.

Сделать репост в соц сети!

среда, 27 июня 2018 г.

Как удостовериться, что гибкие команды могут работать вместе



Перевод статьи How to Make Sure Agile Teams Can Work Together нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Ключевой автор статьи Rob Cross, на сегодня, если откинуть политкорректность, то самый титулованный автор по теме организационно-сетевого анализа в HR, его статьи в нашем блоге

  1. Кейс: применение Анализа Организационных Сетей (ONA) для выявления скрытых “звёзд”, которые помогут повысить доход
  2. Как Corning использует исследования организационной сети для оптимизации совместной работы и результатов


Перевод выполнила Ольга Смирнова (по ссылке профиль на Линкедине - рекомендую френдиться с профи), менеджер по компенсациям и льготам с 6-летним опытом в международных холдингах, г. Москва. Это первый перевод Ольги.
Итак,

Как удостовериться, что гибкие команды могут работать вместе


Авторы  Alia Crocker, Rob Cross и Heidi K. Gardner

Повышение волатильности, неопределенности, растущей сложности и неоднозначности информации (VUCA) создало бизнес-среду, в которой гибкое сотрудничество является более важным, чем когда-либо. Организации должны постоянно следить за новыми рыночными событиями и конкурентными угрозами, выявляя основных экспертов и проворно формировать и распускать команды, чтобы быстро решить эти проблемы. Однако эти межфункциональные группы часто сталкиваются с несогласованностью мотивации, иерархическим процессом принятия решений и культурной жесткостью, что приводит к замедлению прогресса или и вовсе к отмене действия.

Рассмотрим кейс организации в нашем консорциуме, Connected Commons, выявившей новаторскую аудио / визуальную технологию, которая не только выделяла организацию в существующих каналах, но также имела потенциал для освоения совершенно новых рынков. Генеральный директор объявил это поворотным моментом в развитии и сформировал кросс-функциональную инициативную команду из 100+ лучших сотрудников, чтобы вывести ее на новые каналы сбыта. Однако, к сожалению, прогресс не соответствовал ожиданиям. Сотрудники, назначенные принудительно, испытывали затруднения при выделении времени для работы. Они часто не понимали опыта или ценностей разных функций и слишком агрессивно выступали за собственные решения. Группа несколько раз удивлялась требованиям внешних заинтересованных сторон. Несмотря на прозрачность этого проекта, значительные полномочия и новаторские технологии, в конечном итоге работа организации была затруднена, когда дело дошло до гибкого сотрудничества. Эта история не уникальна.

Значительная часть проблемы заключается в том, что работа происходит путем сотрудничества в сетях связей, которые часто не отражают формальные структуры подчиненности или стандартные рабочие процессы. Интуитивно мы знаем, что интенсивность совместной работы резко возросла, и что сотрудничество имеет решающее значение для гибкости. Тем не менее, большинство организаций неэффективно управляют внутренним взаимодействием и считают, что технология или формальные организационные структуры могут обеспечить гибкость. Эти усилия часто терпят неудачу, поскольку не учитывают неформальные связи, например, сотрудники, интересующиеся технологическими инновациями, такими как искусственный интеллект, или увлеченные вопросами экологической устойчивости, могут объединить деловые и операционные системы организации, предлагая передовые идеи людям, у которых есть ресурсы, чтобы начать экспериментировать и внедрять их.

Наше исследование сосредоточено не на гибкости как на широком понятии, а на том, где это важно больше всего - на моменте действия, когда команды работают над новыми продуктами, стратегическими инициативами или с ключевыми клиентами. Все эти моменты действия важны для организаций, но все они сталкиваются с неэффективностью, если только не управляются как сеть. Мы оценили эти стратегически важные группы в широком диапазоне глобальных организаций посредством сетевых опросов, которые были заполнены более чем 30 000 сотрудников. Мы также провели сотни интервью с сотрудниками и руководителями в этих компаниях. Мы обнаружили, что гибкость в момент действия обычно создается в групповых сетях, таких как команды по привлечению новых клиентов или разработке новых продуктов, которые сформированы из сотрудников организации как побочные сети в рамках основных рабочих процессов, временные команды и целевые группы, сформированные для обеспечения первостепенных организационных изменений или реакции на стратегическую угрозу, а также сообщества практиков, которые позволяют организациям пользоваться истинными преимуществами такого масштаба. Эти и другие побочные сети обеспечивают гибкость, когда их развивают по четырем направлениям - 1) управление центром сети, 2) взаимодействие с периферией, 3) устранение разрозненности и 4) стирание внешних границ. Лидеры, которые таким образом развивают свои внутренние сети, дают лучшие результаты - финансовые, стратегические и связанные с управлением талантами. Вот как:

