.

Сделать репост в соц сети!

пятница, 20 июля 2018 г.

Лидеры в HR аналитике: управление практическими исследованиями в Merck & Co






Перевод статьи Leaders in People Analytics: Merck & Co. on the research-practice divide нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Статья - интервью с лидером Geetanjali Gamel, Director of Workforce Analytics and Planning в Merck & Co., Inc. Интервью взято в рамках проекта Ласло Бока re:work. И это уже второе интервью, см. также


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 уже четвертый перевод Ольги. Читайте также

  1. Искусственный интеллект в HR: прорывное приложение
  2. Лидеры в HR аналитике: совместный подход к исследованиям в Microsoft
  3. Как удостовериться, что гибкие команды могут работать вместе

Итак,
Лидеры в HR аналитике: управление практическими исследованиями в Merck & Co

Лидеры в HR аналитике: управление практическими исследованиями в Merck & Co

Порой вопрос не столько в том, какие данные у вас есть, а в том, как вы преподносите их бизнесу. Ознакомьтесь с тем, как Geetanjali Gamel, Director of Workforce Analytics and Planning в Merck & Co., Inc. и ее команда используют исследования для влияния на принятие решений.
Geetanjali Gamel возглавляет Workforce Analytics and Planning в Merck & Co., Inc. Команда Gamel позволяет принимать более эффективные бизнес-решения с помощью информации, основанной на данных, используя набор аналитических продуктов и услуг начиная от качественного описания и заканчивая комплексным прогнозом. Она работает в Merck в течение 1,5 лет, а в области аналитики в целом работала 11 лет в различных секторах, включая энергетические и финансовые услуги. Ей нравится быть в курсе последних новостей в области социальных наук, читая блоги и статьи на таких форумах, как Harvard Business Review, The Economist, MIT Sloan Management Review, Singularity Hub и re: Work.

RE:WORK EDITORS: По вашему мнению, какой пример задачи, стоящей перед бизнесом, стоит решать используя  HR аналитику?

GAMEL: Вовлеченность сотрудников является важнейшей составляющей для процветания и успешного развития организации. Тем не менее, многим не удается получить значимые и действенные идеи для руководства  используя всего лишь данные  опросов и оценок вовлеченности сотрудников. В Merck мы столкнулись с подобными проблемами и хотели лучше понять следующие вопросы: как сотрудники восприняли наши стратегические культурные принципы? Насколько энергичными были различные группы сотрудников? Как мы можем измерить уровень инноваций и сотрудничества наших сотрудников? Как руководители могут принимать более эффективные бизнес-решения в компании?
Мы хотели использовать нашу HR аналитику, чтобы результаты исследования вовлеченности были более показательными для нашего руководства. Таким образом, мы перевели фокус  с взаимодействия, основанного на измерении, на взаимодействие, основанное на обучении и влиянии, изучая группы сотрудников с очень инновационным и сплоченным поведением и положительными деловыми результатами, связанными с ними. Чтобы глубже изучить возможности и проблемы, выявленные в ходе первоначального анализа результатов опроса, мы дополнили наш опрос сессиями фокус-групп. Затем мы использовали различные техники анализа контента и эмоционального поведения, чтобы извлечь важную уникальную информацию  и создать эффективные, доступные и реализуемые идеи для нашего руководства.

Какой инструмент  из социальных наук  вы считаете особенно влиятельным на рабочем месте?

GAMEL: Хотя мы признаем важность данных в нашей работе, мы не всегда им доверяем. В организациях иногда существует тенденция сильно полагаться на суждение и опыт человека при принятии решений о людях, особенно в режиме цейтнота. Даже как фармацевтическая компания с большим штатом ученых, работа которых основана на доказательствах, мы не всегда можем полностью положиться на достоверность данных.

В литературных источниках о неприятии алгоритма обнаружено, что люди склонны игнорировать вероятностный характер мира и часто отвергают несовершенные, хотя и более качественные алгоритмы в пользу менее точного человеческого суждения. Даже когда у нас есть данные, бывают ситуации, когда мы действуем наугад - с тем, что мы считаем правильным, или с тем, что мы хотим увидеть.

Исследователи обнаружили, что один из способов предотвратить неприятие алгоритма и повысить вероятность того, что участники будут доверять и использовать данные, - это предоставление людям возможности контролировать, даже незначительно, процесс. Аналитика может показаться «черным ящиком» для других подразделений бизнеса, потому что часто люди не принимают участие в таких обсуждениях до подведения итогов. В Merck мы осознаем, насколько значительно разница в настройке контекста может повлиять на то, как вовлечены и объединены будут наши партнеры и клиенты с нашей работой. Именно поэтому мы собираем обратную связь от наших стейкхолдеров на ранней стадии и включаем ее в нашу исследовательскую модель. Мы хотим выстроить аналитическую вовлеченность и доверие наших партнеров и клиентов, чтобы они чувствовали себя частью процесса принятия решений на каждом шагу - от первоначального мозгового штурма или моделирования до окончательной приемки проекта.

