img

Магія даних

01.10.2018 The Ukrainians

[Текст опублікований за підтримки Work.ua — сайту із пошуку роботи №1 в Україні]

Люди — ключовий актив будь-якого бізнесу. Здавалося б, це всім відомо, але менеджмент часто розглядає співробітників винятково як виробників продукту. Це заважає розкривати потенціал працівників і в кінцевому підсумку гальмує розвиток компаній, не дозволяючи їм швидко адаптуватися до зовнішніх змін. На щастя, сьогодні є технології і методи, які дають змогу зробити життя співробітника в компанії максимально комфортним, а бізнес — ефективнішим. Такі технології мають в своїй основі аналіз і роботу з великими даними, об’єднуються під загальним терміном «кадрова аналітика» (People Analytics). Завдання кадрової аналітики — удосконалити процеси управління і роботи з персоналом, передаючи прийняття значної частини повторюваних рішень штучному інтелекту. На відміну від людини, такі алгоритми і моделі можуть приймати рішення швидко і максимально якісно, ґрунтуючись на глибокому розумінні співробітників. За допомогою такої просунутої аналітики, не докладаючи особливих зусиль, компанія може підібрати для співробітників оптимальні умови праці, що в кінцевому підсумку позначиться на їхній задоволеності та якості роботи.

Як працює кадрова аналітика

В основі кадрової аналітики профіль співробітника — сукупність даних і відомостей компанії про своїх співробітників, зібраних з їхньої згоди. Такий профіль містить особисті дані працівника (стать і вік, місце проживання, освіту, попередній досвід роботи), його роль в організації (посада, графік і умови роботи, оточення і команда), активність людини на робочому місці, досягнення і плани. Це дозволяє приймати рішення, пов’язані з персоналом, на будь-якому етапі взаємодії співробітника з роботодавцем — від моменту пошуку вакансії і прийому на роботу до його звільнення чи відставки.

Наведемо простий приклад — скоринг працівників при прийомі на роботу. Для компаній, яким непросто знайти людей, це серйозна допомога. Наприклад, понад 80% персоналу банків, роздрібних мереж або телеком-операторів — співробітники точок продажів і магазинів. Це не рідкісна спеціальність, але через те, що люди постійно змінюються, працівники відділу кадрів мають велике навантаження щодо перегляду та оцінки резюме. Знизити навантаження дозволяє алгоритм: він аналізує дані тих, хто вже працює, і дані кандидатів, порівнює їх і пророкує, наскільки потенційний співробітник буде успішним на тій чи іншій позиції. В результаті частина претендентів автоматично відсівається на початковому етапі — вибір стає точнішим, а HR-менеджери значно заощаджують час.

Іще один приклад — боротьба зі зміною персоналу. Наприклад, історично в роздрібних мережах висока плинність кадрів. 100-120% персоналу змінюються щороку, і в підсумку компанії зазнають колосальних збитків: їм весь час потрібно набирати і навчати людей. При цьому є певний термін виходу на продуктивну потужність: співробітник не може вийти на роботу та відразу почати ефективно працювати. Щоб уникнути втрат і зайвих витрат, важливо заздалегідь розуміти, хто з потенційних співробітників схильний до того, щоб залишити організацію, і які чинники підвищують ризик відходу співробітників. Раніше компанії робили висновки, спираючись тільки на життєвий досвід: наприклад, можна припустити, що сьогоднішній студент завтра, з високою ймовірністю, захоче кар’єрного росту. Зараз за допомогою просунутої аналітики можна точніше визначити, хто більше за інших схильний звільнитися через короткий термін, обчислити таку ймовірність і зробити певні кроки, щоб цьому запобігти. Так, якщо звільняються в основному молоді люди, які живуть далеко від роботи, можна спробувати організувати корпоративний транспорт. Це досить просто і дійсно працює. За статистикою, використання кадрової аналітики допомагає компаніям рітейлового сектора скоротити зміну персоналу в 1,5-2 рази.

Просунута аналітика може допомогти побачити майбутнє організації з точки зору розвитку персоналу. Так, за допомогою кадрової аналітики можна визначити, які навички будуть затребуваними в компанії через кілька років, а яких компетенцій не вистачатиме. Крім знань про співробітників, важливе розуміння світових і локальних трендів розвитку ринку: воно дозволить вибудувати найефективнішу стратегію з підбору персоналу. Використання таких стратегічних прогнозних моделей дає змогу компаніям визначити, які спеціальності і співробітники будуть потрібні завтра, і, наприклад, змінювати підхід у роботі з університетами або створювати власні центри підготовки певних спеціалістів.

Кому необхідна кадрова аналітика і як її запровадити

В основі кадрової аналітики дані, для яких потрібен масштаб. Тому аналітичні моделі найефективніші для компаній, в яких працює більш як тисяча осіб. В таких організаціях дані про співробітників в будь-якому випадку акумулюються, а обробляти їх вручну стає складно. Використання цієї інформації в рамках просунутої аналітики — це, як то кажуть, quick wins, що у перекладі звучить як «швидкі перемоги», які можуть відчутно підвищити ефективність бізнесу. Як правило, робота починається з невеликих пілотних проектів. Наприклад, якщо йдеться про роздрібну мережу, спочатку кадрова аналітика впроваджується на прикладі одного магазину або навіть одного відділу, але при цьому використовується весь масив даних компанії. Фокус на таких точкових змінах дозволяє швидко отримати ефект, показати керівникам і акціонерам, як працює такий підхід, і переконатися: його точність і ефективність набагато вища, ніж у ручної обробки даних. Але щоб повністю розкрити потенціал кадрової аналітики, компаніям потрібно пройти певний шлях трансформації функцій  відділу кадрів, підвищити зрілість фахівців і зміцнити аналітичний кістяк. Як правило, процес складається з декількох паралельних кроків.

