Перевод статьи Reducing Employee Attrition with ONA: A Case Study from a European IT Company

Снижение текучести персонала с помощью ONA: пример европейской ИТ-компании

Текучесть сотрудников представляет собой серьезную проблему для организаций, приводящую к потере талантов и ресурсов. Чтобы решить эту проблему, многие компании обращаются к организационному сетевому анализу (ONA) как к мощному инструменту прогнозирования и смягчения последствий оттока сотрудников. В этой статье мы рассмотрим, как ONA может помочь компаниям сократить нежелательное удержание талантов путем выявления потенциальных сценариев текучести, используя тематическое исследование европейской ИТ-компании, которая успешно использовала ONA для прогнозирования текучсти на основе уровня влияния сотрудников и соотношения взаимодействия, полученные и предоставленные на уровне команды.

ONA (Organizational network analysis) — это подход, основанный на данных, который включает изучение взаимодействий, отношений и моделей общения внутри организации. Он дает представление о неформальных сетях, которые существуют наряду с формальной организационной структурой, помогая организациям понять, как сотрудники сотрудничают, обмениваются информацией и влияют друг на друга.

 Недавно мы работали над особенно интересным проектом, в котором мы применили несколько новый алгоритм, который мы называем алгоритмом против сообщества. Цель этого поста — поделиться подходом, который мы использовали.

Перевод статьи Introducing the Anti-Communities Algorithm and How We Used it to Help Improve Collaboration at a Client Organization

Алгоритм борьбы с сообществами и то, как мы его использовали для улучшения совместной работы в организации-клиенте

Вводная

Нашим заказчиком по этому проекту было подразделение крупной строительной компании, где руководство хотело лучше понять, как сотрудники компании работают вместе. Поэтому был проведен активный организационный сетевой анализ (ONA), в ходе которого каждый сотрудник заполнил анкету с просьбой определить ключевых лиц, с которыми он работает. С самого начала основной задачей этого проекта было использование ONA в рамках выездного семинара, организованного командой руководителей для 50 или около того руководителей среднего и высшего звена подразделения.

Цель руководящей группы на семинаре состояла в том, чтобы представить результаты ONA и обсудить с более широкой группой способы улучшения сотрудничества. Во время подготовительного звонка, чтобы обсудить, как будут представлены результаты, руководство также обдумывало, как они могут посадить людей за столы, чтобы помочь генерировать новые идеи и отношения. В ходе этого обсуждения с командой руководителей возникла идея, что мы можем использовать данные, собранные в ONA, для разработки оптимальной схемы, чтобы посадить людей рядом с другими, которых они не знают или с которыми тесно не работают в компании.

За пару дней мы разработали то, что назвали антиобщественным алгоритмом, и применили его к списку участников, чтобы создать схему рассадки на семинаре. Ниже мы опишем этот алгоритм.

АНТИОБЩЕСТВЕННЫЙ АЛГОРИТМ

Обратите внимание, что результаты и обсуждение ниже основаны на примере набора данных, а не на фактическом наборе данных из соображений конфиденциальности, но общий процесс и ключевые выводы одинаковы.

Сначала полезно ознакомиться с одним из ключевых подходов, используемых в ONA для измерения сотрудничества, выявляя неформальные сообщества. Сообщества представляют собой непересекающиеся группы относительно тесно связанных между собой индивидуумов. Выявление неформальных сообществ в организации показывает, как сотрудники действительно сотрудничают независимо от формальной организационной структуры. Для обнаружения этих групп доступно несколько методов, каждый из которых предлагает компромисс между скоростью и качеством. Возможно, наиболее часто применяемым алгоритмом является метод Лувена для обнаружения сообщества.

Алгоритмы обнаружения сообществ обычно оптимизируются и оцениваются с использованием модульности, которая измеряет степень, в которой связи внутри групп сильнее, чем связи между группами. Более конкретно, модульность — это доля связей внутри заданных групп за вычетом ожидаемой доли, если бы связи были случайными. В случае невзвешенной и ненаправленной сети модульность может варьироваться от -0,5 до 1. Положительное значение указывает, что связи внутри групп больше, чем ожидалось, на основе случайности. В качестве альтернативы, отрицательное значение указывает на то, что связи внутри групп случайно меньше, чем ожидалось.

На следующем изображении показан пример сети, окрашенной по сообществу в результате применения алгоритма обнаружения сообщества Лувена. Для справки, показатель модульности равен 0,59.

Приведенная ниже матрица сотрудничества обобщает взаимодействия между различными сообществами в вышеуказанной сети. Строки таблицы представляют собой источник соединения, а столбцы — цель. В первом ряду, например, 77,4 % номинаций от членов

Как быстро добиться успеха в новой рабочей роли

 Перевод статьи How to Succeed Quickly in a New Role

Статья Гарвард Бизнес ревью, автор Rob Cross is the Edward A. Madden Professor of Global Leadership at Babson College, founder of the Connected Commons, and the author of Beyond Collaboration Overload (Harvard Business Review Press, 2021). Rob Cross специалист по анализу организационных сетей, читайте его статьи 

1. Кейс: применение Анализа Организационных Сетей (ONA) для выявления скрытых “звёзд”, которые помогут повысить доход
2. Оптимизация стратегий возврата в офис с помощью анализа организационной сети
3. Перегрузка совместной работы снижает производительность
4. Как удостовериться, что гибкие команды могут работать вместе

Как быстро добиться успеха в новой роли

Смена ролей, будь то продвижение по службе, переход в новую организацию или новый вызов на существующей работе, может стать огромным толчком для карьеры. Но в современных динамичных и динамичных рабочих местах сделать успешные шаги не так просто, как раньше, даже для самых квалифицированных и трудолюбивых людей. Проанализировав отношения сотрудников и модели коммуникации в более чем 100 различных компаниях и опросив 160 руководителей в 20 из них, авторы обнаружили упущенную из виду предпосылку успеха перехода: эффективное использование внутренних сетей. Это включает в себя пять практик: быстрое превращение в широкую сеть, задавая множество вопросов и обнаруживая выходящих за границы, новаторских людей во всей организации; создание тяги за счет понимания, возбуждения и адаптации к новым связям; определение того, как добавить ценность, где один терпит неудачу и какие люди в широкой сети могут помочь заполнить любые пробелы; создание масштаба за счет использования сети для вовлечения других ключевых лидеров общественного мнения, расширения масштабов и воздействия своих проектов и более эффективного достижения огромных результатов; и формирование сети для максимального процветания за счет установления связей, которые улучшают условия работы на рабочем месте.

Смена ролей - будь то продвижение по службе, переход в новую организацию или новый вызов на существующей работе - может стать огромным толчком для вашей карьеры и шансом для процветания и процветания. Вы знаете заголовок упражнения: примените свой опыт и таланты к должности, убедитесь, что вас принимает иерархия (включая ваших собственных непосредственных подчиненных), и за первые пару месяцев одержите несколько крупных побед, чтобы продемонстрировать, на что вы способны. 

