Cách đánh giá hiệu quả đội ngũ startup

Vì vậy, đánh giá đội ngũ startup cần nhìn đồng thời vào mục tiêu, cách phối hợp, năng lực thực thi và kết quả. Bốn lớp này tạo thành một chuỗi: đội ngũ phải biết cần đạt điều gì, phối hợp được để thực hiện, có đủ năng lực xử lý vấn đề và cuối cùng tạo ra kết quả phù hợp với mục tiêu.

Điểm quan trọng là không có một bộ KPI duy nhất phù hợp với mọi startup. Chỉ số phải phụ thuộc vào giai đoạn phát triển, nhiệm vụ của đội ngũ và kết quả mà startup đang cần chứng minh. Một nhóm đang tìm product-market fit cần được nhìn khác với nhóm đang tối ưu tăng trưởng hoặc mở rộng vận hành.

Xác định mục tiêu trước khi đánh giá hiệu quả đội ngũ

Muốn đánh giá một đội ngũ, trước hết phải xác định rõ đội ngũ đó chịu trách nhiệm tạo ra kết quả gì. Nếu tiêu chuẩn thành công không được xác định trước, đánh giá rất dễ biến thành nhận xét chủ quan về mức độ chăm chỉ, thái độ hoặc cảm giác của người quản lý.

Mục tiêu nên được chuyển thành kết quả có thể quan sát hoặc đo lường. Chẳng hạn, thay vì đặt mục tiêu chung chung như “cải thiện sản phẩm”, đội ngũ cần xác định thay đổi nào của sản phẩm phải tạo ra và dấu hiệu nào cho thấy thay đổi đó thực sự có giá trị.

Có thể kiểm tra chất lượng mục tiêu qua ba câu hỏi:

·         Kết quả quan trọng nhất đội ngũ phải tạo ra là gì

·         Chỉ số hoặc bằng chứng nào cho biết kết quả đã đạt

·         Trong khoảng thời gian nào kết quả phải xuất hiện

Nếu sử dụng OKR, Objective mô tả hướng thay đổi cần đạt còn Key Results giúp lượng hóa mức độ đạt mục tiêu. Tuy nhiên, số lượng công việc hoàn thành không nên tự động được xem là Key Result. Việc phát hành 10 tính năng là output; việc những tính năng đó cải thiện activation, retention, doanh thu hoặc một hành vi mục tiêu mới gần với outcome hơn.

Đây cũng là lý do không nên đánh giá đội ngũ chỉ bằng số task, số giờ làm việc, số cuộc họp hoặc lượng code tạo ra. Những chỉ số này phản ánh hoạt động nhưng chưa chứng minh giá trị của hoạt động.

Đánh giá khả năng phối hợp và thực thi của đội ngũ

Startup có mức độ phụ thuộc giữa các thành viên cao. Product, engineering, marketing, sales hoặc operations thường phải trao đổi thông tin và phối hợp liên tục. Vì thế, hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào năng lực từng người mà còn phụ thuộc vào cách những năng lực đó kết nối với nhau.

Một đội ngũ phối hợp tốt thường thể hiện ở việc trách nhiệm tương đối rõ, cam kết được thực hiện đúng hạn, thông tin quan trọng không bị giữ trong từng cá nhân và vấn đề được đưa ra đủ sớm để xử lý.

Có thể quan sát một số tín hiệu như:

·         Thành viên hiểu ai chịu trách nhiệm cuối cùng cho từng kết quả

·         Công việc phụ thuộc giữa các thành viên ít bị chờ đợi không cần thiết

·         Quyết định quan trọng có người chịu trách nhiệm và thời hạn rõ ràng

·         Cam kết đã thống nhất được thực hiện với chất lượng phù hợp

·         Vấn đề, sai sót và rủi ro được báo cáo trước khi trở thành khủng hoảng

Tuy nhiên, phối hợp nhiều không đồng nghĩa với phối hợp tốt. Một startup có thể có rất nhiều cuộc họp nhưng quyết định vẫn chậm. Nếu mọi vấn đề đều cần toàn bộ nhóm tham gia, chi phí phối hợp tăng lên và quyền sở hữu công việc trở nên mơ hồ.

Vì vậy, khi đánh giá nên xem xét cả chất lượng của sự phụ thuộc. Khi một người bị chậm, bao nhiêu công việc khác bị dừng? Khi có quyết định quan trọng, đội ngũ mất bao lâu để đi từ phát hiện vấn đề đến quyết định và hành động? Những câu hỏi này thường phản ánh khả năng vận hành tốt hơn số lượng cuộc họp.

Đánh giá năng lực đội ngũ theo yêu cầu thực tế

Năng lực của đội ngũ không đơn giản là tổng số kỹ năng của từng thành viên. Điều quan trọng hơn là startup có đủ năng lực cần thiết để hoàn thành mục tiêu hiện tại hay không.

Có thể chia việc đánh giá thành ba lớp.

