В итоге инженерные специалисты-гуглеры стали намного позитивнее относиться к данному аспекту, присудив на 23 балла больше (из 100 возможных) следующему утверждению: «Мы в своей группе эффективно работаем с отстающими». Более того, гуглеры теперь рассказывают друг другу о прогрессе по этой части. В ходе недавнего обсуждения по электронной почте один гуглер пожаловался на некоего, по его мнению, халтурщика, на просчеты которого никто не обращал внимания. Другой, вступив в обсуждение, объяснил, что ему, вероятно, все-таки уделяли внимание, но «коты-юристы»98 вряд ли позволили бы People Operations разглашать подробности всем и каждому. Истинно так!
Еще одна богатая почва для произрастания мифов — карьерные повышения. Мы в Google объявляем о повышениях, рассылая по электронной почте списки имен с краткими биографиями. Но мы — крупная компания, и невозможно знать каждого лично. Поэтому гуглеры сканируют эти списки и, естественно, ищут в них своих знакомых, чтобы их поздравить. При этом трудно удержаться от бессознательных предположений. «Я заметил, что Салли здесь значится, а Дэйв — нет. Должно быть, потому, что Салли работает с нашим финансовым директором». «Ух ты, гляди-ка — все имена из команды Android [по мобильным устройствам], продвинули только их… Никого не вижу из Infrastructure [дата-центров]. Похоже, важнее пользовательских интерфейсов ничего нет». Типичные выводы звучат так: чтобы получить повышение, нужно иметь своих людей в руководстве проектом, поскольку их голос весомее; хорошо работать по «горячему» продукту; один негативный отзыв может разрушить все надежды на продвижение; проекты, которые ведутся в штаб-квартире компании, заметнее, а значит, кто над ними работает — тому легче продвинуться. Список можно продолжать. Мы каждый год проводим среди гуглеров опрос, и каждый год нам говорят, что процесс продвижения несправедлив, что в отдельных офисах, проектах и вакансиях фаворитизм цветет буйным цветом.
Все эти сомнения были бы вполне логичны, не будь они основаны на неверных выводах. А это, к сожалению, так.
Когда гуглер решает поделиться своими наблюдениями с People Operations, мы выкладываем ему все данные. Но большинство об этом не просят — а у нас нет времени отвечать на каждый вопрос. Новые сотрудники приходят и делают одни и те же неверные выводы. И не только новички — даже гуглеры, которые уже провели в компании немало времени, сохраняют определенный (пусть и здоровый) скептицизм по поводу всех наших заверений. Разве команда по управлению персоналом работает не на руководство? Разве они не заинтересованы в том, чтобы успокаивать рядовых сотрудников?
Знакомьтесь: Брайан Онг и Джанет Чо. Сейчас Брайан руководит группой, которая отслеживает и измеряет все этапы нашего рекрутингового процесса. Но несколько лет назад он входил в нашу команду кадровых аналитиков (People Analytics), которая должна была подкреплять данными принимаемые кадровые решения. Джанет — наш вице-президент, она отвечает за все кадровые вопросы, связанные с ключевыми направлениями продуктов: поисковые сервисы, реклама, дата-центры и Gmail. И вот они решили, что самый эффективный и «долгоиграющий» подход — просто делиться всей информацией о повышениях с гуглерами. Они подобрали данные, организовали ряд бесед и записали их на видео, чтобы сотрудники могли ознакомиться с ними позже, а еще создали сайт, чтобы выкладывать всю эту информацию. Вышло вот что.
Свои люди среди высшего руководства не так уж много значат. 51% тех, кто был выдвинут на повышение, его получил. Среди лиц со «своими людьми» повышение получили 54%. Да, чуть больше, но ненамного.
Характер продукта значения не имеет. Время от времени отмечаются различия на несколько процентных пунктов, но в целом шансы на продвижение одинаковы у всех, независимо от продукта.
Плохая обратная связь не губит шансы на карьерный рост. В кадровых документах почти каждого сотрудника, получившего повышение, есть конструктивная обратная связь. Если что-то и убивает чьи-то шансы, так это доказательства очень серьезных промахов, например неграмотно составленный или полный ошибок программный код. Еще один тревожный сигнал — подозрительное отсутствие информации. Дело о повышении без конструктивной обратной связи — настоящий звоночек для оценочной комиссии. Кандидаты на повышение должны без опаски просить и получать обратную связь, даже неблестящую: это не только не сбросит их со счетов, но и даст замечательный урок, который поможет усовершенствоваться в дальнейшем. Выходит, когда вы ставите людей перед фактом, они стремятся стать лучше.
Продукт, над которым вы работаете, не влияет на вашу способность подниматься по карьерной лестнице. Например, процент повышений в нашей штаб-квартире в Маунтин-Вью практически такой же, как и везде.
Сайт периодически обновляется последними сведениями и новыми результатами аналитических исследований. Это много работы, но она важна для обеспечения объективности процедур. Возможно, было бы проще напирать на то, что процедура работоспособна и так. Но гораздо лучше раз и навсегда развеять мифы при помощи реальных фактов, а затем дать всем свободный доступ к этим фактам.
Мы постоянно тестируем не только продукты Google, но и себя, чтобы убедиться, что наши решения основаны на фактах. Мы стремимся продвигать хорошие идеи и отсеивать плохие, что дает нам больше свободы для экспериментов с самыми многообещающими из них. Так, в 2010 г. мы провели 516 усовершенствований в работе поисковой системы Google — Google Search. Одно такое ключевое улучшение с кодовым именем «Кофеин» (Caffeine) обеспечило выдачу на 50% больше «свежих» результатов поиска. Google вовсе не просматривает всю сеть целиком каждый раз, когда кто-то вводит поисковый запрос. Мы проводим поиск заранее на разных сайтах и страницах по принципу приоритетности по таким критериям, как релевантность, качество и пр., а потом индексируем сайты, чтобы ответ на поисковый запрос выводился практически немедленно. Caffeine повысил скорость индексирования на 50%. После запуска он каждую секунду обрабатывал сотни тысяч страниц одновременно. Если их распечатать, получится кипа бумаги в 5 км высотой — причем за секунду99.
Прежде чем внедрять усовершенствование, мы тестируем его и смотрим, как оно работает. Мы использовали А/В-тестирование, в ходе которого аналитикам показывали два набора поисковых результатов рядом в две колонки, а потом смотрели на их поведение и получали обратную связь о том, какие результаты лучше. Простой пример: тестирование рекламных объявлений на предмет того, какие из них — на синем или красном фоне — получают больше запросов от пользователей. Проблема может показаться мелкой, но немедленно вырастает в масштабах, если речь идет о брендах Coca-Cola или Pepsi. Также мы используем «однопроцентные тесты»: сперва представляем изменение 1% пользователей и смотрим, что получится, прежде чем «выводить его в народ». Только в 2010 г. мы провели 8157 А/В-тестов и более 2800 однопроцентных тестов. Каждый божий день в 2010 г. мы проводили более 30 экспериментов, чтобы выяснить, как лучше услужить пользователям. И все это для одного поискового продукта.
