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美国背调行业巨头Checkr裁减32%的员工以优化运营效率，估值50亿美元
Checkr是一家提供员工背景检查服务的初创公司，最近由于经济环境的影响，导致公司裁员32%，共382名员工。这家公司的最后一次估值为50亿美元。裁员涵盖了所有部门和各个级别，旨在提高运营效率并确保公司的长期健康。Checkr还向受影响的员工提供了至少10周的遣散费和健康保险，以及职业和心理健康支持。此外，Checkr在2021年的一轮融资中筹集了2.5亿美元，迄今为止共筹集了6.79亿美元。
在科技行业持续经历经济压力和成本削减的背景下，位于旧金山的背景审查平台Checkr宣布裁减382名员工，占其总员工数的32%。周二在全公司范围内进行了跨部门的人员裁减，并通过电子邮件确认了这一消息。此次裁员是该公司应对不确定经济环境，保证长远发展健康的策略调整。
自2014年成立以来，总部位于旧金山的Checkr已在背景审查市场占据了重要地位，服务客户包括Instacart、DoorDash和Lyft等美国主要的在线服务平台。Checkr的服务允许企业通过检查潜在雇员的驾驶和犯罪记录以及基本身份信息来通过API的形式进行背景审查。
近两年来，随着科技行业整体放缓和裁员浪潮的到来，Checkr亦感受到了市场的压力。公司此次裁员决定正值美国科技行业领导的大规模裁员潮中，根据职位调整公司Challenger, Gray & Christmas的报告，尽管今年迄今为止的裁员总数比去年同期下降了5%，但3月份的裁员公告数量却自去年1月以来首次出现大幅增长。
Checkr在声明中表示，此次裁员能够使公司“更加高效地运营，并确保业务的长期健康”。为了支持受影响的员工，Checkr提供了至少10周的遣散费和健康保险，并提供了职业和心理健康支持。
此外，尽管面临经济挑战，Checkr依然保持着强劲的资金支持背景，已累计筹集资金达6.79亿美元。最后一次融资是2021年9月的2.5亿美元，当时估值达到了50亿美元！在背景审查行业中，Checkr的技术和服务依然被视为行业标杆。
这次裁员事件不仅反映了Checkr应对市场变化的策略，也是科技行业广泛采取的成本控制措施的一部分。随着经济环境的不断变化，Checkr和其他科技公司将需要不断调整策略，以保持其市场地位和业务的稳定发展。
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消息称LinkedIn正在其APP尝试类似 TikTok的短视频功能
LinkedIn 目前正在其应用程序中测试类似 TikTok 的短视频源，旨在迎合日益增长的一口式内容消费趋势。允许用户浏览与职业发展和职业成长相关的垂直视频流。与其他应用程序中跨越不同主题的类似信息源不同，LinkedIn 的重点仍然是提高专业参与度和学习能力。随着视频日益成为 LinkedIn 用户群的首选学习形式，这项测试旨在促进相关内容的发现。虽然该功能还处于早期测试阶段，尚未广泛使用，但它代表了 LinkedIn 为创作者提供一个分享其见解的平台所做的努力，并有可能吸引更多的受众，以及未来货币化战略的前景。
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为全球领先的职业社交网络平台LinkedIn 正在积极尝试，推出一项类似 TikTok 的短视频功能，旨在重新定义专业交流和学习方式。这一创新功能专注于提供简短而有影响力的内容，以促进职业发展和深化专业见解。
策略总监 Austin Null（来自影响力机构 McKinney）首次发现了这个新功能，它标志着 LinkedIn 对全球专业人士追求快捷、易于获取内容需求的积极回应。该功能设有专门的“视频”标签，用户可以在此浏览到一系列专为职业场景量身定制的短视频，内容涵盖职业建议到行业新知，这与 TikTok、Instagram 和 Snapchat 等平台上的娱乐性内容有所区别，更侧重于专业发展。
