Основные направления развития / задачи HR аналитики

Пост - резюме задач, решаемых HR-аналитикой. Резюме это сделано на основе

1. Западных кейсов;
2. Российской практикой;
3. Кейсов машинного обучения и искусственного интеллекта из других областей.

Он-лайн курсы по HR-аналитике

1. Принципы создания HR-дашбордов в excel
2. Принципы создания и анализа корпоративных опросов
3. Текучесть персонала по-новому: расчет среднего срока жизни в Excel
4. Он-лайн курс "Введение в R для HR"

Это не значит, что российский рынок вот-вот начнет решать эти задачи HR-аналитики. Скорее не вот-вот. Но если ваша компания двигается в сторону HR-аналитики, вы будете решать эти задачи. В этой статье также нет единой классификации задач HR-аналитики. Ближе к такой классификации – хронология развития HR-аналитики. Время возникновения HR задач в аналитике, от более простого (но не менее важного), к более сложному. Также для классификации задач HR аналитики использовал методы аналитики.

Тем, кто в теме HR-аналитики, предложил бы использовать этот пост как дорожную карту развития HR-аналитики в компании. Пост получился объемным, несмотря на то, что я очень кратко старался описать все задачи, поэтому я даю вначале перечень задач HR-аналитики, и вы можете ограничиться прочтением только его:

1. Прогноз эффективности работников
2. Валидизация инструментов оценки 
3. Прогноз текучести персонала
4. Воронка подбора
5. Оценка эффективности рекрутинговых компаний / оценка источников трафика
6. Работа со студентами
7. Fraud / мошенничество 
8. Прогноз аварий
9. Оценка эффективности обучения
10. Создание рекомендательных систем в области обучения персонала
11. Управление знаниями
12. Создание команд
13. Внутренний рекрутинг, кадровый резерв, лидерство
14. Рекомендательные системы карьерного роста / профориентация 
15. Workforce planning
16. Вовлеченность персонала
17. Мотивация персонала
18. Анализ организационной системы через анализ графов 

Итак, 

1. Прогноз эффективности работников

Это самая очевидная, понятная, простая для понимания задача HR-аналитики. У нас есть управляемая переменная (продажи, производительность, KPI работника) и данные о нем, которые мы чаще собираем при приеме: образование, предыдущий опыт работы, социально-демографические характеристики, привычки, данные тестов способностей и психологических опросников, заключения рекрутеров, службы безопасности, непосредственного руководителя, информация социальных сетей и т…. Мы строим уравнение регрессии / классификации, получаем модель прогноза эффективности работников и отвечаем на вопросы:

1. Можно ли на основе собранных данных отбирать лучших / отсеивать неэффективных?
2. Какие факторы значимы / не значимы в отборе эффективных / не эффективных
3. Насколько точна модель отбора?

Главная проблема реализации этой задачи HR-аналитики в России – непонимание задачи HR-ами. Из технических проблем: трудоемкость сбора данных. Это проблема глобальная по отношению ко всем задачам HR-аналитики, не списывайте все отсутствие BI-систем и проч. Если нет в голове, в попе системе не прибавится. Из методологических проблем на сегодня стоят такие:

Мы снимаем фактически только генетические (или стабильные) факторы работника. Какова их доля в объясненной дисперсии эффективности? Очевидно, что на эффективность влияют много других факторов: конъюнктура на рынке, политики компании. Это независимые от работника показатели. Но есть эффект командного взаимодействия – отношения в коллективе, с руководителем, стилистические особенности и т.п. Поэтому тональность многих западных текстов про HR-аналитику стала смещаться в оценку влияния командного взаимодействия (и любого взаимодействия) на успешность.

Часто у нас просто нет объективного показателя эффективности работника, мы пользуемся субъективной оценкой руководителя – KPI. Поэтому подзадачей стоит оценка смещения – bias – оценки руководителем подчиненного и учет этого в модели.

2. Валидизация инструментов оценки

Специфическая HR-арная задача HR-аналитики, поскольку она просто часть вышеуказанной задачи HR-аналитики по прогнозу эффективности работников. Но поскольку в голове HR несколько разделов, один отвечает за задачу прогноза эффективности, а другой за проведение ассессмент центра, то выделяю эту задачу HR-аналитики в отдельную и предлагаю ее решать даже самой первой: мы должны ответить на вопрос, насколько используемые нами инструменты оценки персонала (тесты, опросники, ассессмент центры и т.п.) позволяют что-то предсказывать про работников (эффективность, текучесть и т.п. работников).

