"Заказчик всегда интересуется, что же скрывается «под капотом» модели..." интервью с Владимиром Смагиным

Вводная: я познакомился с Владимиром Смагиным в 2016 году, когда сам работал в Сбербанке. И тогда спецы в Сбербанке только-только подходили к предиктивной аналитике в HR. Интервью, к сожалению, не позволяет раскрыть все нюансы, но поверьте, проделана не просто огромная техническая, но и организационная работа - был переформатирован менеджмент. И это заслуга Владимира. Далее слово ему самому.

Владимир, давайте для начала познакомимся. Расскажите о себе нашей аудитории: какова Ваша должность и функционал в Сбербанке 

Добрый день, Эдуард. Прежде всего хочу сказать Вам спасибо за возможность рассказать о достижениях команды Сбербанка аудитории Ваших подписчиков.
В Сбербанке я занимаю должность Директора проектов, но, по большому счету, эта информация читателю ни о чем не скажет. А вот функционал, да. В группе Сбербанк я работаю уже более 6ти лет, 3 из которых в самом Сбербанке. На данный момент, я являюсь CDO (Chief Data Officer) блока HR: отвечаю за качество, доступность и поставку всех HR данных по Банку. А также являюсь основным проектным менеджером по предиктивной аналитике. Т.е. по сути веду весь тракт данных от момента ввода в корневые HR системы до встраивания результата моделирования в процессы Банка.

Прежде чем выходить на предиктивное моделирование, данные должны быть собраны, агрегированы, очищены. Это глобальная задача с учетом того, что часто данные ведутся в разных системах, ведутся не всегда корректно. Как вы решали эту задачу?

Эдуард, полностью с вами согласен, что это глобальная задача и очень серьезный вызов для нас. 250 000 сотрудников Банка, территориальное распределение по всем субъектам РФ, до 50%  текучесть персонала (на массовых позициях), внутренние и регуляторные особенности – все это вносит свою порцию сложностей в и, без того, проблемную область работы с данными.
Наши основные системы HR  - это SAP HCM и Success Factors. Из этих систем данные сливаются в SAP Business Warehouse, откуда потом попадают в основное хранилище данных - Teradata. Там данные обогащаются из других внутренних источников (знания о клиенте, данные о производительности сотрудников, случаях фрода, о времени входа в системы банка и т.д.).
На каждом из узлов данные подвергаются проверкам:

• В  SAP HCM еженедельно проверяются все важные данные. Отчет о проблемах направляется ответственным лицам для устранения выявленных проблем. Качество исходных данных напрямую привязано к денежной мотивации ответственных сотрудников;
• В SF, BW данные проверяются на уровне постпроверок, также с нотификацией ответственных;
• В Teradata данные поступают через ряд преднастроенных проверок. Если какие-то из проверок не пройдены – данные в промышленный контур не идут.  

Общий объем HR Data Lake (хранилища, где работают все Data Engineers and DataScientists по HR)  составляет 5 терабайт. При этом мы дополнительно используем ресурсы общебанковской Фабрики данных, где объемы на порядки выше.
 Все проверки и стабильность поступления данных мы отслеживаем в системе мониторинга. Там же встроен мониторинг корректности работы ролевой модели данных (необходимо чтобы доступ к данным получали только те, кому это действительно нужно и можно согласно их должностных обязанностей).

Итак, и вот данные готовы, а какие задачи удалось решить в области предиктивной аналитики?

Мы стараемся расширить покрытие моделями прогнозирования всего HR-цикла.

1. Пока что основные успехи у нас в удержании массовых специальностей: консультантов, менеджеров по продажам в структурных подразделениях Банка, DSA, операторов колл-центра. 
2. Однако, в 2018 году нам удалось построить модель отбора на позицию менеджера по продажам. Результат: модель осуществляет на 30% больше успешных назначений, чем руководители.
3. Также в прошлом году успешно внедрили модель подбора кандидатов на должность Консультант через Сбербанк-онлайн. Модель выбирает среди наших клиентов кого бы заинтересовало предложение о трудоустройстве на эту позицию.

Поделитесь самым вкусным: какие алгоритмы использовали, какова точность модели (-ей?)?

Эдуард, я бы конечно хотел рассказать что-нибудь интересное про глубокое обучение или хотя бы леса деревьев, но увы все намного прозаичнее.
Поскольку мы все-таки про людей, то заказчик всегда интересуется что же скрывается «под капотом» модели, какие атрибуты сработали, как именно они сработали. Поэтому основное требование к модели, помимо точности, - это прозрачность ее работы. Соответственно, мы используем один из самых популярных алгоритмов в MachineLearning – Логистическая регрессия.
40% Gini – это гигиенический минимум по работе с моделью (мера Джини - вероятность, что объект или в нашем случае кандидат будет спрогнозирован верно - прим. Э.Б.). При этом модель отбора на Менеджеров по продажам у нас получилась в 68% Gini, а прогноз подбора Java разработчиков – 75%.

Не пробовали считать ROI (return on investments) от внедрения модели? 

Финансово-экономическое обоснование (ФЭО) – это обязательный пререквизит по работе с моделями. Перед стартом проекта по построению модели, мы вместе с заказчиком формируем предварительное ФЭО. Если сэкономить\дополнительно заработать за счет этой модели у Банка не получается, то, как минимум, у модели будет низкий приоритет. После разработки модели мы проводим пилот ее применения и уже на нем оценивается реальное ФЭО от модели.
Немного цифр:

• Удержание Менеджеров по продажам – 54,3 млн в год
• Удержание Консультантов –  25,4 млн в год
• Отбор на Менеджеров по продажам – 77,6 млн в год.

Каковы дальнейшие планы? Какие задачи планируете решать?
Этот год мы завершаем тираж моделей оттока по массовым должностям и переходим к работе с удержанием не массовых должностей Банка.
В первую очередь, это конечно ИТ специалисты, без которых в Банке сейчас не обходится ни один проект или регулярная деятельность.
С учетом нашего успешного опыта по модели отбора на менеджеров по продажам, в этом году будем тиражировать этот подход на другие массовые должности.
Также в планах переход на работу с внешними кандидатами и повышение качества подбора с помощью предиктивной аналитики.

Какая команда у Вас работает над этими задачами? Как распределены роли и задачи?

У нас распределенная команда: внутри блока у нас сосредоточена экспертиза по работе с данными и основные  ресурсы Data Engineers сидят у нас. При этом DataScientist находятся в Розничном блоке и банковском офисе CDS, где собрана основная экспертиза по моделированию.
Схема, в которой мы работаем следующая:

• Есть бизнес команда, которая занимается разработкой моделей (1 DE, 2 DE)
• Команда обслуживания HR Data Lake (2 DE);
• Операционное управление и внедрение в промышленный контур (в этой роли я).

Как видите, для таких масштабных задач команда не большая. Максимально эффективное использование ресурсов команды, автоматизация процессов и фокус на приоритетных задачах для Банка позволяют достигать высоких результатов.

Владимир, спасибо огромное за интервью!

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в телеграмме и вконтакте

Тренды в найме талантов 2019: не ведитесь на Хайп

Перевод статьи 2019 Talent Trends: Don't Believe the Hype в рамках нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор статьи Matt Charney, он впервые в нашем блоге.
Перевод выполнила Марина Канаева (по ссылке профиль в фейсбуке), менеджер по оценке и развитию персонала в российском агрохолдинге Агропромкомплектация. Это третий перевод Марины в нашем блоге, см. также

1. Предстоящая эволюция найма и развития талантов
2. Измерение рентабельности инвестиций в обучение (ROI) - сложно, но не невозможно

Итак,

Тренды в найме талантов 2019: не ведитесь на Хайп 

Даже при том, что выгребная яма, которой является контент-маркетинг, постоянно извергает сточные воды, сообщения о тенденциях выделяются как особенно вредные. И, тем не менее, с наступлением следующего года был предсказуемый ежегодный поток бессмысленных материалов о том, что будет в 2019 году.

