Дополнительные материалы к этой книге вы можете получить на специальном сайте по ссылке https://paper-planes.ru/marketinghr.
Часть 1. Анализ текущей ситуации и определение ключевых инициатив
Глава 1Аналитическая культура и принятие решений. HR-маркетинг как инструмент поддержки управленческих решений
«Именно от того, как вы собираете, храните, обрабатываете и используете данные, зависит, выиграете вы или проиграете».
Владелец крупной федеральной розничной сети, один из наших клиентов, в рамках интервью по одному из совместных проектов как нельзя лучше выразил свои ожидания от работы отдела кадров. Он заявил, что хотел бы получать от директора по персоналу годовой план с обоснованием бюджета и конкретными прогнозами финансовых выгод от деятельности отдела кадров – аналогично тому, как он получает план маркетинговых инвестиций с расчетом ROI (return on investments, возврат на инвестиции) от коммерческого директора. Это позволило бы ему принимать обоснованные решения о распределении ресурсов и гарантировать, что компания получает наивысшую отдачу от инвестиций в свою кадровую деятельность.
К сожалению, в среднестатистической российской компании отсутствует соответствующая аналитическая культура (система подходов к сбору, обработке, анализу и интерпретации данных), что затрудняет принятие обоснованных решений относительно каких-либо инициатив. Как следствие, оценить экономику каждого проекта и понять влияние кадровой деятельности на конечный результат бизнеса бывает непросто.
Долгое время отделы кадров полагали, что невозможно измерить влияние кадровой деятельности на прибыль компании. Сегодня очевидно, что это убеждение и неоправданно, и неверно.
Вот основные, на наш взгляд, причины отсутствия аналитической культуры в HR:
• Традиционно отдел кадров был сосредоточен на административных задачах, и компании медленно внедряли аналитический подход к управлению персоналом. В результате проводимый анализ часто носит слишком общий характер и не учитывает специфику компании.
• Отделы кадров недостаточно разбираются в экономике компании, в ее коммерческой деятельности, поскольку большинство специалистов по управлению персоналом не имеют экономического образования и плохо понимают финансовые показатели компании и влияние их инициатив на конечный результат компании.
• На рынке долгое время отсутствовали профессиональные инструменты для эффективного и точного измерения экономических показателей кадровой деятельности. Большинство существовавших программ и платформ для управления персоналом предназначено для административных задач и не предлагает сложной аналитики, такой как возврат на инвестиции в HR-инициативы, оценку их влияния на производительность и средний стаж сотрудников.
• Недостаток знаний о том, как проводить анализ на основе данных. Большинство специалистов по управлению персоналом не обладают инструментами и опытом для использования сложного программного обеспечения и инструментов аналитики.
Это не все причины отставания HR-департаментов от коммерческих подразделений, но главная проблема, очевидно, в том, что в то время как весь деловой мир оперирует цифрами и финансовыми показателями, отделы кадров по-прежнему в основном сосредоточены на гуманистических подходах к управлению персоналом и оперативных задачах. Поэтому в этой главе мы углубимся в тему аналитики, а именно:
• как отчитываться о финансовых показателях;
• как обрабатывать данные с помощью передовых инструментов аналитики для более эффективного принятия решений;
• как подойти к определению ключевых рычагов изменений в стратегии HR-маркетинга.
Мы начнем с обсуждения аналитической культуры и логики, лежащей в основе работы с данными.
Четыре уровня аналитической культуры
В 2010 г. из якутского города Удачный в Москву вылетел самолет авиакомпании «Алроса». Когда самолет пролетал над территорией Республики Коми, из-за неисправности аккумулятора пропало напряжение в бортовой электросети: перестало работать навигационное и радиооборудование, отключились топливные насосы.
Пилоты снизили высоту, «пробили» облачность и обнаружили, что они над глухой тайгой. Топлива в резервном баке оставалось примерно на полчаса. Они увидели внизу реку и решили лететь вдоль нее, чтобы выбрать достаточно ровный участок для приводнения. Неподалеку от реки они случайно заметили взлетно-посадочную полосу поселка Ижма. В поселке долгое время располагался вертолетный аэродром гражданской авиации, но за семь лет до злополучного полета он был законсервирован. Оказалось, что взлетно-посадочная полоса пригодна для посадки: начальник вертолетной площадки долгое время следил за ее состоянием.
После двух пробных заходов экипаж самолета совершил рискованную посадку. Борт выкатился за пределы полосы, смягчив удар о кустарник. Пассажиры были спасены, пилоты получили высокие награды, а начальнику вертолетной площадки Сергею Сотникову подарили снегоход и даже пригласили на прямую линию с президентом.
Прекрасная история! Но если бы вы спросили пилотов, хотели бы они повторить такой полет, они бы, конечно, отказались – и были бы совершенно правы. Нельзя летать, если не работают приборы.
И точно так же нельзя заниматься бизнесом, если нет бизнес-показателей – цифр. Для того чтобы начинать масштабироваться и стабильно летать от цели к цели, компании нужно от первого уровня зрелости аналитической культуры переходить ко второму и выше. С каждым новым приобретенным уровнем вам будут открываться новые, прежде не замеченные вами рычаги, воздействуя на которые вы сможете полноценно управлять вашим бизнесом.
О моделях зрелости
Прежде чем углубляться в методы и подходы к анализу кадровых данных, крайне важно определить уровень аналитической зрелости компании. Модели зрелости (к которым мы часто будем возвращаться по ходу книги) – ценный инструмент, который позволяет получить представление о текущем уровне возможностей компании и определить области, в которых можно добиться улучшений. Эти модели обеспечивают структурированную основу для оценки и бенчмаркинга эффективности организации в конкретных областях. Используя модели зрелости, компании могут определить и свои сильные стороны, и области для улучшения. Это позволит принимать решения о том, как распределять ресурсы и расставлять приоритеты.
Одним из ключевых преимуществ использования моделей зрелости является то, что они позволяют компаниям определить свои сильные и слабые стороны в конкретной области или области возможностей.
Важно отметить, что, хотя модели зрелости являются полезным ориентиром для компаний, необязательно стремиться внедрять все, что применяют наиболее успешные компании. Конечно, существует подход «бенчмарк», согласно которому нужно внедрять то, что считается лучшими практиками, но, по нашему опыту, пользоваться нужно тем, что будет наиболее выгодно в конкретной ситуации. Наилучший подход – соответствовать уникальным потребностям компании с возможностями и практиками, представленными в модели. Такой подход мы будем называть «лучшим соответствием» – только так компании могут избежать напрасной траты ресурсов на методы, которые не приносят пользы их бизнес-процессам и потребностям, и вместо этого сосредоточиться на развитии возможностей, которые помогут им достичь своих целей.
Мы выделяем четыре основных уровня аналитической культуры:
• На первом уровне компании не собирают и не используют никаких данных или аналитики, полагаясь в основном на инстинкт и внутреннее чутье.
• На втором уровне компании начинают отслеживать основные показатели.
• На третьем уровне компании начинают использовать более сложную аналитику для понимания данных своих сотрудников.
• Наконец, на четвертом уровне компании используют передовую аналитику и ИИ, чтобы получить представление о данных своих сотрудников и использовать их для повышения эффективности.
Как работать с уровнями зрелости:
• Определите уровень вашей компании. Когда мы начинаем проект или консультируем клиента, мы делаем именно это – и не только инструментально (см. «Феномен инструментального опережения уровня зрелости»), но и фактически: компания должна точно ответить на вопрос о приписываемом уровне.
• Разработайте сценарий корректировки. Мы исходим из предпосылки, что существует зона непосредственного развития. Если компания все еще находится на втором уровне, то нет смысла насильно подтягивать ее на четвертый. Сначала вам нужно научить ее умело пользоваться инструментами второго уровня, а затем, как в спорте, постепенно выводить на следующий уровень.
Первый уровень. «Ничего не считаем»
Владелец компании знает, что что-то пошло не так, но не может объяснить, что именно и почему.
Ключевой способ рассуждений о бизнесе: «У нас все хорошо – у нас все плохо». Такие компании выглядят как больной, который жалуется врачу, но не может конкретно объяснить, что у него болит.
Какие показатели обычно доступны: количество сотрудников, средний стаж, часто – количество полученных резюме и конверсия в наем. В особо тяжелых случаях учет ведется в тетради или в Excel, поэтому если показатели и доступны, то, скорее всего, они неточны.
На что обращают внимание: поскольку руководителям таких компаний непонятно, «где болит», то внимание обращают «на все сразу», а значит – ни на что конкретно.
Уровень автоматизации процессов: автоматизация отсутствует или ограничивается базовыми настройками HRM-системы, которая, как правило, ни с чем не интегрирована.
Качество принятия управленческих решений: низкое, основано на интуиции или случайных «инсайтах», полученных на конференциях или в ходе общения с коллегами по рынку.
Нижний уровень аналитической культуры мы называем «Ничего не считаем». Это характерно для тех компаний, которые в принципе не собирают никаких цифр в своем бизнесе. Они не знают, сколько кандидатов когда-либо обращалось к ним, понятия не имеют, каков средний стаж их сотрудника, не знают, сколько стоит поиск или замена сотрудников, какова их утилизация и окупаемость. Более того, часто в таких организациях невозможно найти данные и о коммерческой деятельности: средний чек, прибыль и т. д.
Такой тип организации обычно характерен для молодых компаний, которые посвящают все свое время росту, а не подсчетам. Кроме того, все еще встречаются компании, которые используют лженаучные методы подбора сотрудников – в зависимости от внешнего вида, знака Зодиака, рун, карт Таро и т. п. Такой подход особенно живуч в маленьких компаниях (до 15 человек), которые не масштабируются (один офис или точка продаж) и не меняют ключевые профессии и виды деятельности. Начиная что-то менять, такие организации сталкиваются с очевидными трудностями – старые инструменты отбора персонала не работают, а чтобы понять почему, не хватает цифр.
