HR-аналитика: HR-метрики и еще раз о Big Data
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: большее 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!
Источник : hrdocs.ru
