторые допущения которые держал в голове автор метрики. А поэтому:
- метрика должна быть краткосрочной (пока допущения актуальны, а автор доступен)
- эффективнее сравнивать разницу между двумя положениями, а не оценивать абсолютные значения.
- если метрика противоречит наблюдениям, метрику надо менять. Удачная метрика получается не сразу, а через несколько итераций.
При правильном использовании, хороший инструмент который позволяет делегировать принятие тактических решений вниз, сохранив наверху контроль за общим направлением. И измеримые результаты сразу, а не в конце квартала.
Метрики этой статьи концептуальные и шуточные, однако, с развитием AI-инструментов, которые фиксируют встречи и разговоры, мы вполне можем начать их измерять. Возможно, однажды у нас будут алерты, если Lies per Second превышает порог.
Чуть шире про каждую метрику я расскажу в своём телеграм-канале — был опыт работы с ними.
Поход на концерт или футбольный матч — высокий CPHP. Покупка дорогой беговой дорожки, которой вы пользуетесь три раза в неделю, — низкий. Всё, что вы используете постоянно, обычно имеет низкий CPHP. Если только вы не обманываете себя, считая покупку «навсегда нужной», а в итоге она пылится в шкафу.
Как раз я эту метрику вводил претендуя на позицию директора по маркетингу Одноклассников. Уже в 2016 году социальные сети конкурировали с физическими кинотеатрами за время пользователя в сутках. Кинотеатры и компьютерные игры — один из самых дешёвых источников удовольствия. Сейчас я регулярно просчитываю CPHP у наборов Lego — недавно набор за €200 собирал 18 часов — €11/час — дорого, но не дороже, чем концерт или театр с ценой 3-15 тыс. рублей за 2 часа. Сравните со стоимостью часа своей работы, кстати.
Это метрика и про вас, и про ваших друзей, которые могут жаловаться бесконечно. Высокий CPH означает высокий уровень негатива. Кажется, что это показатель, который стоит снижать. Хотя если жаловаться приятно (а иногда это так), то это бесплатно — а значит, CPHP стремится к нулю. Возможно, всё взаимно компенсируется.
Если вы со скучными людьми или в скучном месте — этот показатель очень высокий.
Я сам стремился сократить этот показатель для повышения концентрации и снижения зависимости от соцсетей. Учтите, что в iPhone эта статистика хранится всего 4 недели (включая текущую), поэтому я выписывал значения в Excel. Мозг начинал искать фрод и я начинал предпочитать, например, отвечать на сообщения с компьютера, а не с телефона, работая на показатель.
Попросил нейросеть сделать инфографику по своим данным за 2022 год.
Мы все ненавидим скучные разговоры, но постоянно в них оказываемся. Групповые ужины, случайные встречи один на один. Вы представляетесь, рассказываете о работе, потом о путешествиях. Разговор по минимальному общему знаменателю. Вы включаете автопилот, потому что уже всё это слышали и говорили. Какой процент разговора проходит в этом режиме? По ощущениям, хорошие беседы держатся в районе 20-30% автопилота: достаточно общего, чтобы было комфортно, и достаточно нового, чтобы запомнилось. Но иногда этот показатель — 75% и выше, и тогда хочется уйти, не дождавшись десерта.
Все эти коэффициенты — это занудный способ ныть про людей и ситуации. Это не про оптимизацию, KPI и не про «как правильно жить». Это про способ заметить скуку, фальшь и где вы живёте на автопилоте. Да-да, тут вы можете мне написать, что «это не про …, а про …» — это стандартный оборот ChatGPT, но я не придумал как сказать иначе.
Заголовок обещал бизнес-метрики — вот они. Это реальные показатели, которые слышал автор оригинальной статьи Эндрю Чен или использовал сам.
В стартап-мире грань между «продавать идею» и «врать» очень тонкая — fake it till you make it. В идеале вы просто красиво говорите правду. Но иногда люди придумывают цифры, называют пайплайн клиентами, убирают подписи с графиков и так далее. В таких встречах показатель LPS растёт по ходу презентации. Если вы оказались на встрече с высоким LPS, возможно, встречу стоит закончить пораньше.
Есть большие и маленькие решения. Сколько встреч потребовалось, чтобы принять конкретное? Например, найм сотрудника. Где-то есть чёткий процесс: 3-5 интервью, презентация — и решение. А где-то сначала три встречи, потом ещё пять, потом одна-две, потом ещё три. Почему так? Иногда нет владельца решения. Иногда цель или процесс плохо определены. Иногда всё постоянно меняется. В любом случае высокий MPDR означает, что что-то сломано и ситуацию нужно эскалировать к человеку, который может упростить процесс.
Сам я недавно был свидетелем, как был создан чат на 20 человек для найма 1 сотрудника. Ну и недавно писал, что проект движется со скоростью решений, а не задач.
— Плохой месяц — почему?
— «Сезонность».
— Клиенты не любят новый продукт — почему?
— «Маркетинг подвёл».
На разборе результатов можно засекать минуты до появления плохого результата и оправдания. Команда, кстати, никогда не виновата. Низкий TFE ведёт к низкому Time to Next Excuse. Когда TFE стремится к нулю, это признак того, что команду, возможно, пора менять или перезапускать.
На тренинге «Контекст» Владимир Герасичев говорит о том, что люди часто отождествляют «результат» и «отсутствие результата + хорошую историю, почему результата нет». Яркий пример — не прийти вовремя, а рассказать, почему опоздал: пробки, такси, парковка — будто наличие причин за опоздание отменяет опоздание.
