谷歌万里挑一术

陈书尧

谷歌每年收到超过250万份职位申请。为了保证及时、公平、有效的筛选，谷歌成立了庞大的专项团队来负责这部分工作。但不同筛选员的工作速度与精确度千差万别。那谷歌如何通过提高内部流程效率应对不断上升的申请量与招聘需求？

谷歌选人的三大原则

从2007到2017年，在前任谷歌人力运营副总裁Laszlo Bock治下，谷歌在人力资源管理中沉淀出三大原则：只招那些最优秀的人才，对员工充分信任，数据驱动人才决策。

为了确保公司能够找到最优秀的人才，谷歌用了很多办法，比如：成立跨部门的招聘小组，不再让用人经理一个人说了算，而是动用集体的智慧来综合考查候选人的综合素质；把原来校园招聘的学校范围从150所（美国）大学扩大到450所；甚至不惜砸下重金，在内部设立了专门的招聘公司等。

因为对员工的充分信任，谷歌实行彻底的透明化管理政策：内部实行OKR的绩效管理方式，OKR本身就是一种透明机制，每名员工可以看到其他人的年度绩效目标；每周五举行公司全员大会，由公司创始人主持并回答员工的所有问题；每个员工都可以通过邮件直达公司创始人和CEO等高管；公司所有内部文件，只要不涉及到法律违规的内容，一律向员工分享，等等。

谷歌首先从人力运营部门自身做起：人力部门下设数据分析实验室，专门研究和分析各种与人相关的数据；其次，人力运营部人员的专业背景中，1/3的人来自HR专业背景，1/3来自咨询公司背景，另外的1/3来自数据分析专业背景。

此外，谷歌还用了很多手段来实现数据驱动决策，哪怕是最基本的人事决策。比如：谷歌从前的招聘流程非常冗长，招聘一名员工平均需要经历15～25轮面试。后来，经过经验数据论证，面试4轮和更多轮次面试出来的员工，在实际工作中的业绩表现并没有太大区别。所以，今天谷歌的面试都不超过4轮。

HR也要数据驱动决策

谷歌自创立之初在公司文化上就深深地带有创始人的烙印，公司文化属于典型的工程师文化。公司内有一条不成文的规则，那就是任何决策都不能拍脑袋，必须是数据驱动。每个人都必须学会用数据说话，用数据去说服别人，并用数据推动决策。

数据驱动一切决策，HR管理也不例外。

在谷歌最早的IPO招股说明书中这样写道：“我们不是一个传统意义上的公司，我们也不打算成为一个传统意义上的公司。”从HR的角度来看，这也意味着谷歌的HR自公司成立的第一天起，也着力于将打造成为一个非传统意义的HR。其中最能凸显非传统的一点，就是HR需要完全通过数据来指导日常的所有工作和决策。

谷歌有专门的人力分析团队（Analytics），直接向公司人力副总裁汇报。分析团队的背景也特别：1/3的人有MBA学位，1/3有心理与行为学方面的博士学位，剩下的1/3拥有数据或统计分析方面的学位。

此外，在人力数据分析团队内部，分别有专人对接每一个其他HR职能部门，这样来确保每个职能都能够完全实现数据驱动决策。

谷歌在数据分析决策方面，专门开发了一套决策模型（Analytics Value Chain）。

第一步：看法和观点（Opinion）

这一层主要是人最直观的主观看法。比如，人们常说：“我觉得应该是这样的，因为一直以来事情就是这么运作的。”这就是一种看法，它并不代表事实。从人力分析的角度来说，需要避免只凭直觉看问题，应尽量拿事实说话，做到超越直觉。

第二步：数据（Data）

HR各个部门原本都拥有大量的数据，比如组织内有编制、多少人员？一段时期内有多少人获得了晋升？多少人员离开了公司？

这些数据广泛散落在组织各处。但这些只是停留在原始数据阶段，尚无法被人所理解。只拥有数据并没有太大意义，因为数据本身并不能自动解决任何问题。

第三步：衡量（Metrics）

衡量包括了具体的指标、比例等。你可以定期把相关的数据发送给相关人员参阅，让大家获取信息了解组织内部正在发生什么。

然而，随着时间的推移，人们可能会对这些指标开始麻木，因为这些数据、指标并不能解决实际问题，无法帮助组织作出下一步的行动计划。

第四步：分析（Analysis）

分析可以帮助不同的数据建立起联系：数据和数据之间都有什么关系、接下来的发展变化趋势是什么、与之相关的都是哪些群体，等等。通过分析，进一步去挖掘数据背后的本质和成因。

