5 выводов по итогам конференции «HR в цифрах»

Об HR-аналитике сейчас говорят все, её хотят понять и внедрять в своих компаниях, а лучше всего, чтобы такая аналитика приносила реально ощутимый результат. Вот только далеко не каждый бизнес может настроить у себя HR-аналитику так, чтобы она работала на его задачи. Участники конференции «HR в цифрах» сумели найти подход к аналитике и делились своими кейсами. Мы собрали для вас основные выводы и интересные решения.

Организатор мероприятия, компания «Люди и коммуникации», провела собственное исследование среди 70 российских предприятий. Как оказалось, больше всех в аналитике заинтересованы HR-директора и топ-менеджмент (что было ожидаемо), а вот линейный персонал HR-служб оказался на последнем месте. Получается, что HR-аналитика делается только ради принятия стратегических решений, но не используется при решении повседневных, операционных задач. Необходимо вовлекать линейный HR-персонал, обучать их работе с данными, объяснять команде цели и направление движения. Своими кейсами о том, как это делать, поделились компании Burger King и НЛМК.

Пожалуй, наиболее детально продуманной и интегрированной системой сбора данных о сотрудниках поделилась Валерия Миненкова, директор по персоналу Ozon.ru. Валерия рассказала, что два ключевых шага при построение крупной системы сбора, хранения и анализа данных заключаются в том, что необходимо вовлекать IT-директора и вывести все данные из HR. Благодаря такому подходу сбор данных происходит от разных систем и аккумулируется в хранилище данных, а не в отделе HR; тогда через специальные программы, например, OCAP SAP или OLAP-кубы (что это и как это работает вам сможет точно пояснить ваш IT-консультант), можно выгружать любую статистику в привычном для HR виде. Тогда сотрудник HR не отвлекается на сбор данных, как это часто принято, а занимается именно анализом, при этом вовлекая всю HR-команду. Преимущества такого подхода еще и в объединении чисто HR-данных с бизнес-анализом, что позволяет делать более глубокие выводы и принимать сбалансированные бизнес-решения.

И снова о трендах

Во время одного из выступлений было упомянуто исследование Deloitte Global Human Capital Trends-2017, участие в котором приняли 10000 человек из 140 стран. На первом месте находится тренд по организационному развитию, перестройке компании. Впервые этот тренд занял высокую позицию в 2016 году, а до этого даже не входил в десятку приоритетов. 

Российские компании не остаются в стороне и активно осваивают мировые тренды. Представитель компании «Северсталь» поделился своими выводами о том, как структура организации влияет на эффективность работы и как использовать данные для ее оптимизации. В компании провели исследование вовлеченности сотрудников и последующий анализ деструкторов, то есть факторов, снижающих вовлеченность. После этого сократили количество уровней иерархии с 9 до 5.

В то же время «Северсталь» изучала лучшие практики в отрасли. Компанией была выбрана наиболее подходящая по характеристикам организация и проведен анализ этой организации с целью переноса интересных решений. Были учтены и предложения внешних экспертов. Такие шаги преобразования организационного дизайна и использования HR-инструментов и данных позволило оптимизировать численность сотрудников при увеличении производительности. 

Как посчитать жизненную ценность сотрудника и увеличить ее

Практически все участники говорили о важных факторах при использовании данных – вовлеченность топ-менеджмента и реальные действия после анализа. Если про первый пункт достаточно много статей и советов о том, как представлять данные и вовлекать бизнес, то вторая часть часто «провисает», собственно это то, с чего мы начали этот обзор – «HR-аналитика делается ради HR-аналитики». Данные показываются, но вот до реальных решений и действий дело доходит далеко не всегда, поэтому умение делать выводы и готовить решения важны не меньше, чем сами данные.

Примером сочетания аналитики и реальных действий поделились коллеги из Альфа-Банка. Они представили аудитории модель полного цикла расчета стоимости сотрудника от момента первых затрат на сотрудника при поиске до точки безубыточности, то есть когда расходы на сотрудника стали равными доходам, которые он приносит компании. Составление такой модели позволило в дальнейшем проводить более детальный анализ профилей эффективности сотрудников и анализ процесса отбора персонала.

Самая большая проблема в этой модели – посчитать прибыль от сотрудника после прохождения точки безубыточности, поэтому Людмила совместно с коллегами поставила себе вопрос не как измерить эту эффективность, а как сделать так, чтобы сотрудник не ушел и его эффективность не снизилась. Для этого необходимо понять профиль сотрудников компании, поэтому были взяты данные со всей компании, в том числе данные об увольнении, построены профили сотрудников и выделены 2 группы – одни достигают своей эффективности (точки безубыточности) через 2 месяца, другие через 7 месяцев. Затем полученные данные накладываются на новых сотрудников, которые проработали в компании несколько месяцев. В Альфа-банке пошли дальше, они решили проверить не только будущую эффективность новых сотрудников, но и то, через какие каналы они пришли в компанию. Это позволило более оптимально настроить систему подбора персонала. Таким образом, такая последовательная работа с данными и построение предиктивной модели позволили компании принимать решения более взвешено и обосновано, действительно основываясь на цифрах.

Представитель ФСК «Лидер» показала кейс с использованием предиктивной аналитики для увеличения продаж в компании в условиях стагнации рынка. В данном случае профиль сотрудников создавался на базе разработанной модели компетенций. На профили сотрудников накладывались циклы продаж и выручка от реализации сделок. Согласно данному исследованию, продавцы оказывают достаточно малое влияние на исход сделки (около 10%), внешние факторы оказывают значительно большее влияние. Для более детального анализа эффективности сотрудников был проведен анализ телефонных переговоров, тайные покупатели. В результате была увеличена конверсия звонков в 2 раза и выявлен профиль наиболее успешного сотрудника.

Мысли по итогам

Итак, какие же выводы мы сделали, после посещения конференции «HR в цифрах»:

1. Любая аналитика должна проводиться ради принятия каких-то решений и действий, а не ради аналитики / не ради отчета. Для этого ставьте реалистичные вопросы, тогда ответы на эти вопросы помогут продумать конкретные действия.
2. Отсюда второй вывод – чтобы предпринимать действия, основанные на цифрах, убедитесь, что все понимают эти цифры и могут с ними работать. Обучайте ваших сотрудников -подразделения читать цифры и делать из них выводы.
3. Если масштабы и бюджет компании позволяют, задумайтесь о том, что -служба не должна собирать данные, а должна проводить анализ и принимать решения. В любом случае, имеет смысл поддерживать контакт с отделом .
4. Правильный организационный дизайн компании может значительно облегчить процесс анализа и внедрения решений в компании.
5. Предиктивная аналитика и модели не так страшны, как кажется. Если правильно и последовательно совершать анализ данных, то вы получите более четкий и достоверный ответ на вопрос как принимать решения, основываясь на данных.

Источник: hr-portal.ru