Предиктивная аналитика в HR — модный тренд или жизненная необходимость? Практическая HR-аналитика: нас сосчитали! Hr аналитика исследования.

Пишут и говорят об HR-аналитике намного больше, чем понимают, чем она является на самом деле и какие задачи призвана решать.

Эта статья про то, каковы основные трудности в применении и с чего можно начать анализировать.

Пока в публичном пространстве под HR-аналитикой подразумевают или метрики и работу с цифрами, статистикой в HR, которые являются показателями локальных процессов либо подразделений, или делятся кейсами по поводу того, как подключить IT-департамент к созданию архивов HR-данных. На самом деле HR-аналитика решает задачи стратегического развития компании, определяет главные прогностические тенденции.

Итак, что такое HR-аналитика?

HR-аналитика является процессом, в котором методы обработки данных и бизнес-аналитики (BA) применяются к обработке HR-данных. Ее иногда также называют аналитикой талантов. Кроме того, интеллектуальный анализ данных (data mining) в этом контексте относится к практике изучения баз данных для создания новой информации.

Почему это так актуально сейчас, в свете глобальной диджитализации экономики, бизнеса, человека. Данные, друзья! Большие данные повсюду!

А тут и нейронауки подоспели, демонстрируя нам, насколько человеческие решения субъективны и наполнены эмоциями вместо рационального подхода.

Как теперь с этим жить?

Конечно, нужен другой способ принятия решений – чтобы все логично, разумно, на основании данных и с гарантированным результатом. Кто такое не хочет? Все хотят! А почему не делают?

Готовность к применению HR-аналитики остается серьезной проблемой. По данным отчета Deloitte 2017 , после нескольких лет обсуждения этого вопроса только 8% респондентов сообщили, что у них есть полезные данные; только 9% считают, что у них хорошее понимание того, какие характеристики сотрудников приводят к успеху в их организациях; и только 15% в целом развернули системы HR и талант-показателей для линейных менеджеров.

«Это было загадкой на протяжении последнего десятилетия – почему при очевидной важности человеческого капитала организации не инвестируют в это и не требуют, чтобы лидеры принимали свои решения в отношении людей, используя аналитику на основе фактов?» (« ).

Так в чем же дело? Почему говорят и пишут о пользе и необходимости использования аналитики гораздо больше, чем применяют в реальной работе?

Давайте посмотрим на это явление с разных сторон.

В чем сложность?

Прежде всего стоит рассмотреть глубинные, фундаментальные причины такого «торможения» со стороны лидеров компаний. Я опишу это в рамках модели, которую Пит Рамстад (Pete Ramstad) и Джон Бодро (John Boudreau) представили в работе «За пределами HR» («Beyond HR», Boudreau and Ramstad, 2007) и которая называется LAMP-моделью (LAMP – logic, analytics, measures and process).

Если упростить описанное в этой модели, то причины, по которым использование аналитики тормозится, следующие:

• Логика: мы не можем объяснить, почему работают высокопроизводительные рабочие системы. Это все еще остается «черным ящиком». Мы понимаем, что есть определенная взаимосвязь между нюансами, но наверняка не можем сказать, что от чего зависит напрямую и что нужно делать с X, чтобы получить Y.

• Аналитика: здесь традиционно ощущался недостаток в глубине и тщательности аналитических моделей. Лидеры Google и других ведущих компаний обращаются к таким отраслям, как, например, ракетостроение, где существуют модели, учитывающие огромное количество факторов. Проще говоря, это не выстроено методологически надежно.

• Метрики: чаще всего массивы данных касаются текущего состояния занятости, расходов на сотрудников и программ управления персоналом. В лучшем случае, эти данные представляют собой оперативную или расширенную отчетность, а не стратегическую или прогностическую аналитику, которая включает анализы, сегментирование сотрудников, и которая тесно интегрирована со стратегическим планированием.

• Процесс: это презентация аналитики лицам, принимающим решения. Здесь основные факторы успеха – это своевременность и степень визуальной привлекательности представленных данных. Речь идет о получении данных в режиме реального времени в доступном и понятном для принятия решений виде, а такие инструменты с применением искусственного интеллекта только разрабатываются. Например, большинство руководителей не имеют представления о том, как интерпретировать коэффициент текучести сотрудников, поскольку они обычно знают, что низкая текучка не всегда выгодна, и наоборот, они не знают, как определить, что лучше в той ситуации, с которой они столкнулись. С этой точки зрения – мы на стадии пересмотра HR-инструментов.

Думаю, из описанного выше комплексность и глубина проблемы представляются чуть более понятно. Итак, существуют объективные причины того, почему инвестирование в аналитику представляется делом довольно рискованным. Грубо говоря, у нас нет четких, надежных, однозначных инструментов для принятия решений на основе аналитики. Точнее говоря, для очень простых локальных областей есть, но они не стоят таких затрат. Затраты такого уровня имеют смысл, если мы сможем получить надежные прогностические тенденции, играющие ключевую роль для успеха бизнеса. А этого аналитика сама по себе гарантировать не может.

Мы же не хотим просто обрабатывать данные. Мы хотим иметь надежные инструменты для принятия бизнес-решений с более или менее гарантированным результатом. А в этом смысле – главное по-прежнему остается за человеком:

• умение задавать стратегически релевантные вопросы и представлять их в логической структуре, показывающей взаимосвязь между инвестициями в сфере управления персоналом и критическими организационными результатами;

• обладание глубокими знаниями своего бизнеса;

• понимание логики аналитических моделей в смысле их применимости для объяснения жизненно важных процессов в организации и многое другое.

Если совсем простыми словами подвести итог, то основная сложность аналитики как способа работы с данными заключается в том, что сначала нужно определить, какие результаты мы хотим получить. А для этого нужно задать очень правильные вопросы, требующие глубокого понимания бизнеса, потом определить, с помощью какой аналитической модели мы можем на эти результаты выйти, в соответствии с этим определить, какие именно данные и в каком объеме нам нужны, и только потом придумать, как нам их получить именно в таком виде, в котором требуется.

Комплексный подход

Чтобы проиллюстрировать комплексность подхода, посмотрите на картинку, показывающую состав команды специалистов по HR-аналитике:

Это еще не все. Очень важно помнить, что вообще словосочетание «HR-аналитика» сегодня встречается крайне редко в работах исследователей и авторов. Это такой привычный русскоязычный термин. В английском же сейчас используется понятие People Analytics – аналитика людей. Это не простой синоним. Наоборот. От локальных областей, связанных исключительно с HR – текучка, метрики рекрутинга, состояния занятости и т.п., на Западе перешли к глобальной «аналитике людей» или «человеческой аналитике». Все данные о людях имеют значение – их передвижения, состояние здоровья, активность в соцсетях и т.д. Только используя полный объем данных, можно говорить о приемлемой степени достоверности прогнозов и стратегических решений. Для сбора таких данных, компании должны внедрять новые инструменты на основе мобильных приложений и не только, и привлекать специалистов, которые могли бы с этим работать.

Но это далеко не конец проблем, это только их начало.

Контекст. Совмещение больших и плотных данных

Решающее значение приобретает контекст. Что это значит? Это значит, что кроме больших данных нам необходимы т.н. плотные данные: это вся та ценная информация от людей - истории, эмоции, общение – которую нельзя представить количественно, но она несет в себе значение невероятной глубины. Глубокими их делает опыт правильного восприятия того, что рассказывают люди, – именно это помогает распознать пробелы и прорехи в прогностических моделях. Плотные данные погружают вопросы бизнеса в проблемы человека – проясняют контекст. Поэтому совмещение больших и плотных данных дают более глубокую картину. Вы работаете как с собранными, так и с несобранными данными: это дает возможность задать правильные вопросы «почему?» Почему так происходит?

Чтобы проиллюстрировать важность контекста, я приведу два примера: негативный и позитивный.

Негативный пример – это история Nokia, ставшая уже печальным образцом того, как можно вылететь из рынка на пике формы. Суть главного стратегического просчета состояла в том, что лидеры компании проигнорировали плотные данные, которые не могли сравниться по массиву с большими данными, но совершенно точно предсказывали огромный интерес к смартфонам даже у самых малообеспеченных слоев населения.