Как удостовериться, что гибкие команды могут работать вместе

Управление центром сети


Когда гибкость рассматривается через призму сети, становится очевидным, что сотрудничество никогда не распределяется одинаково. Обычно мы видим, что 20-35% ценного сотрудничества исходит только от 3-5% сотрудников. Не по своей собственной вине эти люди чрезмерно полагаются на других и склонны замедлять скорость реагирования группы, несмотря на работу на пределе своих возможностей. Они с большей вероятностью выгорают и покидают компанию, создавая разрывы сети, которые затем становятся еще одним барьером для гибкости. Высшему руководству необходимо учитывать, где перегрузка центра сети может препятствовать гибкому сотрудничеству и:

  • Поощрять перегруженных сотрудников к перераспределению совместной работы вместе с их менеджерами. Грандиозная работа Institute for Corporate Productivity (PDF)  показала, что принятие и изменение требований к сотрудничеству таким образом -  практика, которая в три раза чаще встречается в высокопроизводительных организациях по сравнению с теми, кто имеет более низкую производительность.
  • Понимать, как сотрудники оказались в центре - и если это результат формального назначения или личных характеристик, предпринимать корректирующие действия, необходимые для снижения перегрузки. Например, простые сдвиги по нескольким задачам могут дать до 18-24% больше времени на совместную работу. Такие моменты включают в себя: более эффективное управление совещаниями, создание эффективного климата использования электронной почты, блокирование времени в календарях для аналитической работы, согласование требований к функционалу и предотвращение триггеров, которые заставляют всех нас участвовать в проектах или встреча без необходимости, в качестве нескольких примеров.
  • Сопоставлять взаимосвязи между различными командами, в которых участвуют ваши центральные игроки, чтобы понять и спланировать потенциальные риски. Когда звезда находится в центре нескольких проектов, неожиданное потрясение в одной команде может обернуться неприятным отголоском и за пределами этой команды. Убедитесь, что руководители групп имеют резервный план для таких чрезвычайных ситуаций.

Привлечение игроков из периферии сети

Гибкость требует интеграции различных возможностей и перспектив для понимания проблем VUCA и определения того, какие специалисты необходимы для их решения. Но те, кто видит мир по-другому или новички в группе, часто томятся на задворках. В то время как те, кто в центре, могут быть переоценены, с теми, кто на периферии, часто не взаимодействуют таким образом, чтобы обеспечить гибкое сотрудничество. Например, наше исследование показывает, что для новичков может потребоваться от трех до пяти лет, чтобы перенять опыт эффективного сотрудника. Однако немногие организации предоставляют такую роскошь во времени: наши исследования также показывают, что если новый опытный сотрудник не будет интегрирован в основные проекты в течение первого года, он серьезно рискует уйти, прежде чем достигнет трехлетней отметки. Построение доверия других к сотрудникам на периферии крайне важно для гибкого сотрудничества. Их компетенция обычно не ставится под вопрос, при наличии у вас тщательного процесса подбора и поощрения на основе достижений; хитрость в том, чтобы заставить других доверять их мотивам («Будет ли он злоупотреблять положением?» или «Уйдет ли она с моими клиентами?»), если несколько коллег смогут поручиться за их репутацию. Высшее руководство может помочь, выполнив следующие действия:
  • Создайте программу «скрытых драгоценных камней», чтобы помочь раскрыть высокопотенциальных, но не замеченных специалистов, которые могут взять на себя часть обязанностей перегруженных центральных игроков. Моделируйте такое ролевое поведение, например, назначая амбициозного сотрудника соуправлять значимым проектом.
  • Помогите тем, кто на периферии, сделать «рывок» в своей работе. Вместо того, чтобы насаждать чужой опыт сети, эти сотрудники должны рассматриваться как стратегический ресурс, которому нужно предоставить возможности. Это делается путем определения взаимной ценности и соответствия возможностей периферии потребностям всей сети.
  • Объединяйте новичков и сетевых лидеров через расстановку кадров или наставничество. Эта простая практика утраивает вовлеченность новичков по сравнению с теми, кто не получает этого опыта.
  • Создавайте условия вовлеченности и доверия, способствующие совместной работе. Культура страха существует, когда сотрудники не чувствуют себя в безопасности при выдвижении своих идей, а те, кто находится на периферии, могут быть менее уверены в своем вкладе. Высокопроизводительные организации в 2,5 раза более склонны к созданию условий безопасной среды коммуникаций (PDF).