И соответственно получаем ответ на вопрос: оставляем инструмент в нашей практике или выбрасываем на свалку.

3. Прогноз текучести персонала

Судя по количеству упоминаний задача HR аналитики по управлению текучестью персонала самая популярная. И я, как HR-аналитик, соглашусь. Поскольку: задача управления текучестью не столь однозначная в методах решения, мы можем рассматривать ее как задачу регрессии, классификации и дожития. Кроме того, методологически многие hr-аналитики считают достаточным для анализа фиксацию некоторых фактов (типа обновление резюме в Линкедине) для прогноза текучести работника. Я считаю задачу HR-аналитика в прогнозе текучести более сложной: мы должны «снимать» факторы, ведущие к тому, что работник обновил свое резюме. Обновление резюме это уже следствие принятия решения. Это уже констатация факта.

В текучести персонала велика доля динамических факторов (таких как отношения с руководителем, в коллективе и т.п.) в отличие от стабильных (социально демографические, данные тестов и т.п.), и нам еще предстоит задача кристаллизации подходов по созданию моделей прогноза текучести персонала на основе динамических факторов.

В эту же задачу HR-аналитики я отнесу задачу адаптации персонала. В качестве управляемой переменной мы фиксируем «прошел / не прошел» период адаптации и строим уравнение классификации.

4. Воронка подбора

Процесс подбора персонала от первого контакта до первого рабочего дня составляет несколько этапов, на каждом из которых часть кандидатов «отваливаются». Задачей HR-аналитики является определение факторов, влияющих «отвал» / % конверсии кандидатов. Причем, решение «отвалиться» может принять как компания (например, финальное собеседование непосредственный руководитель = кандидат, мы строим уравнение классификации, где «1» - руководитель принял позитивное решение о приеме и «0» - отказал в приеме, а рекрутеры могут понять, кого изначально не приглашать, ибо не судьба), так и сам кандидат (и тогда мы строим уравнение – «1» - кандидат принял приглашение компании, «0»- отклонил).

Под факторами можно понимать как данные работника, так и политики компании, характеристики процессов компании (источники трафика, действия рекрутеров, служб компании, геомаркетинг и т.п…), что позволяет оптимизировать / увеличить конверсию кандидатов и снизить затраты на подбор персонала.

Характерный пример подобной задачи HR-аналитики Как устанавливать KPI наоснове аналитики

5. Оценка эффективности рекрутинговых компаний / оценка источников трафика

Эта задача HR-аналитики опять же – часть / или подзадача вышеуказанной, но в наших условиях можно начинать с более простых задача. Мы собираем данные о том, как кандидат / работник узнал о вакансии / компании и отвечаем на вопросы:

Сколько кандидатов откликнулось на конкретную кампанию, считая бюджет / затраты на одного привлеченного кандидата, сравнивая с затратами других источников (просто? Ну посчитайте и покажите);

Как источники трафика влияют на бизнес показатели (эффективность, текучесть и т.п.) – это более глубокая и интересная задача HR-аналитики

6. Работа со студентами

Данная задача HR-аналитики – дань промышленным предприятиям, предприятиям энергетики и т.п. Задача прогноза эффективности и текучести персонала больше распространена в продающих компаниях / банках и т.п. Как цикл «оборачиваемости» персонала короче, чем в промышленности, добыче сырья.

Но ошибки персонала не перестают быть ошибками персонала. Поэтому для промышленных компаний задача прогноза эффективности смещает свои акценты: думаю, что в первую очередь выступает задача работы со студентами, чтобы прогнозировать издалека, будет ли данный студент эффективен, как долго он проработает в каком-нибудь поселке в Сибири и т.п.. Необходим ретроспективный анализ в первую очередь, но также сейчас нужно понимать, какие данные собирать, какие процедуры оцифровывать.

Эта задача HR-аналитики является также частью глобального процесса workforce planning.

7. Fraud / мошенничество

HR-аналитик может решать ее как задачу классификации или задачу дожития – время отказа работника. Достаточно стандартная задача HR-аналитики: «своровал / не своровал» или «когда своровал», ибо время тоже играет, наверное, роль, мы можем оценить влияние этого фактора на мошенничество. Возможна также постановка задачи: уровень потерь по магазинам в зависимости от политик компании – наличие видеокамер, рамок, количество охранников, коллектив и т.п.. (обсуждаю такую задачу с одним ритейлером). Серьёзных кейсов в России я не видел, что не исключает их важности.