А позитивный пример тоже у всех на виду. Это фантастический рост Netflix. Там как раз наоборот, увидели прорехи в аналитических моделях и пригласили технологического этнографа (есть уже такая специализация), чтобы поработать с плотными данными. И он выяснил нечто, чего не было видно в больших данных. Этнограф заметил, что люди любят «залипать» у телевизора, они не чувствуют своей вины за это, а просто получают удовольствие. И совместив большие данные с плотными, они сделали кое-что простое, но эффективное: вместо того, чтобы показывать разножанровые сериалы, они начали крутить одни и те же, чтобы облегчить людям «залипание». Но это было не все, они изменили саму практику трансляций в соответствии с этими выводами. Сведя вместе большие и плотные данные, они не только улучшили свой бизнес, но и изменили способ потребления людьми медиа-информации. Ожидается, что их акции вырастут вдвое в ближайшие несколько лет.

Данные – ничто. Контекст – все!

Ресурсы

Мы постепенно продвигаемся в рассмотрении нашей проблемы и если вы до сих с нами, впереди – последний бастион.

Это ресурсы. Как видно из всего вышеописанного, для серьезной работы с данными нужно «тяжелое» и дорогое ПО, высококвалифицированные специалисты и много времени. Все это складывается в затраты, фактически неподъемные для большинства организаций. Если вы следите за темой, то могли заметить, что бОльшая часть опубликованных кейсов – это кейсы огромных компаний, описывающая глобальные исследования. При этом нужно помнить о т.н. ошибке выжившего.

Опубликованные кейсы – в основном те, в которых получилось. А сколько тех, в которых не получилось при таких же затратах? Пока малозатратных и относительно простых инструментов и моделей нет. Но рынок есть рынок и скорее всего, через какое-то время они появятся в результате накопленного опыта. Поэтому большие компании сейчас пробуют, а все остальные ждут, когда в результате деятельности первых появится что-то более доступное.

Вот, собственно, основные причины, по которым только 8% респондентов сообщили, что у них есть полезные данные; только 9% считают, что у них хорошее понимание того, какие характеристики сотрудников приводят к успеху в их организациях; и только 15% в целом развернули системы HR и талант-показателей для линейных менеджеров.

Но необходимость и польза работы с данными очевидна и обсуждению не подлежит. Так что же делать?

С чего компании могут начать?

People-аналитика – направление масштабное в силу глобальности решаемых задач и довольно новое. Однако среди аналитических подходов уже существуют разделы давно и хорошо разработанные. Они предоставляют мощный и в то же время доступный инструментарий и могут дать компании значительные инсайты. Один из таких подходов – организационный анализ сетей (ONA, Organizational Network Analysis). Что это такое?

Цель ONA – измерение и отображение отношений и потоков между людьми, группами или организациями. Уникальность ONA заключается в том, что никакими другими способами невозможно увидеть реальные связи между людьми в организации. Фактически это рентгеновский снимок вашей организации или отношений вашей организации с внешним рынком, или вашего персонала, или пула кандидатов. Короче говоря, те отношения, которые вам необходимы, и можно анализировать.

ONA возник на стыке социометрии и анализа сетей и представляется крайне полезным инструментом.

Огромным плюсом этого подхода является его визуальность.

Например: анализ руководителей в подразделении разведки и добычи крупной нефтяной компании дал следующую разницу между формальной и фактической организационной структурой (рис. из блога Роба Кросса ):

Из правого рисунка видно, что в компании существует один из менеджеров среднего звена, некий Коул (Cole, см. левый рисунок), который практически незаметен в официальной иерархии, но на самом деле именно через него идут все потоки информации и фактическое распределение работы. Он является главным информационным узлом и он решает, кому какую информацию передавать. Вице-президент находится на очень далекой периферии и, фактически, никакого влияния на операционное управление не оказывает.

Я думаю, вы уже начали догадываться, какую роль подобная схема может сыграть, например, в управлении изменениями.

Следующая большая отрасль применения ONA – это, конечно, управление знаниями. Если на входе задавать вопросы типа: «Кто самый крутой эксперт в работе?», то картинка на выходе покажет основных носителей экспертизы в организации.

Как здесь не поговорить о задаче создания информационного поля в компании? Любой менеджер по коммуникациям просто обязан иметь у себя подобного рода анализ, если он не хочет продвигаться вслепую. Такой анализ может показать как отношения и информационные потоки между подразделениями, между компанией и другими заинтересованными сторонами, так и между людьми. В нашем обучающем курсе «HR без прикрас» мы подробнее касаемся этой темы.

Вот как, например, в вашей компании реально происходит взаимодействие между финансами и маркетингом? Через кого идет вся информация (рис. из блога Роба Кросса) ?

То же самое касается любых инноваций, лидерства, развития талантов и т. д.

Мы рассмотрели перспективы использования ONA внутри организации, но с таким же успехом этот инструмент можно применять и для анализа внешних отношений – с конкурентами, поставщиками и подрядчиками и т.д.

Основные области применения ONA

ONA – это искусство получения полезных результатов: вы получаете карты и показатели, которые приводят вас к действительно хорошим вопросам. То есть ONA, как и любой аналитический инструмент, не дает ответа на вопрос «Почему?», этот ответ может дать только человек. Но карты делают две вещи:

• Они обеспечивают индикаторы того, где может быть что-то интересное, чтобы исследовать.

• Они предоставляют интересные визуальные результаты для поддержки историй о результатах.

Разумеется, в реальности это все не так просто, как кажется на первый взгляд. За всей этой вдохновляющей красотой и видимой простотой стоит серьезный математический аппарат и фундаментальные исследования, но это намного проще, чем то, что есть в «большой аналитике» сегодня. ONA прямо сразу даст вам крайне полезные результаты и сэкономит ресурсы.

Виктория Бузник и Лилия Грабовская , авторы ресурса Talent Management.com.ua и обучающего курса «HR без прикрас»

HR-аналитик - человек, собирающий, оценивающий, анализирующий информацию о человеческих ресурсах. Профессия заинтересует абитуриентов, увлеченных математикой, экономикой. Профессия подходит тем, кого интересует психология и обществознание (см. выбор профессии по интересу к школьным предметам).

Краткое описание

HR-аналитика - новое понятие, ее можно охарактеризовать как процесс, во время которого производится анализ HR-данных с применением методов бизнес-аналитики, технологий статистики и обработки данных. Основные задачи следующие:

• предоставление неизвестной информации (инсайт);
• определение ведущих данных.

Этот процесс позволяет дать ответы на ряд важных вопросов:

• составление отчетов, касающихся возраста сотрудников;
• вычисление кадров, имеющих самую высокую квалификацию;
• подбор соискателей, отвечающих всем требованиям бизнеса;
• определение уровня текучести кадров;
• прогнозирование периода, когда необходимо проводить «омоложение» кадров;
• статистика фактического присутствия персонала на рабочем месте: сессии, отпуска, больничные и т. д.

Вышеперечисленные вопросы - лишь малая часть возможностей HR-аналитики. Руководители компании, опираясь на данные аналитических отчетов, принимают управленческие решения, играющие ключевую роль в повышении эффективности бизнеса. HR-аналитик работает с большими объемами данных, используя глубокие знания, полученные не только в рамках программы вуза, но и на дополнительных тренингах, курсах, семинарах.

Особенности профессии

Еще 5-10 лет назад сведения о человеческих ресурсах собирались и систематизировались хаотично, однако сегодня ситуация изменилась. Руководители компаний охотно принимают в штат HR-аналитиков, работа которых позволяет провести комплексную оптимизацию кадровых процессов. HR-аналитик - это человек, обладающий глубокими знаниями о математике, статистике, в работе он использует системы автоматизации. Рассмотрим основные задачи, которые решает HR-аналитик:

• бюджетирование расходов, необходимых для кадровых ресурсов: заработные платы, надбавки, премии, материальное стимулирование;
• проведение анализа использования выделенного бюджета, аналитик может принимать участие в процессе пересмотра зарплат;
• подготовка отчетов по дивизионам. Речь идет о текучести, ФОТ, укомплектованности и т. д.;
• анализ эффективности управленческих решений;
• взаимодействие с руководителями бизнес-подразделений компании;
• работа с HR-статистикой, оформление собранных данных в отчеты, презентации;
• формирование нестандартных отчетов после получения запроса от руководителя;
• внедрение новых систем автоматизации;
• изучение рынка заработных плат, внесение данных в базу, регулярное обновление базы;
• сбор, анализ, обработка данных о человеческих ресурсах;
• оценка эффективности использования рабочего времени.

