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第八章 谷歌如何管理团队的两端（第1页）

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第八章谷歌如何管理团队的两端

有一名好经理至关重要，就像呼吸一般。如果我们能使经理变得更好，就好似带来一缕清新的空气。

尼尔·帕特尔

谷歌先进技术和项目实验室负责人

你的团队有两端。

任何能够加以衡量的事情都符合某种由低到高、由小到大、由近及远的分布。还记得你是个小孩的时候，你的老师会要求全班按身高排队吗？我总是在高个子一头，要把我们分开很容易。我们班上30个人，我们三四个人会直奔队伍右侧，还有几个个头偏小的孩子会站到队伍的左侧。剩下的20多个孩子，身高差不了多少，挤作一团，迟疑不决地排着队。

这么来看，至少一个世纪以来老师都喜欢把学生按身高排队。

1914年，隶属于康涅狄格大学前身的阿尔伯特·布莱克斯利学校要求学生按照身高排好队。就和你们的班级一样，多数学生都挤在中间，只有个别几个人分布在两端。大学学生的身高符合一种分布，从1.47米到1.88米，而且你能清晰地看到中间的人更多（见图8-1）。

分布的两端是极端身高的团队成员，低于5英尺4英寸（1.6256米）或高于5英尺11英寸（1.8034米）。他们是图8-2分布示例中最底端和最顶端的10%。

图8-1175名男性大学生的实体直方图

AlbertF.Blakeslee，“CornandMen，”JournalofHeredity5，no.11（1914）:511-518.MarkF.Schilling，AnnE.Watkins，andWilliamWatkins，“IsHumanHeightBimodal?”TheAmericanStatistician56，no.3（2002）:223-229，http:faculty.washington.edutamreIsHumanHeightBimodal.pdf.

图片由康涅狄格大学图书馆托马斯·J.托德研究中心档案及特藏提供

图8-2学生的身高符合正态分布，两端代表“极端”身高

图片由康涅狄格大学图书馆托马斯·J.托德研究中心档案及特藏提供

分布是用于描述数据形态的。身高恰好最适合阐释正态分布。正态分布图因其形状又被称作钟形分布。卡尔·弗里德里希·高斯在1809年的论文中论述了该分布之后，又被人们称作高斯分布（Gaussiandistribution）。

图8-3谷歌人也符合同样的规律——我们请谷歌人按身高排队，结果也符合正态分布，两端人数较少（谷歌人在这项活动中很快乐，有些出乎我的意料）

CarlFriedrichGauss，TheoryoftheMotionoftheHeavenlyBodiesMovingabouttheSuninConicSections:ATranslationofGauss’s“TheoriaMotus，”trans.CharlesHenryDavis（1809;repr.，Boston:Little，Brown&Co.，1857）.

高斯分布在研究人员和商人中非常流行，因为它可以用于描述很多事情的分布：身高、体重、外向型和内向型、树干的粗细、雪花的大小、公路上车辆的速度、有缺陷部件出现的概率、客服电话接入的数量，诸如此类。更方便的是，任何符合高斯分布的事项都有一个平均数和标准差，我们可以利用这些数据预测未来。标准差用于描述某种范围的变化（或偏差）发生的概率。比如，美国女性的平均身高为5英尺4英寸，一个标准差小于3英寸（0.0762米），这就意味着68%的女性身高在5英尺1英寸（1.5494米）到5英尺7英寸（1.7018米）之间。这是左右各一个标准差的数值。95%的人在平均值的两个标准差范围内，即4英尺10英寸（1.4732米）到5英尺10英寸（1.778米）之间；99.7%的人不会超过平均值的三个标准差范围，即4英尺6英寸（1.397米）到6英尺2英寸（1.8542米）。如果你环顾办公室，就会发现实际情况大致如此。（男性的平均身高为5英尺10英寸，标准差与女性相同为加减0.0762米。你或许注意到布莱克斯利学校照片中的男性平均身高为5英尺7英寸。因为营养水平的提高，所以现在的美国人比20世纪美国人的身高有所增加。）

