A/B тест: технология, которая меняет правила бизнеса

Очень интересная статья о работе над дизайном (хотя это был конечно не только дизайн) во время предвыборной компании Обамы The A/B Test: Inside the Technology That’s Changing the Rules of Business

"For the button, an A/B test of three new word choices—”Learn More,” “Join Us Now,” and “Sign Up Now”—revealed that “Learn More” garnered 18.6 percent more signups per visitor than the default of “Sign Up.” Similarly, a black-and-white photo of the Obama family outperformed the default turquoise image by 13.1 percent. Using both the family image and “Learn More,” signups increased by a thundering 40 percent."

Т.е. за счет простой процедуры получили больше на 40 % регистраций пользователей. Нереально?
Суть A/B теста проста: респондентам предъявляются разные версии сайта (см. картинку внизу: какую версию вы бы предпочли?) и считаются их реакции:

• количество лайков
• время, проведенное на сайте
• больше переходов по ссылкам
• И т.п..

а потом считается стат значимость различий и принимается решение, какая версия дает лучшие показатели.

Мне кажется, это не заоблачная технология, требующая серьезных вложений, а вполне обычная процедура анализа логов

Процедура:

1. мы меняем дизайн и даем его случайно выбранной выборке сотрудников (рандомизация нужна для корректности принятия решения)
2. записываем реакции в логи
3. выгружаем логи и анализируем

Анализ влияния активности группы в linkedin на рост числа членов группы

Идея банальна: я хотел проверить гипотезу о том, что активность группы влияет на число новых членов группы.
Новая дискуссия, новый коммент отображается в ленте того, кто постит, это видят друзья запостившего, соответственно, они могут пройти по ссылкам и принять решение присоединиться к группе.

Благодарность

Прежде всего хочу выразить благодарность Кириллу Захарову - не знаю, как представить, наверное напишу, что профессия и призвание - аналитик. Кирилл несколько часов подарил мне, чтобы объяснить, как скачивать информацию с Dashboard группы в Линке информацию. И без него этот пост просто не появился бы.
В итоге я сегодня менее чем за 15 минут скачал инфо о количестве новых членах, количестве постов и комментов в трех группах на Линкедине.

Результаты

Результаты неоднозначные, прошу помощи в интерпретации: если есть какие-то идеи, буду благодарен
Результаты посчитал по трем группам, выбрав по принципу максимального разброса по показателям активности и роста
Таблица средних значений по группам

	новые члены	комменты	дискуссии
HR Professionals Network Russia, CIS countries and Eastern Europe	18,7	2,8	10,0
HRM.RU	45,1	53,1	8,4
SELL YOUR HEAD	253,6	318,5	36,5

Я посчитал по каждой группе линейную регрессию, где Y - новые члены группы за неделю, Х1 - количество комментов в неделю, а Х2 - количество новых дискуссий в неделю.

Что влияет на позицию в вопросе глобального потепления

Интересную задачку давали на этой неделе на курсах coursera по логистической регрессии.
Обращаю внимание, что пример может быть интересен HR: смотри например Скоринговые карты для оценки кандидата при приеме на работу, где применяется аналогичная технология. Предлагаю представить, что вместо выбора страны (0 ; 1) используется переменная: брать кандидата на работу / не брать и вместо остальных переменных используются информация, собранная о кандидате, поэтому пост адресуется тем, кто планирует развиваться в сфере HR-аналитики

Кейс

В таблице (Приложение 1) 27 стран и пять переменных:

• age - позиция в вопросе о глобальном потеплении (1 - активная; 0 - пассивная);
• educ - индекс уровня образования страны;
• gdp - ВВП или валовый внутренний продукт;
• co2 - соответственно, выбросы CO2 в атмосферу.

Обратите внимание на показатели России.

