Аналитика для HR-директора. Мастер – класс

Анонс нового семинара. Текст анонс тестовый. Буду благодарен за критику, вопросы

Аналитика для HR-директора. Мастер – класс

HR аналитика больше, чем hr-метрики, бенчмаркинг, ROI, модель Киркпатрика и даже больше, чем применение статистических методов анализа данных, а представляет из себя тип мышления менеджера, способ управления. На семинаре я хочу донести основы это до участников.

Семинар является продолжением семинара Аналитика для HR, но если Аналитика для HR – для тех, кто будет считать – это «лопата» и «грабли», то Аналитика для HR директора для тех, кто сам не считает в excel, а является потребителем результатов анализа: ставит задачи, делает выводы, интерпретирует результаты, представляет варианты, принимает решения.

Формат

Лекция + разбор кейсов + работа в группах по решение кейсов два дня по 8 академических часов (с 10.00 до 18.00). 

Область результатов

Знания и навыки:

• технологии выстраивания процессов управления на основе данных в компании (от сбора данных до принятия решения);
• базовых терминов статистики (корреляция, регрессия, объясненная дисперсия, доверительные интервалы и т.п..);
• чтения  аналитических отчетов (зарплатные обзоры, бечмарки);
• постановки задачи аналитику (в том числе внешнему провайдеру);
• принципов создания и проведения корпоративных опросов;
• принципов «оцифровки» данных (и сюда же знание принципов «датификации»);
• принципов принятия решения на основе данных;
• основных приемов визуализации под разные типы решений;
• постановки задачи ай-ти отделу на автоматизацию сбора данных.

Условия участия

Просмотр фильма «Человек, который изменил все». Опционально (по желанию): 

• прочитать книгу Большие данные. Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер
• скинуть свой кейс мне до семинара (обсуждаем) 

Спикер

Бабушкин Эдуард

Содержание семинара

• Эволюция аналитики: что привнес в HR Moneyball
• Какие задачи решает HR-аналитика
• Как ставить задачу (или: как переводить с языка бизнеса на язык аналитики)
• Основы моделирования управления процессом на основе данных (например, управления эффективностью и текучестью персонала на основе данных).
• Методология аналитических методов
• Чем гипотеза отличается от мнения;
• Что такое факторы / драйверы процессов;
• Чем корреляция отличается от причинно-следственной связи;
• Основные показатели силы взаимосвязи: корреляция, регрессия – и что это нам дает;
• «Очищение» эффекта влияния факторов;
• Принятие решения на основе данных: понятие рисков, вероятностей при принятии решения
• Визуализация: основные принципы решений

Как реализовать в компании

• Сбор данных
• Сбор данных как процесс, а не проект;
• Какие данные собирать;
• что такое «оцифровка» данных, что такое «датификация»;
• отчет как элемент системы сбора данных: элементы отчета;
• как выстроить систему отчетов;
• автоматизация сбора данных.
• Структура баз данных: «матрица».
• Команда проекта
• как объяснить айти отделу, что вы хотите получить;
• как подобрать аналитика: какими скилсами он должен обладать.
• Лирика: культура данных в компании

Кейсы мастерской (состав может меняться)

• Исследование вовлеченности;
• Создание корпоративного опроса;
• Чтение зарплатных обзоров;
• Использование тестов и личностных опросников («психологических тестов») в отборе персонала;
• Связь между оценкой по компетенциями и KPI;
• Оценка эффективности обучения;
• Влияние каналов привлечения (источников трафика) кандидатов на текучесть персонала ;
• Влияние отношений с руководителем на текучесть персонала;
• Разрабатываем анкету рекрутера, exit – интервью, опросник.
• Принимаются к анализу кейсы участников.