HR аналитика включает в себя различные методы анализа и обработки данных, необходимых для увеличения эффективности работы служб. Более подробно по теме - в материале статьи.
Из статьи вы узнаете:
Что такое HR аналитика
HR аналитика - процесс, в котором методы обработки информации и бизнес-аналитики (BA) используются для оценки HR-данных. Ее нередко называют и аналитикой талантов. Интеллектуальный анализ данных (data mining) относится к практике изучения баз для создания новой информации. При этом существует несколько основных целей: предоставление инсайтов и определение ключевых параметров.
Особенности целей:
- Первая цель состоит в предоставлении информации о собственных операциях компании, которая помогает управлять работниками. Инсайты могут обеспечить эффективное достижение целей.
- Вторая ключевая функция: помогает идентифицировать сведения, определить оптимальные показатели эффективности HR службы, которые фирма должна сохранять. Она предоставляет модели для прогнозирования способов, которыми компания может получить высокую отдачу от инвестиций (ROI) в человеческий капитал.
Задачи HR аналитики - максимально эффективно использовать объемы данных о человеческих ресурсах , собираемых большинством компаний. В фирмах часто имеются такие данные, как демографические параметры сотрудников, записи об учебе и т.д. Детальный анализ позволяет извлечь из них важные знания, которые помогут в дальнейшей работе.
Скачайте документы по теме:
В последнее время ряд компаний использует большие данные в HR, когда большой объем сведений структурируется и помещается в таблицы. В этом случае приходится задействовать специальные программы, позволяющие проводить расчеты и выполнять анализ. Методы рационально применять, если в организации трудится более 1000 человек.
Зачем определять HR показатели
Кадровые решения нередко основаны на профессиональных инстинктах, а также интуиции, что нужно учитывать, определяя HR показатели. Найм часто зависит от контакта, который рекрутеру получилось или нет установить с кандидатом на должность. Проблема с инстинктами и интуицией заключается в том, что могут прижиться плохие практики. Например, несправедливость может остаться незамеченной. Наглядным примером считается разрыв в зарплате между женщинами и мужчинами. Руководители могут думать, что платят одинаково, если не изучат точные данные.
HR аналитика помогает повысить производительность труда , предсказать успешные модели. Это устраняет часть ошибок при принятии решений. Например, управление нагрузкой будет более эффективным, когда применяются данные, показывающие, какие именно подразделения или группы уже сейчас несут чрезмерную нагрузку, а какие лишь позволяют себе брать больше обязанностей.
Экспертами доказан тот факт, что аналитика способствует быстрому росту организации. Исследования, проводимые MIT и IBM, показали, что высокий уровень использования HR аналитики может дать: увеличение продаж, чистого операционного дохода, объема продаж на работника.
Основные области применения HR аналитики
Области аналитики обширны, а показатели, на которых нужно сфокусироваться организации, зависят непосредственно от отрасли, характера бизнеса.
Вот несколько примеров ключевых HR показателей:
- коэффициент увольнений в организации;
- время найма работников;
- уровень текучести кадров для разных групп;
- доход на специалиста.
Приведенные показатели и прочие подобные данные используются для повышения эффективности бизнеса . При этом ключевыми областями, в которых сведения могут помочь, считаются:
Рекрутинг - аналитика предоставляет ответы на вопросы о поиске идеальных кандидатов на открытые вакансии. Например, сведения используются для идентификации качеств кандидатов, приносящих лучшие результаты. Кроме того, можно сопоставлять данные претендентов, которые остались в организации, найти среди них одинаковые знаменатели.
Здоровье и безопасность - HR аналитика позволяет выявлять проблемные области. Данные указывают на роли, а также места работы и иные подобные факторы, имеющие высокий уровень несчастных случаев.
Удержание работников - благодаря сведениям можно узнать больше об удержании специалистов, представляющих ценность для организации. Вы можете использовать HR аналитику для определения аспектов, увеличивающих вовлеченность кадров .
Разрывы в талантах - сведения способствуют выявлению пробелов в компании. Например, некоторые отделы имеют более квалифицированных сотрудников, чем остальные, а это может сильно мешать общей работе организации.
