Важные HR метрики кадровой службы. Что такое HR аналитика? Какие фирмы занимаются hr аналитикой

Скажите, пожалуйста, куда мне отсюда идти?
- А куда ты хочешь попасть? - ответил Кот.
- Мне все равно... - сказала Алиса.
- Тогда все равно, куда и идти, - заметил Кот.
- ...только бы попасть куда-нибудь, - пояснила Алиса.
- Куда-нибудь ты обязательно попадешь, - сказал Кот. - Нужно только достаточно долго идти.
Льюис Кэрролл «Приключения Алисы в Стране Чудес. Алиса в Зазеркалье»

А вы сталкивались с бесполезными HR-метриками из разряда «исторически сложилось»? Отбросим все ненужное, проверим жизненно необходимое: о самых важных показателях HR-аналитики порталу сайт рассказал Дмитрий Супроненко , руководитель департамента по персоналу Компании Металл Профиль .

Аналитика в сфере управления персоналом как самостоятельный и достаточно важный блок - с одной стороны, тема для отечественных компаний достаточно новая. Для себя я ее становление увязываю с тем периодом формирования HR-функции в современном виде из отдела кадров, напрямую подчиненного CEO компании, и ОТиЗ в составе финансово-экономического блока.

С другой стороны, этого периода оказалось более чем достаточно для того, чтобы одни компании сделали не просто шаг, а целый скачок вперед, другие же так и продолжили пребывать в состоянии анабиоза. В результате даже в пределах одной отрасли мы можем наблюдать столь существенную разницу в подходах и уровне развития HR-аналитики, что в цифровой век остается только развести руками.

Но поскольку просто так ничего не бывает (и действие, и бездействие) давайте последовательно разбираться с причинами разных подходов. Я их разделяю для себя на объективные (существуют независимо от HRD компании) и субъективные.

Начнем с объективных. Во-первых, с самого главного фактора, который, по моему личному мнению, более всего влияет напрямую на HR-аналитику компании и косвенно на другие факторы, это уровень конкуренции в отрасли .

Поясню, для меня как экономиста по базовому образованию, высококонкурентный рынок - это рынок, на котором товар/услуга, технология производства, логистика, доступность сырья и прочее максимально унифицировано, и покупателю практически нет разницы, у кого данный товар/услугу приобретать. В этих условиях на первое место выходит уровень сервиса, вот почему многие стратегические гуру уже окрестили экономику XXI века экономикой впечатлений. И ключевым в данных условиях, стратегическим преимуществом становится персонал, точнее, его качество. Логично, что и конкуренция за сильных работников на таких высококонкурентных рынках также значительна.

У HR-специалистов просто нет другого выхода, как в данных условиях задействовать весь возможный аппарат аналитики, чтобы максимально быстро находить/переманивать лучших с рынка специалистов и удерживать их у себя с требуемым уровнем вовлеченности максимально продолжительное время.

Поэтому начинается все с аналитики по «воронке подбора», заканчивается аналитикой по причинам текучести персонала, а между ними целый мир показателей по адаптации, мотивации, обучению и развитию, вовлеченности, корпоративной культуре и др. Для примера можно взять рынок ИТ-специалистов. Не смотря на то, что реальные з\п по многим отраслям в последние годы снижаются, здесь мы видим устойчивый и стабильный рост.

Время на поиск новой работы ИТ-специалиста минимально, уровень их притязаний в таких условиях растет постоянно. И как реагируют компании? Индивидуальным подходом. Начиная от выделенного одного или нескольких (в зависимости от масштаба) рекрутеров, и заканчивая тем, что высококлассных специалистов HRD знает в лицо (даже если численность самой компании 10000+), потому что по объему и частоте изменений типовых условий и подходов к персоналу они выходят на один уровень с топ-менеджментом компании. Но это для высококонкурентных отраслей. Если отрасль имеет монопольный/олигопольный характер, то весь этот «тюнинг» не обязателен.

Я не говорю, что HR-аналитика у них не задействована, нет. Но ее наполнение будет более скудным, либо (что по моему опыту чаще) ее использование в работе для принятия решений будет формальным. Сам работал в такой компании, где регулярно «Москва» запрашивала значительный перечень метрик, разработанных известной зарубежной консалтинговой компанией. Схема коммуникаций всегда была типовой: запросили - предоставили - забыли.

Во-вторых, отраслевая принадлежность (специфика) . Поясню на примере. Несколько лет назад я проходил собеседование на должность HRD одного из крупнейших в России производителей сельхозтехники. Генеральный директор подошел к делу более чем ответственно (его опыт я позаимствовал в работе), не ограничившись результатами оценок и нескольких собеседований, а предоставил свободный доступ на объекты компании, а также ко всей HR-информации и запросил программу действий на 2 года. И хотя по завершении всего я принял приглашение от другого работодателя, опыт данной компании для меня и по сей день интересен.

Ключевой чертой в зоне ответственности HR является ярко выраженная сезонность в привязке к с/х году. Сезонностью мало кого удивишь, вот только здесь надо учитывать масштаб (ежегодно надо набрать, обучить, а потом сократить более тысячи производственных рабочих), высокий уровень требований к квалификации рабочих (это не работников склада нанимать), локацию (все производственные подразделения расположены в одном территориальном районе города), частоту повторения цикла (на тот момент это был уже 5 цикл набора/сокращения) и все вытекающие из этого последствия для HR-бренда (первый же таксист по дороге из аэропорта рассказал мне всю историю завода с момента смены собственника компании, и что работать сюда надо идти в самом последнем случае).

Понятно, что ключевым HR-подразделением на предприятии был не ОТиЗ (как обычно), а отдел подбора персонала, который должен был в течение месяца обеспечить подбор такого количества работников. Меня удивили 2 факта: все работники данного подразделения были мужчины (что абсолютно не типично как для HR-функции в целом, так и для подбора в особенности), и качество HR-аналитики.

Мне кажется, что они отслеживали на постоянной основе все. Про «воронку подбора» даже не говорю, она составлялась для каждого цеха в разрезе должностей, сопоставлялась эффективность привлечения кандидатов по всем мне известным внешним и внутренним каналам, отдельное место было отведено анализу районов проживания кандидатов, а весь период адаптации был разбит на блоки, согласно внутренней статистике текучести персонала в первые три месяца, и по всей цепочке адаптации та же воронка с текучестью персонала на испытательном сроке.

В-третьих, стадия развития компании . Здесь необходимо вспомнить знаменитую модель жизненного цикла организации Л. Грейнера. Раскрывать ее подробно в статье не вижу смысла - материал по теме легко доступен в Интернете.

Остановлюсь на том, что очень часто сторонники и противники внедрения в компании системы KPI/BSC (а аналитика в HR - это элемент системы KPI, поскольку без планирования, контроля, мотивации сама по себе она не несет ценности для компании) не могут договориться между собой, поскольку базисом для их спора выступают организации, находящиеся на разных стадиях развития по Грейнеру. И если на этапе «Креативность» аналитика будет, скорее, редким исключением из правила, на этапе «Директивное руководство» HR-аналитика носит упрощенный характер (2-3 общих показателя), то на этапе «Делегирование» происходит существенное количественное и качественное развитие показателей, а на этапе «Координация» аналитика начинает приобретать избыточный характер (когда трансакционные издержки ведения HR-аналитики превышают ее экономический эффект для организации). И вот тут противники KPI поднимаются на трибуну и начинают критиковать.

И частично они правы, вот только надо сразу сделать уточнение, что большая часть отечественных компаний не «доросла» до 4 этапа и вряд ли вообще когда-либо дорастет. И лишь немногие счастливчики (лидеры списка РБК 500) всерьез задумываются, столкнувшись с кризисом доверия, о необходимости перехода к пятому этапу: «Сотрудничество».

Особое внимание по Л. Грейнеру на данном этапе уделяется созданию команд и межличностному сотрудничеству, а формальные системы контроля постепенно заменяются социальным контролем и самодисциплиной. Каждому этапу развития организации соответствует свой подход к системе HR-метрик и упрощать подход, сводя его к единым требованиям, недопустимо, как, впрочем, и сравнивать HR-аналитику организаций, находящихся на разных этапах развития, это непрофессионально.

В-четвертых, уровень автоматизации в компании . Здесь, на мой взгляд, все достаточно просто: нельзя проводить широкомасштабное наступление, если ваши обозы с боеприпасами и обмундированием сильно отстали. HR-аналитика, которая собирается «вручную», - верный способ опорочить прекрасный инструмент. Поэтому дружим с IT-подразделением, в идеале нужно иметь выделенного специалиста на аналитику в той ERP-системе, в которой ведется ваша статистика.

В зависимости от масштаба компании может добавиться блок задач по интеграции данных из нескольких HR-систем. По своему опыту могу сказать, что именно на настройку интеграции уходит больше всего сил, в результате чего некоторые компании приняли логичное (но не дешевое) решение перевести весь HR-функционал на единую платформу.

Теперь немного по субъективные факторы.

Во-первых, наличие заказчика : HR-подразделение не должно существовать само по себе. У каждой задачи/проекта всегда должен быть бенефициар: собственник, Совет Директоров, Правление, CEO, директор бизнес-единицы, руководитель функционального блока или кто-то еще, не важно как называется должность/орган. Если данного бенефициара у задачи/проекта нет (а такое, к сожалению, бывает), то для HR-руководителя резко возрастают шансы прослыть «причиняющим счастье» в компании. Это не значит, что если тебе не поставили задачу, то заниматься ей не надо. Надо, если вы понимаете, для чего это может быть интересно бенефициару, но первое, что необходимо сделать - получить его согласие.

Поясню на практике. Берем для примера руководителя, который возглавлял в нескольких крупных компаниях HR-подразделение, где одним из ключевых показателей в зоне внимания HRD является штатная численность, как итоговой величиной по компании, так и в различных аналитических срезах (по бизнес-единицам, по функциональным блокам и прочее).

Во-первых, весь бюджет (а максимальную долю в нем составляет ФОТ) в зоне ответственности HRD напрямую зависит от плановой величины персонала в конкретный период (как правило, это квартал, для компаний с высоко выраженной сезонностью продаж/производства - месяц). Во-вторых, другие ключевые показатели (например, укомплектованность персоналом, доля просроченных вакансий) существенно зависят от штатной численности.

Перемещаем данного руководителя в не менее крупную компанию. С чего он начнет работу? Скорее всего, одним из первых пунктов будет аудит текущих HR-процессов (в т.ч. сбор аналитики в привычной для него системе координат). И вот тут выясняется, что доля вакансий компании составляет, допустим, 30% от общей штатной численности, а заявок на подбор персонала не более 10% от числа вакансий. О чем это говорит?

Скорее всего, что проблема не в подборе, а штатное расписание перегружено «мертвыми» вакансиями. Если еще и срок данных вакансий значительный, то с учетом постоянно проводимых мероприятий по оптимизации численности персонала рефлекторным решением (отложенным на уровне подкорки) будет сократить просроченные вакансии или, как минимум, вычистить те, на которые нет даже заявки на подбор, выйти на базовый рабочий уровень по численности, а там уже думать, что с этим всем делать. Решено - сделано. И только через несколько месяцев с началом сезона бизнес-подразделения поднимают шум: им необходимо принять оперативно достаточно большое количество работников, а вот сделать они этого не могут, поскольку в штатном расписании такого количества вакансий нет.

И выясняется, что штатная численность - показатель технический, вакансии нужны только для оформления работников отделом кадров, а ресурсное планирование выстроено исключительно на основе показателя ФОТ, которым руководствуется директор филиала при принятии решения - брать работника в штат или нет, поскольку он отвечает в целом за издержки филиала. На данном этапе для меня не важно, корректно выстроен процесс или нет, важно другое: аналитика HR-подразделения не может существовать сама по себе, отдельно от бизнеса. Она всегда вторична, сформирована под конкретные задачи. Тогда она не будет излишней.

Во-вторых, существенное влияние на отечественную аналитику в области управления персоналом играет фактор, который я для себя называю: «исторически сложилось». Часто сталкиваешься с ситуацией, когда на твой вопрос «для чего?» (не путать с «почему?») вы регулярно собираете данную HR-аналитику, получаешь честный ответ: «мы так привыкли», «всегда так делали», «нам так удобно» или что-то похожее.

Когда-то кто-то из руководства компании для решения конкретной задачи запросил для контроля мониторинг отдельного показателя/ей. С тех пор ситуация могла существенно измениться, задача могла вообще отпасть за ненадобностью, но поскольку команду «отбой» никто своевременно не дал, HR-служба продолжает по инерции собирать информацию и направлять согласно утвержденного перечня получателей.

Я на своей практике видел, когда после прошествии нескольких лет (лет!) подобных отчетов, данные получатели выясняли друг у друга, кто был инициатором и для чего им нужна данная информация. И чем выше статус лица, поставившего первоначально задачу, и уровень авторитарности его руководства, тем больше вероятность получить линейку HR-метрик из разряда «исторически сложилось».

Теперь, после того как теория доведена, и о возможных последствиях и нюансах все уведомлены, можно переходить к вождению, а именно перечню показателей HR-аналитики. Сразу отмечу, что данный перечень сформирован только из тех показателей, с которыми я работал, и для тех условий, в которых я на тот момент работал, более того, данный перечень даже на 80% не был использован ни в одной из компаний (кто не понимает, почему, предлагаю прочитать статью еще раз).

I. Финансы:

Доля расходов на персонал в выручке (в расходах учитываются все статьи в зоне ответственности HRD);

Отношение темпов роста выручки/маржи/чистой прибыли на одного работника к темпу роста ФОТ/расходов на персонал за аналогичный период (принципиально не сравниваю с темпом роста средней з/п, поскольку на ее динамику значительно влияет численность персонала, что может привести к искажению экономической сути показателя);

Уровень финансовых рисков по HR-функции (может измеряться как число рисковых событий, под которым понимается любой сбой в HR-процессе, результатом которого стал ущерб организации свыше определенной суммы, так совокупная сумма ущерба по всем рисковым событиям);

Расходы компании на 1% текучести персонала (учитываются все прямые расходы: подбор, обучение, адаптация персонала (отвлечение наставника и руководителя), з/п до выхода работника на целевой уровень производительности и недополученные доходы в период отсутствия работника и до выхода работника на целевой уровень производительности);

Средняя заработная плата работников (в разрезе должностей/функций/локаций) относительно медианы з/п на основе обзора рынка труда в аналогичной аналитике.

II. Клиенты (внутренние) :

Уровень удовлетворенности внутренних клиентов HR-сервисами (измеряется как средневзвешенный показатель, так и отдельно в разрезе функций. Как правило, больше всего смежников интересует подбор, мотивация, управление численностью, оценка и развитие);

Доля вакансий, закрытых в нормативный срок (нормативные сроки дифференцируется в зависимости от уровня должности, функционального блока, локации и пр.);

Укомплектованность персонала в % от штатной численности (показатель является альтернативой предыдущему показателю, использовался в условиях массового подбора, является в отличие от предыдущего моментным, а не интервальным, поэтому особенно неудобен для подбора, когда считается средневзвешенная укомплектованность по аналогии с ССЧ);

Средняя результативность работников на этапе вхождения в должность (часто использовал для менеджеров по продажам, временной интервал устанавливается дифференцировано для должности, как правило, увязан с периодом обучения новичка и допуском к самостоятельной работе, может измеряться в процентах, условных продуктах и пр.).

III. Процессы:

Стоимость подбора 1 сотрудника (у меня он делился в зависимости от уровня должности/профессии на 4 категории);

- «воронки» рекрутинга в различных аналитических срезах (должности, локации, функции, каналам привлечения кандидатов и пр.);

Текучесть работников на испытательном сроке (чрезвычайно полезный показатель для выстраивания отношений с внутренним клиентом, особенно в разрезе функции и локации, для этого надо разделить его на две составляющие: по инициативе работника и по инициативе руководителя);

Выбытие персонала/текучесть персонала (деление между показателями условное, под выбытием я понимаю показатель, когда все уволенные работники независимо от причины увольнения идут в «зачет», если какие-либо причины не входят в расчет показателя, то для меня это текучесть. Принципиально важно во втором случае вести анкетирование на выходе, обеспечить сбор телефонов уволившихся работников и делать аудит-звонки по уволенным работникам;

Традиционная аналитика по причинам выбытия/текучести персонала;

Выбытие/текучесть ключевого персонала (считается по работникам, получившим на последней кадровой комиссии оценку А (высокопотенциальный) и В (высокорезультативный), а также включенным в кадровый резерв на вышестоящую должность согласно утвержденным карьерным маршрутам с уровнем готовности RN (готов сейчас));

Аналитика по причинам выбытия/текучести ключевого персонала (см. предыдущий пункт);

Средний процент отсутствия работников относительно ФРВ по штатному расписанию (включает в себя все виды неявок);

Доля работников коммерческой службы, успешно прошедших обучение по продажам/продукту в разрезе локаций/функций;

Уровень (процент) соблюдения Стандарта компании по продажам согласно утвержденных чек-листов (собирается аналитика по результатам как внутреннего аудита, так и внешнего - обзвон клиентов, аудит звонков и пр.)

Средний процент закрытия задач по ИПР в нормативный срок;

Средний бал удовлетворенности очным обучением на основе анкет обратной связи.

IV. Развитие персонала:

Доля ключевых должностей компании (определяется индивидуально), закрытых по результатам последней кадровой комиссии преемниками с уровнем готовности RN (готов сейчас) и RN+1 (готов через год);

Есть множество объективных показателей для оценки и измерения человеческого ресурса в компании. Какие из них позволяют “держать руку на пульсе”, а какие можно просматривать время от времени – пробуем разобраться в этой статье.

Количественные показатели

С их помощью мы измеряем количественные характеристики кадрового состава компании или предприятия. Главный вопрос – “сколько?”.

Списочная численность – количество принятых в штат сотрудников на определенную дату. Обратите на это внимание, так как этот показатель часто путают с другим, о котором ниже.

Среднесписочная численность (ССЧ) – средняя численность персонала за определенный период времени. Обычно рассчитывается за период не менее одного месяца.

Существует два варианта расчёта показателя:

1. Списочная численность на начало периода суммируется с её же значением на конец периода и делится на два.
2. Из данных табельного учёта выбирается информация о количестве всех явок и неявок персонала за выбранный период и делится на плановый баланс рабочего времени.

Второй способ более точный, но требует больше трудозатрат. Тем не менее, он используется в большинстве компаний, а также для формирования отчетности в органы государственной статистики. Для быстрого анализа ситуации можно использовать первый вариант расчёта.

Явочная численность – численность всех сотрудников, которые в данный момент времени вышли на работу. Учитываются также сотрудники, находящиеся в командировках.

Социально-демографические характеристики коллектива

Средний возраст все менеджеры по персоналу измеряют, но не всегда знают, как использовать этот показатель. Его необходимо применять при анализе достаточно узких групп персонала, чтобы прогнозировать работу по рекрутингу, а также при разработке или корректировке социальной политики.

Например, информацию о среднем возрасте предприятия численностью 3000 человек – непригодна для выработки управленческих решений. Если же посмотреть средний возраст, например, начальников цехов – можно сделать выводы о необходимости изменения политики вознаграждения и компенсаций (доказано, что в разном возрасте – разные приоритеты).

Количество сотрудников по уровням образования – показывает некоторый обобщенный уровень образования по предприятию или отдельным категориям персонала. Например, считается необходимым для руководителя иметь высшее образование. Однако не все из них обучались в ВУЗах.

Гендерный состав коллектива характеризуется количеством мужчин и женщин, а также их соотношением. Интересно смотреть эти цифры по профессиям или уровням управления. Налицо проявляются определенные “женские” или “мужские” профессии.

Следует отметить, что в последние годы в мировой практике принято измерять показатели разнообразия персонала компании. То есть следить за соотношением мужчин и женщин, молодежи и возрастных сотрудников, местного персонала и приезжих. Исследования подтверждают, что поддержание высоких показателей разнообразия в коллективах приводит к улучшениям результатов их работы. Конечно, при высоком уровне менеджмента, учитывающем это разнообразие.

К другим показателям социально-демографических характеристик следует отнести такие, как:

• семейное положение;
• количество и возраст детей сотрудников;
• количество неработающих членов семей (иждивенцев) на одного сотрудника;
• количество сотрудников по местам проживания и другие показатели.

Качественные характеристики HR

К этой группе показателей относятся те из них, которые дают информацию о качестве имеющегося в компании “человеческого ресурса”.

Выработка на одного среднесписочного сотрудника. Показывает количество произведенных единиц продукции за период времени. Является наиболее универсальным показателем для измерения затраченного труда.

Измеряться выработка может в натуральных, условно-натуральных (показатели трудоёмкости) и стоимостных единицах измерения.

Лояльность персонала – благожелательное отношение сотрудника к компании или работодателю. Достаточно трудно поддаётся измерениям, хотя и существует несколько методик. Как правило, большинство методик оценивают потенциальные вероятности того, покинут или нет работодателя сотрудники при получении аналогичных или немногим лучших условий у другого работодателя.

Вовлеченность персонала – такое состояние сотрудника, которое помогает ему как можно лучше выполнять свою работу. Более подробно об измерении вовлеченности рассказано в материале на эту тему на нашем сайте .

Показатели движения персонала

Текучесть кадров – пожалуй, самый известный показатель движения персонала. Рассчитывается как % уволенных сотрудников по отношению к среднесписочной численности персонала за соответствующий период.

При этом для расчёта используется количество сотрудников, уволенных по причинам, связанным с текучестью персонала. Перечислим их:

• увольнение по собственному желанию (нашёл другую работу, выход на пенсию, перемена места жительства и пр.);
• увольнение по инициативе работодателя как дисциплинарное взыскание (за прогул, неоднократное грубое нарушение трудовой дисциплины, за появление на работе в состоянии опьянения)

Ради справедливости стоит отметить, что увольнение на пенсию не всегда будет являться “текучкой” кадров. Например, если работодатель специально инициировал увольнение пенсионера (стимулирующая выплата или другие способы), то из расчёта такое увольнение лучше убрать.

Оборот по приёму – рассчитывается как отношение общего количества принятого на работу персонала к ССЧ. Снова не забываем про расчётный период.

Оборот по увольнению – ровно наоборот от оборота по приёму.

Количество внутренних переводов – показывает внутреннюю мобильность персонала предприятия.

Коэффициент замещения рабочей силы – рассчитывается как отношение числа принятых к числу уволенных сотрудников. Если этот коэффициент меньше единицы, то идёт сокращение количества рабочих мест на предприятии. Этот показатель обычно используют службы занятости для оценки ситуации на рынке труда.

Показатели, характеризующие работу с кадровым резервом предприятия

Обеспеченность резервом кадров – показатель в процентах, рассчитываемый следующим образом. Сначала определяется количество должностей, для которых необходимо готовить кадровый резерв. Затем среди них отмечается количество должностей, для которых уже имеется подготовленный резерв кадров. И рассчитываем обеспеченность резервом:

Использование резерва при назначении – смысл понятен из названия. Рассчитывается так:

Следует использовать для расчёта только те должности, которые включены в список резерва кадров.

Экономические показатели

Важный блок в HR-аналитике. Обычно есть мнение, что менеджеры по персоналу плохо разбираются в экономике. Давайте попробуем это исправить.

По принятой в РФ практике все выплаты персоналу распределяют на три вида:

1. Фонд заработной платы
2. Расходы на персонал, не относящиеся к ФЗП и выплатам социального характера

Такое распределение используется в органах статистики, также оно с некоторой модификацией может использоваться для управленческого учёта и анализа расходов.

Следует сказать, что для целей налогового учёта используется несколько другой подход, более подробно описанный в статье 255 Налогового кодекса РФ.

Фонд оплаты труда – все денежные средства работодателя, направленные на проведение выплат персоналу в оплату за его труд. В него входит:

• оплата за отработанное время (зарплата, доплаты и надбавки по ТК и пр.)
• оплата за неотработанное время (оплата отпуска, оплата простоев и т.п.)
• единовременные поощрительные выплаты
• выплаты на питание, жилье и топливо

Выплаты социального характера – к этой категории расходов относят расходы предприятия на лечение, отдых, проезд, питание, компенсации при увольнении и пр. То есть все затраты на реализацию социальной политики компании.

Прочие расходы на персонал – командировочные, надбавка за вахтовый метод, оплата обучения, организация культурно-массовых мероприятий и другие расходы.

Учитывать такое распределение расходов необходимо при формировании статистических отчётов и общении с представителями госструктур. Однако для управленческого учёта и анализа расходов на персонал удобнее использовать другую структуру затрат:

1. Фонд заработной платы с отчислениями
2. Бюджет социальных расходов (расходы на поддержание и формирование корпоративной культуры)
3. Бюджет развития персонала (оплата за обучение во всех его видах и формах, в том числе – оплата преподавателям из числа работников)
4. Бюджет административных расходов (расходы на командировки, на оборудование и содержание рабочих мест и офисов, на канцелярию, почту и прочее)

Кроме общих больших групп расходов, существует несколько ключевых экономических показателей. Они важны для анализа ситуации и принятия решений.

Средняя заработная плата – все затраты на оплату труда (без отчислений) делятся на среднесписочную численность персонала компании. Целесообразно рассматривать СЗП в следующих “разрезах”:

• по подразделениям
• по профессиям
• по уровням управления
• по регионам или местам расположения подразделений (предприятий) компании

С точки зрения социальной справедливости и обеспечения равных прав и возможностей следует делать сравнение СЗП мужчин и женщин.

Зарплатоёмкость продукции – показывает, сколько необходимо затратить средств на оплату труда для производства определенного объема продукции. Например, зарплатоемкость может быть показана как рублей/тонну или рублей/рублей.

Некоторые вопросы использования

Для начинающих руководителей и менеджеров по персоналу иногда возникают вопросы о периодичности и уместности применения тех или иных показателей для принятия решений. Дадим несколько рекомендаций:

• на еженедельной основе просматривайте показатели движения персонала: сколько человек принято и уволено, по каким профессиям идёт движение персонала; также контролируйте количество установленных доплат и надбавок для персонала (сверхурочные, расширение зоны обслуживания и т.п.)
• на ежемесячной основе рассматривайте показатели по оплате труда и некоторым видам социальных выплат (материальная помощь, выданные предприятием ссуды, компенсации на проезд и пр), текучесть кадров, показатели численности, среднюю заработную плату, выработку, зарплатоёмкость и другие экономические показатели

Что такое «граф»?

Все отрасли генерируют данные. Благодаря данным мы можем лучше понять внутреннего клиента, оптимизировать процессы, иначе взглянуть на взаимодействие сотрудников. Эти процессы можно описать при помощи теории графов.