 Перевод статьи Optimizing Return-to-Office Strategies With Organizational Network Analysis - от MIT Sloan Management Review - очень качественная контора, рекомендую.

Автор Rob Cross - и это один из самых известных спецов по применению ONA в HR. 

Рекомендую в тему также Что значит Анализ организационных сетей для HR аналитики?

Следите за нами через телеграм канал HR-аналитики 

Оптимизация стратегий возврата в офис с помощью анализа организационной сети

Использование анализа организационной сети для отображения рабочих отношений и шаблонов сотрудников помогает компаниям ответить на важные вопросы для гибридного планирования работы.

Руководители больших и малых организаций пытаются определить стратегии возвращения в офис, которые отражали бы надлежащий баланс личного и виртуального взаимодействия. В отсутствие данных многие лидеры выступают за гибридные модели, основанные на интуиции. Не нужно далеко ходить, чтобы найти примеры компаний, отстаивающих политику, подпитываемую желанием вернуться к «видению людей» или безоговорочной верой в то, что вовлеченность или инновации страдают в виртуальных условиях. Но такие подходы не оптимизируют эффективность бизнеса, инновации или вовлеченность, потому что они закрывают глаза на неформальные сети, через которые происходит совместная работа.

Для большинства организаций баланс между личным и виртуальным взаимодействием, безусловно, изменится в результате пандемии. Чтобы убедить сотрудников, которые лично испытали на себе преимущества полностью удаленной работы, руководителям необходимо будет предложить убедительное обоснование того, почему модели работы, включающие некоторую степень личного сотрудничества, не только полезны для компании, но и ценны для сотрудников.

Organizational network analysis (ONA) - методология, отображающая рабочие отношения сотрудников - предлагает новый подход к принятию решений о возвращении в офис. ONA предоставляет основанную на фактах линзу, которая может помочь руководителям понять, какие связи между сотрудниками в идеале должны происходить лично, а какие могут происходить виртуально, а также преимущества, которые каждая модальность дает для сотрудника и организации. Этот метод также помогает мотивировать сотрудников возобновить личное общение, показывая им, как гибридная работа может повысить их эффективность.

ONA имеет уникальные возможности для решения трех критических вопросов в стратегии возвращения в офис:

• Кого следует собрать вместе в еженедельной серии личных и виртуальных взаимодействий?
• Какая работа должна быть приоритетной в то время, когда личное время становится все меньше?
• Как лидерам удается справиться с переходом к гибридной модели с наименьшим сопротивлением?

Какие группы сотрудников лучше всего собрать для личной работы в какой-то момент рабочей недели? Обзор ONA в масштабах всей организации может оценить, какие виды сотрудничества имеют решающее значение для инноваций, выполнения и общей эффективности бизнеса. При оценке возвращения в офис сотрудники также просят сотрудников оценить относительную важность виртуальных способов взаимодействия по сравнению с личным взаимодействием для каждого человека в их сети, определяя, является ли один способ гораздо более эффективным и действенным, чем другой, несколько более эффективным и действенным, или примерно равный. Агрегирование и анализ этих данных позволяет выявить группы сотрудников, которым больше всего необходимо работать вместе лично в какой-то момент рабочей недели.

Возьмем пример биотехнологической компании среднего размера, которая использовала данные ONA для руководства своей стратегией возврата в офис. Многие сотрудники выразили желание работать из дома, по крайней мере, неполный рабочий день, но без данных ONA было бы трудно разработать ритм, который объединял бы нужных людей на месте в разные моменты недели. Анализ выявил четыре ключевых кластера, в которых потребность в личном общении внутри кластеров была намного выше, чем между кластерами. (См. «Кластеры возврата в офис в биотехнологической организации».)

Кластеры возврата в офис в биотехнологической организации

Данные организационного сетевого анализа биотехнологической компании среднего размера выявили четыре ключевых кластера, в которых потребность в личном общении была намного выше в определенных кластерах бизнес-единиц.

Эта аналитика кардинально повлияла на то, как руководители думали о возвращении сотрудников на неполные недели. Сотрудники пурпурных и зеленых групп приходили к нам лично по понедельникам и вторникам, а сотрудники оранжевых и желтых групп были в офисе по четвергам и пятницам. Среда стала для всех команд необходимым днем. Такой подход оказался гораздо более эффективным, чем то, что руководители компании изначально планировали, основываясь на своих интуитивных суждениях о том, какие роли и должности в формальной иерархии потребуют наибольшего личного взаимодействия. При таком подходе, основанном на интуиции, было бы упущено большое количество критических межгрупповых взаимодействий, которые были бы прерваны.

Руководители и компании, полагающиеся на подходы, основанные на интуиции, склонны придавать слишком большое значение функциональным структурам и упускать из виду важность межфункционального взаимодействия. ONA помогает оптимизировать сотрудничество как внутри, так и между подразделениями, и может определять приоритеты взаимодействия, требующего значительного времени (в отличие от тех, которые не требуют особого внимания). Для этой биотехнологической организации кластеры, определенные ONA, позволили 77% личного сотрудничества, которое, по словам людей, им было необходимо. Разделенная рабочая неделя, которую внедрила компания, также удовлетворила 82% потребностей сотрудников в личном общении с другими на основе моделей предпочтений сотрудников.

Решения о конкретном использовании пространства в каждом кластере во многих отношениях также были улучшены благодаря лучшему пониманию потребностей сети. Команды и подразделения, у которых была острая потребность в сотрудничестве, были размещены в физически близких местах. Тщательное распределение людей, которые были совместно перегружены по этим пространствам, гарантировало, что они не будут перегружены и, следовательно, замедлить работу тех, кто на них полагался. А поскольку сотрудники, нанятые в прошлом году, никогда не встречались со своими коллегами лично, они разместили в паре людей с хорошими связями и периферийных людей, рассадив их по местам, что помогло привлечь новичков в сеть.

Этот основанный на фактах подход мотивировал сотрудников, показывая им, как они будут совмещены в пространстве и времени с теми самыми людьми, с которыми они больше всего нуждаются в личном общении. Руководители этой организации были также удивлены тем, насколько эффективно сетевые данные вдохновляли некоторых неохотных людей на возвращение: представьте, что вы знаете, что половина вашей сети считает, что вы более эффективны лично, а не виртуально. Этот сдвиг в мышлении - от исключительно того, что было наиболее эффективно для человека, к истинному пониманию того, как другие полагаются на него, - оказал на многих глубокое мотивационное воздействие.