Карго-культ: «волшебные таблетки» вместо данных
В Тихом океане во время Второй мировой войны коренные жители, жившие на некоторых островах, наблюдали за передвижениями и поведением американского военного персонала, прибывшего с припасами и оборудованием. Эти люди стали пытаться получать американские грузы, создавая копии инфраструктур авиабаз, а также имитируя движения и поведение солдат. Так появилась ритуальная система верований, которая получила название «карго-культ».
Зачастую кажется, что специалисты по персоналу (а равно и маркетологи) тоже исповедуют карго-культ. Они верят, что использование определенных инструментов, техник и стратегий магическим образом решит их проблемы с брендом работодателя и привлечением персонала, не принимая во внимание данные и доказательства, подтверждающие эти методы.
Вместо того чтобы использовать данные и научно обоснованные практики, специалисты по персоналу часто полагаются на индивидуальные инструменты для решения своих кадровых задач, полагая, что эти инструменты действуют как волшебная таблетка. Приведем несколько примеров, с которыми мы сталкивались на практике:
Применяя подход, основанный на данных, специалисты по персоналу могут определить стратегии и инструменты, которые будут наиболее эффективными для их организации, и избежать попадания в ловушку мышления, основанную на карго-культе.
Второй уровень. «Знаем основные показатели»
Отвечает на вопрос «Что идет не так?». Это значит, что в компании хорошо понимают цепочку создания стоимости и роль персонала на каждом ее участке, а также разбираются в логике бизнес-процессов. Как правило, на этом этапе для каждого ключевого процесса или элемента оргструктуры определен целевой показатель эффективности, который с регулярностью сводится с фактическими данными.
Ключевой способ рассуждений о бизнесе: «Знаю, где в моем бизнесе хорошо, а где плохо».
Какие показатели обычно доступны: все показатели Формулы HR (подробности о ней ниже).
На что обращают внимание: научившись понимать, где дела идут неважно, такие компании фокусируются на тех бизнес-процессах, улучшение которых быстрее приведет к целевым коммерческим показателям.
Уровень автоматизации процессов: достаточный для сбора данных об эффективности базовых процессов найма, а иногда и адаптации персонала.
Качество принятия управленческих решений: достаточное для управления малым и средним бизнесом. Принятие решения основано на данных, появляются способы оценки эффективности реализованных решений.
Этот уровень аналитической культуры мы называем «Знаем основные показатели». Эти показатели описаны в Формуле HR, разработанной в Paper Planes. Она появилась как ответ на участившиеся запросы со стороны наших клиентов, знакомых с Формулой прибыли (основные параметры коммерческого учета любой организации. Формула прибыли создана Ильей Балахниным в 2012 г. и подробно описана в книге «Тетрадь "Формула Прибыли"»[3], а также в статьях на сайте paper-planes.ru), – нас просили продумать логику расчета эффективности усилий HR-департаментов.
При создании Формулы HR мы задавались вопросом – можно ли математически оценить опыт сотрудника с момента его трудоустройства до перехода на новую должность или ухода из компании? Оценив основные классы бизнес-процессов, мы выделили 17 показателей, влияющих на то, как сотрудник воспринимает свое взаимодействие с работодателем.
Формула HR
Суть формулы сводится к тому, что эффективность HR-службы вычисляется как разница эффекта от производительности сотрудников (Performance Points) и издержек HR-службы на обеспечение этих сотрудников. К сожалению, еще не везде в HR есть возможность вычислить, как эффективность сотрудников переходит в деньги (хотя в отделах продаж и в некоторых производственных и даже ИТ-отделах это вполне реально).
Общее представление формулы имеет следующий вид:
Эффективность HR-усилий = (Охват × C1 × C – Отток (кандидат) – Отток (работодатель)) × (Сложность задач × Количество задач × M) – Зарплаты + HR + Затраты ПК + Затраты УС
• Эффективность – вся работа, сделанная сотрудниками, за которую заплатили клиенты
• sE – successful Employees – «успешные» сотрудники: кандидаты, которые стали сотрудниками компании
• E – Employees – все кандидаты
• Chс – Churn – Отток – кандидаты, которые не стали сотрудниками по своей инициативе
• Chр – Churn – кандидаты, которые не стали сотрудниками по инициативе работодателя
• L–Leads – Лиды – все потенциальные кандидаты (отклики на вакансию)
• С – Conversion – конверсия
• С1 – первая конверсия (из охвата в лиды, т. е. в потенциального кандидата)
• PPoints – Performance Points – производительность сотрудника
• PPm – Performance Points Per Month – производительность сотрудника в месяц
• М – Months – месяцы стажа
• U – Utility – сложность задачи
• Tasks – задачи
• TC – Total Costs – общие издержки
• FC – Fixed Costs – постоянные издержки
• VC–Variable Costs – переменные издержки
• W – Wages – зарплаты
• Mi – маркетинговые инвестиции
• Затраты ПК – затраты на привлечение кандидата
• Затраты УС – затраты на удержание сотрудника
Давайте теперь посмотрим на формулу подробнее. Начнем с издержек. Они делятся на два вида: капитальные и операционные.
К капитальным издержкам относятся те затраты, которые не растут с масштабом производства (например, стоимость аренды офиса). Ими необходимо управлять с позиций лучшей утилизации – и здесь важную роль может сыграть HR. Например, можно организовать в выходные в офисе школу для сотрудников или пересдавать свободные помещения партнерам.
Операционные издержки – это расходы на зарплату:
• оплата прямого труда, издержки, которые компания несет при производстве конкретной продукции;
• оплата административного труда – издержки на оплату работы управленческого персонала;
• оплата за HR-функции (наем, обучение, оценку компетенций, корпоративы и т. д.);
• маркетинговые расходы (привлечение кандидата, удержание сотрудника).
Важно учитывать все эти параметры, включая стоимость привлечения кандидата и стоимость удержания сотрудника, потому что принято считать, чтопривлекать дороже, чем удерживать. Практически всегда это правда, но бывают исключения. Например, существуют должности, которые не предполагают роста сотрудника внутри компании. В диджитал-агентстве может существовать должность дизайнера изображений для социальных сетей. Младший дизайнер, который поступил на такую должность, получает 45 000 руб. По ходу работы этот специалист изучает также веб-дизайн. Когда он требует повышения оклада до 65 000 руб., ему отвечают, что его компетенции действительно стоят этого, но клиентам агентства они не нужны, – и предлагают дизайнеру найти себе замену и помощь в поиске работы с окладом 65 000–70 000 руб. В этом случае удержание специалиста обошлось бы компании дороже, чем привлечение нового.
Еще один пример такой логики – наем на базовые должности в розницу или сети быстрого питания. К сожалению, престиж профессии кассира или продавца-консультанта довольно низок, поэтому большинство кандидатов не рассматривают такую работу как долгосрочную. Чтобы изменить ситуацию с удержанием, необходимо инвестировать значительные ресурсы (в бренд работодателя, размер оплаты труда, условия и т. д.). При подсчете необходимых затрат и ожидаемых эффектов эффективнее оказывается нанимать новых сотрудников, чем пытаться удерживать текущих. В таком случае большие компании начинают инвестировать в инструменты расширения воронки найма, пребординга и онбординга для того, чтобы замещать ушедших исполнителей максимально быстро и безболезненно.
Разберем теперь вторую часть формулы – сделанную работу, т. е. то, что компания получает от сотрудников.
Путь сотрудника в компании начинается с этапа охвата, на котором он получает некие коммуникации бренда работодателя. Он (с определенной конверсией) переходит на сайт или другую площадку, где оставляет заявку, после чего (опять же с некоторой конверсией – после скоринга) проходит на собеседование. Если по итогам собеседования он не получает оффер, он попадает в отток по желанию работодателя, а если получает, но не принимает, – в отток по желанию кандидата.
Те кандидаты, которые прошли через все перечисленные конверсии и не ушли в отток, станут в итоге сотрудниками. Performance Points – это их очки эффективности, условное обозначение всей выполненной работы, за которую заплатили компании ее клиенты). Например, 10 заключенных контрактов – это 10 Performance Points. Этот параметр формируется двумя факторами: насколько сложные задачи может решать сотрудник и как много задач он может решить за определенный промежуток времени. Умножая этот параметр на стаж, получаем средний для сотрудника Performance Points. Обычно так считают среднемесячную и среднегодовую эффективность.
Формула позволяет понять, какие параметры компания должна считать и на какие показатели нужно обращать внимание. Это очень важный момент в наших проектах. Например, к нам часто приходят с запросом на создание EVP. Наш первый вопрос: для чего? Ведь от того, на какие параметры с помощью EVP и других HR-инициатив необходимо влиять, будут зависеть и стратегия, и креатив.
В анализе параметров формулы сложности часто возникают именно в учете Performance Points, поскольку производительность многих профессий – таких как офис-менеджер – неизвестна (понять, насколько показатели компании были бы хуже без них, пока невозможно).
В рамках нашей практики мы предлагаем использовать Формулу HR в пяти возможных сценариях:
1. Памятка для проведения совещаний.
2. Каскадирование ключевых показателей эффективности (КПЭ) внутри департамента.
3. 20 / 20 / 20 / 20.
4. Выявление узких мест («бутылочных горлышек»).
5. Управление отклонениями.
Специалисты по персоналу несут ответственность за то, чтобы организация была укомплектована нужными людьми, которые мотивированы и привержены достижению организационных целей. Для этого специалисты по персоналу должны быть в курсе результатов работы своей команды, оценивать успех и заблаговременно определять области для улучшения. Регулярные встречи отдела кадров могут стать идеальной платформой для этого, а в качестве ключевых тем обсуждений на таких совещаниях (пункты повестки) мы предлагаем использовать параметры из Формулы HR.
