Работа рулит! Почему большинство людей в мире хотят работать именно в Google - Бок Ласло - Страница 19

Иголки в огромном стоге сена: как найти лучших кандидатов среди семи миллиардов жителей планеты

И на заре нашего существования, и много лет спустя лучшим источником кандидатов были лица, рекомендованные нашими сотрудниками, — рефералы. С одной стороны, более половины сотрудников сами были такими рефералами. Но вот в 2009 г. мы увидели, что количество рефералов от действующих сотрудников снижается. Поскольку они стали нашим главным источником новых кадров, такая тенденция была весьма тревожной.

Самым легким и очевидным способом казалось повысить вознаграждение за успешных рефералов. Логика была такова: если среднестатистический гуглер привлечет семь рефералов, причем бонус за каждого составляет 2000 долларов, то, конечно, нам станут предлагать больше кандидатов, чтобы получить больше денег. Мы увеличили бонус до 4000 долларов, но число рефералов не возросло.

Реферальный бонус никого особо не мотивировал. Когда я спросил гуглеров, почему они рекомендуют друзей и коллег, то был ошеломлен эмоциональным накалом ответов.

«Ты шутишь? Эта кампания лучшая! Я мечтаю, чтобы мои друзья здесь рабо­тали».

«Здесь отличные люди! Я знаю кое-кого, кто отлично впишется в команду».

«Я стал частью чего-то большего, чем я сам. Много ли людей могут сказать то же?»

Моей первой мыслью было: «Они тут что, все сектанты?» Но чем дольше я общался с людьми и изучал аналитику, тем больше убеждался, что мне никто не втирает очки. Люди искренне любили свою работу и хотели, чтобы и другие разделили с ними радость. Реферальный бонус вообще упоминался крайне редко.

Реферальный бонус — внешний мотиватор. К числу других таких мотиваторов относятся общественное признание, повышение зарплаты, продвижение по службе, признаки высокого статуса и образа жизни. Они имеют иное происхождение, чем мотиваторы внутренние, рожденные вашим внутренним миром. Примеры внутренних мотиваторов — желание отплатить добром семье или сообществу, потребность удовлетворить любопытство, чувство гордости или достижения цели, которое возникает при выполнении сложной задачи.

Урок, который мы усвоили, был таков: гуглеры рекомендовали своих рефералов из внутренних побуждений. Мы могли бы предложить по 10 тыс. долларов за каждого реферала, и все-таки ситуация ничуть не измени­лась бы.

Но кое-что выходило за рамки логики. Если люди предлагают рефералов по внутренним мотивам, почему количество рекомендаций сокращается? Что, люди перестали получать удовольствие от работы в Google? Или мы начали забывать о своей миссии?

Оказалось, нет. Мы просто очень плохо занимались управлением рефералами. Даже если от них отдача была больше, чем от других источников кадров, то есть вероятность найма реферала была выше, чем кандидата, пришедшего по объявлению в интернете или из рекрутинговой компании, мы по-прежнему принимали менее 5% людей, которых нам рекомендовали. Гуглеры были обеспокоены. Зачем рекомендовать хороших людей, если на работу принимают одного из 20, а то и меньше? Хуже того, кандидаты мучились от огромного количества собеседований, а рекомендующие были не в курсе, что происходит с их друзьями.

Для решения этих проблем мы резко сократили число собеседований, которые должен был пройти каждый кандидат. Также мы создали сервис дополнительных услуг для рефералов. Рекомендуемым кандидатам в течение 48 часов звонят по телефону, а рекомендующий гуглер получает еженедельную сводку о статусе его кандидатов. Гуглеры и кандидаты были довольны, но количество рефералов не изменилось. Мы по-прежнему не решили для себя загадку, почему же их стало меньше.

Какой ужас — наши сотрудники не знакомы со всеми и каждым на планете!