Круг обязанностей зависит от политики компании, в которой HR-аналитик трудится. В некоторых сферах бизнеса обязанности аналитика возлагаются на HR-менеджеров, в иных такая вакансия пока и вовсе не открыта. Профессия находится на стадии развития, но в перспективе она обретет большую популярность.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия новая, но HR-аналитики уже востребованы как в небольших компаниях, так и в крупных корпорациях.
2. Постоянное развитие: курсы, семинары, иные учебные программы. Чаще всего обучение оплачивает работодатель.
3. Большое количество вакансий. Например, в Москве для HR-аналитика открыто около 70 предложений, в целом по России - более 150 вакансий (данные портала hh.ru).
4. HR-аналитик работает с программным обеспечением и статистическими данными, поэтому общение с сотрудниками структурных подразделений сведено к минимуму.
5. Сегмент HR-аналитики характеризуется средними заработными платами, но возможны надбавки и премии за отличную работу.

Минусы

1. Колоссальная ответственность.
2. HR-аналитик не может допускать ошибки.
3. Работа сидячая, необходимо много времени проводить за компьютером, что негативно сказывается на качестве зрения и общем состоянии здоровья.

Важные личные качества

HR-аналитик - пунктуальный, скрупулезный, дисциплинированный человек, склонный к однообразной работе. Изо дня в день ему приходится обрабатывать огромное количество данных, используя аналитическое мышление, методичность, прагматизм. Также он должен обладать терпеливостью, высокой обучаемостью, профессиональной ответственностью.

Обучение на HR-аналитика

Работодатели заинтересованы в HR-аналитиках, которые имеют диплом о высшем образовании. В вузах России открыто много профильных направлений подготовки:

• «Управление персоналом» (код: 38.03.03);
• «Статистика» (новое направление, утвержденное в 2017 году, открыто при РТУ МИРЭА и ОГУ);
• «Экономика», например, с профилем «Экономика труда» (код: 38.03.01);
• «Менеджмент», например, с профилем «Управление человеческими ресурсами» (код: 38.03.02).

Профильным экзаменом для вышеперечисленных направлений является математика. Обратите внимание на то, что HR-аналитик должен регулярно повышать свою квалификацию и обновлять знания, поэтому несколько раз в год рекомендуется принимать участие в семинарах, вебинарах, тренингах.

"Российский институт профессионального образования "ИПО" - проводит набор учащихся на получение специальности по дистанционной программе профессиональной переподготовки и повышения квалификации. Обучение в ИПО - это удобное и быстрое получение дистанционного образования. 200+ курсов обучения. 8000+ выпускников из 200 городов. Сжатые сроки оформления документов и обучение экстерном, беспроцентная рассрочка от института и индивидуальные скидки. Обращайтесь!"

Вузы

1. НИУ ВШЭ.
2. МГУ им. М. В. Ломоносова.
3. РУДН.
4. РЭУ им. Г. В. Плеханова.
5. РТУ МИРЭА.
6. РГУ им. А. Н. Косыгина.
7. СевГУ.
8. СПбГУП.

Место работы

HR-аналитики необходимы во всех компаниях, имеющих собственный HR-отдел. Они могут быть штатным сотрудником или же сделать выбор в пользу аутсорсинга. Первый вариант подразумевает сотрудничество с представителями крупного бизнеса, второй - среднего и мелкого.

Заработная плата

Руководители предпочитают брать в штат HR-аналитиков, имеющих опыт работы от 1 года, являющихся уверенными пользователями ПК, знающих иностранные языки. Уровень оплаты труда зависит от региона ведения деятельности, навыков и умений. Нередко оклад HR-аналитика складывается не только из голой ставки, но и из бонусов, премий.

Зарплата на 19.11.2019

Россия 30000—60000 ₽

Москва 50000—200000 ₽

Профессиональные знания

1. C&B/HR-аналитика.
2. Технологии управления персоналом.
3. Аналитика, экономика, менеджмент, основы рекрутинга, статистика.
4. Иностранные языки.
5. Бюджетирование персонала.
6. Бизнес-процессы HR-департамента.
7. Автоматизация HR-процессов.
8. Ключевые показатели эффективности персонала (KPI).

Качественная HR-аналитика является опорой для анализа ситуации и принятия решений в сфере управления персоналом.

Основные задачи которые может решить HR-аналитика:

Предоставлять реальную статистику и аналитику по персоналу для принятия решений.
Анализировать и увеличивать эффективность: персонала, процессов, методов и инструментов работы.
Находить эффективные и экономичные модели принятия решений.
Организовать эффективный контроль персонала
Прогнозировать проблемы в будущем
Выявлять скрытые закономерности.

Статистика по зарубежным компаниям утверждает, что эффект от внедрения системы оценки HR-службы покрывает расходы и издержки от ее реализации. Процедура оценки помогает менеджерам выявить и скорректировать слабые места в области управления персоналом, а также сфокусировать деятельность HR-службы на важных вопросах.

Основные варианты применения HR аналитики в компании:

1. Реальные HR показатели.

Руководители компаний обязаны опираться на цифры и регулярно сравнивать себя с конкурентами.
Без HR-метрик практически невозможно доказать руководству, что такой-то показатель «нормальный» или же находиться на критическом уровне.
Формирование адекватных ожиданий у руководства от HR подразделений.

2.Планирование бюджета

HR-метрики позволяют содержательно проработать многие вопросы, связанные с бюджетом:
— доказать целесообразность расходов в HR-бюджете, обосновав показателями эффективности работы сотрудников;
— разработка целевых значений затрат на персонал, KPI и эффективности персонала;
— анализ завышенных или заниженных значения некоторых показателей могут быть отправной точкой для корректировки бюджета.

3. Выявление проблем

«Высокие» или «низкие» показатели — сигнал для дальнейшего детального изучения. Растущие расходы, снижающаяся эффективность, раздутый штат или отставание в области автоматизации — все это может быть важным сигналом.

4. Поиск лучших практик и совершенствование HR-процессов.

HR-аналитика лучше всего решает задачу выявления основных областей отставания. Сопоставление HR-показателей вашей компании с рынком может служить отправной точкой для постановки целей всей HR службе.

5. Разработки KPI

На основании hr-аналитики разрабатываются KPI показатели HR-службы, а также обосновываются целевые значений показателей.

Измерить можно почти все HR-функции, в любом разрезе. Но измерение ради измерений не несет ни кокой пользы для компании. Получаемые данные необходимо анализировать и использовать при разработке политики управления персоналом.

Что именно необходимо измерять, зависит от того, какие цели стоят перед компанией. Тем HR- специалистам, кто только внедряет систему оценки эффективности, можно
порекомендовать начать с измерения наиболее понятных HR-функций: проанализировать
эффективность самой HR службы.

HR-аналитика - это умение использовать простейшие показатели для повышения эффективности работы персонала компании.

В HR-практике используются различные группы метрик:

Общие статистические данные, характеризующие находящиеся в распоряжении компании человеческие ресурсы;
показатели, которыми оценивается качество человеческих ресурсов и эффективность их использования - метрики HR-эффективности;
метрики для оценки эффективности деятельности отдельных сотрудников/ подразделений;
метрики для оценки эффективности деятельности самой HR-службы.

Общие статистические данные:

Сегментация сотрудников возрасту, полу, стажу работы в компании, образовательно-квалификационному уровню.

1.Средний возраст сотрудников.

Формула расчета:
Средний возраст работников по формуле расчета средней величины:
Х = (Х1 +Х2+Х3….+Хn) /С,

где: — Х – средний возраст работников организации;
— Х1, Х2,Х3… Хn – возраст каждого работника;

Частные варианты HR-метрики:
1. Средний возраст сотрудников по подразделениям.
2. Средний возраст сотрудников по половому признаку.

Почему показатель важен?
— увеличить эффективность рекрутинга;
— уменьшить конфликтность и напряженность в коллективе (разница поколений);
— Сбалансировать штат по эффективности (возрастные – опыт, молодые сотрудники –инновации, развитие);
— система оценки, мотивации и поощрения для «молодых» и более «возрастных» групп должна различатся.

2. Сегментация по половому признаку.

