HR-аналитика – это чрезвычайно важно. В нашем последнем исследовании (Deloitte Human Capital Trends 2018) мы обнаружили, что 71% компаний считает, что HR-аналитика – важнейший приоритет, особенно в этом году, когда рынок труда становится жёстче, и CEO требуют всё больше информации, чем когда-либо. Каким образом мы можем способствовать высокой производительности сотрудников в компании? Как нам привлекать лучших кандидатов?  Что мы можем сделать для увеличения продаж, качества и скорости обслуживания? Список вопросов можно продолжать бесконечно.

Давайте посмотрим правде в глаза, HR боролись изо всех сил. В то время, как модель зрелости Bersin by Deloitte демострирует прогресс в аналитике, новые данные из LinkedIn говорят о том, что только у 22% компаний есть функция анализа данных и только 11% выделяют под это должность. С чем связано отставание и как нам перейти на новый уровень?

Рад сообщить, что эра talent intelligence уже здесь.  По определению LinkedIn, talent intelligence – это управление данными с целью переосмысления и улучшения каждого этапа найма сотрудников. На мой взгляд, данное понятие гораздо шире: организации хотят использовать данные для улучшения всех аспектов, как влияющих на развитие сотрудников, их вовлеченность, производительность, так и на бизнес-результаты. И искусственный интеллект (ИИ)  способен им в этом помочь, как никогда.

Требуется ли для этого команда кандидатов наук в области статистики?  Больше нет. Такие инструменты, как LinkedInʼs new Talent Insights, ADPʼs Workforce Executive and Management Insights, Visierʼs  Analytics Platform и Workdayʼs augmented analytics способны предоставить информацию бизнесу и HR-менеджерам без необходимости проведения масштабного проекта по аналитике.

Рис.1: LinkedIn Talent Insights
Готовы ли HR и бизнес-лидеры к этому? Во многих случаях, да. Недавно я провел день с руководителями HR одной из самых крупнейших страховых компаний в мире и спросил их: “У кого из вас есть опыт в статистике?”. Почти каждый поднял руку. И это превосходно, что аналитика быстро проникает в профессию HR. 
Недавно LinkedIn проанализировал данную тенденцию и пришел к выводу, что за последние пять лет в Северной Америке произошло троекратное увеличение HR-профессионалов, которые включили в свои профили аналитические навыки (В России у HR-директоров компетенция «аналитическое мышление» с пятого места поднялась на третье в рейтинге, см. Как изменились компетенции HR-директора с 2012 по 2018 — прим. Бабушкина Эдуарда). HR наконец-то заинтересован в аналитике (читайте мою статью “People Analytics Arrives with a Vengeance”), и эта профессия становится скорее наукой. 

С чем связан рост? 

Этому есть множество причин, но основная – это требование CEO/генеральных директоров. В условиях перегретой экономике, бизнес-лидеры не желают получать на их вопросы расплывчатые ответы. Когда они спрашивают: “Каков наш уровень оплаты?” или «С чем связаны сложности с оборотом?»; они ожидают получить обоснованный ответ. И CEO будут продолжать копать и спрашивать: «Почему?”. 
Вторая причина заключается в том, что к текущему моменту мы обладаем точной информацией для анализа. За последние пять лет почти 40% организаций внедрило облачные HCM-платформы и инструменты от таких поставщиков, как LinkedIn, Visier, OneModel и т.д., которые позволяют собирать и использовать данные легче, чем когда-либо ранее. Исследование Sierra-Cedarʼs говорит о том, что 45% крупных компаний увеличивают расходы на HR-технологии, как и моё — показывает взрывной рост использования ИИ и инструментов по управлению данными. 
Благодаря росту ИИ, рынок становится более здоровым. Такие продукты, как LinkedIn Talent Insights и ADP’s Management Insights используют расширенную аналитику, как её называют специалисты IT, которая позволяет находить необходимые вам данные. В прежние времена мы должны были формировать отчеты, строить графики и постоянно варьировать данными, чтобы понимать, что происходит. Сейчас же инструменты, представленные на рынке, способны анализировать информацию для вас, выявлять тренды и выбросы, проводить сравнительный анализ относительно выбранной группы и отмечать области для вашего внимания. Безусловно, вы должны обладать аналитическим мышлением, чтобы верно использовать предоставляемые данные для принятия решения, но вам больше не нужно тратить часы на статистику. 