Устранение разрозненности

Каждая изученная нами организация сталкивалась с разрозненностью в функционале, знаниях, географии, уровне и культуре - будь то профессиональная или национальная. Через призму сети можно выявить конкретные моменты, которые при пересечении могут дать преимущества в гибкости вместо неэффективного устранения разрозненности. Часто это означает объединение людей из разных подразделений или регионов для выполнения аналогичной работы с целью получения преимуществ от масштаба или определения точек, в которых интеграция различных взглядов дает гибкие инновации. Такой тип междисциплинарного сотрудничества дает более высокие доходы и прибыль, поскольку он решает более важные задачи. Мотивирование экспертов к гибкому сотрудничеству требует от них не только выявления и оценки знаний из других областей, но и желания отказаться от некоторого контроля и автономности при управлении проектом. Высшее руководство может помочь мотивировать экспертов следующими действиями:

  • Устанавливать конкретные цели и поощрять гибкое сотрудничество. Наши исследования показали, что, по сравнению с менее производительными организациями, высокопроизводительные организации в три-пять раз чаще склонны вознаграждать сотрудничество (PDF), мотивируя сотрудников выходить за пределы ограничений. Наши исследования фирм, которые используют обратную связь для эффективной идентификации и чествования гибких участников, показывают, что эти восходящие процессы часто выявляют превосходных сотрудников, которых формальные обзоры производительности могут не заметить.
  • Использовать данные и аналитику, чтобы понять, где существует разрозненность, чтобы раскрыть возможности гибкого сотрудничества. В одном исследовании мы обнаружили нестыковки во взаимодействии между штаб-квартирой и филиалами и плохое сотрудничество между техническим сопровождением и продажами. Это понимание создало бизнес-кейс для проведения мозговых штурмов, создания связи и улучшения коммуникации. Подход, основанный на данных, не только более точен и менее предвзят, нежели человеческое восприятие, но также более убедительно демонстрирует измеримый потенциал гибкого сотрудничества.
  • Определять разрозненных экспертов и точки пересечения в фирме для гибкого сотрудничества. Настройте «сообщества практики» или деловые инициативы, чтобы помочь поделиться опытом или ресурсами. Например, многие фирмы, предлагающие бизнес-услуги, содействуют тому, чтобы сотрудники, обслуживающие клиентов в схожих отраслях, таких как страхование или биотехнологии, общались неформально для обмена информацией по отрасли. Хорошая взаимосвязь действует в качестве объединения разрозненности. Некоторые фирмы успешно поручили высокопотенциальным сотрудникам отслеживать развитие в смежных отделах, как динамичный процесс, а не как базу знаний. Эти сотрудники должны быть выявлены для идентификации возможностей использования знаний по перекрестным областям. Здесь также могут помочь программы обмена или ротации.

Стирание внешних границ

Гибкость развивается, когда сотрудники рассматривают свою организацию в более широкой экосистеме и постоянно анализируют развитие рынка, представляющее либо угрозы, либо возможности. Для этого требуются динамические знания внешних объектов, таких как конкуренты, клиенты, регуляторы и сообщества экспертов или ассоциации. Те, кто объединяет границу между внутренними и внешними субъектами, могут решать проблемы уникальными способами, потому что они могут получить доступ к знаниям из этих разных миров. Они также могут способствовать гибкому сотрудничеству, эффективно интегрируя разрозненные точки зрения и создавая решения с участием многих заинтересованных сторон, но для этого им необходимо иметь соответствующие возможности, полномочия и ресурсы. Высшее руководство может способствовать этому, выполнив следующие действия:
  • Определить и привлечь сотрудников, способных к стиранию границ, для решения досадных проблем. Люди, которые связывают организацию как экосистему, могут предлагать реализуемые планы, поскольку они имеют доступ к кратчайшим информационным путям в сети и легитимность в широком контексте окружающей обстановки.
  • Поощрять отношения и содействовать обмену информацией, организуя форумы или специальные мероприятия, которые собирают ключевых игроков со всей экосистемы. Такой подход помогает объединить в вашей организации больше людей, способных функционировать в качестве связующих для внешних объектов, и дает информацию о болевых точках и возможностях в экосистеме.
  • Содействовать взаимосвязи с ключевыми внешними заинтересованными сторонами. Высокопроизводительные организации в 2,5 раза более склонны поощрять взаимодействие с внешними заинтересованными сторонами (PDF), такими как клиенты, поставщики, регулирующие органы или профессиональные ассоциации. Старшие менеджеры должны требовать от сотрудников с налаженными внутренними связями работать на внешние связи, или предлагать тем, у кого хорошо налажены внешние связи, наставлять младших сотрудников сети, обеспечивая стирание границ.

Управление этими совместными игроками как частью сети может помочь организациям быть более гибкими. Хотя гибкое сотрудничество требует постоянной переоценки совокупных проблем, фирмы могут объединять и рекомбинировать необходимый опыт из разных точек сети для решения вопросов VUCA. Постоянно развивая гибкое сотрудничество, высшее руководство может более эффективно и успешно достичь необходимой глубины знаний ключевых сотрудников в организации.