Формула расчета:
Х = (Х /С,)*100%
где: — Х – количество сотрудников мужского пола (женского пола) ;

3. Средний стаж работы сотрудников в компании.

Формула расчета:

Х = (Х1 +Х2+Х3….+Хn) /С,
где: — Х – средний стаж сотрудников организации;
— Х1, Х2,Х3… Хn – стаж каждого сотрудников на первое число месяца, следующего за отчетным периодом;
С – количество сотрудников в организации (списочная численность) на первое число месяца, следующего за отчетным периодом.

Показатель позволяет:

Средний стаж в компании сигнализирует о удовлетворенности условиями труда и лояльностью к компании.
— оценить конкуретноспособность системы вознаграждений и льгот;
— оценить эффективность мотивационных программ, программ грейдирования, программы карьерного развития, ротации и пр.;

4. Средний стаж сотрудника на момент увольнения.

Х = (Х1 +Х2+Х3….+Хn) /С,
где: — Х – средний стаж сотрудников на дату увольнения организации;
— Х1, Х2,Х3… Хn – стаж каждого уволившегося работника на первое число месяца, следующего за отчетным периодом;
С – количество уволившихся сотрудников за отчетный период.

Показатель позволяет:
— можно оценить, когда сотрудник будет близок к увольнению.
— определить, когда запустить программу по удержанию ключевых сотрудников, провести ротацию, или подготовить кандидатов из кадрового резерва.
— оценить эффективность процессов удержания персонала (конкуретноспособность системы вознаграждений и льгот, мотивационные программы, программы грейдирования, программы карьерного развития и пр.);

5. Квалификационный уровень (Среднее, СПО, ВО) сотрудников.

Формула:
Кв = (Уо /С)*100%,
где: — Кв – процент сотрудников имеющий определенный уровень квалификации (образования);
— Уо – количество сотрудников имеющих определенный уровень квалификации (образования);
— С – количество работников в организации (списочная численность) на первое число месяца, следующего за отчетным периодом.

Позволяет определить:
— количество сотрудников имеющих средним полным образование (11 кл.);
— количество сотрудников имеющих средне — профессиональное образование (техникум, колледж);
— количество сотрудников имеющих высшие образование.
— уровень образования (квалификации) человеческого капитала.

Показатели эффективности HR-службы.

6. Выполнение плана HR службы.

Формула:
К=(Зусп: З)*100 %,
где: Зусп – количество успешно выполненных задач;
З — общее количества задач по плану;

Позволяет определить:
1. Эффективность выполнения плана: соблюдение временных рамок, достижение установленных целей и результатов.
2. Адекватность и достижимость поставленных целей и показателей.
3. Выявление проблем в работе HR службы и их корректировка.

7. Бюджет HR службы и его структура

Выполнение бюджета (ВБ) – рассчитывается по формуле:
ВБ = (Σ ФЗ: Σ ЗЗ) х 100 (%),
где: Σ ФЗ – сумма фактических затрат за отчетный период;
Σ ЗЗ – сумма запланированных затрат в HR-бюджете за отчетный период.

В частности рассчитывается показатель по каждой строке в бюджете.
ВБ(строка) = Σ ФЗ: Σ ЗЗ х 100 (%),
где: Σ ФЗ – сумма фактических затрат по строке бюджета за отчетный период;
Σ ЗЗ – сумма запланированных затрат по строке бюджета за отчетный период.

Важные параметры структуры бюджета:
— Затраты на подбор персонала как % от HR-бюджета.
— Затраты на обучение как % от HR-бюджета.
— Затраты на адаптацию как % от HR-бюджета.
— Затраты на проведение корпоративных мероприятий как % HR-бюджета.
— Затраты на внешних провайдеров как % HR-бюджета.

8. Текучесть персонала/ Уровень текучести персонала.

Уровень текучести персонала в организации представляет собой процент сотрудников, покинувших организацию (по разным причинам) в течение определённого периода.
Формула:
Т=(Ку:С)*100 (%) ,
где: Ку — количество уволенных работников за период;
С- среднесписочная численность штатных работников.

Частные варианты HR-метрики:
1. Текучесть персонала за период.

2. Текучесть персонала в период адаптации. (3-6 месяцев).

Высокие показатели увольнений в в период адаптации указывают на ошибки в подборе персонала (критерии отбора, соответствие кандидатов) и его адаптации (процесс адаптации, наличие систем наставничества и пр.), несоответствие внутренних мотивов и корпоративной культуры, отношения с руководством.

3. Текучесть персонала в течение 1 года после найма.

Высокие показатели увольнений в течение 1 года работы указывают на ошибки в подборе персонала (критерии отбора, эффективность рекрутеров) и его адаптации (процесс адаптации, наличие систем наставничества и пр.), отношения с руководством.

4. Текучесть персонала по подразделениям.

По разным подразделениям компании будут разные допустимые уровни текучести.
Текучесть персонала стоит контролировать регулярно - проводить анализ каждые квартал, каждые полгода или каждый год.

Показатель позволяет:

Оценить издержки от потерь персонала и их целесообразность;
оценить эффективность процессов удержания персонала (конкуретноспособность системы вознаграждений и льгот, мотивационные программы, программы грейдирования, программы карьерного развития и пр.);
планировать численность и затраты на функции (бюджетирование затрат);
планировать объемы необходимых ресурсов в области адаптации, обучения и развития персонала;
выявить проблемы в управлении эффективностью персонала.
Мотивы ухода сотрудников.

Низкие абсолютные показатели текучести персонала (до 5% в год) в большинстве случаев способствуют своевременному обновлению коллектива и не требует оперативного вмешательства в процесс. Небольшой коэффициент текучести даже полезен для организации, так как происходит обновление состава организации (привносится новые практики, свежий взгляд и т.д.).

Если же у компании текучесть персонала близка к 0% или значительно ниже медианы рынка в сопоставимой отрасли, то возможно, стоит уделить внимание качественным характеристикам кадрового состава (структуру персонала в разбивке по возрасту, стажу, квалификации и пр.) и эффективности работников. Возможные риски:

Снижение эффективности работников (неэффективные не увольняются);
технологическое отставание (нет притока новых идей и технологий + сотрудники не востребованы на рынке труда);
«синхронное старение» и волнообразный уход сотрудников без наличия адекватной замены;
раздувание фонда оплаты труда.

Cредний (допустимый) уровень текучести персонала обычно (без учета отраслевой специфики) составляет от 5 до 10%. При этом, неизбежно возрастают расходы по подбору и адаптации персонала, снижается производительность труда и возникают связанные с ними потери.

Высокий уровень текучести персонала (без учета отраслевой специфики) от 10 до 30 % может указывать на то, что компания либо неспособна контролировать потерю ключевых сотрудников, либо характеризовать стратегию удержания персонала. В первом случае, это тревожный сигнал, который ведет к дестабилизации развития компании.

Если показатель значительно выше или значительно ниже уровня по отрасли, необходимо провести дополнительный анализ причин увольнений.

Увеличение естественной текучести персонала по отношению к общему объему увольнений может говорить о проблемах в стратегии управления персоналом (в области определения размера и состава вознаграждения, системе мотивации и льгот, возможностях обучения и карьерного развития, ценностном предложения работодателя и пр.)

9. Коэффициент отсутствия на работе / Абентеизм

Формула расчета:
Коэффициент отсутствия на работе = Часы отсутствия на рабочем месте / Фактический фонд рабочего времени
Т=(Во:Фв)*100 (%) ,
где: Во — время отсутствия на рабочем месте (часы);
Фв- Фактический фонд рабочего времени.

Часы отсутствий включают:

Отпуска (как оплачиваемые очередные, так и неоплачиваемые незапланированные)
болезни
прочие неявки, разрешенные законодательством /с разрешения администрации
прогулы
несанкционированные продолжительные отсутствия на рабочем месте

Показатель не включает отсутствия на рабочем месте по причинам , предусмотренные законодательством:
праздничные и выходные дни,
отпуска по беременности, отпуска по уходу за ребенком.
командировки и дни простоя по вине работодателя (напр., в силу временного снижения объемов производства)
Фактический фонд рабочего времени рассчитывается исходя из эквивалента среднесписочной численности.