Большинство из этих постов предсказывают кардинальные перемены (преимущественно нагнетающие страх), но правда в том, что 2019 год будет во многом похож на 2018 год и в значительной степени прошедшее десятилетие, если быть честными.

В отрасли, где Taleo, SAP и Workday господствуют на большей части рынка, не похоже на то, что мы в одночасье перейдем от посредственных ERP-систем* к виртуальной реальности.

Медленные темпы изменений в рекрутинге утешительны, предсказуемы, и даже когда мы гадаем на кофейной гуще и притворяемся, что говорим о технологиях, мы знаем, что год будет хорошим, если в это время в следующем году мы все еще будем сами наняты и будем заниматься наймом полным ходом.

Новички в блокчейне

Отступление: это малораспространенный тренд, указывающий на то, что уменьшение роста рабочих мест, затянувшееся приостановка работы правительства и глобальные торговые войны могут оказать такое же влияние на найм, как блокчейн.

Вы много услышите об этом в этом году. По сути, это означает, что вместо централизации информации способом, которая позволит управлять ею, данные вместо этого децентрализованы и постоянно накапливаются.

Децентрализация и демократизация управления данными, очевидно, находятся в полном противоречии со всем состоянием отрасли HR-технологий, которая в значительной степени активно консолидируется за закрытыми платформами (, рынками). Итак, это мило.

Перебор с искусственным интеллектом: остановите это безумие

Вы также многое услышите об искусственном интеллекте (ИИ). Вы многое слышали об ИИ так же и в прошлом году. И в позапрошлом. Но, с тех пор как Кен Дженингсон проиграл роботу, продемонстрированному IBM в телевизионной викторине "Рискуй!" (амер. Jeopardy!)**, ИИ постоянно не оправдывал созданную вокруг него шумиху.  

Несмотря на то, что сегодня в HR есть несколько хороших технологий машинного обучения и технологий NLP (использование ИИ для распознавания естественного языка, представленного в виде речи или текста), правда в том, что если основным коммерческим достоинством компании является искусственный интеллект, вы действительно глупы, если это не вызовет немедленного красного флага.

Здравый смысл все еще побеждает ИИ, и здравый смысл ясно показывает, что эта тенденция в большей степени определяется маркетингом, чем реальной когнитивной технологией, если такая вещь вообще существует.

Опыт кандидата - это не тренд

Другая вещь, по которой, похоже, есть некоторый консенсус, заключается в том, что опыт кандидатов важнее, чем когда-либо прежде, и что компании, которые не рассматривают дотошно своих кандидатов, в конечном итоге потеряют талант, необходимый для успеха.

Пара вещей здесь. Опыт кандидата всегда был важен. Если у вас в процессе подбора есть кто-то, кто является квалифицированным, заинтересованным и подходящим под требования, и, если есть хоть какая-то надежда, что нанимающий менеджер считает так же, удостовериться в том, что у них есть определенный успешный опыт, - огромная часть, которую подразумевает подбор персонала.

Дело в том, что кандидаты всегда имеют успешный опыт. И по юридическому определению кандидаты официально активны в процессе найма; то есть, чтобы быть кандидатом, соискатель должен все еще рассматриваться на вакансию. Соискатели, с другой стороны, не являются кандидатами.

И учитывая тот факт, что примерно 9 из 10 соискателей не соответствуют минимальным требованиям к квалификации (что неудивительно, поскольку аналогичное число признается, что они фактически не читали описание должности перед подачей заявления), это означает, что куча людей, которым мы должны были выкатить красную дорожку, с самого начала не являются кандидатами.

По правде говоря, если вы тратите свое время на поиски работы, для которой у вас недостаточно квалификации, это круто; но почему следует ожидать, что рекрутер будет тратить на вас больше времени, чем нужно для того, чтобы дисквалифицировать вас с гонки - вопрос, на который нет логического ответа.

Таким образом, вместо того, чтобы беспокоиться об опыте работы кандидатов, стоит приложить двойные усилия в создании персонализированного, удерживающего и вдохновляющего опыта для претендентов, которые с наибольшей вероятностью будут наняты. Получение кандидата от процесса найма и к принятию им предложения о работе намного важнее, чем сказать «спасибо, но не надо» какому-то случайному соискателю, который не заслуживает благодарности за слепое обращение на каждую вакансию.

Глубокий вдох.

Просто наймите

Тогда о каких тенденциях следует беспокоиться в 2019 году? Есть только одна вещь, которая имеет значение в этом году при наборе персонала: закрыть запросы и при этом осчастливить  как новых сотрудников, так и нанимающих руководителей. Сделайте это, и вам не нужно беспокоиться о том, что нового есть сейчас и что будет дальше.

Вы уже делаете то, что работает, и это важнее, чем любая тенденция, технология или инструмент. Много удачных наймов в 2019 году (и позже).

______________

Примечания

** Jeopardy! - "Рискуй!" американская телевизионная игра-викторина (российский аналог - "Своя игра"). Кен Дженингсон является одним из рекордсменов викторины - он не проигрывал на протяжении 74 выпусков передачи, в 2011 году свою 75 игру проиграл роботу Watson.

*ERP (Enterprise Resource Planning = планирование ресурсов предприятия) - это класс систем для управления производством, трудовыми ресурсами, финансами и активами, ориентированных на оптимизацию ресурсов предприятия.

__________________________________________________________

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

Окупаемость инвестиций (ROI) в вовлечённость персонала и корпоративную культуру

Перевод статьи The ROI of employee engagement and culture в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор Jason McPherson, Chief Scientist, Culture Amp
Перевод сделала Татьяна Борисова, Learning and Development специалист производственной компании, профиль в Линкедине. Татьяна готова присоединиться к вашим HR проектам в качестве волонтера или фрилансера (!).
Итак,

Окупаемость инвестиций (ROI) в вовлечённость персонала и корпоративную культуру

Джейсон Макферсон
Главный научный сотрудник, Culture Amp

В Culture Amp мы стремимся помочь компаниям сформировать основополагающие принципы их корпоративной культуры, которая начиналась бы с сотрудника. Мы ставим перед собой амбициозные цели, но для нас также
важно то, как мы их достигаем. Мы видим ценность в том, чтобы чувствовать себя хорошо там, где мы работаем.

Однако иногда нас спрашивают, существует ли доказанная связь между развитой корпоративной культурой и высокими показателями бизнеса.
Получают ли компании возврат инвестиций, когда дело доходит до вовлеченности сотрудников?

Ранее мы показали связь между высокой вовлеченностью и развитой корпоративной культурой в статьях Glassdoor scores и  retention rates. Это важные и хорошо подтвержденные результаты, которые мы неоднократно прослеживали на протяжении многих лет. Мы хотели расширить эти выводы до, возможно, еще более ощутимых финансовых результатов и результатов операционной деятельности.

Взаимосвязь ежегодного роста цен на акции и вовлеченности

В 2017 году Culture Amp собрала отзывы сотрудников из более чем 1000 компаний. Среди них мы выделили более 70 компаний, результаты опроса в которых были опубликованы. Исследование касалось вовлеченности персонала в течение 2017 г. Затем мы сравнили рост цен на их акции с 1 января 2017 года по 31 декабря 2017 года.