HR-бренд и теорема Байеса

Это пост для себя - тренировочный.
Можно меня попинать - я буду благодарен за критику. К стыду своему совершенно не владею теоремой Байеса. Поэтому решил потренироваться на данных вчерашнего своего поста
HR-бренд: задачка по hr-аналитике
У нас были такие финальные данные

	Готовы рекомендовать компанию	Не готовы
Есть доступ в соц сети	445	109
Нет доступа	94	62

я решил выяснить, какова вероятность того, что у респондента, который готов рекомендовать компанию в качестве работодателя, открыт доступ в социальные сети.
Теорема Байеса выглядит так

В нашем случае расчеты будут выглядеть следующим образом:
(Вероятность готовности рекомендовать)*(% компаний имеющих доступ к социальным сетям) / ((Вероятность готовности рекомендовать)*(% компаний имеющих доступ к социальным сетям) + ((% неготовых рекомендовать среди тех, у кого есть доступ в соц сети)*(1 - (Вероятность готовности рекомендовать)).
Вероятность готовности рекомендовать компанию (см. таблицу) = (445+94) / (445 + 94 + 109 + 62) = 0, 76
% компаний, имеющих доступ к соцсетям = (445 + 109) / (445 + 109 + 94 + 62) = 0, 78
% неготовых рекомендовать среди тех, у кого есть доступ в соц сети = 109 / (445 + 109) = 0, 196
Итого:
(0,76 * 0, 78) / (0,76*0,78 + (0, 196 * (1 - 0, 76) = 0, 925
Т.е. с вероятностью 0, 925 мы можем быть уверены, что у респондента, готового рекомендовать компанию в качестве работодателя, будет открыт доступ к социальным сетям на рабочем компьютере

HR-бренд: задачка по hr-аналитике

Родилась гипотеза в голове (и все тоже исследование hr-бренда), решил ее проверить и вам заодно задачку подкинуть.
ВАЖНО: для решения не нужны знания статистики и посещение моего семинара Аналитика для HR - здесь решение находится скорее в области здравого смысла и применение статистики скорее как дополнительный инструмент.
Ранее я показывал взаимосвязь между hr-брендом и открытостью социальных сетей в компании (см. Как влияет доступ в соцсети на HR-бренд) и связь между hr-брендом и отраслью (см. Зависит ли сила HR-бренда от отрасли). Мы выяснили две вещи:

• Работники значимо чаще готовы рекомендовать компанию в качестве работодателя родственникам и друзьям в случае, если на рабочих компьютерах есть полный доступ в социальные сети
• Работники IT отрасли значимо чаще рекомендуют свою компанию в качестве работодателя.

Гипотеза у меня простая: 

а что, если значимость различий в отрасли обусловлена не спецификой отрасли, а тем, что в IT-компаниях просто чаще открыт доступ в социальных сетях.

Отзыв на книгу: MoneyBall. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире

Прочитал книгу MoneyBall. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире и хотел бы поделиться несколькими мыслями.
По этой книге снят фильм "Человек, который изменил все" с Бредом Питтом в главной роли. Книга, безусловно, отличается от фильма. Фильм - рассказ о голливудском герое, который побеждает несмотря на... Книга даже не о человеке... Даже не о бейсболе... О течении. И Билли Бин - далеко не главный герой. Или точнее, не одиночка.... Победа Билли Бина - результат очень длительного процесса в игре бейсбол, который начался на рубеже 70-80-хх годов в США. В этот период цены на игроков в силу ряда причин стали расти, это вызвало у некоторых людей желание оценить реальный вклад игроков в победу команды (не проводите параллель с HR?).
Угадайте, кто был главным противником использования математики в оценке игры и игроков?

Большие Данные в HR: Мир имущих и неимущих

Очередная статья Джоша Берзина с сайта forbes.com.
У меня двойственные чувства к статье: сколько не говори слово "халва", слаще не становится. Или я не прав? Хочется уже чего-то гораздо больше, чем просто рассказ, что вот где-то все хорошо, а у нас все плохо..... А если Bigdata так хорошо, то почему (согласно данным исследования) это внедрено только у 14 % компаний? Или дело только в том, что старые менеджеры сопротивляются научным подходам? А если не только в старых менеджерах, то в чем еще? Очень хотелось бы получать не банальные цифры - 14 %, а каузальный анализ ситуации на рынке. Т.е. примените, Джош Берзин, BigData в исследовании BigData.
Если не пропало желание читать после такого вступления, то

Большие Данные в HR: Мир имущих и неимущих

Я уже писал много раз о датификации (от англ. Datafication) в HR и Больших данных в HR, где показывал огромные возможности компаний в использовании данных управления персоналом для улучшения операционных показателей деятельности.
На этой неделе мы представили наше исследование в этой сфере за последние два года: более чем 60 % инвестируют в BigData и инструменты аналитики, чтобы сделать принятие решений в HR департаменте основанными на цифрах. Сегодня существует пропасть между «имущими» и «не имущими».