Alia Crocker является доцентом стратегии в Babson College. Она занимается исследованиями и консультациями по вопросам, связанным со стратегическим человеческим капиталом.
Rob Cross является профессором глобального лидерства Эдварда А. Мэддена (Edward A. Madden Professor of Global Leadership) в Babson College и соавтором  The Hidden Power of Social Networks(Harvard Business Review Press, 2004).
Heidi K. Gardner является выдающимся членом Center on the Legal Profession и руководителем Программы ускоренного лидерства( the Accelerated Leadership Program) в Harvard Law School. Эта статья основана на исследованиях в ее книге Smart Collaboration: How Professionals and Their Firms Succeed by Breaking Down Silos (Harvard Business Review Press, 2017).


__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте





суббота, 23 июня 2018 г.

Популярность и сочетание опций соцпакета





В нашем опросе факторов текучести и эффективности персонала (ссылка на опрос, он открыт и ждет вашего участия) есть вопрос "Соцпакет. Что оплачивает  компания" со следующими опциями:

  1. корпоративное питание
  2. ДМС
  3. мобильная связь
  4. проезд в транспорте
  5. льготные путевки в санатории (для детей в т.ч.)
  6. абонемент в фитнес-центры (бассейны, спортзалы)
  7. льготные кредиты
  8. обучение за счет компании
  9. другое

Я посчитал популярность и сочетание опций соцпакета

Популярность опций

Популярность и сочетание опций соц пакета

Здесь все достаточно понятно, но проблема в том, что у нас выборка слишком скошена - у нас в основном HR-ы, поэтому эта диаграмма не может претендовать на объективность.

Сочетание опций. 

Более интересной информацией мне представляется данная таблица.
Популярность и сочетание опций соц пакета
Нас может интересовать не только популярность отдельных опций, но их сочетание: что с чем идет.
И эта таблица показывает этой сочетание опций соц пакета.

Как ее читать.

Например, мы хотим посмотреть, что идет вместе с опцией санатории (льготные путевки). Находим соответствующую строку. На пересечении стоки "санатории" с колонкой "санатории" стоит 1 - т.е. 100 % - санатории с санаториями всегда идут вместе в 100 % случаев.
Вместе с санаториями чаще идет вместе опция "обучение" (корпоративное обучение), на втором месте ДМС, потом мобильная связь. Обратите внимание, что корпоративное обучение идет вместе чаще всего с санаториями, фитнесом и кредитами (в каждом втором случае, если компания дает льготные кредиты, дает возможность обучаться за счет компании. А вот сами кредиты чаще всего следуют вслед за санаториями: в каждом четвертом случае, если компания дает путевки в санатории, то дает и льготные кредиты.
По сути дела это прообраз рекомендательной системы опций соцпакета.

Кластерный анализ

Я захотел посмотреть, отличаются ли опции соцпакетов по отраслям. Сначала я сделал кластерный анализ опций соцпакетов. Разбил на четыре кластера (не самое лучшее разбиение, метрика силуэта 0, 34, это выше плинтуса, но у нас и цель не предельной точности разбиения).
Получились вот такие кластеры

ДМС
связь
питание
транспорт
санатории
фитнес
кредиты
обучение
другое
0
0.00
1.00
0.15
0.12
0.04
0.07
0.07
0.32
0.06
1
0.97
0.59
0.29
0.11
0.16
0.32
0.19
1.00
0.09
2
0.00
0.00
0.08
0.03
0.04
0.05
0.03
0.08
0.01
3
1.00
0.53
0.24
0.08
0.05
0.13
0.10
0.00
0.08
таблицу стоит читать так.

  • в кластере 0 основным элементом является мобильная связь (она присутствует в 100 % случаев (про это говорит единичка на пересечении строки нулевого кластера и колонки "связь"). Второй опцией после связи идет обучение - оно присутствует в 32 %. Поэтому по сути кластер 0 это про мобильную связь. 
  • Кластер 1 это кластер ДМС + обучение + поменьше связь, т.е. уже речь про пакет. 
  • А Кластер 2 это по сути про отсутствие опций соцпакета. У нас на первом месте корпоративное питание и обучение - по 8 % каждый. 
  • И кластер 3 это про ДМС + связь.

Повторюсь можно было сделать бОльшее число кластеров, поскольку возможности более гибкие, но у меня сейчас задача просто показать, что есть связь между тарифами соцпакета и отраслью респондента. Кстати говоря, я уже измерял связь между опциями соцпакета и текучестью персонала, см. Пакетное управление компенсационным пакетом (какие опции компенсационного пакета надо совмещать)
Популярность и сочетание опций соц пакета

  • В строках отрасли;
  • В колонках кластеры соцпакетов;
  • в ячейках - % по строкам или по отраслям (т.е. сумма ячеек по строкам равна 100).

И вот здесь самое интересное:
у нас кластер 2 - ни о чем - на первом месте по популярности. И почти половина компаний в IT как раз кластер 2 - т.е. не дает ничего. У банкиров на первом месте по популярности ДМС + связь. Уже ничего. И в ритейле, если не брать в расчет кластер 2, то популярна связь.
Кластер 1 (там, где корпоративное обучение) примерно одинаков везде, кроме ритейла. Там корпоративное обучение любят, видимо, меньше.

Добавлю, что этот анализ - типа определение средней температуры по больнице, в принципе, можно было бы сделать прогнозную модель, куда можно было бы заложить:

  1. отрасль;
  2. позицию (HR, IT, сейлзы и т.п...);
  3. размер компании;
  4. уровень позиции (специалист, руководитель);
  5. регион;
  6. .......

И машина нам выдавала бы прогноз того, какой соцпакет дают в среднем на рынке при заданных параметрах. Если есть потребность, обращайтесь, сделаем.


__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в телеграмме и вконтакте




четверг, 21 июня 2018 г.

Связь размера компании и размера HR-службы





Это пост приманка.
На основе результатов исследования Портрет HR-директора я сделал вот такую картинку
Связь размера компании и размера HR-службы

  • Здесь у нас размер компании по строкам;
  • Размер HR службы в колонках;
  • в ячейках количество.

Связь линейна. Я понял в этот момент, что ступил и переделал эти вопросы: теперь я прошу выбрать не определенные вариант, а руками указать размер компании и размер HR-службы.

И вот что получилось

Связь размера компании и размера HR-службы

  • Ось X - размер компании в работниках;
  • Ось Y - размер HR-службы тоже в работниках.
  • Какой главный вывод?

УЧАСТВУЙТЕ в исследовании, чтобы было больше данных!!!

Ниже

Связь размера компании и размера HR-службы


Эта картинка идентична картинке выше, но я уменьшил масштаб - взял компании размером до 1 500 работников.
Обратите внимание: для компании размером в 1 000 работников HR служба в 30 HR уже выброс.
Круто?
Участвуем в исследовании!!!

__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте




среда, 20 июня 2018 г.

"Мужские" и "женские" компетенции HR-директоров






Это один из результатов нашего нового/старого исследования Портрет HR-директора (заполнение анкеты занимает не более 7 минут, пройдите и поучаствуйте).
Напомню, что основная суть исследования - выбрать не более пяти компетенций из 14 предъявленных:

  1. Воздействие и оказание влияния - impact,
  2. Ориентация на достижение - achievement,
  3. Командная работа и сотрудничество - teamwork,
  4. Аналитическое мышление - anal_think,
  5. Инициатива - Initiative,
  6. Развитие других - develop_other,
  7. Уверенность в себе - self_confidence,
  8. Директивность/Настойчивость - directive,
  9. Поиск информации - search_info,
  10. Командное лидерство - teamleadership,
  11. Концептуальное мышление - concept_think,
  12. Понимание компании - understand_company,
  13. Построение отношений - build_relation,
  14. Межличностное понимание - personal_understand.

Популярность компетенций 


на сегодня такова
"Мужские" и "женские" компетенции HR-директоров

Обратите внимание, что данных еще совсем мало, поэтому результаты поста считать устоявшимися, они будут еще скорректированы.

Мужские и женские компетенции

"Мужские" и "женские" компетенции HR-директоров
В этой диаграмме основной результат поста.
Помимо выбора компетенций я использовал два вопроса в этой аналитике:

  • Пол HR-директора;
  • Является ли респондент HR-директором или нет.

Как читать диаграмму.

  • Первые две колонки Да-Ж и Да-М это то, как сами HR-директора о себе отвечали (что такое М и Ж, думаю, понятно);
  • Вторые две колонки Нет-Ж и Нет-М - как отвечали не HR-директора;
  • В строках компетенции;
  • В ячейках соотношение выборов данной компетенции в ответах респондентов. 
  • Т.е. например, 0, 47 в крайне верхней левой ячейке обозначает, что среди всех респондентов женщин HR-директоров 47% выбрали компетенцию "Воздействие и оказание влияния", как присущую себе;
  • 0, 42 в соседней ячейке обозначает, что среди респондентов мужчин HR-директоров 42 % выбрали эту компетенцию; 
  • 0, 6 - а вот про женщин HR директоров респонденты НЕ HR-директора выбрали в 60 % случаев, и только в 20 % случаев они это указали про мужчин HR-директоров. 

Т.е. для респондентов не HR-директоров компетенция "Воздействие и оказание влияния" является скорее "женской".