LinkedIn 向短视频内容的转变，并非仅仅追随数字化趋势，而是基于其促进终身学习和建立人脉的核心使命。该平台通过鼓励专家和专业人士分享与他们领域相关的内容，旨在构建一个更加活跃和信息丰富的专业社群。
此外，这一新举措为内容创造者提供了一个展示他们专业知识的独特舞台，并有机会触及更广泛的受众。鉴于不少专业人士已经习惯于在 TikTok 等平台上寻找职业相关信息，LinkedIn 的这一新功能有望成为那些希望通过易于接触和富有洞察力的内容促进职业发展的用户的宝贵资源。
尽管这个功能目前还在早期测试阶段，只向一小部分用户开放，但它预示的潜力巨大。这不仅展现了 LinkedIn 对创新的坚持，也体现了该平台适应职业发展和数字互动不断变化趋势的灵活性。
随着视频内容日益成为学习和交流的有效工具，能够简明扼要地传达复杂概念，LinkedIn 正在探索如何对这一新功能进行商业化，这不仅为专业成长开辟了新途径，也可能改变专业人士在网上互动和获取内容的方式。
LinkedIn 探索这一新领域的过程中，社区的反响将对其未来发展起到关键作用。这一功能是否能在 LinkedIn 上成为常设功能还有待观察，但它改变职业学习和建立联系方式的潜力是显而易见的。
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Josh Bersin谈：如何创建人才密度？
在这篇文章中，我想谈谈一个新概念--人才密度。当我思考这个概念时，我认为它代表了管理中更重要的话题之一。因此，我希望你和我一样觉得它很有趣。
首先，人才密度的概念很简单，它是由 Netflix 首创的。
人才密度是指公司拥有的技能、能力和业绩的质量和密度。
因此，如果你的公司 100%都是高绩效人才，那么你的人才密度就非常高。如果你的公司只有 20% 的高绩效人才，那么你的人才密度就不高。这很容易理解，但很难实施，因为它涉及到我们如何定义绩效、如何选聘人才、如何决定谁会得到晋升、如何决定谁会参与哪个项目以及如何分配薪酬。
因此，在解释人才密度之前，我们先来谈谈大多数公司的基本信念。大多数企业都认为，他们的绩效是呈正态分布或钟形曲线的。我不知道为什么这种统计模型会被应用到组织中，但它几乎成了一项标准政策。(学术界已经证明它是错误的，我将在下文中解释）。
利用钟形曲线，我们可以确定 "平均值 "或平均绩效，然后将绩效分为五个等级。1 号是向右两个标准差，5 号是向左两个标准差。
在第一级工作的人可以获得大幅加薪，在第二级工作的人可以获得中等加薪，在第三级工作的人可以获得平均加薪，在第四级工作的人可以获得低于平均水平的加薪，而在第五级工作的人可能需要离开。在这个过程中会有很多政治因素，但通常就是这样。
正如我在《钟形曲线的神话》一书中所描述的，这些绩效和薪酬策略已经沿用了几十年。由于统计数据限制了 "1 "的数量和价值，这些策略在规模上造成了以平庸为中心的组织。如果你的绩效是 1，而你得到的是 2，你就会辞职。如果你的业务水平是 3 级，你很可能会被淘汰。你明白我的意思。由于公司大部分员工都被评为 2 级或 3 级，因此大多数经理都处于中间水平。
俗话说，A 级经理雇佣 A 级员工，B 级经理雇佣 C 级员工。因此，随着时间的推移，如果不不断调整，我们的组织几乎注定只能处于中等水平。
我并不是说每家公司都会经历这样的过程，但如果你看一下大型组织的员工人均生产率，几乎总是低于小型组织。为什么呢？因为随着组织的发展，人才密度会下降。(以 Netflix 为例，其每名员工创造的收入接近 300 万美元，是谷歌的两倍，迪士尼的 10 倍。他们是唯一盈利的流媒体公司，员工人数不到 2 万，市值 2400 亿美元）。