Какие темы популярны у HR

Сразу несколько значений данного поста: это и небольшое маркетинговое исследование, и кейс по аналитике, и занятная информация.

Описание

Я недавно запустил через рассылку с рекламой своего семинара Аналитика для HR. Но помимо рекламы дал несколько ссылок на статьи по теме. Потом посчитал количество переходов с рассылки на эти статьи и подвел результаты в посте Какие темы интересны HR?

Росстат: получение информации и данных

Это пост скорее для самого себя - получил от знакомого спеца ссылки на то, гда и как запрашивать информации в службе Росстат, службе госстатистики
Форма отправки запроса - госстатистика обязана ответить в течение 30 дней
Прямой выход на специалистов - здесь контакты специалистов службы по направлениям
Отдельно публикую контакты отдела
Рынок труда, занятость и заработная плата
Коллеги, какую бы интересную информацию вы бы хотели запросить в службе Росстата?

Скоринговые карты для оценки кандидата при приеме на работу

Вы не применяете скоринговые карты в рекрутинге? Это плохо!
После моего семинара Аналитика для HR один из участников (из кредитной организации) подошел к риск – менеджеру компании, и они (HR и риск – менеджер) заговорили на одном языке.

Что такое скоринговые карты

Влияет ли уровень выбросов в атмосферу на продолжительность жизни?

Несмотря на не HR-ость темы,предлагаю воспринимать это как тренировочный полигон для решения задач в HR
Придумал упражнение для участников семинара Аналитика для HR.
Точнее даже так: в следующем году, наверное, превращу семинар в курс с серией лекций (вебинаров) и с обязательным выполнением самостоятельных заданий.
И нашел неплохую площадку для поиска самостоятельных заданий - сайт госстатистики
Задание такое (это и тем, кто уже прошел семинар по Аналитике):

• проходите на сайт, 
• знакомитесь с тем, 
• какая там статистика содержится, 
• планируете исследование, 
• ставите гипотезы, 
• находите данные, 
• считаете.

Такое задание учит действительно самостоятельно смотреть на данные.
Вот мое сегодняшнее задание для примера (заметьте, сам тренируюсь).

Вебинар Вовлеченность персонала: зачем и как измерять

Решил провести вебинар про то, как подойти в компании к исследованию вовлеченности персонала. Вебинар состоится 19 декабря в 12.00 Мск. Приглашаю. Регистрация>>
Анонс

Вовлеченность персонала: зачем и как измерять

Спикер: руководитель проекта HRM, консультант и тренер Бабушкин Эдуард

Содержание:

• Что такое вовлеченность персонала - основные подходы
• Что такое цикл управления вовлеченностью - основные этапы
• Из чего состоит исследование вовлеченности
• Кто формирует гипотезы исследования
• Почему Заказчик должен занимать про - активную роль в исследовании
• Какие формы взаимодействия Заказчик - Исполнитель возможны
• Как строится исследование / опрос по вовлеченности
• Какие вопросы должны соджержаться в опроснике по вовлеченности
• Что такое драйверы вовлеченности 
• Какие результаты должен содержать отчет исследования вовлеченности персонала

Цели вебинара

После вебинара вы не сможете самостоятельно проводить исследование вовлеченности, если не имеете специальных знаний по проведению опросов, но вы:

• начнете понимать цифры, которые стоят за исследованием, 
• сможете ставить конкретные задачи Исполнителю,
• оцените возможности управления вовлеченностью персоналом в вашей компании,
• оцените возможность и своевременность проведения такого исследования у вас в компании.

А может кто-то наберется наглости и проведет после вебинара исследование вовлеченности самостоятельно.
Регистрация>>

Трудно быть богом?