Почему показатель важен?
1. Сбор статистики по данному показателю на регулярной основе (часы отсутствий, средняя длительность отсутствий по тем или иным категориям персонала, функциям, должностям и пр.) позволяет:

Оперативно управлять численностью персонала;
планировать численность с учетом определенного процента невыходов на работу (в том числе сезонные повышения/снижения);
прогнозировать затраты на вознаграждение сотрудников;
диагностировать проблемы в трудовой дисциплине сотрудников;
качество менеджмента линейных руководителей.

2. Коэффициент отсутствий отражает процент производительного времени, потерянный из-за отсутствия работников на рабочем месте и позволяет оценить соответствующие издержки.

О чем говорят высокие / низкие значения?
В наиболее частой интерпретации высокий уровень абсентеизма представляет собой реакцию персонала на неудовлетворительные рабочие условия. Соответственно, низкие показатели (нижний квартиль значений референтной группы) будут говорить о благоприятных и комфортных условиях труда.

При этом, показатель близкий к нулю может быть следствием злоупотребления методами борьбы с абсентеизмом. Такие методы стимуляции как поощрительные выплаты тем, кто редко болеет или удержания из выплат по больничному, депремирование за прогулы и пр. могут продуцировать «нездоровую» атмосферу (сотрудники начинают выходит на работу в болезненном состоянии, отказываются от отпусков и т.п.).

Нормирование показателя требует анализа данных по отраслевой (релевантной группе сравнения), анализа динамики и дополнительного анализа структуры (типы отсутствий и их соотношение).

10. Средняя стоимость увольнения сотрудника.

Сумма всех расходов связанных с увольнением сотрудника и приемом нового сотрудника на данную должность.

Примерные статьи расходов:

1. Затраты на увольнение сотрудника (затраты на интервью на выходе, на расчет, выходное пособие);
2. Затраты на поддержание рабочего процесса (выплаты совместителям);
3. стоимость найма (затраты на поиск, на собеседование, на тестирование и анкетирование, на финальное обсуждение кандидатуры, оформление сотрудника, спецодежду и другие необходимые для работы атрибуты);
5. Затраты на адаптацию сотрудника
6. затраты на обучение (Стоимость презентационных материалов для нового сотрудника, обучение);
7. потери на вхождении в должность (оплата работы сотрудника в период обучения).

Выводы, ранее проводимых исследований:

Высокая стоимость замены увеличивает роль правильного найма и введения в должность.
Всего 11 % компаний ведут расчеты стоимости замены сотрудников.
Средняя стоимость замены в России составляет примерно 21 % от годового дохода сотрудника.
Косвенные издержки существенно влияют на окончательную стоимость замены.
Оценивать стоимость замены необходимо в комплексе с другими показателями, такими как текучесть кадров, индексация заработных плат, ситуация на рынке труда и т.д.

11. Удержание ключевых сотрудников.

Формула:
У = (Кудерж: Кувол.)*100%,
где: Кудерж – количество удержанных сотрудников;
Кувол. – общее количество сотрудников подавших заявивших об увольнении.

Метрики эффективности процесса рекрутинга.

12. Стоимость закрытия вакансии.

Формула:
Стоимость закрытия вакансии рассчитывается путём сложения всех расходов, потребовавшихся на закрытие вакансии, как прямых, так и косвенных.

Затраты на рекрутинг силами собственного HR подразделения.
1. Публикация вакансии на job-сайтах, доступ к базам резюме.
2. Информационные расходы: реклама на радио, ТВ, баннеры и т.п.
3. Телефонная связь, Интернет.
4. Рабочее время рекрутера/HR-менеджера.
5. Организованное рабочее место.
6. Косвенные расходы связанные с рекрутингом.
7. Другие.

Привлечение рекрутингового агенства:
1. Оплата по договору подбора.
2. Рабочее время рекрутера /менеджера по персоналу.
3. Другие.

Стоимость зависит от используемой рекрутинговой стратегии, от особенностей самого процесса подбора, уровня должности, профессии.

Частные варианты HR-метрики
1. Средняя стоимость закрытия одной вакансии.
2. Средняя стоимость закрытия одной вакансии по профессии/должности/ТОП менеджеров.

По данным исследования SuperJob за 2016 год средняя стоимость закрытия вакансии в России снизилась на 15% и составила 3 900 руб.

Уменьшилась доля компаний, тратящих на закрытие одной вакансии 5 000–10 000 руб. (в 2015 году их было 18%, в 2016 – всего 11%).

В то же время выросло число компаний, стоимость закрытия вакансии в которых находится в диапазоне от 1 000 до 3 000 руб. (35% по сравнению с 24% в 2015 году).

13. Срок закрытия вакансии.

Время, потраченное на закрытие одной вакансии также важно, как и затраты на процесс рекрутинга.
Под ним понимается время от момента появления вакансии в компании до момента, когда кандидат получает и принимает предложение компании о трудоустройстве.

Формула:
Взв = Кд: Кзв,
где: Кд – количество дней работы над заполнением всех имеющихся вакансий за отчетный период;
Кзв – общее количество закрытых вакансий за отчетный период.

Стоит учесть что, срок выхода нового сотрудника отличается от срока закрытия вакансии , так как в этом случае имеется ввиду время, потребовавшееся от момента появления вакансии до момента, когда новый сотрудник вышел на работу.

Расчет срока закрытия вакансии помогает выявить интенсивность, с которой работает менеджер по подбору — сколько дней тратит на поиск одного специалиста.
Какое именно значение считать нормой, определяете Вы как руководитель. Но определяя это, не забудьте учесть, что на подбор разных специалистов требуется разное время.
Одно дело — поиск рядового сотрудника, другое — руководителя подразделения или редкого специалиста. Поэтому будет правильнее, если Вы установите несколько норм — свою для каждой категории сотрудников.

Они перекраивают свои процессы, и одним из изменений должно стать информирование заказчика об ожидаемом сроке подбора еще на этапе подачи заявки на этот самый подбор.

14. Среднее количество заявок на одну вакансию.

Формула:
З = Кз: Кв,
где: Кз – количество поступивших заявок от соискателей;
Кв – количество вакансий за отчетный период.

Показатель позволяет:
— показывает эффективность ваших рекрутинговых каналов
— отражает ваш HR-бренд как работодателя.
— большее количество кандидатов позволяет отобрать более качественного соискателя вакансии, но также увеличивает срок и стоимость подбора.
— ценность вашего предложения на рынке труда.

15. Эффективность процесса рекрутинга.

Формула:
Эр =(Ку: Кк)*100%,
где: Ку-количество кандидатов, которые проходят на следующий этап;
Кк — общее количество кандидатов, проходивших отбор.

На каждом этапе отбора вы кого-то отсеиваете, кто-то отпадает сам - анализ того, по каким причинам именно на данной ступени это произошло, позволит более эффективно выстраивать процесс рекрутинга. Задавать те вопросы, которые отсеивают не подходящих кандидатов, рассказывать о тех принципах работы компании, которые могут кого-то не устраивать, давать тестовые задания раньше, чтобы те кандидаты, которые не хотят их выполнять, сразу были выведены из процесса подбора.

16. Показатель закрытия вакансий.

Формула:
Пзв = (Кзкр: Вр;)*100%,
где: Кзкр – количество закрытых вакансий за отчетный период
Вр – общее количество открытых вакансий

Это актуальная для больших компаний статья аналитики - нужно сравнивать количество только что закрытых вакансий и появившихся, чтобы вновь оценить эффективность рекрутингового процесса. Если в компании открывается небольшое количество вакансий, то значит, что вы всё делаете верно и в компании всё вполне гармонично.

По данному показателю можно оценивать производительность труда менеджеров по подбору, а также планировать их нагрузку, оценивать эффективность процесса найма, проверять, соблюден ли план, который, как правило, устанавливают на определенный период.

17. Источники кандидатов и эффективность рекрутинговых каналов.

Знание источников, которые приносят вам наибольшее количество хороших кандидатов, заметно упрощает процесс рекрутинга. Благодаря аналитике такого типа вы можете сократить расходы на закрытие вакансии.

Анализ эффективности каналов позволит вам использовать только те площадки, которые регулярно позволяют подходящим кандидатам откликаться.

HR метрики по обучению и оценке персонала

18. Коэффициент развития человеческого капитала.

Коэффициент развития человеческого капитала (Development Rate) отношение числа сотрудников, прошедших обучение к среднему за период числу сотрудников.
Формула:
Кр = (Ко: С)*100%,
где: Ко – количество сотрудников прошедших обучение;

19. Расходы на обучение на одного сотрудника.

