Инициативы каких подчиненных чаще отклоняются руководителем

Еще один результат исследования факторов текучести персонала и сотрудничества с Лабораторией Гуманитарные Технологии. Респонденты опроса бонусом проходили тестирование, а я сводил данные исследования и тестов и получаю интересные результаты.
У нас в исследовании есть такой вопрос "Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя" и четыре варианта ответов, среди которых:

• Да, и как минимум некоторые были приняты               
• Да, но все было отвергнуто

Здесь возникает несколько интересных моментов. С одной стороны, выбор ответа респондентом - дело субъективное, поэтому мы не можем утверждать, что ответ респондента отражает реальную картину. С другой стороны, несмотря на то, что отклонял инициативы руководитель, не лежит ли часть ответственности на отклонении инициатив на самом подчиненном? Или по другому: есть ли какие либо качества в самом работнике, которые определяют, что его инициативы будут отвергнуты.
Для решения этой задачи я использовал результаты тестирования батареи тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии. Сразу скажу, что тест способностей не дал никаких результатов. И это, наверное, неплохо. Иначе, возможно было бы две ситуации: отклоняют инициативы более способных или менее способных. Смешно в обоих случаях.
У нас также был тест Big5 со шкалами:

• Интроверсия - экстраверсия;                                                                                          
• Независимость - согласие;                                                                                        
• Импульсивность - самоконтроль;                                                                                     
• Тревожность- стабильность;                                                                                       
• Консерватизм- новаторство.

Всего в анализе было 107 респондентов, 84 из которых указали, что как минимум некоторые их инициативы были приняты руководителем, 23 - все было отвергнуто.

Результаты

Не буду томить, сообщаю, что порадовали две шкалы:

• Интроверсия - экстраверсия;                                                                                          
• Независимость - согласие.

Интроверсия - экстраверсия

Описательные статистики

`0`

   Min.   1st Qu.    Median    Mean    3rd Qu.    Max. 

  1.400   3.800       5.400       5.226      6.200    10.000 

$`1`

   Min.   1st Qu.  Median     Mean    3rd Qu.    Max. 

  2.200   4.600      6.200       6.087      7.800    10.000

Психологические различия пользователей социальных сетей

Еще один результат исследования ключевых факторов текучести персонала (ссылка для тех, кто еще не участвовал в опросе, но пройдет и поучаствует).
Респонденты исследования могли бонусом пройти батарею тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии (респект большой за сотрудничество!!!).
См. также в тему тестов
В какое время суток лучше проходить психологические тесты
Связь между знанием иностранного языка и интеллектом
В темы социальных сетей см. пост
Сравнительный анализ аудиторий facebook, linkedIn, vkontakte во возрасту и уровню заработка
Сегодня посмотрим психологические различия пользователей социальных сетей. В опросе был вопрос "В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность (не профессиональную)", всего у нас получилось респондентов:

• facebook  - 96 респондентов, прошедших тесты, указали эту сеть, как сеть, в которой они проявляют максимальную активность;    
• linkedin - 41 респондент,
• odnoklassniki - 28;
• vkontakte - 107;
• ни в какой  - 88.

Мало данных? а вы сами поучаствовали в опросе? Батарея тестов включала следующие шкалы

• Общий балл теста способностей;                                                                                               
• Вербальный IQ;                                                                                                       
• Эрудиция;                                                                                                        
• Числовой IQ;                                                                                                 
• Обработка информации;                                                                                             
• Интроверсия - экстраверсия;                                                                                          
• Независимость - согласие;                                                                                        
• Импульсивность - самоконтроль;                                                                                     
• Тревожность- стабильность;                                                                                       
• Консерватизм- новаторство.

Результаты

сначала посмотрим способности

Общий балл

Работают ли в филиалах западных компаний дольше, чем в российских

Гипотеза простая: в западных компаниях (в России) работа комфортнее, поэтому там работники дольше держатся за работу и работают, соответственно дольше.
И гипотеза подтвердилась:

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.
По оси X - число месяцев стажа
По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.
Риск увольнения из российской компании (статистика по 2010-2015 годам, 667 респондентов российских компаний и 86 работников филиалов компаний США и Европы) в 1,5 раза выше, чем из западной.
Мало респондентов западных компаний? участвуйте в опросе.
ПыСы: на диаграмме картинка по 2013 году, я даю только 2013, поскольку делал регрессию со стратификацией по годам. Был шокирован тем, что в данном случае страты сыграли роль: я уже ранее делал подобный пост (см. Бенчмарк текучести персонала по российским и иностранным компаниям) и не нашел связи. К стыду своему вынужден признаться, что был не прав. Правда, до сих пор не понимаю, какая логика в стратах в данном случае.
Суть страт в следующем: мы берем отдельно год и считаем по нему регрессию, потом следующий год и т.д... Этот метод очень логичным кажется в ситуации, например, оценки влияния стартовой зарплаты на текучесть. У нас зарплата растет из года в год, поэтому мы можем "открыть" факт, что более высокая зарплата определяет более высокий риск увольнения, но это не так, поскольку респонденты с более высокой зарплатой просто меньше работают в силу естественной причины: они устроились "ближе" к точке исследования и еще не набрали нужный стаж. Но я не понимаю, какая логика с западными и российскими компаниями в нашем случае. Тем не менее, констатирую, что стратификация показала значимые различия в стаже работников российских и западных компаний. Аминь

Качество исполнения деятельности как функция стажа работы

Делаю заказ для одной промышленной компании, смотрим факторы, влияющие на нарушения технологической дисциплины. Т.е. у нас есть данные по работникам, которые нарушали технологию за период / не нарушали.
Покажу один интересный момент. Посмотрел связь между стажем работы и нарушениями, и связь обнаружил. Кратко так: чем больше стаж работы, тем выше вероятность совершения ошибки / нарушения. Т.е. по сути логика простая, как я понимаю: как на минном поле: чем дальше идешь, тем выше вероятность попадания на "мину"

Не очень визуазибельная диаграмма, даже скорее запутывающая и вводящая в заблуждение неопытных аналитиков (красным обозначены нарушители, зеленым - не нарушители), поскольку на основе этой диаграммы можно сделать вывод, что нарушители работают в компании значимо дольше, что, конечно же, не верно.Речь о том, что с течением времени работы возрастает риск совершения нарушения.
"Машинка" (алгоритм анализа) нам говорит, что критичной точкой является 16 месяцев стажа, см. следующую картинку

Диаграмма показывает, что при стаже до 16 месяцев в компании нарушения технологической дисциплины совершили 18, 5 % работников, а при стаже свыше 16 месяцев, грубо говоря, вероятность совершения нарушения составляет 50 %!
Здесь есть одна засада: нет точного времени совершения нарушения, а есть только текущий стаж и факт совершения / не совершения нарушения. Т.е. несмотря на то, что машинка нам провела линию по 16 месяцам, у нас нет оснований называть 16 месяцев критической точкой (до тех пор, пока Заказчик не предоставит данные, если предоставит вообще).
Тем не менее, родилась гипотеза: есть мнение, что водители на втором году вождения (или неважно, каком) начинают считать себя профи, и чувство самосохранения притупляется. В данным кейсе может быть аналогичный эффект.
Что скажете коллеги?

В какое время суток лучше проходить психологические тесты

Один из самых дискутируемых вопросов моей студенческой поры: в какое время лучше тестироваться. Тогда я думал, что луше тесты проходить утром, пока голова "свежая". Сегодня отвечаю на этот вопрос сбылась мечта детства
Респонденты нашего исследования факторов текучести персонала (ссылка дана с тем, чтобы вы могли пройти опрос и тоже протестироваться) могли бонусом пройти батарею тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии (респект большой за сотрудничество!!!).
Воспользовались предложением 391 респондент (на 26 декабря). И первая картинка про время суток

• По оси X - час суток, когда респондент начал тестирование;
• По оси Y - распределение баллов респондентов по шкале Общий балл теста способностей (т.е. по русски - общий показатель наших когнитивных способностей)

Источники трафика подбора (каналы привлечения) маркетологов

Посты по теме по другим позициям:

• Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015
• Источники трафика (каналы привлечения) IT специалистов
• Как сейлзы находят работу, как работа находит сейлзов

В случае с маркетологами все грустнее, поскольку у нас всего 92 респондента указали свою принадлежность к данной позиции. Тем забавнее (любителям "репрезентативности" выборки) будет сравнить результаты по маркетологам, IT и HR. По стандарту начну с целостной картины, вариантов ответа (после варианта ответа я показываю каким неймом закодировал этот вариант в диаграмме, и обратите внимание, что некоторые незначимые ответы я "скину" в "другое", а в конце показываю количество респондентов по каждому варианту ответа):

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама" = 5,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое" - 3,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал" - 10,
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое" - 1,
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети" - 0,
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js" - 18,
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое" - 0,
• "другое" = "другое" - 1,
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА" - 3, 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое" - 4,
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация" -21,
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js" - 17,
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети" - 7,
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое" -0

Картинка

Те же 40 % позиций закрываемых джоб сайтами, остальное не дает судить о себе по причине малой популяции.
маркетологи - присоединяйтесь к исследованию!
Все результаты исследования здесь>>

Кто более подвержен риску текучести: специалист, начальник, большой начальник?

У нас в исследовании факторов текучести персонала (ссылка дана для тех, кто еще не участвовал, но сейчас пройдет и отдаст свой голос во славу цифровым подходам в управлении персоналом) был такой вопрос: укажите уровень своей позиции при трудоустройстве с такими вариантами ответов (напротив указываю количество респондентов):

• Начальный уровень - 41;
• Специалист - 192;
• Ведущий (старший) специалист - 181;
• Руководитель низового звена - 54;
• Руководитель среднего звена - 183;
• Руководитель высшего звена - 125.

У нас на одного руководителя в опросе приходится чуть более одного специалиста. Проблема данной классификации - субъективный ответ респондента (помню, как в одном из моих предыдущих опросов некоторые коллеги относили себя к руководителям, не имея подчиненных), но объективного критерия я не могу придумать, чтобы указать место респондента в иерархии организации.
будем есть, что есть.

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.

Начальный уровень позиции показывает более высокие риски текучести (голубая линия), и p-value для группы "Начальный уровень" находится в районе 0, 01 - 0, 05 по отношению к другим позициям. Остальные позиции между собой не различаются с т.з. рисков текучести.
Но два момента меня останавливают от признания права начальной позиции быть само текучей:

• если бы уровень позиции влиял на риски текучести, то позиции могли бы выстроиться в последовательности: от начальной до руководителя высшего звена, у нас же после начального уровня субординация не соблюдается;
• И самый банальный довод: у нас всего 41 респондент начального уровня, что стыдно предъявлять серьезной аудитории.