Какие виды деятельности компании должны отдавать приоритетным для личной работы в гибридной модели? В гибридной работе лидеры должны указать, как сотрудники должны оптимизировать личное время, которое они проводят вместе. К сожалению, без целенаправленного руководства люди имеют заметную тенденцию возвращаться к прежним комфортным моделям взаимодействия. Например, мы часто видели, как организации переходят на конфигурацию открытого офиса в надежде создать среду, более благоприятную для совместной работы, но обнаруживают, что те же люди сгруппировались в новом контексте, как они ранее делали это на ферме.

В контексте гибридной стратегии возвращения в офис ONA предоставляет уникальные сведения о типах личного взаимодействия, которым лидеры должны уделять приоритетное внимание. (См. «Личное и виртуальное взаимодействие не одинаково эффективны для разных целей».) Используя данные из другой организации, мы сравнили цель сетевого взаимодействия с предпочтениями сотрудников для личных и виртуальных подключений с другими, показывая какие виды взаимодействия лучше всего проводить лично (зеленый спектр), а какие - виртуально (оранжевый спектр). Это выявляет разъединения; например, хотя менеджеры по умолчанию могут использовать личное общение для координации проекта и обновления информации, приведенная ниже аналитика ясно показывает, что это не лучшее использование недавно появившегося дефицита личного времени.

Личное и виртуальное взаимодействие не одинаково эффективны для разных целей

Сотрудники хотят больше личного взаимодействия с коллегами для полноценного качественного обмена (зеленый спектр) и предпочитают использовать виртуальные методы для бережливого транзакционного взаимодействия (оранжевый спектр).

Это немалая проблема, особенно во многих инженерно-технических работах. Руководители часто хотят личного общения, которое дает им визуальные подсказки для оценки таких вещей, как, например, эффективность работы их сотрудников и их благополучие с точки зрения здоровья и благополучия. Личная работа также позволяет устанавливать случайные разовые одноранговые соединения, которые так важны для взаимодействия и инноваций. Большинству лидеров не удалось воссоздать эти взаимодействия в Zoom или Teams, хотя многие пробовали виртуальные счастливые часы и другие открытые форумы, которые давали сбои, потому что они стали еще одним рабочим требованием для сотрудников, которые и без того были слишком растянуты. Несмотря на то, что они жаждут личного времени, большинство руководителей не задумывались над тем, как оптимизировать эти взаимодействия иначе, чем в прошлом.

Многие руководители обучены использовать время встреч и личное общение для таких вещей, как обмен информацией, координация проектов и принятие решений. Подобно тому, как сотрудники могут чувствовать себя комфортно, возвращаясь к старым личным рабочим привычкам, менеджеры часто с радостью возвращаются к проведению совещаний со своими проверенными флипчартами и динамизмом личного общения. Но это совершенно неправильная стратегия. Скорее, они должны использовать виртуальное сотрудничество для такого рода взаимодействий и находить более творческие способы использования личного времени, чтобы стимулировать взаимодействия, которые генерируют энергию или развитие. Например, лидеры могут применить этот сдвиг в мышлении, сделав следующее:

• Быть более открытым для мозгового штурма, начиная с «почему» работы, а затем «что» и «как», и распространять собственность на раннем этапе для достижения цели.
• Больше внимания уделяется обратной связи с развитием, которая помогает людям расти, когда они участвуют в индивидуальных или групповых процессах размышления, таких как обзоры после действий.

Многие сотрудники не решаются нести личные расходы, связанные с поездкой в офис, если они думают, что будут иметь точно такие же взаимодействия, которые могли бы быть выполнены виртуально. Если показать сотрудникам, что более ценное личное время будет использовано только для общения, которое действительно имеет большую ценность, чем на практике, это может помочь сотрудникам выдержать длительную поездку на работу. Создание более эффективных взаимодействий вызовет органическое притяжение, когда люди начнут понимать ценность участия, и это сообщение распространится среди других и вызовет положительный отклик на низовом уровне.

Как лидерам удается вернуться к гибридной модели с наименьшим сопротивлением? Руководители могут дополнительно использовать ONA для облегчения возвращения в офис, что сводит к минимуму сопротивление сотрудников и их увольнение. Наш анализ часто показывает, что, проработав год из дома, сотрудники, которые были связаны через неформальные сети сотрудничества, чаще всего приходят к выводу, что есть лучший способ прожить свою жизнь, чем проводить время в длительных поездках на работу. Руководители рискуют лишиться права голоса этих центральных соединителей, если они будут вынуждены вернуться в офис, не имея возможности повлиять на выполнение планов. Нападение на этих скрытых влиятельных лиц может иметь два негативных эффекта: (1) они могут уйти и в процессе разрушить сети вокруг себя, или (2) они могут остаться, но будут недовольны и негативно повлиять на многих других в своих больших сетях.

Подумайте, как одна известная нам организация использовала ONA для управления этим процессом. Многие сотрудники, которые выразили желание продолжать работать из дома большую часть недели, имели значительное влияние в организации. Об этом свидетельствовали многие другие, которые искали у них информацию, связанную с работой, и которые также обнаружили, что общение с этими коллегами позволяло им чувствовать себя более энергичными и лучше относиться к себе. (См. «Многие сильные влиятельные лица предпочитают работать из дома».) Несмотря на то, что они представляли только 4% сотрудников, почти 18% сети были связаны через эту группу, что делает их непропорционально важными влиятельными лицами.

Многие влиятельные люди предпочитают работать из дома

Сотрудников внутри круга часто ищут для получения информации, и они оказывают сильное вдохновляющее воздействие на других; они особенно влиятельны в своих сетях. Лидеры, которые привлекают этих влиятельных лиц, лучше способны разработать и реализовать успешную стратегию возвращения в офис.

Сетевая аналитика часто выявляет то, о чем лидеры не знают. Основываясь на интуиции, большинство лидеров могут правильно предсказать, кто из нескольких лидеров мнений в их организациях, но, назвав наиболее очевидных людей, лидеры часто просто догадываются. В результате, нанимая людей для отстаивания усилий по изменениям, они выбирают людей, которых они хорошо знают и которые им нравятся, а не тех, кто действительно имеет наибольшее влияние в организации. Для наилучшего воздействия лидеры должны вовлекать людей в верхнем правом квадранте - тех, кто очень востребован для получения информации и вызывает энтузиазм среди своих коллег - в планирование разработки и внедрения, что имеет решающее значение для возвращения компании в офис. стратегия. Взаимодействуя с этими людьми таким образом, а затем прося их распространить информацию через свои сети, лидеры получают ценную информацию, а также избегают ослепления скрытых противников при переходе к гибридной работе.

Мотивация сотрудников к возвращению связана не столько с уговорами сверху вниз, сколько с поиском влиятельных лиц, которые могут вдохновить их коллегу на желание вернуться. Знание того, что люди, которых вы уважаете и которыми восхищаетесь, думают, что гибридная рабочая среда имеет ценность, во многом помогает людям перейти от позиции сопротивления к позиции ожидания возвращения на рабочее место, когда это действительно имеет значение.