Năng lực chuyên môn

Đội ngũ phải có đủ kiến thức và kỹ năng để thực hiện những nhiệm vụ cốt lõi. Với một startup công nghệ, đó có thể là product, engineering, UX, data, marketing hoặc sales tùy mô hình và giai đoạn.

Không cần mọi kỹ năng đều tồn tại ở mức chuyên gia trong nội bộ. Vấn đề cần xác định là khoảng trống năng lực nào đang trực tiếp giới hạn khả năng đạt mục tiêu.

Năng lực giải quyết vấn đề

Startup thường hoạt động trong điều kiện chưa chắc chắn. Vì vậy, khả năng xử lý vấn đề mới có thể quan trọng không kém kinh nghiệm sẵn có.

Một đội ngũ có năng lực học hỏi tốt sẽ biết hình thành giả thuyết, thử nghiệm, sử dụng dữ liệu hoặc phản hồi để kiểm chứng và thay đổi quyết định khi bằng chứng mới xuất hiện.

Đánh giá ở lớp này cần quan sát không chỉ việc đội ngũ có giải quyết được vấn đề hay không mà còn xem tốc độ học hỏi sau mỗi thử nghiệm và sai sót.

Khả năng bổ trợ giữa các thành viên

Một nhóm gồm nhiều cá nhân xuất sắc chưa chắc tạo thành đội ngũ mạnh. Nếu kỹ năng bị trùng lặp quá nhiều trong khi năng lực thiết yếu bị thiếu, hoặc mỗi người chỉ tối ưu phần việc riêng của mình, hiệu quả tổng thể vẫn thấp.

Do đó, câu hỏi phù hợp không chỉ là “ai giỏi nhất?” mà còn là “tập hợp năng lực hiện tại có đủ để thực hiện chiến lược và các thành viên có bổ trợ cho nhau hay không?”.

Đánh giá kết quả thay vì chỉ đánh giá mức độ bận rộn

Kết quả là lớp kiểm chứng cuối cùng của hiệu quả đội ngũ. Nhưng kết quả cần được lựa chọn phù hợp với nhiệm vụ của nhóm.

Một product team có thể theo dõi activation, retention, adoption hoặc mức độ giải quyết vấn đề của người dùng. Growth team có thể quan tâm đến acquisition, conversion, CAC hoặc doanh thu. Sales team có thể theo dõi pipeline, conversion, sales cycle hoặc doanh thu. Engineering team có thể kết hợp delivery với reliability, defect rate hoặc lead time.

Điều cần tránh là sử dụng một chỉ số riêng lẻ làm đại diện cho toàn bộ hiệu quả.

Ví dụ, một đội ngũ có thể liên tục đạt deadline nhưng chất lượng sản phẩm suy giảm. Ngược lại, một đội ngũ có thể tạo sản phẩm tốt nhưng mất quá nhiều thời gian so với runway của startup. Trong cả hai trường hợp, nhìn vào một KPI duy nhất đều có thể dẫn đến kết luận sai.

Một cách thực tế là kết hợp ba nhóm chỉ báo:

Không phải startup nào cũng cần sử dụng các chỉ số trên. Chúng phải được lựa chọn theo mục tiêu cụ thể và không nên biến thành một bảng KPI quá lớn khiến đội ngũ tối ưu chỉ số thay vì tối ưu kết quả kinh doanh.

Kết hợp chỉ số định lượng với đánh giá chất lượng đội ngũ

Dữ liệu định lượng rất cần thiết nhưng không thể giải thích toàn bộ hiệu quả của một đội ngũ. Hai nhóm có kết quả tương đương có thể đang ở hai trạng thái hoàn toàn khác nhau: một nhóm có hệ thống vận hành bền vững, nhóm còn lại đạt kết quả nhờ làm việc quá tải hoặc phụ thuộc vào một vài cá nhân.

Vì vậy, đánh giá nên kết hợp dữ liệu kết quả với các tín hiệu về chất lượng hoạt động của đội ngũ.

Một số câu hỏi có thể sử dụng trong retrospective hoặc khảo sát định kỳ gồm:

·         Chúng ta có hiểu rõ mục tiêu ưu tiên hiện tại không

·         Mỗi kết quả quan trọng có người chịu trách nhiệm rõ ràng không

·         Khi một thành viên cam kết công việc, đội ngũ có thể tin rằng công việc sẽ được hoàn thành không

·         Thành viên có thể nói về sai sót và vấn đề mà không phải che giấu chúng không

·         Các quyết định quan trọng có được đưa ra đủ nhanh không

·         Đội ngũ có đang học được điều gì từ dữ liệu, khách hàng và thử nghiệm không

·         Công việc hiện tại có thực sự đóng góp vào mục tiêu của startup không

Không nên biến câu trả lời thành một “điểm hiệu quả” tuyệt đối rồi dùng để xếp hạng con người. Giá trị lớn hơn của chúng nằm ở khả năng phát hiện sự thay đổi theo thời gian và xác định điểm nghẽn.