  • Обратите внимание, что компетенцию "Понимание компании" чаще приписывают HR-директорам респонденты не HR-директора, и мужчинам эту компетенцию приписывают чаще. 
  • Мужчины HR-директора чаще себе приписывают компетенцию "Ориентация на достижение", хотя не HR-директора чаще эту компетенцию наблюдают у дам HR-директоров. 
  • HR-директора считают себя более инициативными, чем это видят со стороны окружение;
  • Мужчины HR-директора на сегодня вообще ни разу не упомянули у себя компетенцию "Директивность/ Настойчивость". Но и окружение не считает мужчин HR-директоров директивными / настойчивыми. 
  • Мужчины HR-директора считают себя более концептуально мыслящими, но окружение так не считает;
  • Дамы HR-директора считают, что они чаще развивают других, но окружение считает, что эта компетенция в равной мере относится к мужчинам и женщинам HR - директорам.


участвуйте в опросе!
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте






четверг, 14 июня 2018 г.

Сезонные колебания в измерении вовлеченности персонала



Пост посвящен современному тренду в измерении вовлеченности персонала - непрерывному слушанию (см. статью Патрика Кулена HR упирается во вторую стену раздел о непрерывном слушании).
Переводя на русский, компании организуют непрерывный поток обратной связи от работников. Одним из таких инструментов является пульс опрос. Пульс опрос может проводиться ежемесячно, "снимая" состояние вовлеченности компании. И сигналом для управленческого воздействия служит изменение уровня вовлеченности от некоторого заданного (чаще всего - предыдущего месяца).
Мне пришло в голову, что уровень вовлеченности зависит не только от каких-то непосредственных действий менеджмента, а может иметь сезонные колебания, как, например, в той же текучести персонала. См. Прогноз текучести персонала на основе временных рядов. Модель ARIMA. И эти колебания также необходимо учитывать.
Для ответа на этот вопрос нам нужны измерения вовлеченности персонала по методу пульс опроса хотя бы за два года, и если у вас такие данные есть, буду вам благодарен, если вы со мной ими поделитесь. Я же решил воспользоваться результатами своего исследования факторов текучести и эффективности персонала (опрос работает и ждет вашего участия)

Решение

К сожалению, я не могу получить полноценные данные, поэтому воспользовался тем, что есть.
В нашем исследовании есть вопрос "Готовы ли Вы рекомендовать эту компанию в качестве работодателя своим знакомым, коллегам?" с вариантами ответов

  1. Да
  2. Нет
  3. Не знаю

Я предположил, что если сезонных колебаний вовлеченности персонала нет, то частота распределения % по месяцам будет примерно одинаковой. Месяц я взял из даты заполнения анкеты и взял я только тех, кто работал в компании на момент заполнения опросника.

Результаты

Это таблица распределения абсолютных ответов (в колонках месяц заполнения анкеты, в строках вариант ответа, в ячейках - какое количество респондентов дало данный вариант ответа)
январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь
Да 90 67 81 131 68 64 56 76 54 30 90 73
Не знаю 22 24 19 36 24 21 11 41 6 13 20 24
Нет 20 15 20 30 34 15 14 13 10 7 8 26
P-value критерия Хи квадрат для данной таблицы - 0.0006452468112259436. Т.е. распределение ответов по месяцам явно неравномерно.
В % это выглядит примерно так
Сезонные колебания в измерении вовлеченности персонала

  • По оси X - месяцы;
  • По оси Y - %.

Несмотря на то, что опрос у нас анонимный и скидывать данные работодателю не собираюсь и просто некогда, бОльшая часть респондентов готова рекомендовать работодателя.
Пик рекомендаций приходится сентябрь и ноябрь. А в мае пик антирекомендаций.
Более точно в % это выглядит так
Сезонные колебания в измерении вовлеченности персонала
Эта таблица аналогична вышеприведенной, но только в виде таблицы сопряженности.

Интерпретация результатов

Я не понимаю, как интепретировать результаты.

  • Почему, например, в августе практически каждый третий респондент, который заполнял анкету , выбрал вариант "Не знаю".
  • Или даже почему мая оказался черным месяцем для вовлеченности?

У меня есть две мысли на этот счет.

  1. За сезонностью все равно стоят какие -то колебания ведения бизнеса, и в рамках одной компании мы могли проинтерпретировать изменения уровня вовлеченности на основе этих факторов, сравнить. например, с той же текучестью персонала. В нашем случае мы получаем самую разную солянку людей из разных бизнесов, позиций, отраслей, территорий, поэтому выявить какой-то тренд сложно, и отклонение мая может быть вызвано, что я как-то вовлек специалистов одного из бизнесов, у которых антивовлеченность приходится на май.
  2. Вторая мысль заключается в том, что на изменения могли повлиять неравномерность заполнения по годам, а вовлеченность года могла определяться макроэкономическими факторами.
Мне было бы интересно услышать ваше мнение.
Но пока у нам просто мало данных, чтобы копать глубже. Надо признать, что моя попытка найти сезонные колебания оказалась не очень удачной, но в любом случае, при проведении корпоративных опросов вовлеченности следует иметь ввиду, что изменения вовлеченности могут определяться сезонными колебаниями.