传统模式在工业时代还算不错，那时我们人才过剩，工作定义明确，大多数员工都以 "生产了多少小部件 "来衡量。在那个时代，我们可以把 "表现差的人 "换成 "表现好的人"，因为就业市场上有很多人。
我们不再生活在那个世界里了。我们现在生活的世界，失业率低于 4%，关键技能持续短缺，劳动力日益短缺。而由于自动化和人工智能的发展，人均收入或价值已经飙升，几乎比 30 年前高出一个数量级。
因此，我们需要一种更好的方式来考虑绩效问题，在这个世界上，人员较少的公司可以超越那些规模过大的公司。看看 Salesforce、谷歌、苹果这些本质上都是创意公司的公司，是如何随着规模的扩大而放缓创新能力的。看看规模很小的 OpenAI 是如何超越谷歌和微软的。
如今，大多数企业都是通过创新、上市时间、客户亲密度或知识产权来实现超越的，而不是通过规模或 "更努力的工作"。
在公司不断发展壮大、大量招聘员工的情况下，我们如何保持高水平的人才密度？在这方面，Netflix 写了一本书，让我来给你讲讲。
首先，招聘过程应注重人才密度，而不是人满为患。我们招聘的不是 "填补空缺 "的人，而是对整个团队有增值或倍增作用的人。我们要招聘的是能够挑战现状，带来新想法、新技能和新理念，超越 "工作 "定义的人。例如，Netflix 重视勇气、创新、无私、包容和团队合作。这些都不是关于 "做好本职工作 "的表述。
Netflix 的想法是，每一次递增式招聘都应该让公司里的其他人和团队里的其他人都能做出更高水平的业绩。现在，这对缺乏安全感的经理人来说是个威胁，因为大多数经理人都不愿意雇佣可能夺走自己饭碗的人。但这就是我们遇到这个问题的原因。
其次，我们需要围绕帕累托分布（也称为幂律）而不是正态分布来管理或创建某种类型的绩效管理流程。在帕累托分布或幂律中，我们有一小部分人创造了超常的绩效水平，你可以称之为 80/20 法则或 90/10 法则。(20%的人做了 80% 的工作）
研究表明，公司和许多人群都是这样工作的，这是有道理的。想想运动员，少数超级运动员比同龄人强 2-3。音乐、科学和娱乐界也是如此。销售和许多商业领域也是如此。
Ernest O'Boyle Jr.和 Herman Aguinis 在 2011 年和 2012 年进行的研究（共 198 个样本中的 633263 名研究人员、艺人、政治家和运动员）发现，这些群体中有 94% 的人的表现不符合正态分布。相反，这些群体属于所谓的 "幂律 "分布。
在人类的每一个群体中，都有少数人拥有上帝赋予的天赋，在工作中表现出色，他们似乎天生就比其他人优秀得多。
比尔-盖茨曾对公司的人说，他认为有三个工程师成就了微软公司。我在许多其他公司也听到过这种说法，一个软件工程师和合适的角色可以完成其他 10 个人的工作。
现在，这并不是说每个人都会陷入帕累托分布的某一层次。在你职业生涯的某个特定时间点，你可能处于 80% 的水平，而随着时间的推移，随着你的学习和成长，随着你发现自己天生擅长的事情，你最终会处于 20% 的水平。但在一个特定的公司里，这是一个不断发生变化的动态过程。这就是 Netflix 的做法--不断提高人才密度。
这对绩效管理意味着什么？这意味着，为了照顾到这样一个群体，我们必须以不同的方式进行招聘，避免钟形曲线，并为高绩效者提供高薪。不是比其他人多一点，而是多得多。体育和娱乐界如此，商业界何尝不是如此。
如果你看看谷歌、微软等公司，这些公司中有些人的收入是同行的两到三倍。只要这些决定是根据业绩做出的，人们就会接受。
显然，如果赚大钱的人是最好的政客、最帅的人或最受欢迎的人，那就行不通了。
这就引出了第三点： 在 Netflix 文化中，有大量的授权、360 度反馈、坦诚和诚实。你可能读过 Netflix 的文化宣言：人们需要诚实、讲真话、相互反馈，并注重判断力、勇气和责任感。Netflix 最近才增加了职位级别：他们多年来一直没有职位级别。