Рис.2: LinkedIn Talent Insights – Анализ навыков

Недавно я посещал компанию, которая анализировала производительность, выручку и взаимодействие между сотрудниками, используя анализ организационной сети (organizational network analysis), что в свою очередь оборачивается меньшей вовлеченностью и способностью делиться информацией. В чем же была причина их отстранённости? Это был вопрос к руководству, и, как только, HR указал на проблему с управлением, действия последовали незамедлительно. Эти организационные изменения жизненно важны для компании и сейчас, благодаря данным, мы можем это понять. 
В опубликованном в этом году исследовании Bersin by Deloitte практически 69% крупнейших компаний разрабатывают у себя интегрированные базы данных по сотрудникам. Это важная  задача, и на данный момент рынок к этому готов. 

Как сформировать команду по HR-аналитике?

Я изучаю рынок практически 20 лет, и он действительно вырос за это время. Десять лет назад вы могли нанять человека со степенью доктора в статистике или поведенческой психологии, и это была ваша команда по аналитике. В наши данные команды представляют собой мультифункциональный состав из разных специалистов, которых поддерживают IT, финансы и блок бизнес-операций. 
Типичная высоко функциональная команда по аналитике состоит из: 

  • Бизнес-аналитик(и). Кто-то должен решать, какой именно проводить анализ и это задача бизнес-аналитика. В одной компании существуют «партнеры по бизнес-аналитике» (“analytics business partners”), которые взаимодействуют с бизнес-подразделениями и помогают им выявлять конкретные потребности. Является ли производительность продаж, оборот, воровство, несчастные случаи, текучка персонала и т.д. проблемой для компании?  Ведь вы должны понимать, на каких проблемах именно сфокусироваться.
  • Ученый-эксперт(ы) по данным (Data scientist(s)). В том случае, когда система, как Talent Insights, не предоставляет вам всех данных, которые необходимы, вам может понадобиться тот (возможно из IT), кто соберет, объединит, очистит и упорядочит данные. Ни одна компания не обходится только 1ой HR-системой (в среднем их семь), поэтому нужен специалист, который создать словарь данных, объединить информацию и выберет правильную технологию. В данный момент для хранения данных крупными компаниями используются такие базы данных, как Hadoop или Graph, но вы можете использовать уже имеющуюся у вас платформу HCM. 
  • Статистик(и) и аналитик(и) данных (Statisticians and data analyst(s)). Безусловно, вам нужен тот, кто знает статистику, научные методы и инструменты анализа. Этот человек оградит вас от глупых ошибок.
  • HR-эксперт (ы). Вам нужны специалисты, которые понимают и разбираются в таких направлениях HR, как подбор, обучение, развитие персонала, компенсации и т.д., ведь они имеют решающее значение в понимании необходимости и назначения данных. 
  • Эксперты по визуализации, отчетности и презентации данных (Visualization, reporting, and presentation experts). Аналитика не имеет смысла, если вы, в конечном счете, не сможете использовать результаты. У крупных компаний в  штате обязательно есть специалисты, способные визуализировать и правильно представить данные, разработать дашборды и сформировать отчеты, которые будут понятны остальным. Я обнаружил, что зачастую это упускают. 

А что насчет HR бизнес-партнеров, специалистов по найму и менеджеров по персоналу (HR Business Partners, Recruiters, and Generalists)?

Создание команды по аналитике – это только часть решения. Даже если у вас крепкая и эффективная команда, вам нужны люди, которые смогут потреблять и применять полученную информацию. Для примера, представьте,  вы обнаружили, что самыми эффективными источниками талантов являются определенные учебные заведения и компании-конкуренты.  Увидят ли HR бизнес-партнеры в этом тенденцию и смогут использовать её? Будут ли специалисты по найму применять данный подход? Или же вы просто скажете им, что делать?
Последнее исследование Bersin by Deloitte показывает, что компании с бизнес ориентированным подходом  значительно превосходят те, кто создает лишь аналитические группы, действующие  как маленькие исследовательские центры. Помните, что в конце концов HR бизнес-партнеры и линейные руководители должны знать, как смотреть на данные, воспринимать и применять их. Команда по аналитике не может решить каждую проблему, она  лишь предоставляет возможности для действий. Вот почему повышение квалификации и обучение менеджеров по персоналу, специалистов по найму и бизнес-менеджеров так важно, и почему инструменты, используемые пользователями, так критичны. 

Куда движется рынок?

