У многих руководителей есть устоявшиеся взгляды и формы работы с эффективностью сотрудников. И нередко среди них встречаются и репрессивные методики. Выглядит эта не самая редкая система мотивации так: не достигших KPI сотрудников нужно поругать, и тогда они начнут работать лучше, а отличившегося сотрудника хвалить не будем, потому что он расслабится и станет работать хуже. Оценивая такую систему воздействия на сотрудников, можно сказать, что мы наблюдаем статистический феномен регрессии к среднему и его неверную оценку. Умение распознавать этот феномен поможет нам избежать ложной интерпретации событий. И мы перестанем видеть паттерны поведения там, где их нет.
Откуда взялась регрессия к среднему
В конце 19-го века сэр Френсис Гальтон, между прочим, двоюродный брат Чарльза Дарвина, впервые заговорил о регрессии к среднему, анализируя наследственную взаимосвязь роста детей и их родителей. Но речь шла не о законе природы, а о статистической тенденции. Согласно ей, изменения случайной величины, находящиеся до или после экстремумов, неизменно стремятся к среднему значению по всей выборке.
Соберите группу людей и нарисуйте круг, повернитесь к нему спиной и киньте последовательно по две монетки каждый, стараясь попасть в центр круга. Запишите, насколько результативны были обе попытки у каждого. Вы заметите, что значения до или после наилучшего или наихудшего результата, неизменно стремятся к среднему значению. Привет, Гальтон!
Талант и успех
С легкой руки Даниэля Канемана это понятие перекочевало из исключительно статистики в область изучения психологии и ее влияния, в том числе, на экономику. И для понимания регрессии к среднему Канеман предложил формулу:
успех = талант + удача
большой успех = такой же или чуть больший талант + очень много удачи
Объясняя суть явления, он приводит пример «проклятия журнала Sports Illustrated». Спортсмен, попавший на обложку журнала, в следующем спортивном сезоне обречен на плохие результаты. В качестве объяснений люди предполагают, что у спортсмена после публикации вырастает самоуверенность или, наоборот, страхи несоответствия ожиданиям болельщиков, что влияет на результаты. Канеман напоминает, что в успехе замешана удача. Вероятность ее повторения в будущем сезоне просто статистически ниже!
Ложные выводы
Все дело в том, что наш разум плохо справляется с простой статистикой и постоянно ищет причину происходящего, точнее, подхватывает ту причину, которая «лежит ближе всего». Если испытывать новое лекарство на самых сложных пациентах, которым нужна скорейшая помощь, то эти больные покажут резко положительные результаты после его приема. Это может означать, что лекарство хорошее, а может и нет. Улучшения могли случиться, просто потому что пациенты находились статистически в самом плохом положении, после которого началось улучшение — движение (регрессия) к среднему значению.
Спортсмен выполнил отлично первый прыжок, теперь он расслаблен, невнимателен и второй раз прыгнет хуже. Другой спортсмен выполнил первый прыжок плохо, теперь он сосредоточится, и это поможет ему прыгнуть лучше. Примеры Канемана говорят о том, что наш мозг замечает регрессию к среднему (вероятно, средний результат двух прыжков у одного спортсмена будет соответствовать общему уровню его подготовки), но интерпретирует причины успеха или неуспеха ложно. Достигая какого либо прогресса в спорте или любом ином деле, люди фактически придумывают обоснования, что именно повлияло на успех.
Что учитывать, выстраивая систему мотивации
Замените прыгающих спортсменов сотрудниками, которых отчитывают за невыполнение KPI. Поругали сотрудников — их показатели улучшились, похвалили — показатели эффективности ухудшились. Руководители часто замечают проявления регрессии к среднему, но выводы делают неверные. Возникает вопрос: неужели нельзя по-настоящему влиять на мотивацию и эффективность сотрудников и все корреляции будут ложными? Конечно нет. Согласно феномену регрессии, все сотрудники всегда статистически будут показывать свой обычный уровень эффективности. Влиять на показатели можно, но только если система мотивации будет работать не с экстремальными значениями эффективности (самые плохие и самые хорошие сотрудники), а как раз со средними.
Выбирая ту или иную мотивационную систему, конечно, нужно научиться определять, реален эффект или он объясняется простой вариативностью. В обычной жизни, где эффективность компании может сравниваться только с более ранними показателями, выделить эффекты регрессии бывает сложно. Но даже сама по себе осведомленность о регрессии к среднему — уже серьезный шаг к истинной оценке причин успешности.
Как сделать мотивационные программы действенными
Оценить, произошли ли реальные изменения в компании с внедрением новой схемы мотивации или программ, например, по выстраиванию благополучия, можно только с помощью длительного измерения средних значений. Никакие рассказы на планерке о некоем Ипполите из отдела продаж, который стал работать лучше, получив помощь психолога по ДМС, не должны расслаблять. Это — единичные истории успеха, которые не коррелируют с истинным положением дел.
Что поможет:
работайте над общим повышением уровня вовлеченности, а не разрабатывайте новые системы штрафов;
по максимуму приведите в порядок гигиенические факторы: каковы условия труда, достаточно ли у сотрудника инструментов, чтобы работать эффективно, например, необходимых программ;
ориентируйтесь на предоставление широкого спектра возможных льгот и бенефитов. Такой кафетерий, в котором каждый сотрудник может выбрать ту мотивационную «плюшку», которая будет по вкусу именно ему;
регулярно мониторьте удовлетворенность сотрудников. Да, это субъективные личные оценки, но в обезличенном виде и за долгий промежуток времени значения становятся статистически значимыми именно на среднем срезе без экстремума;
подключайте онлайн-решения по выстраиванию благополучия в компании. Помимо собственно помощи, у провайдеров есть статистические сведения по тематикам обращений сотрудников. Вам предстанет реальная картина, чем озабочены люди, как меняется их настрой. Оттолкнувшись от нее, можно не только предлагать точечные решения по актуальным вопросам, но и в целом корректировать характер обратной связи, которую компания предоставляет своим работникам;
повышайте средний уровень профессионализма в компании, направляйте сотрудников на обучение, повышение квалификаций. Иногда, для того чтобы эффективность в компании увеличилась, мотиваций уже предостаточно, а просто знаний — может не хватать.