Вот несколько вариантов совещаний (как внутри HR-департамента, так и кросс-функциональные), которые любая компания может внедрить у себя на регулярной основе:
Регулярные встречи в рамках совещаний как с другими департаментами, так и внутри HR-подразделения могут обеспечить специалистам по персоналу огромное количество информации. Анализируя ключевые показатели эффективности, отдел кадров может определить области для улучшения и разработать стратегии повышения эффективности, повышения удержания сотрудников и снижения операционных расходов. В сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде регулярные встречи с персоналом имеют решающее значение для организаций, которые хотят оставаться впереди конкурентов.
Чтобы гарантировать, что отдел кадров эффективен и продуктивен, необходимо определить ключевые показатели эффективности (KPI) и контролировать их.
Для специалистов по персоналу становится все более важным иметь четкое представление о том, как оценивать свою работу. Одним из способов сделать это является использование KPI, которые помогают определить сильные стороны и области для улучшения.
Одним из наиболее важных аспектов ключевых показателей эффективности мы считаем понимание различий между опережающими и догоняющими показателями:
• Опережающие показатели – это прогностические индикаторы, которые помогают выявить потенциальные проблемы до того, как они возникнут. Проще говоря, это такие показатели, расчет которых позволяет точно сказать, что нужно сделать, чтобы достичь KPI.
• Догоняющие показатели – это показатели, отражающие результаты постфактум (именно они отражены в Формуле HR).
Сосредоточив внимание на опережающих показателях, специалисты по персоналу могут более активно подходить к управлению своими подразделениями и решать проблемы до того, как они станут неразрешимыми.
Чтобы лучше понять взаимосвязь между опережающими и догоняющими показателями, давайте рассмотрим несколько примеров. Одним из основных показателей, который обычно используется в отделах кадров, является эффективность всей работы (совокупность Performance Points), выполняемой сотрудниками и оплачиваемой клиентами. На этот догоняющий показатель может влиять ряд опережающих его показателей, таких как сложность задач, количество выполненных задач и общие затраты на выполнение этих задач.
Другим параметром, который обычно используется в отделах кадров, является коэффициент удержания сотрудников (средний стаж в Формуле HR). На этот догоняющий показатель могут влиять такие опережающие показатели, как показатели вовлеченности сотрудников, частота признания сотрудников и качество процесса адаптации сотрудников.
Если специалисты по персоналу отслеживают опережающие показатели, им легче выявлять области, требующие улучшения, и предпринимать активные шаги для разрешения соответствующих проблем. Это может помочь создать более эффективный отдел кадров и в конечном итоге привести к улучшению бизнес-результатов.
Чтобы проиллюстрировать взаимосвязь между опережающими и догоняющими показателями, взгляните на следующую таблицу с примерами:
Здесь мы можем видеть еще одну глобальную тенденцию – фундаментальное изменение подходов к организационной структуре HR-департамента. Как только мы пытаемся определить показатели из Формулы HR для конкретного сотрудника, становится хорошо видно, что традиционное деление специалистов по областям (менеджер по обучению, менеджер по найму и т. д.) больше не работает. Одни и те же ключевые показатели используются в слишком многих процессах, и каждый отдельный специалист не может решить комплексную проблему. Решая подобные задачи для отделов маркетинга, мы переопределяем организационную структуру, внедряя такие должности, как CJM-менеджер (специалист, который отвечает за точки контакта компании с клиентами на всех участках от рекламы до рекламаций), продуктовый менеджер и продуктовый маркетолог, чья экспертиза и ответственность шире, чем у отдельного специалиста. Аналогичные изменения, судя по всему, в ближайшее время затронут и департаменты HR – и об этом на мировом уровне пишет Джош Берсин, эксперт в области HR, говоря о переходе от организационной модели к организационной системе.
Таким образом, регулярный мониторинг этих показателей может помочь отделам кадров определить наиболее эффективные способы управления своими ресурсами, улучшить процессы найма и удержать лучших специалистов. Сосредоточившись на этих ключевых показателях эффективности, отделы кадров могут способствовать успеху организации и гарантировать, что они добиваются наилучших результатов.
Главное желание многих (особенно молодых) владельцев бизнеса – моментальный рост и всемирный успех. Двукратный рост – это Эльдорадо и Святой Грааль предпринимателей. Но как проложить путь к двукратному росту? Логику расчета роста компании мы подробно рассматриваем в книге «Тетрадь "Формула Прибыли"», а в этом блоке мы расскажем о специфике HR-департамента.
Для простоты примем «удвоенный рост» за «двухкратный прирост эффективности» (сумма Performance Points). В таком виде Формулу HR можно записать следующим образом: Эффективность = Число кандидатов × Конверсия в наем (зависящая от двух видов оттока: по желанию работодателя и по желанию кандидата) × Средняя производительность сотрудника × Средний стаж сотрудника в компании:
$ = E × C × PP × Qt
Допустим, в компанию каждый месяц приходит 100 резюме. Каждый десятый оказывается нанят, приносит в среднем Performance Points на 10 руб. и работает в среднем один месяц. Легко посчитать эффективность:
100 × 0,1 × 10 × 1 = 100 руб.
Из Формулы HR следует, что существуют четыре простых способа увеличить эффективность в два раза – удвоить число кандидатов, их конверсию в сотрудников, средний стаж или производительность. Работают ли они?
1. Удвоить число кандидатов: получить не 100, а 200 лидов (резюме кандидатов). Способ кажется самым простым, однако каждый новый лид стоит все дороже и требует все более высокую зарплату. А главное – управленцы и HR-политики просто не справляются с таким наплывом кандидатов и производительность падает. Хорошо известна история про отдел продаж одной тренинговой компании: владелец решил, что если каждый из 10 менеджеров по продажам в среднем приносит ему 3 млн руб. в месяц (цифры условные), то, наняв еще 20 менеджеров, он обеспечит троекратный рост компании. В реальности компания оказалась на грани развала от необходимости нанимать руководящий состав, обеспечивать огромное число сотрудников и покрывать затраты на обучение и удержание персонала. Таким образом, данный способ стоит признать дорогостоящим, рискованным и неэффективным в силу естественных ограничений.
2. Удвоить конверсию – нанимали каждого десятого, будем нанимать каждого пятого. Но конверсия – это мнимый параметр. Невозможно научно обосновать, что влияет и что не влияет на конверсию. Когда-то нашим клиентом по разработке маркетинговой стратегии был крупный магазин розничной торговли. Мы запретили его продавцам встречать клиента фразой: «Здравствуйте, чем я могу вам помочь?», – и клиенты, в свою очередь, перестали раздраженно отвечать: «Деньгами помоги!» Конверсия после этого выросла на целых 17 %. Тем не менее очень сложно экстраполировать этот удачный опыт на другие отрасли бизнеса. Базовый метод оптимизации конверсии – это, конечно, А / B-тест, но это слабый научный метод, поскольку он построен на переборе вариантов. Он позволяет выбрать лучший из двух вариантов посадочной страницы, но не может дать ответ, есть ли среди них работоспособная. Сильный метод – это такое метод, который однозначно показывает, какое решение в настоящий момент наиболее подходящее. Наконец, в случае с наймом сотрудников повышение конверсии в наем приводит к снижению качества кандидатов.
3. Удвоение среднего стажа (Q) – удерживать сотрудника не один, а два месяца. Существует представление, будто решение этой задачи имеет отношение к политикам удержания. И действительно, более эффективные программы обучения, совершенствование управленческой культуры, донесение важности задач компании до персонала могут существенно нарастить средний стаж в компании – но, как правило, это долгосрочные и ресурсозатратные инициативы, которые не позволят бизнесу быстро вырасти в два раза.
4. Поднять в два раза производительность (Performance Points на сотрудника). Рост производительности – самый быстрый и эффективный драйвер роста эффективности. И, безусловно, в задачи HR входит выработка решений по этому поводу: за счет программ обучения, автоматизации труда, внедрения инициатив в области bionic workforce (совместной работы людей и ИИ – например, мобильные приложения для курьеров существенно повышают эффективность доставки). Но обращение к персоналу в духе: «Коллеги, нужно работать вдвое больше, а получать столько же, – сработает только в кратчайшем периоде.
Но можно не удваивать один параметр, а воздействовать на каждый показатель так, чтобы он вырос на 20 %! 20 % новых кандидатов можно получить из нового канала публикации вакансий. Повысить конверсию позволит внедрение HRM-системы с автоматическим скорингом резюме. Увеличить производительность на 20 % позволит, например, снижение бумажной работы для сотрудников или автоматизация процессов. Увеличить средний стаж на 20 % можно за счет стратегии нематериального поощрения сотрудников, проработавших определенный срок, а также введения пульс-опросов для анализа состояния персонала.
Если каждый из четырех показателей повысить на 20 %, и эффективность вырастет на 107,36 % – более чем двукратный рост выручки за счет 20 %! Таков результат при использовании краткой формулы, а если использовать все параметры, то хватит 2–3 % повышения по каждому из них. Отсюда важный вывод: в долгосрочной перспективе необходимо работать над всеми показателями сразу.
Четвертый способ применения Формулы HR связан с концепцией знаменитого доктора Элияху Голдратта, о которой он рассказывает в своей книге «Цель». Доктор Голдратт установил, что для любого процесса существует «ключевое ограничение» – это этап, пропускная способность которого ограничивает и нормирует весь процесс.
Например, есть изделие, для производства которого требуются три последовательные операции на трех станках, после чего оно поступает в отдел продаж, который организует сбыт этого изделия на рынок. Первый станок имеет пропускную способность 12 изделий в день, второй – 8 изделий в день, третий – 10 изделий в день, отдел продаж может продавать 9 изделий в день, а рынок нуждается в 11 изделиях в день (ситуация 1). Очевидно, что этот завод не может удовлетворить потребность рынка, так как производительность завода останется на уровне пропускной возможности второго станка – 8 изделий в день. Если скорректировать работу второго станка, то ключевое ограничение переместится в отдел продаж и пропускная способность системы вырастет с восьми до девяти, т. е. на целых 11 % (ситуация 2). Если же вести работы не над ключевым ограничением, а над оптимизацией отдела продаж, то серьезных улучшений добиться не получится (ситуация 3).
Этот способ будет работать и в воронке найма, только вместо станков будут инструменты, а вместо клиентов – нанятые сотрудники. Если инвестировать в инструменты, которые не снимают ключевое ограничение, общий проток системы вырастет, но на меньший коэффициент, чем если работать над самим ключевым ограничением. С помощью Формулы HR можно рассчитать ключевое ограничение.
Рассмотрим пример.
В первую компанию каждый месяц приходят 100 кандидатов, 40 % из них оказываются наняты (конверсия 0,4). Сотрудники работают в среднем два месяца и выдают 20 руб. Performance Points в месяц (средняя производительность сотрудника) – 40 руб. Доход (или эффективность) магазина в месяц составляет 3200 руб.
Во вторую компанию ежемесячно приходят 50 кандидатов, 80 % из них получают работу (конверсия 0,8). Работают они, правда, всего один месяц, зато их производительность 80 руб. на человека. Эффективность второй компании = 3200 руб.
Таким образом, есть две компании с равной эффективностью, но разной структурой ее получения с точки зрения работы с сотрудниками. На первый взгляд, работать с этими компаниями необходимо одинаково, однако это не так. Первой компании мы будем рекомендовать инвестировать в производительность сотрудников и конверсию в наем, а второй – привлекать больше кандидатов и удерживать их.
С помощью Формулы HR вы можете смоделировать распределение параметров для своего бизнеса и понять, на какие из них вы можете влиять.
Таблица распределения (Breakdown) – это инструмент, показывающий влияние вклада каждого их параметров левой ветки Формулы HR, которая касается сотрудников. Он представляет собой таблицу, в которой по столбцам и строкам указаны показатели в логике конверсий и показателей левой части формулы. В каждой строке один из показателей увеличивается на целевой коэффициент – в нашем случае 20 % – до того момента, когда желаемое количество целевого параметра (например, нанятых сотрудников) не примет целевое значение.
Далее необходимо оценить, какой из промежуточных параметров можно проще и эффективнее повышать, чтобы получить целевое значение конечного параметра. Можно также выбирать для улучшения сразу несколько параметров и работать с ними.
Рассмотрим еще один пример.
К нам обратилась компания, крупный розничный торговец, которая дважды в год проводит рекламную кампанию по привлечению молодых сотрудников по всей стране на программы стажировок (ускоренный карьерный рост до руководителя магазина). По итогам первой кампании мы построили график распределения усилий в воронке найма и задались вопросом – как снизить стоимость привлечения сотрудника со 145 000 руб. до 100 000 руб. (цифры условные).
Логика рекламных кампаний достаточно проста – основные средства компания тратит на рекламный бюджет (инвестиции в охват), а затем на каждом этапе взаимодействия с кандидатами происходит та или иная конверсия, которая ведет к удорожанию целевого действия. Например, за 100 руб. бюджета охвачено 100 человек, получено 50 переходов, пять заявок и один нанятый – значит, охват стоит 1 руб. за контакт, переход стоит 2 руб., заявка – 20 руб., а нанятый сотрудник – 100 руб., если не учитывать затраты на рекрутеров и HRM-систему.
Во всякой системе, в том числе и в воронке найма, существуют естественные ограничения различной степени жесткости – «бутылочные горлышки». Их можно обнаружить с помощью так называемого метода цепных подстановок (см. таблицу на следующей странице).
В результате мы обнаружили, что ключевое ограничение лежит в области оставления заявки (начали заполнять 12 097 человек, а оставили заявки только 4856 человек). Улучшение этого параметра на 18 % позволит получить целевое значение стоимости найма. Соответственно, инструменты мы выбрали те, которые влияют на этот параметр: упростили форму заявки, улучшили вид сайта на мобильных устройствах, внедрили логику работы с «брошенной корзиной» заявок через ретаргетинг, организовали прозвон кандидатов, которые не завершили заполнение, и т. д.
Следующий пример.
В рамках разработки стратегии бренда работодателя для одной продуктовой компании мы провели внешнее исследование, выгрузили данные из HRM-системы и построили распределение. Выяснилось, что параметр «конверсия из заявки в наем» является ключевым ограничением и на него оказывают влияние три опережающих параметра:
1. Инициативы в области HR-бренд-менеджмента, влияющие на привлекательность бренда для кандидатов и дифференциацию от конкурентов.
2. Неконкурентное зарплатное предложение и низкая скорость согласования новых офферов для целевых кандидатов.
3. Долгий процесс найма.
В качестве ключевых инициатив в стратегии были предложены максимально релевантные с точки зрения ключевого ограничения:
1. Развитие бренда работодателя и расширение каналов присутствия.
2. Оптимизация процесса пересмотра зарплатного предложения целевым кандидатам на ключевые позиции.
3. Систематизация процесса формирования оффера кандидатов для ускорения найма.
4. Систематизация подходов к проведению интервью и оценке кандидатов со стороны рекрутеров и нанимающих менеджеров.
И еще один пример, более широкий.
К нам обратилась международная производственная компания за разработкой EVP для сотрудников блока operations. Ключевая гипотеза компании состояла в том, что работа и в отрасли, и в компании непопулярна у кандидатов, поэтому крайне сложно поддерживать необходимую штатную численность в компании для ее масштабирования и выхода на новые рынки. Гипотеза отчасти подтвердилась, однако в процессе анализа мы увидели, что для более комплексного решения можно влиять и на другие параметры Формулы HR. В результате EVP оказалось не ключевой и далеко не единственной важной составляющей HR-стратегии.
Таким образом, оценка ключевых ограничений (или «бутылочных горлышек») в HR позволяет обнаружить наиболее простые пути изменений для достижения нужных результатов.
Переходим к последнему, пятому методу, самому сложному и самому интересному. Он позволяет не просто анализировать, что происходит в вашем бизнесе, но и шаг за шагом его улучшать.
Дело в том, что в любом наборе данных, меняющихся с каким-то интервалом времени, существуют постоянные, которые отражают «самочувствие» вашего бизнеса. Если ваш бизнес – кафе и в солнечный день внезапный крупный град загнал к вам всех прохожих, у вас будет повышенная выручка – но это не постоянный фактор, а просто случайность. Если прошел ураган и упавшее дерево перекрыло вход – это тоже случайность. Неумение отличить случайные данные от системных играет с бизнесом злую шутку, и Эдвард Деминг, американский статистик и консультант по менеджменту, сформулировал очень важный принцип – системные проблемы нужно решать системно, а случайные – от случая к случаю, а не наоборот.
Посмотрим на график и пошагово научимся отличать системное от случайного. Отдел рекрутмента каждый день совершает некоторое количество звонков кандидатам, оставившим заявки, чтобы пригласить их на интервью. По оси Х располагаются дни, а по оси Y – число звонков, завершившихся успехом.
1. Берем график и строим среднее арифметическое по оси ординат.
2. Находим самое большое и самое маленькое значение в этом месяце и считаем разность между ними. Такая разность будет называться размахом, в данном случае – размахом этого месяца.
3. Берем такие же данные для любых других месяцев, допустим, предыдущие пять месяцев, – итого шесть месяцев с апреля по сентябрь.
4. Для каждого из этих месяцев считаем свой размах.
5. Суммируем, делим на шесть (количество месяцев) и выводим средний размах.
6. Затем ищем в Интернете контрольную карту Шухарта, государственный стандарт. Это большая таблица, в которой строки обозначены цифрами, а столбцы – коэффициентами (а Уолтер Шухарт – всемирно известный консультант по теории управления качеством). Нужно найти коэффициент D2. В строках надо найти число месяцев, для которого мы ищем этот коэффициент. Коэффициент D2 для 6 равен 5,078.
7. Полученный ранее средний размах необходимо разделить на D2. Появилась переменная, которую Джек Уэлч называл «второй ключевой причиной» успеха General Electric наряду с дифференциацией сотрудников – «сигма». «Сигма» – это отношение среднего размаха для какого-то количества подгрупп, деленное на коэффициент D2 Шухарта для этого числа подгрупп.
8. Полученное число необходимо отложить три раза вверх и три раза вниз от арифметического среднего – три «сигмы» вверх и три «сигмы» вниз. Таким образом вычисляются границы, укладывающиеся в интервал «арифметическое среднее плюс-минус три "сигмы"».
Интервал в шесть «сигм» описывает границы того, как компания работает с точки зрения системы: какие данные можно отнести к статистически неслучайным, т. е. статистически стабильным. Это и есть реальные границы производительности компании или подразделения. Все, что вышло сверху или снизу за шестую «сигму», – это случайности или то, что возникло под влиянием внешних обстоятельств.
Возьмите каждый из доступных в вашей компании показателей Формулы HR и рассчитайте для него контрольные границы за то количество временных периодов, за которое в компании собраны данные.
Полученные графики очень легко применять на практике. Достаточно потратить неделю на расчеты – после этого можно считать ежедневное значение показателя. Если значение попадает в область шести сигм, значит, компания работает в нормальном режиме. Если значение выходит за нижнюю границу, то надо искать проблему и ее причину. Если значение выходит за верхнюю, то надо найти причину и внести ее в бизнес-процесс: пересмотреть регламент или внести уточнение. Позитивную случайность очень полезно превращать в системность.
