你可能已經聽說過這樣子的故事：一個培訓計劃對某個員工來說很有效，用在另一個面臨同樣問題的人身上，卻失敗了。用某一種獎勵制度來激勵某個團隊，提高了他們的績效，但用在另一組員工身上，卻引起極度不滿。在某種環(huán)境下非常成功的人才管理計劃，被復制在另一個環(huán)境中卻失敗了。
若你使用相同的獎勵制度、同樣的參與戰(zhàn)略、同樣的培訓計劃在每一位員工身上，你就是把你員工當成一模一樣的人在管理。但他們不是同樣的人。所以，不要再把他們當成復制人了。
管理員工，如果把他們都當成一模一樣的人看待是行不通的，因為你的每一個員工實際上都是截然不同的人。為了說明這一點，我的公司RoundPegg最近進行了一項研究，分析了7.63億組一對一關系中的個人價值觀（每一組關系包含的可能是你對你的同事，或你對你的上司等），結果發(fā)現只有三個人的18種個人價值觀全都相同。
這意味著你的每一位員工不只是百萬人中的一人；他們是2.5億人中的一員。
每一位員工既然如此不一樣，你在管理人才時，就不能把同一個制度套在每個人身上。你應根據個人的特質，用不同的方式激勵員工。盲目復制人才管理計劃時，并沒有把這一點考慮進去。
你和你的團隊
那么，聰明、思考周密的領導人，為何會以為可以每一次都用同樣的方式來管理員工？這一切都可以追溯到我們的思考模式。將近70年前，認知心理學家發(fā)現了一種現象，稱之為「錯誤的共識偏誤」（False Consensus Bias）。這種現象導致人們假定大家都用同樣的方式思考，以為大家的信念和價值觀都有普遍的共識。這種假設可能導致領導人建立或使用一種「一次購足」的人才管理計劃。
這種情況的實際例子，可以從一家我們最近合作的大型國際醫(yī)療機構的例子上看得很清楚。為了提升一個問題重重的團隊里的員工參與，他們把一個曾經用于另一個團隊非常有效的薪資獎勵制度，運用在這個有問題的團隊。他們認為成功經 驗會被復制，但結果差一點導致了一場動亂。問題在哪兒？領導人不知道這兩個團隊的個人價值觀差異太大。
得利于這個獎勵制度的團隊里，成員的價值觀都很重視好績效就應得到高薪；而有問題待解決的那個團隊里，成員更重視的是獲得機會以追求個人成長。團隊的領導人一發(fā)現了這一點，便調整參與戰(zhàn)略，改為著重在提供給這個原本問題重重的團隊一些專業(yè)發(fā)展的機會。結果員工績效幾乎立刻提升，導致病患滿意度提高了11%。他們成功了，因為他們把戰(zhàn)略個人化，并牢記以下兩個重要的原則：
了解你的員工：首先要更明確地了解你的員工是誰。各層級的領導人都必須正確看出，直接下屬最重視的價值觀為何。要弄清楚什么樣的事能激勵他們，擬出一份簡單的價值觀清單，并透過調查、訪談或焦點小組，問問你的員工，對他們個人而言，清單上的哪些價值觀是最重要的。這個過程需要花時間和心力，尤其是在剛剛開始時。你需要全心投入，并愿意嘗試一些事，可能會在公司內部引人側目。但是，你會很快地了解你的員工，以及支持他們的最好做法。這些資訊可以從根本上改變員工的工作經驗。
充分利用每個人的優(yōu)勢：提供一些可取得的資源，幫助你的員工創(chuàng)造最佳成效，同時也強化你想在公司內部建立的企業(yè)文化。一旦你確定了員工重視的價值觀后，利用這些信息，為每一位員工制定二到三個發(fā)展目標，以拉近他們個人價值觀和企業(yè)文化之間的差距。例如，如果你的某位員工重視冒險精神，但你的組織卻希望維持穩(wěn)定，你可以賦予該員工一個任務，去探索和評估也許是未經測試、卻可用于增強內部穩(wěn)定的新技術，如社交網絡工具等。
IBM一直是全球率先進行員工發(fā)展個人化的公司。他們用一種「師徒配對」的方式給員工支持。IBM并不是用一種「全員一體適用」的制度，而是提供一個線上數據資料庫，讓員工找到一位能成為他們導師的同仁，幫助他們達成個人成長發(fā)展的目標，例如增加自己對新領域的專業(yè)知識，擴大技術能力，或設計新的領導戰(zhàn)略?？赡艿闹笇шP系，包括傳統(tǒng)的資深員工對資淺員工的指導，同儕之間的指導，虛擬團體指導，以及資淺員工對資深員工的「反向指導」（有經驗的高階主管希望借此掌握社群媒體和新技術）。對于誰應該為師，誰應該是徒，以及跨事業(yè)單位或橫跨不同地點等因素，都不應沒有預設立場。
IBM說，他們的師徒配對方案使得整個公司的戰(zhàn)略合作關系提升，并在員工的技能發(fā)展上有更具體的成長。這方案提供給員工一個機會，依個人的不同及興趣上的差異，在自己最重視的領域獲得支持。
我們現在都應該開始讓人才管理個人化了。把大家都視為同一種人才，用同樣的方式去支持、栽培和鼓勵他們參與，是白費力氣的做法。你不應假設員工都是一模一樣的復制人，而應找出他們獨特之處，并創(chuàng)造一些有意義的流程，從你最大的資產，也就是你的員工身上，獲得最大利益。