Как рождается hr-аналитика в компании

Наткнулся на совет «коллеги» в одной из групп.

Цитирую

Когда надо задуматься над внедрением BI системы в HR?

• нужно интегрировать информацию из нескольких источников;
• нужно обеспечить оперативный доступ к HR данным;
• увеличилось число пользователей, которым нужен доступ к информации или аналитике;

Ну и так далее. Подозреваю, что у большинства hr текст не вызовет негатива, но, на мой взгляд, такие «советы» либо отдаляют внедрение HR-аналитики в компании, либо приводят к «мертворожденным» дашбордам.

Хотя бы потому, что язык описания – язык исполнителя / аналитика, а задумываться над внедрением аналитики должен руководитель (в тот момент, кстати, когда аналитиком и не пахнет). Руководителю / заказчику аналитики должно быть совершено фиолетово, сколько источников данных, его должен интересовать продукт аналитики, а источники данных -это уровень исполнителя.

Руководитель погружается в тему источников данных обычно только в том случае, когда исполнителю не хватает административного ресурса, чтобы получить доступ к различным источникам данных, и он обращается к руководителю а помощью, попутно посвящая того в магические заклинания аналитики типа «модель данных».

Возвращаясь к рождению аналитики.

Есть гипотеза, что в бОльшей части компаний HR-аналитика имеет две возможные причины для рождения:

1. Как у коллег. Подсмотренные красивые картинки, например, на конференции хочется занести в свою компанию;
2. Руководитель / собственник, который предлагает HR начать наконец считать и показывать цифры, и бедный HR начинает колдовать над тем, чтобы угодить султану.

Все это, очевидно, далеко от реальных потребностей аналитики. Ниже я нарисую сферического коня в вакууме – ситуацию реального рождения HR-аналитики в компании. Такого в природе не бывает, но очень хочется.

В приведенном выше примере «коллега» далее показывает дашборд, где на первом мете стоит показатель времени закрытия вакансий, вот его и возьмем как пример сферического коня.

1. Во-первых, если бизнес не жалуется на рекрутинг, что тот долго ищет кандидатов и закрывает вакансии, то никакой потребности в показателях и аналитике не возникнет. Аналитика возникает, когда есть проблема – жалобы на время закрытия вакансий и т.п.
2. Во-вторых, от руководителя или участника процесса требуется активная роль – большинство устраивают сроки, нарисованные в голове заказчиков или “экспертов”.

Потому что рождение аналитики или просто аналитика, или продукт аналитики в данном случае должен выглядеть таким образом: когда заказчик заказывает закрыть новую вакансию, аналитика выдает цифру, которая показывает среднее закрытие подобных вакансий. Эта цифра - ориентир для заказчика и рекрутера, им уже можно не тратить ресурсы на выяснение отношений. Но цифра эта, повторюсь, должна считаться, если мы строим аналитику, а не браться из головы даже очень умных экспертов.

А далее пошли технические вопросы, которые решает аналитик в паре с заказчиком аналитики (не заказчиком вакансии).

• В каких разрезах считать срои закрытия? Уровни позиции, регион, профессии, по рекрутрам и т.п? понятно, что сроки закрытия зависят от этих показателей.
• Учитывать ли в расчете сроков закрытия вакансии, которые были отменены? А такое бывает не так уж редко. Вакансию отменили, но время-то на ее закрытие было потрачено.
• Учитывать ли в расчете сроков вакансии в работе? А с учетом, что средний срок закрытия часто несколько недель и даже месяцев, то таких вакансий в моменте немало и странно их не учитывать.
• И так далее….

А далее пошли вопросы второго слоя:

• Как меняются сроки закрытия вакансии во времени? Стали ли мы закрывать вакансии быстрей в этом году в сравнении с прошлым?
• Есть ли сезонность во времени закрытия? Например, летом времени требуется больше.
• Какие факторы влияют на скорость закрытия?
• На каких этапах воронки рекрутинга мы больше всего теряем времени?
• Вот самый минимальный минимум вопросов по hr-аналитике только одного показателя. В каком месте здесь возникают «несколько источников» (возвращаюсь к цитате «коллеги»)?

HR-аналитика и сложнее, и интереснее простого расчета показателей. 

Вы все еще хотите узнать, какие метрики правильные?