前几天，一个90后来咨询我问题，他最近跳槽了。
我很惊讶，因为他之前的企业薪酬福利挺好的，大环境不好的情况下，选择跳槽。
我问他离职原因，他说主要是两方面：
一是新的机会让自己从专员跃升为主管，二是不认可原来上级的管理方式。
他特别强调了后者。
团队里3个人，虽然他去的时间最晚，但工作结果是最好的，最后的晋升名额却不是他。
我问，你怎么知道你的结果比别人好呢？
他说他们每季度、半年度都会做述职报告，平时他也有总结和收集整理数据的习惯，所以他很清楚自己和别人的成果。
当他发现，上级不是按照结果来进行评估和给予机会时，他就毅然决然的选择了离职。
现在很多年轻人在强调“公平”，尤其是90后的员工；
他们认为，以结果为导向，才是最公平的。
这里面或许有个误会：
往往企业或管理者并不是不按照结果评估，而是评估结果的标准不清晰，或对结果的信息掌握不足。
为什么这么说？我们往下看。
不同的标准
不同的评判
假如你是负责招聘的leader，来看两位员工的变化：
员工A四季度的招聘完成比是70%、85%和98%，平均完成比是84%；
员工B四季度的招聘完成比是98%、85%和70%，平均完成比也是84%；
同样的季度招聘完成比，如果这2名下属，让你提拔一名，提拔谁，就显而易见了。
只有员工每一天、每个阶段都比过往更好，企业的组织绩效才会良性增长。
生鲜传奇创始人王卫在混沌大学的分享中提到，如何让管理简单到粗暴，回归经营的本质。
他们是怎么做的呢？
他们对高层的绩效考核原则是“自己和自己比”。也就是你负责的这个区域，如果这个月比上个月经营结果有超出，公司就会拿超出的结果奖励这名员工。
那有人会问，如果这个经营结果是负的，是亏损的怎么办？
他们的做法，仍然是奖励。
因为从长期来看，这个规则是正向激励，会一直良性循环，并且还能规避不好的区域无人认领的情况。
让每个人的付出有回报，让每一次自己看得见的进步有更大的回报，这是回归人性，通过自我管理，来自我驱动。
通过清晰看见自己的进步和公司对进步的正面反馈，让员工产生欣喜和价值感，激励员工变得更有动力，创造更多的价值。
阿里的价值观里也有一条：今天最好的表现，是明天最低的要求。
没有充足的信息
就无法谈公平
在同样的门槛前，大家同时起跑，参与竞聘，竞聘合格后进入开店小组，通过自己经营店铺的实际结果走到店长岗位，直至片长。
每个环节都会有考核，用自己的结果说话，远远比人为主观判断和评价、上层任命来的更公平有效。
不光是中高层干部，普通员工、招聘团队也可以如此管理。
比如，大家看这张表：
从职级、资历来看，顺序应该是：招聘专员A的产出能力>招聘专员B>招聘专员C。
如果是基本工资+提出成制，也就意味着A的基本工资最高；
但从结果上看，招聘专员B的产出能力>招聘专员A>招聘专员C。
也就是高级专员A反而表现不佳，而B与C的潜力似乎不容忽视。
所以，作为招聘管理者需要在每个季度或半年度，对团队的工作结果进行盘点分析：
数量结果：看看这段时间团队每个人的招聘达成情况如何？每个人的结果趋势如何？是进步还是退步？
质量成果：招来的人里面，有多少通过了试用期？多少人是高绩效？整体留存情况如何？
既有全面视角，又有对比视角，既能让他们了解自己的优势和不足，也让他们看到别人身上的优势，找到自己的差距；
同时，还能让团队管理更公平和透明化，赛出优胜者，淘汰绩差者。
更进一步：
洞察数据，改善业绩
作为管理者，不能只看数据结果本身，而应透过数据看到背后员工行为状态的变化。
我们可以通过上面图表中的数据去发问：
第一问，问数据产生的直接原因：
为什么招聘专员A 6月产出值为0？
为什么B在6月份产出最高？
为什么招聘专员C在 4月产出值也为0？
经了解情况后发现，原来招聘专员A在这个月初离职的，所以无产出；
而C在4月产出值为0，原因是请了一个月的假；
B在6月份产出最高是因为在这个时间启动了校招，因为A的离职，所以由B来负责，他这个月的产量会格外高。
第二问，问原因背后的动机：
那A离职的原因是什么？主要原因是在于自身、上级管理者还是企业？
以及C请了一个月的长假是做了什么？休病假还是其他安排？是否合理？
他是否有招聘的潜力，是否有足够的意愿和稳定性支持公司投入去培养？
第三问，预防风险，制定计划：
A的离职，是否还需要招人补岗，还是由B来负责这个团队的主力，B有没有这个能力承担；
团队里那些原本定的大将，是否还名副其实？
哪些人可能有离职倾向或其他风险，需要你提前采取措施以止损？
面对捕捉和了解到的变化，接下来的管理动作是什么？
透过数据关注人，洞察管理中的问题和风险，未雨绸缪。
结语
马云说，“HR是来帮助CEO做好三件事情的——文化的传承，战略的落地，组织能力的提升”。
而组织能力，是企业每个部门单元，每个团队的能力提升。而作为一个团队leader，团队的组织能力提升，就从管理好结果开始。
为了管理好这个结果，远远不是拿结果说话这么简单——要明确这个结果的标准，掌握全面的结果数据，并透过数据洞察问题，让团队产出好结果！
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