然而，高斯分布的优势恰恰也是其弱点所在。它使用太方便了，而且表面看来可以描述太多不同的现象，但是在某些情况下并不能解释深层事实。高斯分布在很多方面会出现重大误判，比如重大物理事件和经济事件的发生（如大地震、飓风和股市剧烈震荡）、人们经济收入的巨大差异（穷人与最富有的1%人群之间的经济差距），以及少数个体异于常人的表现（迈克尔·乔丹相比同时代的其他篮球运动员）。2011年日本发生大地震（震级9.0），比尔·盖茨的资产净值（超过700亿美元），甚至纽约城的人口（830万）也远超平均数，这些在高斯分布模型中也不太可能出现，但是事实确实存在。

从统计学上讲，这些现象更适合用“幂律分布”（powerlawdistribution）解释，图8-4是幂律分布与高斯分布的对比。

图8-4人类身高与地震震级的分布对比，身高相对均衡地分布在平均值两侧，高于平均值和矮于平均值的人大约各占一半。与此相反，大多数地震都在平均震级以下

使用“幂律”这个名称是由于如果写一个方程描述曲线的形状，一个量级要提升到下一个量级需要利用指数（比如，在y=x中，指数为-12，而x“提升了-12次方”这个方程大致描述了图8-4右侧曲线的形状）。

大多数公司在管理员工时都采用正态分布，大多数员工被列为平均水平，两端为表现差和表现优秀的员工。员工两端并不像身高分布那样对称，因为失败的员工都被解雇了，最差的应聘者根本就进不了公司，因此左侧的一段很短。但是很多公司认为员工的表现还会符合同样的正态分布，这样的认识是一个错误。

事实上，组织中大多数的个人表现符合幂律分布。印第安纳大学的赫尔曼·阿吉斯和艾奥瓦大学的欧内斯特·奥博伊尔解释称：“并非大批平均水平的员工通过数量优势做出主要贡献，而是由少数精英员工通过强大的表现做出主要贡献。”多数组织都低估了最优秀的员工，给他们的奖励也有所不足，甚至还不自知。在第十章中我将解释个中原因，并建议一种更好的管理和薪酬支付方式。

当前，只要认识到每个团队都有两端——在绩效分布两端的人——就足够了。多数公司会解雇“底端”员工，这些员工生活在失败和恐惧的煎熬中，担心随时会被解雇；对于“顶端”员工，生活好得不得了，升职、奖金、同事仰慕和管理层的器重唾手可得。

助力5%的底端员工

大多数组织未曾意识到提高公司绩效最大的机会在于底端的员工，而顶端的员工可以教会你如何发现这个机会。

我们在本书开头介绍了杰克·韦尔奇推行的“不升职就离职”管理模式，在这种管理模式下，通用电气的员工每年都要接受一次评估，排名最后10%的员工被解雇：你要么在组织中升职，要么就要离开组织。

但这样做是不是需要成本？招聘新员工需要时间和金钱，通常比现有的员工更贵，而且需要学习适应新工作——即便如此也不一定成功！哈佛商学院教授鲍里斯·格罗伊斯堡对投行的1000名分析师进行了一项研究，发现更换公司之后，“明星分析师的绩效表现会立刻下降，并会长期延续下去”。他们之前的成功要依靠同事、可用的资源、对公司文化的融入，甚至还包括他们个人的声誉或建立起的个人品牌效应。

理想的情况下，你们一开始聘用的都是正确的人。如果你们的招聘流程客观，有完善的校准过程，就能很接近这个效果。但是即便如此，你们也会犯错误，聘用的人也有可能落在绩效表现曲线的底端。

在谷歌，我们定期找出表现最差的5%左右的员工，这些员工在我们绩效分布的底端。要注意这个过程是在我们正式的绩效管理流程之外。我们的目的不是找出要解雇的人，而是要找出需要帮助的人。

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