Основные направления развития / задачи HR аналитики
Пост — резюме задач, решаемых HR-аналитикой. Резюме это сделано на основе
- Западных кейсов;
- Российской практикой;
- Кейсов машинного обучения и искусственного интеллекта из других областей.
Это не значит, что российский рынок вот-вот начнет решать эти задачи HR-аналитики. Скорее не вот-вот. Но если ваша компания двигается в сторону HR-аналитики, вы будете решать эти задачи. В этой статье также нет единой классификации задач HR-аналитики. Ближе к такой классификации – хронология развития HR-аналитики. Время возникновения HR задач в аналитике, от более простого (но не менее важного), к более сложному. Также для классификации задач HR аналитики использовал методы аналитики.
Тем, кто в теме HR-аналитики, предложил бы использовать этот пост как дорожную карту развития HR-аналитики в компании. Пост получился объемным, несмотря на то, что я очень кратко старался описать все задачи, поэтому я даю вначале перечень задач HR-аналитики, и вы можете ограничиться прочтением только его:
- Прогноз эффективности работников
- Валидизация инструментов оценки
- Прогноз текучести персонала
- Воронка подбора
- Оценка эффективности рекрутинговых компаний / оценка источников трафика
- Работа со студентами
- Fraud / мошенничество
- Прогноз аварий
- Оценка эффективности обучения
- Создание рекомендательных систем в области обучения персонала
- Управление знаниями
- Создание команд
- Внутренний рекрутинг, кадровый резерв, лидерство
- Рекомендательные системы карьерного роста / профориентация
- Workforce planning
- Вовлеченность персонала
- Мотивация персонала
- Анализ организационной системы через анализ графов
Итак,
1. Прогноз эффективности работников
Это самая очевидная, понятная, простая для понимания задача HR-аналитики. У нас есть управляемая переменная (продажи, производительность, KPI работника) и данные о нем, которые мы чаще собираем при приеме: образование, предыдущий опыт работы, социально-демографические характеристики, привычки, данные тестов способностей и психологических опросников, заключения рекрутеров, службы безопасности, непосредственного руководителя, информация социальных сетей и т…. Мы строим уравнение регрессии / классификации, получаем модель прогноза эффективности работников и отвечаем на вопросы:
- Можно ли на основе собранных данных отбирать лучших / отсеивать неэффективных?
- Какие факторы значимы / не значимы в отборе эффективных / не эффективных
- Насколько точна модель отбора?
Главная проблема реализации этой задачи HR-аналитики в России – непонимание задачи HR-ами. Из технических проблем: трудоемкость сбора данных. Это проблема глобальная по отношению ко всем задачам HR-аналитики, не списывайте все отсутствие BI-систем и проч. Если нет в голове, в попе системе не прибавится. Из методологических проблем на сегодня стоят такие:Мы снимаем фактически только генетические (или стабильные) факторы работника. Какова их доля в объясненной дисперсии эффективности? Очевидно, что на эффективность влияют много других факторов: конъюнктура на рынке, политики компании. Это независимые от работника показатели. Но есть эффект командного взаимодействия – отношения в коллективе, с руководителем, стилистические особенности и т.п. Поэтому тональность многих западных текстов про HR-аналитику стала смещаться в оценку влияния командного взаимодействия (и любого взаимодействия) на успешность.Часто у нас просто нет объективного показателя эффективности работника, мы пользуемся субъективной оценкой руководителя – KPI. Поэтому подзадачей стоит оценка смещения – bias – оценки руководителем подчиненного и учет этого в модели.
2. Валидизация инструментов оценки
Специфическая HR-арная задачаHR-аналитики, поскольку она просто часть вышеуказанной задачи HR-аналитики по прогнозу эффективности работников. Но поскольку в голове HR несколько разделов, один отвечает за задачу прогноза эффективности, а другой за проведение ассессмент центра, то выделяю эту задачу HR-аналитики в отдельную и предлагаю ее решать даже самой первой: мы должны ответить на вопрос, насколько используемые нами инструменты оценки персонала (тесты, опросники, ассессмент центры и т.п.) позволяют что-то предсказывать про работников (эффективность, текучесть и т.п. работников).И соответственно получаем ответ на вопрос: оставляем инструмент в нашей практике или выбрасываем на свалку.
3. Прогноз текучести персонала
Судя по количеству упоминаний задача HR аналитики по управлению текучестью персонала самая популярная. И я, как HR-аналитик, соглашусь. Поскольку: задача управления текучестью не столь однозначная в методах решения, мы можем рассматривать ее как задачу регрессии, классификации и дожития. Кроме того, методологически многие hr-аналитики считают достаточным для анализа фиксацию некоторых фактов (типа обновление резюме в Линкедине) для прогноза текучести работника. Я считаю задачу HR-аналитика в прогнозе текучести более сложной: мы должны «снимать» факторы, ведущие к тому, что работник обновил свое резюме. Обновление резюме это уже следствие принятия решения. Это уже констатация факта.В текучести персонала велика доля динамических факторов (таких как отношения с руководителем, в коллективе и т.п.) в отличие от стабильных (социально демографические, данные тестов и т.п.), и нам еще предстоит задача кристаллизации подходов по созданию моделей прогноза текучести персонала на основе динамических факторов.В эту же задачуHR-аналитики я отнесу задачу адаптации персонала. В качестве управляемой переменной мы фиксируем «прошел / не прошел» период адаптации и строим уравнение классификации.
4. Воронка подбора
Процесс подбора персонала от первого контакта до первого рабочего дня составляет несколько этапов, на каждом из которых часть кандидатов «отваливаются». Задачей HR-аналитики является определение факторов, влияющих «отвал» / % конверсии кандидатов. Причем, решение «отвалиться» может принять как компания (например, финальное собеседование непосредственный руководитель = кандидат, мы строим уравнение классификации, где «1» — руководитель принял позитивное решение о приеме и «0» — отказал в приеме, а рекрутеры могут понять, кого изначально не приглашать, ибо не судьба), так и сам кандидат (и тогда мы строим уравнение – «1» — кандидат принял приглашение компании, «0»- отклонил).Под факторами можно понимать как данные работника, так и политики компании, характеристики процессов компании (источники трафика, действия рекрутеров, служб компании, геомаркетинг и т.п…), что позволяет оптимизировать / увеличить конверсию кандидатов и снизить затраты на подбор персонала.
5. Оценка эффективности рекрутинговых компаний / оценка источников трафика
Эта задача HR-аналитики опять же – часть / или подзадача вышеуказанной, но в наших условиях можно начинать с более простых задача. Мы собираем данные о том, как кандидат / работник узнал о вакансии / компании и отвечаем на вопросы:Сколько кандидатов откликнулось на конкретную кампанию, считая бюджет / затраты на одного привлеченного кандидата, сравнивая с затратами других источников (просто? Ну посчитайте и покажите);Как источники трафика влияют на бизнес показатели (эффективность, текучесть и т.п.) – это более глубокая и интересная задача HR-аналитики
6. Работа со студентами
Данная задача HR-аналитики – дань промышленным предприятиям, предприятиям энергетики и т.п. Задача прогноза эффективности и текучести персонала больше распространена в продающих компаниях / банках и т.п. Как цикл «оборачиваемости» персонала короче, чем в промышленности, добыче сырья.Но ошибки персонала не перестают быть ошибками персонала. Поэтому для промышленных компаний задача прогноза эффективности смещает свои акценты: думаю, что в первую очередь выступает задача работы со студентами, чтобы прогнозировать издалека, будет ли данный студент эффективен, как долго он проработает в каком-нибудь поселке в Сибири и т.п.. Необходим ретроспективный анализ в первую очередь, но также сейчас нужно понимать, какие данные собирать, какие процедуры оцифровывать.Эта задача HR-аналитики является также частью глобального процесса workforce planning.
7. Fraud / мошенничество
HR-аналитик может решать ее как задачу классификации или задачу дожития – время отказа работника. Достаточно стандартная задача HR-аналитики: «своровал / не своровал» или «когда своровал», ибо время тоже играет, наверное, роль, мы можем оценить влияние этого фактора на мошенничество. Возможна также постановка задачи: уровень потерь по магазинам в зависимости от политик компании – наличие видеокамер, рамок, количество охранников, коллектив и т.п.. (обсуждаю такую задачу с одним ритейлером). Серьёзных кейсов в России я не видел, что не исключает их важности.