Формула:
Ро = (Р: С)*100%
где: Р – Сумма расходов на обучение;
С –средняя численность сотрудников.

Расходы на обучение в пересчете на одного сотрудника в среднем составляют 8 000 руб. в год (данные на 2016 г.), расходы на компенсационный пакет – 10 000 руб. в год.

20. Доля сотрудников получивших повышение.

Формула:
Пс = (Кп: С)*100%
где: Кп – количество сотрудников получивших повышение;
С –средняя численность сотрудников.

21. Затраты на оценку (аттестацию) 1 сотрудника.

Формула:
Оз = (Ос: Ср;)*100%
где: Р – сумма расходов на оценку персонала;
С –средняя численность сотрудников.

22. Доля сотрудников прошедших оценку (аттестацию).

Формула:
Ос = (Кп: С)*100%
где: Кп – количество сотрудников прошедших оценку (аттестацию);
С –средняя численность сотрудников.

23. Вовлеченность и удовлетворённость.

Два показателя, которые чаще всего измеряют с помощью опросов. Вопрос их эффективности в мире hr-технологий стоит остро. Ваша задача - найти оптимальный для вашей компании инструмент анализа вовлеченности и удовлетворённости сотрудников. Будете ли вы при этом проводить анонимные опросы или просто беседовать со своей командой - не так уж важно, главное, чтобы ответы были близки к правде.

Уровень удовлетворенности работой
Уровень удовлетворенности работой (Job Satisfaction Index) отношение числа работников, удовлетворенных своей работой к общему числу работников
Анонимное анкетирование — один из самых распространенных методов изучения удовлетворенности работников.

Включают следующие категории вопросов:
— условия труда;
— удовлетворенность от текущей работы/должности;
— удовлетворенность руководителем;
— менеджмент компании;
— корпоративная культура;
— карьерное и личностное развитие.

Позволяет:
— разработать план мероприятий по улучшению условий труда, увеличения вовлеченности и лояльности персонала,
— разработать планы личностного развития персонала и удержания;
— корректировка Work-Life Balance;
— развитие или корректировка корпоративной культуры.

24. Лояльность персонала

Индекс чистой лояльности сотрудников еNPS.

Лояльность сотрудников компании тоже поддается измерению. Ее величина определяется коэффициентом NPS и равна разности между долями работников, довольных компанией, и негативно настроенных.

Индекс eNPS или employee Net Promoter Score - это индекс чистой лояльности сотрудников, позволяющий оценить их удовлетворенность компанией.

Расчет индекса приведен в нашей статье « »

25. Кадровый резерв.

Применяется при планировании роста и ротации персонала, показывает количество сотрудников, способных занять вакантную должность.

Процент вакансий, заполненных кандидатами из резерва (от общего числа вакансий).
Вр = (Рс: В)*100%,
где: Рс – количество сотрудников занявших вакансию из резерва;
В –общая численность открытых вакансий, за период/

26. Удовлетворенность работой HR-отдела.

Очень полезный инструмент, но которым не очень любят пользоваться кадровики — как самодиагностика кадровой службы. Проводится анонимным анкетированием персонала компании.
Компании сами определяет ключевые метрики удовлетворенности работой службы персонала:
Удовлетворенность службой.
Жалобы сотрудников.
Средний срок реакции на обращение и т.п.

27. Расчет окупаемости HR проектов.

Для просчета окупаемости любого HR-проекта мы предлагаем вам использовать простую универсальную формулу окупаемости инвестиций Джека Филлипса, председателя совета директоров ROI Institute Inc (ведущая консалтинговая компания). На сегодня именно ее используют многие лидирующие компании не только в США, Западной Европе, но и в России.

Возврат инвестиций, вложенных в кадровый менеджмент:
ROI = Benefits-Costs: Costs х 100%

Окупаемость любых инвестиций отдела персонала (обозначается как ROI) равна чистой прибыли данного проекта (Benefits-Costs), то есть прибыли за минусом всех затрат, деленной на затраты на данный проект (Costs) и после этого всего умноженной на 100%.

KPI для оценки эффективности системы управления человеческим капиталом.

Всего существует более 300 различных KPI для оценки эффективности различных HR-процессов, но конкретный набор метрик для HR BSC определяется исходя из стратегических целей компании

Наиболее распространенные KPI в HR:

1. Коэффициент текучести персонала:
— коэффициент добровольной текучести
— коэффициент текучести в первый год работы отношение числа уволившихся работников к среднему числу работников за период.

2. Коэффициент закрытия вакансий, отношение числа закрытых вакансий к общему числу вакансий за период.

3. Средний срок закрытия вакансий, отношение суммы дней, прошедших с момента открытия вакансии до выхода кандидата на работу, по всем закрытым вакансиям к общему числу закрытых вакансий за период.

4. Соблюдение бюджета расходов на персонал, отношение суммы фактических расходов на оплату труда работников к запланированной величине.

5. Коэффициент отсутствий на работе, отношением количества дней, пропущенных работниками по каким-либо причинам, к норме рабочего времени за период.

HR прошел долгий путь от традиционного сбора и отслеживания информации о сотрудниках до современного подхода: использование данных, чтобы сделать глубокие аналитические выводы, касающиеся всего бизнеса.

Что такое HR-аналитика?

HR-аналитика является процессом, в котором методы обработки данных и бизнес-аналитики (BA) применяются к обработке HR-данных. Её иногда также называют аналитикой талантов. Кроме того, интеллектуальный анализ данных (data mining) в этом контексте относится к практике изучения баз данных для создания новой информации.

У HR-аналитики существуют две основные цели: предоставление инсайтов (неизвестной ранее информации), и определение ключевых данных.

Первая цель состоит в предоставлении организации информации о ее собственных операциях, которая может помочь в эффективном управлении сотрудниками. Это инсайты, которые могут обеспечить эффективное достижение бизнес-целей компании.

Вторая ключевая функция HR-аналитики: помогать идентифицировать данные, которые организация должна сохранять. Кроме того, она предоставляет модели для прогнозирования различных способов, которыми организация может получить оптимальную отдачу от инвестиций (ROI) в свой человеческий капитал.

В целом, HR-аналитика ориентирована на то, чтобы максимально использовать огромные объемы данных о человеческих ресурсах, которые собирает большинство организаций. В компаниях часто имеется множество данных, таких как демографические данные сотрудников, учебные записи и т.д., и анализ может извлечь из них важные знания.

Ниже приводится более подробная информация о HR-аналитике:

Почему Вашей организации следует работать с HR-аналитикой?

Кадровые решения часто основаны на профессиональных инстинктах и интуиции. Найм, например, часто зависит от личного контакта, который рекрутеру удалось или не удалось установить с кандидатом. Проблема с “инстинктами” и интуицией состоит в том, что они могут нормализовать плохие практики.

Таким образом, несправедливость на работе может остаться незамеченной. Наглядным примером этого является разрыв в оплате труда между мужчинами и женщинами. Организации могут думать, что они платят одинаково, если они не изучают фактические данные.

HR-аналитика может помочь повысить производительность и предсказать наиболее успешные модели. Это устраняет большую часть человеческих ошибок при принятии решений. Например, улучшение управления рабочей нагрузкой может быть более эффективным, когда используются данные, показывающие, какие подразделения или группы уже несут чрезмерную нагрузку, а какие могут позволить себе брать на себя больше обязанностей.

Что более важно, HR-аналитика доказала, что она способствует росту компании. Training Zone сообщает о результатах повышения производительности одной компании, которая использует HR-аналитику для улучшения процесса найма. Благодаря анализу данных компания заметила, что традиционные ключевые показатели - образование и рекомендации - не оказывали большого влияния на производительность кандидата в продажах. Фактически, ключевыми оказались такие показатели, как опыт продаж на большие суммы и способность работать в неструктурированных обстоятельствах, которые действительно способствовали повышению эффективности продаж. Когда компания внедрила эти кадровые аналитические данные в найм персонала, продажи компании выросли на 4 миллиона долларов в следующем же году.

В других исследованиях были сделаны аналогичные выводы в отношении важности HR-аналитики для общей эффективности компании. Исследование, проведенное MIT и IBM, показало, что более высокий уровень использования HR-аналитики мог бы дать:

• Увеличение продаж на 8%;
• Увеличение чистого операционного дохода на 24%;
• На 58% выше объем продаж на сотрудника.