Выводы такие:

• у нас пока нет оснований говорить, что уровень позиции (или, точнее, куда себя относит сам респондент) определяет риск текучести данного респондента;
• участвуйте в опросе, чтобы у нас появились основания для выводов - исследование факторов текучести персонала

Все результаты исследования

Как сейлзы находят работу, как работа находит сейлзов

В продолжение постов
Источники трафика (каналы привлечения) IT специалистов
Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015
Сегодня покажу источники трафика (каналы привлечения) продажников / сейлзов. Всего на 21 декабря 2015 года у нас приняло участие 150 сейлзов (если вы считаете, что выборка нерепрезентативна, то ответьте на вопрос: что вы сделали, чтобы исследование было более репрезентативно? Пройдите сами и пригласите коллег Ключевые факторы удержания и текучести персонала).
Итак
Для визуазибельности я перекодировал варианты ответов в более короткие формулировки,  после варианта ответа я даю количество респондентов, которые выбрали тот или иной вариант

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама" = 14,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое" - 6,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал" - 13,
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое" - 0,
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети" - 2,
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js" - 29,
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое" - 1,
• "другое" = "другое" - 8,
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА" - 10, 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое" - 2,
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация" -28,
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js" - 34,
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети" - 1,
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое" -0

И картинка для красоты

Если говорить об отличиях между сейлзами и IT спецами, то у первых нет ни одного, кто бы нашел работу через карьерный портал. И % закрытия через социальные сети ниже - видимо, продажникам нужно очное общение.
% закрытия через джоб сайты тот же, что у айти специалистов.
Но пока это все гадание на кофейной гуще, поскольку 150 респондентов - капля в море. Участвуем в исследовании
Все результаты исследования здесь

Источники трафика (каналы привлечения) IT специалистов

Одна из интересных задач нашего исследования - ответить на вопрос о каналах привлечения / источниках трафика специалистов разных направлений.
Я уже показал динамику источников трафика HR специалистов -  сегодня обозначаю каналы привлечения IT специалистов.
Любителям "репрезентативности" не советую читать дальше: у на в опросе всего 167 IT специалист поучаствовал, поэтому выборка "нерепрезентативна".
Но одна из целей данного поста - привлечь этих самых IT специалистов к опросу: коллеги, пригласите к опросу айтишников - вот сюда к опросу перейти - и вам воздастся.
Пока что есть
Для визуазибельности я перекодировал варианты ответов в более короткие формулировки,  после варианта ответа я даю количество респондентов, которые выбрали тот или иной вариант

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама" = 10,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое" - 5,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал" - 17,
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое" - 10,
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети" - 3,
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js" - 33,
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое" - 2,
• "другое" = "другое" - 10,
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА" - 6, 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое" - 6,
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация" -24,
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js" - 36,
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети" - 4,
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое" -1

Как и в случае с HR я свел все варианты про соц сети в один, чтобы показать модный источник трафика.
В % на картинке это выглядит так

• Если сравнить с источниками трафика HR специалистов и поверить, что наше распределение отражает генеральную совокупность айтишников, то заметно, что кандидаты из IT реже, чем HR сами откликаются на вакансии на джоб сайтах (точнее, их реже берут через отклики на джоб сайтах), что и логично, но в целом джоб сайты дают 40 % трафика, поэтому при вей нелюбви к джобсайтам, они таки определяют рынок. 
• % рефералов среди IT спецов выше, чем среди HR специалистов, но это уже надо проверять на более объемной выборки;
• Вариант "другое" значимо больше у IT, чем у HR, а в нем выделяются спецы, которые откликнулись на вакансии на карьерном портале - страсть моя и любовь.

Итого: участвуем в опросе (и не только IT специалисты, будет интересно посмотреть сейлзов, маркетологов и т.д..и т.п..)

BigData для HR-директоров

18 декабря в пятницу провел семинар BigData для HR-директоров - семинар не инструментальный, а про идеологию Больших Данных, про то, какие цели, задачи ставить, какие результаты получать. На этом же семинаре - основные термины, типы визуализации решений, про язык общения с аналитиком, какими скилсами должен аналитик обладать, как подбирать аналитика.
Среди участников (хвастаюсь) - Сбербанк, МТС, Вымпелком (не в обиду другим компаниям).
Самый приятный отзыв с семинара: "самый эффективный день по теме "большие данные" за последний год прошёл именно на вашем семинаре".
Вот мы

Еще я отдал последнюю книгу Ласло Бока Работа рулит - книга, безусловно, хит 2015. Спасибо издательству МИФ за пять книг. Все ушли участникам семинара, ничего себе не оставил) Ну если что, я с удовольствием еще буду пиарить книги). Прошу прошения за качество фото.

