Самый открытый стартап

Когда говорят о "корпоративной культуре" в стартапах, обычно имеют в виду плюшки в офисе, совещания на пуфиках, креативность, свободный график в стиле ROWE (Results Only Work Environment) и все тому подобное. Но при этом любой, даже самый маленький и свободолюбивый стартап сразу начинает приобретать черты большой корпорации, как только в нем возникает разделение сотрудников на категории и управленческие уровни: фаундер - не-фаундер; директор - простой работник. Это, прежде всего, означает разные уровни доступа к информации. И немногие готовы рискнуть от них отказаться.

Но, как показывает опыт калифорнийского стартапа Buffer, культура всеобщей открытости может быть чрезвычайно полезной для компании. Открытость является одной из 9 официальных ценностей стартапа. Ежемесячно стартап публикует открытые отчеты о своих бизнес метриках и аналитику по активности в соцсетях. Имейл между любыми двумя сотрудниками копируется в специальную рассылку, где его могут прочитать другие сотрудники той же группы. И главное - информация по зарплатам является абсолютно открытой и доступной всем сотрудникам и публикуется в открытом блоге стартапа.

Уровень вознаграждения в стартапе рассчитывается по простой формуле:
База х Уровень х Опыт х Местоположение (+ выбор: получить пакет акций компании или прибавку в 10 тыс. долларов) (в год)

• База определяется в зависимости от функции сотрудника (например, дизайнер или менеджер по работе с клиентами
• Уровень - уровень старшинства по должности (например, вице-президент или тим лид). Уровень определяет надбавку к базе и размер бонуса от годовой выручки
• Опыт определяется по четырем категориям от новичка до эксперта
• Местоположение, в лучших традициях политик по релокации международных корпораций, дает прибавку за работу в "дорогих" городах.

Да, все соответствующие цифры стартап тоже опубликовал в своем блоге.

Стоит сказать, что такой элегантной и эффективно выстроенной системе вознаграждения может позавидовать любая крупная компания. Всё сделано в соответствии с лучшими практиками.

Публикация зарплат стартапа вызвала большой резонанс в интернете. Создатели стартапа говорят, что пока они ощущают от этого только положительный эффект: "всплеск" резюме от желающих присоединиться к команде.

Возможно, это всего лишь подтверждение тезиса о том, что не бывает плохой рекламы. А, возможно, и начало нового тренда, и скоро максимальная открытость будет общим правилом, а не редким и непривычным исключением.

Атлас профессий будущего

"Атлас профессий будущего", представленный на днях Московской школой управления Сколково, стоит полистать, даже если вы мало интересуетесь рынком труда.


Меня поразило, насколько хорошо "упаковка" информации подобрана под целевую группу атласа - поколение Y, которое сейчас находится в начале карьерного пути. У атласа великолепный, красочный, игровой дизайн. Очень правильное решение, чтобы заинтересовать "игреков", нацеленных, прежде всего, на восприятие визуальной информации.

Перечень профессий будущего находится вполне в русле современных трендов в различных индустриях:

• Взрывным экономическим эффектом 3d-печати будет управлять Проектировщик 3d-печати в строительстве
• Цифровой лингвист поможет современным интернет-гигантам совершенствовать поисковые системы 
• Проектировщик интерфейсов беспилотной авиации займется дронами, и так далее.

По многим профессиям можно сказать, что люди этим уже успешно занимаются, но пока этому нигде не учат. Что, может, и к лучшему, потому что профессию Персонального бренд-менеджера, ИТ-проповедника или Ментора стартапов стоит выбрать по интересу, а не по записи в дипломе о высшем образовании.

Несмотря на яркий дизайн и некоторую хипстерскую трендовость отдельных профессий, атлас представляет собой очень качественный анализ современных трендов на рынке труда и рынке образования. Помимо этого на последних страницах атласа затрагивается еще одна важная проблема: массовое отмирание профессий в тех областях, где робототехника и цифровые технологии делают людской труд ненужным и неэффективным. Как сделать этот процесс наименее болезненным для всех вовлеченных сторон - непростая задача, на решение которой остается все меньше времени.