Эффективность продаж - это направление HR аналитики помогает разобраться в деталях, как повысить показатели. Можно заметить, что определенный талант помогает работать лучше, а программы дают немедленную отдачу.
Анализ HR показателей эффективности
В каждой организации время от времени должен проводиться анализ HR показателей эффективности, чтобы своевременно выявлять имеющиеся проблемы. Особенно часто его необходимо осуществлять в кризис, когда нужно сократить расходы с минимальным воздействием на коллектив, а вернее его лояльность и мотивацию.
Показатель № 1.
Показатель №1. Соблюдение бюджета на работников
Этот показатель HR аналитики всегда используют в организациях, где работу оценивают с помощью KPI . Рассчитывается он следующим образом:
Сб = Зф: Зп × 100%, где:
- Сб - основной показатель соблюдения бюджета ;
- Зф - фактические затраты на сотрудников компании;
- Зп - плановые затраты на специалистов.
Если отмечается, что бюджет превышен, расходы на оплату труда все равно сокращайте в последнюю очередь. А вот, к примеру, затраты на соцпакет снижайте смелее. К расходам на обучение персонала подходите дифференцированно, применяя методы HR аналитики. Выделите те, которые урезать нежелательно, и те, которыми можно пожертвовать. Скажем, на «Повышение профессионально-квалификационного уровня» нужно запланировать средства. А теоретические семинары общего плана финансируйте, когда такое обучение действительно необходимо.
Показатель № 2.
Текущая финансовая отдача от расходов на сотрудников
Эи = Оп: Зф, где:
- Эи - показатель эффективности вложений в работников;
- Оп - объем производства, рассчитываемый в денежном эквиваленте;
- Зф - фактические финансовые затраты на сотрудников.
Вы увидите, сколько именно продукции производит фирма на каждый затраченный рубль на персонал. Формулу легко корректировать, учитывая специфику отрасли компании. Если в компании HR влияет на издержки производства, а также на продажи, лучше установить KPI, который привязан к валовой прибыли. В этом случае HR аналитика будет привязана к несложным подсчетам. Формула расчета следующая:
Эи = (Пв - Зф) : Зф, где:
- Эи - основной показатель эффективности инвестиций в сотрудников;
- Пв - валовая прибыль;
- Зф - фактические затраты на работников.
Показатель № 3.
Производительность труда
Этот параметр показывает, сколько именно продукции приходится на одного работника. Чем выше показатель, тем лучше. Рассчитывается он так:
Пт = Оп: Тз, где:
- Пт - производительность труда работников;
- Оп - объем производства;
- Тз - трудозатраты
Для простоты расчетов замените трудозатраты среднесписочной численностью сотрудников, если предположить, что они все отработали одинаковое количество дней в конкретный период. HR аналитик должен учитывать все нюансы, вносить данные в отчетные документы, чтобы в последующем вычислить параметры.
Показатель № 4.
Текучесть кадров
Текучесть кадров позволяет оценивать труд всей службы и HR-директора в частности. Формула расчета текучести выглядит так:
Тк = Су: Со × 100%, где:
- Тк - точный показатель текучести ;
- Су - число уволенных работников;
- Со - общее среднесписочное количество сотрудников.
Следите, не превышают ли затраты на замену специалиста цену, которую платите, чтобы удержать его. Если превышают, то текучесть среди уникальных специалистов может обернуться для компании ростом затрат на подбор. Как этого избежать? Выделите группу риска среди сотрудников. Как правило, это ключевые менеджеры компании. Теперь превратите неконтролируемую текучесть в управляемую.
В группе риска выявите самых нелояльных людей, которые могут покинуть компанию. Заранее подыскивайте им замену. Анализируйте рынок труда и приглашайте специалистов схожего уровня квалификации на собеседование. В конце спрашивайте, будет ли кандидат готов занять позицию, когда та освободится.
Показатель № 5.
Уровень абсентеизма
Абсентеизм - отсутствие специалистов на местах в рабочее время. Не важно, по уважительной причине или из-за прогулов, но аналитик должен подсчитывать их. Если показатель высокий, персонал не стремится выполнять обязанности качественно. Рассчитывается он следующим образом:
Ап = Дор: До × 100%, где:
- Ап - показатель среди персонала;
- Дор - количество дней отсутствия;
- До - общее число дней в периоде.
Показатель № 6.
Удовлетворенность людей работой
Измеряйте удовлетворенность с помощью опроса. Формула такая:
Лп = Сл: Со × 100%, где:
- Лп - показатель лояльности работников;
- Сл - количество лояльных специалистов;
- Со - общее число опрошенных лиц.
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»
Выполнила студент Высшей Школы Экономики Екатерина Билан.
Екатерина, наверное, даже не представляла, когда переводила, что ее перевод будет прочитан тысячами HR специалистов в России))
Итак
Вопросом о том, что же такое HR-аналитика задавались множество HR-специалисты, которые, собственно, хотят начать с этой аналитикой работать. В этой статье мы объясним, что же такое HR-аналитика и объясним, как она будет работать в будущем.
Что такое HR-аналитика?
Аналитика в сфере кадровых ресурсов – это анализ проблем с персоналом в организациях. К примеру, можете ли Вы ответить на следующие проблемы касаемо своей организации?
- Насколько высок годовой оборот ваших сотрудников?
- Сколько нежелательных потерь несёт ваша текучка кадров?
- Знаете ли Вы, какие сотрудники наверняка покинут вашу организацию в этом году?
На эти вопросы можно ответить только с помощью HR-аналитики. Большинство HR-профессионалов могут легко ответить на первый вопрос. Однако, ответить на второй вопрос уже труднее.
Для ответа на второй вопрос вам нужно объединить два разных источника данных. Чтобы ответить на третий, вам нужно подробно проанализировать HR данные.
HR отделы уже давно собирают огромное количество данных о персонале, при этом эти данные зачастую оказываются неиспользованными. Как только организации начинают анализировать проблемы, касающиеся их кадров, используя эти данные, они начинают заниматься HR- аналитикой.
Научное определение HR-аналитики
В чем заключается научное определение HR-аналитики? HR-аналитика определяется как «систематическое выяснение и количественная оценка факторов, влияющих на результат бизнеса» (Heuvel & Bondarouk, 2016).
Другими словами, этот подход, основанный на данных HR.
За последние 100 лет управление персоналом, прежде всего, развивалось в основном от направления операциональной дисциплины к стратегической. Популярность термина «Стратегическое управление человеческими ресурсами» (SHRM) как раз-таки демонстрирует это. HR-аналитика – подход, основанный на данных, соответствует этому развитию.
Вместо того, чтобы полагаться на интуицию, аналитика предоставляет возможность HR-специалистам принимать решения, основанные на данных. Кроме того, аналитика помогает проверить эффективность кадровой политики и различных мероприятий.
Как HR-аналитика помогает в управлении персоналом?
Так же, как и маркетинговая аналитика изменила сферу маркетинга, HR-аналитика меняет сферу управления персоналом. Что открывает такие возможности HR:
- Принимать более удачные решения с использованием данных
Обычное хранение записей не представляет стратегической ценности. По словам Карли Фиорины: «Цель состоит в том, чтобы превратить данные в информацию и информацию в понимание». Это также применимо к HR.
Это позволяет HR трансформироваться в отдел, который участвует в принятии решений на стратегическом уровне. На рисунке ниже показано, как это работает на практике.
Чтобы начать работу с аналитикой HR, вам необходимо объединить данные о персонале из разных информационных систем. Например, когда вы объединяете свое исследование взаимодействия с вашими (финансовыми) данными о производительности, вы можете измерить влияние участия сотрудников на финансовые показатели различных магазинов, отделов или других подразделений.
Подбор, выбор, управление производительностью, обучение и развитие, а также управление последовательностью будут меняться в зависимости от понимания, полученного от аналитики персонала. (корявости)
Представьте, что вы можете предсказать, какие новые сотрудники будут на высоких должностях через два года. Или вы сможете предсказать, какие новые сотрудники покинут вашу организацию через год. Способность предсказывать данную информацию изменит процедуру найма и выбора подходящего решения.
Если вы хотите узнать больше о том, как данные могут менять методы найма, ознакомьтесь с книгой «Правила работы». В этой книге Laszlo Bock, исполнительный директор по производству в Google, описывает, как методы найма изменились в Google после того, как сотрудники проанализировали свои данные по набору персонала.
Как начать работу с HR-аналитикой?
Обычно организации начинают задавать простые вопросы, такие как: «Какие мои сотрудники имеют более высокий потенциал?». Применяя простые статистические методы для кадровых данных, компании могут находить и доказывать связь между способностями людей и тем, как работает бизнес. Таким образом, аналитика помогает компаниям отслеживать прогулы, оборот, выгорание, производительность и многое другое.
Аналитика делает HR даже больше, чем захватывающим. Представленные ею сведения будут определять, как работают предприятия и как принимаются стратегические решения.
Кроме того, если вы знаете, что заставляет ваших сотрудников действовать, вы можете создать лучшую рабочую среду, взрощать лучших менеджеров и точно создавать превосходную производительность. Кроме того, если вы можете предсказать, какие сотрудники, скорее всего, покинут компанию, вы сможете участвовать в гораздо более эффективном управлении преемственностью и стратегическом планировании рабочей силы. Заметным примером компании, которая делает именно это, является Credit Suisse.
После того, как Вы поставили перед собой интересующий Вас вопрос, вы должны выбрать данные из разных систем. Это приведет Вас к понимаю.
Не все вопросы одинаково интересны. Вот почему вы должны задавать вопросы о вещах, которые вы можете изменить. Например, вы не можете (легко) изменить пол сотрудника. Тем не менее, вы можете повлиять на ваши стили управления и уровни взаимодействия. Задавая правильные вопросы, вы можете получить информацию о возможных действиях.
Как HR-аналитика формирует бизнес?
Вы можете себе представить, что аналитика HR потенциально имеет огромное значение для организации. Однако эти примеры - это только начало. Организации с высокоразвитыми возможностями кадровой аналитики могут начать измерять влияние кадровой политики на бизнес.
Применяя комплексный статистический анализ, . Это дает возможность менеджерам оценивать влияние деятельности и политики в отношении кадровых ресурсов с точки зрения финансовых показателей.
Измерение влияния HR на производительность было названо «святым граалем» аналитики HR (Lawler III, Levenson & Boudreau, 2004). Это самый мощный способ для HR повысить стратегическое влияние. Это позволяет организациям активно отслеживать и прогнозировать, какая политика ведет к улучшению индивидуальных и организационных характеристик.
Это может повлиять как на стоимость, так и на доходную сторону бизнеса.
Знание влияния кадровой политики так же поможет стать HR-специалистам настоящими стратегическими партнерами. До сих пор HR-специалист характеризовался как слабый и бесполезным, в отличие от тех же продажников. Однако, HR-аналитика может изменить это. Это помогает HR полностью согласовать свою стратегию с бизнес-целями и точно оценить ценность, которую он добавляет к бизнесу.
Итак, что такое HR-аналитика? Это об идентификации людей, которые благополучно влияют на Ваш бизнес и работают над догадками людей, находящихся в управлении компанией. Это будущее HR. Или, говоря словами Эдвардса Деминга: «Без данных вы просто другой человек с мнением».
HR-политика напрямую зависит о стратегии развития, которую выбрала компания, а инструментом оценки ее эффективности будет разработанная система HR-метрик.
Какие HR-метрики важно измерять в компаниях, какие показатели признаются наиболее информативными, как организовать HR-аналитику в компании и другие ценные рекомендации эксперта Валерии Чернецовой, руководителя консалтингового направления Аналитического центра НR Data.
Аналитика по результатам работы любого подразделения необходима для создания целостной картины эффективности работы организации, для выработки дальнейших управленческих решений. И на сегодняшний день ни у кого не вызывает сомнения, что аналитике HR-подразделений отводится особое место.
Следует сразу отметить, что не существует эталонного набора HR-метрик, который может быть применен в полном объеме в любой компании. Очевидно, что в каждой отдельной компании это будет свой индивидуальный набор.
