Để kiếm được việc thuê tốt hơn, hãy tìm hiểu điều gì dự báo thành công

Việc thuê những nhân tài giỏi nhất vẫn là một cuộc đấu tranh dai dẳng đối với nhiều công ty. Đó là bởi vì họ đang làm sai – thường nhìn vào nguồn lao động để tìm bản sao carbon của những người đã thành công trong vai trò của họ. Nhưng điều đó đang quá khắt khe, đặc biệt là trong thời kỳ thị trường lao động thắt chặt. Thay vào đó, các nhà tuyển dụng nên mượn một cách tiếp cận từ bóng chày, trong đó các đội hàng đầu theo dõi hiệu suất của những người mới tuyển dụng và sau đó tìm kiếm một hoặc hai kỹ năng hoặc kinh nghiệm dự đoán thành công trong tương lai của họ. Ví dụ, đối với các nhà báo kỹ thuật số, đó có thể là sự tương tác xã hội với các bài báo đã xuất bản. Để làm được điều này, các công ty phải kết nối tốt hơn việc tuyển dụng với quản lý hiệu suất.

Những cuộc tranh giành nhân tài hiện nay của các công ty Mỹ hầu như không phải là một xu hướng mới. Một cuộc khảo sát của PwC cách đây 15 năm đã trích dẫn rằng 93% CEO nhận ra sự cần thiết phải thay đổi chiến lược thu hút và giữ chân nhân tài. Nếu các tổ chức đã cố gắng cải thiện kết quả tuyển dụng của họ trong một thời gian dài, vậy tại sao nhiều người vẫn gặp khó khăn? Câu trả lời ngắn gọn là các công ty thường dành quá ít thời gian để cải thiện cách họ xác định và theo dõi hiệu suất.

Một vấn đề kéo dài

Gần đây, một số giám đốc điều hành đã hỏi chúng tôi rằng liệu họ có cần phải lo lắng về việc tuyển dụng nhiều hay không trước những dấu hiệu của nền kinh tế đang suy yếu. Đúng là các nhà kinh tế kỳ vọng Cục Dự trữ Liên bang sẽ tăng lãi suất trong một nỗ lực để kiềm chế lạm phát, điều được cho là sẽ làm tăng tỷ lệ thất nghiệp. Tuy nhiên, như Covid-19 đã dạy chúng ta, không phải mọi thời kỳ suy thoái đều giống nhau và có những dấu hiệu mạnh mẽ cho thấy việc tuyển dụng sẽ tiếp tục là một trở ngại lớn đối với nhiều công ty.

Năm 2017, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ đã đưa ra một thông cáo báo chí, cho biết số lượng việc làm chưa được lấp đầy đã lên tới 6,2 triệu, một mức cao trong lịch sử. Kỷ lục đó sau đó đã bị vượt qua vào năm 2018 và sau đó một lần nữa vào năm 2019 khi số lượng việc làm chưa được lấp đầy đạt 7,5 triệu. Con số đó hiện là 10,7 triệu, cao hơn 43% so với kỷ lục trước đó. Do đó, hiện có hai cơ hội việc làm cho những người thất nghiệp.

Có vẻ như sự mất cân bằng rộng lớn như vậy trên thị trường lao động sẽ không được giải quyết bằng ngay cả một cuộc suy thoái. Điều này đặc biệt đúng đối với một số khu vực nhất định của nền kinh tế có sự tồn đọng của các vai trò mở do Covid-19, và cũng đối với các bộ phận của lực lượng lao động, chẳng hạn như sinh viên tốt nghiệp đại học và các nghề có tay nghề cao khác, trước đây có tỷ lệ thất nghiệp tương đối thấp thậm chí trong thời kỳ suy thoái kinh tế.

Các công ty không có sự lựa chọn – họ phải học cách thuê người tốt hơn. Rồi sao?

Mô phỏng Moneyball, không phải Frankenstein

Trong nền kinh tế dựa trên tri thức, các cá nhân có thể đóng góp cho các tổ chức theo một số cách ngày càng tăng. Hình dung một công ty công nghệ với ba giám đốc sản phẩm thành công; Kate, John và Aditi. Chìa khóa thành công của Kate là cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để hiểu nhu cầu của khách hàng, trong khi điểm mạnh của John là cách tiếp cận trực quan để thiết kế sản phẩm và Aditi’s là khả năng trao quyền cho các nhóm của mình. Miễn là cả ba đều thành công, chủ nhân của họ sẽ vui vẻ và cho họ tự do làm việc theo ý họ.

Vấn đề nảy sinh khi chủ nhân của họ muốn thuê người quản lý sản phẩm thứ tư. Nhận thấy rằng cả ba giám đốc sản phẩm đều mang lại những kỹ năng có giá trị cho tổ chức, công ty công nghệ này đã viết bản mô tả công việc của Kate + John + Aditi. Điều này dẫn đến chiến lược nhân tài Frankenstein, tập trung vào những ứng viên chọn hộp trên tất cả các khía cạnh trái ngược với những người có một siêu năng lực rõ ràng.

So sánh điều này với Moneyball cách tiếp cận để tuyển dụng. Trong khi các cầu thủ bóng chày có thể đóng góp cho đội theo một số cách, Billy Beane đặt câu hỏi về nhiệm vụ lâu đời dành cho những cầu thủ đã đóng góp cho tất cả các của họ. Thay vào đó, Beane tìm kiếm một danh sách người chơi, mỗi người đều có những đóng góp riêng. Nói cách khác, anh ta giảm số lượng các tiêu chí mà anh ấy mong đợi những người được tuyển dụng của mình sẽ xuất sắc. Anh ấy đã làm điều này bằng cách suy nghĩ rất nhiều về yếu tố tạo nên thành công trong mỗi vai diễn. Lưu ý rằng anh ấy không đi theo định nghĩa rộng rãi về thành công, chẳng hạn như “giúp chúng tôi giành chiến thắng trong trò chơi theo nhiều cách khác nhau” mà thay vào đó tập trung vào cách mỗi người chơi có thể đóng góp cho đội ở một khía cạnh hẹp hơn, chẳng hạn như mức độ tốt của họ tỷ lệ phần trăm trên cơ sở là. Sau đó, ông đã áp dụng một trọng tâm sắc bén để tìm kiếm những cầu thủ đóng góp tích cực cho mạng lưới bằng cách vượt trội hơn một hoặc hai tiêu chí, ngay cả khi điều đó có nghĩa là thiếu các khía cạnh khác.

Một nghiên cứu điển hình từ Tuyển sinh trường Cao học

Gần đây chúng tôi đã hợp tác với một trường đại học lớn của Hoa Kỳ để cải tiến quy trình tuyển sinh MBA. Từ lâu đã có niềm tin vào ngôi trường này rằng yếu tố dự đoán tốt nhất về “học sinh giỏi” là thành phần định lượng của GMAT. Xét cho cùng, đó là một trường kinh doanh, với những yêu cầu khắt khe trong các khóa học như thống kê, kinh tế và tài chính. Thật vậy, một số giảng viên tin rằng mọi thứ trong quá trình tuyển sinh nhưng lượng tử GMAT là một sự lãng phí thời gian. Nhưng chúng tôi đã làm theo ví dụ của Billy Beane và thay vì dựa vào sự khôn ngoan thông thường này, chúng tôi đã chuyển sang sử dụng dữ liệu lịch sử.

Thử thách đầu tiên là trình bày rõ cách nhà trường xác định hiệu suất. Ví dụ, chúng ta nên định nghĩa thành tích tốt là một học sinh có thành tích học tập xuất sắc hay một kết quả nghề nghiệp tốt? Chúng ta có nên sử dụng mức lương khởi điểm như một đại diện cho một kết quả nghề nghiệp tốt hay cố gắng thu hồi tiền lương của họ sau một vài năm? Làm thế nào về những sinh viên đi làm những công việc có ý nghĩa trong những lĩnh vực không được trả lương cao? Thảo luận về những câu hỏi này khiến chúng tôi nhận ra rằng hiệu suất mong muốn là đa chiều, với một số chiều dễ đo lường hơn những thứ khác. Cuối cùng, chúng tôi đã sử dụng nhiều proxy cho các thứ nguyên dường như đơn giản như kết quả học tập.

Cuối cùng, phân tích của nhóm chúng tôi đã phát hiện ra rằng điểm GMAT định lượng thực sự là một yếu tố dự đoán đáng tin cậy về kết quả học tập của ứng viên, nhưng nó cũng cho thấy rằng điểm GMAT bằng lời nói cũng tốt nếu không muốn nói là tốt hơn! Đặt trọng lượng nhiều hơn vào điểm các bài kiểm tra lời nói là một sự thay đổi đơn giản trong quá trình tuyển sinh, nhưng lại là một sự thay đổi dẫn đến việc thừa nhận một nhóm học sinh hơi khác. Và làm những điều khác biệt mang lại lợi thế cạnh tranh so với các trường học theo sự khôn ngoan thông thường một cách mù quáng.

Làm sao để tới đó

Một số nhà lãnh đạo doanh nghiệp mà chúng tôi đã nói chuyện nhận ra sự cần thiết phải có một cách tiếp cận phân tích kỹ hơn để tuyển dụng nhưng lại bị đe dọa bởi làm thế nào để đạt được điều đó. Việc xác định và theo dõi hiệu suất không cần phải là một dự án phức tạp kéo dài nhiều năm, nơi bạn bắt đầu tạo ra một loạt dữ liệu hiệu suất mới. Bạn thường có dữ liệu bạn cần; nó chỉ đòi hỏi một số tư duy khó về cách sử dụng nó.

Bắt đầu bằng cách xác định kết quả bạn muốn thấy cho nhóm hoặc tổ chức của mình. Sau đó, làm việc một cách sáng tạo để đo lường những kết quả đó và cách quy những kết quả đó vào công việc của nhiều cá nhân khác nhau. Phản ứng ban đầu từ nhiều giám đốc điều hành, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp cổ cồn trắng, là việc quy kết quả như vậy cho bất kỳ cá nhân đơn lẻ nào sẽ là điều gần như không thể trong nghề nghiệp của họ. Tuy nhiên, chúng tôi thường xuyên tìm ra cách để thực hiện điều này. Ví dụ, một trang tin tức kỹ thuật số mà chúng tôi đã hợp tác lập luận rằng một mẩu tin tốt có thể có nhiều dạng và hình thức và do đó chỉ dựa vào bản năng của đội ngũ cấp cao của họ để xác định và cố gắng tuyển dụng những nhân tài đang phát triển. Chúng tôi đã hợp tác đưa ra một số giả thuyết về cách xác định tốt hơn các ngôi sao trong tương lai và sau khi thử nghiệm những giả thuyết này có thể cho thấy rằng số lượng bình luận trên mạng xã hội về các bài báo đã xuất bản trước đây là một yếu tố dự đoán mạnh mẽ về thành công trong tương lai.

Khi dữ liệu đầu ra về các kết quả mong muốn của tổ chức thực sự không thể xác định được, thì dữ liệu đầu vào về các hoạt động của nhân viên có thể hữu ích. Một nhà sản xuất ghế mà chúng tôi hợp tác đã từ bỏ doanh thu vì không thể thuê đủ người để đáp ứng các đơn đặt hàng của họ. Họ cũng phải vật lộn với sự tiêu hao của nhân viên và tỷ lệ vắng mặt cao. Sử dụng dữ liệu nội bộ của họ, chúng tôi có thể cho thấy rằng công nhân nữ – một nhóm có nhiều đại diện trong nhà máy – ít vắng mặt nhất và là những công nhân trung thành nhất. Điều này đã giúp họ nhận ra gốc rễ của vấn đề là do quy trình tuyển dụng của họ đã coi thường phụ nữ và các ứng viên có năng lực khác, trong khi ưu tiên những người đàn ông làm việc kém hiệu quả hơn.

Có, việc thực hiện các bước trên sẽ yêu cầu tổ chức của bạn dành thời gian để giải quyết các chủ đề phức tạp không có câu trả lời rõ ràng. Ví dụ, bạn nên định nghĩa thành công tài chính cho công ty của mình là tăng trưởng doanh thu, tăng tỷ suất lợi nhuận hay tăng giá cổ phiếu của bạn? Nhưng theo kinh nghiệm của chúng tôi, đây là những cuộc trò chuyện mà bạn nên tham gia. Bởi vì nó là công việc, không có đủ tổ chức làm điều đó. Như trong Moneyball, nếu bạn muốn có kết quả khác biệt đáng kể, bạn phải áp dụng một cách tiếp cận khác biệt đáng kể để tìm kiếm nhân tài. Điều này có vẻ hiển nhiên nhưng thực tế lại rất hiếm. Để tìm được tài năng tốt hơn, hãy bắt đầu từ cuối.