На приведенной ниже диаграмме показаны три ключевых результата, связывающих мероприятия, проведенные Culture Amp с более высоким ростом цен на акции:

1. Более высокий уровень вовлеченности был связан с ростом цен на акции на 24,5% по сравнению с более низким уровнем вовлеченности.
2. Более высокое доверие к продукту (вера в продукт и услуги, предоставляемые компанией) привело к росту цены акций на 33% по сравнению с более низким уровнем доверия к продукту.
3. Совокупный эффект вовлеченности и веры в продукт был еще сильнее. Более высокий уровень вовлеченности и доверия к продукту был связан с ростом цен на акции на 51%.

Важно отметить, что более 50% компаний, включенных в исследование в США, имеющих наибольшие изменения по показателям «Вовлеченность» и «Вера в продукт» получили вдвое больше, чем индекс Доу Джонса (~25% в 2017).

Связывая эти показатели (т. е. ответы сотрудников и цены на акции за один и тот же год) можно сделать вывод, что успешность компании мы можем измерить просто изучив то, как люди относятся к текущей деятельности своей компании.

Больше всего нам было интересно узнать, будет ли обратная связь сотрудников о компании в 2017 году связана с ростом цен на акции в 2018 году. Важно отметить, что мы хотели увидеть, был ли эффект больше, чем просто использование роста цены акций в 2017 году для прогнозирования роста с начала 2018 года.

По всем показателям 2017 года слева направо мы видим растущий разрыв между ростом цен на акции с начала года и выше.

Здесь можно сделать четыре ключевых вывода:

1. Разделив компании на группы роста цен на акции с более высокой и более низкой ценой по 2017 году, мы видим относительно небольшую разницу (7,3%) в росте с начала года в 2018 году.
2. Повышение вовлеченности в 2017 году было связано с ростом цен на акции на 16,5% с начала 2018 года.
3. Повышение веры в продукт в 2017 году было связано с ростом цен на акции на 21,7% с начала 2018 года.
4. Совокупный эффект в 2017 году от «Вовлеченности» и «Веры в продукт» был еще сильнее. Более высокий уровень вовлеченности и доверия к продукту был связан с ростом с начала года на 27,9%.

Можно предположить, что у компаний с более высокими показателями в краткосрочной перспективе будут более счастливые сотрудники.

Также эти данные свидетельствуют о том, что восприятие сотрудников является сильным опережающим индикатором будущих результатов. Являются ли они причиной этого, или просто опережающими индикаторами, или какой-то их комбинацией, - следующий наиболее интересный вопрос. Я и команда Culture Amp с нетерпением ждем решения этой проблемы в коллаборации с нашим сообществом и клиентами.

Где ударить молотком?

Анализ полезности обучения

В продолжение самых популярных материалов прошлого года. Эта статья «выстрелила» неожиданно для меня. Видимо, в крови HR сидит вирус под название оценка эффективности обучения. Мы только-только стали излечиваться от болезни под названием модель киркпатрика, но рецидивы остаются.
Если про статью одной фразой, то чувак применил Т-тест и размер эффекта Коена на группе обучаемых. На психфаке это едва ли не первое, что изучают. Хотя не, Т-тест парный, это «значительно» сложнее.
Конечно, проблема не в инструменте. Помните главный анекдот из NLP (еще нейро лингвистического программирования, а не natural language processing):

1. за удар молоточком 0, 5$, 
2. за знание куда ударить – 999,5$

Я бы еще добавил: за умение донести менеджменту важность всего вот этого вот – 9 999, 5$. Это только в мифах HR бизнес говорит на языке цифр.
Так вот, важен не столько инструмент. Возвращаясь к вчерашней теме бейсбола: в фильме Человек, который изменил все нагоняют страстей вокруг анализа, хотя по факту там вся аналитика могла быть построена в excel – линейная регрессия. ВСЕ!
Вы думаете, Билли Бин сильно переживает, что его аналитик не построил нейронные сетки?
Вопрос, следовательно, в неумении (нашем) увидеть задачу. И умении отпихнуть эту задачу. Когда я сделал аналогичный статье топика анализ по эффективности обучения, мой руководитель сказал, что это чушь, что он и так по глазо-двигательным реакциям можем определить эффект от обучения.
Еще мне кажется, что на простом Хи квадрат можно построить пол-аналитики в компании. Но менеджменту не нужен ваш Хи-квадрат. Менеджменту нужны красивые картинки. Вот вы нарисовали воронку кандидатов, а то, что основная задача – выявлять протечки и засоры мало кто понимает. HR очень наивен, если думает, что по картинке найдет места протечек.
И у меня нет ответа, как донести ценность простых инструментов до бизнеса и HR
Вот такие «позитивные» мысли на выходные

Стоит ли внедрять ПО с искусственным интеллектом в системы оплаты труда?

Перевод статьи Should You Incorporate AI Software into Your Payroll Systems? в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Ethan Schrieberg
Перевод сделала Арлашкина Ольга (профили в социальных сетях:  LinkedIn, Facebook, Вконтакте), кандидат социологических наук, HR консультант, разработчик и преподаватель курсов высшего и дополнительного образования для специалистов по управлению персоналом. Автор более 20 публикаций (статьи, учебные пособия) по менеджменту, социологии, управлению человеческими ресурсами. В HR-профессии с 2001 года. Это третий перевод Ольги в нашем блоге. См. также

1. Вовлеченность персонала 3.0: Humu запускает Nudge Engine («инструмент подталкивания»)
2. Джош Берзин переосмысливает лидерство
3. Использование анализа текстов сотрудников для достижения бизнес-результатов

Итак,

Стоит ли внедрять ПО с искусственным интеллектом в системы оплаты труда?

Итан Шрайберг
Четверг, 20 декабря 2018

На всякий случай, если вы пропустили заголовок: пришло ли время внедрять программное обеспечение с искусственным интеллектом (далее – ИИ, прим. переводчика) в вашу систему оплаты труда? Краткий ответ - да, конечно.

В самом деле, создается впечатление, что ИИ давно объявлен ключевой технологией, которая революционизирует все аспекты мира работы, во всех отраслях, в каждом подразделении. Однако, в HR-сфере революция несколько замедлилась.

И всё же, в конце концов, HR должны вступить в долгожданную эпоху технологической эволюции, так как долгожданное цунами новых технологий и инструментов вот-вот накроет рынок - и ИИ будет на его волне.

В частности, ИИ поможет службам персонала автоматизировать многие трудоемкие и повторяющиеся процессы, которые традиционно выполнялись вручную.

Соответствующие разработки уже трансформируют множество функций управления персоналом, таких как повышение квалификации, обучение и удержание персонала, и такое же организационное влияние может проявиться в отношении расчетов по заработной плате.

Новые инструменты управления персоналом, основанные на искусственном интеллекте, собирают и анализируют большие данные способами, которые до недавнего времени были просто невозможны, предлагая новые захватывающие решения многих традиционных задач, стоящих перед отделами труда и заработной платы.

И как раз вовремя. Рассмотрим отчет Deloitte за 2014 год (PDF файл), в котором перечислены наиболее острые проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по расчету заработной платы. Как указано в отчете, четверть респондентов, участвовавших в опросе, согласились, что решения по оплате труда в их компаниях были плохо интегрированы и неэффективно задокументированы. Между тем, около 30% HR-специалистов заявили, что они все еще в процессе определения и модификации подходов к управлению заработной платой и трудом.

Разделение функций оплаты труда и управления персоналом

Кадровые службы столкнулись с трудностями, потому что управление оплатой труда, как правило, отделено от других HR-функций. Конечно, на бумаге платежная ведомость, кажется, в целом вписывается в HR-функцию. Тем не менее, сложные и тонкие вопросы соответствия усложняют интеграцию до такой степени, что легче не брать на себя оплату труда, а, следовательно, проблемы ее изоляции.

Следовательно, управление оплатой труда исторически было оставлено за пределами развития технологий, меняющих правила игры. Между тем, новые инструменты на базе ИИ обещают консолидировать и обновлять инфраструктуру систем оплату труда и HR-инфраструктуру, позволяя HR-отделам тратить меньше времени на выполнение повседневных задач и вместо этого сосредоточиться на критически важных, ориентированных на человека HR-операциях, таких как привлечение новых сотрудников и удержание персонала, в конечном итоге способствуя повышению прибыли.

Объединение этих традиционно разрозненных функций управления персоналом означает, что теперь ими можно управлять и осуществлять их через единый интерфейс, уменьшая количество сотрудников служб управления персоналом и уменьшая человеческие ошибки при расчете заработной платы и выполнении HR-операций.

На рынок выходят целые новые сервисы, такие как IBM Talent & Transformation, которые обещают помочь предприятиям гармонизировать технологию ИИ с процессами управления персоналом.

Интерактивность

Как известно любому специалисту по заработной плате, значительная часть дня может быть потрачена на ответы работников. Используйте "чат-ботов" на основе машинного обучения. Эти роботы могут использоваться в качестве первой инстанции для обращений работников, нуждающихся в помощи.

Работающие с поддержкой искусственного интеллекта чат-боты программируются с интерактивными диалоговыми возможностями, предлагая полезную релевантную информацию и ресурсы, которые могут помочь работникам, и передавая более сложные случаи коллегам-людям.

ИИ также может повысить интерактивность, отслеживая разговоры между работниками и представителями кадровых служб, выявляя шаблоны, которые можно использовать на будущее для разработки новых предварительно программируемых ответов.

Налоги и здравоохранение

То, что программы ИИ могут автоматизировать налоговые и страховые выплаты в рамках начисления заработной платы, очень важно. Как правило, этот аспект начисления заработной платы является сложным, требующим углубленной отраслевой экспертизы для обеспечения соответствия нормативным актам и правильной классификации информации.

ИИ может избавить человека или целый отдел от необходимости делать это самостоятельно. Вместо этого можно в значительной степени автоматизировать разделение сотрудников на группы, определение категорий налогообложения, точный расчет оплаты труда каждого сотрудника или его страховых взносов - фактически, все, что связано с расходами по расчету заработной платы.

А если учесть, насколько сложной становится среда налогообложения и удержания страховых взносов, то это приведет к значительной экономии времени и затрат.

Соответствие законодательству

Соблюдение требований закона может быть проблемой для расчета заработной платы, особенно с учетом постоянно меняющейся нормативной среды.

Внедрите ИИ, который может обрабатывать огромные массивы данных о заработной плате для выявления соответствия соответствующим нормативным требованиям. Кроме того, автоматизированная природа ИИ устраняет человеческие ошибки, сокращая ресурсы и время, требуемые в целом для обеспечения процессов контроля соответствия нормативным требованиям.

Об авторе:

Итан Штейнберг 

Итан из VitalBriefing - британский специалист по контенту, пишущий, редактирующий и создающий контент в различных форматах в новостях (печатных, цифровых и телевизионных), СМИ, корпоративных коммуникациях, маркетинге и HR. Имея опыт работы с внутренними и внешними коммуникациями и производством контента для различных компаний, занимающихся мультимедиа и бизнес-аналитикой, он охватывает ряд стратегических бизнес-тем в сфере HR и маркетинга, таких как ИТ-карьера и обучение, виртуальная реальность и дополненная реальность в контексте бизнеса.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Статьи по hr-аналитике на английском 30

Уже 30 выпуск, да.
Предыдущий, 29-й выпуск, статей на английском по HR-аналитике вы найдете по ссылке Статьи по hr-аналитике на английском 29 (по ссылкам можно перейти до самой первой статьи).
И даже если вы не владеете английским языком, рекомендую почитать анонсы статей, это позволит держаться вам в курсе трендов аналитики.
Если вы хотели бы перевести статью, пишите edvb()yandex.ru

Итак,

1. Scientists determine four personality types based on new data - это заявка на новый конструкт личностных качеств. Вместо Big5. Было бы здорово, если психолог взялся переводить. "Researchers have sifted through data from more than 1.5 million questionnaire respondents and found at least four distinct clusters of personality types exist: average, reserved, self-centered and role model." (взято в перевод)
2. What You Can Learn from Your Employee Networks - и еще одна статья об организационно-сетевом анализе - ONA - в статье несколько интересных находок.  
3. Women won’t ask a man for more pay – but they will ask a woman - небольшая, но интересная статья про гендерные особенности поведения в переговорах по поводу зарплаты. (взято в перевод)
4. How Are New Technologies Affecting Hiring At EA? - рекрутер из компании Electronic Arts делится опытом новых технологий рекрутинга. Мне статья показалась интересной. (взято в перевод) 
5. People Analytics at Bosch - Erik van Vulpen взял интервью с командой People Analytics в компании Bosch 
6. Latest Trends in Employee Mood Measurement - Tom Haak уже писал статью на эту тему, она была очень популярна в свое время - Тренды в оценке настроений сотрудников и исследовании вовлеченности (взято в перевод) 
7. Fixing the Flawed Approach to Diversity - эта статья слишком большая для перевода. Оставляю себе почитать. Статья про разнообразие. В этой сфере сейчас очень много нелепостей, статья кажется про то, как это исправить.
8. How do you measure the Customer Experience of HR? - Customer Experience - один из популярных трендов последнего времени. Статья про измерение Customer Experience 
9. 100+ Conferences to attend in 2019 on people analytics, the future of work and data-driven HR - статья тоже не для перевода, а для ознакомления. И правда, там много конференций. Две из них - в Москве

__________________________________________________________

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

People Analytics не так сложна, как вы думаете - Nielsen доказывает, почему

Перевод заметки "People Analytics Isn’t as Hard as You Think—Nielsen Proves Why"  журналиста Кинана Штайнера, основанной на выступлении команды Nielsen на LinkedIn Talent Connect 2016 с темой  “People Analytics: Breaking Myths with Agility and Passion”. Кроме, собственно, инсайтов, полученных командой Nielsen, статья, на мой взгляд, затрагивает тему "искусства маленьких шагов" в HR-аналитике - нет необходимости сразу браться за глобальные проекты: возьмите доступные данные, постройте простую модель, вдохновенно доведите выводы, поучаствуйте во внедрении, оцените результат - убедитесь, что простые вещи тоже могут быть полезными. 

В 2015 году лидер одной из крупнейших компаний холдинга Nielsen обратился к одному из HR-руководителей компании с важным вопросом: знаете ли вы, почему люди покидают мою команду? “Текучесть очень высокая - что-то происходит. Я чувствую это, я вижу, что теряю своих сотрудников”, сказал он Пиюшу Матуру, руководителю новой корпоративной программы “People analytics”. 

В то же самое время, Матур и его команда пытались положить в основу этой проблемы точные данные, после того как выяснили, что рост текучести персонала охватил всю компанию. Они намеревались построить базовую модель, чтобы понять причины этого явления. 

Ирония заключалась в том, что несмотря на известность Nielsen как эксперта в области Big Data, до 2015 года она не ставила себе задачу по анализу поведения своих собственных сотрудников. И результаты всего несколько ключевых инициатив, которыми Матур и технолог Nielsen Дуг Шагам поделились на конференции Talent Connect 2016 - оказались впечатляющими. 

В течение нескольких месяцев у команды получилось выявить ключевые драйверы добровольной убыли персонала. С тех пор Nielsen сократила прискорбную текучесть сотрудников почти вполовину - что сохранило компании миллионы долларов. 

Для HR и команд по поиску талантов, которые хотят начать свою собственную программу по развитию people analytics, Матур и Шагам предлагают простую дорожную карту. Познакомьтесь с их рекомендациями. 

Сосредоточьтесь на том, что действительно важно для вашего бизнеса

Размышляя о том, какие данные вы хотите получить, легко запутаться. Матур и Шагам столкнулись с такой дилеммой, осмысливая, должны ли они провести сетевой анализ и выявить авторитеты в компании, или построить крутой дэшборд с множеством интересных метрик. 

Но вскоре они пришли к принципу, который станет ключевым в их практике: “Если вы не отвечаете на критически важный вопрос бизнеса - это не то, чем стоит заниматься,” говорит Шагам. 

Их главной целью стало предотвращение текучести. Прежде всего, пришлось найти относительно простую модель для её измерения и прогнозирования; после чего зашла речь о внедрении программ по устранению оттока; и наконец, они оценили последствия воздействия и убедительно представили результаты руководству. 

Процесс построения модели проще, чем вы думаете - и не требует подсчета каждой копеечки. Оценивая финансовые последствия оттока персонала, Шагам говорит: “Мы хотим получить качественную приблизительную оценку масштаба. Что-то, что могло бы вызвать интерес. То, что покажет: это действительно важно, это значимо”. 

Они использовали следующую формулу: 

Вместо того, чтобы полгода выявлять идеальные данные, чтобы предсказать потенциальный отток персонала, Nielsen построили модель с двадцатью простыми пунктами данных о сотрудниках, таких как возраст, пол, стаж работы и рейтинг менеджера. Со временем они усовершенствовали модель, включив в нее такие параметры, как время в пути и участие в программах по КСО (корпоративной социальной ответственности).

Результатами построения модели следующие инсайты, которые разрушили мифы о профилактике оттока персонала из Nielsen: 

1. Первый год самый важный. Если сотрудники еще не доработали до первой годовой оценки эффективности, вероятность их увольнения многократно выше. 

2. Пол и этническая принадлежность не оказывают большого влияния на срок работы сотрудника, что противоречило изначальной гипотезе и явилось особым поводом для гордости. 

3. По словам Шагама, хотя повышение в должности способствует закреплению сотрудника, аналогичным - “довольно значительным” - образом действует и продвижение по горизонтали. 

Преобразуйте инсайты в действие 

HR-специалисты часто грешат тем, что после доведения выводов до других департаментов говорят “на этом наша часть завершена”, признается Матур. Но он довольно скоро осознал, что выводы бесполезны без действия. 

“Нам пришлось продолжить этот путь, оказаться вовлеченными в реализацию...И было необходимо измерить результаты”, добавляет Матур. Его команда помогла запустить несколько программ по снижению уровня текучести. После выявления признаков сотрудников с наиболее высокой вероятностью увольнения, лидеры компании наладили коммуникации с работниками, показывающими высокий риск ухода. Результат? 40% из этой группы были переведены на новые должности. 

Nielsen также инициировали программу “Золотой год”, которая детально отслеживает первый год сотрудника, наиболее опасное для потенциального увольнения время, и “Готов к ротации”, группу, стимулирующую работников искать новые роли в Nielsen, c тех пор, как команда Матура выяснила, что горизонтальные передвижения повышают шанс закрепления сотрудника в компании на 48%. 

Команда занимается также несколькими другими аналитическими проектами. Один направлен на повышение доли женщин на лидерских ролях в компании с текущих 34% до 50%. Другой - Стратегическое Кадровое Планирование, призван обеспечить Nielsen сотрудниками с ключевыми навыками, необходимыми для работы сегодня и завтра. Еще один проект анализирует, нанимают ли они выпускников “правильных” университетов и какие колледжи успешно выпускают талантливых в определенных бизнес-сферах кандидатов. 

То, что вам действительно нужно - это увлеченность, не деньги 

В Nielsen более 40 тысяч сотрудников, и Матур - единственный отвечающий за People Analytics. В условиях конкурентной борьбы за время и ресурсы он нашел экономичные пути заставить это все работать. Вначале он опросил других сотрудников нескольких компаний Nielsen, хотят ли они «усовершенствовать свои аналитические навыки», таким образом образовалась группу из 12 сотрудников, страстно желающих руководить проектами в своих отделах. Через год группа выросла до 67 человек, пришедших не только из HR, но и экономических, IT, торговых, административных подразделений. 

Расскажите убедительную историю, чтобы вовлечь руководителей 

Наконец, чтобы выстроить результативную программу People Analytics. вам придется рассказать воодушевляющую историю вашим боссам. “Передача этой информации максимально просто, определенной аудитории, и предоставление доступа к данным очень, очень полезно при доведении этого сообщения”, говорит Шагам. 

Матур рекомендует найти аллегорию. Ему нравится метафора о сапожнике. Когда его команда начала свой аналитический путь, “мы действительно почувствовали себя как сапожники без сапог”. 

Nielsen был занят анализом для многих клиентов, но не для себя. Конечно, сейчас его данные демонстрируют успех проектов, включая рост горизонтальных перемещений на 80% в первой половине 2016 года. Но он видит гораздо больший потенциал в работе своей команды. “Теперь. у нас есть сапоги, но в них все еще есть дырки”, говорит Матур, “но мы думаем, мы довольно скоро заполним эти пробелы. и разрушим гораздо больше мифов, чем мы можем себе представить”.

Оценка процесса и результата глазами аналитика

В соцсетях вызвало бурное обсуждения статья Дэниел Канеман: «Оценивайте процесс, а не результат!»

Количество версий, как надо на самом деле оценивать, зашкаливало, я попробую высказать свой взгляд, что стоит за словами Канемана. Цитата:

«Когда не получилось продать товар, даже если вы каждый день часами сидели за столом, обзванивая клиентов, трудно поверить, что вас похлопают по спине — или повысят в должности. Результаты имеют значение.»
«Качество решений не определяет результат, — отметил Канеман в выступлении на ВБФ. — Можно принять очень хорошее решение и получить плохой результат, потому что не повезло. А можно принять плохое решение и получить хороший результат, если повезет».
Поэтому, когда менеджеры поощряют результаты, игнорируя усилия, «очень часто это будет наказанием за невезение и вознаграждением за удачу».

На диаграмме я изобразил модель оценки за усилия. Это простое уравнение линейной регрессии

1. Ось Y – это результат
2. Ось X – усилия
3. Цвет точек – «повезло» / «не повезло».

«Повезло» / «не повезло» - фактор уравнения, который также влияет на результат, как и усилия. Вместе эти две переменные дают результат.

Но почему работник должен быть поощряем или не поощряем за фактор, на который он сам никак не влияет?

У меня был в практике случай, когда мы считали связь психологических свойств руководителя и продаж точки. Была выявлена связь между интеллектом и продажами. Круто. Но также мы выявили связь между продажами и удаленностью точки от метро. Удаленность от метро – независимый фактор. И два одинаковых руководителя будут иметь разные результаты в разных точках.

Точно также я в свое время выстраивал систему адаптации в банке: после найма работников отправляли на стажировку в филиалы. Я включил в уравнение регрессии переменную «филиал», поскольку в каждом филиале был свой руководитель и отношение к испытуемым. И в плохие филиалы я посылал хороших кандидатов, а в хорошие – плохих, тренируя модель на «сдаст экзамен по результатам испытательного срока / не сдаст». И это было, безусловно, несправедливо по отношению к хороших кандидатам, но зато я снизил уровень текучести по результатам испытательного срока.

__________________________________________________________
мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Аналитика Талантов как конкурентное преимущество

Перевод статьи Competing on Talent Analytics  нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Автор статьи - Thomas H. Davenport, мы давали его книгу в блоге О чем говорят

цифры. Как понимать и использовать данные
Перевод сделал Евгений Бондаренко, Директор Академии ДТЭК, тренер, people аналитик, автор бизнес книг, профили в фейсбук и в Линкедин. Это четвертый перевод Евгения, см. также

1. 10 вдохновляющих HR трендов на 2019 год
2. 5 причин почему HR-аналитика не должна находиться в HR-функции
3. Влияние текучести кадров на опыт сотрудника (Employee Experience)

Итак

Аналитика Талантов как конкурентное преимущество

Вы думаете, что знаете, как можно получить все самое лучшее от ваших сотрудников? Или вы действительно знаете? Как инвестиции в ваших сотрудников влияют на их производительность? Кто ваши самые результативные сотрудники? Как вы можете вдохновить и замотивировать других сотрудников на успех?
Передовые компании все чаще применяют более изощрённые методы для анализа данных о сотрудниках для усиления своих конкурентных преимуществ. Google, Best Buy, Sysco и другие начинают точно понимать, как обеспечить самую высокую производительность, вовлеченность и удержание лучших сотрудников, и как потом тиражировать их успех. Если вы хотите большей эффективности от ваших лучших сотрудников – которые, возможно, являются вашим важнейшим и самым дорогим активом – вам лучше отдать предпочтение аналитическому подходу нежели вашему внутреннему чутью.
Harrah’s Entertainment хорошо известна своей аналитикой по выбору клиентов с наибольшим потенциалом роста прибыли и определением ценообразования и выбором возможных промоушн акций для разных сегментов (см. “Competing on Analytics,”HBR January 2006). Harrah’s расширил данный подход и для принятия решений по людям, используя выводы, полученные в ходе анализа данных, чтобы расставить правильных сотрудников на правильные позиции, а также создавая модели, которые рассчитывают оптимальное количество персонала необходимое для взаимодействия с клиентами на передовой и на других участках работы с клиентами. Сегодня компания использует аналитику чтобы самой нести ответственность за все важные моменты, которые много значат для ее персонала, понимая, что более счастливые и более здоровые сотрудники создают более лояльных гостей и клиентов.
Например, Harrah’s использовала метрики чтобы замерять эффект её программ по улучшению здоровья и благополучия на вовлеченность сотрудников и на финансовые показатели. Количество профилактических визитов в их собственную клинику увеличилось тем самым снизив затраты на лечение на миллионы долларов за последние 12 месяцев. И именно потому, что Harrah’s понимает связь между вовлеченностью её сотрудников и валовым доходом, это позволяет ей оценивать такие программы в соответствии с их вкладом в доход компании.
Вот несколько пунктов о том, как другие организации используют аналитику, чтобы лучше управлять их человеческим капиталом:

• Почти каждая компания, которую мы изучили, говорит, что оценивает вовлеченность сотрудников, но только некоторые из них – включая Starbucks, Limited Brands, and Best Buy – могут точно определить ценность увеличения вовлеченности на 0.1% среди сотрудников в конкретном магазине. Например, в Best Buy эта ценность составляет больше чем $100 000 в годовом доходе конкретного магазина.
• Многие компании отдают предпочтение кандидатам с отличными академическими успехами, которые закончили престижные бизнес-школы – но AT&T и Google установили путем количественного анализа, что способность брать на себя инициативу является куда более лучшим предиктором высокой результативности в работе.
• Текучесть персонала может быть меньшей проблемой, если руководители видят, что она надвигается. Sprint определил факторы, которые наилучшим образом предсказывают, какие сотрудники покинут компанию в относительно короткие сроки. (Подсказка: Не ожидайте долгого пребывания на должности от того, кто не подписался на пенсионную программу)
• Профессиональные спортивные команды, с их чрезмерными расходами на таланты, являются ведущими пользователями аналитики. Чтобы защитить свои инвестиции, футбольная команда AC Milan создала свое собственное подразделение биомедицинских исследований. Опираясь на обширные данные (60 000 строк) по каждому игроку, это подразделение помогает команде оценить здоровье и фитнес-подготовку игрока и помогает принять решения по контрактам.

Чем вызван этот сдвиг в сторону аналитики? Безусловно, компании хотят сегодня больше получать от их талантов. Вот почему некоторые из них заново создают весь спектр практик работы с людьми: Netflix отказался от традиционного подхода в вопросах политики отсутствия сотрудников на рабочем месте, а главный офис Best Buy отказывается от стандартного графика работы. Аналитика убирает все догадки из новых подходов к управлению. Кроме того, огромнейшие наборы данных («цифровой след») из систем управления сотрудниками и из социальных сетей сейчас доступны для анализа. Компания, которая занимается связями с общественностью Ketchum, например, проанализировала личные связи в её лондонском офисе, чтобы узнать насколько легко информация распространялась среди команд. Cognizant, американская компания, которая оказывает профессиональные услуги с большим количество сотрудников в Индии, проанализировала вклад социальных сетей и особенно блогов. Было установлено, что блогеры были более вовлечены и удовлетворены, чем другие и показывали результат в среднем на 10% лучше.
В нашей работе с подобными компаниями мы увидели появление лучших аналитических практик для управления людьми.