Наиболее распространенными метриками, которые используются сейчас, являются метрики, оценивающие процессы подбора и адаптации персонала, обучения и оценки сотрудников, карьерного и организационного развития, мотивации и удержания ценных сотрудников и прочее.
Но если для специалистов по управлению персоналом это инструменты ежедневной работы над совершенствованием внутренних HR-процессов, то для ТОП-менеджмента необходимо представить набор стратегических макрометрик, оценивающих окупаемость инвестиций в персонал и видимую корреляцию с другими бизнес-показателями (ROI).
С чего начинать?
Если HR-специалисту предстоит организовать HR-аналитику в компании, начинать стоит с малого и постепенно двигаться дальше. Определитесь с основными задачами HR-политики и подберите HR-метрики, которые соответствуют этим задачам. Определите, с какой периодичностью вы будете снимать результаты. Крайне важно согласие топ-менеджмента считаться с данными HR-аналитики: если данные показывают, что в компании увеличивается текучесть, значит, следует разрабатывать меры по ее снижению.
НR-специалистам небольших компаний, которые только приступают к разработке HR-стратегии, мы рекомендуем ограничиться набором метрик, оценивающих основные HR-процессы, уже задействованные в компании (например, найм и адаптация персонала).
По мере роста компании и спектра HR-задач будут появляться новые требования и процессы, а соответственно и новые метрики (удержание, обучение, оценка, развитие сотрудников и так далее).
Основные метрики, которые вам понадобятся, сосредоточены в трех плоскостях: время, цена и качество.
Большинство HR-метрик рассчитываются по стандартным формулам, которые легко найти в интернете. Но иногда метрики приходится адаптировать под задачи компании.
Приступая к работе с HR-метриками, классифицируйте персонал: составьте список ключевых должностей или их групп. Очевидно, что для каждой компании это будет свой список, отражающий специфику бизнеса.
Каждой HR-метрике в этом случае будет соответствовать набор/ массив данных, отражающих ситуацию для конкретных ключевых позиций или их групп.
Например, метрики «время подбора» и «стоимость подбора». С одной стороны они оценивают эффективность рекрутмента в вашей компании, с другой -дают информацию о ситуации на рынке труда с наличием тех или иных специалистов, динамику ее изменения. Это уже позволяет перейти к прогнозной аналитике - вы сможете оценить финансовые затраты на будущий подбор, оценить риски/убыток/выгоду в связке с другими бизнес-задачами, учитывая рыночную ситуацию
Рассмотрим такую задачу, как удержание ценных сотрудников.
Согласно результатам многочисленных исследований, на желание сотрудника продолжать работу в компании, влияют следующие основные факторы: достойный уровень оплаты труда, развитый компенсационный пакет, возможности карьерного и профессионального роста.
Схематично алгоритм решения этой задачи можно представить в виде расширяющейся воронки, где в основании лежит главная задача - «удержание ценных сотрудников», распадающаяся в простейшем варианте на две отдельные подзадачи, каждая из которых может быть оценена с помощью одной или нескольких метрик.
Безусловно, разные компании могут использовать в похожих ситуациях разные HR-метрики, это зависит от предпочтений руководства, от удобства измерения конкретных метрик в разных компаниях и так далее.
Выбирая HR-метрики, следует ориентироваться на следующие критерии:
1. HR-метрик не должно быть много. Измеряйте только те параметры, которые отражают выполнение поставленных задач в области управления персоналом.
2. HR-метрики должны точно отражать выполнение существующей HR-политики. Если основные задачи лежат в области привлечения редких специалистов, вам может быть менее важен средний срок закрытия вакансии, но более важна удовлетворенность внутреннего заказчика и доля сотрудников, прошедших испытательный срок. Выбирайте те метрики, которые наиболее точно отражают приоритеты HR-стратегии.
3. HR-метрики должны сравнительно легко измеряться и быть объективными. Например, текучесть - объективный показатель, его сложно «подделать». А вот доля уволившихся из-за низкой зарплаты - показатель довольно-таки субъективный: далеко не все сотрудники на выходном интервью говорят об истинных мотивах увольнения. Вполне возможно, что за общими словами о низкой зарплате стоит скрытый конфликт с руководителем или другие причины.