给人反馈是一项挑战，因为这让人不舒服。因此，这必须从高层开始，而且必须以发展、诚实的方式进行。这并不意味着人们应该相互威胁或诋毁，但我们都需要知道，在项目结束或会议结束时，有人可以告诉我们 "这里有什么好的地方，这里有什么不好的地方"。
作为世界上最重要的机构之一，美国军队的生老病死都离不开这个过程。如果你在军队里搞砸了什么事，你可以保证有人会告诉你，你会得到一些帮助，确保你不会再犯。在公司里，我们没有生死关头，但我们肯定可以利用这种纪律。
人才密度的第四个要素是领导力和目标设定。阻碍高绩效公司发展的真正原因之一是个人目标过多，项目和责任各自为政，人们看不到全局。
如果你的目标设定和绩效管理过程完全基于个人绩效，那么你的公司就没有达到最佳状态。这不仅不利于团队合作，而且公司中确实没有一件事是任何人可以单独完成的。因此，我们的绩效管理研究不断表明，人们应该为自己和团队的成就获得奖励。(以下是研究解释）。
为什么现在人才密度很重要？让我来谈谈几个原因。
首先，我们正在进入一个低失业率时期，因此每次招聘都将充满挑战。而且，由于人工智能的出现，公司将能够以更小的团队进行运作。还有比这更好的时机来考虑如何 "裁员"，让公司发挥最佳效能吗？
其次，人工智能带来的转型需要公司具备很大的灵活性和学习敏捷性。您需要一个高度集中、步调一致的团队来帮助实现这一目标。虽然人工智能将帮助每家公司不断进步，但您快速利用人工智能的能力将转化为竞争优势（回想一下网络、数字和电子商务是如何做到这一点的）。
(我坚信，人工智能应用最巧妙的公司将颠覆竞争对手）。我仍然对 Whole Food 的手部识别结账流程感到惊讶： 我可以预见，自助式咖啡、杂货以及其他零售和酒店服务业将会出现）。
第三，后工业时代的商业世界将开始贬低庞大、笨重的组织。许多大公司只需要很多人，但正如西南航空公司很久以前教导我们的那样，小团队才会有好业绩。因此，如果你不能把公司分解成高绩效的小团队，你的人才密度就会受到影响。
当苹果公司价值 100 亿美元的汽车被写入书中时，我打赌其中一个问题就是团队的大小和规模。我们很快就会看到。顺便说一句，我仍然推荐大家读一读《The Mythical Man-Month》，在我看来，这本书堪称小型团队组织的圣经。
如果你是一家医疗保健提供商、零售商、制造商或酒店管理公司呢？人才密度适用于你吗？当然适用！去好市多（Costco）看看那里的员工有多开心，有多投入。然后再去一家经营不善的零售商，你就会感受到其中的差别。
我在《无法抗拒》一书中举例说明了一些公司，它们都接受了我所说的 "人类精神永不熄灭的力量"。没有人愿意感觉自己表现不佳。只要正确地关注责任和成长，我们就能帮助每个人超越他们的期望。
现在是重新思考我们的组织如何工作的时候了。我们不仅要提拔和奖励表现优异的员工，帕累托法则和人才密度思维也鼓励我们帮助中层员工学习、成长，并将他们改造成超级明星。
让我们抛弃钟形曲线、强制分布和简单化绩效管理的旧观念。追求永恒高绩效的公司是充满活力的工作场所，它们能提供卓越的产品和服务，对利益相关者来说也是巨大的投资。
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Netflix企业文化：硅谷最重要的PPT【132页】
Netflix是美国在线影片租赁商，曾利用超过100亿次的用户观看纪录分析观众喜好，制作出热播剧集《纸牌屋》。
该公司在2009年释出了一份100多页的PPT，讲述的企业文化精髓。这份PPT被Facebook公司的COO桑德伯格称为“硅谷最重要的文件”。
其他相关的文章还有《哈佛商业评论》发表的《Netflix颠覆HR：我们只雇成年人》。
许多人觉得愿景、使命、价值观等虚无缥缈。但从一系列成就巨大的公司的资料来看，它们恰恰就胜在这些软实力上。下次我们将重点分享分享谷歌的企业文化.
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Netflix
利用大数据，企业可以从Netflix、Eloqua和奥巴马2008年大选中学到什么
对很多组织来说，大数据是他们成功的引擎。Netflix、Eloqua和奥巴马的2008年总统竞选，为企业利用大数据提供了生动的例子。这些企业运用大数据接近顾客，并发展了一套成功的策略。
演艺界是一个由高管控制，凭其经验做决策的传统行业。在最初决定是否投资《纸牌屋》的时候，Netflix将大数据带到人们的视线中，最终证明该剧大获成功。《纽约时报》的David Carr说，Netflix在考虑其他制作人转交来的电视剧时，会分析电视剧的观众数据。
当发现有足够多的观众观看David Ficher(该连续剧的导演)导演、Kevin Spacey(该剧演员)参演的电影，以及原始英国版本，Netflix统一投资1亿美元制作该剧。Netflix非常自信，所以迈出了这非同寻常的一步。
Netflix最初只是一家影片邮寄租赁商，起初客户不过把它作为除Blockbuster公司外的备选而已。但本质上，Netflix善于操纵数据。影片候选队列使Netflix深谙用户观看习惯，并能向用户推荐他们可能感兴趣的电影和电视节目。当Netflix娱乐流媒体向用户开放后，这种能力得到了更广泛和直接的扩展。
Eloqua是另一家利用大数据取得成功的初创企业。这家自动营销软件公司在2013年被Oracle以9.57亿美元的价格收购。
Eloqua成功的秘诀之一是“软件即为服务”的模式。因为Eloqua提供在线解决方案，它有着接触大量数据的机会，能够了解用户如何使用产品，这就给公司提供了敏锐的洞见，如何服务单个用户，以及怎样使软件变得更好。
Eloqua前首席执行官Joe Payne在一次关于The Big Date-Driven Business的采访中说：“我认为在当代我们所经历的技术时代，最有趣的莫过于我们第一次对用户怎样使用我们的软件、何时使用、使用频率和使用人数有了相当清晰的理解。如果你对这些事情足够关注，它就能够给你赢得市场的深刻见解。”
2008年，奥巴马利用大数据，并未赢得某个市场，而是赢得了总统大选。Dan Siroker是奥巴马竞选团队的数据分析主管，他专注于网站的优化，常常使用A/B和变量测试。
奥巴马竞选依靠数据分析，尤其是在竞选网站方面，这对获取支持者的电子邮件地址十分关键，每个人平均向奥巴马竞选贡献了21美元。
Siroker在博客中写道：为了让大家分享电子邮件地址，奥巴马团队测试了各种图片和口号组合的效果，一共有24种之多。利用A/B测试，团队发现其中一种组合的表现好于其它组合：巴拉克·奥巴马与妻子和孩子的合影，加上“了解更多”的口号，让11.6%的网站访问者分析了电子邮件地址，这比24中组合8.26的平均值改善了40.6%。
Siroker说，最终，这个组合收集了288万个额外的电子邮件地址，为竞选赢得了额外的6千万美元。2010年，他依靠竞选的经验成立了自己的大数据公司Optimizely，这是一个帮助企业从网站获得最优数据、进行电子邮件营销和其他数字营销的平台。
Optimizely的下一步计划将是帮助企业改进客户移动营销。Siroker说：“我们的目标是让世界将数据转化为行动，我们认为网站和移动端优化只是这个旅程中的第一步。”
（via entrepreneur，快鲤鱼编译）
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