Аналитика против интуиции: 4 кейса о том, как работает data-driven HR

Разум или сердце? Аналитика или интуиция? Можно ли принимать решения в бизнесе, руководствуясь только чутьем или опытом? И можно ли полагаться только на сухие данные, работая с людьми?

О чем вам говорит название «Альфа-дом»? Скорее всего, большинству читателей оно не знакомо; по крайней мере, когда я задаю этот же вопрос различным аудиториям, поднимается пара-тройка рук.

А что скажете о «Карточном домике»? Вероятно, среди читателей найдется множество ценителей этого сериала. В аудиториях руки поднимают почти все.

К чему этот вопрос и какое отношение он имеет к аналитике и data-driven HR? Оказывается, прямое. Но об этом — в конце статьи.

А пока — давайте рассмотрим четыре простых кейса о том, какую ценность в управлении людьми имеют данные. И о том, почему просто посчитать среднее арифметическое — еще не аналитика. При этом отмечу: приведенные кейсы — условные, они призваны только проиллюстрировать принцип, а не обеспечить некий шаблон.

Разум или сердце?

Аналитика или интуиция? Можно ли принимать решения в бизнесе, руководствуясь только чутьем или опытом? И можно ли полагаться только на сухие данные, работая с людьми?

Нам свойственно опираться на интуицию, особенно — экспертам, которые прошли огонь и воду в своем деле. Что нового может дать какое-то там исследование? Более того, даже если мы оперируем цифрами, решения все равно часто принимаются интуитивно. И речь не только об HR-менеджерах — финансисты и представители других «точных» профессий поступают так же.

Любой аналитический проект — это мини-исследование. Как в науке. Лекарства не попадают в аптеки потому, что ученым показалось, что они могут сработать. Нужны исследования: группы испытуемых, замеры до и после применения препарата, сравнения.

В HR работает тот же принцип. Аналитический подход требует усилий — даже чтобы просто обзавестись инструментарием, более сложным и более производительным, чем Excel, нужно учиться. Не будем лукавить — это непросто. Особенно учитывая тот факт, что область только начинает развиваться, и источников знаний, особенно украино- и русскоязычных, практически нет. Приходится искать информацию, использовать метод аналогий — например, с маркетингом, который в аналитике продвинулся дальше, делиться инсайтами с коллегами и просить их об обратной связи. Здесь мало прочитать книгу — тем более, что их еще почти нет. Нужно вспомнить основы статистики и освоить простой язык программирования. Да, именно так — но поверьте: не так страшен волк. Если программировать учатся дети, то уж взрослым профессионалам, даже самым закоренелым гуманитариям, это точно по плечу.

Здесь нужно пробовать, ошибаться, менять запросы и снова пробовать. И, что самое сложное, принимать по итогам аналитических исследований решения, и они не всегда простые. Часто есть соблазн положить результаты исследования в тумбочку и прикрыть стопкой старых отчетов. Не будить лихо, пока оно тихо. Занимаясь HR-аналитикой, нужно быть готовыми к неожиданным результатам. Например, в компании бытует мнение, что люди массово увольняются из-за небольшой зарплаты. А исследование показывает, что ситуация с увольнениями настораживает только по некоторым отделам — тем, где слишком агрессивные руководители. А порой HR-у, чтобы продать идеи HR-аналитики руководителям, приходится признавать свои прежние ошибки и заблуждения. Например, в компании декларировалось, что активнее всего продвигают сотрудников, которые умеют открыто высказывать свое мнение. А исследование показало: на самом деле таких людей продвигают неохотно. Чтобы начать менять ситуацию, для начала это важно признать.

В аналитике нет правильных и неправильных ответов. Об этом легко забыть, когда в начинающем аналитике просыпается его «интуитивное» прошлое. В интуитивном HR-е все понятно, и первой реакцией может быть «Не нужно все усложнять!».

Однако опыт показывает: нужно! Потому что аналитика помогает достигать невероятных результатов. Вот только несколько простых примеров:

• увольнение сотрудника по собственному желанию можно предвидеть за год, а не узнать о нем тогда, когда заявление об увольнении ложится (а нередко уже швыряется) на стол руководителя;
  
• удовлетворенность клиентов в среднем на 20% выше в тех ресторанах McDonald’s, где работает хотя бы один пожилой человек: это стало известно благодаря аналитике;
  
• для производственных предприятий влияние аналитики на рентабельность составляет 10–12% от объема продаж, а в сфере услуг эта цифра может достигать 80%.