И самое вкусное на семинаре было, пожалуй, он лайн прогноз текучести персонала. Взял данные одного из участников (см. Роль наставника в удержании сотрудника (кейс)) и показал, как это работает на уровне формул

Видимо, на следующих семинарах я буду больше показывать работу в программе. Кстати, следующий семинар BigData для HR-директоров будет летом, а семинар про инструменты аналитики - Аналитика для HR состоится 1-2 марта, регистрируйтесь

Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015

В данном посте отвечаю на вопрос: через какие источники трафика (каналы привлечения) HR находили работу в 2011-2015 годах.
Результат исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала. Я не готов давать срез источников поиска работы по всем категориям, поскольку выборка смещена - у нас основная часть респондентов - HR-ы, поэтому даю информацию только по HR. Здесь мы можем хоть как то говорить о том, что данные исследования соответствуют генеральной совокупности специалистов, относящих себя к HR. По остальным позициям у меня мало данных, в разрезе годов я точно не готов давать инфо, но могу дать инфо в целом, т.е. например показать по IT спецам, какой % какой источник трафика (канал привлечения) наиболее востребован. Но будет здорово, если с вашей стороны будет такой запрос, ок?
Также в тему анализа источников трафика (каналов привлечения) рекомендую ознакомиться с результатами Анализ источников трафика (каналов привлечения) кандидатов.
И можно поздравить российский рынок: у нас наконец появилась более менее полноценная аналитика по источникам трафика. На Западе этим многие занимаются, у нас консалтеры более скромные.

Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015

Всего представлены данные по 1353 HR-ам, с разбивкой по годам
2011 - 149
2012 - 249
2013 - 317
2014 - 384
2015 - 254
В исследовании был вопрос "Через какой источник вы нашли работу", который предполагал следующие ответы (после варианта ответа я даю его кодировку для последующего анализа с тем, чтобы сделать более читабельным, кроме того, некоторые варианты ответа показали очень низкий % ответов, поэтому я включил их в вариант ответа "другое", чтобы не зашумлять диаграмму и таблицы):

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама",
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое",
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал",
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое",
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети",
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js",
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое",
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях"  = "соцсети",
• "другое" = "другое",
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА", 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое",
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация",
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js",
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети",
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое"

Обратите внимание, что вариант "соцсети" включает как тех, кто сам откликнулся на вакансию работодателя  сетях, так и тех, кого нашел работодатель в сетях. Это связано с тем, что каждый источник сам по себе дает маленький % трафика, но социальные сети вызывают интерес как источник трафика, поэтому я оставляю его в таком виде.
В абсолютных значениях таблица выглядит так
     
                                 2011 2012 2013 2014 2015
  реклама                   5        4       5       7       8
  Кандидат js            37      69     89     143     79
  реферал                   7       15     16      10     15
  Работодатель js     45      62     83      89      60
  рекомендация        26      51     60     49      38
  КА                           12      19     26     20     13
  соцсети                   0         6       9       8      10
  другое                    15       21      29    52      27

Нормированная таблица выглядит так (в % по годам)
                             2011    2012    2013   2014    2015
  реклама              3.4        1.6       1.6     1.9        3.2
  Кандидат js        25.2      27.9    28.1   37.8     31.6
  реферал              4.8        6.1      5.0      2.6       6.0
  Работодатель js  30.6     25.1    26.2    23.5     24.0
  рекомендация     17.7    20.6    18.9    13.0      15.2
  КА                       8.2       7.7       8.2      5.3        5.2
  соцсети               0.0        2.4      2.8      2.1       4.0
  другое                 10.2      8.5      9.1     13.8     10.8

И картинка

Резюме

На конференции по HR аналитике в феврале 2015 года один HR директор призывал сойти с иглы ХХ. Мы не только не сошли, мы ухудшили ситуацию: у нас изменилось соотношение вакансий закрытых откликом кандидата на вакансию на джоб сайте и откликом работодателя на резюме на джоб сайте. Если в 2011 году работодатели чаще откликались на резюме, то в 2015 ситуация изменилась - чаще кандидат откликается. Ранее я уже показывал, что самый плохой источник трафика - это когда кандидат откликается на вакансию на джобсайте.
Худший с т.з. текучести персонала, худший с т.з. зарплат.
И вообще, джоб сайты проигрывает другим источникам трафика. Причем, обратите внимание, динамика не меняется. Рынок застыл. Мы сидим на игле ХХ и не собираемся меняться.
И не обвиняйте после такой картины руководство России, что Россия не может сойти с нефтяной иглы: мы не можем исправить ситуацию на своем, локальном уровне.
Уважаемые коллеги! Аналитика в компании начинается с источников трафика, а подобную аналитику ведут у нас менее 1 % компаний (докажите, что я не прав? пришлите мне данные по своей компании).
Жду ваших комментов.
И еще скажите, какие позиции вам интересны с т.з. информации по источника трафика?
Напоминаю, что мне нужны еще ваши голоса в исследовании Ключевые факторы удержания и текучести персонала.
Все результаты исследования

Понравился пост?

Коллеги, опрос проводится на некоммерческой основе, у меня нет спонсоров, я трачу много своего времени, поэтому, если Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести) 

или сделать перевод на карту Сбербанка,

Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 - укажите "за результаты исследования". 
Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег. 

спасибо!

Как возраст кандидата влияет на стаж работы (правда ли, что поколение Z или Y мобильнее других)

Очередной результат нашего исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала.
Сразу предупреждаю: не делайте поспешные выводы. Вывод однозначно можно сделать один, он ниже.
Посмотрел связь между стартовым возрастом кандидата и стажем работы. Стартовый возраст - в каком возрасте кандидат устраивается на работу. Под стажем понимаю то, как долго работает специалист в компании, причем рассматриваю только случаи, когда работник сам уходил из компании (добровольная текучесть).
Результаты меня, мягко говоря, удивили: каждый год возраста кандидата добавляет 3,5 % рисков увольнения. Или по русски: более возрастные кандидаты показывают меньший срок жизни в компании. Погодите только пока.
Смотрим картинку

• По оси X - возраст на момент трудоустройства;
• ось Y - количество месяцев стажа

Синяя линия - среднее по стажу на каждый год возраста. Линия тренда понижательная - т.е. чем старше приходит кандидат, тем меньше у него стаж.
И тут я хочу немного непростую штуку рассказать про ложную корреляцию: у нас заполняли анкету про разные года трудоустройства: один из респондентов указал, что он устроился в 1985 году. И конечно же, он был молодой в те годы, а проработал ого го сколько... Чем старше год мы берем, тем меньше вероятность, что нынешний респондент укажет себя более молодого, а значит и стаж будет более короткий, согласны?
* если это не понятно, то задавайте вопросы.

Бенчмарк текучести HR по отраслям: где HR лучше живется

Еще красивые результаты двух моих исследований:

• Ключевые факторы удержания и текучести персонала
• Исследование времени поиска работы

Данный пост можно обозначить как бенчмарк текучести персонала по отраслям HR-специалистов. Я беру только HR и смотрю их стаж в разрезе отраслей. Всего в анализе была такая выборка (на 19 августа 2016):

• Banks  - 232 представителя банковской и финансовой сферы;
• IT - 152 от айтишников;
• Opt - 149 HR из оптовой торговли;
• Manuf - 267 из производства;
• Retail - 258 из ритейла.

По сравнению с прошлым срезом (март 2016 года) оувеличение голосов произошло почти на 40 %.
Картинка получилась такая

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.

Описательные статистики 

                25       50       75
Banks     13.     28.0      64
IT           13.      28.       65
Manuf    16.0    41.       87
Opt         14.0    33.       73
Retail      12      26        61

Роль наставника в удержании сотрудника (кейс)

В рамках подготовки к семинару BigData для HR-директоров попросил у одного из участника семинара - HRов компании Мостра-групп (Беларусь) данные для показа участникам семинара кейса "он-лайн" - прям на данных участника семинара, чтобы участники видели: кейсы не из учебника. И в данном посте название компании пишу с любезного согласия компании.
Итак, задача проста: посмотреть как наличие / отсутствие наставника влияет на удержание / текучесть персонала.
В компании назначение / не назначение наставника отдано на откуп непосредственного руководителя - последний сам решает, нужен ли сотруднику наставник, и кто будет этим наставником.
Всего у нес есть данные по 427 сотрудникам: у 210 работников был (есть) наставник, у 217 наставника не было (нет). Пишу в прошлом и в скобках в настоящем времени, поскольку анализировал не только уволенных, но и ныне работающих работников.
Картина получилась такая:

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.

Грубо говоря, у нас в первый год "отваливается" из компании не более 10 % тех, у кого был (есть) наставник и боле 20 % тех, у кого наставника не было (нет).
Если говорить на более формальном - математическом - языке, то риски ухода из компании при отсутствии наставника возрастают в 4 (!) раза. Статистическая значимость различий p-value - 1.67e-11.
Я специально проверил версию, что такое распределение связано с новизной института наставничества (по русски: институт наставничества могли ввести недавно, поэтому те, у кого был (есть) наставник, могли просто не наработать на стаж в компании). Ниже таблица соотношения наличия / отсутствия наставника у работника по годам. (0 - нет наставника, 1 - есть наставник)
      2000 2001  2002 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
  0    0        1        0      2        1       0       2       7       7      9       28     24     87     49
  1    1        0        3      2        3       4       1       9       5      11     27     42     58     44

Не буду переводить в %, очевидно, что наставничество возникло не в последние годы, и % сотрудников, имеющих наставника, не возрастает

Версия об отношениях с руководителем

Еще одна гипотеза заключается в том, что в случае если наставник - непосредственный руководитель,

Как наличие ребенка у женщины до 30 лет влияет на поиск работы

Гипотеза проста: молодым девушкам без детей сложнее найти работу, поскольку работодатель боится рисков декрета.
Это еще одно мое исследование - Исследование времени поиска работы - в котором я вас очень прошу поучаствовать!
Я взял выборку женщин моложе 30-ти лет, итого у нас получилось

• 189 - без детей
• 24 - с детьми

Вы скажете, что мало, а я скажу, где ваши голоса? участвуем. Картинка получилась такая

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - % оставшихся в компании.

Медиана стада поиска работы

• для женщин с детьми до 30 лет - 2 месяца;
• без детей до 30 лет - 1, 12 месяца

Значимость различий - 0, 018

Т.е. по нашей выборке (а количество женщин с детьми, безусловно, маловато для конечного вывода) можно сделать вывод, что женщины с детьми ищут работу быстрее, чем женщины без детей.

Предлагаю подумать, какой фактор может повлиять опосредованно на такой результат. 

Могу только сообщить, что женщины с детьми до 30 лет значимо старше тех, у кого нет детей

$есть дети

   Min. 1st Qu.  Median    Mean    3rd Qu.      Max. 

  24.00   26.75   28.50       27.83      29.00      29.00 

$нет детей

   Min.    1st Qu.    Median    Mean    3rd Qu.    Max. 

