Про возражения против BigData HR и Talent Analytics .

Недавно услышал утверждение, что BigData HR и Talent Analytics не есть вся hr-аналитика, что BigData HR и Talent Analytics сводится к голой статистике, а есть еще много других подходов в аналитике:

• бенчмаркинг, 
• метрики, 
• модель киркпатрика, 
• roi
• чего то еще типа BSC и т.п..
• да, и еще скоринговые карты... (этот пункт смешон, поскольку идеология скоринговых карт чистой воды BigData; почитайте Скоринговые карты для оценки кандидата при приеме на работу)

Скажу прямо: люди, которые так утверждают, на мой взгляд, ничего не соображают в аналитике.
Все эти метрики, бенчмаркинги, модели киркпатрика - убогость, костыли и слабое понимание процессов..

Вот вам простая задачка:

В компании провели тренинг эффективных продаж. 18 человек поучаствовали, 26 нет.
как вы оцените значимость эффекта без статистики?
У этих 18 продажи выросли в среднем на 15 рублей, а у тех 26 - на 13.
как вы посчитаете эффективность? 18 Х 15? 18 Х 2? - минус затраты на тренинг?
Ха ха....
И заметьте, это самый простенький случай!

Далее

Как вы сможете оценить свои усилия по сниженнию текучести персонала без статистики? У вас текучесть упала на 3 % - на основании чего вы будете говорить, что она упала вследствие ваших именно действий? И кто вам вообще сказал, что это изменение значимо, а не носит случайны характер? Если вы в принципе понимаете про значимость различий!
Как вы оцените любое изменение в уровне метрик без статистики? И самое главное: вас интересует причина, которая стоит за изменением метрик, не так ли?

Бенчмаркинг

Что вам дает понимание, например, того, что у вас уровень текучести ниже, чем у конкурента? Это вам дает пинок под попу для того, чтобы понять, что у вас хуже, чем у конкурента, верно?
Вы начинаете рыть сведения про зарплату о конкурента, про прочие вещи типа соцпакета, корпоративной культуры и т.п.. И фактически займетесь анализом причинно следственных связей. Вопрос в том, что без BigData HR и Talent Analytics такой анализ - как гадание на кофейной гуще. Иногда, если ситуация слишком очевидна, решения принимаются верно, но в этой ситуации тогда и бенчмаркинг не нужен. Следовательно, бенчмаркинг всего лишь выстрел стартового пистолета для начала BigData HR и Talent Analytics

Резюме

Так какие тогда могут быть еще подходы в аналитике кроме этого? Я не очень глубоко разбираюсь в статистике, но могу смело утверждать: BigData HR и TalentAnalytics начинается с понимания значимости различий. Остальное приходит. Не надо уметь считать логистическую регрессию, чтобы понимать суть БигДаты, понимайте суть "значимости различий", и все остальное придет.
И не тратьте время на всякую ерунду типа модели киркпартика. У вас изучение статистики потребует массы ваших времени и усилий. Удачи в изучении

Ловушка измерения ROI

В рамках подготовки к вебинару Что такое BigData в HR? стал перебирать презентации Джоша Берзина и наткнулся в одной из презентаций на очень интересный слайд

Мастер-класс «Аналитика для HR»

Мастер-класс «Аналитика для HR»

Формат: мастер-класс. Включает теоретический материал, case-study, разбор конкретных примеров, интерактивные упражнения.

Продолжительность: 2 дня по 8 часов

Предупреждение, warning und achtung!

Если вас тошнит от математики, вычислений, Excel – этот мастер-класс вам противопоказан.

Про что?

Мы все чаще говорим о том, что HR должен стать равноправным партнером бизнеса. Результаты нашего исследования показывают, что HR желают (Эволюция HR ближайшие 5 лет (результаты исследования «Компетенции HR»)) участвовать в принятии бизнес решений, иметь больше полномочий, более плотно погружаться в бизнес процессы компании. К сожалению, это желание в большинстве случаев остается декларацией. Хочется быть стратегом, но непонятно с чего начинать.

Мастер класс – это та «лопата», которая позволяет «копать» под позицию бизнес партнера, инструмент, который позволяет общаться с бизнесом на равных, остаивать свою позицию и влиять на принятие решений.

В нашем мастер-классе мы под аналитикой будем понимать компетенцию, которая позволяет «оцифровывать» HR-процессы. И, в том числе, встраивает инструменты анализа в HR-процессы, позволяет принимать решения на основе анализа данных, использовать статистические методы в обработке данных.