HR-аналитика позволяет прогнозировать такие вещи, о которых раньше мы не могли даже мечтать. Например, сегодня есть исследования, которые показывают: можно спрогнозировать результативность сотрудника, основываясь на данных о том, какой браузер он использует, чтобы зайти на сайт и рассмотреть вакансию. И эти данные показательнее, чем анализ источников привлечения и тестирование. Оказывается, люди, посещающие сайт компании сами и использующие браузеры, которые нужно скачать и установить, более проактивны, чем те кандидаты, которые используют браузеры, установленные на компьютерах по умолчанию. И примеров таких любопытных выводов множество.

На мой взгляд, результаты стоят того, чтобы как минимум заинтересоваться этой темой.

Кейс № 1. Было ли мероприятие (конференция, семинар) полезно и интересен сотрудникам?

Во многих компаниях принято после проведенных мероприятий раздавать участникам для заполнения анкеты обратной связи. И это правильно: бизнесу важно понимать, дают ли плоды инвестиции в развитие людей. Эмоциональный замер самый первый и крайне важный для усвоения полученных знаний.

Так каков ответ на запрос — было ли мероприятие эффективным? Как его узнать? Самое популярное решение — посчитать среднее арифметическое. В нашем случае получится оценка «4».

Но согласно со статистикой (и каждый уважающий себя аналитик знает это), здесь необходимо посчитать медиану, а это уже «3». Казалось бы, единица разницы — подумаешь? Но на практике цена ошибки может быть высокой. Это может означать необходимость принять конкретное управленческое решение. Например, если это внутренний тренер, в первом случае ему может полагаться выплата премии, а во втором — рекомендация пересмотреть свои подходы к преподаванию материала. Если это внешний тренер, спикер, в первом случае компания снова пригласит его и заплатит гонорар, а во втором — откажется от его услуг.

Мы считаем среднее арифметическое (тут этот подход применим) — и получаем два результата: 102,5 и 96. Все просто и удобно: первому отделу компания выдаст премию, второму — нет. Вопрос закрыт?

Только не для аналитика. Потому что если использовать аналитический подход, придется задать еще один вопрос: «Есть ли статистически значимая разница в эффективности между двумя отделами?» И простой честное слово, с точки зрения аналитики — простой) расчет покажет: нет! Потому что если p-значение больше 0,05 — считается, что статистически значимой разницы нет. А наше значение — 0,35. Оба отдела имеют одинаковые шансы получить премию по результатам своей работы.

И при чем здесь «Карточный домик»?

И в завершение — вернемся к вопросу про «Альфа-дом» и «Карточный домик».

Команды двух конкурирующих компаний, Amazon и Netflix, примерно в одно и то же время приняли решение создать некий телепроект. Команды этих компаний использовали широкий арсенал инструментов аналитики, чтобы спрогнозировать, что понравится людям, судя по отзывам и ожиданиям потенциальных зрителей. Они задавались самыми разными вопросами, оценивали самые разные параметры. Какой жанр любят зрители, каких актеров и режиссеров? Сколько героев должно быть в истории? И какими они должны быть? Какие события будут приняты на ура? Создатели «Альфа-дома» везде, на всех этапах применяли аналитику, самые разные алгоритмы. И сняли проект согласно с результатами своих исследований.

Создатели «Карточного домика» взяли результаты своих исследований, а затем группа экспертов внесла коррективы. Финальное решение приняли талантливые люди, руководствуясь не только данными, но и опытом, и интуицией.

«Альфа-дом» закрылся после второго сезона. И мало кто о нем слышал.

«Карточный домик» продлен на шестой сезон. О нем знают почти все.

HR — не телевидение, но и в нашей сфере зачастую не срабатывает ни безликая аналитика, ни аморфная интуиция. Срабатывает только их тандем. Аналитика избавляет от иллюзий, но решения принимают и внедряют люди.

Источник : hrliga.com