Мы разрабатывали логику отчетности отдела рекрутмента международной FMCG-компании перед глобальным офисом. В рамках проекта были визуализированы не только текущие показатели, но и их системный или несистемный характер. Это позволило систематизировать работу отдела и не только установить, но и поддерживать целевой SLA (регламент об уровне сервиса, Service Level Agreement), выраженный в днях до закрытия. В результате анализа воронки было выявлено, что на некоторых этапах найма кандидаты после успешного прохождения этапа остаются в промежуточном статусе. Было принято решение выводить их отдельным списком и дополнительно прозванивать. Параметры доли заявок в SLA позволяют контролировать производительность департамента с точки зрения системной работы.
Кроме того, благодаря визуализации данных о нагрузке департамента мы помогли заранее прогнозировать необходимость новых рекрутеров в штат.
Используя эту методологию, сформулировали набор принципов, который, по их мнению, должен использовать каждый руководитель. Они выделили два критерия, которые указывают на то, что компания активно растет:
1. Первый критерий интуитивно ясен – среднее арифметическое растет (или снижается, если это негативный параметр).
2. Второй – среднее арифметическое растет, а границы сигм становятся все более узкими.
В связи с этим доктор Деминг четко сформулировал важнейший принцип эффективного управления: тот, кто может контролировать вариативность, может контролировать бизнес. Важнейшим принципом управляемости является стабилизация.
Шухарт и Деминг выделили четыре критерия грядущей дестабилизации:
1. Первый критерий – среднее арифметическое устойчиво снижается или повышается, если речь идет о негативном параметре.
2. Второй критерий – на протяжении шести и более дней значения изменяются то выше, то ниже относительно среднего арифметического.
3. Третий критерий – бизнес начинает дестабилизироваться, если несколько дней подряд наблюдается выход за пределы контрольных границ (даже если они положительные).
4. Четвертый критерий – если на протяжении семи и более дней наблюдается негативная тенденция в значениях (неважно, сверху или снизу), то бизнес постепенно дестабилизируется.
Третий уровень. «Знаем причины явлений»
На данном этапе компания знает не только свои слабые и сильные места, но и причину их появления. Чтобы ответить на вопрос «Почему?», нужно уметь анализировать данные. Здесь необходим анализ влияния показателей друг на друга и общий результат.
Ключевой способ рассуждений о бизнесе: «Не только знаю, где проблемы, но и понимаю их причины, а значит, могу с ними работать как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе».
Какие показатели обычно доступны: помимо параметров Формулы HR, компании начинают использовать производные коэффициенты (например, корреляционные, регрессионные и т. д.) для управления сложными зависимостями между бизнес-функциями – например, эластичность по зарплате, зависимость результативности сотрудников от стажа и ряд других.
На что обращают внимание: не столько на проблемы, сколько на управление их причинами, на предотвращение появления этих причин, а также на постоянное совершенствование бизнес-процессов.
Уровень автоматизации процессов: высокий, данные собираются по всем ключевым процессам, укладываются в процессы, влияние человеческого фактора минимизировано.
Качество принятия управленческих решений: высокое, покрывает все бизнес-процессы в текущей модели, хотя компания и сталкивается с некоторыми ограничениями при попытках прогнозирования.
На третьем уровне аналитической зрелости компания должна уметь проникать в природу процессов, делать выводы о том, какие факторы влияют на те или иные явления, и описывать их значимость.
Поскольку многие результаты аналитики противоречат либо мнению руководителя, либо общепринятым доктринам, внедрение изменений по итогам аналитики происходит затруднительно или не происходит вовсе. Другие основные сложности, с которыми сталкиваются компании при переходе на третий уровень аналитической зрелости:
1. Изолированность данных
Одна из основных проблем, с которыми сталкиваются организации при переходе от описательной аналитики к расширенной, – изоляция данных. Данные о кадрах часто разбросаны по нескольким системам и платформам, разные источники данных часто имеют разную структуру, что затрудняет интеграцию и объединение данных для анализа. В результате получить полное и точное представление о рабочей силе непросто.
Чтобы решить эту проблему, организациям необходимо разработать стратегию интеграции данных (целевую модель данных, ЦМД). В этой стратегии должно быть описано, как данные о персонале из разных источников будут сведены воедино и как они будут интегрированы. Это может включать использование таких инструментов, как хранилища данных или озера данных для хранения кадровых данных в одном месте.
2. Несовершенство кадровых систем (HR-платформ)
Еще одна проблема, с которой сталкиваются отделы кадров, заключается в том, что используемые ими системы управления персоналом могут быть не в состоянии обеспечить уровень детализации, необходимый для расширенной аналитики. Например, некоторые системы управления персоналом не фиксируют информацию о производительности сотрудников или удовлетворенности работой, что затрудняет анализ этих важных факторов.
Организациям необходимо обновить свои системы управления персоналом, чтобы получать более подробную информацию о рабочей силе. Может потребоваться внедрение новых систем или настройка существующих для сбора необходимых данных. Одним из ключевых параметров такой системы становится способность интегрироваться с другими платформами в компании и обогащать данные для дальнейшего анализа.
3. Низкая квалификация кадрового персонала в области анализа данных
Специалистам по персоналу может не хватать технических навыков, необходимых для анализа кадровых данных. Они могут обладать глубоким пониманием рабочей силы и целей организации, но при этом быть не в состоянии применять передовые статистические методы для анализа данных. Это может стать серьезным препятствием в использовании данных для принятия решений.
Чтобы решить проблему низкой технической квалификации персонала отдела кадров, организациям необходимо инвестировать в программы обучения для развития технических навыков специалистов по персоналу. Это может включать партнерство с университетами или техническими школами для проведения обучения статистическому анализу, визуализации данных и другим техническим навыкам.
4. Низкая аналитическая культура в компании
Еще одна проблема, с которой сталкиваются организации, – отсутствие аналитической культуры. Не имея привычки использовать данные для принятия решений, специалисты по персоналу могут не видеть ценности в расширенной аналитике. Кроме того, сотрудники могут быть не готовы предоставлять необходимые данные отделам кадров либо из соображений конфиденциальности, либо из-за отсутствия доверия к организации.
Для развития аналитических подходов может потребоваться разработка политики управления данными, способствующей ответственному использованию данных, и пропаганда использования данных при принятии решений через учебные программы и внутренние коммуникации.
Мы уже писали ранее, что ключевой вопрос компаний на третьем уровне аналитической культуры – это вопрос: «Почему?» Организация берет основные параметры из Формулы HR и пытается с помощью сбора дополнительных параметров и использования продвинутой аналитики найти причины тех или иных результатов, чтобы иметь возможность максимально эффективно на них повлиять. На этом этапе компания не только понимает узкие места (например, конверсия в принятие оффера), но и обнаруживает конкретные причины (например, «кандидатам не хватает от нас скорости предоставления офферов и коммуникаций о возможностях горизонтального роста»).
Важно отметить, что ввиду высокой зрелости аналитических инструментов маркетинга внедрить аналогичные возможности в HR, если речь идет о закрытии вакансий или оценке опыта кандидатов, довольно просто. Продвинутая аналитика оценки опыта существующих сотрудников сложнее, но эта проблематика выходит за рамки данной книги.
Шаг 1: определение целей по подбору персонала на основе Формулы HR.
Шаг 2: настройка инструментов цифрового маркетинга.
Существует множество инструментов, которые можно использовать, включая UTM-теги, цели на веб-сайтах, подменные номера, коды и трекеры.
• UTM-теги – это небольшие фрагменты кода, которые вы можете добавить в конец URL-адресов, чтобы отслеживать, откуда поступает ваш трафик на сайт.
• Цели на веб-сайтах настраиваются в «Яндекс.Метрике» или Google Analytics для отслеживания конкретных действий, выполняемых на вашем сайте.
• Подменные телефонные номера позволяют отследить, из какого канала к нам поступают звонки от кандидатов (отдельный номер для каждого носителя).
• Трекеры позволяют отслеживать отдельных посетителей сайта и видеть, как они взаимодействуют с контентом.
Шаг 3: разработка стратегии рекламной кампании.
Стратегия включает в себя создание объявления о вакансиях, разработку посадочной страницы (landing page) и маркетинговых кампаний в социальных сетях, онлайн-сообществах и через рассылки по электронной почте.
Шаг 4: запуск рекламной кампании.
Пилотный запуск включает в себя размещение объявления о вашей вакансии на досках объявлений о вакансиях, запуск маркетинговых кампаний в социальных сетях и других каналах, а также привлечение трафика на вашу посадочную страницу. Используя UTM-теги и другие инструменты цифрового маркетинга, вы сможете отслеживать эффективность рекламной кампании в режиме реального времени.
Шаг 5: анализ.
Это заключительный шаг. Используя данные, предоставляемые инструментами цифрового маркетинга, вы можете увидеть, какие каналы привлекают наибольшее количество трафика, какие каналы превращают наибольшее количество посетителей в кандидатов и какие каналы работают менее эффективно. Эта информация может помочь оптимизировать вашу кампанию по подбору персонала и улучшить результаты после тестового периода.
Область HR-аналитики стремительно развивается, и многие компании стремятся включиться в работу и начать использовать передовую аналитику (третий уровень) для улучшения своих HR-функций. Однако некоторые компании, возможно, забегают вперед, не успев заложить фундамент для успешной HR-аналитики.
Инструментальное опережение уровня зрелости происходит, когда компания инструментально переходит со второго уровня зрелости (базовая аналитика) на третий уровень (продвинутая аналитика) без предварительного полного понимания фундаментальных вопросов и проблем, которые необходимо решить.
Например, в нашей практике был банк, который внедрил передовые инструменты HR-аналитики без предварительного определения того, какие бизнес-процессы необходимо скорректировать. Эта компания знала, какие «почему» стоят за их кадровыми инициативами, но они не до конца понимали «что». В результате HR-департамент был не в состоянии точно выразить экономический эффект от своих инициатив.
