4 рекомендации для начинающих HR аналитиков

HR специалисты в компании довольно часто сталкиваются с необходимостью завоевать авторитет и доказать ключевым стейкхолдерам, включая топ-менеджеров и менеджеров среднего звена, важность своей работы. Одной из причин того, что это приходится делать, зачастую является неспособность представить предложения по развитию, основанные на конкретных данных и нацеленных на конкретные цели бизнеса. Это легко исправимо с помощью развития аналитического потенциала управления персоналом.

И, однако, несмотря на то, что многие компании начали активно инвестировать в аналитику больших данных, успешных историй непосредственного применения аналитики в управлении персоналом не так уж и много. В чем загадка, и как убедиться, что ваша компания готова к такому нововведению?

Безусловно, найти применение такому полезным и такому популярному в современном бизнесе ресурсу как большие данные, хочется не только в отношение понимания поведения клиентов, но и для управления персоналом – ключевыми стейкхолдерами вашей компании. HR аналитика – относительный “новичок” в океане анализа больших данных, и для того, чтобы плавание было успешным, есть смысл поучиться на уроках тех, кто применял эту технологию к изучению клиентов.

Барт Бэзенс, Софи Де Винн и Люк Селс в статье Is Your Company Ready for HR Analytics? (Готова ли ваша компания к HR аналитике?) предлагают обратить внимание на четыре таких рекомендации, которые исследователи выделили на основе своего опыта в консультировании компаний в области анализа больших данных о клиентах. Эти четыре урока могут успешно применяться и для HR аналитики, помогая избежать многих досадных ошибок.


Рекомендация 1: Важность создания, измерения и отслеживания динамики взаимосвязей в своей команде сотрудников.
Основываясь на опыте работы с анализом больших данных о клиентах, можно с уверенностью заявить, что много важных выводов можно сделать из анализа связей между клиентами – к примеру, социальные связи, покупки у одних и тех же компаний, обладание дисконтными картами и т.п. могут спрогнозировать многие аспекты коллективного поведения клиентов, такие как реакция на маркетинговые ходы, попытки мошенничества и уход клиентов. Так почему же не использовать эти же принципы и приемы в сфере HR? Сотрудники в аналитике могут быть представлены как звенья большой сети, связанные, например, участием в одних и тех же проектах, электронной перепиской, похожестью навыков и талантов… Такой анализ может применяться, например, для понимания того, насколько легко будет войти в коллектив новым сотрудникам; для вычисления оптимального состава коллектива с точки зрения производительности; для анализа бизнес- и социальных последствий увольнения определенных сотрудников на весь коллектив (так можно предотвратить “вирусные увольнения” или утечку талантов). Например, если сотрудник является неформальным лидером, и его влияние на других очень сильное, к его увольнению нужно подходить очень аккуратно, с тем чтобы избежать функционального отделения важных частей команды.

Рекомендация 2: Понимание того, что большие данные и их аналитика не могут совершить чуда.
Соответственно, и ожидания от них должны быть адекватными. Несмотря на всю полезность этой технологии, большие данные – не панацея, и не дадут ответ на все важные и серьезные вопросы HR стратегии. Важно также понимать, что особенно в сфере управления персоналом результаты анализа больших данных и аналитическая модель HR устаревают практически сразу после их введения, поскольку так много аспектов, влияющих на эти компоненты, находятся в состоянии постоянного изменения – стратегия компании, портфолио сотрудников, макроэкономическое окружение. Поэтому HR аналитик должен понимать, что все результаты, полученные с помощью применяемой аналитической модели, должны постоянно подвергаться обработке, правке, критической оценке, рефлексии. Например, если в результате анализа больших данных становится ясно, что политика найма персонала в компании не очень эффективна, необходима дальнейшая рефлексия для оценки, что именно идет не так – слишком высока планка? неверные критерии отбора? не те источники поиска кандидатов? наконец, неидеальная процедура собеседования? Все серьезные и неожиданные результаты аналитики больших данных есть смысл оценивать пристрастно и детально, и для этого HR специалист должен одновременно быть профессиональным и не предвзятым.

