Tối ưu hoá danh sách 360 Reviewer bằng dữ liệu (phần 1)
Câu hỏi mà nhiều công ty đau đáu mỗi dịp 360 Review là làm thế nào để lựa chọn đúng đối tượng đánh giá nhân viên một cách khách quan nhất?
Công ty mình cũng không phải ngoại lệ. Trong quá trình giúp công ty trả lời câu hỏi này, mình đã đề xuất cách tối ưu hoá danh sách 360 reviewer cho từng nhân viên mà mình muốn chia sẻ thêm trong bài viết này.
Bài viết này có 2 phần:
- Phần 1 sẽ đi sâu hơn vào những đối tượng đưa ra đánh giá nhân viên trong quá trình 360 Review, và những khía cạnh cần được tối ưu hoá
- Phần 2 sẽ đi qua từng bước để tối ưu các khía cạnh ấy, bao gồm Python code để bạn có thể ứng dụng vào công việc của mình
360 Review là gì?
360 Review lấy đánh giá từ nhiều người về một nhân viên, giúp công ty và quản lí đánh giá chất lượng và hiệu suất của nhân viên ấy. Những người đánh giá sẽ dựa vào trải nghiệm làm việc trong một khoảng thời gian nhất định với nhân viên trước thời điểm 360 Review để đưa ra nhận xét về điểm mạnh, điểm cần điều chỉnh, và những cơ hội phát triển.
Bạn có thể đọc thêm về 360 Review ở đây.
FastWork Hoàng Huyền
Danh sách 360 Reviewer
Đây là danh sách những đối tượng thường được bao gồm trong danh sách 360 Review và lí do tại sao chúng ta cần lấy đánh giá từ họ:
- Quản lí trực tiếp của nhân viên (Manager): Đây là đối tượng theo mình bắt buộc phải viết đánh giá về chất lượng của nhân viên. Họ giao việc, đánh giá chất lượng công việc thường xuyên, có những cuộc nói chuyện về định hướng phát triển sự nghiệp với nhân viên ấy, nên họ hiểu rõ hơn ai hết chất lượng và hiệu suất của nhân viên mình.
- Đồng nghiệp cùng phòng ban: Nếu họ có cơ hội làm việc chung với nhân viên được đánh giá, họ sẽ hiểu rõ về technical skill, khả năng làm việc nhóm và giao tiếp của bạn.
- Đồng nghiệp ngoài phòng ban: Ngoài những kĩ năng giống như đồng nghiệp cùng phòng ban có thể đánh giá, đồng nghiệp khác phòng ban còn có thể giúp đánh giá về khả năng làm việc với các team cross functional (chéo chức năng) để đóng góp vào những dự án, những mục tiêu lớn chung của công ty.
- Nhân viên báo cáo trực tiếp: đối với những nhân viên giữ chức quản lí, lấy đánh giá từ chính những nhân viên báo cáo trực tiếp lên họ sẽ giúp ta hiểu được khả năng lãnh đạo, huấn luyện, và quản lí của người ấy. Theo ý kiến của mình, tất cả nhân viên báo cáo trực tiếp lên quản lí nên có cơ hội đưa đánh giá về người quản lí đó. Đánh giá này không những giúp hiểu hiệu quả công việc của người quản lí, mà còn giúp công ty tìm insight giúp thiết kế kích cỡ, quy mô một phòng ban cho hiệu quả.
- Khách hàng: tuỳ vào công việc của nhân viên, có thể họ sẽ tiếp xúc trực tiếp với khách hàng, và khách hàng có thể đánh giá những kĩ năng làm việc, hỗ trợ của họ. Tuy nhiên, vì nhiều lí do, không phải công ty nào cũng muốn hay có khả năng bao gồm khách hàng vào quá trình 360 Review.
Vì đánh giá từ Quản lí trực tiếp và Nhân viên báo cáo trực tiếp theo mình là bắt buộc, và đánh giá trực tiếp từ Khách hàng không quá khả thi, trong bài viết này, mình sẽ tập trung vào việc tối ưu hoá danh sách Đồng nghiệp cùng phòng ban, và Đồng nghiệp ngoài phòng ban.
Tối ưu hoá gì trong 360 Reviewer list?
Một danh sách đối tượng viết đánh giá tốt phải có thông tin đa chiều, chất lượng nhất về một người nhân viên, đồng thời giảm tính chủ quan trong việc lựa chọn danh sách này, và tránh loãng thông tin do có quá nhiều người đánh giá.