Помогать и говорить "спасибо" повышает эффективность работы компаний

В Гарвадском университете в течение нескольких лет исследовали командную работу на примере подразделений американской разведслужбы, пытаясь определить, какие факторы наибольшим образом влияют на высокую эффективность команд. И пришли к неожиданному выводу - что лучше всего высокие результаты командной работы предсказывает один-единственный фактор, и это - количество помощи, которую члены команды оказывают друг другу.

Причем ни уровень подготовки специалистов, ни стиль руководства, ни наличие ясных и четких целей или программ мотивации не имеет столь же решающего значения. Существует ли в команде культура "делиться" - вот что определяет всё.

В статье, где описано это исследование, справедливо отмечается, что когда члены команды чаще и активнее помогают другу другу, это ускоряет процессы обмена знаниями и обучения, увеличивает сплоченность и взаимовыручку, позволяет обсудить идеи и протестировать догадки в "безопасной" обстановке, получить честную и ценную обратную связь, равномернее распределять работу в рамках команды. Я бы еще добавила к этому общий уровень психологического комфорта и доверия, который устанавливается в команде, взаимодействующей по принципу "делиться", а, соответвенно, и повышенный уровень удовлетворённости рабочим процессом.

Таким образом первым шагом к повышению эффективности организации мог бы стать тест на тип корпоративной культуры: находится ли компания ближе к культуре "делиться" или к культуре "забирать", или же располагается где-то посередине с культурой взаимозачетов по принципу "ты мне, я тебе". Помогают также индивидуальные психологические тесты на выявление сотрудников с выраженной склонностью "забирать" вместо "делиться" и антагонистическим поведением, которое может свести на нет усилия по созданию культуры "делиться" со стороны прочих членов команды.

Поощрять усилия по созданию культуры "делиться" будет эффективнее не со стороны руководства, а со стороны тех же коллег по команде. Этому могут помочь программы небольших спонтанных публичных поощрений типа "спасибо"-стикеров, награждения коллег виртуальными бейджами или токенами, которые впоследствии можно обменять на вполне реальные призы и подарки, как в программе нематериальной мотивации "Пряники", о которой я писала вот тут.

Программы мотивации в формате "Пряников" достаточно неформальны и, возможно, подойдут не каждой компании. Но компаниям точно стоит задуматься вот над этим фактом из поста Джоша Берсина: организации, в которых хорошо развита культура "признания заслуг", в 12 раз эффективнее, чем сопоставимые компании, а уровень текучести персонала у них на 30% ниже. И под культурой признания заслуг имеется в виду не награждение памятными знаками за каждую отработанную в компании пятилетку, а регулярные, если не каждодневные, возможности признание получить или выразить. Рынок поставщиков подобных услуг динамично растет (Берсин советует следить за Globoforce и Achievers - загляните на их сайты, это, действительно, любопытно). Так что скоро может оказаться, что проекты, подобные "Пряникам", из периферии услуг по управлению персоналом переместятся в самый центр.

Big Data в управлении персоналом

Феномен Big Data (для которого пока не появилось устоявшегося русского термина) связан с осознанием того факта, что количество информации, ежесекундно производимой миром, уже достигло невероятных величин и при этом постоянно растет. С точки зрения Big Data это ни в коем случае не информационный шум, а ценная совокупность данных, которая скрывает в себе тренды и модели, детальные характеристики объектов и процессов, возможности строить высокоточные прогнозы и массу чего другого.

Публикации на тему использования Big Data в бизнесе подчеркивают тот факт, что компании, которые основываются на результатах анализа Big Data при определении своей стратегии или принятии ключевых решений, оказываются в целом эффективнее своих конкурентов по ряду финансовых и рыночных показателей.

Наиболее очевидны преимущества Big Data для маркетинга и ценообразования: на основе множества характеристик возможно составить подробный портрет покупателя, оценить его предпочтения и привычки, терпимость к тому или иному ценовому порогу, реакции на те или иные условия покупки - и сформировать предложение, точно отвечающее даже невысказанным и неосознанным потребностям. В финансовой и страховой сферах применение Big Data помогает лучше управлять рисками. В логистике и управлении запасами - в разы повышать эффективность операций.

А что же в управлении персоналом? Анализ какой масштабной, неструктурированной, меняющейся во времени информации мог бы здесь представлять ценность и быть источником инсайтов для бизнеса?

