9 декабря
Итоги Su&IT 2024: Экспертное жюри оценило инновационные стартапы в Минске
39 | 4 | 1 |
По аналогии с маркетингом середины 2000-ых, в управлении персоналом в белорусских компаниях происходит позитивный сдвиг – они начинают внедрять инструменты digital HR. Это подход основан на анализе и прогнозировании будущих успехов и неудач сотрудников, оцифровывании таких показателей, как эффективность и результативность всех специалистов. Как это работает на практике – опытом делится руководитель учебного центра «Мостра-групп» и логистической компании T&T Максим Андреёнок.
– Есть мнение, что HR-менеджеры в белорусских компаниях занимаются только рекрутингом, организацией корпоративов и социальным пакетом. В некоторых компаниях, возможно, так и происходит.
Однако HR-ы могут приносить компании бóльшую пользу и участвовать в принятии любых управленческих решений на основе анализа данных.
Можно сказать, что как раз сейчас и начинается смена парадигмы мышления в HR.
Сдвиг происходит в направлении, которое уже сейчас называют digital HR. По аналогии, как это произошло в маркетинге в середине 2000-ых.
Digital HR опирается на такие подходы, как аналитика, прогнозирование, оцифровывание результатов. Расскажу об этом подробнее на примерах из работы нашей компании.
HR-аналитика – понятие, о котором сейчас много пишут и говорят. И мне кажется, что люди понимают под этим словом не одно и то же.
Раньше существовал стереотип, что эффективные решения можно принимать только на основании усвоенного ранее опыта. Чем он более богатый и разнообразный, тем более эффективным будет наше решение.
HR-аналитика – то, что прирастает не на основе собственного опыта, а наоборот – на основе отрешения от него.
Работая в сфере HR, я заметил, что большинство решений принимается на основе субъективных оценок.
Почему, например, руководитель или HR считает, что вот «этих» компетенций уже достаточно для результата, а вот «этих» нет? На основе своего жизненного опыта? А где гарантия, что это не ошибочный опыт?
HR-аналитика помогает:
В общем, это инструмент, который позволяет обойти ограничения, сформированные нашим опытом, и принимать взвешенные решения.
Сейчас HR-менеджеры нашей компании участвуют в построении системы аналитики. Они занимаются сбором данных по работе сотрудников и их первичной обработкой.
Сбор данных начинается с момента проверки кандидата на входе в компанию. Затем оценивается проведение адаптационных и развивающих мероприятий, которые происходят за время работы сотрудника в компании – тренинги, семинары, дистанционные курсы. Полученные на этих мероприятиях знания и навыки оцениваются по результатам тематических опросов и анкетирования, экзит-интервью.
Анализом полученной информации и разработкой предложений по его итогам занимаюсь я и сотрудники учебного центра. Результаты предоставляем HR-директору для использования в принятии решений.
Приведу пример. В 2015 году 78% руководящих вакансий коммерческого департамента было закрыто внутренним кадровым резервом. Это помогло нам сэкономить довольно приличную сумму денег.
В чем заключается экономия:
На самом деле спрогнозировать можно любое событие, а соответственно, и результат. Мы же не удивляемся прогнозам погоды или прогнозам спортивных мероприятий?
Вопрос заключается всего лишь в двух важных пунктах: какова будет точность нашей прогнозной модели и каков интервал ошибки нашего прогноза.
Пример. Если мы говорим, что сотрудник с компетенциями А и Б, развитыми на 90%, будет выполнять плановые показатели на 74%–98%, и вероятность этого выполнения составляет 34% – наверное, это не очень хороший результат прогнозирования.
Другое дело, если мы установим, что сотрудник по результатам теста способностей показал 70 баллов и выше – это гарантирует выполнение планов на 93%–105%. Вероятность, что сотрудники справятся с этой задачей, составляет 57%.
Это уже гораздо более серьезный результат. Он дает нам:
В этом и заключается работа аналитика – подобрать такую прогнозную модель, которая дает наибольшую точность прогноза и наименьшую ошибку.
Еще один стереотип – о том, что невозможно оцифровать (измерить в количественных показателях) работу офисных специалистов.
На самом деле вопрос нужно ставить иначе: как подобрать такой показатель результативности специалистов офиса, который можно легко оцифровать?Это первое. Затем надо сформулировать, какие знания, навыки или способности помогают достичь результата, и как их измерить.
И наконец, третье – в идеальной ситуации нужна автоматизированная система, которая позволит фиксировать эти показатели результативности. Например, в нашей компании в качестве оценки результативности сотрудников бухгалтерии, юристов, менеджеров по персоналу мы используем:
Внедрение и использование методов HR-аналитики полезно для любых компаний, которые хотят управлять эффективностью своих сотрудников. Она выявляет причины «болезней» в компании и способствует их устранению.
Компания должна быть готова к использованию HR-аналитики. Как минимум это означает:
1. В компании есть система или процедуры по сбору данных, назначены ответственные за это лица.
2. В компании поставлена и автоматизирована система учета. В любой момент она позволяет получить полную информацию по любому сотруднику за все время его работы в компании.
«Любовь» к математике и цифрам, базовые знания математической статистики, быстрая обучаемость, вариативность и гибкость мышления.
Для того, чтобы ваш навык аналитика совершенствовался, необходима еженедельная практика и постоянное обучение. Работа аналитика очень похожа на работу исследователя. Для формулировки новых гипотез полезно отойти от шаблонных методов мышления и применять нестандартные, необычные подходы.
Могу сказать, что интерес к этой теме проявляют компании, работающие в сфере телекоммуникаций и банковской сфере.
В России с применением аналитики дела обстоят лучше. Насколько я знаю, инструменты HR-аналитики применяют банки, компании в сфере телекоммуникаций, ритейлеры и несколько крупных FMCG компаний. В Европе и США проводники идей использования HR-аналитики – это, конечно, Google, Facebook, Amazon, Netflix, Вoeing. Специалисты компании Вoeing, например, утверждают, что могут прогнозировать выход из строя любого прибора или агрегата с точностью до недели. Соответственно, когда их система аналитики дает «красный» сигнал по какому-то самолету, они связываются с этой авиакомпанией и ставят этот самолет на плановый ремонт.
HR-ы компании Google утверждают, что могут прогнозировать увольнение сотрудников с точностью до месяца. Но это уже «космос»!
9 декабря
Итоги Su&IT 2024: Экспертное жюри оценило инновационные стартапы в Минске
6 декабря
Международный конкурс «Выбор года» представляет победителей 2024 года!
5 декабря
Форум «Инновационный шторм»: платформа для идей, технологий и предпринимательства
5 декабря
Импровизированный LOVE REPUBLIC HOTEL открыл свои двери, чтобы вместе с гостями отпраздновать официальное открытие в Беларуси
5 декабря
В Минске прошел Форум по управлению интернетом
3 декабря
Будущее глазами бэкенд-разработчиков. Регистрируйтесь на мероприятие о технологиях в электронной коммерции
2 декабря
РКО от Белагропромбанка – широкие возможности для бизнеса
2 декабря
5 топовых советов от спикеров бизнес-конференции «RACE. Кейсы, результаты, инсайты»