Teljesítményért vagy kockázatvállalásért fizessünk? Ösztönzők kontra innováció

Ahogyan a cégek fizetik az embereket, feszültséget árul el a több elvégzett munka és az új ötletek megszerzése között — két olyan cél, amelyről a vállalatok gyakran feltételezik, hogy kéz a kézben jár. A klasszikus felfogás ugyanannak tekinti a kettőt. E szerint, ha közvetlenül a kimenetért fizetünk — teljesítménybérezéssel és darabszám alapú bónuszokkal —, az szorosan összeköti az erőfeszítést az eredménnyel, és javítja a mindennapi termelékenységet (Bandiera és mtsai, 2007; Ederer & Manso, 2013). A logika szerint: fizess az embereknek azért, amit létrehoznak, és többet fognak létrehozni, mert most már összhangban áll az érdekük a cégével.

A lényeg: a jutalomnak illeszkednie kell ahhoz a munkatípushoz, amelyet szabályoz — egyetlen fizetési képlet nem tudja egyszerre optimalizálni a rutinszerű kimenetet és a kockázatos találmányokat.

Ám ugyanez a szoros kapcsolat el is fojthatja az innovációt. A szigorú, eredményalapú fizetés visszaszorítja azt a kockázatvállalást és kísérletezést, amelyre az új ötleteknek szükségük van, mert a kreatív munka rengeteg kudarccal jár, amit az ilyen bérezési rendszerek büntetnek (Ederer & Manso, 2013). Az a munkatárs, akit csak a világos, mérhető sikerekért jutalmaznak, megtanulja elkerülni azokat a bizonytalan fogadásokat, amelyekből az áttörések születnek. Az a bérezési rendszer, amely a legtöbb rutinszerű kimenetet hozza, csendben arra tanítja meg az embereket, hogy ne vállaljanak olyan kockázatokat, amelyekre a valódi találmányoknak szükségük van.

Így hát pontosan az, ami a termelékenységet javítja, alááshatja az innovációt, ami valódi feszültséget jelent a cégeknek, nem egy problémátlan kombinációt. Egy olyan vállalat, amely egyszerre akarja a stabil kimenetet és a bátor kreativitást, nem tekerheti fel egyszerűen a teljesítménybérezést, és várhatja el, hogy mindkettő növekedjen. Egy ponton túl az élesebb ösztönzők több kiszámítható munkát vásárolnak, miközben megölik a kiszámíthatatlan munkát, és a két cél elkezd egymás ellen dolgozni — ez meglepi azokat a vezetőket, akik azt feltételezték, hogy a pénz mindenkit ugyanúgy motivál.

A megoldás az, hogy újratervezzük a jutalmakat, nem az, hogy elhagyjuk őket. Azok a bérezési rendszerek, amelyek megbocsátják a korai kudarcokat, és a végső, hosszú távú sikert jutalmazzák, ösztönözhetik azt a kísérletezést, amelytől az innováció függ (Ederer & Manso, 2013). Az új dolgok kipróbálásával óhatatlanul együtt járó bukásokat elnézve, a hosszú távú fogadások beérésekor pedig jutalmazva, ezek a rendszerek ésszerűvé teszik a kockázatvállalást ahelyett, hogy önpusztítóvá tennék. A cél nem az, hogy engedjünk az elszámoltathatóságból, hanem hogy azt olyan eredményekre irányítsuk, amelyek megjelenéséhez több idő kell.

A nagyobb tanulság az, hogy a jutalomnak illeszkednie kell ahhoz a munkatípushoz, amelyet szabályoz. A szigorú, kimenetalapú fizetés a rutinmunkához illik, ahol az eredményhez vezető út ismert. A kudarctűrő, hosszú távú bérezés a kreatív munkához illik, ahol az út bizonytalan, és a hibázás a folyamat része. Ha a jutalmat a feladathoz igazítjuk, ahelyett hogy mindenhol ugyanazt a képletet alkalmaznánk, azzal érhető el egyszerre a termelékenység és az innováció.

Hol illeszkedik ez a SalesEvolution rendszerébe?

Az értékesítési javadalmazás ennek a jelenségnek a legélesebb megjelenése. A tisztán a lezárt bevételre épülő fizetés maximalizálja a negyedév kiszámítható kimenetét — és csendben elveszi az értékesítők kedvét azoktól a kockázatos, hosszú ciklusú kísérletektől, amelyek új piacokat nyithatnak meg, vagy transzformatív ügyfeleket hozhatnak. Az olyan ösztönzők kialakítása, amelyek jutalmazzák a bevált mozdulatokat, miközben védik és jutalmazzák az okos, hosszú távú fogadásokat is, közvetlenül kapcsolódik a rosszul kialakított ösztönzők csapdájához és ahhoz, ahogyan az AI-alapú értékesítési vezetésről gondolkodunk. Ennek eltalálása központi vezetői készség, amelyet a BIZTRAiNING és a képzéseink keretében fejlesztünk.

Minden fenti állítás a lektorált forrására hivatkozik — a teljes listát a kutatás és források oldalon találod.