Один из конкретных кейсов разбирается в статье "Making Advanced Analytics Work for You"(HBR, окт.2012). Глобальная компания, пытаясь снизить издержки на персонал, часто оказывалась в ситуации нехватки людей в разных регионах своего присутствия, в результате чего несла большие расходы на оплату овертайма, да и эффективности операций это тоже не способствовало. Чтобы как-то бороться с проблемой, небольшая группа аналитиков и ИТ-специалистов разработали предсказательную модель на основе таких факторов, как время отпусков сотрудников, абсентиизм и условия трудовых договоров. Они снабдили модель удобным визуальным интерфейсом, так чтобы любой менеджер в любом регионе мог воспользоваться результатами анализа данных и лучше спланировать, сколько людей может понадобиться на конкретный период. Это значительно улучшило планирование численности в компании и снизило потребность в найме, равно как и в переработках.

Это пример использования Big Data для "хард" задач. Может ли сложная аналитика быть также применима к "софт" задачам управления талантами?

Безусловно да. Хотя в этом случае компании столкнутся с менее структурированными и более разнообразными данными о сотрудниках - от демографических характеристик и оценок эффективности до характера поведения в корпоративных соцсетях. Важна будет также готовность менеджмента компании сменить привычную парадигму приниятия решений в управлении персоналом (особенно в вопросах карьерных перемещений) с "управления по интуиции" на "управление по данным".

А правильно выстроенный анализ данных о сотрудниках может в корне поменять эффективность работы компании. Вот небольшой пример. Компания сектора финансовых услуг всегда нанимала новых сотрудников, руководствуясь престижностью их учебного заведения и оценками, полученными во время учебы. Несмотря на идентичность критериев отбора в работе нанятые сотрудники всё равно проявляли себя по-разному. Тогда компания провела несложный анализ в попытке выделить факторы, которые сильнее всего коррелировали с тем, насколько успешно сотрудники проявляли себя в дальнейшем. Таких факторов оказалось несколько - и, как ни удивительно, ни место учебы, ни оценки, ни уровень рекомендаций в их число не вошли. А вошли: аккуратность резюме (без опечаток и грамматических ошибок), наличие в принципе диплома обокончании вуза и еще ряд конкретных навыков и желательный опыт прошлой работы. С учетом полученных результатов компания поменяла подход к подбору и найму сотрудников и в следующем финансовом периоде увеличила выручку на 4 млн.долларов.

От найма к удержанию и развитию: в сфере управления талантами, вплоть до управления кадровым резервом, Big Data также становится мощным инструментом для компаний. Компании, которые хотят максимально эффективно управлять своими сотрудниками, выстраивая программы развития, карьерные лестицы и максимально точно подбирая сотрудника под задачи, которые необходимо решать на конкретной должности, собирают множество данных, включая анализ компетенций, оценки результативности, данные о достижениях и потенциале своих сотрудников, подвергают их многостороннему анализу и используют результаты в процессах развития и карьерного продвижения.

Для ряда компаний HR проекты, основанные на Big Data, уже перешли из разряда единичных кейсов в каждодневную реальность. В первых рядах находится (угадайте, кто?) - Google со специальным отделом People Analytics. Внутренние Big Data HR проекты ведет SAP. И этот список не ограничивается технологическими компаниями: компании из таких разных секторов, как Morgan Stanley и JetBlue Airways также имеют у себя отделы по Talent Analytics. Ну и, конечно, есть уже компании, которые предлагают консультационные услуги по Big Data проектам в области HR.

Авторитетные источники утверждают, что потенциал Big Data сейчас используется только на 13% (3% информации, снабженной мета-тегами, из 23% информации полезной для целей Big Data анализа). Это в целом, и надо полагать, что в областях, относящихся к управлению персоналом, эта цифра значительно ниже. Но можно представить, какие горизонты возможностей раскроются для компаний при правильном использовании разнообразной аналитики в управлении персоналом. Насколько точнее станут процессы планирования, насколько ниже - расходы на персонал и HR риски, а удовлетворенность сотрудников, выполняющих работу, которая соответствует их возможностям, потребностям и потенциалу, возрастет в разы. Не стоит это упускать.

Опционные программы - для чего это нужно?

Мы со СтартапАфишей начали проект по исследованию опционных программ в стартапах. Для чего это нужно?