Граф - это абстрактный математический объект, который состоит из вершин (точек) и ребер (линий), которые их соединяют. В качестве примера можно взять интернет - множество сайтов соединены ссылками. Основа бизнеса компании Яндекс состоит в том, чтобы быстро обойти граф интернета, проанализировать содержимое и дать релевантный ответ пользователю. Другой пример - Яндекс.Такси: находя кратчайшее расстояние между точками на карте, сервис помогает пассажиру добраться до места назначения.

Граф компании Яндекс: точки - сотрудники, линии - взаимодействие между ними

Абстрактное представление объектов в виде графов предложил математик Леонард Эйлер, который решил популярную в 18 веке задачу: как пройти по всем городским мостам Кенигсберга, не проходя ни по одному из них дважды?

Источники и требования к данным

Для того, чтобы построить граф, нужны данные. В качестве источников данных организация может использовать:

корпоративную почту

календарь встреч сотрудников

задачи в трекере

звонки внутренней АТС

Трекеры особенно популярны в ИТ-компаниях. Они позволяют ставить задачи, назначать ответственных за их исполнение, прикреплять файлы. Трекеры существенно упрощают взаимодействие в командах. В Яндексе этот инструмент используют не только разработчики, но и другие подразделения.

HR-подразделения используют трекер для:

согласования вакансий

найма

адаптации

обучения

На базе этого инструмента построена HR-аналитика.

Требования к данным:

Качество. Данные должны быть без ошибок и пропусков. Показатели необходимо приводить к общему виду.

Полнота. Сейчас нормой стала работа в нескольких информационных системах одновременно. Данные, взятые только из одной системы, не будут полными.

Анализ взаимодействий

Точки и линии на графе обозначают сотрудников и их взаимодействия. Чем больше диаметр у точки, тем более интенсивное взаимодействие у сотрудника с коллегами. Чем толще линия, соединяющая двух сотрудников, тем более интенсивное взаимодействие происходит в этой паре.

Взаимодействия сотрудников Яндекс

Важно учитывать и правильно интерпретировать все данные. Интенсивность взаимодействий сотрудников напрямую зависит от их должности и поставленных задач.

Какие выводы можно сделать и что применить в организационных изменениях:

Эффективность взаимодействий. Если группы отличаются по интенсивности взаимодействий и у них есть объективный показатель вроде KPI или проводится оценка performance review, то можно сопоставить факторы из графа (интенсивность взаимодействий) и предсказывать, какие действия приводят к лучшим показателям. Например, чрезмерное количество коммуникаций может перегружать менеджеров, влиять на их выгорание.

Стиль управления руководителей. Данные подскажут, использует ли руководитель микроменеджмент или тотальный контроль. При помощи данных из графа можно подсказать менеджеру, подходит ли его стиль управления для каждой конкретной задачи и какие действия могут повысить эффективность сотрудников.

Коммуникации внутри команды. Например, члены команды хорошо взаимодействуют между собой, но практически не взаимодействуют с другими коллегами. Такая команда может сделать проект, который уже был в компании, данные о нем хранятся, но команда об этом не знает. В итоге ресурсы компании будут потрачены впустую по причине недостаточного взаимодействия с другими отделами. Или наоборот, когда хромают внутренние коммуникации в команде, это приводит к задержке сроков подготовки проекта.

Полная картина взаимодействий сотрудника позволяет автоматически создавать список коллег для проведения опроса 360 градусов. В этом случае данные, которые получит руководитель по итогам опроса, будут полными.

Взаимодействие между командами

Метрики

Некоторые метрики из теории графов можно успешно использовать в организациях:

Плотность / Разреженность. Граф называется полным, когда все его вершины соединены ребрами. В реальном мире примером полного графа может быть небольшой стартап: один маленький дружный коллектив, в котором все друг друга знают и эффективно взаимодействуют. Уход одного сотрудника не приводит к потере существенной информации, взаимодействие не нарушается.
При росте компании плотность нарушается. Трудно представить компанию с тысячами сотрудников, в которой все работники знают друг друга. Для такой компании характерен риск потери существенных коммуникаций внутри команды при уходе одного сотрудника.

Расстояние. Эта метрика напоминает об известной теории шести рукопожатий. Чем меньше расстояние между сотрудниками, тем больше сплоченность, больше людей знают друг друга.

Центральность. Эту метрику хорошо иллюстрирует граф персонажей «Игры престолов»: после неожиданной смерти одного из центральных персонажей произведения сценаристы испытывают затруднения с сюжетной линией второстепенных персонажей.

Мост. Можно проиллюстрировать на примере Бельгии - страны с двумя государственными языками, где небольшой мостик из людей, говорящих на двух языках, соединяет «одноязычных» сограждан. В компании люди, находящиеся на этом мосту, являются носителями очень важных связей. Их уход - большая проблема для компании.

Применение

В компаниях с проектной структурой еженедельно запускаются и закрываются проекты, важно следить за расходами. Нужно правильно собирать и передавать данные для экономических расчетов. Этот процесс можно улучшить при помощи автоматизации. В Яндексе сделали следующее:

Построили граф компании.

Анализируя поведение сотрудника в каждый конкретный месяц, HR-аналитики видят, в каком проекте тот сейчас находится. Отпала необходимость переписки с руководителями сервисов. Это экономит время бизнеса и аналитиков.

Пока это пилотный проект, который показывает интересные результаты. Многие исследовательские проекты в Яндексе впоследствии выкатываются в продакшн.

Итак, классический путь аналитики

Данные. Источник, полнота и качество.

Визуализация. Как на эти данные смотреть, как использовать. Идеи о метриках, которые в случае с HR-аналитикой можно взять из теории графов или придумать самостоятельно.

Отчетность, которая ежемесячно показывает, что происходит в компании. Например, интенсивность взаимодействия менеджеров.

Метрики, которые используются для выводов.

Предсказательная аналитика - запуск автоматизированного процесса, который экономит время.

Что еще нужно знать об HR-аналитике

Кевин Уиллер, президент и основатель Global Learning Resources, Inc., в статье «Обратная сторона HR-аналитики: 8 малоизвестных фактов» выделяет несколько важных факторов, которые касаются HR-данных:

Аналитика - не волшебная пилюля. Аналитика не является чудодейственным средством. Данные помогают понять проблему и, возможно, выбрать более эффективный способ ее решения, но данные не заменяют эмпатию и человеческие рассуждения.

Понимание того, что именно вы хотите знать. Нужна предельная ясность относительно того, что вы хотите проанализировать или измерить. И убедитесь, что это вообще возможно.

Использование соответствующего метода. Метод сбора данных также может оказаться непростой задачей. Один из вариантов использования аналитики - разъяснение проблемы или поиск возможных причин.

Пассивные данные могут быть лучше запрашиваемых данных. Гораздо легче самому собрать пассивные данные, чем запрашивать достоверные данные от других. Собрать фактическую информацию по итогам каких-либо действий и решений относительно просто.

Важна поддержка. Для эффективного использования данных необходима поддержка руководства и соответствующая корпоративная культура, в которой данным придается значение.

Цель управляет ситуацией. Есть большое искушение измерить все, особенно на первых порах, когда инструмент аналитики только внедряется в компании. Но лучше сфокусироваться на двух-трех ключевых вопросах, на которые вы хотите получить ответ. Тогда у вас хватит времени на более точный сбор данных и полный анализ.

Данные небезупречны. В последнее время стало принято ставить данные на пьедестал и воспринимать их как чистую информацию, в которой нет ни политики, ни мнений. Но, к сожалению, на анализ данных мнения влияют так же, как и на все остальное.

Чем проще, тем лучше. Потратьте время на составление списка: что вы действительно хотели бы знать, чтобы улучшить рекрутинговый процесс; какие данные помогут вам повысить эффективность большинства источников или ответить на актуальные вопросы руководства.

О проблемах правильной интерпретации данных недавно также говорил Нассим Талеб : «Если вы умеете работать с Big Data, это хорошо, но нужно уметь ее интерпретировать, фильтровать чушь и ненужный шум, которые всё путают. Интересно, что единственные, кто умеет работать с данными, - это антитеррористические службы. Они способны не находить ложные корреляции и сужать выборку до конкретных подозреваемых, они ищут именно связи. Компьютер можно просто одурачить данными, очень важна статистическая дисциплина. Большие данные не могут сказать нам, что правильно, только то, что НЕ правильно».

Источник изображений - HR-среда

Актуальные и интересные HR-кейсы в нашем Telegram. Подписывайтесь на канал!

Копирование и любая переработка материалов с сайта сайт запрещены

Дескриптивная (описательная) аналитика. С помощью доступной информации формирует объективное и максимально точное описание исследуемого объекта/ситуации. Отвечает на вопрос: «Что происходит сейчас?» . Это основа любой аналитики в HR. Оперирует такими данными как структура персонала, нормы труда, нормативы численности, обзоры зарплат, метрики эффективности процессов, внутренние и внешние бенчмарки.

Прогнозная аналитика. На основании очевидных зависимостей и подтвержденных статистических гипотез позволяет «заглянуть» в ближайшее будущее с помощью прогнозирования численности и планирования загрузки персонала. Дает возможность сформировать профиль успешных специалистов, разработать план мероприятий по повышению их вовлеченности, определить нормы прохождения тестов.

Предиктивная (предсказательная) аналитика . Использует неочевидные зависимости , данные дескриптивного анализа, прогнозной аналитики и Big Data, чтобы «влиять на события отдаленного будущего». Автоматизируют с помощью искусственного интеллекта (AI). Применяют с целью предотвратить/предсказать/выявить причины увольнения сотрудников еще до того, как это произойдет, прогнозировать их возможный успех/фиаско на конкретной должности.

Предсказательное моделирование использует как традиционные, так и новаторские методы анализа:

Теоретически предиктивная аналитика в HR вместе с AI призваны:

• достигать долгосрочных результатов компании (получение прибыли);
• выявлять проблемы с текучкой кадров и предлагать способы их решения;
• мониторить расходы на привлечение новых и сохранение существующих специалистов, снижая таким образом операционные затраты.

Однако на практике не все получается так гладко.

Предиктивная аналитика в HR и «Черный лебедь»

Противники предиктивных моделей считают, что аналитика по определению не бывает «предсказательной». В качестве обоснования приводят идею, которую популяризировал Нассим Николас Талеб в своем труде «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости». По мнению автора, все происшествия имеющие значительные последствия — черные лебеди, то есть редкие и труднопрогнозируемые.

Для справки. Первый европеец, увидевший черного лебедя — нидерландский путешественник Виллем де Вламинк. Случилось это в 1697 году в Западной Австралии. До того представители Старого Света пребывали в абсолютной уверенности, что лебеди бывают исключительно белыми. А теперь вопрос на засыпку: насколько велика вероятность, что кто-то из жителей Европы мог бы предсказать появление этих пернатых с черным окрасом?