Основные способы использования HR-аналитики

Области приложения HR-аналитики обширны, и показатели, на которых стОит сфокусироваться, для организации зависят от отрасли, а также от характера бизнеса.

Вот несколько примеров возможных ключевых показателей:

• коэффициент увольнений,
• время найма,
• уровень текучести для разных групп персонала (первый год, пять лет и т.д.),
• доход на сотрудника.

Приведенные выше показатели и другие подобные данные могут использоваться для повышения эффективности бизнеса. Ключевыми областями, в которых данные могут помочь, являются:

Рекрутинг - HR-аналитика может предоставить ответы на вопросы о поиске идеальных для этого бизнеса кандидатов. Например, как показал вышеприведенный пример компании, данные могут использоваться для идентификации качеств тех кандидатов, которые приносят лучшие результаты. Вы можете сопоставить данные кандидатов, которые в конечном итоге остались в компании, и найти среди них общие знаменатели.

Здоровье и безопасность - HR-аналитика может лучше выявлять проблемные области, связанные со здоровьем и безопасностью. Данные могут указывать на роли, места работы и другие подобные факторы, которые имеют самый высокий уровень несчастных случаев.

Удержание сотрудников - благодаря данным вы также можете узнать больше об удержании сотрудников. Вы можете использовать HR-аналитику для выявления аспектов, которые увеличивают вовлеченность сотрудников.

Разрывы в талантах - данные могут выявить наличие пробелов в организации. Например, некоторые отделы могут иметь более высококвалифицированных работников, чем другие, и это может мешать общей работе компании.

Коэффициент увольнений - сколько сотрудников увольняется в течение определенного периода по отношению к общему количеству персонала? Эффективность продаж - HR-аналитика может помочь разобраться в деталях того, как повысить показатели продаж. Вы можете заметить, что определенный талант помогает сотрудникам работать лучше или что определенные учебные программы дают немедленную отдачу с точки зрения продаж.

Пять вызовов HR-аналитике

Прежде чем перейти к начальным этапам внедрения HR-аналитики, стоит рассмотреть некоторые основные проблемы, которые при этом возникают. При разворачивании HR-аналитики в вашей организации важно найти способы решения следующих пяти задач.

Задача 1: поток данных

Чем больше информации собирает ваша организация, тем труднее ее использовать, если это необходимо. Большое количество данных не приводит автоматически к хорошим результатам. Чтобы добиться успеха, необходимо иметь способность применять правильные методы аналитики.

Если ваш HR-отдел соберет много данных без применения правильных аналитических подходов, вы получите просто много данных. Чем их больше, тем труднее делать ценные предположения.

Например, показатели по всем метрикам, которые вы собираете, должны быть правильно определены и классифицированы. Вы должны определить вопросы, которые хотите решить своими данными, а не просто их собирать, чтобы были.

Задача 2: качество данных

Помимо сбора нужного объема данных, вам также необходимо убедиться, что вы уделяете достаточное внимание их качеству. Поток данных может быстро привести к получению данных низкого качества, поскольку вы не создаете значимых связей между различными наборами данных.

Важно гарантировать качество данных, сосредоточившись на обеспечении их целостности и сохранности. Проблема многих организаций заключается в том, что данные, используемые в HR-аналитике, могут поступать из разных подразделений организации и, следовательно, быть слишком разными, что приводит к проблемам. Некоторые данные могут быть проигнорированы, отброшены, потеряны или наборы данных не могут быть объединены, что приведет затем к неадекватному анализу.

Задача 3: низкие аналитические навыки в большинстве HR-подразделений

Для того чтобы HR-аналитика преуспела, команда, стоящая за ней, должна обладать знаниями как в области человеческих ресурсов, так и в области анализа данных. Но найти руководителей HR, которые также компетентны в анализе данных, может быть затруднительным.

По словам Элизабет Крейг (Elizabeth Craig), научного сотрудника Accenture Institute for High Performance, едва ли найдется сотрудник, достаточно подготовленный для HR-аналитики. Кроме того, Крейг рассказала data-informed.com, что некоторые инструменты анализа данных требуют специальных ИТ-навыков, что добавляет давления при поиске нужных людей.

Проблема выглядит еще большей из-за того, что только 6% глобальных HR-команд чувствуют уверенность в своих навыках использования аналитики. Кроме того, только 20% полагали, что использование данных в их организации достоверно и достаточно надежно, чтобы принимать решения.

Задача 4: частое отсутствие поддержки HR-аналитики со стороны руководства

HR-аналитика еще не стала одним из основных процессов для многих компаний, и часто отсутствует поддержка со стороны руководства. Но для того, чтобы процесс работал, HR-подразделения должны убедить руководителей компании в преимуществах использования аналитики.

Эта поддержка важна, поскольку она обеспечивает доступ к ресурсам, так как внедрение правильной системы HR-аналитики не дёшево. Она также может обеспечить лучший доступ к данным в разных отделах. Чтобы убедить руководителей, HR-подразделения должны сосредоточиться на выявлении возможностей максимальной рентабельности инвестиций даже на начальном этапе.

Задача 5: HR-аналитика стоит дорого, а рентабельность инвестиций часто не видна

Наконец, организации должны быть осведомлены о затратах. Диапазон цен аналитических инструментов так же разнообразен, как и доступность инструментов. Согласно статье на data-informed.com стоимость платформы может варьироваться от «400 000 до 1,5 млн. долларов для компании с 5000 штатных сотрудников».

Кроме того, в смете не учтены увеличения расходов, с которыми организации могут столкнуться при найме новых сотрудников для реализации программ или обучения существующих сотрудников навыкам использования аналитики.

Кроме того, рентабельность инвестиций в HR-аналитику является не очень ощутимой. Это объясняется тем, что выигрыш от внедрения результатов аналитики может быть у разных подразделений и в течение длительных периодов. Например, улучшения удержания сотрудников станут очевидными не сразу.

Задача состоит в осознании того, что стремление к более дешевой платформе HR-аналитики не всегда дает большую экономию. Недостаток программного обеспечения и инструментов может привести к неэффективным и неполным результатам, что, в результате, не создаст достаточно высокую ROI для обоснования инвестиций.

Пять первых шагов при внедрении HR-аналитики

Если ваша организация хочет внедрить HR-аналитику, каков правильный путь? Ниже приведены пять шагов, которые могут помочь вашей организации начать процесс.

Шаг 1. Определение бизнес-вопросов, которые вы хотите решить

Первое и самое важное - это определить бизнес-вопросы, которые вы хотите решить. Вы не можете начать сбор данных, а затем просто посмотреть на него, чтобы найти взаимосвязи.

Определите проблемы, которые вы хотели бы улучшить в секторе HR. Например, это могут быть вопросы, связанные с разнообразием рабочих мест, повышением уровня удержания сотрудников, измерением количества денег, потраченных на обучение, или лучшего понимания причин отсутствий на рабочем месте. Существует несколько простых вопросов, с которых вы должны начать, прежде чем двигаться дальше.

Например, представим, что вы хотите разобраться, как HR влияет на такие вещи, как прибыль вашей компании.

После того, как вы соберёте общую информацию, связанную с персоналом, которую вы хотели бы изучить подробнее, нужно начать с определения необходимых показателей для решения этих проблем. Вот некоторые HR-показатели, которые показывают эффективность работы HR-подразделения:

• Время найма - сколько времени занимает заполнение вакансии, а также время, необходимое кандидату, чтобы принять предложение и стать сотрудником?
• Степень текучести кадров - сколько сотрудников уходит после первого года, пяти лет и так далее?
• Кадровое разнообразие - каковы проценты, когда речь идет о женщинах, мужчинах, религиозных и этнических группах?
• Доход на сотрудника, среди занятых полный рабочий день - каков доход, получаемый за полный рабочий день?
• Сумма оплаты за сверхурочную работу - насколько высока оплата за сверхурочную работу и как часто она осуществляется?
• Соотношение между постоянными и временными работниками - сколько сотрудников занято неполный рабочий день по сравнению с полной занятостью?

Шаг 2: Определение данных, которые отвечают на приведенные выше вопросы

Когда у вас появятся вопросы и проблемы, вы можете начать определять данные, необходимые для ответов или их решения.