ROI как универсальный инструмент HR-аналитики
Приступая к анализу данных, необходимо не просто зафиксировать временную динамику HR-метрик за определенный период, отражающую прошедшую работу HR-ов, но и показать корреляцию с другими бизнес-показателями (в первую очередь с финансовыми).
Для этого привлеките к рассмотрению так называемые прибыль-ориентированные и доход-ориентированные метрики: время выхода на достижение продуктивности (на основе оценки квалификации работника через определенные промежутки времени); выполнение плана по выручке; доход/ прибыль на одного сотрудника, прибыль на единицу заработной платы, выполнение плана по ФОТ и т.п.
Аналитика должна включать картину текущего состояния HR-процессов, иллюстрировать динамику изменения за отчетные периоды, отвечать на вопросы - в результате чего эти изменения произошли, предлагать решения по повышению эффективности процессов, прогнозировать их развитие на основе предлагаемых решений.
В последнее время российские компании активно используют ROI как универсальный инструмент оценки возврата на капитал, вложенный в определенные мероприятия в сфере управления кадрами. Это тот «язык», на котором надо разговаривать с менеджментом компании.
Расчет ROI дает возможность оценить финансовую эффективность инвестиций в сотрудников, хотя не всегда можно точно оценить доход от тех или иных программ, или затраты на них в силу влияния внешних и внутренних факторов.
Так, качество процессов найма можно оценить следующим образом:
ROI HR = ((доход от прибывших в компанию сотрудников – все затраты на рекрутмент)/ все затраты на рекрутмент) х 100%.
По аналогии можно составить формулы для других HR-процессов. Суммарный по разным процессам ROI будет интегральной оценкой эффективности работы HR-службы.
Как интерпретировать полученные данные
Любые показатели необходимо анализировать в комплексе и с максимальной привязкой к жизни. Если в департаменте продаж увеличилась доля сотрудников, прошедших обучение, что это может означать?
Вариант 1: бо льшее количество сотрудников прошли такое же обучение, что и в прошлом периоде.
Вариант 2 : то же количество часов, что и в прошлом периоде, разделили на большее количество сотрудников. То есть, доля обучившихся увеличилась, но каждый занимался меньше по времени. Возможно, это «халтура» со стороны отдела обучения, а может и наоборот: они нашли более эффективные курсы, которые позволяют за меньшее время освоить ту же программу.
Иными словами, нужно четко понимать, какие причины в каждом конкретном случае привели к изменению того или иного показателя. Иногда много информации дает анализ других показателей (доля прошедших обучение + количество часов обучения на одного сотрудника), иногда необходима дополнительная информация содержательного характера. Любой показатель - это маячок, говорящий «здесь что-то поменялось, надо разбираться». Почему поменялось, хорошо это или плохо, и что с этим делать - на эти вопросы цифры ответить не могут.
Big Data в HR: тренды и ближайшие перспективы
Во-первых, HR-аналитика будет внедряться все большим числом компаний. Во-вторых, она будет охватывать все большее количество HR-процессов. В-третьих, HR-аналитика из описательной будет становиться все более прогнозной. То есть, задача оценить текучесть персонала превратится в задачу предсказать текучесть персонала в случае принятия тех или иных мер, проведения тех или иных мероприятий.
Мировой рынок Big Data решений растет big темпами, его «дорога» в HR сейчас проходит в первую очередь через соцсети, где сосредоточено колоссальное число данных. При соответствующей обработке они формируют множество инструментов, которые значительно облегчают работу HR-специалистов. На сегодняшний день значимость инструментов Big Data в HR в первую очередь связана с усовершенствованием технологий подбора персонала и управления талантами.
Для обработки HR-данных может подойти любое доступное статистическое ПО. Существует целый ряд программных решений для автоматизации HR-аналитики от ведущих поставщиков ERP-систем. В небольших и средних компаниях чаще всего используют обычный Excel. Удобно, когда HR-аналитика ведется в той же системе, что и другие HR-процессы. Все большей популярностью пользуются корпоративные системы управления персоналом на базе облачных сервисов, например, Success Factors.