Если теория Талеба верна, то применительно к HR предиктивная аналитика не может предсказывать события, способные в значительной степени влиять на решение кадровых вопросов.

Но, с другой стороны, многие крупные компании продолжают вкладывать большие средства в развитие искусственного интеллекта, внедряя в работу эйчар-отделов технологии предиктивного моделирования. Почему они это делают? Попытаемся выяснить.

Предсказывая непредсказуемое: 5 примеров использования предиктивной аналитики в HR

US Special Forces. Возможно вы удивитесь, но эйчары спецназа США используют инструменты предсказательной аналитики, прогнозируя, кто из кандидатов станет успешным бойцом элитного подразделения. Требования жесткие. Выбрать надо лучших. И так, чтобы наверняка. Угадайте спрогнозируйте, что присуще крутому спецназовцу: 1) высокий уровень IQ; 2) способность отжаться от пола 80 раз; 3) мужество, выдержка, твердость характера?… Анализ указал на пункт 3.

Google. В своей книге «Работа рулит! Почему большинство людей в мире хотят работать именно в Google» Ласло Бок, старший вице-президент по работе с персоналом (HRM), пишет, что важнейший инструмент управления персоналом в Google — статистика. Первичное интервью с соискателем полностью автоматизировано, проводится на компьютере, настроено так, чтобы отобрать лучшего кандидата. Еще поисковый гигант оценивает вероятность ухода людей из компании, применяя предиктивный анализ. Один из выводов: новые сотрудники отдела продаж, не получающие повышение в течение 4 лет, чаще покидают компанию.

Hewlett-Packard . Парни из HP — настоящие фанаты предиктивной аналитики в HR. Доверием к предсказательным технологиям компания прониклась еще в 2011 году. Тогда штатные ученые объединили данные отдела кадров за предыдущие 2 года и с помощью прогностической модели попытались предсказать вероятность увольнения каждого из 300 000 сотрудников. В результате был сгенерирован так называемый показатель «Flight Risk» (риск ухода), используя который менеджеры могли своевременно реагировать на сигналы-предвестники увольнений. Благодаря этому HP сэкономила до $300 000 000. Что еще выяснили: в отличие от Google, для работников Hewlett-Packard имеет значение не только продвижение по службе, но и увеличение зарплаты; в противном случае — увольняются в течение 5 лет.

Best Buy . Этот ритейлер бытовой электроники — один из лидеров предиктивных HR-изысканий, в ходе которых руководство компании определило, что увеличение вовлеченности сотрудников (engagement employees) на 0,1% приводит к увеличению годового дохода на $100 000. Такие результаты побудили пересмотреть периодичность внутреннего аудита вовлеченности: теперь его проводят ежеквартально, а не раз в год.

IBM. В распоряжении «Голубого гиганта» — суперкомпьютер Watson IBM, оценивающий целый ряд критериев, которые, как предполагается, влияют на текучку персонала. Среди них: уровень и сфера образования, размер часовой ставки, увлеченность и удовлетворенность работой, частота/отсутствие деловых поездок, семейное положение, возраст и даже расстояние от дома до места работы. Зеленым выделен столбец, содержащий указание на «выгорание» (да/нет) сотрудника (см. скриншот ниже).

Анализируя эту информацию, HR-менеджер может предотвратить уход специалиста и выявить причину увольнения.

Обратите внимание. В таблице приведены структурированные данные, то есть предиктивная аналитика почти всегда начинается и заканчивается дескриптивной (описательной) аналитикой. Поэтому не пренебрегайте сбором традиционных статистических данных. Они обязательно пригодятся, если решите разрабатывать предсказательные модели.

5 шагов по разработке предикативной модели

В общем виде ход работы будет таким (на примере прогноза увольнений по собственному желанию классных специалистов):

1. Подготовка предположений , почему высококвалифицированные работники увольняются по собственному желанию. Изучают:
   • Внешние факторы: востребованность компетенций, динамика изменения зарплаты, позиция работодателя на рынке труда.
   • Внутренние факторы: рабочее время (график, переработки), наличие/отсутствие командировок; уровень комфорта в офисе; уровень зарплаты; карьерный рост, перспективы развития; время проезда до работы.
   • Индивидуальные характеристики: пол, возраст, семейный статус, наличие детей; психологический профиль; владение иностранными языками.
2. Определение доступных данных. Решают, где найти информацию, необходимую для проверки гипотез, сформулированных на предыдущем этапе. Возможные источники:
   1. Внешние данные с рекрутинговых сайтов, обзоры зарплат.
   2. Внутренняя информация системы контроля и управления доступом (опоздания, перерывы, ранние уходы, изменение устоявшегося поведения); данные о посещаемых сайтах; результаты опросов вовлеченности и оценки эффективности; данные кадрового учета (изменения зарплаты и карьеры)
   3. Результаты психодиагностики.
3. Сбор, проверка и структурирование информации . Как правило, самый продолжительный этап.
4. Разработка модели : 1) создание, 2) тестирование, 3) визуализация. Создают и проверяют прототип модели с учетом реальных данных, разрабатывают пользовательский интерфейс, обучают HR-менеджеров взаимодействовать с системой.
5. Применение модели. В идеале — не просто прогнозирование, а мониторинг (в том числе удаленный) индикаторов риска увольнения сотрудников.

Подведем итоги, подумаем, как применить материал статьи в отечественных HR-реалиях.