Пост – размышлизмы… Даже не рефлексия, а просто описание ситуации, мои мысли по поводу..
Помните основную идею романа Стругацких Трудно быть богом? Нельзя заставить созреть общество быстрее, чем оно готово к этому. Для меня это принципиально, поскольку мои революционные наскоки с претензией построить системы аналитик в компании чаще неуспешны (веду себя совершенно не прагматично, мне, как консультанту, стоило бы говорить: все мои проекты офигенно классные, все клиенты довольны, а сам я охреннено крутой перец; а я говорю о другом). Точнее нужно говорить о том, что компании чаще просто не принимают такой подход. И я как тот прогрессор Румата Эсторский хочу махать мечом, но понимаю, что меч – это как раз не лучший способ внедрения идеологии BigData HR. И в конце я все- таки дам немного позитива. Если дочитаете.

Открытые данные в России

Жаловался недавно на то, как трудно достать данные в России: см. Культура BigData HR и Где брать цифры по России (хронология одного проекта). 

Оказалось, что я был не прав и в этом не стыдно признаваться. Но по порядку.

Я занимаюсь на курсе Data Analysis, вчера на лекции прослушал информацию об источниках данных. Существует так называемый проект открытых данных - см Вики - который родился вследствие инициатив правительств (я так понимаю, США и Англии в первую очередь) и который подразумевает доступность и открытость данных для любого заинтересованного лица.

Данные причем хранятся на сайте в форматах XML, JSON, CSV - их можно сразу загружать, например, в программу R и анализировать. 

Вот сайт открытых данных в США

Имена детей - вот с этой страницы можно, например, скачать инфо The data (name, year of birth, sex and number) are from a 100 percent sample of Social Security card applications after 1879.

На том же сайте я узнал о проекте открытых данных в России

Открытые данные в России - данных конечно не так много, как в США, но проект аквтино развивается. И данные можно скачать даже не программисту в формате CSV / XLS - т.е. excel.

Открытое правительство (помните идею Медведева?) - связанные проект, на котором находится информация с правительственными данными. 

Портал открытых данных правительства Москвы - это даже вполне себе пользовательский сайт, где можно брать конкретную информацию, но также скачивать в формате excel таблиц.

Думаю, что со временем я буду показывать результаты аналитики данных, которые я накопал на этих сайтах - как например И все-таки: какой город самый HR-ый в России? - хотя это конечно достаточно слабенький пример, но все же начало) 

И надеюсь, не очень разочарую читателей блога тем, что полез в такие дебри)

Какие книги отражают корпоративную культуру вашей компании?

решил похулиганить
Сегодня 100 лет со дня рождения Альбера Камю.
коллеги, а есть ли у кого нибудь библиотеки художественных книг в компаниях? и не думайте, что это бред
я уже публиковал результаты исследований в Англии: там проводили опрос очень известных людей, какие книги оказали на этих людей большое влияние в профессиональном смысле. Практически никто не назвал профессиональную литературу
вот и подумалось: может быть сделать библиотеку художественных книг в компании?
Эта идея близка идее буккроссинга (см. Буккроссинг - инструмент организации неформального обучения)
ПЫСЫ: дарю идею! ведь если новичку на входе дать сказать: у нас в почете такая книга, он поймет больше, чем официальный документ про ценности
и  на адаптационном периоде давайте кандидатам читать художественные книги, а не нормативы. ну или вместе)
Вопрос вам: а какие художественные книги в вашей компании отражают корпоративную культуру вашей компании?
а слабо провести конкурс в компании на эту тему?
конкурс такой:

• объявляете конкурс, 
• на портале выдвигаются книги 
• нужно обосновать выбор
• голосование 
• Победить получает возможность с президентом напиться в выходные.