Шесть сценариев использования Аналитики Талантов

Анализ талантов не сильно отличается от анализа отношения клиентов или управления цепочками поставок. Такой анализ начинается с ответа на вопрос «Что произошло?» и завершается набором сотрудников на базе полученных результатов и быстро меняющихся потребностей. Вот шесть типов аналитики для управления вашими трудовыми ресурсами от самого простого до самого изощрённого: сбор фактов о вашем человеческом капитале, HR-аналитика, анализ инвестиций в человеческий капитал, прогноз потребности в персонале, модель, основанная на ценности таланта, цепочка поставки талантов.
Факты о человеческом капитале – это единственная правдивая картинка об индивидуальной результативности и о предприятии, такие как количество сотрудников, использование наёмной рабочей силы, текучесть персонала и рекрутинг. Компаниям следует тщательно обдумать, какие цифры дадут им такую правдивую картинку. Для некоторых один или два таких факта могут указывать на общее «состояние здоровья». Например, JetBlue создала метрику удовлетворенности сотрудников, основанную на их готовности рекомендовать компанию как работодателя. Этот NPS (net promoter score) среди сотрудников (разработанный по образцу с NPS для клиентов) был использован для изучения влияния изменения компенсационного пакета, чтобы определить размер бонусов для руководителей. Сотрудников спрашивают ежегодно в их дату приёма, порекомендовали бы вы компанию. Таким образом, JetBlue может эффективно мониторить вовлеченность сотрудников ежемесячно.
JetBlue и другие успешные организации прозрачны относительно своих процессов со своими сотрудниками. Любой руководитель или сотрудник может увидеть, как данные были собраны, какие формулы используются, и самое главное, почему эти данные так важны для деятельности. Например, Harrah’s обеспечивает документацию для её HR scorecard, чтобы быть уверенной в том, что все читатели этой информации понимали, как эта метрика была создана и что она означает для ежедневного управления.
HR-аналитика собирает или сегментирует HR данные, чтобы найти инсайты в конкретных подразделениях или функциях. Например, менеджер мог бы увидеть, что вмешиваться в процесс текучести персонала есть потребность в команде продавцов восточного региона, а не западного. HR-аналитика интегрирует данные об индивидуальной результативности, такие как выполнение КПЭ, с процессными HR метриками, такими как затраты и время, и метриками, которые замеряют результат, такие как вовлечение и удержание.
Lockheed Martin построила систему управления эффективностью чтобы связать результативность каждого сотрудника с целями предприятия. Автоматическая система собирает данные о результативности сотрудников на протяжении всего года. Эти данные потом могут быть сравнены с данными из информационной системы, такими как, кто проходил специализированный тренинг в конкретной области. При помощи этой системы Lockheed Martin может определять ее высокопотенциальных сотрудников для обучения по специальным программам или мониторить сотрудников, которым нужно помочь в развитии в конкретных областях.
Анализ инвестиций в человеческий капитал помогает организации понять какие действия имеют самое большое влияние на бизнес результат. Один из лидеров в этой области это Sysco, компания из списка Fortune 100 с оборотом в 36.8 млрд. долларов, глобальная компания, оказывающая услуги в сфере общественного питания. Sysco комплексная компания, которая создала около сотни операционных подразделений, в которых работают около 51 тыс. сотрудников, которые обслуживают приблизительно 400 тыс. клиентов. Компания начала анализ своих трудовых ресурсов с трех валовых показателей по каждому операционному юниту: климат в коллективе и удовлетворенность сотрудников, производительность и удержание. Они копнули ещё глубже, чтобы понять, оценить и управлять семью другими аспектами рабочей среды, включая эффективность руководства на передовой, разнообразие (diversity) и качество жизни.
Анализ Sysco показал, что подразделения с высоко удовлетворёнными сотрудниками имеют более высокую выручку, ниже затраты, лучше удерживают сотрудников и высокую лояльность клиентов. Компания может эффективно определить какие действия менеджмента будут иметь самое большое влияние на бизнес. Например, за 6 лет компания улучшила уровень удержания курьеров (доставщиков) – которые взаимодействую с клиентами и выстраивают с ними взаимоотношения – с 65% до 85%. Sysco отслеживает показатель удовлетворённости в группах, и когда она падает компания немедленно вмешивается, чтобы вернуть показатель к прежнему уровню. Удерживая своих ключевых сотрудников, Sysco сэкономила почти 50 млн. долларов на поиске и обучении новых сотрудников.
Прогноз человеческих ресурсов. При данном подходе компания анализирует данные по текучести, карьерному планировании и бизнес возможностям чтобы определить возможную нехватку или избыток ключевых ресурсов за долго до того, как это случится. Как недавно написали Vinay Couto, Frank Ribeiro, и Andrew Tipping в Strategy + Business (осторожно - PDF файл), Dow Chemical изменила свой подход к планированию человеческих ресурсов за последние 10 лет, изучая исторические данные по своим 40 000 сотрудникам, чтобы прогнозировать потребности сотрудников в постоянно меняющемся бизнес цикле химической промышленности. Она прогнозирует процент повышений, внутренних перемещений и наличие трудовых ресурсов в целом. Dow используют традиционных подход к сегментированию сотрудников на пять возрастных групп и 10 уровней иерархии и высчитывает будущее количество людей по каждому сегменту в каждом бизнес подразделении. Эти детальные прогнозы объединяются для получения единого прогноза для всей компании в целом. Dow может заниматься сценарным планированием по типу «что, если?» изменяя внутренние переменные, такие как уровень повышений или внешние переменные, такие как политические или юридические факторы. Планирование персонала может быть использовано для набора персонала в ключевых растущих направлениях или для идентификации рисков ухода сотрудников еще до того, как об этом станет известно руководителям.
Модель, основанная на ценности таланта, поднимает вопрос «Почему сотрудники выбирают нашу компанию и почему они остаются в нашей компании?». Компания может использовать аналитику для определения, что сотрудники ценят больше всего и потом создать модель, которая повысит уровень удержания сотрудников. Такая модель может помочь руководителям создать персонализированные бонусы, надбавки за результативность и оценить сопоставимы ли они с предложениями конкурентов или решить, когда нужно продвигать кого-то. Google использует данные о результативности сотрудников чтобы определить самые подходящие мероприятия для помощи высоко и низко результативным сотрудникам в их успехе. Ласло Бок, вице-президент Google по People Operations рассказал нам: «Мы не используем данные о результативности сотрудников чтобы смотреть средние, мы используем их чтобы мониторить самых результативных и самых низко результативных сотрудников на кривой нормального распределения. 5% сотрудников с самыми низкими показателями результативности мы активно пытаемся помочь. Мы знаем, что мы наняли талантливых людей и мы искренне хотим, чтобы они преуспели.» Гипотеза компании была в том, что многие из этих сотрудников могли быть не на своём месте или ими плохо управляли. И детальный анализ подтвердил эту идею. Понимание потребностей и ценностей людей позволило команде Ласло Бока успешно решить множество сложных ситуаций.

Цепочка поставки талантов помогает компаниям принимать решения в реальном времени о спросе на таланты – от оптимизации графика выхода на завтра в ритейл сетях, которая базируется на прогнозе среднего чека и индивидуальной результативности продавца, до прогнозирования объема входящих звонков в колл-центр и возможности почасовому персоналу уходить раньше если ожидается снижение потока звонков. Это самый сложный из шести видов аналитики талантов, поскольку он требует исключительно качественных данных, тщательного анализа и интеграции широкого числа процессов управления талантами и других процессов организации. Подход цепочки поставок талантов все ещё находится на самом раннем этапе, но первые успехи некоторых организаций, особенно в ритейле, указывают на то, что он будет распространяться.

Освоение аналитики талантов

Нет ничего удивительного в том, что, осваивая это направление аналитики необходимы те же основополагающие принципы, что и любой другой аналитики. Мы обобщим их под акронимом Delta (доступ к данным высокого качества (D), ориентация на предприятие (E), аналитическое лидерство (L), стратегические цели (T) и аналитики (A).

Данные

Организации могут получить по большей мере хорошие HR данные из информационных систем компании, но иногда им нужно дополнить их новыми метриками, как сделала JetBlue. В Harrah’s многие линейные менеджеры, которые работают прямо в залах, наблюдают и записывают частоту, с которой сотрудники, которые работают с клиентами лицом к лицу, улыбаются, потому что такое поведение высоко коррелирует с удовлетворенностью клиента. Данные не обязательно должны быть идеальными чтобы быть подходящими для анализа – достаточно только понять тренды по данному вопросу.

Предприятие

HR не может больше ограничивать использование данных по людям, только в рамках своей функции; организациям нужен доступ к этим данным чтобы быть успешными. JetBlue, Best Buy и Limited Brands отметили важную статистическую взаимосвязь между удовлетворённостью сотрудников и результативностью компании – обычно на уровне филиала или магазина. Значимость такой связи мотивирует Best Buy проводить исследование вовлеченности своих сотрудников ежеквартально, а не раз в году.

Лидерство

Успех почти всех инициатив зависит от их лидеров и аналитика талантов не исключение. На самом деле, в организациях, которые мы исследовали и с которыми мы работали, стремление их лидеров к такому аналитическому подходу, это единственный самый важный фактор, который определяет их успех. Потому что данные относящиеся к поведению людей могут скептически восприниматься топ-менеджерами. Старший вице-президент по компенсациям и льготам Comcast напоминает: это было критически важно для принятия руководителями, что мы презентуем аналитический бизнес кейс на языке нашей компании, фокусируясь на конкуренции и на человеческой составляющей наших изменений».
Лидеры, которые верят в то, что инсайты о человеческом капитале должны быть использованы для решения бизнес проблем, должны постоянно настаивать на решениях и анализе, которые базируются на фактах и данных, а не на традициях, слухах и догадках. И им следует поощрять культуру, которая позволяет экспериментировать и ошибаться – что часто неприемлемо для HR функции сегодня.

Цели

Организации, которые используют аналитику талантов уже сделали людей центральным фокусом их аналитической активности. Но следует ли им концентрироваться на подборе, распределении задач и проектов среди сотрудников, или на удержании? Какие сотрудники требуют самого большого аналитического внимания? Какой из шести типов аналитики вам следует взять на вооружение и когда? Когда Google нанимал по 100 сотрудников в неделю, с 2005 по 2008 год, выбрать правильных людей было ее главнейшим фокусом. Когда подбор замедлился в 2008 и 2009, компания переключилась на получение инсайтов в текучести персонала и в эффективных подходах к управлению.