__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте


среда, 13 июня 2018 г.

Какие инструменты оценки персонала наиболее востребованы / популярны в компаниях



Результаты опроса в нашем телеграм канале или по ссылке веб версии канала.
Опрос звучал так:
Инструменты оценки персонала
Коллеги, попрошу ответить на вопрос, какие инструменты оценки персонала применяются в ваших компаниях.
Можно выбрать до 5 вариантов ответов. Если что-то не вошло в опрос, напишите мне @Edvb72, в этот опрос уже на вставлю, но на будущее буду использовать.
И такие варианты ответов (напротив стоит число респондентов, выбравших данный вариант). Всего же в опросе поучаствовало 107 человек.


  1. тесты способностей 33
  2. личностные опросники 31
  3. тесты профессиональных знаний 37
  4. проективные тесты 4
  5. ассессмент центр 38
  6. интервью по компетенциям 52
  7. интервью структурированное (или любое другое) 33
  8. оценка 360 градусов 31
  9. анализ профилей в социальных сетях 12
  10. настольные бизнес игры 5
  11. компьютерные игры (симуляторы деятельности и т.п..) 1
  12. эссе кандидата 9
  13. защита проекта оцениваемым 8
  14. другое 6


И на диаграмме показаны % от общего числа ответивших (поскольку респонденты могли выбирать до пяти вариантов ответа, сумма % больше 100).

Какие инструменты оценки персонала наиболее востребованы / популярны в компаниях

Из удивлений:
  1. Каждая третья компания проводит ассессмент-центр (несмотря на то, что это не дешевое удовольствие, но, что интересней, ранее в опросе в телеграм канале я спрашивал коллег, работают ли на самом деле модели компетенций, и вы высказались не в пользу моделей компетенций. Но ок. 
  2. Удивило широкое применение тестов профессиональных знаний - думаю, что речь идет об IT компаниях и тестах при приеме. Подтвердите гипотезу, коллеги, участники опроса.
  3. Удивило широкое применение оценки 360 градусов - у меня сложилось впечатление, что этот метод на сегодня подзабыт, но, если верить нашему опросу, это не так. Это радует, поскольку я бы хотел поэксперементировать с этим видом оценки - обращайтесь. 
  4. И каждая десятая компания анализирует профиль в социальных сетях. Интересно, что там конкретно анализируется?





__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте





понедельник, 11 июня 2018 г.

Расчет показателей текучести персонала в Power Pivot (Excel)






Всем, привет, дорогие друзья аналитики и не только.
Часто ли вам приходилось тратить уйму времени на переделку отчета, когда руководитель просил показать его еще "вот в таком разрезе" ? Используя стандартные средства Excel на переделку может уйти много времени, но это совершенно не обязательно.
Хочу поделиться с вами тем, как можно использовать инструменты бизнес-аналитики в Excel - Power pivot и Power Query для анализа текучести персонала. Использование этих мощных инструментов позволит вам существенно сэкономить время, затрачиваемое на подготовку аналитики в любых разрезах, имеющихся в исходных данных.
Ознакомиться в деталях с тем, что такое Power Pivot, функциональный язык DAX, Power Query и скриптовый язык M вы можете самостоятельно. Тут важно то, что, если вы хотите повысить свою продуктивность как аналитика, освоение этих инструментов поможет вам продвинуться в этом направлении. Ниже несколько ссылок на полезные источники:
  1. http://baguzin.ru/wp/obrabotka-dannyh-s-pomoshhyu-modulya-powerpivot/ - введение в Power pivot
  2. https://support.office.com/ru-ru/article/Справка-по-power-pivot-241aac41-92e3-4e46-ae58-2f2cd7dbcf4f - справка Power Pivot от Microsoft
  3. https://msdn.microsoft.com/ru-ru/query-bi/dax/data-analysis-expressions-dax-reference - руководство по языку DAX.
  4. https://habr.com/post/271019/ - введение в Power Query, краткий обзор возможностей
  5. https://msdn.microsoft.com/query-bi/m/power-query-m-reference - полное описание языка M, используемого в Power Query (англ.)
  6. https://needfordata.ru/blog/category/power-query - адаптированные переводы статей гуру Power Query Криса Вебба (Chris Webb).