1. Giảm tính chủ quan
Để giảm tính chủ quan, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu để đề xuất danh sách reviewer cho các quản lí, giúp họ không phải suy nghĩ và tự chọn người viết đánh giá, cũng như không phải dựa vào nhân viên tự đề cử người đánh giá mình.
2. Tránh loãng thông tin
Để tránh khả năng loãng thông tin, thì ngoài việc đảm bảo chất lượng đánh giá mà mình sẽ nói thêm ở dưới, mình đã đề xuất không chọn nhiều hơn 6 đồng nghiệp trong và ngoài phòng ban vào danh sách reviewer.
Chọn số 6 dựa trên những đợt 360 Review trước, manager thường chọn 6 người vào danh sách reviewer. Tuy nhiên, để biết chính xác con số giới hạn nào mới phù hợp, thì chúng ta cần một phân tích xem bắt đầu từ con số nào thì lợi ích của thông tin sẽ giảm dần (trong kinh tế học, chúng ta có Law of Diminishing Returns). Hiện tại, phân tích này chưa quá quan trọng trong danh sách cần tối ưu hoá nên mình để dành làm sau nếu có thời gian.
3. Tăng tính đa chiều
Để tăng tính đa chiều trong các đánh giá, danh sách có thể bao gồm cả đồng nghiệp cùng phòng ban và ngoài phòng ban.
Tuy nhiên, tuỳ vào công việc của mỗi người, không phải lúc nào họ cũng có cơ hội làm việc với đồng nghiệp ngoài phòng ban. Hoặc ngược lại, sẽ có những người chỉ làm việc với đồng nghiệp ngoài phòng ban, mà không bao giờ làm việc với đồng nghiệp cùng phòng ban mình.
Hiểu được điều này, mình sẽ linh động trong việc lựa chọn người đánh giá từ cả hai nhóm đồng nghiệp. Mỗi nhóm có thể không có ai nếu không tìm được người phù hợp (ví dụ, phòng ban của họ không có ai khác ngoài họ, và họ không làm việc chung với bất cứ phòng ban khác).
4. Tăng chất lượng đánh giá
Để tăng chất lượng, ta cần hiểu chất lượng bị ảnh hưởng bởi yếu tố nào. Theo mình có 2 yếu tố sau:
- Ngữ cảnh về người nhân viên: người có sự hiểu biết nhiều hơn về khả năng làm việc của nhân viên (bao gồm khả năng technical, team work, communication) sẽ có đánh giá chất lượng hơn
- Số lượng nhân viên phù hợp: giả sử mỗi người chỉ có 1 tuần để viết đánh giá, người chỉ cần đánh giá 1 nhân viên sẽ có nhiều thời gian viết đánh giá chất lượng hơn người phải đánh giá 10 nhân viên
Vậy để tối ưu chất lượng, ta có thể tìm cách tối ưu hai yếu tố trên.
Làm sao để lựa chọn người có nhiều ngữ cảnh hơn?
Muốn tăng chất lượng đánh giá, cần tìm được người đánh giá có nhiều ngữ cảnh hơn. Làm sao để biết được ai có nhiều ngữ cảnh hơn với nhân viên? Chúng ta có thể dựa vào dữ liệu về sự tương tác công việc của họ.
Đối với công ty mình, các nhân viên có thể tương tác với nhau qua những công cụ sau:
- Google Meet: sử dụng cho các cuộc họp
- Google Drive: với những công cụ hỗ trợ công việc như Docs, Sheets, Forms, Slides, vân vân
- Project: bất cứ dự án nào đều được đăng lên website nội bộ của công ty với thông tin về những nhân viên tham gia vào dự án đó
- Github: nơi lưu trữ code với thông tin ai là người viết code, ai là người review code, ai là người đặt câu hỏi và trả lời
- Tuple: giống Google Meet nhưng thường được dùng để pair programming (lập trình đôi)
- Slack: giống như một “phòng chat”, nhân viên sử dụng Slack để trao đổi với nhau thường xuyên về công việc và cuộc sống
Mình dựa vào danh sách này để tìm dữ liệu phù hợp giúp định lượng được sự tương tác của các nhân viên. Bất cứ dữ liệu nào cũng có những hạn chế của nó, nên khi lựa chọn chúng ta phải xem xét những hạn chế ấy và đưa ra quyết định mình nên sử dụng dữ liệu đó thế nào, những câu hỏi gì ngoài khả năng trả lời từ dữ liệu đó.