Мы слишком полагались на рефералов, и вот результат: гуглеровские сети оказались перегружены. Тогда мы прибегли к «подкрепленным напоминаниям». Это исследовательский метод, используемый в маркетинге, когда человеку показывают рекламное объявление или называют продукт, а потом спрашивают, не видел ли он их раньше. Например, вам могут задать вопрос, не помните ли вы, что видели в прошлом месяце рекламные ролики какого-нибудь стирального порошка. Потом вас спросят, а не видели ли вы рекламный ролик порошка Tide. Такое небольшое подталкивание всегда улучшает процесс припоминания.

У каждого рекомендующего обычно есть несколько человек, о которых он чаще всего думает. Но редко кто дает себе труд вспомнить всех, кого он знает (хотя один гуглер порекомендовал свою маму — и ее приняли!), а также не всегда точно представляет себе, какие вакансии в данный момент открыты. Мы увеличили число рефералов на треть, подталкивая людскую память точно так же, как рекламщики. Например, мы спрашивали гуглеров, кого бы они порекомендовали на особые должности: «Кто лучший финансист, с которым вы когда-либо работали?», «Кто лучший разработчик языка программирования Ruby?» Еще мы собирали гуглеров в группы по 20–30 человек на так называемые поисковые джем-сейшены. Мы просили методично просмотреть все их контакты в Google+, Facebook и Linkedln, а рекрутеры стояли наготове, чтобы немедленно связаться с предлагаемыми кандидатами. Разбивая один громадный вопрос («Вы не знаете кого-нибудь, кого мы могли бы пригласить на работу?») на множество мелких решаемых вопросиков («Вы не знаете кого-нибудь толкового на позицию менеджера по продажам в Нью-Йорке?»), мы получили больше высококачественных рефералов.

Но этого оказалось недостаточно, чтобы удовлетворить наши ненасытные кадровые нужды. Даже подняв в 10 раз процент найма кандидатов, мы все еще нуждались ежегодно в 300 тыс. рефералов, чтобы компания росла желаемыми темпами. В лучший год мы получили менее 100 тыс. рефералов.

Постепенно решая кадровые вопросы, мы заметили нечто поразительное. Лучшие из лучших не рыскают в поисках работы. Они счастливы и по достоинству вознаграждены там, где работают сейчас. Они вряд ли согласятся быть рефералами: зачем попусту рекомендовать того, кто доволен своим местом? И, конечно, лучшие из лучших не рассылают резюме на вакансии.

Поэтому мы перестроили свою кадровую службу. В прошлом она сосредоточивалась прежде всего на отсеве кандидатов, обращавшихся в компанию: просматривала резюме и назначала собеседования. Теперь она превратилась в нашу собственную рекрутинговую компанию, перед которой стояла задача выискивать и воспитывать лучшие кадры на планете. Теперь при помощи созданного в компании продукта под названием gHire — базы данных кандидатов, которую мы разработали и усилили различными средствами отсева и отслеживания кандидатов, — сотни блестящих рекрутеров находят и растят нужные кадры. Порой этот процесс занимает годы.

Каков же результат? Наша рекрутинговая компания ежегодно обеспечивает более половины кандидатов, принимаемых работу, и обходится это дешевле, чем привлечение сторонних организаций. При этом она глубже анализирует рынок и общается с кандидатами в более теплом и дружеском стиле.

И каждый год технологический прогресс облегчает задачу поиска блестящих кадров. Благодаря (ну разумеется!) Google Search и таким сайтам, как LinkedIn, можно искать людей напрямую в самых разных компаниях. Действительно, теперь можно виртуально выявлять каждого, кто работает в конкретной компании или отрасли, и принимать решение, кого пригласить. Мы называем это «Методом известной Вселенной»: он заключается в систематической локализации каждого человека во вселенной должностей, компаний или профилей кандидатов.

Хотите знать всех, кто окончил Корнелльский университет? В середине 2013 г. я ввел в поиск LinkedIn слово Cornell и получил список из 216 173 человек, затратив менее секунды. А если кто-то из членов команды тоже учился в Корнелле, то можно было получить доступ ко всей базе «питомцев» университета. Если вам интересны люди из конкретного учебного заведения или компании, с особым профессиональным опытом или личностными характеристиками, вы тут же получите список из сотен или тысяч возможных кандидатов.