  19.00      24.00      26.00      25.62   28.00      29.00 

Манн Уитни показывает p-value = 7.75e-06, но включение переменной возраст не меняет картину: женщины с детьми ищут работу быстрее.
Как вы считаете, какие другие факторы могут стоять за различиями? 

В этом месте можно проверить гипотезу об амбициях женщин до 30 с детьми и без детей: сравнить разницу в зарплате между новым и прежним местом работы и понять, правда ли женщины с детьми соглашаются на зарплату меньшую, чем женщины без детей.

Поэтому приглашаем своих знакомых женщин до 30-ти лет поучаствовать в опросе

ПыСы

Все результаты исследования времени поиска работы здесь.

Связь лидерства и гендера и стажа совместной работы в паре руководитель подчиненный

Не дает мне тема гендера никак покоя. В прошлом посте Влияние гендерно-возрастных факторов в паре руководитель- подчиненный на текучесть персонала я смотрел влияние гендерных и возрастных факторов на стаж. Но у меня был еще опрос, где я просил оценить лидерство руководителя. Т.е. в опросе был вопрос, который звучал так: "Является ли Ваш руководитель лидером коллектива?".
И сейчас я покажу, как гендерные и возрастные факторы связаны с оценкой лидерства.
Сразу скажу, что я не нашел связи между оценкой лидерства и возрастными различиями. Вопрос о возрасте руководителя звучал так: Ваш руководитель по возрасту

• "мой ровестник"              
• "моложе больше чем на 10 лет" 
• "моложе меня на 1-3 года"    
• "моложе на 3-10 лет"         
• "старше больше чем на 10 лет"
• "старше Вас на 1-3 года"   
• "старше Вас на 3-10 лет" 

Не очень корректная оценка возраста, но она не дала нам значимых связей - хи квадрат 0, 46.

Стаж совместной работы

В исследовании был вопрос: сколько полных лет Вы работаете вместе со своим руководителем?
Картинка

• По оси X - стаж совместной работы с руководителем;
• По оси Y - плотность выбора руководителя лидером.

Заметьте, пересечение кривых происходит в точке примерно трех лет. И такое резкое снижение оценок НЕ лидеров связано, уверен, не с тем, что в этот момент меняют отношение о руководителе, а в том, что эти люди просто уходят от руководителя.

Гендер руководитель - подчиненный

Влияние гендерно-возрастных факторов в паре руководитель- подчиненный на текучесть персонала

Несмотря на умное название идея банальна: в каком сочетании пол возраст у руководителя и подчиненного больше рисков для компании с т.з. текучести персонала, т.е. совсем по простому:

• правда ли, что женщины уходят из компании быстрее, если у них руководитель женщина;
• правда ли, что игреки не срабатываются с иксами и т.д...

Это результат нашего исследования факторов текучести и удержания персонала, который продолжается и ждет вашего участия.

Гендер руководителя

Гендер подчиненного даже смотреть не буду, там никаких различий нет. С гендером руководителя не все так просто.

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.
По оси X - число месяцев стажа
По оси Y - % оставшихся в компании.
У нас в исследовании оказалось 452 руководителей женщин и 418 руководителей мужчин.
Значимость различий по стажу p-value 0.0974 *, поэтому полученный результат носит, скорее, научный интерес. Я не исключаю, что в каких-то отдельных сегментах мы найдем значимые различия, но пока вот так

Книги по истории покорения Сибири

Начнем с того, что я пишу не только про аналитику). Давно завел правило писать отзывы о прочитанных книгах, сам стал изменять правилу, теперь возвращаюсь, поскольку отзыв о прочитанной книге, имхо, классный способ запомнить содержание, систематизировать свои знания, повести рефлексию прочитанного.
Сегодня попытка восстановить традицию.

Книги по истории покорения Сибири

Несколько месяцев назад вдруг понял, что у меня основательный пробле в отечественной
истории - я совершенно не представлял себе схему покорения Сибири. Про Ермака мы слышали в школе, но и только.
Более или менее плотно я читал про Албазинское сидение - был такой острог на границе с Китаем, который обороняли казаки от наступавших маньчжурско-китайских войск. Но и это лишь краткий пункт в обширной истории.
Как за сто с небольим лет русские покорили территорию от Пермского края до Камчатки.
По этому поводу купил и прочел две книги
Покорение Сибири. От Ермака до Беринга. М.И. Ципоруха - на Озоне
Покорение Сибири. От Ермака до Беринга. М.И. Ципоруха - в Лабиринте
и
Сибирская книга. История покорения земель и народов сибирских. М. Кречмар - на Озоне
Сибирская книга. История покорения земель и народов сибирских. М. Кречмар - в Лабиринте
Сразу оговорюсь, что рекомендую читать обе книги, хотя бы потому, что книг, которые бы описывали системно сам процесс покорения Сибири от Ермака до Камчатки - крайне мало. А сам период и процесс покорения знать русскому необходимо - а мне почему то кажется, что в школе этому уделялось и уделяется времени меньше, чем стоило бы, в сравнении с другими историческими процессами.
Я сам родом из Красноярска, но я не помню, что нас, школьников, особо посвящали в историю освоения красноярских земель. Андрея Дубенского мы, конечно, знаем, но вот совсем непростую историю форпоста русских в Сибири нам не рассказывали, а историю отношений с местными народами была непростой. И может быть нам не рассказывали тонкостей потому, что в СССР  и теперь в России существует миф, что покорение русскими Сибири и Дальнего Востока происходило мирно, что не просто миф, а полный бред и ложь.
Вся политика покорения - объясачивание местного населения на предмет получения мягкой рухляди - мехов. Ну и всего прочего, что можно было взять.
Книги разнятся в описании и некоторой трактовке событий: М.И. Ципоруха более академичен, у него более полная информация, эту книгу я советую прочитать скорее, чем Кречмара, но Ципоруха более сдержан, более политичен в описании событий. Например, касаясь того же Албазинского сидения, Ципоруха ни разу не упомянул китайские войска, говорил исключительно про маньчжур, хотя маньчжуры тогда уже владели всем Китаем.
Михаил Кречмар более свободен в высказывании взглядов, но какой то он не очень системный - выхватывает события, которые нравятся ему, и трактует их часто уж очень свободно.
Но самое главное: покорение Сибири это реально славная страница русской истории.
Вот послушайте совсем коротко: якутский казак Владимир Атласов привел в подданство России Камчатку, он был на приеме у Петра первого, ему дали звезду героя и почетную пенсию, а он после этого, уже на Енисее не сдержался и стал грабить купцов. В итоге залетел в тюрьму. Зачем ему надо грабить уже  статусе почетного чувака??? А вот такие были люди.
Удачного чтения!