第五步：洞见（Insight）

通过对数据的分析，可以透过表面看本质，最终形成自己对某一事物的洞见。

第六步：行动（Action）

归根结底，数据分析的目的是要解决问题。基于对事物形成的洞见，接下来便可以有的放矢地制订行动方案，并付诸于实施，最终帮助解决组织存在的问题。

我们来看一个谷歌数据分析在实际工作中的经典应用案例。

用数据为管理者背书

谷歌有一个人力团队叫人员与创新实验室（People and innovation lab），工作是负责从长期角度解决组织中存在的人员难题，通过创新的解决方案来帮助组织实現变革。实验室曾经负责了一个管理者发展项目，叫氧气项目（Project Oxygen）。

项目的起源很有意思：谷歌创立早期，创始人佩奇认为公司具有典型的工程师文化，不太理解到底管理者（people manager）在组织中能够有什么大的作为。甚至觉得，管理者这种非常具有官僚特征的职位的存在，在组织中只会让人觉得碍手碍脚。

后来佩奇一声令下，我们干脆把管理者这种职位取消了，所有工程师一律向他本人汇报。接下来发生的事情不出所料，管理者岗位的取消并没有带来组织效率的提升，反而让组织陷入了巨大的混乱。无奈之下，谷歌后来又重新恢复了管理层。

经过这么一个事件的折腾，大家开始反思：为什么会一开始觉得管理层不重要呢？那不如来做个数据分析，看看管理层到底重要在哪里。

当时，谷歌内部已经有一些与管理者相关的人力数据，一类是绩效反馈数据，这个是管理者对员工自上而下的反馈；另一类是员工调研数据，这个是员工对管理者自下而上的反馈。

接下来把这些数据切分出4个分位：尤其重点关注最上面的25%和最底部的25%，然后具体来看每个分位管理者具体的表现如何。相关的衡量指标包括了：团队工作业绩、团队成员的幸福度打分、团队成员离职率，等等。

经过分析，人们发现一个管理者的表现好坏对以上指标存在巨大影响，最上面25%的管理者的这些指标远远好于最底层25%的管理者。最后的结论：一个优秀的管理者对公司至关重要。

接下来一步的工作，找到可以帮助管理者提升的方式，让他们都可以成为优秀的管理者。

在这一步，谷歌做了两项工作。第一项：设立优秀经理奖（Great Manager Award）。如果要提名优秀经理，提名者必须写清楚他有哪些具体的事例和行为表现。通过对所有提名的解码，谷歌可以提取出优秀管理者的共同之处。

另一项工作，对所有经理展开面谈。面谈之前，面谈双方并不知道被面试者是否属于优秀经理之列。所有面谈结束之后，把面谈结果汇总分析、解码，从中找到优秀经理和非优秀经理到底都有哪些共同之处。

上述工作的产出，便得出了谷歌优秀管理者所具备的8项行为特征：

1. 是一个好教练；

2. 对团队授权而不是做细节管理；

3. 非常关心团队成员的事业成功及个人福祉；

4. 工作成效高，并且结果导向；

5. 是一个良好的沟通者，愿意倾听和分享信息；

6. 能幫助下属实现职业发展目标；

7. 能为团队设定清晰的愿景和战略；

8. 具备重要的岗位技能，能对团队提供建议。

此外，谷歌还提炼出了导致经理们陷入麻烦的3大原因：

1. 过渡期充满挑战（比如，突然被晋升、被新招入并缺乏相关培训等）；

2. 在绩效管理和职业发展方面缺乏一套持续稳定的方法和工具；

3. 在人员管理和沟通方面花了太少的时间。

有了以上发现之后，谷歌就开始通过以下渠道来定期评估和发展管理者：

1. 一年2次的员工对管理者的向上反馈调研（聚焦在8项行为特征方面）；

2. 每年的优秀经理颁奖，发现管理者中的典范；

3. 管理者培训；

4. 新经理沟通课程，让新经理知道公司对他们的具体期望是什么。

最后，我们再用谷歌的数据分析决策模型来复盘一下整个项目过程：

1. 看法—大家觉得管理者对谷歌的绩效没有影响，贡献不大；

2. 数据—组织内有大量跟管理者相关的数据，主要来自于绩效管理和员工调研；

3. 衡量—大部分员工对经理的调研评分还不错；

4. 分析—优秀经理拥有较低的员工流失率和较高的团队绩效；

5. 洞见— 提炼出与管理者相关的8项正面行为和3大负面原因；

6. 行动—发起由员工打分的聚焦8项行为的管理者调研，创建机会帮助管理者之间相互交流最佳实践。