Сетевой анализ предоставляет эффективные, основанные на данных средства для оптимизации стратегий возврата в офис за счет конфигураций совместной работы, которые обеспечивают преимущества в отношении инноваций, производительности и вовлеченности. В то время как многие компании и руководители сталкиваются с целым рядом проблем, связанных с гибридным планированием работы, такой подход помогает сотрудникам увидеть ценность личного сотрудничества и может быть положительной силой в формировании их отношения к возвращению в офис в гибридная рабочая среда. Зачем рисковать множеством негативных последствий, которые могут возникнуть из-за плохо продуманного подхода, когда данные о потребностях ваших сотрудников могут указать вам путь вперед в этом переходе?

Что значит Анализ организационных сетей для HR аналитики?

Перевод статьи What Can Organisational Network Analysis Do For HR Analytics? в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор статьи Hendrik Feddersen.
Перевод выполнила Наталия Черноног (профиль в LinkedIn). Начинающий People Analytic в IT компании, начала изучать аналитику недавно и интересуется полезными статьями по теме. Это третий перевод Натальи, см также

1. Анализ полезности обучения - шикарная статья про оценку эффективности обучения.
2. Какой % ответов на корпоративный опрос можно считать хорошим

Итак,

Что значит Анализ организационных сетей для HR аналитики?

Разве не прекрасно было бы узнать, кто действительно имеет влияние в вашей организации? Социальный капитал крайне важен для людей и организаций и начинает играть значимую роль в аналитике.
Что, если вы могли бы точно определить потенциальных высокорезультативных сотрудников на ранних этапах их карьеры? Изменило бы это подход вашей компании к развитию талантов?
Понятие Анализ организационных сетей (ONA) не ново, но является новым трендом в HR аналитике благодаря развитию технологий. ONA имеет множество положительных моментов для организации, существуют даже предположения, что играет решающую роль в достижении цифровой трансформации
Как ONA и HR аналитика работают вместе? Давайте рассмотрим подробнее:

Что такое Анализ организационных сетей (ONA)?

Анализ организационных сетей (ONA) – это научная методология визуализации и анализа формальных и неформальных отношений внутри организации. Это структурированный способ визуализировать как в вашей организации протекают потоки коммуникаций, как собирается информация и какие решения принимаются.

Делойт представляет прекрасное объяснение как это работает. Описание гласит, что в каждой организации есть узлы (люди), которые являются центральными каналами для информации. Она классифицирует различные типы «узлов» следующим образом:

• Центральный узел: кажется, что эти люди знают абсолютно всех. Центральные узлы распространяют большие объемы информации и быстро влияют на группы. Центральные узлы могут быть на каком угодно уровне в организационной иерархии и часто всем нравятся и глубоко вовлечены в новости компании и ее развитие.
• Посредник знаний: эти люди создают мосты между группами. Без посредников знаний процесс распространения идей и информации застопорится.
• Периферийные элементы: легко могут быть упущены из виду и отделены от остальной компании, периферийные элементы с высоким потенциалом могут составлять риски для организации. Уникальные Java разработчики, которые не обучают тонкостям программирования других, не только затормаживают прогресс проекта, но с легкостью могут применить свои уникальные знания в другом месте.
• Связи: связи это формальные и неформальные взаимоотношения между узлами. Установление оптимальных взаимоотношений между центральными узлами и посредниками знаний позволяет обеспечить беспрепятственное движение информации между и внутри групп.

Диаграмма ниже иллюстрирует пример разных узлов и того, как они могут быть структурированы:

Как минимум, ONA помогает организациям идентифицировать где сидит каждый из ее сотрудников и как обычно протекает информация. Цитируя Майкла Арена из GM, ONA предоставляет организациям «новую линзу, чтобы оценить как люди возникают в организации».

Почему Анализ Организационных сетей важен?

Много организаций уже не функционирует согласно традиционной иерархической структуре. По крайней мере, если и функционируют, то на бумаге, а не в реальности. Джеппе Вильстрап Хансгаард, Innovisor’s CEO сказал: «все организации имеют неформальные сети, помимо официальной структуры»
Это проиллюстрировано на диаграмме ниже, которая слева показывает организационную структуру, а справа ONA, которая показывает как в действительности происходят коммуникации.

Здесь вы увидите, что Главный вице президент находится больше на периферии коммуникации и обмена знаниями и, вероятно, является незадействованным ресурсом. Коул, менеджер среднего звена, является центральным узлом, коммуницирующим со всеми через разные группы. Также, вы сможете заметить, что Сен довольно обособлен, что означает потенциальный риск текучки и, возможно, потери для компании, особенно, если Сен обладает ценными навыками.

Организации продолжают меняться в сторону более гибкой структурной модели, ONA помогает нам понять как эти структуры работают. Она дает нам возможность испытать новую программу или применить улучшения там, где они необходимы. Например, организация на диаграмме могла бы искать лучшее применение Джонсу, как ресурсу.

В своей основе, ONA может помочь организации раскрыть свой потенциал для инноваций, эффективности и улучшить производительность. Также, она помогает установить, где компания может сработать лучше, например, как она может улучшить опыт сотрудника.

В целом, компании смотрят на ONA, как на возможность обрести конкурентное преимущество. Если вы используете свои ресурсы наиболее оптимально, вы способствуете налаженной коммуникации и создаете прекрасну рабочую среду. Также, вы создаете благоприятный климат для развития эффективности и успеха.

Greg Newman пишет, что ONA добавляет динамику «социального капитала» в типично статические данные «человеческого капитала», на которые традиционно опираются команды HR аналитики. Социальный капитал включает в себя связи и отношения, которые люди используют для выполнения своей работы, тогда как человеческий капитал относится к качествам и наборам навыков, которые они используют.

Социальный капитал играет большую роль в производительности команды, потому что рабочие места не зависят исключительно от навыков, необходимых для выполнения работы. Если бы вы проверили команду, производительность которой не соответствует своему потенциалу, вы, скорее всего, нашли бы, что они могут улучшить свой социальный капитал. Команды, в которых слишком строгая иерархия и блокирован поток информации, могут показывать более слабую производительность.

Где ONA пересекается с HR аналитикой? 

Говоря кратко, HR аналитика занята точным анализом данных, с помощью различных приложений, в то время, как ONA сам является одной из таких форм анализа данных. Ведущие аналитики во многих организациях высказывались, что их цель изучить ONA детальнее и внедрить ее в работе.

Откуда появляются данные? David Green проводит (ссылка на перевод в нашем блоге) сравнение «пассивного» с «активным» ONA, в которых или информация поступает прямо из отчетов людей (активный) или информацию получают из того, что люди делают (пассивный). Использование их комбинации помогает построить более точную схему.

Активный vs пассивный ONA
	Активный	Пассивный
Образец источника данных	Предоставленная информация, например, из опросников	Электронная почта, метаданные календаря и звонков, социальные медиа (внутренние/внешние), платформы сотрудничества, например, Slack, аксессуары и датчики, например, электронные ключи
Ключевые характеристики	-        Единовременно -        Может быть трудозатратно -        Количество ответивших критично -        Позволяет углубиться в определенную тему -        Понимание отношения сотрудников к теме	- В реальном времени и длительно - Масштабируемо - Приватность – главный аспект - Требует четкое объяснение «почему» и бонусы для сотрудников - Понимание того, что делают сотрудники

Роль HR аналитика использовать ONA для генерации идей и рекомендаций. Вот несколько примеров:

• Совмещение расписания сотрудника с данными ONA, чтобы помочь составить наиболее удобное расписание
• Определение обособленной информации и поиск путей улучшения информационного потока
• Нахождение опытных сотрудников, которые находятся на периферии и поиск способов их вовлечь
• Раннее распознавание высокопроизводительных сотрудников и поиск путей улучшения их развития
• Определение, кто является центральным узлом, чтобы связываться с ними, когда необходимо убедиться в успешности изменений, к примеру.

Конкретный пример: GM 

Майкл Арена, Главный директор по кадрам в GM, написал книгу о том, как GM «меняет способ своих изменений». В книге Адаптивное пространство он говорит о том, что он видит изменения скорее пошаговыми или динамичными, чем зацикленными на традиционных «универсальных» подходах.

GM использовали ONA для того, чтобы взорвать себя изнутри и стимулировать инновационную среду. Старомодные «сверху-вниз» структуры, которые до сих пор применяются многими большими компаниями, затормаживали инновации, вот почему потребовалась новая модель.

GM начали с анализа связей между сотрудниками. Это позволило им выявить кто будет хорошим кандидатом на объединение. Они хотели чтобы те, кто имеет наибольшее влияние на инновации и разработку продукции, работали вместе. Они создали среду, благоприятную для распространения идей, которая стала ивестна как «адаптивное пространство», точно, как в книге Арены.

Одна из вещей, которые делают этот подход особенным, это то, что он был инициирован HR. В большинстве традиционно структурированных компаний группировка для инноваций не будет входить в описание обязанностей HR. Как бы то ни было, использование ONA дало Арене и его команде уникальную возможность иметь на руках всю ценную информацию для создания команд.

После внедрения GM смог запустить несколько новых продуктов с большей гибкостью, чем по предыдущим моделям. Как говорит Арена, организационная адаптация социальна. Правильное объединение людей дает гораздо больше, чем следование традиционным процессам изменений.

Финальные мысли

Анализ орагнизационных сетей (ONA) существует уже около четверти века, но лишь новейшие технологии помогли ему выбраться в тренды в HR аналитике.

Это много значит для HR, потому что ONA открывает множество возможностей для практического применения. Речь идёт не только об определении потоков информации, но и о выявлении возможных высокопроизводительных сотрудников, определение путей улучшения опыта сотрудника и многом другом.

Я убежден, что этот тренд продолжит развиваться и станет необходимым навыком для практикующих HR аналитиков. 

__________________________________________________________

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

Как измерить сотрудничество. Практическое применение ONA

Примечание от Эдуарда Бабушкина: рекомендую продукты автора поста:
Услуга "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI"
Семинар Power BI для HR: анализируем и визуализируем, Москва 28-29 марта

Я пришла в мою текущую компанию пару лет назад и одним из первых вопросов ко мне был следующий - можно ли измерить сотрудничество среди работников компании? Именно измерить, чтобы потом сравнить. Чтобы выявить отсутствие сотрудничества там, где оно подразумевается, но его нет.
Я ответила - да, это возможно, но для этого надо научиться собирать и обрабатывать данные, новые для HR. Или найти эти данные в других подразделениях и научиться их использовать. Это данные о коммуникациях сотрудников внутри компании - их переписке, звонках, общении в мессенджерах. Тогда мой коллега сделал первичный анализ на тех данных, которые удалось собрать. Но это было, что называется toy-example, и к оценке настоящих коммуникаций мы шли еще долго.
Поиск возможности сбора данных о коммуникациях действительно убил кучу нервных клеток и занял много времени, но в результате у нас появились желанная информация о коммуникациях, которую мы начали использовать. Сразу скажу, мы анализировали только - кто, кому и когда обращался, содержание коммуникаций для нас остается тайной, которую мы не хотим постигать. Сейчас мы только в начале пути, и подозреваю, что остановимся не скоро. С некоторой натяжкой это можно назвать уже почти big data в HR 😋- огромные объемы, не всегда структурированы, постоянно меняются.
Как следует из заголовка, для анализа коммуникаций я использовала организационно-сетевой анализ. Для визуализации сети контактов и расчета базовых метрик использовала Power BI и R (эти инструменты и по отдельности сила 💪, а вместе - бомба).
На картинке ниже как это выглядит в моем исполнении на дашборде (тут это увы статично, в реальной жизни все интерактивно)

Первичная обработка данных оказалась самой простой в сравнении с тем, что мне когда-либо приходилось делать. Понятно, что дальше так просто не будет, но для расчета базовых метрик и визуализации сети взаимодействия сверх усилий не потребовалось.
Организационно-сетевой анализ (англ. Organizational Network Analysis или просто ONA) набирает обороты в наши дни, и особенно среди HR-аналитиков на западе. Как вы уже поняли, сам по себе, он позволяет круто проанализировать данные, но, увы, не собрать их из систем. Для этого топаем к нашим доблестным ИТ или безопасникам😅.
Все больше аналитиков где-то вне РФ включают результаты ONA в качестве предикторов в свои прогнозные модели, того же оттока персонала. И этому есть хорошее объяснение. Как правило, данные в наших "родных" информационных HR-системах относительно редко меняются, а хочется прогнозировать весьма нестабильные результаты. Как спрогнозировать вероятность увольнения, имея только данные о поле, возрасте, образовании, стаже, количестве повышений, сочетании полов с руководителем и прочим подобным? Можно расширить список данными об обучении, уровне оплаты труда, выполнении планов за последние 3/6/9 месяцев и т. д. и т.п., но точность моделей все равно остается не высокой.
Наши "классические" данные не учитывают реального взаимодействия между людьми, испытываемых ими нагрузок, а именно это чаще всего и является главным стимулом в принятии решений об увольнении или снижении эффективности. Мы еще не проводили подобный анализ, но этот пункт стоит одним из первых в нашем списке задач.

А пока то, что уже удалось получить:

1. Реальное сотрудничество можно измерить. Конечно, необходимо учесть много факторов, но это уже точно не космос :-) Можно, как в целом оценить взаимодействие, так и оценить частное взаимодействие между отдельно взятыми людьми, и даже в первом приближении понять, кто кого игнорирует:

2. Получилось оценить нагрузку на людей в части коммуникаций. Опять же, придется еще учесть много факторов, но в целом картина становится более прозрачной.
3. Получилось сравнить как ведут себя руководители со своими подчиненными. Это целая отдельная тема для исследования и в скором времени точно появится пост про взаимодействие руководителей с их (прямыми и не только) подчиненными. Кто-то контактирует со всеми без особых предпочтений, кто-то выбирает (или жизнь за них выбрала) отдельных сотрудников. Мне лично интересно посмотреть/проверить как контакты руководителя и сотрудника на испытательном сроке влияют на последнего.