Это распространенная ошибка, допускаемая компаниями при внедрении HR-аналитики. Возможно, они стремятся внедрить новейшие инструменты и технологии, но не предпринимают необходимых шагов для обеспечения точности, надежности и актуальности своих кадровых данных. Это может привести к ряду проблем, включая неточные выводы, напрасную трату времени и ресурсов и даже ущерб репутации компании.
Чтобы избежать инструментального опережения уровня зрелости, компании должны сначала сосредоточиться на создании прочной основы для своей HR-аналитики. Это включает в себя выработку четкого понимания бизнес-процессов, которые наиболее важны для успеха компании, а также ключевых показателей и KPI, которые необходимо отслеживать. Поэтому мы снова и снова возвращаемся к идее о том, что, выбирая между «бенчмарком» и «лучшим соответствием», всегда нужно отдавать предпочтение второму.
Приведем несколько примеров использования продвинутой аналитики из практики агентства Paper Planes.
1. Влияние нанимающих менеджеров на вероятность найма
Разрабатывая HR-маркетинговую стратегию для российской производственной компании, мы собрали статистику найма из HRM-платформы и проанализировали ее на наличие параметров (из указанных в системе), которые оказывают статистически значимое влияние на вероятность найма. Выяснилось, что если в процессе найма участвуют определенные нанимающие менеджеры, то вероятность успешного найма оказывается выше и это верно в 50 % случаев.
В текущей модели найма наибольшее влияние на успех закрытия вакансии имеют нанимающий менеджер и опыт взаимодействия с ним, при этом на конверсию из кандидатов в интервью в большей степени влияет рекрутер и подразделение.
Интерпретация: Если одновременно запустить процесс найма на позиции для двух руководителей, то навыки и личное восприятие каждого из них примерно в половине случаев будут влиять на успех прохождения этапа отбора кандидатом. В результате было принято решение более активно и системно вовлекать нанимающих менеджеров в наем через их обучение, разработку скриптов презентации компании и создание материалов поддержки найма (инфографика, презентации, мини-книги).
2. Взаимосвязь факторов выбора работодателя
Выполняя проект по разработке EVP для федеральной розничной компании, мы провели количественный опрос среди сотрудников компании. В рамках исследования был проведен анализ взаимозависимостей факторов, HR-показателей (стаж работы, общий стаж, возраст) и оценки лояльности. В результате мы сделали следующие выводы:
• фактор «бизнес-процессы» коррелирует с ростом компании, сильным руководством, практикой корпоративной социальной ответственности (КСО), ценностями компании и лояльностью;
• ценности компании коррелируют с бизнес-процессами, восприимчивостью к идеям, ростом компании, сильным руководством и КСО;
• лояльность к компании не коррелирует с условиями труда и зарплатой.
Помимо рейтинга важности факторов выбора работодателя и распределения этого рейтинга по аудиториям сотрудников (этот вид анализа мы подробно обсудим ниже) мы проанализировали взаимосвязь между факторами, включая оценку eNPS. На графике хорошо видно – чем более заполнен кружок на пересечении, тем сильнее взаимосвязь. Значимой с точки зрения статистики считается показатель выше 0,5 (половина кружка). Так мы обнаружили, что оценка сотрудником руководства, ценностей компании и собственной лояльности зависит в первую очередь от системности бизнес-процессов компании, а от заработной платы совсем не зависит. Это позволило сконцентрировать усилия HR-стратегии вокруг унификации бизнес-процессов и посвященных этому коммуникаций.
3. Зависимость эффективности сотрудника от его стажа в компании
Один из клиентов, руководитель крупной региональной сети быстрого питания, обратился к нам со следующим запросом: в компании есть ключевые сотрудники – продавцы, в обязанности которых также входит подготовка блюд к выдаче. Как правило, спустя полгода работы такие сотрудники приходят к своим менеджерам и говорят, что хотели бы повышения заработной платы, поскольку несправедливо, что они и новички получают одинаково. Клиент попросил нас оценить, насколько целесообразно удерживать такой персонал, поскольку компания была не готова интуитивно инвестировать в повышение фонда оплаты труда сотрудников каждые полгода. Мы провели анализ эффективности сотрудников по параметрам «выручка в день» и «средний чек» и попытались обнаружить зависимость этих параметров от стажа.
Как видно из показателей на табло, никакой зависимости между стажем (отработанные дни) и показателями эффективности (выручка в день, глубина чека, средний чек) нет. Таким образом, на тот момент клиенту не было целесообразно повышать оклады сотрудников в зависимости от стажа.
4. Стратегия адаптации и обучения на основе данных
Мы разрабатывали корпоративную стратегию (включая блок HR-политик) для регионального агентства недвижимости. Один из ключевых вопросов с точки зрения политик управления персоналом касался эффективности адаптации и обучения. Основной доход сотрудников агентства возникает благодаря проценту от сделок, поэтому необходимо как можно скорее выводить их на целевую производительность. Для того чтобы понять, чему учить сотрудников в первую очередь, мы провели оценку текущих сотрудников по модели компетенций (методом оценки 360), а затем свели эти параметры с показателями эффективности сотрудников (количество сделок, величина комиссии). Так мы выявили взаимосвязь между компетенциями и эффективностью и смогли порекомендовать клиенту конкретные пути перестройки логики обучения сотрудников.
5. Определение целевого портрета кандидатов на основании транзакционных данных существующих сотрудников
В рамках разработки платформы бренда работодателя для международной розничной компании нас попросили ответить на вопрос: «Существуют ли устойчивые характеристики сотрудников, которые предопределяют их успех в компании, т. е. карьерный рост и средний стаж более 10 лет?» Предполагалось, что мы сможем найти такие социально-демографические характеристики, которые позволят точнее предсказывать вероятность долгосрочной работы человека в компании.
Для анализа мы использовали данные ERP-системы компании по самым успешным сотрудникам розницы. В результате наша гипотеза не сработала – никаких корреляций с социально-демографическими характеристиками обнаружить не удалось. Однако оказалось, что успеха достигают те сотрудники, которые пришли на определенные стартовые позиции и перемещались вверх по карьерной лестнице в определенные сроки (медиана – 184 дня, т. е. примерно полгода). Эту информацию мы использовали для формирования позиционирования розничной сети как компании, которая успешно управляет карьерой сотрудника через набор четко определенных по времени и повестке мероприятий с определением индивидуальных планов развития (ИПР).
6. Выявление критических факторов, влияющих на лояльность сотрудников
Для крупной региональной компании мы проводили исследование лояльности сотрудников и факторов выбора работодателя. В процессе анализа были выявлены ключевые параметры, влияющие на eNPS.
7. Анализ причин увольнения
В рамках одного из проектов мы анализировали причины увольнения сотрудников в сравнении со средним стажем, чтобы определить, какие программы удержания наиболее эффективны на разных этапах взаимодействия с сотрудниками.
На графике ниже мы видим, что на ранних стадиях самой частой причиной оттока является рабочий график, а с ростом стажа преобладающим фактором становится отсутствие карьерных возможностей.
Развитие продвинутой аналитики дает компаниям огромные преимущества при принятии кадровых и HR-маркетинговых решений. Однако использование расширенной аналитики, как и любого другого инструмента, в HR сопряжено с определенными рисками.
Одним из основных рисков использования расширенной аналитики в отделе кадров является потенциальная возможность вульгарного (ненаучного) использования данных при принятии решений об увольнении. Аналитика может помочь отделу кадров выявить неэффективных сотрудников, но если данные не будут проанализированы тщательно и с опорой на физический смысл цифр, это может привести к принятию решений об увольнении сотрудников без уважительной причины. Хорошо известен пример, когда генеральный директор одной ИТ-компании принял решение уволить значительное количество сотрудников, основываясь на статистике использования ими корпоративной базы знаний на основе Atlassian Confluence (система для совместной работы с информацией), поскольку руководствовался предубеждением, что чем больше сотрудники пользуются базой знаний, тем они эффективнее.
Другим риском является потенциальная перегрузка данными, которая может привести к усталости от принятия решений – так называемый паралич принятия решений. Продвинутая аналитика может предоставить специалистам по персоналу огромный объем данных, и в результате ему становится сложно понять, какая информация релевантна, а какая нет.
Наконец, внедрение передовой аналитики в отделе кадров требует тщательного планирования, инвестиций и обучения. Без надлежащих инвестиций в технологии и необходимого обучения персонала внедрение аналитики может оказаться неудачным, что приведет к напрасной трате ресурсов и нулевому возврату на инвестиции.
Тем не менее мы уверены в том, что преимущества, которые дает продвинутая аналитика, несопоставимо выше, чем риски, и факт необходимости внедрения таких подходов в компании, конкурирующей в современной бизнес-среде, неопровержим.
Четвертый уровень. «Можем предсказывать будущее»
На данном этапе возникают прогностические методы, цель которых – прогнозирование того, что может произойти с персоналом компании и как изменится ситуация, если ничего не предпринимать.
Ключевой способ рассуждений о бизнесе: «Я не только знаю о причинах проблем в моем бизнесе, но и могу предвидеть, что случится дальше, а потому могу это изменить».
Какие виды учета применяются: добавляются прогнозные метрики, такие как вероятность оттока, вероятность выгорания и др.
Какие показатели обычно доступны: в системе показателей компании появляются ранние индикаторы будущих проблем, позволяющие заранее нейтрализовать их.
На что обращают внимание: на то, как сделать систему более стабильной и эффективной за счет ИТ-решений и аналитики.
Уровень автоматизации процессов: очень высокий, охватывает все бизнес-процессы компании.
Качество принятия управленческих решений: очень высокое, опирается не только на корректировку бизнес-процессов, но и на их заблаговременное совершенствование.
В конце концов любая компания, получившая положительный эффект от внедрения HR-аналитики, захочет перейти к уровню предиктивной аналитики. Способность прогнозировать отток сотрудников, эмоциональное выгорание, рост будущих лидеров и другие важные результаты изменила бы правила игры для любого HR-департамента. Однако переход от расширенной аналитики к прогностической – непростой процесс, и есть несколько проблем, которые компании должны преодолеть, чтобы сделать его успешным. Зачастую они оказываются нерешаемыми на текущем этапе развития компании. Кроме того, инструменты предиктивной аналитики подходят не всем просто ввиду высокой стоимости внедрения. Основные сложности при переходе к предиктивной аналитике:
• Качество и доступность данных. Для составления точных прогнозов предиктивная аналитика в значительной степени опирается на исторические данные. Если данные неполны, неточны или недоступны, это может привести к неправильным прогнозам. Компании должны инвестировать в качество данных и инструменты управления ими, чтобы гарантировать, что их данные являются чистыми, точными и полными. Проще говоря, если рекрутеры в компании работают с HRM-платформой не системно, а спорадически, а сотрудники, например, общаются не в рамках цифрового рабочего места (Digital Workplace), а при помощи Telegram или WhatsApp, то прогностические возможности модели катастрофически снижаются.
• Разработка прогностической модели. Прогностические модели – это сложные алгоритмы, которые требуют глубокого понимания статистических методов и методов обработки данных. Компании должны инвестировать в специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и других квалифицированных специалистов для разработки точных математических моделей.
• Интеграция с бизнес-процессами. Прогнозная аналитика полезна только в том случае, если ее можно интегрировать с бизнес-процессами. Компании должны гарантировать, что их прогностические модели могут использоваться в повседневных операциях, таких как наем, обучение и удержание персонала. Это требует тесного и регулярного сотрудничества между отделом кадров и командой, занимающейся научной обработкой данных. Эта проблематика выходит за рамки данной книги.
• Управление организационными изменениями. Компании должны убедиться, что их HR-департамент оснащен инструментарием для использования прогностической аналитики и обучен эффективному использованию новых инструментов. Культура компаний должна поддерживать принятие решений на основе данных, высшее руководство должно соответствовать новому подходу.
Закономерно, что прогностическая аналитика, использующая «большие данные» и методы машинного обучения для решения бизнес-задач, внедряется преимущественно крупными компаниями. Вот некоторые из основных тенденций ее использования для прогнозирования различных событий, связанных с персоналом:
1. Использование инструментария перфоманс-маркетинга для рекрутмент-кампаний
В последние годы компании начали применять подходы перфоманс-маркетинга (performance marketing – концепция интернет-маркетинга, цель которой – достижение конкретных, финансово измеримых бизнес-результатов в максимально короткие сроки) в своих кампаниях по подбору персонала. Это подразумевает использование инструментов цифрового маркетинга для отслеживания эффективности различных каналов подбора персонала, таких как доски объявлений (сайты вакансий – http://hh.ru/, «Авито. Работа» и др.), социальные сети и реферальные программы. Анализируя данные, генерируемые этими каналами, компании могут оптимизировать свои кампании по подбору персонала, ориентируясь на своих «идеальных кандидатов». Может использоваться такой аналитический инструментарий, как модели атрибуции в рамках сквозной аналитики, оптимизация коэффициента конверсий, автоматическое распределение ставок в рекламных кабинетах.
2. Прогнозирование оттока
Использование деревьев решений и анализа выживаемости для анализа транзакционных данных (собираемых внутри цифровых рабочих мест и ERP) и данных сотрудников (собираемых пульс-опросами) позволяет компаниям предсказывать, какие события и параметры оказывают большее влияние на вероятность оттока, выявить коренные причины текучести кадров, чтобы целенаправленно совершенствовать кадровую политику. Например, в крупной российской телеком-компании прогнозная аналитика позволяет выявить, как влияют на вероятность ухода такие параметры, как количество детей сотрудника, количество дней в отпуске, количество входов и выходов из офиса в течение дня и др.
3. Прогнозирование эмоционального выгорания
Эмоциональное выгорание является серьезной проблемой во многих отраслях, и оно может привести к снижению производительности, увеличению числа невыходов на работу и повышению текучести кадров. Прогнозная аналитика может использоваться для выявления сотрудников, подверженных высокому риску эмоционального выгорания, что позволяет компаниям предпринимать упреждающие шаги по его предотвращению. Анализируя данные о сотрудниках, такие как отгулы, рабочая нагрузка и показатели производительности, аналитика (обнаружение аномалий, анализ временных рядов, кластеризация, SHAP-анализ) помогает выявить ключевые закономерности, указывающие на риск эмоционального выгорания. Например, в одной ИТ-компании выявили, что снижение активности сотрудника в корпоративных чатах является более ранним предиктором выгорания, чем снижение его оценок вовлеченности в рамках пульс-опросов.
4. Социальная аналитика для выявления лидеров общественного мнения
Социальная аналитика включает в себя анализ данных (сетевой анализ, анализ настроений, тематическое моделирование) о сотрудниках из корпоративных социальных сетей, интрасетей, электронной почты и других цифровых каналов на рабочем месте для выявления лидеров общественного мнения внутри организации. Эти лидеры общественного мнения могут быть ценным активом для компаний, поскольку могут помочь распространять позитивные сообщения о корпоративной культуре и ценностях. Выявляя этих лидеров общественного мнения и взаимодействуя с ними, компании могут повысить вовлеченность и удержание сотрудников.
Пример: отделу внутренних коммуникации крупной российской производственной компании (более 30 000 сотрудников) мы предложили использовать данные сквозной аналитики для развития института бренд-амбассадорства.
5. Оценка кадрового потенциала
Оценка кадрового потенциала подразумевает использование прогностической аналитики (регрессионный анализ, кластеризация K-средних, факторный анализ) для оценки потенциала сотрудников для будущей работы на руководящих ролях. Анализируя данные о сотрудниках, такие как показатели эффективности, карьерная траектория и образование, прогностическая аналитика может выявить сотрудников, которые могут стать будущими лидерами. Эта информация может быть использована для разработки целевых программ обучения и повышения квалификации, которые помогут этим сотрудникам полностью раскрыть свой потенциал.
Прогнозная аналитика – это мощный инструмент, который может помочь компаниям получить представление о будущем. Используя большие данные и методы машинного обучения, компании могут выявлять тенденции и прогнозировать события. Мы привели некоторые примеры применения прогностической аналитики в отделах кадров, но в действительности существует множество способов ее использования. Чем больше компаний внедряют эти методы, тем больше вероятность того, что кадровый ландшафт будет продолжать развиваться.
После того как мы постарались емко и с примерами рассказать об уровнях аналитической культуры HR в организации, сделаем выводы:
• Ключевая задача маркетинга – поддержка управленческих решений. Эти решения надо принимать на основе данных.
• Определение уровней зрелости организации позволяет понять состояние компании, определить зоны роста и дальнейшие шаги.
• Основной риск для тех компаний, которые не занимаются аналитикой, – невозможность воспроизвести успех при масштабировании активностей.
• Формула HR – по аналогии с Формулой прибыли – важный инструмент для измерения эффективности кадровой деятельности и затрат на нее. Собирая и анализируя ключевые параметры, такие как количество кандидатов, конверсия, средняя производительность, стаж и операционные издержки на HR, организации могут оптимизировать свои процессы и выбирать лучшие инициативы.
• Для работы с Формулой HR предлагается пять подходов: проведение совещаний, установление ключевых показателей эффективности, 20/20/20/20, поиск узких мест («бутылочных горлышек») и управление отклонениями. Эти подходы могут помочь организациям выявлять и устранять проблемы в своих процессах взаимодействия с сотрудниками.
• При переходе от базовой аналитики к продвинутой многие компании сталкиваются с проблемами. Эти проблемы включают качество данных, технологии и экспертные знания. Однако преимущества расширенной аналитики в HR значительны и могут позволить организациям понимать причины тех или иных явлений и принимать более эффективные решения.
• Организациям важно избегать соблазна внедрять самые передовые инструменты без учета соответствия их конкретным потребностям («феномен инструментальной зрелости»). Сосредоточиться следует на поиске того, что наилучшим образом подходит для их организации и процессов («лучшее соответствие» вместо «бенчмарк»).
• Используя такие методы, как деревья решений, сетевой анализ, кластеризация и анализ временных рядов, организации могут создавать прогнозирующие модели для оптимизации рекламных кампаний по набору персонала, оттока, выгорания и кадрового потенциала. Внедрение прогностической аналитики – сложный процесс, но его преимущества для крупных компаний, ориентированных на будущее, могут быть значительными.
Следующий вопрос, который мы затронем, – это исследование аналитической культуры компании и определение ключевых инициатив на первом этапе разработки HR-маркетинговой стратегии на основе существующих данных.
В целом смысл работы заключается в поиске ответов на два ключевых вопроса:
1. Как нам выстроить работу с данными?
2. Что нам делать со стратегией – с учетом тех данных, которые мы уже можем обработать и интерпретировать?
1. Целевая модель данных и план роста зрелости аналитической культуры
Ранее мы уже писали о том, что среди ключевых проблем организаций при переходе к продвинутой аналитике на одно из первых мест выходят изолированность данных и несовершенство используемых ИТ-систем. Для того чтобы преодолеть эти ограничения, в рамках проектов по разработке HR-маркетинговой стратегии мы проводим анализ и формируем план внедрения. Эта работа состоит из основных шагов, перечисленных ниже.
Шаг 1. Анализ собираемых данных
На этом шаге необходимо понять, какие данные доступны, где они хранятся и как с этими данными работают сотрудники. Это требует всестороннего аудита всех источников кадровых данных, включая системы управления персоналом, инструменты подбора персонала, системы управления производительностью и инструменты вовлечения сотрудников. Команда проекта должна оценить качество данных и их соответствие существующим бизнес-процессам. Для этого мы просим доступ к системам и выгрузкам данных из этих платформ.
