Кадры решают все: Как при помощи аналитики «прокачать» HR?

Прежде чем начать читать эту статью, представьте на минутку обычный кадровый отдел (или — как модно нынче говорить — HR) в любой компании. Что первое приходит на ум? Полки, заставленные папками с личными делами сотрудников? Должностные инструкции?..

Могу поспорить, количественная аналитика, и тем более Big Data, в ассоциативном ряду не присутствует, или находится где-то в конце списка. Стереотип ли это? Какие задачи для HR-ов можно решать с помощью глубокого анализа данных? Именно об этом хотелось бы сегодня поговорить.

Ну где в HR большие данные? — спросите вы. Большинство компаний системно собирают не так много данных о сотрудниках, да и самих сотрудников — всего несколько десятков. Поэтому глубокая аналитика проникает в HR (как, собственно, и в другие подразделения) прежде всего крупных компаний. С них и начнем.

В рамках недавно состоявшейся конференции, посвященной теме больших данных, один из докладчиков привел интересный пример реализации аналитического проекта для HR на крупном отечественном металлургическом предприятии. Суть проекта заключалось в следующем:

Ситуация. Компания нуждается в лояльных сотрудниках, готовых не только качественно выполнять работу, но и защищать предприятие от недоброжелателей, информационных, рэйдерских и прочих атак.

Задача. Необходимо увеличить долю лояльных сотрудников до целевого уровня. Для этого компания готова потратить время (не более 2 лет) и деньги (суммы затрат не разглашаются).

Решение. Проведено анонимное анкетирование всех сотрудников, выделены основные группы работников с точки зрения лояльности к компании. Проанализирована информация о сменах должностей, мотивации сотрудников и т.д..

Результаты. Найдены интересные инсайты. Оказалось, что «плохие» сотрудники в большинстве своем — не рядовые трудяги с маленькой заработной платой, а руководители среднего звена (начальники отделов, ответственные на участках). Глубокая аналитика позволила также выявить причину сложившейся ситуации: з/п менеджеров была ниже средней на рынке, не соответствовала уровню нагрузки и возложенной на них ответственности.

Действия. В результате была продумана и реализована стратегия увеличения количества лояльных сотрудников. Компания разработала эффективную мотивацию, повысила заработные платы, наладила диалог между отделами. При повторном анкетировании результаты были впечатляющими (к сожалению, точных цифр я не помню).

human-resource

«Погуглив», вы можете найти массу примеров успешного применения аналитики в HR среди западных компаний. К сожалению, отечественный бизнес в этом плане сильно отстает. Существует масса причин: страх перед внедрением инноваций, привычка полагаться на опыт и интуицию, отсутствие культуры принятия решений на основе фактов.  Но, по-моему, самая главная причина здесь — недостаточная осведомленность (незнание и непонимание того, что может дать компании анализ данных).

Итак, какие же задачи может решать глубокая аналитика в HR?

  • прогноз ухода лучших специалистов;
  • оценка лояльности кадров;
  • профилирование «хороших» сотрудников для поиска новых и т.д.

Вот, собственно, все, что касается больших компаний.

А как же быть «простым смертным» (малому и среднем бизнесу) — отказаться от применения аналитики? Конечно, нет!

Сейчас HR-ы активно пользуются соцсетями (особенно LinkedIn и Facebook) для поиска сотрудников и дополнительной информации о кандидатах. Это трудоемкий процесс. Социальные медиа настолько глубоко втянули нас в свои сети, что найти того самого Васю Пупкина, который вчера прислал резюме, становится все сложней. А если этих резюме сотня?

Для таких задач уже существуют специальные сервисы, основанные на Big Data и глубокой аналитике. Например, рекрутинговый ресурс Superjob. Конечно, это только начало, и, возможно, совсем скоро специальные приложения будут оценивать анкеты ваших кандидатов, как банк оценивает заемщика, и выдавать рекоммендацию «брать»/»не брать» (на работу).

С чего стоит начать непосредственно вашей компании? Это зависит от бизнес-задач и имеющихся данных. Если вы не знаете, достаточно ли этих данных для запуска аналитического проекта, не можете определиться с целями или методами их достижения, у вас всегда есть возможность получить бесплатную бизнес-консультацию на нашем сайте. Опытные аналитики ответят на любой бизнес-вопрос в течение 1-2 рабочих дней.

Стройте эффективный бизнес — сделайте из своих заурядных кадровиков прогрессивных HR-ов!

Автор: Владислав Семчук, бизнес-аналитик лаборатории данных DataLab

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =