Буккроссинг как бизнес модель управления талантами

Во время отпуска в своем сродном городе увидел вот такое сооружение: будочка с книгами внутри. Проходил несколько раз мимо и часто видел там людей. Книги можно брать и оставлять свои.
Это то, что называется термином - буккроссинг.
Я уже писал о буккроссинге:

• Буккроссинг - инструмент организации неформального обучения
• Какие книги отражают корпоративную культуру вашей компании?

В практике HR я, к сожалению, немного слышал о практике буккроссинга:

• несколько HR рассказывали, что у них принято меняться книгами, ведут свои hr корпоративные библиотеки;
• на одной hr выставке услышали мою идею и организовали пространство обмена книгами.

Вместе с тем, я думаю, что буккроссинг - очень интересный, важный инструмент формирования пространства обучения, формирования культуры обучения в компании. Помимо пользы от собственно чтения книг хочу подкинуть вам еще идею буккроссинга как бизнес модели:
Буккроссинг может использоваться как форма соорганизации талантов (напомню, что я помимо темы аналитики развивал и развиваю тему управления талантами в стиле agile). Если кратко, то базовая идея такой организации - в создании связь по горизонтали, и в этих связях таланты порождают новые идеи, мысли. Талант HR-а в этом смысле заключается в умении найти точки пересечения талантов и организовать встречу талантов в этих точках.
В компании Google (если верить Салливану) в корпоративном кафе даже очередь специально создают, чтобы таланты стояли и от нечего делать знакомились и продуцировали совместное. В этом смысле буккроссинг как раз потрясающе простой и интересный способ места встречи талантов: сами книги могут способствовать генерации бизнес идей.
Добавьте к этому корпоративный портал: взял книгу, напиши обязательный отзыв на портале. Для новичков такая публикация может служить карьерным лифтингом в компании (см. Талант: опыт реализации проекта).
HR отдел при этом несет минимальные трудозатраты:

• вести учет книг, 
• выдачу, 
• вести список книг на портале.... 
• сбор отзывов на портале, 
• фасилитация обсуждений, 
• что еще? добавьте

И если у вас есть опыт работы с книгами - поделитесь!

Материалы вебинара Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)

Провел вчера вебинар по теме Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели). В основе вебинара - выступление на конференции журнала Штат 1-2 июля 2014.
Выкладываю запись вебинара и презентацию

Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели) from Эдуард Бабушкин

Что пользовательский браузер говорит о кандидате для аналитики рекрутера

Сначала отвечу на предыдущий пост Как социальные сети можно использовать в аналитике для рекрутеров
Статистические критерии говорят о значимости различий в стаже работников, пользующихся разными социальными сетями. Однако, если в уравнение добавить переменную год рождения, то различия пропадают. Т.е. мы можем констатировать, что влияние социальных сетей на текучесть происходит опосредованно - через возраст. И нам этот факт приносит мало радости: мы не можем на основе любимой сети кандидата предсказывать его стаж.
Про браузер
Тема давняя, сама гипотеза берется из изысканий Evolv. Ключевые факторы удержания и текучести персонала
Цитата

Использование Chrome или Firefox, пользование 3-4 социальными сетями является мощным предиктором для следующих показателей, они:

• чаще задерживаются на работе;
• имеют меньше пропусков работы;
• строже придерживаются регламентов работы компании;
• более готовы к технологическим инновациям.

Я уже провел исследование по браузерам с т.з. предсказания, чаще ли задерживаются на работе, см. Можно ли предсказать готовность работать сверхурочно на основе браузера, которым пользуется кандидат
Сегодня покажу, как связан стаж работы и пользовательский браузер. Оговорюсь только, что данных у нас мало, поэтому выдаю то, что есть: не буду рассказывать всю цепочку анализа, скажу только, что я всех пользователей поделил на две категории:

1. пользователей Google Chrome
2. пользователей всех остальных браузеров.

Для анализа использовал непараметрическую регрессионную модель, показываю коэффициенты регрессии сразу с переменной "год рождения"

Т.е. если объяснять на пальцах, то значимость коэффициента переменной "браузер" вместе с переменной "год рождения" говорит, что браузер имеет собственные показатели связи со стажем (в отличие от примера с социальными сетями, где включение в уравнение сразу года рождения и социальной сети нивелирует значимость переменной "социальная сеть").
Данный показатель говорит, что у пользователей браузера Google Chrome риск уволиться из компании на 20 % выше, чем у пользователей других браузеров.
И диаграмма дожития

Как социальные сети можно использовать в аналитике для рекрутеров

Цели поста: хочу показать еще один инструмент анализа, задать задачку.
На диаграмме ниже - еще один результат нашего исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала (по ссылке - сам опрос. И если вы не участвовали, то без всякой надежды в голосе прошу поучаствовать).
На диаграмме ниже представлена функция дожития

Расшифровка диаграммы:
по оси Х - стаж сотрудников в месяцах,
по оси Y - % сотрудников доработавших до того или иного порога. Линии обозначают предпочтения сотрудников по тем или иным социальным сетям (вопрос звучал так: В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность).
Т.е., например, до рубежа в 50 месяцев работы в компании дорабатывают порядка 20 % любителей сети в Контакте, в то время как любителей Одноклассников (od - Одноклассники, 0 обозначает ответ, при котором респондент ответил, что ни в какой сети не проявляет активность) на этом пороге еще 50 % удерживается.
Вопрос простой: чего не хватает для анализа этой диаграммы?
Ну или по другому: вместе с какими другими данными нужно смотреть на эти данные?

Создать аналитику для рекрутеров

Ко мне часто обращаются с запросом: создайте аналитику для рекрутеров.
Мне это до некоторого времени казалось непонятным: основания для создания такой рекрутерской аналитики совершенно очевидны, чего здесь долго думать (мне это казалось еще во времена написания поста Фантазии руководителя отдела подбора персонала)? Оказывается, все не так просто. Рекрутеры часто не понимают, как создается аналитика для себя любимых
В данном посте я кратко изложу эти основания.
Аналитика для рекрутеров представляет из себя глобально файл формата excel, в котором в строках - работники компании и кандидаты (в т.ч. не трудоустроенные в компании), а в колонках - несколько обязательных колонок и еще больше поле для фантазии.
К обязательным колонкам относятся:

• дата трудоустройства
• дата увольнения
• показатели эффективности работника

Остальное - гипотезы о влиянии на эти показатели. Задачи создания аналитики для рекрутеров:: подбирать эффективных и тех, кто будет максимально лоялен компании (под лояльностью я понимаю склонность работать максимально долго). Этими двумя параметрами и нужно управлять. Остальное - от лукавого.
Управление этими параметрами (или создание аналитики для рекрутеров) сводится к сбору информации, анализу и использованию при подборе.
Технология проста:

• понимаете, какую информацию собираете 
• понимаете, как ее оцифровать
• понимаете, как будете собирать (в файлах excel, через портал - веб формы и т.п.)
• далее анализ, интерпретации, выводы, красивые графики для руководства.

Все. Не понимаете сами - приглашаете консультанта, он вам создаст аналитику для рекрутеров. Но лучше, если вы сами придете к пониманию

Кто более лоялен работодателю: мужчины или женщины

В комментах к теме Какое поколение более лояльно работодателю мне задали вопрос

Эдвард, подскажите, пожалуйста, какой состав муж/жен по выборке, особенно там, где "горб". Спасибо.

Отвечаю (кликайте на картинку, чтобы увеличить)

При таких данных мы можем утверждать, что гендер не влияет на текучесть персонала / лояльность персонала
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)   28.610      1.224  23.378   2e-16
полМ          -3.597      2.811  -1.279    0.202
оно же в виде регрессии

И вроде бы все ок, но я решил отрезать хвост и убрал из рассмотрения все респондентов старше 1978 года рождения. У нас в этой выборке осталось 224 женщины и 49 мужчин. И тут сюрприз ждет

Источники трафика (каналы привлечения) кандидатов на Западе в 2013 году

Кто немного в теме или следит за моим блогом, знает, что такое CareerXroads.
Так давайте возрадуемся: они выпустили новый - самый свежий - отчет по источникам трафика (каналам привлечения) кандидатов.

Source of Hire 2014 (2013 Hires) from CareerXroads

12 слайд самый интересный.
Выводы:

1. рефералы теряют свою долю (от чего бы, а??? ведь так тему муссируют)
2. Job sites падают (это логично)
3. появился новый канал привлечения - Pipeline
4. социальные сети исчезли как канал привлечения, а Линкедин ушел в канал привлечения - Job sites
5. Карьерные порталы остались в тренде

ну и там еще много интересного....
например, добавили пункт "Как собираете информацию об источниках трафика от кандидатов" - с т.з. Больших данных это принципиально новый и интересный пункт.
Ну и посмотрите на каналы привлечения (источники трафика в России
Динамика источников подбора персонала (каналов привлечения) в России 2007-2013

Об использовании браузера в управлении текучестью персонала

Даю краткие выжимки исследования взаимосвязи между пользовательским браузером работника и текучестью персонала. Опять наше исследование (Ключевые факторы удержания и текучести персонала - проголосуйте ради более валидных результатов!)
Ранее я уже показывал результаты использования браузера: см. Можно ли предсказать готовность работать сверхурочно на основе браузера, которым пользуется кандидат. Этот пост вызвал скандальную реакцию: меня ругали, надо мной смеялись, обвиняли в бреде)))
Поэтому я не делаю никаких выводов, а просто показываю результаты.

Бизнес вводная

Цель всех моих манипуляций - научиться управлять текучестью. Как - я уже описывал многократно в предыдущих постах, поэтому не буду тратить время.

Результаты

357 респондентов. Все уволились по собственному желанию.
Взаимосвязь между стажем и браузерами продемонстрировали Explorer и Яндекс.Браузер, но если первый оказался связан опосредованно через возраст (так называемый эффект медиации). Ну т.е. говоря по простому, по русски, Explorer пользуются люди более возрастного поколения, они, понятное дело, работают дольше в компании хотя бы в силу своего возраста.
С Яндекс.Браузер ситуация другая. Даю последовательно два результата регрессионных уравнений (даю из excel - только потому, что результат проще копировать)

Регрессионное уравнение с одним фактором - Яндекс браузером

Множественный R	0,207927
R-квадрат	0,043234
Нормированный R-квадрат	0,040539
Стандартная ошибка	20,97512
Наблюдения	357
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	7057,553	7057,553	16,04151	7,55E-05
Остаток	355	156184,2	439,9556
Итого	356	163241,8
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%
Y-пересечение	26,08387	1,191307	21,89518	7,37E-68	23,74097	28,42678	23,74097
Яндекс.Браузер	13,15017	3,283286	4,005186	7,55E-05	6,693034	19,60731	6,693034

Регрессионное уравнение с двумя фактороми - Яндекс браузером и годом рождения (возрастом)

Множественный R	0,29834
R-квадрат	0,089007
Нормированный R-квадрат	0,08386
Стандартная ошибка	20,49612
Наблюдения	357
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	14529,59	7264,797	17,29339	6,83E-08
Остаток	354	148712,2	420,091
Итого	356	163241,8
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%
Y-пересечение	1270,467	295,0594	4,3058	2,16E-05	690,1771	1850,757
Яндекс.Браузер	10,6194	3,263943	3,25355	0,001249	4,200246	17,03856
гр	-0,62768	0,148831	-4,21743	3,14E-05	-0,92039	-0,33498

Интерпретация

Значимость фактора Яндекс браузер в паре с возрастом говорит, что он является самостоятельным фактором, а не опосредствующим возраст.

Диаграмма

Кликните по диаграмме, чтобы увеличить масштаб.
На диаграмме: ось X - год рождения, ось Y - стаж в месяцах. Зеленые точки и зеленая линия - показатели пользователей Яндекс браузером, Красные и красная - всех остальных.
Не очень хорошо заметно, но для выборки пользователей Яндекс браузером корреляция между годом рождения и стажем не значима. И показатель по стажу пользователей Яндекс браузера значимо выше пользователей остальных браузеров.

Выводы

Здесь я лучше помолчу и с удовольствием послушаю ваши интерпретации полученных результатов.
Я бы задал только один вопрос: нам фактор "Яндекс.браузер" дал 4, 3 % объясненной дисперсии. Много это или мало?

Какое поколение более лояльно работодателю

Еще один интересный результат нашего исследования (см. Ключевые факторы удержания и текучести персонала - поучаствуйте, если еще не успели это сделать).
Даю график (кликните, чтобы увеличить картинку)

357 респондентов, все - уволившиеся по собственному желанию. По оси X - год рождения, по оси Y -  стаж работы на последнем месте работы в месяцах. Линия получена усреднением значений по году со сглаживанием (т.е. считается также значение соседних годов - какое количество соседей, не знаю((( - нет времени уточнять). Точка - это работник с показателем года рождения и стажа.
Заметно, что в районе начала 80-х есть горб, который говорит, что люди этого возраста работают в компаниях дольше. По логике линия тренда должна быть прямой вниз слева направо. Однако выделяется этот горб.
Вопрос: как можно интерпретировать эти данные?

Управление талантами от германского кайзера (исторический кейс)

Все знают Бисмарка, менее знаком публике Мольтке, почти не знаком Роон. А кто помнит

императора во время, когда эта троица по сути управляла Германией?

Вильгельм первый принял Пруссию, когда она была лишь одним из немецких государств, причем доминантом была Австрия. А ушел из жизни, оставив Германию сверхдержавой, которая кардинально изменила геополитическую ситуацию.

За время правления Германия провела три победоносные войны:

1. С Данией в союзе с Австрией

2. С Австрией типа из Даниии же (прикиньте, как австрияки лоханулись, помогая пруссакам завоевывать Шлезвиг и Гольштейн)

3. С Францией

Так вот, Вильгельм первый был потрясающим управленцем: он собрал эту троицу и смог ими управлять. Все трое были с разными характерами (Бисмарк был полное г..о как человек, очень сложный и импульсивный), но все трое были талантами.

1. Альбрехт фон Роон провел военные реформы, позволившие немцем победить в войнах;
2. Мольтке – создатель германского генерального штаба (думаю, этого уже достаточно для характеристики личности. Кроме того, я писал уже о нем, см. Почему Мольтке нет в списке классиков менеджмента? и Генеральный штаб как учебный центр (или еще раз о культуре обучения));
3. Отто фон Бисмарк – а здесь можно ничего не писать, поскольку Бисмарк у всех, кто учил историю в советской школе, ассоциируется с подъемом Германии в 19-м веке.

Вильгельм первый был вроде бы совсем и не заметен на фоне этой троицы, но не забывайте, что он таки оставался верховной властью в Германии, несмотря на наличие парламента. И он сам выбрал этих людей, и он ими управлял. Так, как управляют талантами (см. 8 ошибок в управлении талантами)

И его роль в становлении империи не меньше, чем у упомянутых Бисмарка, Мольтке, Роона. 

Про кризис 2008-2009

Интересный результат нашего исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала
Показываю связь двух вопросов:

1. В каком году было увольнение
2. Кто инициатор увольнения (работник или работодатель)

Таблица №1 Соотношение уволенных по собственной инициативе / по инициативе работодателя

	Вы	Работодатель
2008	80%	20%
2009	60%	40%
2010	59%	41%
2011	78%	23%
2012	77%	23%
2013	75%	25%
2014	81%	19%
Общий итог	77%	23%

Диаграмма № 1 Соотношение уволенных по собственной инициативе / по инициативе работодателя

Получается, что работодатели увольняли работников и в 2010 теми же темпами, что и в 2009.

Забудьте про резюме: Большие Данные определяют решение рекрутера

Еще одна  статья из серии Больших Данных Forget the CV, data decide careers. Рекомендую, в первую очередь, тем, кто хотел бы управлять текучестью персонала на основе Больших данных. Пишите мне, если Вас заинтересовало, как это работает (edvb()yandex.ru). Или приходите на семинар Аналитика для HR

Забудьте про резюме: Большие Данные определяют решение рекрутера

«Я больше не смотрю в резюме кандидата, чтобы понять, приглашать его на интервью или нет», говорит Teri Morse, который управляет рекрутингом более 30 000 кандидатов в год для компании Xerox Services. Вместо резюме, рекрутеры его команды анализируют данные с тем, чтобы принять решения по кандидатам.

Аналитика для HR, Москва, 03-04 июля

Провел очередной семинар Аналитика для HR в Москве 03-04 июля. Семинар очень плотный для двух дней. Аналитики могут оценить, если скажу, что я даю в т.ч. эффекты модерации и медиации в регрессии.
Причем, группа была неравномерной, но сильной. Задавали вопросы, на которые с ходу не ответишь.
По прежнему стою перед дилеммой: как показать, что аналитика это не набор готовых шаблонов, а инструмент для самостоятельного анализа....
Тем не менее, жизнь вынуждает пойти на то, что создать семинар про готовые решения в аналитике, поэтому планирую создавать первый семинар из этой серии про управление текучестью персоналом.
Приглашаю на свои следующие семинары по аналитике
Алматы 2-3 сентября
Москва, 18-19 сентября
Санкт - Петербург 3-4 октября
Екатеринбург 9-10 октября
Киев открытая дата
Новосибирск 21-22 ноября