Например, в одном проекте нам было предложено помочь внутреннему клиенту понять ключевые факторы, влияющие на текучесть сотрудников в их бизнес-подразделении. На протяжении всего процесса разработки модели мы проактивно получали их мнения и объясняли наш подход на каждой важной вехе. Культурный контекст, который мы получили от них по всему конкретному региону, движение в нем рабочей силы и ожидания от работы, не только помогли дополнить смоделированные результаты, но и укрепили уверенность наших клиентов в исследовании.

Какие особенно полезные сведения вы почерпнули  в последнее время? Какое влияние это оказало на вашу работу?

GAMEL: Настройка контекста имеет значение не только для стейкхолдеров, работающих с вами, особенно она  важна для ваших сотрудников, ваших конечных пользователей, которые в конечном итоге влияют на ваши результаты. В организации не всегда имеет смысл всем знать детали всех составляющих бизнеса. Однако важно, чтобы люди понимали процессы принятия решений, которые влияют на них. То, чем вы решите делиться или не делиться с сотрудниками, может в конечном итоге повлиять на то, как они отреагируют на ваши программы. В исследовании было обнаружено, что люди с большей вероятностью позволят кому-то пройти без очереди, когда этот кто-то дает обоснование (независимо от того, насколько удовлетворительна причина) по сравнению с тем, когда этого не делают. Этот вывод говорит о том, что немного контекста действительно может оказать влияние, даже когда кажется, что в решении есть минимальный выбор.

Стремление людей понять логику действий может быть эффективно задействовано на рабочем месте, особенно когда запрашивается обратная связь от сотрудника. Когда мы собираем обратную связь от наших сотрудников, мы считаем необходимым обеспечить прозрачность того, почему мы собираем их отзывы и что мы планируем с ними делать. Мы хотим, чтобы у сотрудников был полный контекст, чтобы они могли по-настоящему быть мотивированными к участию и делиться своими перспективами с нами.
Если мы действительно хотим сделать аналитику менее похожей на «черный ящик», нам необходимо убедиться, что наши сотрудники считают, что их обратная связь является частью процесса принятия решений в бизнесе с самого начала. Их обратная связь сама по себе является невероятно важным набором данных, который может запускать и решать многие исследовательские запросы.

Что является самым сложным в управлении практическими исследованиями? Какие стратегии вы и ваша команда используете для преодоления трудностей?


GAMEL: Думаю, нам на рабочем месте нужно постоянно находить баланс между тем, что говорит исследование, и тем, что нужно бизнесу. Важно понимать, какие пробелы существуют, от философских до тактических.
В исследованиях такие факторы, как время и ресурсы, легче контролируются (хотя, возможно, и с трудом) по сравнению с бизнесом, приоритеты которого постоянно прогрессируют. В академии пул участников для выборки  может быть намного шире, чем в рабочем коллективе. Тогда как небольшие n-размеры могут препятствовать выполнению определенных научных исследовательских проектов, организационные исследователи должны быть изобретательны в отношении того, как они используют звуковую аналитику для проектов с высоким приоритетом бизнеса, независимо от таких типов ограничений. Мы также видим другие примеры, в которых рекомендации из исследовании не могут быть применимы на практике - например, исследования поощряют вас вознаграждать за неудачу для продвижения инноваций, но такое поведение может быть сложно стимулировать в определенных корпоративных средах.
И хотя нет никакого отрицания этого разрыва между исследованиями и практикой, существуют возможности, в которых мы можем эффективно использовать и то, и другое. В Merck Workforce Analytics одним из способов, с помощью которого мы решили эту проблему, было создание в нашей команде роли с особо отведенным временем для создания академических партнерств и изучения внешних исследований, которые могут давать информацию и улучшать нашу работу. Кроме того, мы запустили обучение с внешними спикерами, где наша команда получает возможность напрямую слышать от профессионалов в научных кругах о важных областях организационных исследований.
Merck & Co., Inc. (NYSE: MRK) известна как MSD за пределами США и Канады.
В этой серии статей мы проводим интервью с лидерами в HR Аналитике  из разных отраслей, чтобы узнать больше о том, как организации применяют исследование данных в своей работе и управлении персоналом.




__________________________________________________________

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



Комментариев нет:

Отправка комментария