Вы знаете, что хуже бесполезной метрики? Бесполезная метрика, на основе которой менеджеры начинают принимать решения! 😁 Короче, тут ребята из Google опубликовали интересную статью — What Makes a Good Productivity Metric о том, как правильно мерить продуктивность! Начнем с метрик. Мы, менеджеры, очень любим что-нибудь измерять. Сколько задач закрыли, сколько коммитов сделали, сколько дней провели в офисе (пу-пу-пууууу). Проблема в том, что мы часто измеряем не то, что действительно важно, а то, что проще посчитать. Авторы предлагают 4 критерия хорошей метрики: 1. Понятность. Метрику можно объяснить нормальному человеку без защиты кандидатской по математике. 2. Соответствие реальности. Если ситуация объективно ухудшается, метрика должна это замечать. 3. Отсутствие странностей. Метрика не должна показывать ерунду там, где мы точно знаем, как устроен мир. 4. Полезность. По результатам измерений можно принимать решения. Вот такой вот вам проверочный вопрос для хорошей метрик:

Если метрика изменилась, а вы не понимаете, что теперь делать, то зачем вы вообще её измеряете?

А теперь самое интересное! В Google решили разобраться, что сильнее связано с продуктивностью инженеров: количество дней в офисе или стабильность рабочего графика. Для этого рассмотрели 13 вариантов метрик и выбрали довольно хитрую штуку — Weekly Markov Consistency. Не буду грузить вас математикой, но смысл простой: 👉🏼 Если человек каждую неделю работает по понятному расписанию, то его график предсказуем. Причём совершенно неважно, ходит он в офис пять дней или два. Метрику проверяли на искусственно изменяемых расписаниях, реальных данных и даже просили людей оценивать графики, чтобы сравнить человеческое восприятие с математикой. И что выяснилось? На данных десятков тысяч инженеров Google обнаружили: • Разработчики со стабильным гибридным графиком (1–3 дня в офисе) не имели статистически различимой производительности по CL throughput от тех, кто стабильно работал в офисе всю неделю. • А инженеры, которые появлялись в офисе не чаще одного дня в неделю, но придерживались стабильного графика, по тому же показателю не отличались от тех, кто ходил туда большую часть недели, но нерегулярно. То есть предсказуемость рабочего графика может быть важнее, чем количество дней, проведённых в офисе. Правда, есть нюанс: это наблюдательное исследование, а CL throughput лишь одна из метрик продуктивности. Причинно-следственную связь авторы тут не доказали. Но сама мысль отличная! Какие выводы забрать с собой? Мы часто пытаемся повысить эффективность, управляя тем, что удобно измерять. Проще контролировать посещаемость офиса, чем качество взаимодействия между людьми. Проще считать закрытые задачи, чем созданную бизнес-ценность. Проще измерять количество коммитов, чем реальный эффект от работы инженера. И, кажется, главный вопрос, который менеджер должен задавать себе при появлении очередного KPI: «А какое именно решение я буду принимать на основе этой цифры?» Если ответа нет, возможно, нам просто очень хотелось красивый дашборд. 😁