Анализ источников трафика (каналов привлечения) кандидатов

Даю сводные результаты сразу по двум моим исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала и Исследование времени поиска работы. Напоминаю, что опросы постоянно действующие, вы можете поучаствовать в исследовании.
Тему эту можно назвать моей любимой, она началась для меня в 2012 году, когда я познакомился с исследованием рекомендательного рекрутинга от Raghav Singh Рекомендательный рекрутинг – это вообще рекрутинг? С тех пор я несколько раз показывал различные бенчмарки по разных источникам трафика кандидатов, сегодня даю наиболее полный отчет, но не самый полный, поскольку я решил дать базовые вещи, не перегружая вас информацией. Дальше буду показывать более детальные и глубокие вещи.
Результаты данного поста основы на базовом вопросе исследования "Через какой источник вы нашли работу". И варианты ответа (поскольку на сегодня не все варианты ответов дают репрезентативную выборку, я показываю только базовые источники трафика (каналы привлечения) 

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" - дальше для краткости буду обозначать источник трафика как "реклама";
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании" - "реферал"; 
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте" - "Кандидат js"; 
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"- "КА";
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас" - "рекомендация";
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте" - "Работодатель js".

В каждом срезе свои цифры по источникам трафика кандидатов и буду приводить их в конкретном разделе

Текучесть персонала

Начну с базовой идеи - сравнение источников трафика (каналов привлечения) кандидатов с т.з. текучести персонала. Количество респондентов

• реклама - 47 респондент; 
• Кандидат js  -  285;     
• реферал - 98;
• Работодатель js - 224;
• рекомендация -  245;
• КА - 67.

График 1. Текучесть персонала по различным источникам трафика

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность доработать до такого стажа.

Если коротко, то самый массовый источник трафика кандидатов (это мое мнение, не подтвержденное данными, но для многих компаний это именно так) - отклики кандидатов на вакансии на джоб сайтах - является самым неэффективным с т.з. текучести персонала. Интересно, джоб сайты догадываются про это? Причем, а) этот источник проигрывает источнику трафика, когда работодатель сам выходит на кандидата и б) остальные источники трафика (каналы привлечения) кандидатов при имеющихся данных не различаются значимо с т.з. текучести персонала.
И обратите внимание: у нас вырисовывается три кластера источников по типу стажа, красиво, правда?

Динамика стартовых зарплат HR по годам

Еще одна простая аналитика нашего исследования факторы текучести и удержания персонала.
Хочу показать динамику стартовых зарплат HR по годам.
Это тоже показатель кризис или чего то там.
Количество HR по годам (информация на 10 июля 2016 года).

• 2010 - 91
• 2011 - 115
• 2012 - 186
• 2013 - 225
• 2014 - 292
• 2015 - 192
• 2016 - 34

Обратите внимание: за полгода 2016 года всего 19 новых голосов. За прошлый год - 182 респондента. Общее количество респондентов не снижается. Вывод: снижается прием HR.
Согласен, что маловато данных (но вас же не допросишься поучаствовать в исследовании - опрос активен), согласен, что возможен bias - смещение выборки. На сегодня я вижу влияние одного фактора на возможное смещение - региона. Если вы видите другие риски смещения, скажите, я проверю.
Что значит влияние региона на смещение выборки? Это значит, что, например, в 2012 году доля респондентов HR из Москвы была значимо бОльшей, а в Москве, как вы сами понимаете, зарплаты значимо выше, чем в других регионах. Следовательно, нам нужно проверить нашу выборку на соотношение HR из Москвы и не из Москвы. Статистика такова

            2010  2011 2012   2013  2014  2015  2016

 Не Москва    41   54   86     106   132   92    23

 Москва       50   61   100    119   160   100   11

Тоже самое, но в %

          2010    2011  2012  2013  2014  2015  2016

Не Москва 0.45    0.47  0.46  0.47  0.45  0.48  0.68

Москва    0.55    0.53  0.54  0.53  0.55  0.52  0.32

Значимость Хи квадрат 0, 38, поэтому о систематическом смещении по принципу региона можно забыть.  Но 2016 год нужно смотреть через призму: а) здесь всего 19 респондентов и б) смещение в пользу регионов
Посмотрим на диаграмму

Заметно, что 2016 выдается заметно из стройного ряда роста зарплат. Кризис или мало данных? А 201, 2013 и 2014 годы практически не отличаются. 2016 тоже, но у нас пока мало данных.