В процессе аудита нас интересуют:
• Полнота данных. Мы проверяем, имеется ли вся необходимая информация о кандидатах, включая их должность, предыдущий опыт, социально-демографические параметры и любые другие важные детали, которые могут помочь в процессе найма. В некоторых компаниях не доверяют HRM-платформе и записывают важные детали на листочках, забывая заполнять карточки кандидатов.
• Точность данных. Мы убеждаемся в том, что нет каких-либо расхождений или неточностей, которые могут негативно повлиять на дальнейший процесс обработки, визуализации и интерпретации данных. Если они есть, их необходимо устранить.
• Согласованность данных. Мы проверяем, являются ли данные согласованными во всех используемых системах. Несоответствие данных может привести к путанице и затруднить принятие обоснованных решений. К сожалению, многие компании все еще не могут соотнести данные о сотруднике с данными о том же человеке как о кандидате.
• Хранение данных и управление ими. Мы должны убедиться в том, что хранение данных и управление ими должным образом организованы и доступны уполномоченному персоналу. Хранение рукописных анкет в картонных папках или хранение электронных данных «у кого-то из рекрутеров в Excel» в наше время неприемлемо.
• Эффективность воронки. Мы оцениваем эффективность воронки подбора персонала, включая актуальность статуса кандидата, присвоенного рекрутерами, и корректность поставленных задач внутри HRMсистемы. Это может помочь в выявлении узких мест, которые можно устранить, и неэффективности процессов, которые можно улучшить.
• Показатели подбора персонала. Мы анализируем ключевые показатели, такие как время на наем, затраты на наем и соотношение кандидатов к найму. Это может помочь в выявлении областей, которые нуждаются в улучшении.
• Системная интеграция. Мы оцениваем интеграцию различных систем управления персоналом, чтобы убедиться, что они должным образом подключены и что данные могут беспрепятственно передаваться между ними. Это может помочь обеспечить согласованность и актуальность данных во всех системах.
• Контроль качества данных. Мы описываем процесс внедрения системы контроля качества данных, гарантирующей, что собранные данные являются точными, полными и непротиворечивыми. Это может включать использование автоматизированных или ручных средств проверки данных.
• Несоответствие между воронкой подбора персонала и фактическим процессом найма. Это распространенная проблема, которая может привести к искаженному представлению о процессе найма, поскольку затрудняет точное отслеживание эффективности кампании по набору персонала. Например, компания может получить большое количество заявок на вакансию, но если многие из них обрабатываются без использования HRM-системы, то число квалифицированных кандидатов будет занижено. Другой пример, актуальный для многих крупных компаний, – проверка кандидатов, прошедших финальное собеседование, корпоративной службой безопасности, которая может существенно затянуть и даже остановить процесс перехода к предложению работы.
Шаг 2. Описание ключевых изменений
Основываясь на анализе качества собираемых данных и бизнес-процессов, мы описываем ключевые изменения, необходимые для внедрения расширенной HR-аналитики. Они включают:
• изменение бизнес-процессов сбора данных;
• целевое состояние полей внутри систем (все данные, которые необходимо указывать);
• список необходимых параметров;
• список необходимых интеграций;
• основные блоки отчетности.
Шаг 3. Разработка целевой модели данных
Следующим шагом является отображение целевой модели данных, которая описывает потоки данных между системами, необходимые для поддержки бизнес-процессов, включая интеграцию нескольких источников данных, если это необходимо. Для этого требуется создать модель данных, которая включает объекты данных, атрибуты и взаимосвязи.
Шаг 4. Подготовка технического задания для внедрения изменений
Основываясь на модели данных и плане проекта, необходимо подготовить техническое задание для внедрения изменений. В нем должны быть описаны изменения, необходимые для систем управления персоналом и бизнес-процессов, которые их поддерживают. Оно также должно включать подробную спецификацию ИТ-систем, необходимых для поддержки новых потоков данных и аналитики.
Шаг 5. Определение ИТ-систем на основе целевых параметров
Как только техническое задание подготовлено, необходимо выбрать варианты ИТ-систем, которые поддерживают все необходимые требования – включая выбор новой системы управления персоналом, хранилища данных или инструмента бизнес-аналитики, если это необходимо. Команда должна также оценить пригодность выбранных систем для нужд организации, включая масштабируемость, надежность и безопасность. Среди основных критериев можно выделить следующие:
• Возможности интеграции данных. ИТ-система должна быть способна интегрировать данные из нескольких источников и предоставлять централизованное хранилище данных для анализа.
• Масштабируемость. ИТ-система должна быть способна масштабироваться по мере роста организации и увеличения ее потребностей в данных.
• Настраиваемость. ИТ-система должна настраиваться в соответствии с конкретными потребностями организации.
• Удобство для пользователя. ИТ-система должна быть простой в использовании и не требовать глубокой подготовки со стороны сотрудников HR-департамента и других бизнес-пользователей.
• Безопасность. ИТ-система должна обладать надежными функциями безопасности для обеспечения конфиденциальности и целостности данных.
• Совместимость. ИТ-система должна быть совместима с существующим ПО и системами, используемыми в организации.
• Стоимость внедрения и обслуживания. Стоимость ИТ-системы должна быть разумной и обеспечивать необходимое соотношение цены и качества.
• Техническая поддержка. ИТ-система должна иметь надежную команду технической поддержки для решения любых проблем, которые могут возникнуть.
• Аналитические возможности. ИТ-система должна обладать расширенными аналитическими возможностями, включая возможности прогнозной аналитики, машинного обучения и ИИ.
• Возможности отчетности. ИТ-система должна обладать надежными возможностями отчетности, включая возможность создания пользовательских отчетов и информационных панелей для различных заинтересованных сторон в организации.
• Доступность. Современная ИТ-система должна быть доступна из офиса или дистанционно, с любого устройства, включая настольные компьютеры, ноутбуки, планшеты и смартфоны.
• Интеграция с другими бизнес-функциями. ИТ-система должна быть способна интегрироваться с другими бизнес-функциями, такими как финансы, маркетинг и операции, чтобы обеспечить целостное представление об организации (и обеспечить в дальнейшим переход к управлению Total Experience).
Шаг 6. Расчет ожидаемых экономических эффектов и ключевых показателей эффективности внедрения
Перед внедрением новой HR-аналитики команда должна рассчитать ожидаемые экономические эффекты и KPI проекта, включая оценку стоимости внедрения, ИТ-инфраструктуры, привлечения персонала и его обучение. Команда также должна оценить потенциальные выгоды проекта, такие как улучшение результатов найма, снижение текучести кадров и повышение вовлеченности сотрудников.
Шаг 7. Разработка дорожной и ресурсной карт
Наконец, мы готовим дорожную карту и карту ресурсов для внедрения новой HR-аналитики. Дорожная карта должна включать график внедрения (диаграмма Ганта), основные этапы и конечные результаты. В карте ресурсов должны быть указаны персонал и навыки, необходимые для реализации проекта, а также бюджет, необходимый для его поддержки.
2. Рычаги роста и ключевые инициативы по итогам анализа данных
Анализ существующих систем и содержащихся в них данных позволяет определить ключевые зоны роста с точки зрения показателей. Если ключевое ограничение лежит в области конверсии из кандидата в сотрудника, это означает, что необходимо перестраивать процесс найма, если проблема в количестве кандидатов, то изменения должны затронуть бренд работодателя и инструменты привлечения и т. д. Без выдвижения таких гипотез на основе имеющейся информации нельзя приступать к разработке инициатив – ключевые возможности для компании могут оказаться совсем в других областях.
В рамках взаимодействия с нашими потенциальными и текущими клиентами мы часто встречаемся с возражением: «Возможно, у нас недостаточная культура данных для работы с вами. Сначала нам нужно внедрить аналитику». На самом деле изучение текущей модели данных, какой бы они ни была, всегда позволяет сформировать конкретные рекомендации к ЦМД с опорой на текущие потребности и стратегические инициативы компании. Кроме того, даже при бедном наборе данных всегда есть возможность сформулировать гипотезы, которые можно будет проверить в аналитике. Это будут не узконаправленные гипотезы, а идеи для дальнейшей проработки, но и это даст возможность выполнить плодотворный проект на любой стадии аналитической культуры.
Изучим пример двух компаний, работающих на одном рынке и имеющих одинаковые проблемы найма и удержания персонала на различных уровнях зрелости аналитической культуры.
Большой набор данных позволяет проработать больше вариантов развития, но и малое количество данных оставляет простор для действий. Приведенные гипотезы и инициативы могут выглядеть очевидными для маломальски опытного сотрудника HR, но ключевая разница в том, что благодаря данным мы точно знаем, какие инициативы будут наиболее эффективны.
Прикладные шаги к разработке стратегии по итогам главы
• Соберите список параметров из Формулы HR, которые сейчас хранятся в системах и платформах компании. Наметьте шаги для дополнения данных и повышения уровня культуры работы с ними. Визуализируйте целевую модель работы с данными.
• Смоделируйте распределение выручки на основе имеющихся данных и определите ключевые рычаги влияния на целевые показатели. Постройте гипотезы проектов изменений, исходя из информации, полученной по показателям.
• Проанализируйте организационную структуру HR-департамента на предмет ответственности за показатели Формулы HR. Обсудите с сотрудниками возможные решения.
• Обсудите с сотрудниками вопросы управления Performance Points. Продумайте систему подсчета показателей, способ сбора данных и программу внедрения.
• Зафиксируйте ключевые вопросы по другим направлениям исследований: анализ аудиторий кандидатов и сотрудников, продуктового предложения работодателя, позиционирования, модели мотивации, продвижения, точек контакта.
Дополнительные материалы к этой книге вы можете получить на специальном сайте по ссылке https://paper-planes.ru/marketinghr.