Мы вступаем в эру, где данные могут предложить решение почти по любому вопросу относительно сотрудника и персонала. Много лет назад я назвал это “The Datafication of HR”. Сегодня у таких компаний, как IBM, даже существуют системы, которые точно говорят менеджерам, сколько платить сотруднику, исходя из текущей эффективности, спроса на роль, востребованности в IBM, стажа и опыта.Это значит, что ваша стратегия аналитики должна учитывать множество форм данных, и вам необходимы знания, чтобы понять всё это.  Также я считаю, что мы выходим далеко за пределы простой HR-аналитики. Все больше и больше компаний используют информацию по людям, чтобы ответить на вопросы о производительности продаж, обслуживании клиентов и даже их удержании. Я рискну сказать, что каждый вызов от бизнеса, в конечном счете, касается людей, и, следовательно, чем больше аналитики у вас есть, тем лучше вы сможете ответить. 

Рассмотрим следующую статистику. По состоянию на 2007 год почти 87% оценки фондового рынка США основано на том, что экономисты называют “нематериальными активами”. Нематериальные активы – это интеллектуальная собственность, программное обеспечение, бренд, удержание клиентов или другие “неизмеримые” активы. Это не деньги, драгоценные металлы или нефть в земле. Как вы увеличиваете ценность этих нематериальных активов? Ведь всё перечисленное зависит от сотрудников. Ваша способность нанимать лучших, обучать людей и поддерживать их вовлеченность – это самое важное, что вы можете сделать. Я бы сказал, что сейчас каждая компания находится в people business и люди — ваш главный продукт. 

Рассмотрим несколько примеров. 

  • Microsoft использует talent intelligence для определения рынка, где нанимать и создавать новую команду по кибербезопасности. Сегодня мы живем в мире, где рынок кандидатов – един: ваша способность нанимать правильных людей в правильном месте может быть важнее того, сколько вы платите. Atlassian использует аналогичный анализ для найма лучших инженеров, которые смогут поднять свою производительность на самый высокий уровень. 
  • Технологичная компания в Силиконовой долине проанализировала свою текучесть персонала и выяснила, что самым главным фактором в увольнение сотрудников было время в пути. Как только они осознали это, то начали организацию удаленных офисов, изменили часы работы и построили больше парковок для сокращения времени, которое сотрудники тратят на дорогу на работу/с работы. 
  • Одна из крупнейших компаний потребительских товаров анализирует бренд работодателя (использую данные LinkedIn) по всему миру. Они обнаружили, что их бренд силен там, где они нанимают лучших кандидатов и развивают лучшие продукты и услуги. В результате этого анализа компания обновила программы по подбору персонала с целью учета  местных особенностей при найме талантов, адаптировала рекламу и в целом подбор персонала под местность. Таким образом, их региональные офисы учитывают местную специфику и особенности культуры.   
  • Одна крупная финансовая компания  выявляла модели мошенничества. Несмотря на детализированный анализ разнообразных бизнес-факторов, в итоге они установили, что это была организационная проблема: филиалы, физически расположенные дальше от штаб-квартиры, имели больше случаев воровства, так как их не посещало местное руководство. Причина, которую легко исправить, но которую они никогда не осознавали. 
  • Hersheyʼs наряду с несколькими другими компаниями создала статистическую модель, которая помогает предсказывать вовлеченность и удержание персонала. Используя обзоры вовлеченности и другие элементы данных, компания разработала дашборд “talent dashboard”. Он помогает менеджерам и руководителям в HR выявлять тренды, которые могут способствовать увеличению текучести персонала, и показывает слабые места. 

Возможности – бесконечны. 

Подобно тому, как маркетологи используют данные для принятия решению практически по каждому вложению денег, инструменты talent intelligence позволяют нам исследовать почти каждое решение, связанное с людьми. Должны ли мы открыть новый офис? Если так, то кто должен управлять им и где он должен находиться? Как много людей нам требуется, какие навыки и опыт нам необходимы? Один из наших клиентов обнаружил, что открытие офиса в Германии ограничено не рынком, а наличием требуемых навыков. В результате, им пришлось кардинально изменить бизнес-план по найму, развитию и перемещению сотрудников.Задумайтесь о стратегии вашей компании относительно благополучия сотрудников, разнообразия, единения, управления. Вы точно знаете слабые места и их причины? Вы в курсе, какие команды в компании впереди и что они делают для этого, благодаря чему достигают прогресса? Все ответы доступны в таких инструментах, как Talent Insights, Visier и других.


Источник : edwvb.blogspot.com

Похожая запись