Три секрета успешного применения Big Data в HR
Заметим, что HR-данные сами по себе не являются Big Data, а вот технологии Big Data находят широчайшее применение в HR. Для того чтобы Big Data успешно работали в решении HR-задач, необходимо:
1. Интеграция усилий HR-специалистов и программистов/аналитиков Big Data. Аналитик предложит лучший алгоритм и оптимальным образом обработает данные. Но только HR может повлиять на содержательную сторону модели!
Допустим, вы строите модель, позволяющую предсказать эффективность работы конкретного кандидата на конкретной позиции. От чего зависит эта эффективность? Опыт работы? Образование? Стаж на прошлом месте работы? Конкретные компетенции? Soft skills? Активность в социальных сетях? Задача HR - предложить те параметры, которые имеет смысл включить в модель. Задача аналитика/программиста - такую модель реализовать. И только при совместной работе обеих сторон возможно сделать включаемые в модель параметры конкретными, измеримыми, подходящими для анализа.
2. Прежде всего, перед началом любого анализа данных вы должны понимать, в каком виде получите результат анализа и что будете с ним делать далее.
Известен кейс про предсказание увольнений сотрудников. Что вы будете делать со списком из 30-ти сотрудников, каждый из которых может покинуть вашу компанию в течение ближайших 3-х месяцев с вероятностью 52%? Если у вас нет ответа на этот вопрос, проводить работу по составлению такого списка нет смысла.
3. Используя инструменты Big Data, не забывайте, что вы на самом деле работаете с людьми. Бездумное следование результатам моделирования может привести к непоправимым последствиям. Ищите разумные решения на стыке Big Data и реальными сотрудниками!
Валерия Чернецова, руководитель консалтингового направления
Не возьмусь оценивать точно, но интерес к HR-аналитике нарастал, как минимум, лет 10. Пока, наконец, пару-тройку лет назад профессиональное HR-сообщество буквально не взорвалось массой конференций, бизнес-завтраков, мастер-классов и т.п., рассказывающих о том, что такое HR-аналитика, как ее измерять, как настроить систему сбора данных и как применять полученную информацию на практике.
Казалось бы, теперь всем всё стало ясно, но продолжающиеся дискуссии и споры говорят об обратном. Одни предприятия в России уже наладили целостные системы сбора и анализа данных о персонале и получают сводные отчеты в режиме on-line. Другие организации «что-то измеряют», но не вполне понимают, что и зачем. Третьи – делают первые нерешительные шаги в этом направлении.
Между тем в наш век «больших данных» понимание происходящего, основанное на анализе, статистике и фактах, становится критическим для принятия грамотных управленческих решений в целом, и управленческих решений относительно персонала, в частности.
Сложность восприятия HR-аналитики связана с тем, что не сразу понятно, про что это. Если спросить руководителя, например, коммерческой службы, что такое HR-аналитика, он, вероятно, заговорит о затратах и эффективности обучения. Руководитель отдела подбора персонала подумает о сроках закрытия вакансий и воронке подбора. А генеральный директор, вероятно, заговорит о производительности и окупаемости затрат на персонал. И все эти точки зрения верны и нужны.
Для того чтобы разобраться, может быть полезным посмотреть на вопрос «сверху». Начиная совсем издалека, можно сказать, что HR-аналитика делится на внутреннюю и внешнюю. Внутренняя HR-аналитика рассказывает про все, что связано с людьми внутри организации. А внешняя HR-аналитика дает понимание окружения компании, соотношения спроса и предложения на рынке труда, уровня заработных плат и даже общей демографической ситуации.
Идем дальше. Содержательно внутренняя HR-аналитика – это про что? В первую очередь, про то, насколько эффективно компания управляет одним из своих ключевых ресурсов – людьми: сколько пользы получила компания от своего персонала (в натуральном и денежном выражении) и какие затраты были понесены, чтобы получить эту пользу.
