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Ben Waber:玩转大数据,管理更省力

想要掌握复杂的企业管理学和办公室政治?除了读MBA和甄嬛传外,还有更省力的大数据方式。2014年腾讯WE大会上,人类行为分析和可穿戴设备专家 Ben Waber 带来了一个智能工牌,内置麦克风、陀螺仪和蓝牙芯片,能收集员工的声调、姿态和身体语言等细节。这些数据在未来将会帮助企业在培训、招聘等环节进行调整改进,更能为表现不佳的企业提供解决方案。

以下为 Ben Waber 在腾讯WE大会上的演讲内容整理:

一、我们每天都在工作,却忘记反观工作本身

我很好奇人们如何工作,之所以感兴趣是因为人们花费大部分醒着的时间来工作,却对工作状况不甚了解。我们努力挖掘数据,形成对顾客的认知,但反观自身却忘记做以上了解。像沃尔玛这样的公司会研究顾客购买行为,但如果我追问一个简单的问题:你昨天和多少人讲过话?在商店与每位顾客有多少交流?销售部与技术部之间有多少互动?我们却无法回答,而这些都是关于工作方式的基本问题。

有趣的是,有一个行业,至少在美国,数据驱动性极高——那就是棒球队。棒球诞生于1850年代,150年过去了,棒球队的组建方式是找一批很懂棒球的老手观察试训者,然后基于主观的评估构建团队。有时判断正确,有时错误,这就是他们最好的工作方式。他们一直延续这一方式,直到2001年,有人横空出世,那就是Billy Bean(注:美国职棒大联盟前外野手)。他说我们要用关于行为的数据来构建团队。这让我们去思考,如何借鉴类似于棒球或其他运动的数据来研究工作方式。从这个角度出发可以得到很有趣的观点,从而思考今天商业中的种种问题。

Ben Waber

二、可穿戴设备测量行为数据将引领变革

这里先提出一个问题,为何组织性改变这么难?这个问题看似很突兀,但重组、并购等等的确很难。全球范围内60%的并购都以失败告终,仅去年价值就损失了1万4千亿美元,这太夸张了。我们当然可以说,这真的很难,1万4千亿美元权当交学费了。抑或可以这样想:我们用错了数据。在重组并购中我们研究的主体是各种财务报表,当然公司的大老板是最重要的。不过我也想问各位,组织的社交核心又是谁呢?这要难回答得多。那么我们是否能够收集这方面的数据?

我们实际上每天都在携带各种可以测量数据的设备。可穿戴测量设备不一定非要是成像工具,或者展示精确的工作量图表,而是深入分析核心工作内容,获得反馈,这将引领变革。我们口袋里有手机,还有公司识别身份的工卡——这也是一种传感器。如果再加几种功能在上面,我们能用它来做什么呢?

我的团队,也就是我读博时候所在的麻省理工媒体实验室,原先是可穿戴计算机小组,90年代末发明了可穿戴计算机。简单讲我们收集的数据想覆盖日常工作。比如我们去上班,早上可能要开个会,之后回座位对着电脑写邮件,然后和同事一起去喝咖啡。但是人们不仅仅是在聊天,而且是在生成数据。例如在会议中我生成的一个数据,其实显示了对话中我的讲话时长、我的主导程度。比如四个人交流新想法,如果我的讲话时长占80%,那我也许特别喜欢自己的想法,而事后数据也证明了我们最终会采纳我的方案。我们不仅可以检测讲话时长,还可以追踪对话活跃度。比如谁接了谁的话,如果我总是接着别人的话讲,那我就掌控了整场对话。

Ben Waber

除了用麦克风记录上述属性,也可追踪对话互动性。你是一口气讲十分钟,还是每十秒钟一停顿——这对对话质量影响很大。我们不在乎内容,不是记录你说了什么,而是实时处理说话方式以了解对话进程。即使是自身活动也在生成很有趣的数据,比如观察我的肢体动作、身体倾斜角度,可以利用加速器观测我靠着电脑屏幕有多远,或是和别人交谈之间观察手势的同步性。结果显示,这很能说明我们对工作有多么投入。当然也能监测物理能量水平走动量,这会影响健康以及创造力。
Ben Waber
实际上我们讨论的通讯工具的价值,不在于它们让我们与别人交流,而是赋予我们在组织中社交的能力。花时间想想电邮的逻辑,只需一次点击就能挖掘电邮数据,不是指内容,而是谁和谁在交流,以及交流何时进行。眨眼间我们就能得到公司信息流的地图,从中还能得到更有趣的结论。

这些特性就好像看一部外语电影时,关掉字幕,你不知道人物究竟在说什么,但能感觉这个人喜欢那个人,或者一群人在激烈讨论,这正是我们关注的。选择这一方向是因为在麻省理工媒体实验室,我们开发可穿戴计算机是在上世纪90年代,那时有巨大的感应背心,后面装的大块电池热的可以煮鸡蛋了。但随着时间推移,这些设备变小了,更便宜且更快速,最终浓缩成了工卡一般大小,具有上述全部测量功能。用工卡我们可以追踪地点、对话各方以及持卡人的人际网络。我们要推出的新版产品,几个月后就能压缩成工卡的尺寸。而未来五年,所有的工卡都会配有以上感应器,所以实际的问题是如何运用这些数据。