8. Прогноз аварий

Задача HR-аналитики для промышленных предприятий, предприятий энергетики, добычи сырья и т.п.. Решается аналогично задачи HR-аналитики с мошенничеством, только в качестве управляемой переменной мы цифруем: «1» - совершил аварию / «0» - не совершил аварию, а также «как быстро пришел к совершению аварию», как выше в кейсе.

Под аварией может любой инцидент, например, не следование технологической инструкции / карте и т.п.

У меня в практике был такой кейс, данных было крайне мало, но мы смогли выявить интересный факт – я назвал это «эффект шофера». Работники совершали аварии не в начале карьеры, как ожидал, а спустя примерно 1,5 года работы.

Эта задача HR-аналитики на стыке с задачами технологической аналитикой, поскольку человеческий фактор только часть причин аварий / инцидентов.

9. Оценка эффективности обучения

Одна из самых сложных задач HR-аналитики. Классическая схема: зафиксировали бизнес показатели ДО обучения (банально: продажи), провели обучение, «сняли» показатели ПОСЛЕ, посчитали эффект – встречается крайне редко в реальной жизни, необходимо очищать эффект от влияния других факторов, а кроме того, сложно ожидать значительного эффекта от кратковременного обучения. Ну просто житейская логика: человек приходит обычно состоявшейся личностью в компанию, ему что-то преподают за три дня, и он как попер попер, верно?

Тем не менее, парный критерий Стьюдента / Вилкоксона должен быть в арсенале hr-аналитика.

10. Создание рекомендательных систем в области обучения персонала

Создание рекомендательных систем набирает популярность в HR-аналитике, и самое очевидное применение – создание рекомендательных систем в обучении.  Но в HR-аналитике есть своя специфика: у нас нет задачи продать книги, как в Amazon или фильмы в Netflix, а выбирать лучший контент, лучших создателей контента и лучших тренеров / тюторов / коучей. И не от всех, а от эффективных исполнителей.

Само внедрение рекомендательных систем предполагает развитую систему обратно связи в компании: от процедур до культуры. Как показывает практика, с чем я уже столкнулся, чаще всего на обратной связи нельзя построить ни одной внятной рекомендательной системы: работники чаще такое ставят и пишут «лишь бы отстали». И это будет в итоге проблемой HR-аналитика.

11. Управление знаниями

Развитая система создания контента и обратной связи по обучению / развитию позволяет классифицировать / разносить HR-аналитикам по разделам этот контент. Я пока не вижу здесь прорывов, но вполне допускаю, что возможны инсайты в сравнении с ожиданиями специалистов по управлению знаниями (они же «эксперты») и тем, что покажет машина. Тем более, машина может показать ситуацию с развитием контента в динамике по времени.

Плюс, смотри выше, будут создаваться различные рекомендательные системы для

12. Создание команд

Тему командности в HR-аналитике сделали исследования в Google, но там строили простое уравнение регрессии: измеряли эффективность команд, замеряли факторы команды (от численности команды до характеристик отношений), а потом считали уравнения.

Я не думаю, что этот подход HR-аналитики будет популярным – очень сложно найти такое количество команд, которые можно равноправно сравнивать между собой. Можно понимать, конечно, филиалы банка под командой, но если речь идет об эффективности командной работы в IT компании, то путь регрессии тупиковый: непонятно, как измерять эффективность команд, да еще с той вводной, что команды работают над разными задачами.

Поэтому в ближайшее время мы увидим развитие рекомендательных систем в создании команд HR-аналитиками.

Недавно один «гуру» рынка «исследовал» тему оценки персонала по методу 360 градусов. Потом вышла пафосная статья, в которой методу оценки персонала 360 градусов вынесли «приговор»: не рабочий этот метод. В этом смысле я хочу обратиться к HR-ам: если у вас есть / сохранились данные оценки 360 градусов, мы можем сделать из этих результатов рекомендательную систему по созданию команд в вашей компании. Единственная проблема (и самая важная): работники ставят оценки по принципу «быстрей заполнить» и «отвяжитесь уже от нас». Поэтому метод 360 не единственныйв ассортименте HR-аналитиков, необходимо развивать систему обратной связи коллегами друг другу, даже переписку в почте буду использовать для создания команд. Ну в более широком контексте – выявления подходимости работников друг другу. См. мой пост Netflix как система подбора персонала и создания команд