Во-первых, ваше внимание должно быть сосредоточено на данных, связанных с персоналом, которые уже хранятся в вашем подразделении. Сюда входит информация о найме, эффективности и преемственности. Ваше подразделение уже должно контролировать эти наборы данных.

Во-вторых, вам придётся начать собирать данные о таких вещах, как вовлеченность, опросы и интервью. В зависимости от уровня сбора данных в вашей организации вы, возможно, уже имеете механизмы сбора этих данных.

Наконец, вам нужно расширить сбор данных на другие бизнес-системы и департаменты. Вы должны начать сбор важных финансовых показателей и исследований рынка. К ним относятся такие вещи, как оборот, эффективность продаж, деньги, потраченные на исследование рынка и обучение.

Шаг 3. Внедрение ETL: извлечение, обработка и загрузка (extraction, transformation and loading)

Как уже было сказано выше, HR-департамент должен работать в тесной связи с ИТ-отделом, поскольку для определенного программного обеспечения и извлечения данных могут потребоваться специализированные аналитические навыки. Поэтому неплохо приступить к реализации более тесных связей между этими двумя отделами.

Частью этого процесса является реализация ETL: извлечение, обработка и загрузка. Существуют инструменты, которые можно использовать для автоматического осуществления этого процесса. Например, IMB WebsphereDataStage и Cognos Data Manager, или Microsoft SQL Server Integration Services являются одними из самых популярных опций. Хотя не технические сотрудники могут использовать эти платформы, может быть полезно попросить ИТ-отдел о помощи.

Этот процесс по существу позволяет извлекать необходимые данные из источников, которые вы определяете, преобразовывать их в правильный чистый и согласованный формат и загружать в вашу аналитическую платформу, которая будет использоваться для анализа.

Шаг 4. Интеграция результатов в бизнес-операции

Когда ваш анализ данных начинает генерировать результаты, вам нужно приступить к осуществлению изменений. Например, если вы сосредоточились на изучении разнообразия рабочей силы, а ваши данные показывают, что вы не получаете достаточно заявок от этнических меньшинств, вы можете начать менять свою стратегию найма.

Кроме того, вам необходимо установить связь между HR-данными и другими бизнес-показателями. Например, сокращение сверхурочной работы персонала может напрямую коррелировать с производительностью и рентабельностью. Отчет KPMG “People are the Real Numbers” рассказывает о важности этих связей на примере отсутствия персонала на рабочих местах и экономической эффективности.

«Хотя полезно отслеживать пропуски в разных регионах или по сравнению с предыдущими годами, но если HR также сможет показать, что уменьшение отсутствий на рабочем месте положительно коррелирует с производственной эффективностью, тогда руководство увидит реальную ценность HR», - говорится в отчете.

Шаг 5. Осуществление регулярного анализа

Наконец, HR-аналитика должна выполняться регулярно, иначе в большинстве случаев она будет неактуальной. Для того, чтобы воспользоваться её преимуществами, необходимо внедрить регулярный процесс.

Например, вы определили проблему, с которой хотите разобраться с помощью данных, выполнили анализ и нашли ответ. После того, как вы внедрите решения своей проблемы, вам необходимо регулярно возвращаться к ней, чтобы проверить, что происходит с изменения и не возникли ли новые проблемы.

Заключение

HR-аналитика является неотъемлемой частью управления данными, и ее внедрение может дать положительную отдачу для любой организации. Но, как было показано выше, управление, анализ и интерпретация данных не просты, и организациям необходимо подходить к “человеческой” аналитике по одному шагу за раз.

Ключ к успешной HR-аналитике основан на понимании того, что не размер измеренных данных приводит к результату, а скорее влияние данных на принятие решений в организации. HR-аналитика не должна рассматриваться как необходимая только для HR-подразделения, а скорее как нечто, что может создать ценность для всей организации.

• Корпоративная культура

Ключевые слова:

1 -1

Продолжаем наши публикации по следам конференции HR-Аналитика, на которой побывала наш спецкор Оксана Рыбакова. В прошлом выпуске своими рекомендациями о методике разработки и внедрения проектов, связанных с большими данными, с нами поделился Арам Фомичев, руководитель направления аналитики Лаборатории «Гуманитарные технологии».

Сегодня эту тему продолжает Татьяна Конева, директор по персоналу компании Hoff своим докладом «HR-аналитика. Как говорить с бизнесом на одном языке».

О КОМПАНИИ HOFF

ВНЕДРЕНИЕ HR-АНАЛИТИКИ

• Производительность персонала росла
• Доля затрат (из общих расходов компании) на персонал падала

МЕТРИКИ C&B

• Динамика доли ФОТ от выручки в разбивке по бизнес юнитам (БЮ);
• Динамика производительности в рублях и в штуках LFL (период 2016/2017) в разбивке по БЮ, %. Здесь важно отслеживать производительность и в денежном эквиваленте, и в штуках, так как бывает, например, такое, что производительность в рублях растет, а в штуках остается на прежнем месте или падает. Это не что иное, как инфляция;
• Динамика текучести персонала, %;
• Увольнения сотрудников в разбивке по причинам увольнения.

Этот параметр важно анализировать вместе с бизнесом и задавать вопросы. Например, как может быть причина «не справился с работой» выше на промежутке от 6 месяцев до 1 года, чем в предыдущие периоды? То есть до этого времени сотрудник справлялся, а потом что-то случилось.

МЕТРИКИ T&D

Норма в 25% от количества сотрудников бизнес-юнита отражена на втором графике желтой линией. Туда попадают следующие категории сотрудников:

• На испытательном сроке;
• Прошедшие новый тренинг;
• «Завалившие» тайного покупателя;
• Те, на кого поступили жалобы.

Отдельно мы оцениваем знания после каждого тренинга. Если сотрудники в среднем показывают уровень знаний по любому из тренингов меньше 90%, мы анализируем причины с целью повышения эффективности данного тренинга.

И аналогично ведется аналитика по каждому тренеру

МЕТРИКИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА

На втором графике тоже есть повод для обсуждения с руководителями. Если норма закрытия вакансии 14 дней для направления «мебель», и у всех более-менее приближенные к этому параметру показатели, а один магазин выпадает, то тут возникают вопросы.

Все метрики доступны для всех руководителей. Они их могут загрузить из BI (это программы, позволяющие анализировать большие данные и выводить данные на дашборды) на свои планшеты и телефоны). Пока отслеживать можно не в режиме «онлайн», но мы идем к этому.

В конце своего выступления Татьяна призвала коллег делиться информацией для внедрения в своих компаниях самых лучших практик управления персоналом .

А теперь несколько иная точка зрения от директора по персоналу Метриум групп, Анны Тимушевой. Она закрывала первую сессию конференции докладом «HR-аналитика в Метриум. Путь к успешному решению бизнес задач».

Анна так же, как и Татьяна, пришла к выводу о необходимости внедрения в компании HR-метрик. Сотрудники ее департамента самостоятельно (без привлечения внешних провайдеров) выбрали необходимые показатели для мониторинга. Их получилось около 15.

Но бизнес воспринимал эти показатели примерно вот так

И поэтому Анна пришла к следующим выводам:

• Систему нужно упрощать;
• Она не должна быть статична и каждый раз должна меняться под разные задачи бизнеса;
• Данные нужно обязательно визуализировать!

Все сотрудники отдела продаж оцениваются по количественным (выполнение личного и командного плана продаж) и качественным (оценка компетенций методом 360 градусов) параметрам. А для тех сотрудников, которые планируются к переводу на более высокие должности, дополнительно проводится оценка поведения по методике DISC и оценка знаний.

Резюмируя первую часть конференции, можно отметить несколько ключевых моментов.

• Данные обязательно нужно визуализировать. Так они, во-первых, лучше воспринимаются бизнесом, и во-вторых, можно не создавая огромных нечитабельных отчетов показать много полезной информации для решения текущих и будущих задач.
• Не стоит внедрять аналитику только ради аналитики. Каждая метрика должна быть направлена на решение той или иной проблемы или служить индикатором отсутствия проблем. После каждого сеанса мониторинга должен быть разработан план улучшения ситуации.
• Данные для аналитики должны быть качественными и подбираться в зависимости от того, на решение какой проблемы они направлены.

Желаю вам успехов в HR-исследованиях,
ваша Оксана Рыбакова