Mình đã lựa chọn không sử dụng dữ liệu từ Slack vì có rất nhiều cuộc đối thoại trên đây nằm ngoài ranh giới công việc, khả năng cao làm loãng phân tích của mình nếu không lọc dữ liệu kĩ. Ở thời điểm hiện tại, mình chưa muốn đầu tư thời gian vào làm sạch dữ liệu Slack nên mình chọn cách không sử dụng nó.
Ngoài ra, mình có tìm hiểu thêm mật độ sử dụng từng công cụ ở các phòng ban khác nhau. Mình hiểu rằng những phòng ban không cần lập trình sẽ không dùng Github và Tuple mà chỉ dùng những công cụ còn lại. Trong khi những phòng ban cần lập trình dùng hết các công cụ trên. Bởi vậy, nguồn dữ liệu chính để hiểu về tương tác của cả công ty sẽ là Google Meet, Project, và Google Drive. Còn nguồn dữ liệu phụ giúp hiểu hơn về tương tác của những team cần lập trình sẽ là Github và Tuple.
Từ những dữ liệu có được từ những công cụ này, mình đã đề xuất sử dụng điểm tương tác giữa các nhân viên để xếp hạng đối tượng nào có nhiều ngữ cảnh về nhân viên hơn.
Hai nhân viên được tính là có tương tác với nhau trong một ngày nếu hôm đó họ có ít nhất một trong những tương tác sau:
- Họp chung với nhau
- Làm chung dự án với nhau
- Làm việc chung trên bất cứ công cụ nào trên Google Drive với nhau
- Pair programming với nhau trên Tuple
- Làm việc chung với nhau trên một Github Pull Request
Đối tượng nào có điểm tương tác cao hơn với nhân viên sẽ được ưu tiên chọn vào danh sách 360 Reviewer.
Trong tương lai, mình có thể suy nghĩ thêm về cách làm sao để xử lí những trường hợp như làm việc cường độ cao chung với nhau trong một khoảng thời gian ngắn, thay vì làm việc cường độ thấp trong một thời gian dài.
Làm sao để cân bằng số lượng nhân viên phù hợp?
Để đảm bảo chất lượng đánh giá, ngoài việc lựa chọn người có nhiều ngữ cảnh hơn, chúng ta còn có thể giúp cân bằng số lượng nhân viên phù hợp cho mỗi đối tượng đánh giá, giúp họ có đủ thời gian tập trung đánh giá cho mỗi nhân viên.
Để cân bằng số lượng nhân viên phù hợp cho mỗi đối tượng đánh giá, mình đã đề xuất mỗi reviewer không được nhận quá 6 nhân viên để nhận xét. Ở những đợt 360 Review trước, mỗi reviewer có thể từ chối hoặc chấp nhận lời mời nhận xét, và thường thì họ chấp nhận khoảng 6 lời đề nghị.
Kết thúc phần 1
Như vậy, từ câu hỏi "Làm thế nào để lựa chọn đúng đối tượng đánh giá nhân viên một cách khách quan nhất?", chúng ta đã có một đề xuất cụ thể:
Bắt buộc lấy đánh giá từ Quản lí trực tiếp và Nhân viên báo cáo trực tiếp, không cần lấy đánh giá trực tiếp từ Khách hàng, và bao gồm tối đa 6 đánh giá từ Đồng nghiệp (cả đồng nghiệp chung phòng ban, và đồng nghiệp ngoài phòng ban).
Đối với Đồng nghiệp, để đảm bảo chất lượng đánh giá, ta sẽ chọn ai có nhiều ngữ cảnh hơn với nhân viên thông qua điểm tương tác, nhưng cũng đảm bảo mỗi đồng nghiệp không phải viết quá 6 đánh giá để họ không bị choáng ngợp và không đủ thời gian tập trung cho mỗi đánh giá.
Ở phần 2 (cũng là phần cuối), mình sẽ đi qua từng bước để thực hiện đề xuất trên, bao gồm Python code để bạn có thể thử sử dụng vào công việc nhé!
Credits
- Featured photo by Kenny Eliason on Unsplash
- Whiteboard tool Excalidraw