Дескриптивная (описательная) аналитика. С помощью доступной информации формирует объективное и максимально точное описание исследуемого объекта/ситуации. Отвечает на вопрос: «Что происходит сейчас?» . Это основа любой аналитики в HR. Оперирует такими данными как структура персонала, нормы труда, нормативы численности, обзоры зарплат, метрики эффективности процессов, внутренние и внешние бенчмарки.

Прогнозная аналитика. На основании очевидных зависимостей и подтвержденных статистических гипотез позволяет «заглянуть» в ближайшее будущее с помощью прогнозирования численности и планирования загрузки персонала. Дает возможность сформировать профиль успешных специалистов, разработать план мероприятий по повышению их вовлеченности, определить нормы прохождения тестов.

Предиктивная (предсказательная) аналитика . Использует неочевидные зависимости , данные дескриптивного анализа, прогнозной аналитики и Big Data, чтобы «влиять на события отдаленного будущего». Автоматизируют с помощью искусственного интеллекта (AI). Применяют с целью предотвратить/предсказать/выявить причины увольнения сотрудников еще до того, как это произойдет, прогнозировать их возможный успех/фиаско на конкретной должности.

Предсказательное моделирование использует как традиционные, так и новаторские методы анализа:

Теоретически предиктивная аналитика в HR вместе с AI призваны:

• достигать долгосрочных результатов компании (получение прибыли);
• выявлять проблемы с текучкой кадров и предлагать способы их решения;
• мониторить расходы на привлечение новых и сохранение существующих специалистов, снижая таким образом операционные затраты.

Однако на практике не все получается так гладко.

Предиктивная аналитика в HR и «Черный лебедь»

Противники предиктивных моделей считают, что аналитика по определению не бывает «предсказательной». В качестве обоснования приводят идею, которую популяризировал Нассим Николас Талеб в своем труде «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости». По мнению автора, все происшествия имеющие значительные последствия — черные лебеди, то есть редкие и труднопрогнозируемые.

Для справки. Первый европеец, увидевший черного лебедя — нидерландский путешественник Виллем де Вламинк. Случилось это в 1697 году в Западной Австралии. До того представители Старого Света пребывали в абсолютной уверенности, что лебеди бывают исключительно белыми. А теперь вопрос на засыпку: насколько велика вероятность, что кто-то из жителей Европы мог бы предсказать появление этих пернатых с черным окрасом?

Если теория Талеба верна, то применительно к HR предиктивная аналитика не может предсказывать события, способные в значительной степени влиять на решение кадровых вопросов.

Но, с другой стороны, многие крупные компании продолжают вкладывать большие средства в развитие искусственного интеллекта, внедряя в работу эйчар-отделов технологии предиктивного моделирования. Почему они это делают? Попытаемся выяснить.

Предсказывая непредсказуемое: 5 примеров использования предиктивной аналитики в HR

US Special Forces. Возможно вы удивитесь, но эйчары спецназа США используют инструменты предсказательной аналитики, прогнозируя, кто из кандидатов станет успешным бойцом элитного подразделения. Требования жесткие. Выбрать надо лучших. И так, чтобы наверняка. Угадайте спрогнозируйте, что присуще крутому спецназовцу: 1) высокий уровень IQ; 2) способность отжаться от пола 80 раз; 3) мужество, выдержка, твердость характера?… Анализ указал на пункт 3.

Google. В своей книге «Работа рулит! Почему большинство людей в мире хотят работать именно в Google» Ласло Бок, старший вице-президент по работе с персоналом (HRM), пишет, что важнейший инструмент управления персоналом в Google — статистика. Первичное интервью с соискателем полностью автоматизировано, проводится на компьютере, настроено так, чтобы отобрать лучшего кандидата. Еще поисковый гигант оценивает вероятность ухода людей из компании, применяя предиктивный анализ. Один из выводов: новые сотрудники отдела продаж, не получающие повышение в течение 4 лет, чаще покидают компанию.

Hewlett-Packard . Парни из HP — настоящие фанаты предиктивной аналитики в HR. Доверием к предсказательным технологиям компания прониклась еще в 2011 году. Тогда штатные ученые объединили данные отдела кадров за предыдущие 2 года и с помощью прогностической модели попытались предсказать вероятность увольнения каждого из 300 000 сотрудников. В результате был сгенерирован так называемый показатель «Flight Risk» (риск ухода), используя который менеджеры могли своевременно реагировать на сигналы-предвестники увольнений. Благодаря этому HP сэкономила до $300 000 000. Что еще выяснили: в отличие от Google, для работников Hewlett-Packard имеет значение не только продвижение по службе, но и увеличение зарплаты; в противном случае — увольняются в течение 5 лет.

Best Buy . Этот ритейлер бытовой электроники — один из лидеров предиктивных HR-изысканий, в ходе которых руководство компании определило, что увеличение вовлеченности сотрудников (engagement employees) на 0,1% приводит к увеличению годового дохода на $100 000. Такие результаты побудили пересмотреть периодичность внутреннего аудита вовлеченности: теперь его проводят ежеквартально, а не раз в год.

IBM. В распоряжении «Голубого гиганта» — суперкомпьютер Watson IBM, оценивающий целый ряд критериев, которые, как предполагается, влияют на текучку персонала. Среди них: уровень и сфера образования, размер часовой ставки, увлеченность и удовлетворенность работой, частота/отсутствие деловых поездок, семейное положение, возраст и даже расстояние от дома до места работы. Зеленым выделен столбец, содержащий указание на «выгорание» (да/нет) сотрудника (см. скриншот ниже).

Анализируя эту информацию, HR-менеджер может предотвратить уход специалиста и выявить причину увольнения.

Обратите внимание. В таблице приведены структурированные данные, то есть предиктивная аналитика почти всегда начинается и заканчивается дескриптивной (описательной) аналитикой. Поэтому не пренебрегайте сбором традиционных статистических данных. Они обязательно пригодятся, если решите разрабатывать предсказательные модели.

5 шагов по разработке предикативной модели

В общем виде ход работы будет таким (на примере прогноза увольнений по собственному желанию классных специалистов):

1. Подготовка предположений , почему высококвалифицированные работники увольняются по собственному желанию. Изучают:
   • Внешние факторы: востребованность компетенций, динамика изменения зарплаты, позиция работодателя на рынке труда.
   • Внутренние факторы: рабочее время (график, переработки), наличие/отсутствие командировок; уровень комфорта в офисе; уровень зарплаты; карьерный рост, перспективы развития; время проезда до работы.
   • Индивидуальные характеристики: пол, возраст, семейный статус, наличие детей; психологический профиль; владение иностранными языками.
2. Определение доступных данных. Решают, где найти информацию, необходимую для проверки гипотез, сформулированных на предыдущем этапе. Возможные источники:
   1. Внешние данные с рекрутинговых сайтов, обзоры зарплат.
   2. Внутренняя информация системы контроля и управления доступом (опоздания, перерывы, ранние уходы, изменение устоявшегося поведения); данные о посещаемых сайтах; результаты опросов вовлеченности и оценки эффективности; данные кадрового учета (изменения зарплаты и карьеры)
   3. Результаты психодиагностики.
3. Сбор, проверка и структурирование информации . Как правило, самый продолжительный этап.
4. Разработка модели : 1) создание, 2) тестирование, 3) визуализация. Создают и проверяют прототип модели с учетом реальных данных, разрабатывают пользовательский интерфейс, обучают HR-менеджеров взаимодействовать с системой.
5. Применение модели. В идеале — не просто прогнозирование, а мониторинг (в том числе удаленный) индикаторов риска увольнения сотрудников.

Подведем итоги, подумаем, как применить материал статьи в отечественных HR-реалиях.

Скажите, пожалуйста, куда мне отсюда идти?
- А куда ты хочешь попасть? - ответил Кот.
- Мне все равно... - сказала Алиса.
- Тогда все равно, куда и идти, - заметил Кот.
- ...только бы попасть куда-нибудь, - пояснила Алиса.
- Куда-нибудь ты обязательно попадешь, - сказал Кот. - Нужно только достаточно долго идти.
Льюис Кэрролл «Приключения Алисы в Стране Чудес. Алиса в Зазеркалье»

А вы сталкивались с бесполезными HR-метриками из разряда «исторически сложилось»? Отбросим все ненужное, проверим жизненно необходимое: о самых важных показателях HR-аналитики порталу сайт рассказал Дмитрий Супроненко , руководитель департамента по персоналу Компании Металл Профиль .

Аналитика в сфере управления персоналом как самостоятельный и достаточно важный блок - с одной стороны, тема для отечественных компаний достаточно новая. Для себя я ее становление увязываю с тем периодом формирования HR-функции в современном виде из отдела кадров, напрямую подчиненного CEO компании, и ОТиЗ в составе финансово-экономического блока.

С другой стороны, этого периода оказалось более чем достаточно для того, чтобы одни компании сделали не просто шаг, а целый скачок вперед, другие же так и продолжили пребывать в состоянии анабиоза. В результате даже в пределах одной отрасли мы можем наблюдать столь существенную разницу в подходах и уровне развития HR-аналитики, что в цифровой век остается только развести руками.

Но поскольку просто так ничего не бывает (и действие, и бездействие) давайте последовательно разбираться с причинами разных подходов. Я их разделяю для себя на объективные (существуют независимо от HRD компании) и субъективные.

Начнем с объективных. Во-первых, с самого главного фактора, который, по моему личному мнению, более всего влияет напрямую на HR-аналитику компании и косвенно на другие факторы, это уровень конкуренции в отрасли .

Поясню, для меня как экономиста по базовому образованию, высококонкурентный рынок - это рынок, на котором товар/услуга, технология производства, логистика, доступность сырья и прочее максимально унифицировано, и покупателю практически нет разницы, у кого данный товар/услугу приобретать. В этих условиях на первое место выходит уровень сервиса, вот почему многие стратегические гуру уже окрестили экономику XXI века экономикой впечатлений. И ключевым в данных условиях, стратегическим преимуществом становится персонал, точнее, его качество. Логично, что и конкуренция за сильных работников на таких высококонкурентных рынках также значительна.

У HR-специалистов просто нет другого выхода, как в данных условиях задействовать весь возможный аппарат аналитики, чтобы максимально быстро находить/переманивать лучших с рынка специалистов и удерживать их у себя с требуемым уровнем вовлеченности максимально продолжительное время.

Поэтому начинается все с аналитики по «воронке подбора», заканчивается аналитикой по причинам текучести персонала, а между ними целый мир показателей по адаптации, мотивации, обучению и развитию, вовлеченности, корпоративной культуре и др. Для примера можно взять рынок ИТ-специалистов. Не смотря на то, что реальные з\п по многим отраслям в последние годы снижаются, здесь мы видим устойчивый и стабильный рост.

Время на поиск новой работы ИТ-специалиста минимально, уровень их притязаний в таких условиях растет постоянно. И как реагируют компании? Индивидуальным подходом. Начиная от выделенного одного или нескольких (в зависимости от масштаба) рекрутеров, и заканчивая тем, что высококлассных специалистов HRD знает в лицо (даже если численность самой компании 10000+), потому что по объему и частоте изменений типовых условий и подходов к персоналу они выходят на один уровень с топ-менеджментом компании. Но это для высококонкурентных отраслей. Если отрасль имеет монопольный/олигопольный характер, то весь этот «тюнинг» не обязателен.

Я не говорю, что HR-аналитика у них не задействована, нет. Но ее наполнение будет более скудным, либо (что по моему опыту чаще) ее использование в работе для принятия решений будет формальным. Сам работал в такой компании, где регулярно «Москва» запрашивала значительный перечень метрик, разработанных известной зарубежной консалтинговой компанией. Схема коммуникаций всегда была типовой: запросили - предоставили - забыли.

Во-вторых, отраслевая принадлежность (специфика) . Поясню на примере. Несколько лет назад я проходил собеседование на должность HRD одного из крупнейших в России производителей сельхозтехники. Генеральный директор подошел к делу более чем ответственно (его опыт я позаимствовал в работе), не ограничившись результатами оценок и нескольких собеседований, а предоставил свободный доступ на объекты компании, а также ко всей HR-информации и запросил программу действий на 2 года. И хотя по завершении всего я принял приглашение от другого работодателя, опыт данной компании для меня и по сей день интересен.

Ключевой чертой в зоне ответственности HR является ярко выраженная сезонность в привязке к с/х году. Сезонностью мало кого удивишь, вот только здесь надо учитывать масштаб (ежегодно надо набрать, обучить, а потом сократить более тысячи производственных рабочих), высокий уровень требований к квалификации рабочих (это не работников склада нанимать), локацию (все производственные подразделения расположены в одном территориальном районе города), частоту повторения цикла (на тот момент это был уже 5 цикл набора/сокращения) и все вытекающие из этого последствия для HR-бренда (первый же таксист по дороге из аэропорта рассказал мне всю историю завода с момента смены собственника компании, и что работать сюда надо идти в самом последнем случае).

Понятно, что ключевым HR-подразделением на предприятии был не ОТиЗ (как обычно), а отдел подбора персонала, который должен был в течение месяца обеспечить подбор такого количества работников. Меня удивили 2 факта: все работники данного подразделения были мужчины (что абсолютно не типично как для HR-функции в целом, так и для подбора в особенности), и качество HR-аналитики.

Мне кажется, что они отслеживали на постоянной основе все. Про «воронку подбора» даже не говорю, она составлялась для каждого цеха в разрезе должностей, сопоставлялась эффективность привлечения кандидатов по всем мне известным внешним и внутренним каналам, отдельное место было отведено анализу районов проживания кандидатов, а весь период адаптации был разбит на блоки, согласно внутренней статистике текучести персонала в первые три месяца, и по всей цепочке адаптации та же воронка с текучестью персонала на испытательном сроке.

В-третьих, стадия развития компании . Здесь необходимо вспомнить знаменитую модель жизненного цикла организации Л. Грейнера. Раскрывать ее подробно в статье не вижу смысла - материал по теме легко доступен в Интернете.

Остановлюсь на том, что очень часто сторонники и противники внедрения в компании системы KPI/BSC (а аналитика в HR - это элемент системы KPI, поскольку без планирования, контроля, мотивации сама по себе она не несет ценности для компании) не могут договориться между собой, поскольку базисом для их спора выступают организации, находящиеся на разных стадиях развития по Грейнеру. И если на этапе «Креативность» аналитика будет, скорее, редким исключением из правила, на этапе «Директивное руководство» HR-аналитика носит упрощенный характер (2-3 общих показателя), то на этапе «Делегирование» происходит существенное количественное и качественное развитие показателей, а на этапе «Координация» аналитика начинает приобретать избыточный характер (когда трансакционные издержки ведения HR-аналитики превышают ее экономический эффект для организации). И вот тут противники KPI поднимаются на трибуну и начинают критиковать.

И частично они правы, вот только надо сразу сделать уточнение, что большая часть отечественных компаний не «доросла» до 4 этапа и вряд ли вообще когда-либо дорастет. И лишь немногие счастливчики (лидеры списка РБК 500) всерьез задумываются, столкнувшись с кризисом доверия, о необходимости перехода к пятому этапу: «Сотрудничество».

Особое внимание по Л. Грейнеру на данном этапе уделяется созданию команд и межличностному сотрудничеству, а формальные системы контроля постепенно заменяются социальным контролем и самодисциплиной. Каждому этапу развития организации соответствует свой подход к системе HR-метрик и упрощать подход, сводя его к единым требованиям, недопустимо, как, впрочем, и сравнивать HR-аналитику организаций, находящихся на разных этапах развития, это непрофессионально.

В-четвертых, уровень автоматизации в компании . Здесь, на мой взгляд, все достаточно просто: нельзя проводить широкомасштабное наступление, если ваши обозы с боеприпасами и обмундированием сильно отстали. HR-аналитика, которая собирается «вручную», - верный способ опорочить прекрасный инструмент. Поэтому дружим с IT-подразделением, в идеале нужно иметь выделенного специалиста на аналитику в той ERP-системе, в которой ведется ваша статистика.

В зависимости от масштаба компании может добавиться блок задач по интеграции данных из нескольких HR-систем. По своему опыту могу сказать, что именно на настройку интеграции уходит больше всего сил, в результате чего некоторые компании приняли логичное (но не дешевое) решение перевести весь HR-функционал на единую платформу.

Теперь немного по субъективные факторы.

Во-первых, наличие заказчика : HR-подразделение не должно существовать само по себе. У каждой задачи/проекта всегда должен быть бенефициар: собственник, Совет Директоров, Правление, CEO, директор бизнес-единицы, руководитель функционального блока или кто-то еще, не важно как называется должность/орган. Если данного бенефициара у задачи/проекта нет (а такое, к сожалению, бывает), то для HR-руководителя резко возрастают шансы прослыть «причиняющим счастье» в компании. Это не значит, что если тебе не поставили задачу, то заниматься ей не надо. Надо, если вы понимаете, для чего это может быть интересно бенефициару, но первое, что необходимо сделать - получить его согласие.

Поясню на практике. Берем для примера руководителя, который возглавлял в нескольких крупных компаниях HR-подразделение, где одним из ключевых показателей в зоне внимания HRD является штатная численность, как итоговой величиной по компании, так и в различных аналитических срезах (по бизнес-единицам, по функциональным блокам и прочее).

Во-первых, весь бюджет (а максимальную долю в нем составляет ФОТ) в зоне ответственности HRD напрямую зависит от плановой величины персонала в конкретный период (как правило, это квартал, для компаний с высоко выраженной сезонностью продаж/производства - месяц). Во-вторых, другие ключевые показатели (например, укомплектованность персоналом, доля просроченных вакансий) существенно зависят от штатной численности.

Перемещаем данного руководителя в не менее крупную компанию. С чего он начнет работу? Скорее всего, одним из первых пунктов будет аудит текущих HR-процессов (в т.ч. сбор аналитики в привычной для него системе координат). И вот тут выясняется, что доля вакансий компании составляет, допустим, 30% от общей штатной численности, а заявок на подбор персонала не более 10% от числа вакансий. О чем это говорит?

Скорее всего, что проблема не в подборе, а штатное расписание перегружено «мертвыми» вакансиями. Если еще и срок данных вакансий значительный, то с учетом постоянно проводимых мероприятий по оптимизации численности персонала рефлекторным решением (отложенным на уровне подкорки) будет сократить просроченные вакансии или, как минимум, вычистить те, на которые нет даже заявки на подбор, выйти на базовый рабочий уровень по численности, а там уже думать, что с этим всем делать. Решено - сделано. И только через несколько месяцев с началом сезона бизнес-подразделения поднимают шум: им необходимо принять оперативно достаточно большое количество работников, а вот сделать они этого не могут, поскольку в штатном расписании такого количества вакансий нет.

И выясняется, что штатная численность - показатель технический, вакансии нужны только для оформления работников отделом кадров, а ресурсное планирование выстроено исключительно на основе показателя ФОТ, которым руководствуется директор филиала при принятии решения - брать работника в штат или нет, поскольку он отвечает в целом за издержки филиала. На данном этапе для меня не важно, корректно выстроен процесс или нет, важно другое: аналитика HR-подразделения не может существовать сама по себе, отдельно от бизнеса. Она всегда вторична, сформирована под конкретные задачи. Тогда она не будет излишней.

Во-вторых, существенное влияние на отечественную аналитику в области управления персоналом играет фактор, который я для себя называю: «исторически сложилось». Часто сталкиваешься с ситуацией, когда на твой вопрос «для чего?» (не путать с «почему?») вы регулярно собираете данную HR-аналитику, получаешь честный ответ: «мы так привыкли», «всегда так делали», «нам так удобно» или что-то похожее.

Когда-то кто-то из руководства компании для решения конкретной задачи запросил для контроля мониторинг отдельного показателя/ей. С тех пор ситуация могла существенно измениться, задача могла вообще отпасть за ненадобностью, но поскольку команду «отбой» никто своевременно не дал, HR-служба продолжает по инерции собирать информацию и направлять согласно утвержденного перечня получателей.

Я на своей практике видел, когда после прошествии нескольких лет (лет!) подобных отчетов, данные получатели выясняли друг у друга, кто был инициатором и для чего им нужна данная информация. И чем выше статус лица, поставившего первоначально задачу, и уровень авторитарности его руководства, тем больше вероятность получить линейку HR-метрик из разряда «исторически сложилось».

Теперь, после того как теория доведена, и о возможных последствиях и нюансах все уведомлены, можно переходить к вождению, а именно перечню показателей HR-аналитики. Сразу отмечу, что данный перечень сформирован только из тех показателей, с которыми я работал, и для тех условий, в которых я на тот момент работал, более того, данный перечень даже на 80% не был использован ни в одной из компаний (кто не понимает, почему, предлагаю прочитать статью еще раз).

I. Финансы:

Доля расходов на персонал в выручке (в расходах учитываются все статьи в зоне ответственности HRD);

Отношение темпов роста выручки/маржи/чистой прибыли на одного работника к темпу роста ФОТ/расходов на персонал за аналогичный период (принципиально не сравниваю с темпом роста средней з/п, поскольку на ее динамику значительно влияет численность персонала, что может привести к искажению экономической сути показателя);

Уровень финансовых рисков по HR-функции (может измеряться как число рисковых событий, под которым понимается любой сбой в HR-процессе, результатом которого стал ущерб организации свыше определенной суммы, так совокупная сумма ущерба по всем рисковым событиям);

Расходы компании на 1% текучести персонала (учитываются все прямые расходы: подбор, обучение, адаптация персонала (отвлечение наставника и руководителя), з/п до выхода работника на целевой уровень производительности и недополученные доходы в период отсутствия работника и до выхода работника на целевой уровень производительности);

Средняя заработная плата работников (в разрезе должностей/функций/локаций) относительно медианы з/п на основе обзора рынка труда в аналогичной аналитике.

II. Клиенты (внутренние) :

Уровень удовлетворенности внутренних клиентов HR-сервисами (измеряется как средневзвешенный показатель, так и отдельно в разрезе функций. Как правило, больше всего смежников интересует подбор, мотивация, управление численностью, оценка и развитие);

Доля вакансий, закрытых в нормативный срок (нормативные сроки дифференцируется в зависимости от уровня должности, функционального блока, локации и пр.);

Укомплектованность персонала в % от штатной численности (показатель является альтернативой предыдущему показателю, использовался в условиях массового подбора, является в отличие от предыдущего моментным, а не интервальным, поэтому особенно неудобен для подбора, когда считается средневзвешенная укомплектованность по аналогии с ССЧ);

Средняя результативность работников на этапе вхождения в должность (часто использовал для менеджеров по продажам, временной интервал устанавливается дифференцировано для должности, как правило, увязан с периодом обучения новичка и допуском к самостоятельной работе, может измеряться в процентах, условных продуктах и пр.).

III. Процессы:

Стоимость подбора 1 сотрудника (у меня он делился в зависимости от уровня должности/профессии на 4 категории);

- «воронки» рекрутинга в различных аналитических срезах (должности, локации, функции, каналам привлечения кандидатов и пр.);

Текучесть работников на испытательном сроке (чрезвычайно полезный показатель для выстраивания отношений с внутренним клиентом, особенно в разрезе функции и локации, для этого надо разделить его на две составляющие: по инициативе работника и по инициативе руководителя);

Выбытие персонала/текучесть персонала (деление между показателями условное, под выбытием я понимаю показатель, когда все уволенные работники независимо от причины увольнения идут в «зачет», если какие-либо причины не входят в расчет показателя, то для меня это текучесть. Принципиально важно во втором случае вести анкетирование на выходе, обеспечить сбор телефонов уволившихся работников и делать аудит-звонки по уволенным работникам;

Традиционная аналитика по причинам выбытия/текучести персонала;

Выбытие/текучесть ключевого персонала (считается по работникам, получившим на последней кадровой комиссии оценку А (высокопотенциальный) и В (высокорезультативный), а также включенным в кадровый резерв на вышестоящую должность согласно утвержденным карьерным маршрутам с уровнем готовности RN (готов сейчас));

Аналитика по причинам выбытия/текучести ключевого персонала (см. предыдущий пункт);

Средний процент отсутствия работников относительно ФРВ по штатному расписанию (включает в себя все виды неявок);

Доля работников коммерческой службы, успешно прошедших обучение по продажам/продукту в разрезе локаций/функций;

Уровень (процент) соблюдения Стандарта компании по продажам согласно утвержденных чек-листов (собирается аналитика по результатам как внутреннего аудита, так и внешнего - обзвон клиентов, аудит звонков и пр.)

Средний процент закрытия задач по ИПР в нормативный срок;

Средний бал удовлетворенности очным обучением на основе анкет обратной связи.

IV. Развитие персонала:

Доля ключевых должностей компании (определяется индивидуально), закрытых по результатам последней кадровой комиссии преемниками с уровнем готовности RN (готов сейчас) и RN+1 (готов через год);

Бытует мнение, что HR – это о высоких материях, которые, казалось бы, невозможно загнать в рамки цифр. Но ведь если что-то нельзя измерить – то этим нельзя и управлять? Оказывается, и работа с людьми может быть точной наукой, если владеть нужными инструментами. Например, освоить HR-аналитику.

С чего начать? Мы задали Евгению Бондаренко, директору Академии ДТЭК, десять вопросов, ответы на которые помогут сориентироваться, как начинать этот нелегкий, но интересный путь.

Что такое HR-аналитика?

Рассказать просто об HR-аналитике невозможно. Тема предусматривает знания, которые большинству из нас в школе и университете казались самыми сложными – это, в частности, математика и статистика. Мало того, нередко все эти коэффициенты, моды и медианы казались нам совершенно ненужными. И только с опытом приходит понимание, насколько это полезно, а если правильно построить процесс обучения – то и увлекательно.

В статье «Evidence-based HR: Under the microscope» («Управление персоналом, основанное на доказательствах: Под микроскопом») автор, Кетти Джейкобс, приводит показательный пример. В рамках программы изменений в крупной организации три руководителя, которые отвечали за нее, высказали разные точки зрения о том, что именно нужно делать. Это все равно что три врача, которые по-разному лечат одного пациента. Чтобы предложить лечение, в медицине принято опираться на факты. В управлении же людьми большинство решений, как оказалось, основывается на личном опыте и прочитанных где-то чужих исследованиях.

Итак, существует много определений HR-аналитики. Пожалуй, самое полное звучит так: это постоянный процесс поиска инсайтов, драйверов в процессах управления людьми, которые приносят выгоду бизнесу, с использованием научного подхода.

Существует два основных подхода к HR-аналитике.

Подход первый: «Вижу цель». В чем его суть?

Этот подход предполагает конкретную цель. Например, в компании возникает гипотеза, которая основана на опыте или предположениях. Эта гипотеза состоит в том, что из бизнеса уходит слишком много перспективных молодых специалистов: набор проводится каждый год, а их все равно мало. Тогда компания собирает данные, выбирает методику, проводит расчет этого критерия, и таким образом либо подтверждает гипотезу, либо опровергает ее.

Запрос может быть и другим – например, нужно построить прогностическую модель, которая позволит изучить процессы увольнения людей из компании. Собрав имеющиеся данные и проанализировав их, компания может увидеть «красные зоны» – тех сотрудников, которые могут уйти в ближайшее время. Эта задача по силам, например, логистической регрессии.

Подход второй: «Иду на разведку». В чем он заключается?

Здесь нет цели проанализировать какой-то конкретный критерий. Но есть набор данных и желание найти какие-то полезные инсайты, которые не очевидны, не лежат на поверхности. Это уже ближе к т.н. машинному обучению – исследуются данные, находятся интересные взаимосвязи, делаются выводы. Своеобразная разведка, которая впоследствии поможет сформулировать гипотезы, поставить цели и получить конкретные бизнес-выводы.

Для начала можно ознакомиться с публикациями на эту тему – «Evidence-based HR: Under the microscope», а также «HR metrics and analytics: Use and Impact. Human Resource Planning» (в ней авторы впервые использовали термин «HR analytics»).

Затем нужно приступать к изучению статистики – для этого можно взять любой базовый учебник. Например, книгу «Статистика. Учебный курс для социологов и менеджеров» О. Иванова: в ней все описано просто и понятно, на реальных примерах. Другие полезные книги – «Методы математической обработки в психологии» Е. Сидоренко (структурировано описаны различные статистические критерии). Еще интересно почитать «Работа рулит!» (замечательная книга о компании Google, автор – Ласло Бок), «Голая статистика» (Чарльз Уилан), «Управление на основе данных» (Тим Филлипс), «Большие данные» (Виктор Майер-Шенбергер).

Книг по HR-аналитике, в частности русскоязычных, пока что нет. Но это вовсе не значит, что не стоит даже пытаться разобраться в этой теме, ведь здесь отлично применим метод аналогий. Можно наблюдать, как такие же аналитические задачи решают, скажем, маркетологи – например, изучают клиентов. И применять это в своей области – изучая сотрудников. Можно узнать, как свои задачи решают бизнес-аналитики, психологи и социологи. Например, в «Учебном курсе для социологов и менеджеров» приводится пример того, как сравнивать успешность двух групп студентов. Это легко перенести в HR-практику, чтобы сравнить две группы сотрудников, которых обучают разные тренеры, и измерить эффективность учебных мероприятий.

Кстати, огромным преимуществом в изучении HR-аналитики будет знание английского языка: почти все качественные источники знаний – англоязычные.

Какие программы нужно освоить?

Краеугольный камень HR-аналитики – это инструментарий. К сожалению, в украинских компаниях сотрудники – даже финансисты, повсеместно используют Excel. И это тотальная проблема. На вопрос же о том, почему бы не попробовать более эффективные инструменты – например, Pytnon или R, обычно звучит недоуменное «Так это же языки программирования!» Казалось бы, при чем здесь аналитика, финансовая и тем более HR? На самом деле эти инструменты вполне применимы. Excel позволяет решать базовые задачи и хорош на начальном этапе, когда учишься рассчитывать элементарные показатели вручную, чтобы понимать, как это работает. Но когда в арсенале есть более сложный инструментарий, расчеты делаются быстрее и легче: не нужно расписывать формулы, достаточно написать строчку кода, ввести нужные данные и дать функции задачу – скажем, построить регрессию. А затем – получить график, формулу и остальные важные параметры. Это делается за секунды. Плюс, если набор данных изменился, в Excel, скорее всего, придется заново переписывать все формулы. В Pytnon или R, если есть написанный скрипт, программе все равно, с каким набором данных работать.

Если человек никогда не имел дела с языками программирования, может показаться, что освоить их – это что-то из области фантастики. На самом деле язык R, например, интуитивно понятный, и даже тот, кто его не изучал, сможет освоить его на уверенном базовом уровне примерно за полгода (конечно, при должных усилиях). Если сегодня есть книги для детей о том, как научиться программировать, то взрослый человек, вероятно, все-таки способен справиться с такой задачей. Язык R – бесплатный, доступен для скачивания, его придумали ученые, которые хотели, чтобы научными исследованиями и знаниями свободно делились. Плюс, для R в Интернете есть много библиотек, которые можно подключить, чтобы брать новые функции для нужных критериев, если не хватает базового функционала (скажем, чтобы строить сложные модели, делать 3D-визуализацию и т.д.).

На какие Интернет-ресурсы обратить внимание?

Существуют специальные сайты, на которых люди делятся своими наборами данных и другие пользователи помогают решать задачи друг друга. Например, stackoverflow.com , а на сайте kaggle.com есть и раздел HR-аналитики. Вообще обмен знаниями очень приветствуется в аналитике: поскольку данных пока что мало, это практически единственный способ учиться.

Хороший ресурс с электронными курсами – stepik.org : здесь можно пройти курсы по основам статистики (базовый или более продвинутый, с примерами и заданиями), по анализу данных в R (с примерами, как применять к реальным задачам), по основам программирования на R (знакомство с функционалом R и средой разработки для R– Rstudio).

Кроме того, можно пройти курсы на coursera.org – по data science («науке о данных») и по HR-аналитике. Но в этом есть смысл, если слушатель уже владеет базовыми понятиями в статистике. Потому что когда лектор скажет «А сейчас мы построим регрессионную модель», следует знать, что это такое.

Итак, чтобы освоить HR-аналитику, можно читать и учиться на курсах. Но этого мало: нужно пробовать. Брать самые простые данные – о том, сколько компания платит сотрудникам, как часто люди уходят на больничные или увольняются, и пытаться делать первые расчеты. Нужно двигаться от простого к сложному: если понимаешь, как работают простые методики, рассчитываются модели и коэффициенты, то сможешь освоить и более сложные.

Каких «подводных камней» опасаться?

Часто HR-менеджеры стремятся к тому, чтобы результат исследования подтвердил гипотезу, оказался таким, как хотелось бы. Следует понимать, что в HR-аналитике нет плохих и хороших ответов – только реальные факты. Иногда даже может возникнуть соблазн что-то «подтасовать». Очень важно настроиться на следующее: вы провели исследование, сделали все необходимые расчеты, приняли или отклонили нулевую гипотезу. Есть новая гипотеза – нужно проводить новые исследования.

Когда HR-аналитика не имеет смысла?

Если вы занимаетесь HR-аналитикой, нужно быть готовым на основании полученных выводов принимать управленческие решения. Иначе это не имеет смысла. То, что покажет HR-аналитика, часто будет расходиться с ожиданиями. Поэтому нужно заранее честно ответить на вопрос: «Хватит ли у нас воли, чтобы проводить изменения, опираясь на результаты исследований?»

Например, компания проводит для сотрудников тренинги – приглашает известного тренера, который всем нравится. И решает измерить эффективность учебного мероприятия. После тренинга участники рады и вдохновлены, заполняют анкеты обратной связи восторженными отзывами об эмоциях и полезности, а затем… Из 20 человек, которые посетили тренинг, никто не применяет полученные знания на практике. Ни одного инструмента. Тренинг, безусловно, может понравиться – но HR-аналитика ответит на вопрос о том, что поменялось в поведении сотрудников, какую именно пользу бизнесу он принес. Скажем, если это тренинг по коммуникации, можно отследить, сколько аргументов в защиту своей позиции сотрудник приводил раньше и как улучшился этот навык после тренинга. Изменений нет? Тогда получается, что обучение, которое считалось самым эффективным по отзывам людей, по сути оказывается бесполезным. Этого никто не ждал, но с цифрами не поспоришь. При изучении оказывается, что в тренинге не было упражнений, которые помогают развивать нужные навыки.

В таком случае нулевая гипотеза может звучать, например, так: «Данный тренинг никак не влияет на поведение участников». Альтернативная гипотеза – «Тренинг влияет на поведение участников, помогает повысить уровень использования аргументов». Если в результате исследования подтверждается нулевая гипотеза, компания оказывается перед сложным выбором: есть отличный тренер, которого все любят. Но его тренинги не приносят бизнесу пользу. Как поступить – оставить тренера, переделать программу, что требует времени и ресурсов, или пригласить кого-то другого?..

Как развивать культуру работы с данными в компании?

HR-аналитика – это не просто набор цифр. Это целая культура работы с данными. Если HR, каким бы продвинутым он ни был, изучит тему досконально, а руководитель бизнеса или собственник не будут понимать, о чем речь, ничего не получится. HR-менеджеру, который хочет работать с аналитикой, придется учиться преодолевать сопротивление. Представьте ситуацию, когда HR приходит к собственнику и говорит: «У нас хи-квадрат – сорок восемь…» Ему это ни о чем не скажет.

Тут часто возникает проблема, ведь далеко не всегда HR-службе удается продать и более простые решения. Плюс в том, что HR-аналитика основана на данных. А руководители как раз любят цифры и бизнес-показатели, и если включать их в HR-аналитику, связывать с HR-показателями, шансы на успешность инициативы растут. Существует даже понятие «data-driven company» – то есть организация, в которой принято принимать решения, основываясь на конкретных данных.

Эффективная практика, принятая в Академии ДТЭК, – делиться с коллегами знаниями, которые получаешь из разных источников. Если кто-то узнал что-то интересное (например, на семинаре или даже изучил сам), сотрудник делает рассылку и приглашает всех желающих на встречу. Это не обязательно, но полезно и интересно, поэтому пользуется популярностью. Мы регулярно проводим такие встречи по теме HR-аналитики, и убеждаемся: с чем бы ты ни работал – будь то тренинги, кадровый резерв, рекрутинг, этот инструмент отлично применим.

Иногда HR-аналитика помогает решать вопросы жизненной важности. Например, если в производственной компании проводятся исследования в области нарушений техники безопасности. Аналитический подход позволяет проанализировать поведение сотрудников, которые склонны нарушать технику безопасности, и тех, кто не делает этого никогда или допускает крайне редко. И на основании данных составить некие портреты этих групп, проанализировать обстоятельства. Например, если компания приходит к выводу, что чаще всего нарушения происходят в вечернее время и в праздничные дни, когда на производстве присутствует минимум руководства, это позволяет прийти к выводу, что именно в эти часы нужно усилить контроль за соблюдением техники безопасности и таким образом повлиять на сохранность здоровья людей. Но, опять-таки, если бизнес не готов принимать управленческие решения – нет смысла и проводить исследования.

В чем основная ценность HR-аналитики?

HR-аналитика помогает уйти от стереотипов. И в этом ее преимущество: не нужно основываться на чьих-то домыслах. Тренды и мнения – это отлично, но вопрос в том, насколько на них уместно полагаться в каждом случае? Например, глобальные тренды в некой сфере всегда интересны, но точно ли они применимы для каждой конкретной компании? Скорее всего, понадобятся собственные исследования. И благодаря HR-аналитике их можно проводить достаточно быстро.

Есть множество объективных показателей для оценки и измерения человеческого ресурса в компании. Какие из них позволяют “держать руку на пульсе”, а какие можно просматривать время от времени – пробуем разобраться в этой статье.

Количественные показатели

С их помощью мы измеряем количественные характеристики кадрового состава компании или предприятия. Главный вопрос – “сколько?”.

Списочная численность – количество принятых в штат сотрудников на определенную дату. Обратите на это внимание, так как этот показатель часто путают с другим, о котором ниже.

Среднесписочная численность (ССЧ) – средняя численность персонала за определенный период времени. Обычно рассчитывается за период не менее одного месяца.

Существует два варианта расчёта показателя:

1. Списочная численность на начало периода суммируется с её же значением на конец периода и делится на два.
2. Из данных табельного учёта выбирается информация о количестве всех явок и неявок персонала за выбранный период и делится на плановый баланс рабочего времени.

Второй способ более точный, но требует больше трудозатрат. Тем не менее, он используется в большинстве компаний, а также для формирования отчетности в органы государственной статистики. Для быстрого анализа ситуации можно использовать первый вариант расчёта.

Явочная численность – численность всех сотрудников, которые в данный момент времени вышли на работу. Учитываются также сотрудники, находящиеся в командировках.

Социально-демографические характеристики коллектива

Средний возраст все менеджеры по персоналу измеряют, но не всегда знают, как использовать этот показатель. Его необходимо применять при анализе достаточно узких групп персонала, чтобы прогнозировать работу по рекрутингу, а также при разработке или корректировке социальной политики.

Например, информацию о среднем возрасте предприятия численностью 3000 человек – непригодна для выработки управленческих решений. Если же посмотреть средний возраст, например, начальников цехов – можно сделать выводы о необходимости изменения политики вознаграждения и компенсаций (доказано, что в разном возрасте – разные приоритеты).

Количество сотрудников по уровням образования – показывает некоторый обобщенный уровень образования по предприятию или отдельным категориям персонала. Например, считается необходимым для руководителя иметь высшее образование. Однако не все из них обучались в ВУЗах.

Гендерный состав коллектива характеризуется количеством мужчин и женщин, а также их соотношением. Интересно смотреть эти цифры по профессиям или уровням управления. Налицо проявляются определенные “женские” или “мужские” профессии.

Следует отметить, что в последние годы в мировой практике принято измерять показатели разнообразия персонала компании. То есть следить за соотношением мужчин и женщин, молодежи и возрастных сотрудников, местного персонала и приезжих. Исследования подтверждают, что поддержание высоких показателей разнообразия в коллективах приводит к улучшениям результатов их работы. Конечно, при высоком уровне менеджмента, учитывающем это разнообразие.

К другим показателям социально-демографических характеристик следует отнести такие, как:

• семейное положение;
• количество и возраст детей сотрудников;
• количество неработающих членов семей (иждивенцев) на одного сотрудника;
• количество сотрудников по местам проживания и другие показатели.

Качественные характеристики HR

К этой группе показателей относятся те из них, которые дают информацию о качестве имеющегося в компании “человеческого ресурса”.

Выработка на одного среднесписочного сотрудника. Показывает количество произведенных единиц продукции за период времени. Является наиболее универсальным показателем для измерения затраченного труда.

Измеряться выработка может в натуральных, условно-натуральных (показатели трудоёмкости) и стоимостных единицах измерения.

Лояльность персонала – благожелательное отношение сотрудника к компании или работодателю. Достаточно трудно поддаётся измерениям, хотя и существует несколько методик. Как правило, большинство методик оценивают потенциальные вероятности того, покинут или нет работодателя сотрудники при получении аналогичных или немногим лучших условий у другого работодателя.

Вовлеченность персонала – такое состояние сотрудника, которое помогает ему как можно лучше выполнять свою работу. Более подробно об измерении вовлеченности рассказано в материале на эту тему на нашем сайте .

Показатели движения персонала

Текучесть кадров – пожалуй, самый известный показатель движения персонала. Рассчитывается как % уволенных сотрудников по отношению к среднесписочной численности персонала за соответствующий период.

При этом для расчёта используется количество сотрудников, уволенных по причинам, связанным с текучестью персонала. Перечислим их:

• увольнение по собственному желанию (нашёл другую работу, выход на пенсию, перемена места жительства и пр.);
• увольнение по инициативе работодателя как дисциплинарное взыскание (за прогул, неоднократное грубое нарушение трудовой дисциплины, за появление на работе в состоянии опьянения)

Ради справедливости стоит отметить, что увольнение на пенсию не всегда будет являться “текучкой” кадров. Например, если работодатель специально инициировал увольнение пенсионера (стимулирующая выплата или другие способы), то из расчёта такое увольнение лучше убрать.

Оборот по приёму – рассчитывается как отношение общего количества принятого на работу персонала к ССЧ. Снова не забываем про расчётный период.

Оборот по увольнению – ровно наоборот от оборота по приёму.

Количество внутренних переводов – показывает внутреннюю мобильность персонала предприятия.

Коэффициент замещения рабочей силы – рассчитывается как отношение числа принятых к числу уволенных сотрудников. Если этот коэффициент меньше единицы, то идёт сокращение количества рабочих мест на предприятии. Этот показатель обычно используют службы занятости для оценки ситуации на рынке труда.

Показатели, характеризующие работу с кадровым резервом предприятия

Обеспеченность резервом кадров – показатель в процентах, рассчитываемый следующим образом. Сначала определяется количество должностей, для которых необходимо готовить кадровый резерв. Затем среди них отмечается количество должностей, для которых уже имеется подготовленный резерв кадров. И рассчитываем обеспеченность резервом:

Использование резерва при назначении – смысл понятен из названия. Рассчитывается так:

Следует использовать для расчёта только те должности, которые включены в список резерва кадров.

Экономические показатели

Важный блок в HR-аналитике. Обычно есть мнение, что менеджеры по персоналу плохо разбираются в экономике. Давайте попробуем это исправить.

По принятой в РФ практике все выплаты персоналу распределяют на три вида:

1. Фонд заработной платы
2. Расходы на персонал, не относящиеся к ФЗП и выплатам социального характера

Такое распределение используется в органах статистики, также оно с некоторой модификацией может использоваться для управленческого учёта и анализа расходов.

Следует сказать, что для целей налогового учёта используется несколько другой подход, более подробно описанный в статье 255 Налогового кодекса РФ.

Фонд оплаты труда – все денежные средства работодателя, направленные на проведение выплат персоналу в оплату за его труд. В него входит:

• оплата за отработанное время (зарплата, доплаты и надбавки по ТК и пр.)
• оплата за неотработанное время (оплата отпуска, оплата простоев и т.п.)
• единовременные поощрительные выплаты
• выплаты на питание, жилье и топливо

Рисунок 1 – Состав фонда заработной платы

Выплаты социального характера – к этой категории расходов относят расходы предприятия на лечение, отдых, проезд, питание, компенсации при увольнении и пр. То есть все затраты на реализацию социальной политики компании.

Прочие расходы на персонал – командировочные, надбавка за вахтовый метод, оплата обучения, организация культурно-массовых мероприятий и другие расходы.

Учитывать такое распределение расходов необходимо при формировании статистических отчётов и общении с представителями госструктур. Однако для управленческого учёта и анализа расходов на персонал удобнее использовать другую структуру затрат:

1. Фонд заработной платы с отчислениями
2. Бюджет социальных расходов (расходы на поддержание и формирование корпоративной культуры)
3. Бюджет развития персонала (оплата за обучение во всех его видах и формах, в том числе – оплата преподавателям из числа работников)
4. Бюджет административных расходов (расходы на командировки, на оборудование и содержание рабочих мест и офисов, на канцелярию, почту и прочее)

Кроме общих больших групп расходов, существует несколько ключевых экономических показателей. Они важны для анализа ситуации и принятия решений.