Зачем нужна модель Киркпатрика

Зачем нужна модель Киркпатрика

Рассуждения про модель Киркпатрика, оценку эффективности обучения, регрессионный анализ и, главное, отношение HR-а к этому.

Вслед вебинару на нашем портале Матстатистика для HR-3

Мы рассматривали сегодня регрессионный анализ. Было при этом максимально человек 25. Что очень мало для нашего портала.

Если бы вебинар был по теме Модель Киркпатрика, уверяю вас, было бы человек 90-120. От чего так? Я не буду отвечать прямо, дабы не обидеть рынок, а поррассуждаю.

О новой модели оценки эффективности обучения

Данный пост - копия с моего же поста на сайте. К сожалению, он остался без комментов, хотя в основе идеологии все тот же agile или HR 2.0. Проше почти год с момента написания, но практического примения я пока не вижу, хотя есть несколько заходов по оценке вовлеченности в социальные сети. И все равно, это не совсем то, о чем идет речь ниже
Итак

Новая модель оценки эффективности обучения

Совсем не претендую на лавры первооткрывателя. Скорее попытка акцентирования внимания на этом. Пост родился в продолжении статьи Модель Киркпатрика исчерпала себя  и последующего за этим горячим обсуждением на форуме Модель Киркпатрика исчерпала себя!

Что такое Модель Киркпатрика по сути?

Задумайтесь, мы обычно «заточены» на измерение ROI – оцениваем вклад обучения в бизнес результаты. Точнее больше говорим про это, а не оцениваем. И, тем не менее, HR-ам самым важным представляется именно этот момент.
В этом смысле, Модель Киркпатрика (как я это понимаю, конечно) имеет другое предназначение: модель предназначена для выявления «западений», проблемных зон процесса обучения. Коротко: если вы провели обучение, а это не сказалось на результатах бизнеса, то Модель Киркпатрика позволяет выявить, в каком месте упущение. Смотрите, например, в защиту этого положения мое пост (перевод текста из книги западных специалистов) Тестирование и Модель Киркпатрика
О чем говорят критики Модели Киркпатрика? Начнем с того, что они и не критики вовсе. И никто не отменял Модель Киркпатрика. Речь идет о границах применения модели.
Развиваются технологии, развиваются формы обучения. Сейчас в моде тема неформального обучения
Соотношение формального и неформального обучения видно на рисунке

Так вот, Модель Киркпатрика применима к формальному обучению и только части неформального обучения. Остальное должно описываться другими моделями.
При этом новой и единой модели нет. И будет ли, не понятно. Как мне кажется, есть некоторое осмысление, которое выльется со временем в какую-то теорию или, скорее, в правила и подходы по управлению неформальным обучением.
Контуры такого управления понятны: поскольку бОльшая часть неформального обучения проходит в интернете (вики, форумы, блоги, сообщества, общение с экспертами и т.п.), то и контроль обучения должен проходить через интернет. Это и счетчики статистики, и количество фоловеров эксперта, и показатель ответов эксперта аналогичный лайкам на фейсбуке, и тому подобные знакомые нам инструменты социальных сетей и блогов.
Эта тема уже обсуждалась в блоге Технологии e-learning.
Мне в качестве возражения выдвинули следующий аргумент: наличие фоловеров и лайков не означает «крутизны» эксперта. На что можно ответить: и здорово! Значит в данном конкретном случае проблема не в отсутствии активности, которая также является важным фактором успешности обучения, а в чем-то другом. И это есть поле работы специалиста по обучению: он должен выявлять подобные проблемы и предлагать решения
P.S. буду рад критике, комментариям

Модель Киркпатрика: задачка на сообразительность

Пост инструментально – размышлительный…

Вопрос к небесам

Как можно рассуждать о модели Киркпартика применительно к своей работе, если рассуждающий не владеет не то что матстатистикой, но даже excel-ем слабо пользуется?

А ведь рассуждают…

Ведение

Давно доказано, что между первым уровнем модели Киркпатрика и ROI нет значимых корреляций. А если есть, то это нечто невероятное. Приводить примеров и искать ссылки не буду, можно поискать самими в инете

НО

Есть корреляция между первым и вторым уровнями модели киркпатрика. Факт этот я подтверждал сам. И не раз. И не только я. Т.е. есть корреляция между результатами анкеты обратной связи и результатами тестов на проверку знаний после обучения.