Итак, в моем распоряжении имеется следующий набор данных https://cloud.mail.ru/public/Ffce/Gev6hBqWE. В файле отражены кадровые изменения (должность, подразделение, оклад, руководитель, город, филиал, центр затрат, количество занимаемых ставок и др.) по работникам за период с 2013 по 2016 годы. По одному работнику в таблице может быть несколько строк, каждая из которых имеет свой период начала и окончания действия. Периоды для одного работника не пересекаются. Также в крайних правых столбцах таблицы указаны причины увольнения и отношение компании к увольнению (сожалеем или не сожалеем). Отношение компании указано в связи с тем, что не все увольнения по собственному желанию являются нежелательной текучестью.
На базе этих данных я покажу как рассчитать среднесписочную численность, количество принятых и уволенных, Коэффициент оборота по выбытию, Коэффициент текучести, Скользящую среднюю текучесть за год. Итоговый файл со всеми формулами вы можете найти по ссылке https://cloud.mail.ru/public/7zD9/ysPgHSYcg.
Работу над моделью данных, в которой будут рассчитываться эти коэффициенты я построил в 2 шага:
  1. Подготовительный - создание календаря для Power pivot с помощью Power Query.
  2. Основной - создание формул, для расчета показателей текучести в Power Pivot.

В связи тем, что мы собираемся проводить анализ показателей в динамике, нам необходим календарь. Помимо собственно дат, он будет содержать ряд дополнительных столбцов, которые мы сможем использовать при анализе. Например, рассчитать количество увольняющихся в определенные дни недели или сравнить текучесть текущего и прошлого периода.

Первым делом создадим новый лист Параметры, добавим на него таблицу Параметры, состоящую из наименования параметра и значения.
Начало и окончание периода я взял как начало первого года самого раннего события имеющегося набора данных и окончание последнего года. Во избежание проблем рекомендую при использовании календарей всегда захватывать год целиком. Последний параметр "Язык" указывает для какой локализации создавать календарь. Все вы знаете, что в разных странах могут использоваться различные форматы записи дат. Более подробно можете ознакомиться здесь (https://ru.wikipedia.org/wiki/Календарная_дата)
Далее переходим на вкладку Данные-Получить данные-Из других источников-Пустой запрос. В открывшемся окне нажимаем кнопку Расширенный редактор, удаляем из него весь текст и вводим следующий текст функции:

(ParameterName as text) =>
 let
     ParamSource = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Параметры"]}[Content],
     ParamRow = Table.SelectRows(ParamSource, each ([Параметр]=ParameterName)),
     Value=
if Table.IsEmpty(ParamRow)=true
then null
else Record.Field(ParamRow{0},"Значение")
in
    Value

После этого наживаете Готово. Добавленная функция сохранится с именем Запрос1. Переименуем во что-то более понятное. В моем случае я заменил название на fnGetParameter
Эта функция необходима нам для того, чтобы получать из таблицы в Excel требуемых параметры.
Следующим шагом создадим наш календарь. Для этого, не выходя из окна Power Query создадим еще один пустой запрос. 
Нажмите правой кнопкой мыши в левой области интерфейса и выберите пункт как на скрине.


В открывшемся окне снова удалим содержимое и далее вставим текст, скопированный из файла Календарь PQ с параметрами задаваемыми из Excel.txt (https://cloud.mail.ru/public/vz7f/5Hygn66Q7). Созданный запрос переименуем в Calendar.
Наш календарь готов, и мы можем переходить к его загрузке в Power Pivot. Для этого в интерфейсе Power Query нажмите "Закрыть и загрузить-Закрыть и загрузить в". В следующем окне выберите "Создать только подключение" и в нижней части "Добавить эти данные в модель данных"

Не буду вдаваться в подробности описания кода Power Query. Если возникнут вопросы, в части PQ  прошу задавать в комментариях.
На следующем шаге мы создадим непосредственно расчетные формулы в Power Pivot. Сначала перейдите на лист База, в меню Excel перейдите на вкладку Power Pivot и нажмите добавить в модель данных, после этого нажмите кнопку управление - откроется интерфейс Power pivot

На листе Calendar добавьте столбец УникальныйНомерДня. Выберите первую из ячеек столбца и введите формулу:
= COUNTROWS (
    FILTER (
        ALL ( 'Calendar' );
        'Calendar'[Дата] <= EARLIER ( 'Calendar'[Дата] )
            && NOT (
                MONTH ( 'Calendar'[Дата] ) = 2
                    && DAY ( 'Calendar'[Дата] ) = 29
            )
    )
)
Этот столбец нам впоследствии пригодится для расчета скользящей средней за год.
Далее нам необходимо указать PP где у нас указаны даты (непрерывный список дней). Для этого перейдите на вкладку Конструктор -Пометить как таблицу дат. В открывшемся окне выберите наименование столбца, в котором наш список дат. В нашем случае столбец так и называется Дата.

Для тех, кто знаком с Power Pivot скажу, что мы не будем задавать связь между таблицами Calendar и Base в связи с расчетом скользящей средней и ряда других формул.