Ben Waber

三、节约1500万,只需这么简单

熟悉AB测试的人应该知道,像美国亚马逊这样的网站,主页有50个版本,因为他们并不清楚该选哪一个,这将如何改变消费者行为。所以他们的方式就是,为每个版本的主页找几千人测试,观察这如何改变用户点击链接和购买量。那么我们在公司能做什么呢?假设我不知道如何组织公司,那试试5种不同的工作图表,看看效果;或者我不知道如何发工资,那试试3种不同的薪酬系统,亦或是5种不同的办公室布局,让数据告诉我们该选哪一种。而不是像今天凭感觉走,也许有时感觉对了,但很多时候也会感觉错。

美银所做的就是利用所得数据进行新管理方案的AB测试。美银将一半呼叫中心设置成统一时间午休——就这么简单。做出改变后,我们继续通过工卡监测,3个月以后再看数据。以下是实验结论:做出改变的小组凝聚力提升了18%,小组能力提高了18%,仅仅因为统一了15分钟的茶歇时间。这是可以预见的,因为现在我们有更多机会与熟悉的人交谈。与此同时压力也极大地降低了,我们可以再次通过声调测试来衡量。试想在一个很紧密的团队中,刚遇到一个难缠的顾客,我可能告诉自己的同事,或者自己憋一天。但现在我们统一了休息时间,可以跟同事抱怨、吐槽了,这很有用的。我们也看到生产率提升了22%,呼叫完成时间削减了23%,这是很高的数字。而未统一小组的数据没有明显变化。

Ben Waber

一个呼叫中心就为美银节约了1500万美金年成本,而且这本身不要钱,方案实施不需要投入,呼叫中心有上万名员工,在公司推广也不需要投入。他们只因为过去没有相应数据,所以才未能采取行动,他们也从未想过这能算管理方法。

但你到任何公司去跟人说,听着,我们要把绩效提升25%,通常人们的反应就是,哇噢,工作方式要大换血。可研究结果显示,如果能找到有影响力的社交杠杆并正确操纵,你将会有显著结果。这些数据分析我们在几十家公司都做了,数据给予我们的不仅是改变个别公司的力量,我们开始得出的观点也关乎人群整体的工作方式。

四、数据告诉我们,男女员工的差异归根结底来源于偏见

一个话题在过去几年一直吸引我,那就是工作中的性别问题。至少在美国,人们总讨论如何让女性获得工作上的平等,如何让更多的女性进入管理层,如何让女性获得平等薪金。有些人,像Facebook的COO Sheryl Sandberg就说,如果女性只是工作习惯不同,结果也会不一样。还有人持相反意见。
Ben Waber
听风就是雨可不是我的风格。我们有几十家公司的数据,那么问题来了,男女工作方式真的不同吗?有很多研究显示,男女谈判表现不同,但谈判是工作本身而不是如何工作。每日都在做的事——包括如何与人交谈、人际关系、走动量,这些才是关键。我们对比了美国的几十家公司、几千名员工,并收集数据,发现事实上完全没有差异。

那么还有其它因素真正导致了男女间的差异吗?有一件事很明确,女人能做且男人做不到的,就是怀孕。在斯坦福大学的研究中,人们制作假的简历去申请工作。这些简历完全一样,除了申请人的性别选项和自荐信中是否有孩子的段落。问题是其中多少人收到了面试的电话通知?人们发现,最理想的候选人是有孩子的男士。他们问招聘方这是为什么呢?人力说因为这类男士有责任心,会努力工作来养活家庭。下一级候选人是单身男女,男女没有差异。至此最末的候选人是有孩子的女性,人们会说,她们每天都只想着孩子。所以男人有孩子可以加分,而女性因此却受歧视。所有数据均显示,男女员工的差异归根结底来源于偏见,这太糟了。因为偏见不是设计管理培训项目或改变工作方式就能解决的,最根本的是改变社会层面的认识,这要花几十年的时间。但是我们必须要改变。

五、利用数据改善环境,这就是令人神往的未来

很多人想象员工的未来或者整个世界的未来,会像星际迷航或者星球大战那样。但我有不同的比喻,我觉得它会更像哈利波特。这是霍格沃兹的照片,大家可能看过电影或书,知道霍格沃兹有这种特别酷炫的楼梯,能自行地随意地移动。如果我们控制它们移动,就能连接起对的人。比如你去上班,进电梯,你不知道去向何方。但电梯会带你去到某个地方,而且我能保证,它能把你送去和对的人互动。
Ben Waber
如果咖啡机是个机器人,机器人可以移动,你想让两组人交流,咖啡人会移动到两组人之间,一大早就坐在那儿。这样所有人都会聚在咖啡区,我也确信人们将在此互动。

在荷兰已经有人发明了机器墙,它通过移动来优化人流。而我之前做的一个媒体实验室项目是自动化工作隔间,隔间下面装着马达,项目构思是面对面就更可能交流。利用工卡收集的信息,分析我到底应不应该跟你说话。在晚上,隔间的马达会放下卷帘,结果就是你会更有可能与人沟通。
Ben Waber
未来令人神往,我们能够利用数据改善环境,根本地改变人们的互动方式。

End.

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