风险预警 1周前 79 阅读 0 评论

“不干了,我要离职”

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人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

刚把成本率打下来,得力下属却甩来一句“不干了”。钱加了、绩效S,也留不住——原来他想要的是信任与决策自由。作者用一次失败留人现场,拆解创业公司管理的三大命门:拿结果、分成年人、建模型。

前段时间跟你们分享过,说我被老板安排去做运营了,前两个月挺苦逼的,公司要降本增效,让我背上了成本率的指标,这两个月我应该是公司加班最多的人之一,好在6月看到结果了,成本率有比较明显的下降,公司的经营回到了正常水平。

但7月没过几天,下属有个得力干将,就跟我提了离职,让我还挺惊讶的,一是我一直都很认可他的工作,5月的绩效还打了S,二是好不容易看到一点成绩了,正是邀功的时候,突然提离职是很划算的。

职场打工人都知道,员工离职,不外乎就2个原因,要么是钱没给够,要么是不开心。我赶紧找他聊了一下,也提了加薪,但最后还是没留住,那大概率就是不开心了。

我继续沟通追问,大概了解到了本质的原因,不开心是肯定的,不开心主要来自两个方面,一个是觉得不被信任,做决策的时候老是被干预,二是觉得其他部门的人太弱了,老板用人有问题。

我其实能理解他的感受,之前在有一段时间,公司的成本率巨高不下,老板经常绕过我,直接找到他,各种点子的输出,把计划的节奏完全打乱,老板总是觉得执行不给力,有优化的空间,这让他感到非常不舒服,我夹在中间也难受。

后来我也跟老板聊了下这个事情,我觉得老板管得过于细了,总是在输出各种细节的点子,而没有科学的决策模型,给人的感觉是,一遇到问题就很慌乱,没有相对成熟成体系的方法论。

我后来给他提了建议,让他尽量不要参与到非常细节的事情上来,而应该关注整体。

说实话,我对管理这个事情,也不是很擅长。我也知道管理这活儿不好干,《纳瓦尔宝典》里说赚钱有3种杠杆,1是人力杠杆,2是资本杠杆,3是代码杠杆,人力杠杆是最难的,稍微不注意,还会被背上骂名。

我非常认同这个观点,管人挺难的,尤其是创业公司,很多时候压根就没什么管理,既要搞业务,又要管人,就要干活,也要拿结果。

根据我浅薄的经验,我认为管理应该主要几个要点:

1、管理最重要的是拿结果。

正如《卓有成效的管理者》这本书的核心管理,管理的核心就是要看到成果,不管下属有多衷心,不管下属有多努力,如果没有成果,都是没用的。

想起以前有个领导的一句话:不看苦劳,只看功劳。

应该拿到怎样的成果,首先管理者一定要思考清楚,把成果定义好,让员工以达到这个成果为目标。一旦交付的成果定义清楚后,就可以做到员工为达成这个目标工作,而不是为老板工作。

之前公司有个失败的案例,老板给人力部门设定了一个目标,在指定日期之前招聘到多少人,最后人力部门按照这个目标达成了,最后老板发现,因为新人猛增,人效太低,成本突然增高了很多。

原来制定的达成奖励,也打折发放,弄得大家都不开心。这个问题就出在老板提前没有把这个成本和收益算清楚,只顾着扩展业务,但没考虑到成本。

2、对成年人和非成年人要区别对待。

所谓成年人,就是职业化素养较高,专业能力也到位的人,只需要把目标交代清楚,并达成一致就可以了,因为成年人会独立思考,会尽各种办法达成目标。

非成年人就是职业素养和专业能力都还没到位的人,不仅仅需要定目标,还需要付出时间和精力,协助其达成,简单来说,就是能力还不够。

对成年人,定了目标,跟踪过程,拿结果就行了,而对于非成年的人,要随时盯着,必要时候还得手把手教,带这种人其实挺累的。遇到态度好的还行,遇着态度不好的,很难管。

3、决策靠模型,而不是点子。

任何一家私营企业,一定会包含这几个模块,获客-销售转化-服务/产品交付,一定要关注整体,而不是整天陷入细节。

公司在不同的阶段,不同的市场环境,关注的重点都不一样。

在产品同质化的市场环境里,一定要关心怎么获客,怎么降本增效。如果是一个新的产品形态,早期有市场红利,重点关注怎么打造产品。比如在移动互联网时代,只需要把WEB端的产品移动化,就能获得很多自然的流量。

写在最后

总的来说,我的觉得管人挺难的,不仅需要考虑专业输出,还要考虑人的情绪,需要在理性和感性之间来回游走。

如果不小心招到一些非成年人,带起来也挺费劲的,反正我也没打算在管理上深耕,有机会就转去做个体吧。

本文由人人都是产品经理作者【刀哥】,微信公众号:【刀哥说】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!