Новые инструменты исследования рынка заработных плат

Сегодня провел вебинар по теме "Новые инструменты исследования рынка заработных плат". Вебинар построен на результатах исследования времени поиска работы. Надеюсь, что вы поучаствуете в нем. Тем, кто не участвовал в вебинаре презентация скажет, видимо, мало.
Через полгода - год я повторю, боавлю новые данные и добавлю новые результаты.
Результаты по мере их поступления выкладываю в этом посте Результаты опроса Исследование времени поиска работы.

Коллеги, опрос проводится на некоммерческой основе, у меня нет спонсоров, я трачу много своего времени, поэтому, если Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести) 

или сделать перевод на карту Сбербанка,

Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 - укажите "за результаты исследования". 

Или просто сделайте один два клика по директ рекламе! спасибо!

новые инструменты исследования рынка заработных плат from Edward Babushkin

Неженатые мужчины старше 35 лет как фактор риска для работодателя

У меня гештальт завершился.....
Лет пять назад на сайте HRM.RU в форумах состоялась одна из самых продолжительных дискуссий. Дискуссию начала девушка: она рассказала, что ей смотрят руководителя. После одного из собеседований в отдел зашли начальник отдела кадров и руководитель службы безопасности и начали обсуждать кандидата, с которым вот только что пообщались. Камень преткновения заключался в семейном статусе: мужчина был старше 35 лет, но он был неженат. Но мнению руководителя службы безопасности мужчины в таком возрасте не привязаны к работе, очень быстро начинают смотреть на сторону и искать новую работу.
Помните классическую сцену из фильма "Человек, который изменил все", когда один из скаутов говорит: "У него подружка на троечку, это значит отсутствие уверенности в себе".
Я когда фильм смотрел в первый раз, вспомнил эту нашу дискуссию и жаркие споры, убегают ли из компании быстрее неженатые мужики старше 35 лет или нет.
Сегодня отвечаю на этот вопрос: "сбылась мечта идиота"
В исследовании факторов текучести персонала (опрос открыт и ждет вас, ваших коллег - пройдите по ссылке и уделите 10 минут времени) я сделал выборку женатых и холостых мужчин, которые на момент трудоустройства были старше 35 лет.

• женатых у нас оказалось 182 респондента;
• холостых - 90 (и этого, конечно очень мало, поэтому еще раз: приглашайте знакомых мужчин поучаствовать в опросе).

Я сравнил длительность стажа работы одних и других и .....
Результаты оказались неутешительны: p-value на уровне 0,61, а это значит, что стаж работы в компаниях женатых и холостых мужчин после 35 не отличается. И, следовательно, риском для работодателя не является. Посмотрите на линии: холостые и женатые ну практически ноздря в ноздрю идут по стажу...

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.
По оси X - число месяцев стажа
По оси Y - % оставшихся в компании.

Все результаты нашего опроса - Результаты опроса Ключевые факторы удержания и текучести персонала

Сравнительный анализ аудиторий facebook, linkedIn, vkontakte во возрасту и уровню заработка

В нашем исследовании данные собираются не очень быстро, поэтому я даю выборочные срезы. Вопрос звучал следующим образом: "В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность"

По трем сетям мы набрали респондентов

1. facebook - 231 респондент;
2. linkedIn - 119;
3. vkontakte - 315.

Результат сам по себе забавен, поскольку я максимальные усилия по привлечению аудитории к опросу провожу в linkedIn, и эта сеть оказывается не самой любимой с т.з. активности

Диаграмма сравнение аудиторий по уровню оплаты (я брал зарплату на момент увольнения или на сегодняшний день, если респондент еще не уволился)

Ожидаемо, верно? Теперь тоже самое, но возраст

А эта картинка меня удивляет: с ВКонтакте все понятно, а вот linkedIn обгоняет facebook по зарплате, но по возрасту сети практически вровень.

И точечная диаграмма

По оси X - возраст;

По оси Y - зарплата в тысячах руб.

Обратите внимание, что ВКонтакте есть люди и за 40, но в зарплате они и в том месте в среднем уступают фейсбучникам и линкединщикам. Фейсбучники в верхней части таблицы не особо уступают линкединшинам, но внизу красных больше, чем зеленых. И здесь, вполне возможно, есть какой то bias - смещение выборки. При увеличении количества респондентов будем смотреть срезы по позициям и т.п.. Вполне возможно, что смещение linkedIn определяется его бОльшей популярностью в Москве. Могу только повториться опять: участвуем в опросе!
ПыСы. добавил про просьбе усредненные значения линией

Заметно, что после 35 лет linkedIn надевает желтую майку лидера. Но ИМХО зеленая линия упадет, данных на сегодня реально мало. Поэтому все еще может кардинально измениться.
Предупреждаю для того, чтобы потом не говорили, что я пургу несу. Просто хочется побыстрее данные показать, но реально важно эти самые данные набрать. набираем

Обращение

Коллеги, опрос проводится на некоммерческой основе, у меня нет спонсоров, я трачу много своего времени, поэтому, если Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести) 

или сделать перевод на карту Сбербанка,

Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 - укажите "за результаты исследования". 

Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег. 

спасибо!