Nếu kết quả kinh doanh tốt nhưng chất lượng phối hợp liên tục giảm, đó có thể là dấu hiệu hiệu quả hiện tại khó duy trì. Nếu chất lượng phối hợp tốt nhưng outcome thấp, startup cần xem lại mục tiêu, năng lực, giả thuyết hoặc cách phân bổ nguồn lực thay vì kết luận rằng đội ngũ chỉ cần “cố gắng hơn”.

Xây dựng chu kỳ đánh giá đội ngũ startup

Đánh giá hiệu quả nên là một chu kỳ quản trị chứ không phải một cuộc chấm điểm diễn ra cuối quý.

Đầu chu kỳ, startup xác định mục tiêu, kết quả mong đợi, người chịu trách nhiệm và những chỉ số dùng để kiểm chứng. Trong quá trình thực hiện, đội ngũ theo dõi tiến độ, blocker và những thay đổi của giả thuyết. Cuối chu kỳ, kết quả được đối chiếu với mục tiêu và phân tích nguyên nhân.

Một phiên đánh giá có thể đi theo trình tự:

1.    Mục tiêu — Chúng ta định đạt điều gì

2.    Kết quả — Thực tế đã đạt đến đâu

3.    Khoảng cách — Chênh lệch giữa mục tiêu và thực tế là gì

4.    Nguyên nhân — Khoảng cách đến từ mục tiêu, năng lực, phối hợp hay thực thi

5.    Bài học — Điều gì cần giữ lại hoặc thay đổi

6.    Hành động — Chu kỳ tiếp theo sẽ điều chỉnh điều gì

Điểm quan trọng nằm ở bước phân tích nguyên nhân. Không đạt mục tiêu không tự động có nghĩa đội ngũ kém hiệu quả. Giả thuyết thị trường có thể sai, ưu tiên có thể thay đổi hoặc điều kiện bên ngoài có thể khiến mục tiêu ban đầu không còn phù hợp.

Ngược lại, đạt mục tiêu cũng chưa chắc chứng minh hệ thống vận hành tốt nếu thành tích được tạo ra bằng overtime kéo dài, chất lượng suy giảm hoặc phụ thuộc quá mức vào một cá nhân.

Vì thế, đánh giá cần xem cả kết quả và cơ chế tạo ra kết quả.

Tránh những sai lệch khi đánh giá đội ngũ startup

Sai lầm phổ biến nhất là biến đánh giá đội ngũ thành đánh giá từng cá nhân. Hai cấp độ có liên quan nhưng không giống nhau. Hiệu suất cá nhân trả lời một người thực hiện vai trò của mình như thế nào; hiệu quả đội ngũ trả lời tập thể đó phối hợp để tạo ra kết quả chung như thế nào.

Một sai lệch khác là đánh giá bằng “hero culture”: người xử lý nhiều sự cố nhất được xem là người hiệu quả nhất. Trong thực tế, nếu cùng một loại sự cố liên tục xuất hiện, startup cần đánh giá cả hệ thống đã tạo ra sự cố đó. Một đội ngũ hiệu quả không chỉ chữa cháy nhanh mà còn giảm nguyên nhân khiến phải chữa cháy.

Cũng cần tránh áp dụng benchmark bên ngoài một cách máy móc. Startup khác nhau về giai đoạn, sản phẩm, mô hình kinh doanh, nguồn lực và mức độ bất định. Một chỉ số chỉ có ý nghĩa khi được đặt cạnh mục tiêu và bối cảnh của chính đội ngũ.

Benchmark hữu ích nhất thường là dữ liệu lịch sử của đội ngũ kết hợp với mục tiêu kinh doanh: chu kỳ này tốt hơn hay kém hơn chu kỳ trước ở đâu, nguyên nhân là gì và sự thay đổi có thực sự đưa startup gần hơn đến mục tiêu hay không.

Đánh giá đội ngũ startup hiệu quả nhất khi xem đội ngũ như một hệ thống tạo kết quả, thay vì tập hợp những cá nhân cần được chấm điểm. Mục tiêu cho biết đội ngũ cần đi đâu; phối hợp cho biết các thành viên vận hành cùng nhau thế nào; năng lực cho biết họ có khả năng giải quyết vấn đề hay không; còn kết quả xác nhận hệ thống đó thực sự tạo ra giá trị gì.

Do đó, thay vì cố tìm một “điểm hiệu quả” duy nhất, startup nên duy trì một bộ chỉ số nhỏ gắn với mục tiêu, kết hợp với đánh giá định kỳ về phối hợp và năng lực. Sau mỗi chu kỳ, câu hỏi quan trọng không chỉ là “đội ngũ đạt bao nhiêu?” mà còn là “vì sao có kết quả đó và cần thay đổi điều gì để chu kỳ tiếp theo tốt hơn?”