13. Внутренний рекрутинг, кадровый резерв, лидерство

По логике казалось бы, этот пункт задач HR-аналитики должен следовать за пунктом про задачу прогноза эффективности работников. Но я вынес его после пункта о создании команд, поскольку технологии внутреннего рекрутинга будут отличаться от просто прогнозных моделей подбора персонала. О внутреннем кандидате у нас больше информации, поэтому в данном случае мы решаем не просто задачу о потенциальной эффективности в новой должности, сколько задачу HR-аналитики по поиску соответствующих позиции скилсов / навыков у внутреннего кандидата + совместимость с потенциальным руководителем. И если поиск скилсов / навыков это развитая информационная система, где о кандидате много информации, в т.ч. той, что он сам о себе сообщает,  то совместимость это рекомендательная система – см. выше.

14. Рекомендательные системы карьерного роста / профориентация

Эта задача HR-аналитики будет решаться как внутри компании, так внешними ресурсами. Раджа Сенгупта уже заявил такой внешний сервис, но я еще не видел, как это работает.

Для компаний рекомендательные системы карьерного продвижения будут совмещаться HR-аналитиками с рекомендательными системами обучения в компании и системами управления знаниями. Фактически система будет рекомендовать набор действий в обучении / развитии / достижении профессиональных результатов, чтобы достичь такой то карьерной ступеньки. Либо другой набор действий для другой карьерной ступеньки. На выбор работника. И этот выбор тоже классная задачка HR-аналитики.

Внешний сервис будет выстроен аналогичным образом, но предполагает действия в более широком контексте нашей жизни. Здесь для анализа люди будут оставлять свои следы по жизни.

15. Workforce planning

Тема эта сейчас на Западе очень модная среди HR-аналитиков. Воспринимается как чуть ли не верхний уровень HR-аналитики. Считается, что HR-аналитики будут анализировать внешнюю срезу, внешние бизнес вызовы.

Я же уверен, вы можете считать цель построения системы HR-аналитики workforce planning достигнутой, если вы реализовали предыдущие пункты:

1. Модели прогноза эффективности / текучести персонала;
2. Воронка подбора;
3. Рекомендательные системы в обучении;
4. Каналы привлечения;
5. Рекомендательные системы кадрового резерва, внутреннего подбора, управления знаниями, карьерного роста.

И если ваши HR-аналитики реализовали эти проекты, система workforce planning у вас уже есть.

16. Вовлеченность персонала

HR-аналитики отходят от стандартных опросников в исследовании вовлеченности персонала. Совсем недавно я опубликовал статью Вовлеченность персонала. Обзор подходов, где подробнее описываю, куда двигается «вовлеченность персонала». Напишу здесь только о том, что «вовлеченность персонала» будет обогащаться методами анализа текста через анализ открытых вопросов, в т.ч. вопросов exit интервью. И в более глубокой перспективе будет анализироваться текст обратной связи, в т.ч. то, что я уже приводил выше: обратная связь по обучению, по 360 градусов.

В итоге вовлеченность персонала будет связана с performance review и вышеупомянутыми рекомендательными системами.  

17. Мотивация персонала

Это задача HR-аналитики бесконечная как огонь и текучая вода, я дам только два важных штриха.

Компенсационное кафе – индивидуальные рекомендации опций компенсаций. Модель проста: на работника есть бюджет, но система рекомендует набор, который максимально мотивирует работника.

Медстраховка. HR-аналитики компании будут взаимодействовать с медицинскими учреждениями и страховыми компании в глобальной системе управления здоровьем. Система будет рекомендовать как лучшие методы лечения / профилактики, так и лучший пакет медицинских услуг, который позволяет экономить деньги/ ресурсы компании и работника. Это далеко и глобально, поэтому без деталей.

18. Анализ организационной системы через анализ графов

На сегодня в Мире, в т.ч. России несколько команд пытаются извлечь выгоду из анализа сетей в компании. В России уже есть решение Александра Ларионова.  Видел западный кейс про выявление «серых кардиналов» компании. Хотя думаю, что полезнее для HR-аналитики будут инсайты по выявлению затыков / пробок прохождения потоков информации в компании и искажении ее. 

Резюме

Буду Вам благодарен, если Вы допишите пункты задач по HR-аналитики, выскажите свою критику, замечания, дополнения.
Семинар Аналитика для HR в Москве, даты ближайшего семинара - 13-14 апреля 2017 года