Денег за идею не прошу, прошу поделиться опытом, если было похожее или сделаете то, о чем я написал

Внедрение практической предиктивной (прогнозной) аналитики в управление талантами

Очередная статья Джона Салливана о предиктивной аналитике. Благодарю Юлию Мошак за прекрасный перевод. Для нашего рынка эта статья немного из области фантастики, поскольку автор обсуждает вопрос продажи данных аналитики, а у нас самые продвинутые компании пока не внедряют у себя предиктивные аналитики, а эксперты рынка - консультанты - пока обсуждают ценность предиктивной аналитики. И тем не менее, перевод подобных статей считаю важным хотя бы для развития критического мышления HR.
Итак

Внедрение практической предиктивной (прогнозной) аналитики в управление талантами 

Какие темы интересны HR?

Вчера запустил рассылку с рекламой своего семинара Аналитика для HR, а в рассылке дал ссылки на статьи с кейсами, которые мы рассматриваем на семинаре. И решил провести небольшой маркетинговый анализ рынка популярности тем HR.
Суть проста: мы смотрим количество переходов на страницы с кейсами.
Статистика такова:

1. Критерии отбора торговых представителей - 23
2. Кейс-практикум Как считать вовлеченность персонала? - 37
3. Взаимосвязь оценки по компетенциям и результатов деятельности - 37
4. Прогноз уровня зарплаты - 29
5. Зависит ли текучесть персонала от размера премии - 25
6. Оценка текучести персонала по филиалам - 18
7. Оценка эффективности и компетенций ИТР - 28

Кейсы приведены в той же последовательности, что в рассылке (заодно, интернет - маркетологи могут проверить частную гипотезу о том, имеет ли значение, какое место статья занимает в списке. Я со временем повторю эксперимент с рассылкой и поменяю порядок подачи статей). Коэффициент корреляции Спирмена незначим между порядком и количеством переходов.
Обращаю ваше внимание, что здесь стоит анализировать не сами статьи, сколько название постов, именно они - названия - цепляют пользователей. Поэтому мы можем рассматривать не только популярность тем, но "броскость" названий.
Или, например, я думаю, что "торговые представители" понизили количество переходов на статью, поскольку сузили тему, и просто "критерии отбора успешных сотрудников" дало бы больший вес. Ну и тем не менее, поздравляю "Взаимосвязь оценки по компетенциям и результатов деятельности" и исследование вовлеченности с победой.

• Как бы вы расставили данные темы на пьедестале почета? 
• Есть ли объяснение такому результату? 
• Интересен ли вам такой инструмент анализа? 
• Интересны ли данные? 
• Хотели бы продолжение эксперимента?

9 горячих трендов в HR-технологиях … и почти все они - бомба на рынке

Перевод статьи The 9 Hottest Trends In HR Technology ... And Many Are Disruptive Джоша Берзина из forbes.com
Джош Берзин не обходится не бомб и ярких образов, поэтому рекомендую! И forbes.com тоже рекомендует

9 горячих трендов в HR-технологиях … и многие из них – бомба на рынке..

Я недавно завершил серию конференций HR (четыре конференции вендоров, the HR Technology Conference, SuccessConnect, and LinkedIn TalentConnect) и хотел бы поделиться с вами своим взглядом на то, что происходит в HR- технологиях.

Основы управления данными

Цитирую раздел книги R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R. Этот текст на коротком примере показывает, что такое управление данными. Сам пример построен на данных, которые относятся непосредственно к HR

И тем, кто желает стать профессионалом в сфере анализа данных, рекомендую эту книгу

Итак, 

Основы управления данными

Одна из задач, которую я решаю по долгу службы, – это как мужчины и женщины различаются по стилю руководства организациями.

Обычные вопросы могут быть следующими:

• различаются ли мужчины и женщины на руководящих должностях по степени лояльности к вышестоящему начальству?
• зависит ли это от страны, или выявленные гендерные (половые) различия носят универсальный характер?

Один из способов ответить на эти вопросы – взять начальников из разных стран и ранжировать подчиненных им менеджеров по степени лояльности, используя вопросы вроде этого:

этот менеджер спрашивает мое мнение перед принятием кадровых решений.

1. абсолютно не согласен;
2. не согласен;
3. бывает по-разному;
4. согласен;
5. полностью согласен.

В результате можно получить данные вроде тех, что представлены в табл. 4.1. Каждая строка – это оценка, которую дал менеджеру его или ее начальник.