4. Удалось посмотреть на карту коммуникаций самих сотрудников в разрезе с кем чаще они взаимодействуют. На западе аналитики сейчас пытаются пристроить ONA для идентификации HiPo. А почему нет? Ведь действительно, сотрудники с высоким потенциалом отличаются высокой энергичностью (много звонков и писем относительно других); они не боятся задавать вопросы (много контактов среди экспертов как внутри своего подразделения, так и вне его); они не боятся контактировать с руководителями всех уровней. :-).

На идентификацию HiPo я точно не замахиваюсь, но очень хочется проверить наличие взаимосвязи между годовой оценкой сотрудника и "картой" его контактов. И конечно, не забыть в этом анализе учесть взаимодействие сотрудника с руководителем))). Не уверенна, что это принесет практическое value кому-то, но для меня этот вопрос относится к серии "просто интересно узнать".
Сейчас я не приводила коды на R и/или способы построения дашбордов в Power BI. Скорее всего будут еще публикации по использованию ONA в компании, но уже по отдельным указанным ранее темам. Там и будет больше техники - как это сделать своими руками)

Удачи всем в сборе и анализе новых данных!

Влияние текучести кадров на опыт сотрудника (Employee Experience)

Перевод статьи The Impact of Turnover on Employee Experience  нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор Philip Arkcoll, это его первая статья, но он известен на западе и упоминался у нас в контексте Organisational Network Analytics
Перевод сделал Евгений Бондаренко, Директор Академии ДТЭК, тренер, people аналитик, автор бизнес книг, профили в фейсбук и в Линкедин.
Итак

Влияние текучести кадров на опыт сотрудника (Employee Experience)

Прим. переводчика: Опыт сотрудника (Employee Experience – EX) – это сумма всех впечатлений сотрудника от взаимодействия с его работодателем во всех областях и за все время такого взаимодействия.

В войне за таланты организации не могут быть успешными без проактивной стратегии удержания ключевых сотрудников. Недавно наш клиент спросил нас: «Заразна ли проблема нашей текучести?». Другими словами, потеря ключевого сотрудника повышает ли вероятность того, что его коллеги уйдут также? У них было предчувствие, что это вероятно правда, но у них не было данных чтобы подтвердить это. И если это так, то как они могут остановить этот процесс?

Сетевой анализ (Network analysis) эффективный инструмент с помощью которого можно ответить на этот вопрос. Путем построения сетей сотрудников, используя метаданные из общих цифровых источников, мы можем идентифицировать, какие связи между людьми являются самыми важными на работе. Объединяя эти данные с данными по текучести персонала, мы можем анализировать в долгосрочной перспективе результаты следующего ухода близкого коллеги.

После ухода сотрудника из команды, его ближайшие коллеги могут в 2-3 раза чаще покидать компанию.

Что мы нашли? Текучесть может быть весьма заразной. Мы определили, что увольнения сотрудников сильно сгруппированы в рамках кластеров коллег. Т.е. после ухода сотрудника из команды, его ближайшие коллеги могут в 2-3 раза чаще покидать компанию также. Роль личности и силы связей в команде также играет ключевую роль в этой динамике. Уход сотрудника, у которого есть много связей в коллективе, обычно более ощутим. Этот эффект еще сильнее в командах, где «плотность» связей выше.

Рисунок: Сетевой анализ показывающий кластеры текучести.

Почему текучесть заразительна?

Чтобы понять механизм цепной реакции, мы проинтервьюировали сотрудников клиента и обнаружили следующие находки (инсайты):

1. Наличие кого-нибудь возле тебя, кто покинул компанию – это ключевой момент в твоем опыте сотрудника. Это может влиять на то, как ты воспринимаешь свою команду, руководителя и организацию в целом. Если они не думали, что стоило бы остаться здесь, то почему ты должен остаться? Этот эффект усиливается если человек, который покинул компанию воспринимался как компетентный высокоэффективный сотрудник.
2. Потеря близкого друга на работе может убить сильное желание остаться в организации. Оставшийся коллега часто вынужден переформатировать свои социальные группы на работе. Работающие муж и жена вместе это яркий пример такого эффекта.
3. Прощание недовольного сотрудника оставляет токсичную атмосферу. Также влияние на моральный дух команды очевидно, даже месяцы спустя.
4. Корреляция & Причинность. Наличие кого-то, кто покидает компанию, может означать, что могут быть другие глубокие проблемы во взаимодействии в команде. Например, неопытный менеджер, пытающийся мотивировать и наладить работу команды. Этот распространенный фактор может привести к дополнительной текучести в том же кластере, если он будет проигнорирован.

Что вы можете сделать с этим?

Из нашего анализа понятно, что эффект цепной реакции при текучести сотрудников реальный. Учитывая этот факт, что может быть сделано, чтобы предотвратить его распространение? Вот несколько предположений, которые мы делаем для организаций, с которыми работаем.

1. Действуйте быстро. Когда какой-либо ключевой сотрудник уходит, крайне важно, чтобы организация имела план быстрого реагирования. Слишком долгое ожидание оставляет команду в зоне серьезного риска.
2. Проводите exit-интервью. Наличие хорошо отлаженного процесса exit-интервью — это ключевой момент. Он позволяет организациям быстро определить, а есть ли какие-либо другие проблемы здесь.
3. Вовлекайте прямых руководителей. Прямые руководители и другие лидеры компании, которые могут поддержать в этот момент, имеют большое влияние на способность команды оправиться после потери товарища по команде. Критически важно, чтобы они чувствовали свою вовлеченность и ответственность по принятию мер по исправлению положения.
4. Будьте открытыми. Важно открыто рассматривать любой уход с оставшимися членами команды. Если здесь есть более глубокие проблемы, обсуждение их и принятие мер по ним, это самый лучший способ не допустить их повторения.
5. Проактивно выявляйте проблемы. Мы работали с несколькими организациями чтобы заранее определять проблемы в опыте сотрудников. Принятие мер до того, как маленькие проблемы перерастут в большие проблемы, может значительно снизить риск текучести с самого начала.

Вывод

Данные говорят сами за себя: текучесть персонала может быть весьма заразной. Это еще одна причина почему организации должны работать проактивно, чтобы удерживать таланты, ориентируясь на опыт сотрудника. И когда текучесть имеет место быть, крайне важно чтобы руководители реагировали быстро для предотвращения дальнейшего распространения.

