TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
UX Fatality

17 Sep, 18:48

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Про теорию катастроф в увольнении сотрудников.

В математике катастрофа — это резкий переход системы из одного устойчивого состояния в другое. Теорию катастроф сформулировал французский математик Рене Том, а большой вклад в её развитие внёс советский математик Владимир Арнольд.

Представьте деревянную линейку, которую вы нагружаете по одному грамму. Она постепенно прогибается, но держится. А потом ещё один грамм - хруст - и всё. Последний грамм не был особенным, просто система уже дошла до критической точки.
Дальше я немного вольно перенесу четыре модели на корпоративную жизнь, но суть понятна.

1. Складка (Fold) — увольнение по капле
Сотрудник работает на износ. Ему понемногу добавляют задачи, созвоны и «маленькие срочные правки». Внешне всё спокойно: человек ворчит, но работает.
А потом начальник просит сделать ещё один копеечный отчёт после работы. И всё. Заявление на столе.
Дело, конечно, не в отчёте. Он просто оказался последним граммом, после которого состояние «я ещё могу это терпеть» перестало быть устойчивым.

2. Сборка (Cusp) — точка невозврата
Здесь работают уже два фактора, например стресс и зарплата, и появляется эффект гистерезиса (память системы).
Человек долго терпит токсичного босса, потому что хорошо платят. Потом начальник публично переходит черту, и сотрудник увольняется. Босс тут же извиняется и предлагает +20% к зарплате. Но поздно.
Параметры вроде вернули назад, а человек уже не возвращается. Система перескочила в другое устойчивое состояние — «я отсюда ухожу». Чтобы вернуть его, теперь потребуется гораздо больше, чем требовалось вчера, чтобы удержать.

3. Ласточкин хвост (Swallowtail) — когда ломается сразу несколько вещей
В компанию приходит новый топ-менеджер, приводит свою команду, меняет структуру, режет бюджет. Сотрудник теряет бонусы, потом проект, потом часть полномочий.
Каждое событие по отдельности ещё можно пережить. Но факторов становится слишком много, они начинают усиливать друг друга, а вариантов развития событий несколько: остаться, перейти в другой отдел, потерять роль, уйти.
В какой-то момент увольнение уже невозможно объяснить одной причиной. Система просто развалилась сразу по нескольким направлениям.

4. Бабочка (Butterfly) — третий вариант
Иногда выбор не сводится к «остаться как раньше» или «уволиться».
Сотрудник выгорел, компания недовольна результатами, отношения дошли до критической точки. Но одновременно работают другие факторы: у человека важные связи, уникальная экспертиза, компания не хочет его терять, а сам он больше не готов работать в прежнем режиме.
И появляется новое устойчивое состояние: полставки, удалёнка, консалтинг, роль внешнего советника или ментора.
Он и не ушёл окончательно, и не вернулся к прежней работе. Система просто нашла третью конфигурацию.
Поэтому вопрос «почему сотрудник уволился именно сегодня?» часто поставлен неправильно.
Гораздо интереснее другое: какие параметры системы менялись последние полгода и в какой момент
старое устойчивое состояние перестало существовать?

Так что даже математика знает...люди редко увольняются внезапно — внезапно можно только заметить, что система сломалась уже давно.

UX Fatality — Подписаться

1k 0 0 28
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot