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谈谈网摘与搜索引擎一

来源:新华网 495097814晚报

创业规模化到某个程度,总是会碰到这个难题,到底要从内部培养经理人,还是从外面雇用。内部培养的好处是文化的一致性,营运与团队的熟悉度,但坏处就是可能缺乏管理经验,什么事情都必须从犯错中学习,因此成熟时间较久与成本也较大。相对的,外来资深经理人可以带来产业人脉,满足时间的急迫性,以及解决内部人才不足的问题。但缺点就是对人与公司营运模式形成的前因后果不够熟习,也可能会有文化的冲击。 在每周一次的「创业 CEO」系列,我们讨论创业者如何教会自己成为伟大的 CEO,因为历史上最伟大的创业公司,往往都是由这样的人在领导。 我知道连续三次引用 Matt Blumberg 的文章很没创意,但我不得不说 Matt 近期真是火力全开,上周这篇 Debunking the Myth of Hiring for Domain Expertise vs. Functional Expertise 又让我思考了一整个礼拜,因此今天还是决定拿出来跟大家讨论一下。按照惯例,我鼓励你先去把文章看过,再来看以下我的一些想法。 雇用 vs. 拔擢 Startups 规模化到某个程度,总是会碰到这个难题,到底要从内部培养经理人,还是从外面雇用。内部培养的好处是文化的一致性,营运与团队的熟悉度,但坏处就是可能缺乏管理经验,什么事情都必须从犯错中学习,因此成熟时间较久与成本也较大。相对的,外来资深经理人可以带来产业人脉,满足时间的急迫性,以及解决内部人才不足的问题。但缺点就是对人与公司营运模式形成的前因后果不够熟习,也可能会有文化的冲击。 产业经验 vs. 职务能力 因此,当公司有这样的需求,且的确能找到文化有一致性的人才,再加上 CEO 可以花很大力气帮他进入状况的前提下,一个 Startup 会选择添加外来资深经理人。这时有一种说法,是你否则就得到产业经验 (Domain Expertise),否则就是职务能力 (Functional Expertise),但两者很难兼顾。 什么意思? 产业经验指的是跟你相关行业的营运经验,职务能力指的则是对你在找的职务有丰富管理与作业的经验。理论上这两者可以得兼,但实务上却很难,为什么? 举一个稍微简化,但是比较容易理解的例子:假设你是 2006 年刚刚崛起的 Facebook,为了未来的上市之路做准备,你需要找一个外来资深 CFO。如果要找对网络产业有丰富经验的财务长,那只能挖角 Google、Amazon、eBay 的 CFO。这些公司如日中天,CFO 的薪资地位都非常崇高,你只是其中一个似乎有潜力的 Startup,但连商业模式都还没有,这种公司每年有好几十家,几乎不可能说服这些大 CFO 加入你,否则也要断一条腿 (很大的股权) 来换。 因此你往往只能退而求其次,选择找这些公司里面的财务部人员,那些被压在下面短期内升等无望的人,也就是所谓的拥有产业经验,但没有职务能力的人。或者你可以找其他产业上市公司的 CFO,可能产业或公司的状况不好,他们会愿意加入有潜力的新兴产业,也就是拥有职务能力,但没有相关产业经验的人。 规模化经验 但 Matt 提出来另一个论点,事实上除了产业经验与职务能力,另外有一个关键经验是常常被忽略的,那就是对「规模化过程」的熟悉度。公司的规模化不会一次到位,实务上它比较像爬楼梯,每一阶段都有阶段的工作与目标,也有非常非常多的眉眉角角需要注意。如果外来资深经理人有过类似的经验,则在你爬这个楼梯的每一步,就能给你很多重要的提醒,也会让公司省下诸多无谓的错误。 这点我可以亲身证明。AppWorks 的其中一位合伙人 Joseph 是从很早期就加入 CID (华威创投) 的伙伴,在那里服务的 11 年中他第一手参与了 CID 从 20 人团队一路扩张到横跨全球五个地点,总人数达近百的规模化过程,也目睹了他们的基金数量与规模大幅成长的经过,因此在 AppWorks 规模化的路途上,他经常是我们最重要的明灯。 所以,就像 Matt 在他文章中说的一样,既然你在解决的是「规模化」这个问题,那么吸引到有这个宝贵经验的人,当然会有大帮助。 965 722 940 723 702 510 514 347 642 766 644 793 140 580 217 417 345 836 789 307 285 624 628 727 756 880 201 350 493 199 744 210 872 364 317 365 343 151 421 254 549 407 993 143 489 929 301 766 429 186 873 655 634 442 446 279 106 230 550 699 46 486 123 588 251 742 695 212 191 530 534 976 124 44 365 796 938 114 750 216 878 370 854 636 615 158 427 260 555 679 0 150 495 935 572 772 232 723 411 193

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