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в телеграмме и вконтакте

Что корпоративная переписка может сказать о вашей эффективности на работе?

Перевод статьи What Emails Reveal About Your Performance At Work в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Josh Bersin (по ссылке - все его статьи в нашем блоге), это самый переводимый автор нашего блога. Приведу только одну статью
Джош Берсин. Переворот рынка HR технологий: 10 топ трендов 2018
Перевод сделала Екатерина Заседателева, Старший специалист по C&B в международной компании. Профиль Екатерины в Линкедине. Екатерина также перевела статью
Рост Talent Intelligence: HR-аналитика набирает скорость
Итак,

Что корпоративная переписка может сказать о вашей эффективности на работе?

Мы все тратим уйму времени на коммуникацию с другими людьми и у каждого есть свои особенности. Некоторые отвечают молниеносно, другие ждут, когда появится свободное время. Кому-то необходим стимул со стороны, в то время как у остальных это не вызывает проблем.
О чём же это всё говорит? Влияет ли наш стиль поведения на эффективность на работе?
Ответ – “да”. Одна из крупнейших и успешных мировых компаний в сфере услуг для бизнеса Genpact (78,000 сотрудников приносят доход более $2.6 млрд.) осознает это. 
После проведенного анализа манеры коммуникации в компании, используя метаданные обмена сообщений (только данные о сообщениях, а не сами сообщения), компания Genpact  способна статистически доказать, что определенный тип общения напрямую влияет на бизнес-эффективность. Фактически, используя данные по взаимодействию сотрудников с помощью Deep Learning Model, компания может выявить звёзд с 74% точностью (предиктивная модель работает для сообщений в эл. почте, скайпе и корпоративном мессенджере Slack).
Таким образом, манера коммуникации оказывает сильное влияние на вашу эффективность. Что же именно мы выяснили?

Для информации: анализ организационных сетей (ONA) – что это?

ONA – это направление в аналитике, позволяющее консультантам распознавать отношения и взаимосвязи (“кто с кем общается”), с целью понимания того, как работает организация.  Инструментами ONA являются опросы, системы, отслеживающие email-трафик, и более сложные приложения, которые учитывают все способы связи (электронная почта, текстовые сообщения, обратная связь, разговоры).

Существуют сотни инструментов, способных сделать ONA-анализ, и консалтинговых фирм, как Deloitte, McKinsey и другие, которые в этом эксперты. Благодаря множеству продуктов, представленных на рынке сегодня (Microsoft Workplace Analytics, Trustsphere, Keencorp, Yva.ai и т.д.) вы можете сделать это самостоятельно.  Дисциплина изучалась на протяжении многих лет и большинство таких социальных сетей, как LinkedIn, Facebook, Twitter и New York Times проводят ONA c целью понимания, как схожие между собой группы общаются, группируются и выглядят относительно друг друга. 

Ниже результат анализа ONA по изучению влияния гендерного фактора на принятие решений. Как вы можете видеть, женщины менее вовлечены в принятие стратегический решений, но активно участвуют в обмене идеями и эмоциональной поддержке. (Вот так сюрприз!)

В корпоративном мире наблюдается сумасшедший рост ONA. По мере того, как организации становятся более плоскими, а работа между отделами всё более взаимосвязана, руководители стремятся внедрять инновации, хотят понимать то, как команды работают, уметь выявлять лидеров и находить пути для улучшения продаж, сервиса и производительности. 

Например, одна компания выяснила, что команды продаж, которые имеют более иерархичную структуру (руководство вовлечено во все сделки) – менее эффективны по сравнению с теми, кто наделен полномочиями. В результате, компания изменила структуру управления. 

Инструмент Microsoft “MyAnalytics” способен предоставить вам персональные рекомендации по продуктивности (например, вы проводите на встречах на 25% больше времени, чем ваши коллеги и т.д.). Это поможет использовать ваше время более эффективно. 

Другая компания рассказала мне, что их ONA-исследование показало, что у самых эффективных инженеров гораздо больше встреч и взаимосвязей, чем у других. Это привело к тому, что HR-команда переоборудовала здание для инженеров и перенесла столовую.  Это заставило инженеров больше ходить и встречаться с другими коллегами из компании. 

Поставщики ONA изучают возможности по использованию данных разными интересными способами. Один из них, Trustsphere, может продвинуться до способности определения уровня доверия (как много людей рекомендует или слушает данного человека), влияния (как быстро люди отвечают человеку), сотрудничества (как много трафика в рамках команды) и вовлеченности (как человек общается по сравнению с другими в компании). Перечисленные возможности анализа основаны на метаданных. Но если вы добавите настроение и тон писем, то эти продукты могут стать очень ценными системами восприятия того, как работает организация. 

Обратите внимание, нижеследующий анализ демонстрирует, как один из сотрудников адаптируется гораздо быстрее по сравнению с остальными, а другой – сильно отстает. 

Теперь давайте вернемся к теме анализа эл. почты. Что именно выяснила компания Genpact?   

Исследование компании Genpact 

Praful Tickoo, руководитель команды HR-аналитики в Genpact, в сотрудничестве с MIT исследовал манеру коммуникации 650 лучших руководителей в компании. Его результаты оказались поразительными: между манерой коммуникации и наивысшим уровнем эффективности сотрудника (для оценки эффективности и потенциала используется 9-box matrix) существует статистическая корреляция в 74%.  

Что именно они обнаружили? Самые эффективные руководители используют более простые слова при общении, они отвечают быстрее, и они общаются гораздо чаще. Другими словами, они вовлечены больше, более эффективны и ориентированы на действия.   

Каким образом Genpact провёл данное исследование? Компания использовала программу Condor от MIT, которая преобразует исходные данные в ONA-сигналы/знаки. Затем, с помощью программ машинного обучения с открытым исходным кодом (Python, Tensorflow и др.), они выявляли корреляции/взаимосвязи для создания предиктивной модели. Интересно, что различия между группой звёзд и остальными сотрудниками наблюдались по таким параметрам, как сеть, охват, ответная реакция и необходимость последующих действий. (Примечание: Genpact не анализировала текст сообщений, а только метаданные и манеру коммуникации).

Я спросил Praful, является ли это причиной или следствием? Другими словами, возможно, данное поведение связано с тем, что некоторые руководители - выше по уровню.  Он заверил меня, что все исследуемые находятся на одном уровне, таким образом выявленные характеристики действительно дифференцируют высокоэффективных руководителей. 

Как высокоэффективные руководители упрощают работу 

Многие из этих характеристик – логичны и их легко понять. В очень динамичных компаниях, подобных Genpact, высокоэффективные руководители должны выстраивать прочные взаимоотношения по всей компании. Чем больше у них взаимосвязей, тем выше их эффективность. (Множество исследований показывает, что ваши «связи» определяют ваш успех в большинстве компаний).