Прежде всего стоит пояснить, что такое опционная программа. Вообще так в народе называют любой вид долгосрочной программы вознаграждения, где между моментом, когда участник в эту программу вступает (узнает правила игры, подписывает - хотя и не всегда - какие-то документы) и моментом, когда участник получает заработанное вознаграждение, проходит несколько лет, в среднем 3-4 года.

В мировой практике в стартапах, действительно, самый распространенный тип долгосрочной программы - это классический опцион, то есть право приобрести акции компании в будущем по фиксированной цене. Обычно цена фиксируется по справедливой рыночной цене на момент начала программы. Представьте, что если при текущей оценке стартапа в $1 млн. долларов акция компании на момент начала программы будет стоит условный доллар, то при благоприятном стечении обстоятельств и последующей продаже компании за $500 млн. долларов, та же акция возрастет в цене до $500 (с оговоркой, что не было размытия капитала) и участник, реализовав опцион, получит выгоду в $499.

С этой несложной математикой связаны фантастические истории успеха сотрудников компаний Google, Yandex, Facebook, которые после IPO получали возможность реализовать свои опционы, либо продать акции компании, и становились долларовыми миллинерами. А первой опционной программой в истории венчурной индустрии считается соглашение между восемью молодыми инженерами и компанией Fairchild Camera & Instrument, которая профинансировала  созданный ими стартап в обмен на право целиком выкупить доли основателей, если бизнес окажется успешным. Это произошло в 1957 году. Дела быстро пошли в гору и вскоре основатели Fairchild Semiconductors получили по $250 000, успешно реализовав выход из созданной ими компании.

Благодаря столь долгой традиции применения опционных программ в стартапах, особенно технологических, и ярким историям успеха последних десяти лет, опционные программы стали мощным средством привлечения талантов в стартапы. Компании обязательно упоминают про опционы в описании вакансий - и не только компании "на слуху", такие как Enter или LinguaLeo, но и начинающие стартапы - через одного. Опционы раздают прежде всего разработчикам - ключевому звену в создании стоимости для компании, в отличие от крупнейших мировых компаний, где долгосрочные программы, как правило, распространяются только на топ-менеджеров.

Опцион в стартапе - это работа на перспективу, вера в то, что компания добьется успеха, и понимание того, что вклад сотрудника в этот успех впоследствии будет монетизирован. Причем, чем значительнее успех, тем больше нулей будет в итоговой сумме от продажи акций.

Опцион - это возможность привлечь талантивых и сильно мотивированных специалистов на среднюю или даже ниже среднего по рынку зарплату, что позволит стартапу сэкономить денежные средства и инвестировать их, например, в развитие продукта.

Наконец, опцион, это еще и средство создания устойчивой стартап-экосистемы. Успех рождает желание воспроизводить успешную модель снова и снова, и часто после удачного выхода из компании люди создают на собственные средства новые стартапы, делают ангельские инвестиции в другие компании, становятся менторами, входят в советы директоров, помогая новым стартапам стать такими же успешными и прибыльными, как и их предыдущие компании - таких примеров множество в Силиконовой долине, есть и российские истории успеха.

По ощущениям пока опционные программы (по крайней мере, юридически оформленные)  являются обязательным элементом вознаграждения далеко не в каждом стартапе. Но запрос рынка на них однозначно есть. Тем интереснее будет взглянуть на реальную картину применения опционных программ в российских стартапах, их связь с фазой развития компании, наличием венчурных инвестиций. Это даст основателям понимание, когда и в каком виде следует вводить подобные программы в систему вознаграждения, чтобы, с одной стороны, оставаться конкурентоспособными на рынке труда, а с другой, не поддаваться веянию моды, если нужное время еще не пришло.

Можно ли соглашаться на низкую стартовую зарплату?

Еще одна задачка из области экономики. Человек, согласно экономической теории, всегда действует рационально и выбирает из всех существующих альтернатив ту, выгода от которой превосходит связанные с ней затраты. Вопрос: может ли тогда человек согласиться на зарплату значительно ниже рыночного уровня?

Как ни странно, экономическая теория отвечает на этот вопрос положительно (и примеры из жизни это тоже подтверждают).