Отсюда возникают две группы измеряемых факторов: затраты на персонал в различных разрезах (ФОТ – как самый крупный из них, расходы на подбор и обучение персонала, а также затраты на содержание самого отдела персонала) и все возможные показатели эффективности, т.е. соотношение затрат и дохода/прибыли (доля ФОТ в выручке, производительность труда, доход компании на 1 рубль ФОТ и т.п.).
Так как одна из главных составляющих успеха в бизнесе – это умение привлекать и удерживать людей с нужными компетенциями, то текучесть персонала, скорость укомплектования ключевых вакансий и длительность адаптации также относятся к блоку аналитики «про HR-функцию и человеческий ресурс».
Второй блок измерений внутренней HR-аналитики целиком и полностью посвящен людям, т.е. сотрудникам организации, их образованию, навыкам, умениям и психологическим особенностям, структуре мотивации, корпоративной культуре и другим факторам, относящимся к вопросам социального взаимодействия и персональных особенностей личности. В этот раздел HR-аналитики можно отнести структуру персонала, средний срок пребывания в должности, ключевые компетенции организации, уровень удовлетворенности персонала, причины текучести и прочие факторы, позволяющие оценить персонал компании, не просто как ресурс, а как капитал и основу для дальнейшего развития бизнеса и его конкурентоспособности.
Наконец, третий блок внутренней HR-аналитики – исследование организационной эффективности. Строго говоря, здесь речь идет уже об HR- и бизнес-аналитике, когда рассматривается не только функция управления персоналом, а организационная структура и сочетание всех функций компании в контексте их взаимного влияния друг на друга и на общую эффективность бизнеса в целом.
Для осуществления анализа организационной эффективности понадобятся функционограмма и органиграмма компании, оценка этапа ее развития, оценка существующих и необходимых стилей управления, анализ существующих бизнес-процессов и многое другое.
Итак, внутренняя HR-аналитика охватывает оценку эффективности персоналом как ресурсом, оценку персонала, как человеческого капитала организации, и оценку эффективности организации труда в целом по компании. А что дает нам внешняя HR-аналитика, про что она?
Как и вся организация, отдел персонала и HR-функция не существуют отдельно в идеальных лабораторных условиях. Кандидатов надо искать на рынке труда, где на них претендуют другие работодатели. Конкуренция высока как среди соискателей, так и среди работодателей. Условия труда, уровень заработной платы и репутация компании могут существенно повлиять на способность организации удовлетворять собственные потребности в персонале.
Поэтому, для того чтобы «держать руку на пульсе» необходимо анализировать, как минимум, уровень зарплат на рынке, доступность персонала требуемой квалификации и репутацию компании. Оптимально, если кроме перечисленных данных, организация будет проводить бенчмаркинговые исследования по всем показателям внутренней HR-аналитики. Другими словами, свою эффективность управления персоналом необходимо сопоставлять с эффективностью управления персоналом в других организациях, что позволит в дальнейшем повысить конкурентоспособность данного конкретного бизнеса.
Можно ли рассматривать показатели HR-аналитики отдельно, независимо друг от друга? Некоторые, наверное, можно. Например, доля затрат на фонд оплаты труда в выручке компании сама по себе является значимым и самодостаточным показателем. А вот текучесть персонала сама по себе не столь наглядна.
Однако если сопоставить текучесть со скоростью подбора, мы получаем измеряемую способность компании к восполнению трудовых ресурсов. Если сопоставить ту же текучесть с показателями производительности различных подразделений, то можно будет увидеть прямое влияние оттока персонала на бизнес-эффективность и прибыль компании.
При «взгляде сверху» HR-аналитика воспринимается довольно легко. Однако при погружении в детали вы обнаружите более 100 различных показателей, касающихся управления персоналом. Конечно, ни руководители подразделений, ни генеральный директор или собственники, ни сами сотрудники отдела персонала не смогут эффективно применять такое количество данных.
Поэтому при разработке системы HR-аналитики в компании главная задача заключается не в том, чтобы придумать, что измерять, а в том, чтобы найти те несколько показателей, которые будут наилучшим образом характеризовать систему управления персоналом в компании, а также решить, какие показатели и кому нужны.