З одного боку, компанії потрібно створити підрозділ, який об’єднає людей з профільною освітою і технологічними навичками: згодом саме вони відповідатимуть за формування профілів співробітників, розробку і тестування моделей. Це класичні фахівці з роботи з даними, їм не потрібне знання і розуміння специфіки кадрових процесів. Як правило, на пошук кадрів і формування повноцінної команди потрібно 3-4 місяці.

З іншого боку, дуже важливо, що паралельно з набором команди аналітиків відбуваються зміни в культурі самої організації. По-перше, змінюється модель прийняття рішень. Кадрова аналітика допомагає спростити і прискорити цей процес, взявши на себе те, що раніше брали менеджери. Це означає, що менеджерам і фахівцям потрібно вміти довіряти аналітиці та вміти використовувати її. По-друге, в компанії виникає роль так званого перекладача (analytics translator), який дозволяє бізнесу і аналітикам знайти спільну мову, контролює і допомагає втілити результати моделювання в життя.

Досвід показує, що компанії можуть успішно поєднувати описані вище підходи до застосування кадрової аналітики: вибудовувати внутрішні процеси і культури, паралельно отримуючи перші результати і «швидкі перемоги». Ефективним виявляється використання зовнішніх аналітиків і перекладачів на перших етапах розвитку: поки створюється внутрішня компетенція, вже народжуються перші результати, а коли компетенція створена — зовнішні співробітники передають досвід і знання новій команді, поступово скорочуючи свою участь.

Світовий досвід

Великі російські компанії вже починають розуміти, наскільки сильними можуть бути інструменти кадрової аналітики, і вже існують перші приклади успішного використання таких інструментів. У той же час західні компанії не перший рік активно використовують просунуту аналітику в великих масштабах, і це приносить свої плоди, причому не тільки для співробітників, а і для фінансової частини. Наприклад, одна з найбільших американських страхових компаній впровадила кадрову аналітику, щоб зрозуміти, наскільки добре працює її система мотивації співробітників. Довгий час в організації інтуїтивно вважали, що працівників мотивують додаткові премії, і тому впродовж багатьох років виплачували бонуси працівникам, щоб стимулювати їхню ефективність, це близько 40 мільйонів доларів на рік. Завдяки кадровій аналітиці з’ясувалося, що додаткові виплати стимулюють персонал менше, ніж організація робочого дня і розклад змін: залежно від типу особистості і способу життя пік активності співробітників припадає на різний час. В результаті просунута аналітика допомогла компанії серйозно заощадити, скоротивши бонуси, і провести зміни, які не вимагають додаткових інвестицій, але при цьому дають набагато більший ефект.

Наведений вище приклад також ілюструє: кадрова аналітика не тільки дозволяє перевірити висновки, які раніше робили на рівні інтуїції, а й створює нові шляхи і можливості. До того ж завдяки просунутій аналітиці змінюється співвідношення функцій в організації. У традиційних компаніях 80% працівників відділу кадрів виконують рутинну роботу: наприклад, переглядають резюме і проводять базові інтерв’ю. Якщо ці механічні операції та рішення передати машині, у таких співробітників з’явиться більше можливостей розкрити свій потенціал. І в кінцевому підсумку бізнес від цього тільки виграє.

Оригінал — Яков Сергієнко, Олександр Громов
Адаптований переклад — Ліля Гук

Зображення — unplash.com

The Ukrainians

Текст The Ukrainians

Схожі публікації

650 4

Як критикувати когось (навіть свого боса) і не зіпсувати стосунки

Зворотній зв’язок буває важко почути і прийняти, але він надзвичайно корисний для обох сторін

09.12.2017 The Ukrainians
589 5

Бути босом самому собі не так легко, як здається на перший погляд

Насправді це зовсім не так гламурно, як виглядає

29.04.2018 The Ukrainians
1541 3

7 причин, чому у 8-годинному робочому дні нема жодного сенсу

Здатність мозку до поглибленої розумової діяльності — всього дві години

30.11.2017 The Ukrainians

Популярні публікації

48892 8

Легенда Хрещатика

Чому інженер, який запускав у космос ракети, а тепер миє вікна на Хрещатику, так не любить вихідних
25.11.2016 Анна Давидова
45034 2

Чи зобов’язаний пасажир «Укрзалізниці» збирати за собою постіль?

Як спілкуватися із провідником
22.12.2015 Роман Рак
44169 8

Сам собі пастир

Що знайшов у лісах Житомирщини колишній в’язень «ЛНР» і чому краще фантазувати, ніж бути реалістом
19.07.2016 Євген Руденко

Краудфандинг

Малі міста

2608
зібрали
36000
потрібно

Нові медіа нової країни

36
зібрали
5000
потрібно

Найрозумніші діти країни

2538
зібрали
4500
потрібно

підтримайте проект

Donate

Введіть слово, щоб почати