Аналитики

Теория аналитики должна быть конвертирована в практику. А для этого необходимы эксперты не только в количественных методах анализа, но и в психометрии, в системах и процессах управления персоналом, и трудовом праве. Организационные психологи особенно полезны в создании аналитических инициатив и текущих программ. Google, P&G, Royal Bank of Scotland, Intel, и Tesco создали команды HR-аналитики для получения более глубоких выводов (инсайтов) об их практиках управления людьми.
Самые лучшие аналитики могут убедить руководителей принять аналитический подход при принятии решений. В конце 2009 года Harrah’s начал рекрутинг продавцов и использовал организационных психологов чтобы они создали прогнозную оценку для этой работы. Но в ходе интервью менеджерам нравились некоторые кандидаты с низкой вероятностью на успех. Аналитики были подготовлены: они использовали метод случайного тестирования чтобы доказать, что аналитика более предпочтительный метод, и полагались на их навыки коммуникации чтобы склонить к решению, когда необходимо. Одна команда руководителей в проблемном юните Harrah’s была поражены высоким объемом обработанных звонков и показателем конверсии, которые показали новые сотрудники, что помогло остановить падение в продажах.

Ни одна организация с которой мы работали не приняла аналитику как единственный метод в управлении, мотивации и удержании сотрудников. Но ранние последователи создали ощутимую ценность для себя благодаря применению правильных данных и инструментов для процессов управления людьми. Лучшие организации видят своих людей не только как личностей, но также как большой источник данных, который менеджеры могут использовать чтобы повысить качество решений, которые связаны с людьми.
Будущая эффективность работы компаний неразрывно связана со способностями и мотивацией людей компании. Организации, которые уже используют данные для получения инсайтов в области человеческого капитала, имеют трудно-повторяемое конкурентное преимущество. Другие также могут воспользоваться этими новыми техниками чтобы улучшить свой бизнес результат.

__________________________________________________________

мы в фейсбуке, телеграмме и вконтакте

Цифровые тренды в рекрутинге 2019

Перевод статьи Digital Trends in HR Recruitment for 2019: What to Expect в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор Rachael Klinefield.
Автор перевода Елена Гордей, HRD, профиль на LinkedIn . Опыт управления HR службами в операционном бизнесе с численностью сотрудников от 1000 до 12 000 человек в федеральных компаниях из ТОП-3 в своих сегментах рынка около 15 лет (вкл. PepsiCo, Вимм-Билль-Данн, Русский Алкоголь)

Профессиональное портфолио: создание и реализация стратегий в области Управления персоналом, Развития талантов и выстраивания Бренда Работодателя. Специализация: управление изменениями, повышение операционной эффективности бизнеса и кризис менеджмент, организационное проектирование, автоматизация бизнес процессов, поддержка сделок M&A,  due dilligence и интеграция бизнесов.

Это первый перевод Елены в нашем блоге.
Итак,

Цифровые тренды в рекрутинге 2019

Мы больше не задумываемся о том, «А каково оно будет, в цифровую эпоху?». Мы уже там. Теперь HR задается вопросами «Как цифровой век изменил рекрутинговую деятельность?» и «Какие изменения рекрутменту еще предстоят?»

Что сегодня отмирает в HR?

Искусственный интеллект (ИИ) переживает расцвет,  замещая людей в некоторых областях жизнедеятельности, и HR департаменты не исключение. Например, чатбот Спот - одна из форм ИИ, способная адресовать такие вещи как дискриминация и харрасмент на рабочем месте. Кроме того, существующие алгоритмы способны легко формировать кадровый резерв вместе с HR департаментом. А значит, HR профессионалы наконец могут вздохнуть с облегчением, поскольку наиболее утомительные и повторяющиеся задачи, которые они должны были выполнять, теперь будут устаревать и отмирать.

Что меняется в управлении персоналом?

Начнем с того, что цифровой век изменил то, каким образом рекрутеры ищут кандидатов. В прошлом потенциальные сотрудники просматривали газеты, рассылали резюме и в качестве реакции ожидали приглашения на интервью. Сегодня, так или иначе, рекрутеры делают поиск и присматриваются к самым талантливым еще до того, как объявление о вакансии попадет на доску объявлений. Как? Путем использования цифровых технологий найма, которые будут еще более востребованы в 2019 для привлечения лучших талантов.  Двумя основными областями, в которых цифровые технологии найма изменили внешний облик HR, стали оптимизация и таргетинг. Рекрутеры, полагающиеся на соответствующее программное обеспечение для поиска лучших кандидатов, сэкономят сумасшедшее количество времени.

Как цифровые технологии найма влияют на текущий HR ландшафт?

Сегодня HR профессионалы имеют легкий и короткий доступ к цифровым подходам в рекрутменте, вовлеченности персонала, развитии карьеры, обзорах результативности, компенсациях, льготах и т.д. Например, с ИИ и глубоким изучением цифровых сервисов, HR команды получают доступ к широкому выбору разнообразных методов найма. Также, на базе аналитических данных,  HR команды могут использовать цифровые инструменты для проверки результативности в режиме реального времени, оптимизации бюджета и прогнозирования моделей поведения персонала.
Другой путь, которым цифровизация меняет HR службы, связан с облачными решениями. Эта технология дает гибкость, когда речь идет о задачах вроде управления данными, тренингах, обеспечении сотрудничества внутри организации и обучающих инициативах. Мобильные HR сервисы - это еще один способ, который меняет HR, особенно в части взаимодействия с кандидатами. Сегодня каждый мобилен, так что нет причин, почему бы и HR не стать таковым. С этой целью HR команды внедряют мобильные приложения и порталы, к которым как кандидаты, так и сотрудники имеют доступ в любое время в любом месте.

HR тренды - 2019

Будущее HR принесет ряд усовершенствований ИИ, в том числе:

Привлечение талантов: HR команды заняты и не всегда имеют время для того, чтобы активно взаимодействовать с кандидатами. Как бы то ни было, через внедрение ИИ в ежедневные задачи, HR службы смогут автоматизировать коммуникацию с потенциальными кандидатами и отслеживать их реакции.

Эффективность процессов: HR службы довольно много времени тратят на документооборот. Утомительные задачи по планированию, заполнению отчетов и тренингам персонала могут быть выполнены ИИ-ассистентом, который сделает эту работу за них. Таким образом, HR команды станут доступными для работы над столь важными задачами как построение отношений и культуры на рабочем месте.

Кандидаты-фрилансеры: к 2020 году ожидается, что половина рынка труда будет представлены фрилансерами. А значит, HR службы сэкономят время и деньги, нанимая временных внештатных сотрудников на проекты, и вырастят масштабную сеть этих ценных работников.

Подводя черту

В 2019 HR команды ожидают увидеть апогей цифровой революции. Это позитивнейшие времена, позволяющие HR профессионалам увеличивать производительность, сокращать уровень текучести персонала, внедрять сотрудничество и корпоративную культуру.  Для тех HR подразделений, которые еще не приняли  цифровые инструменты и стратегии, самое время взяться за дело, поскольку темп постоянно нарастает.

Об Авторе

Рашель Кляйнфилд / Rachael Klinefield

Управление персоналом было миром Рашель Кляйнфилд. Многолетний опыт работы в индустрии вдохнул в нее знания, которыми она теперь делится с другими HR-единомышленниками: от создания эффективных стратегий управления до помощи в диверсификации организационной культуры и трудовых ресурсов.