В самом начале стартапа всё — история и нарратив. Нет выручки, клиентов и продукта — нет и цифр. Но через несколько лет, презентация должна быть забита метриками: удержание, финансы и так далее. Соотношение цифр к тексту должно расти. Часто этого не происходит. Иногда стартапы с привлечёнными $50 млн показывают презентации, где почти нет цифр. При низком Numbers vs. Text Ratio, показатель Meetings per Decision либо улетают в космос, либо инвесторы просто не хотят вкладываться.
В ранних командах учатся через запуск: сделали фичу, посмотрели реакцию, сделали следующую. Ноль презентаций. Со временем компания становится большой, растут издержки на координацию, и начинается «смерть от PowerPoint». Хочешь запустить идею — сделай презентацию. Потом ещё одну. Потом про рынок, конкурентов, KPI. Снизить PPPL можно только при участии руководителей, которые готовы продавливать решения. Иначе — ад консенсуса.
Нанимая топ-1% выпускника лучшего университета, вы платите умеренные деньги за каждый пункт IQ. Возможно, ещё выгоднее нанять топ-1% выпускника обычного университета. Самый дорогой Cost per IQ Point — нанять нижние 10% лучшего университета.
Иногда мы думаем месяцами, а иногда решаем за день — и размер решения с этим часто не связан. Мы можем полгода выбирать машину и за неделю принять решение о смене работы. В идеале большие решения требуют много времени, маленькие — мало. Но в жизни всё наоборот. Самые важные решения — брак, город, карьера — мы часто принимаем почти не думая. Отсюда импульсивные браки, переезды, увольнения, татуировки и спонтанные покупки питомцев.
Читайте также неочевидные показатели эффективности производства.
Подписывайтесь на канал «Законы сохранения бизнеса», там про управление маленьким отделом и большим бизнесом — как выстроить процессы и направить энергию в развитие, а не в трение.
Минизаметка от формах оплаты труда. Исходник цитирования и размышления Чем крупнее организация и корпорация, тем ниже эффективность её работы
У них, наоборот, повсеместно применяются окладная или повременная системы оплаты труда.
У них повсеместно применяют повременную оплату труда», т.к. бизнес ЗАРАБАТЫВАЕТ на той разнице между тем «сколько сотрудник сделал» - «во сколько обошёлся его найти (покупка/аренда трудовых услуг».
Поэтому выгодней не делиться, а правильно организовав его работу (НОТ) просто эксплуатировать всё арендованное время. Именно поэтому в современном менеджменте такая куча всяких надсмотрщиков, контролёров, проверяющих + всякие технические средства мониторинга (типа видеокамер + «компьютерного зрения» следящего через ИИ за «биороботами»).
Основная (благая) идея безокладной системы оплаты труда в следующем: чтобы достигать целей вся команда без исключения должна работать как слаженный (единый) механизм. Работники должны получать минимальный оклад и % от выручки (маржи). Для этого определяется доля всего ФОТ к выручке предприятия, доля ФОТ каждого отдела и доля зарплаты каждого работника в отделе (а также правила изменения доли зарплаты работника в зависимости от его персонального вклада в работу отдела). Смысл системы простой: мало произвели и продали - мало заработали; много произвели и продали - много заработали.
Есть только 2,5 принципа оплаты труда:
А) Оплата за результат в виде «сделки в чистом виде», где всё зависит от самого участника. Например - это всякие шабашки, фриланс на уровне человека, хозрасчётные/коммерческие компании - на уровне организаций. Или некий спорт, где «победитель получает всё», а всем остальным «спасибо за участие» (эталонный пример). Так же такой же принцип существования базовый в природе, где «сделай, или сдохни от голода (будь съеденным более шустрым)».
Б) Оплата за времяпровождение (жопочасы). Где оценивают не объём и качество произведённого сотрудником (по умолчанию подразумевается что оно должно соответствовать стандарту), а «соблюдением трудовой дисциплины». Например тот же «сторож», как «секюрита», так и в виде «оператора автоматизированной котельной установки» который так же её сторожит, чтоб в случае чего попытаться продолжить работу в ручном режиме, а пока ТО и «сервисное обслуживание» агрегата. Преподаватель, учитель в вузе, или школе по сути являющийся «говорящим учебником» который пересказывает учебный материал тем кто не смог понять прочитанное (но тут нередко вина аффторов этой макулатуры считающих что писать надо «заумно», на «поросячей латыни»). По идее те же суды, судьи и правоохранительные органы которые никак не должны быть материально заинтересованы в результате, а должны просто «действовать по инструкции/законы» (качество алгоритмов - тема отдельного холливара).
А→Б, или Б→А) Некие переходные формы вознаграждения за труд, от 1% за жопочасы и 99% за результат, и наоборот, где 99% награды - это времяпровождение и 1% - результат. Т.к. «чистая сделка» - это работа на износ + возникает проблема организации таких работ при усложнении работ в целом (где, кто, зачем будет учиться «на космонавта» и как вообще оценивать его КТУ/KPI?). В то же время «мне результат параллельно» просаживает КПД/КТУ процесса ниже работоспособности системы (смотрю, но не вижу, слушаю, но не слышу, т.к. «мне платят за присутствие, а не последствия). Да, проблема тут в «HR-ресурсе» (человеческий фактор), т.к. оно на редкость ленивое, или тупое, поэтому его надо для стимулирования вставлять «между двумя морковками» (молотом и наковальней). Отсюда и «кнут» в виде неких обязательств (присутствие на раб.месте, отработка ХХХ «жопочасов»), и «пряник» в виде «спасибо за труд».
Поэтому, если не брать некие крайности, в 80~99% случаев гибридные формы подбираемые «методом тыка»: сделка с МРОТ, чтоб в «голодный год» не вымерли (у всяких продавцов в сетевых магазинах), оклад с результативностью (успеваемость учащихся, уровень: преступности, заболеваемости, благосостояния населения и т.д.).
..........
Так что аффтор, «учи матчасть».