В особенности, если рассматривается позиция начального уровня, потому что тут есть важное условие. На зарплату ниже рынка можно согласиться, если в перспективе после прохождения точки нулевого отклонения от рынка, зарплата на кривой карьерного роста окажется значительно выше рынка (см. график, где синяя линия - это рынок, а красная - траектория потенциального роста уровня оплаты труда). То есть, недоплата сейчас (область Н) компенсируется более высоким по отношению к рынку уровнем дохода в будущем (область В), и в целом, в долгосрочной перспективе, такое решение оказывается для человека более выгодным, чем альтернативная возможность всегда получать зарплату на уровне рынка.

Конечно, компании активно пользуются этой концепцией, особенно компании крупные, где есть привлекательные возможности карьерного роста, а зарплаты топ-менеджеров значительно обгоняют среднерыночный уровень, и кандидатам на начальные позиции это хорошо известно. Экономить на начальных зарплатах таким компаниям помогает и сильный бренд работодателя. Из-за того, что работать в компании престижно, что там можно приобрести ценный опыт и деловые знакомства, что запись о работе в такой компании сильно улучшает резюме, молодые специалисты готовы начинать работать в таких компаниях и за относительно низкие зарплаты.

Но есть тут и риски, которые тоже необходимо учесть кандидату в начале своей карьеры. А что если, после того как его зарплата сравняется с рыночной, компания поймет, что дальше такой сотрудник становится невыгоден, потому что стоит уже выше рынка. И уволит его.

С одной стороны, это маловероятно в условиях сегодняшней жесткой конкуренции среди работодателей за талантливых специалистов. С другой стороны, примеры оптимизации затрат компании за счет ротации кадров - замены более опытных и высокооплачиваемых сотрудников на новых, менее опытных и менее "дорогих" для компании - являются классическими и описываются во всех учебниках по управлению персоналом.

Поэтому при решении этой экономической задачки основную роль в итоге будет играть степень доверия кандидата к будущему работодателю и готовность пойти на риск в надежде на значительный выигрыш по уровню дохода в будущем.

"Домашнее задание" для кандидата

Однажды у меня был очень интересный опыт устройства на работу. Отправив в стартап-компанию свое резюме, я получила в ответ задание придумать и описать примерный план продвижения стартапа на российском и международном рынке. Непростое задание, учитывая сроки выполнения - один день. Полночи у меня ушло на изучение сервиса компании, анализ конкурентов и возможностей выхода на новые рынки. На следующий день я отправила презентацию потенциальному работодателю и уже через несколько часов получила приглашение на собеседование: моя работа произвела более чем положительное впечатление.

Проверять определенные навыки и умения кандидатов заранее, еще до собеседования, выгодно и работодателю, и самому кандидату. Работодатель таким образом видит качества кандидата, которые сложно оценить на основе резюме или в рамках устного собеседования. Например, умеет ли кандидат собирать и анализировать материал, четко структурировать и излагать свои мысли, готовить презентации. А кандидату подобные "домашние задания" дают возможность лучше изучить бизнес компании и понять, насколько ему/ ей было бы интересно этим заниматься.

Такой метод отбора кандидатов может успешно применяться не только стартапами, но и крупными компаниями. Компания "Яндекс" использует его в облегченном виде для массового набора: отправляя резюме через страницу вакансий на сайте компании, любой кандидат должен ответить на несколько тематических вопросов. Ответы помогают кандидатам продемонстрировать свои знания в нужной области и выгодно отличиться на фоне прочих соискателей.

Чаще компании предлагают выполнить "домашнее задание" кандидатам на должности, предполагающие творческий подход (например, написать пресс-релиз, составить план). Либо кадидатам на управленческие позиции, которые успешно прошли первое собеседование с HR-ом, чтобы оценить их компетенции в конкретной профессиональной области (так называемый "кейс-метод"). Очевидно, что дизайн "домашнего задания" в первом и во втором случае будет разный и потребует разной степени вовлеченности (при подготовке и при проверке) как HR-ов, так и непосредственного руководителя, открывшего вакансию.

Ну а в качестве "домашних заданий" для тех, у кого в резюме на момент приема на работу заполнена только графа "Образование" - для студентов и выпускников - компании все чаще используют масштабные конкурсы, про них я подробно писала вот здесь.