Они также обнаружили что высокоэффективные руководители используют более простые слова, их манера общения - более открытая и их сообщения охватывают большое количество людей. Другими словами, они более сфокусированы, влиятельны и уважаемы. 

Кроме того, команда Praful выявила, что высокоэффективные руководители реагируют быстрее. Они лучше управляют своим временем, поэтому они отвечают быстрее, что, в свою очередь, дает им большее влияние и организационное воздействие. И как вы могли ожидать, другие также отвечают им более оперативно, что свидетельствует о их влияние и репутации. 

Одним из других выводов этого исследования является то, что высокоэффективные руководители отправляют эл. сообщения с лаконичными и простыми заголовками (темой письма).  

Что?

Послушайте, упрощение заголовка письма может быть очень важно. На протяжении всей мой карьеры меня раздражало, когда люди пересылают сообщения с изначальной темой письма, к которому автоматически добавляется “FW” снова и снова. 

В моём случае, я приучил себя к удалению первоначального заголовка письма и созданию нового, который точно говорил получателю, что именно я хочу донести. Оказывается, данный подход (который я разработал в Deloitte) является хорошим правилом высокоэффективных руководителей. Делайте свои сообщения проще и точно давайте понять, что вы хотите от других. Это, в свою очередь, приведет к более быстрой реакции и ответу на ваше сообщение. (Обратите внимание, исследование Genpact явно не говорит о том, что длина заголовка является драйвером.)  

Краткий и простой заголовок не только разъясняет вашу позицию, указание или рекомендацию, но и экономит время людей.  

Данные ONA точно предсказывают риск увольнения  

Второе проведенное исследование Genpact выявило признаки, которые могут предсказать нежелательный уход сотрудника. Praful изучил добровольную текучесть персонала, используя инструменты ONA и обнаружил, что они могут предсказать уход сотрудника за 6 мес. до события. 

Каким образом? Как показывают многие мои исследования: уход из компании – это обычно следствие чувства неудовлетворенности на протяжении многих месяцев (иногда и лет). Следовательно, сотрудники демонстрируют данные признаки заблаговременно. 

В анализе компании Genpact, сотрудники, покинувшие компанию, были значительно меньше вовлечены в коммуникации за 6 мес. до увольнения. И благодаря проведенному статистическому анализу, команда Praful осознала, что может улавливать данные сигналы за много месяцев до ухода сотрудника. 

Этот вывод указывает на важный момент удержания сотрудников, который я обнаружил за эти годы. Редко, когда человек покидает компанию по одной конкретной причине. Очень часто это серия факторов/«последних капель», которые подталкивают к увольнению. 

Как компания Genpact и другие могут использовать эти данные

Данные ONA могут быть использованы для воспитания высокоэффективных сотрудников, выявления будущих руководителей и предотвращения увольнений за счет бесед с людьми задолго до того, как они уйдут. И такая работа окупается: если даже данный анализ предотвратит потерю только одного руководителя высшего звена в Genpact, то это с легкостью окупит себя. И такие поставщики, как Trustsphere, Keencorp и Microsoft облегчают задачу. 

В современных компаниях с высоким уровнем взаимосвязей, умение устанавливать отношения и общаться - часто являются главными навыками для успеха. Инструменты ONA, которые много лет был не востребованы, сейчас приобретают всё большее значении и дают HR новые важные идеи и понимание того, как действительно улучшить эффективность работы в организации.

Что это означает для вас?

1. Уделите время тому, чтобы сделать ваши эл. сообщения проще и понятнее, не тратьте чужое время.
2. При возможности общайтесь быстро и кратко, это улучшает производительность других.
3. Обозначайте тему письма, чтобы люди могли понимать содержание и быстро просматривать ваши письма.
4. Выстраивайте отношения с другими людьми и общайтесь, как можно чаще.
5. Информируйте других о важных вещах, это улучшает вашу репутацию. 

Всё это может показаться незначительным, но данные ясно говорят, что это важно. В современном мире нескончаемых сообщений и электронной почты мы все можем научиться тому, как быть более эффективными. 

__________________________________________________________

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

Использование Организационного Сетевого Анализа для измерения влияния развития лидерства

Перевод статьи Using Organizational Network Analytics (ONA) to measure the impactof Leadership Development Грега Ньюмана (Greg Newman) - продакт менеджера в TrustSphere, которая специализируется на ONA и является признанным лидером на международном рынке Relationship Analytics.

Перевод выполнил Максим Сорокин, руководитель проектов в HR.

Как мы можем применить организационную сетевую аналитику (ONA) в нашей организации?

Организационная сетевая аналитика (ONA) является одной из самых быстроразвивающихся тенденций в области HR-аналитики, и многие просят привести конкретные примеры того, как она может применяться в их организации.

В TrustSphere мы работали с целым рядом продвинутых организаций, которые применяют сетевую аналитику для поддержки таких процессов, как идентификация HiPo (сотрудники с высоким потенциалом), разнообразие(команд) и включение(вовлеченность), расширение сотрудничества и создание высокоэффективных команд. Но для этого блога я сосредоточусь на самой горячей теме - развитие лидерства.

Этот блог объясняет, как наша технология ONA использовалась для измерения социального капитала участников(исследования) на международном уровне FMCG-компании в рамках программы развития лидерства.

Данные ONA были предоставлены участникам (и координаторами курса) через конкретные отзывы об их способности влиять на внутренние и внешние взаимодействия (коммуникации) для повышения производительности и эффективности команд.

Технология и подход TrustSphere к ONA позволяют организациям извлекать и анализировать ранее скрытые данные о социальном капитале. В FMCG-компании мы представили эти идеи в виде «легко усвояемых» отчетов, которые участники смогли применить для улучшения своей работы и развития руководства (лидерства).

Измерение развития лидерства (руководства) для компании из списка Fortune 100

Компания TrustSphere была привлечена международным управленческим консалтингом для предоставления (им) технологии ONA для измерения влияния программы развития лидерства (руководителя) для одной из крупнейших мировых компаний типа FMCG.

С помощью извлечения и обработки метаданных из корпоративных коммуникационных систем, таких как электронная почта, обмен (быстрыми) сообщениями и телефонной связи, революционная пассивная технология ONA от TrustSphere позволяет нашим клиентам постоянно измерять внутренние и внешние отношения сотрудников на рабочем месте.

Этот пассивный процесс сбора данных не требует никаких исследований, никаких онлайн форм или опросников. Из названия понятно, что данные собираются «пассивно», т.е. они уже существуют в системах, которые автоматически собирают данные (дата, время и лицо, которому или от кого отправляется электронное письмо, сообщение или звонок). Путем анализа в сети непрерывно и в режиме реального времени наши клиенты могут увидеть текущие взаимодействия сотрудников на рабочем месте и их изменения с течением времени. Для этого проекта мы замерили базовую сеть контактов руководителя в начале программы, а после этого каждые 2 месяца измеряли изменения в течении шести месяцев тестирования программы.