Рекомендация 3: Аналитические HR модели должны не только представлять статистические результаты, но и давать новые возможности для роста вашего бизнеса.
Для новичков в анализе больших данных типично увлечение статистикой и чересчур сложными аналитическими моделями. Конечно, статистика важна, однако аналитические HR модели могут дать намного больше. Хорошая модель должна быть легко интерпретируема и соблюдать требования закона. Интерпретируемость важна для того, чтобы с легкостью объяснить принимаемые на основе аналитики решения в области HR всем заинтересованным сторонам. Что касается законности, то аналитические модели в HR должны соответствовать принципам этики, охраны личной информации и тому подобным требованиям.

Рекомендация 4: Тестирование аналитических HR моделей в ретроспективе. Жизненный цикл модели в HR аналитике длится примерно столько же, сколько и у модели анализа клиентов. При этом, принимая во внимание важность влияния HR решений на компанию и сотрудников, аналитические модели HR должны постоянно подвергаться ретроспективному анализу, при котором прогнозы сопоставляются с реальностью, с тем чтобы немедленно заметить возможное снижение производительности команды. Например, если дело касается найма персонала, необходимо постоянно отслеживать как то, какие каналы рекрутинга поставляют подходящих кандидатов на данный момент, так и то, благодаря каким каналам были наняты лучшие сотрудники в прошлом.

При следовании этим несложным урокам инвестиции в HR аналитику вашей компании обязательно окупятся и приведут к положительным трансформациям.

Анализ рынка вакансий в Украине 2017

Не секрет, что подбор персонала занимает значительную часть рабочего времени HR департамента. В данной статье мы предлагаем небольшой фрагмент отчета по рынку вакансий в Украине в 2017. Надеемся, что данная HR аналитика поможет Вам лучше понять, какие компетенции сейчас наиболее востребованы, а также, как разные факторы влияют на уровень предложенной заработной платы.

p3

По результатам анализа 14187 вакансий в категориях “Продажи”, “Руководители среднего звена” и “IT и интернет” средняя заработная плата руководителя среднего звена составила 6704 грн в месяц. При этом, соискатели в категории “Продажи” могут претендовать на 1114 грн больше, а вакансии “IT и интернет” предлагают на 2344 грн больше. Пример прогноза заработной платы для кандидата в категории “Продажи” с опытом работы от 1 года: 6704 + 1114 + 1058 =  8876 грн. Вакансии для специалистов со средним образованием предлагают меньшие ставки.

bubbles

Только 34.5% вакансий указывают ожидаемый опыт (от 1-го года, от 2-х или от 5-ти лет) и образование. B этой группе вакансий наиболее востребованы соискатели с высшим образованием, имеющие опыт от 1-го (43.8%) и от 2-х лет (35.0%). Предложенная заработная плата значительно возрастает от 8760 грн до 11259 грн (или на 28.5%) при переходе из первой категории во вторую.

page7_Gauge

Анализ 14187 вакансий показывает, что “Менеджер” наиболее часто встречается в названии вакансии (42.7%). “Представитель” (11.8%) и “Администратор” (11.3%) находятся на 2-м и 3-м местах по частоте упоминания, а остальные должности встречаются менее, чем в 3-х % вакансий. В то же время должность “Руководитель” (2.7% вакансий) сигнализирует о более высокой средней заработной плате (13290 грн), чем, например, вакансия “Менеджер” (8725 грн).

hist_

Результаты анализа 14187 вакансий показали, что работодатели не указывают ожидаемый опыт соискателя в 41,6% случаев. Опыт от 1-го года наиболее востребованный (35,5%), за ним следуют вакансии с опытом от 2-х лет (19,6%), и только 3,3 % вакансий ориентированы на сотрудников с 5-ю и более годами опыта. Средняя заработная плата соответственно растет с опытом от 7684 грн (для вакансий без опыта) до 13414 грн (для вакасний с опытом от 5 лет).

heatmap_

Анализ вакансий показывает, что работодатели часто не указывают требуемый опыт работы и образование. Наиболее востребованным является высшее образование – от 22.1% для вакансии “Представитель” до 68.0% для  должности “Руководитель”. Опыт от 1 года наиболее востребован по основным типам вакансий. Исключение составляет должность “Руководитель” – 46.7% вакансий ориентированы на соискателей с опытом от 2-х лет.