Средняя заработная плата – все затраты на оплату труда (без отчислений) делятся на среднесписочную численность персонала компании. Целесообразно рассматривать СЗП в следующих “разрезах”:

• по подразделениям
• по профессиям
• по уровням управления
• по регионам или местам расположения подразделений (предприятий) компании

С точки зрения социальной справедливости и обеспечения равных прав и возможностей следует делать сравнение СЗП мужчин и женщин.

Зарплатоёмкость продукции – показывает, сколько необходимо затратить средств на оплату труда для производства определенного объема продукции. Например, зарплатоемкость может быть показана как рублей/тонну или рублей/рублей.

Некоторые вопросы использования

Для начинающих руководителей и менеджеров по персоналу иногда возникают вопросы о периодичности и уместности применения тех или иных показателей для принятия решений. Дадим несколько рекомендаций:

• на еженедельной основе просматривайте показатели движения персонала: сколько человек принято и уволено, по каким профессиям идёт движение персонала; также контролируйте количество установленных доплат и надбавок для персонала (сверхурочные, расширение зоны обслуживания и т.п.)
• на ежемесячной основе рассматривайте показатели по оплате труда и некоторым видам социальных выплат (материальная помощь, выданные предприятием ссуды, компенсации на проезд и пр), текучесть кадров, показатели численности, среднюю заработную плату, выработку, зарплатоёмкость и другие экономические показатели

Стоимость закрытия вакансии

Это цифра, которая включает в себя стоимость размещения вакансии на работных сайтах, контакты с рекрутерами, скрининг, проведение собеседований - всё, что происходит в процессе поиска кандидатов, имеет свою стоимость в виде человеческих и временных ресурсов. Согласно исследованию Supejob , стоимость закрытия одной вакансии в России в 2015 году составляла 10,000. В Москве цифра является несколько иной - на 17% выше чем по стране. За последний год стоимость закрытия одной вакансии уменьшилась, существенно сократились и расходы на HR.

Время на закрытие вакансии

Время, потраченное на закрытие одной вакансии почти также важно, как и стоимость этого процесса. К сожалению, найти какую-то среднюю величину нам не удалось. Мы знаем, что в США около 25 дней требуется на закрытие одной вакансии.

Формула проста: # дней пока вакансия открыта / # количество нанятых кандидатов

Источники кандидатов

Знание источников, которые приносят вам наибольшее количество хороших кандидатов, заметно упрощает процесс рекрутинга. Здесь стоит учитывать всё до момента принятия оффера, особенности вакансии и все платформы, которые доступны для отклика - разработчик откликнулся на Facebook и перешёл на карьерный сайт, а бухгалтер сразу откликнулся на работном сайте. Разница есть. Благодаря аналитике такого типа вы можете сократить расходы на закрытие вакансии.

Эффективность процесса рекрутинга

На каждом этапе отбора вы кого-то отсеиваете, кто-то отпадает сам - анализ того, по каким причинам именно на данной ступени это произошло, позволит более эффективно выстраивать процесс рекрутинга. Задавать те вопросы, которые отсеивают не подходящих кандидатов, рассказывать о тех принципах работы компании, которые могут кого-то не устраивать, давать тестовые задания раньше, чтобы те кандидаты, которые не хотят их выполнять, сразу были выведены из процесса подбора.

Формула такова: (# кандидатов, которые проходят на следующий этап / общее количество кандидатов, проходивших отбор) X 100

Принятие оффера

Всё легко - какой процент кандидатов, которые прошли все этапы отбора, в итоге получили оффер (и приняли его)? Важно учитывать не только информацию о том, почему вы выбрали именно этих кандидатов, но и почему другие отказались или по каким-то причинам не дошли до финальной ступени отбора.

Аналитика нужна для совершенствования процесса отбора: как вы демонстрируете корпоративную культуру? Что сбивает людей при прохождении собеседований? Как кандидаты реагируют на информацию о заработной плате и местонахождении офиса?

Текучесть кадров

Текучесть стоит контролировать регулярно - проводить анализ каждые несколько месяцев, каждые полгода или каждый год. Это позволит вам чётко понимать, почему сотрудники покидают компанию и что нужно сделать, чтобы этого не происходило - речь вновь идёт об экономии на найме, а ещё о строительстве корпоративной культуры со стабильным фундаментом в виде хороших специалистов.

Формула: # количество уволившихся сотрудников за год / общее # количество сотрудников

Стоимость текучести

Недооценнённый фактор - каждый покинувший компанию сотрудник тоже стоит денег. Звучит цинично, но это факт и ещё одна причина задуматься о том, почему же офис пустеет и что вы делаете не так. Помимо этого, если сотрудники увольняются, это влияет и на общие настроения в команде - за ним начнут подтягиваться другие, которые просто пугаются перемен или наоборот вдруг набрались смелости, чтобы уйти. И всё же - вам необходимо знать, сколько будет стоит для вас потеря сотрудника.

Формула (могут быть варианты): средства, выплачиваемые после ухода сотрудника + стоимость вакансии + стоимость замещения сотрудника + оплаты на первичное обучение и адапатцию

Средний срок пребывания в должности

Анализируйте, сколько времени в среднем сотрудники занимают ту или иную должность. Так вы сможете понимать, когда сотрудник будет близок к увольнению и в какой момент лучше заниматься кадровыми перестановками.

Эффективность каналов

Насколько правильно публиковать в вашем случае вакансии на FB? Сколько реально неплохих кандидатов пришло на позицию с работного сайта? Анализ эффективности каналов позволит вам использовать только те площадки, которые регулярно позволяют подходящим кандидатам откликаться.

Открытые позиции vs. Закрытые вакансии

Это актуальная для больших компаний статья аналитики - нужно сравнивать количество только что закрытых вакансий и появившихся, чтобы вновь оценить эффективность рекрутингового процесса. Если в компании открывается небольшое количество вакансий, то значит, что вы всё делаете верно и в компании всё вполне гармонично.

Средний возраст сотрудников компании

Знать, какого возраста ваши сотрудники нужно, чтобы сделать рекрутинг эффективнее, а строительство корпоративной культуры проще. Разница поколений до сих пор даёт о себе знать на рабочем месте - хоть в России теория поколения Y и Z не так актуальна, зато есть куда более важные особенности, которые вам стоит отмечать и в своей работе регулярно анализировать.

Вовлечённость и удовлетворённость

Два показателя, которые чаще всего измеряют с помощью опросов. Вопрос их эффективности в мире hr-технологий стоит остро. Ваша задача - найти оптимальный для вашей компании инструмент анализа вовлечённости и удовлетворённости сотрудников. Будете ли вы при этом проводить анонимные опросы или просто беседовать со своей командой - не так уж важно, главное, чтобы ответы были близки к правде.