8. Прогноз аварий
Задача HR-аналитики для промышленных предприятий, предприятий энергетики, добычи сырья и т.п.. Решается аналогично задачи HR-аналитики с мошенничеством, только в качестве управляемой переменной мы цифруем: «1» — совершил аварию / «0» — не совершил аварию, а также «как быстро пришел к совершению аварию», как выше в кейсе.Под аварией может любой инцидент, например, не следование технологической инструкции / карте и т.п.У меня в практике был такой кейс, данных было крайне мало, но мы смогли выявить интересный факт – я назвал это «эффект шофера». Работники совершали аварии не в начале карьеры, как ожидал, а спустя примерно 1,5 года работы.Эта задача HR-аналитики на стыке с задачами технологической аналитикой, поскольку человеческий фактор только часть причин аварий / инцидентов.
9. Оценка эффективности обучения
Одна из самых сложных задач HR-аналитики. Классическая схема: зафиксировали бизнес показатели ДО обучения (банально: продажи), провели обучение, «сняли» показатели ПОСЛЕ, посчитали эффект – встречается крайне редко в реальной жизни, необходимо очищать эффект от влияния других факторов, а кроме того, сложно ожидать значительного эффекта от кратковременного обучения. Ну просто житейская логика: человек приходит обычно состоявшейся личностью в компанию, ему что-то преподают за три дня, и он как попер попер, верно?Тем не менее, парный критерий Стьюдента / Вилкоксона должен быть в арсенале hr-аналитика.
10. Создание рекомендательных систем в области обучения персонала
Создание рекомендательных систем набирает популярность в HR-аналитике, и самое очевидное применение – создание рекомендательных систем в обучении. Но в HR-аналитике есть своя специфика: у нас нет задачи продать книги, как в Amazon или фильмы в Netflix, а выбирать лучший контент, лучших создателей контента и лучших тренеров / тюторов / коучей. И не от всех, а от эффективных исполнителей.Само внедрение рекомендательных систем предполагает развитую систему обратно связи в компании: от процедур до культуры. Как показывает практика, с чем я уже столкнулся, чаще всего на обратной связи нельзя построить ни одной внятной рекомендательной системы: работники чаще такое ставят и пишут «лишь бы отстали». И это будет в итоге проблемой HR-аналитика.
11. Управление знаниями
Развитая система создания контента и обратной связи по обучению / развитию позволяет классифицировать / разносить HR-аналитикам по разделам этот контент. Я пока не вижу здесь прорывов, но вполне допускаю, что возможны инсайты в сравнении с ожиданиями специалистов по управлению знаниями (они же «эксперты») и тем, что покажет машина. Тем более, машина может показать ситуацию с развитием контента в динамике по времени.Плюс, смотри выше, будут создаваться различные рекомендательные системы для
12. Создание команд
Тему командности в HR-аналитике сделали исследования в Google, но там строили простое уравнение регрессии: измеряли эффективность команд, замеряли факторы команды (от численности команды до характеристик отношений), а потом считали уравнения.Я не думаю, что этот подход HR-аналитики будет популярным – очень сложно найти такое количество команд, которые можно равноправно сравнивать между собой. Можно понимать, конечно, филиалы банка под командой, но если речь идет об эффективности командной работы в IT компании, то путь регрессии тупиковый: непонятно, как измерять эффективность команд, да еще с той вводной, что команды работают над разными задачами.Поэтому в ближайшее время мы увидим развитие рекомендательных систем в создании команд HR-аналитиками.Недавно один «гуру» рынка «исследовал» тему оценки персонала по методу 360 градусов. Потом вышла пафосная статья, в которой методу оценки персонала 360 градусов вынесли «приговор»: не рабочий этот метод. В этом смысле я хочу обратиться к HR-ам: если у вас есть / сохранились данные оценки 360 градусов, мы можем сделать из этих результатов рекомендательную систему по созданию команд в вашей компании. Единственная проблема (и самая важная): работники ставят оценки по принципу «быстрей заполнить» и «отвяжитесь уже от нас». Поэтому метод 360 не единственныйв ассортименте HR-аналитиков, необходимо развивать систему обратной связи коллегами друг другу, даже переписку в почте буду использовать для создания команд. Ну в более широком контексте – выявления подходимости работников друг другу.
13. Внутренний рекрутинг, кадровый резерв, лидерство
По логике казалось бы, этот пункт задач HR-аналитики должен следовать за пунктом про задачу прогноза эффективности работников. Но я вынес его после пункта о создании команд, поскольку технологии внутреннего рекрутинга будут отличаться от просто прогнозных моделей подбора персонала. О внутреннем кандидате у нас больше информации, поэтому в данном случае мы решаем не просто задачу о потенциальной эффективности в новой должности, сколько задачу HR-аналитики по поиску соответствующих позиции скилсов / навыков у внутреннего кандидата + совместимость с потенциальным руководителем. И если поиск скилсов / навыков это развитая информационная система, где о кандидате много информации, в т.ч. той, что он сам о себе сообщает, то совместимость это рекомендательная система – см. выше.
14. Рекомендательные системы карьерного роста / профориентация
Эта задача HR-аналитики будет решаться как внутри компании, так внешними ресурсами. Раджа Сенгупта уже заявил такой внешний сервис, но я еще не видел, как это работает.Для компаний рекомендательные системы карьерного продвижения будут совмещаться HR-аналитиками с рекомендательными системами обучения в компании и системами управления знаниями. Фактически система будет рекомендовать набор действий в обучении / развитии / достижении профессиональных результатов, чтобы достичь такой то карьерной ступеньки. Либо другой набор действий для другой карьерной ступеньки. На выбор работника. И этот выбор тоже классная задачка HR-аналитики.Внешний сервис будет выстроен аналогичным образом, но предполагает действия в более широком контексте нашей жизни. Здесь для анализа люди будут оставлять свои следы по жизни.
15. Workforce planning
Тема эта сейчас на Западе очень модная среди HR-аналитиков. Воспринимается как чуть ли не верхний уровень HR-аналитики. Считается, что HR-аналитики будут анализировать внешнюю срезу, внешние бизнес вызовы.Я же уверен, вы можете считать цель построения системы HR-аналитики workforce planning достигнутой, если вы реализовали предыдущие пункты:
- Модели прогноза эффективности / текучести персонала;
- Воронка подбора;
- Рекомендательные системы в обучении;
- Каналы привлечения;
- Рекомендательные системы кадрового резерва, внутреннего подбора, управления знаниями, карьерного роста.
И если ваши HR-аналитики реализовали эти проекты, система workforce planning у вас уже есть.
16. Вовлеченность персонала
HR-аналитики отходят от стандартных опросников в исследовании вовлеченности персонала. Совсем недавно я опубликовал статью Вовлеченность персонала. Обзор подходов, где подробнее описываю, куда двигается «вовлеченность персонала». Напишу здесь только о том, что «вовлеченность персонала» будет обогащаться методами анализа текста через анализ открытых вопросов, в т.ч. вопросов exit интервью. И в более глубокой перспективе будет анализироваться текст обратной связи, в т.ч. то, что я уже приводил выше: обратная связь по обучению, по 360 градусов.В итоге вовлеченность персонала будет связана с performance review и вышеупомянутыми рекомендательными системами.
17. Мотивация персонала
Это задача HR-аналитики бесконечная как огонь и текучая вода, я дам только два важных штриха.Компенсационное кафе – индивидуальные рекомендации опций компенсаций. Модель проста: на работника есть бюджет, но система рекомендует набор, который максимально мотивирует работника.Медстраховка. HR-аналитики компании будут взаимодействовать с медицинскими учреждениями и страховыми компании в глобальной системе управления здоровьем. Система будет рекомендовать как лучшие методы лечения / профилактики, так и лучший пакет медицинских услуг, который позволяет экономить деньги/ ресурсы компании и работника. Это далеко и глобально, поэтому без деталей.
18. Анализ организационной системы через анализ графов
На сегодня в Мире, в т.ч. России несколько команд пытаются извлечь выгоду из анализа сетей в компании. В России уже есть решение Александра Ларионова. Видел западный кейс про выявление «серых кардиналов» компании. Хотя думаю, что полезнее для HR-аналитики будут инсайты по выявлению затыков / пробок прохождения потоков информации в компании и искажении ее.
Источник : edwvb.blogspot.com