Сегодня мировая экономика переживает период серьезной турбулентности. В таких непростых условиях значимость HR выходит на первый план. Актуальными становятся вопросы подбора персонала, отвечающего требованиям постоянно меняющейся ситуации на рынке, а также удержания профессиональных и квалифицированных кадров. В связи с этим, HR — специалистам необходимо находить и разрабатывать новые пути решения данных вопросов. Одним из таких путей является HR — аналитика. В данной статье рассмотрен метод HR-аналитики для решения кадровых вопросов и принятия управленческих решений относительно персонала; приведены примеры применения данного метода, в основе которого, лежит статистический анализ.
Наличие бизнес — стратегии определяет рост компании, привлечение инвестиций и повышение прибыли. Одной из составляющих эффективной стратегии является аналитика, в том числе в сфере HR. HR аналитика — это система информации о персонале компании, которая регулярно собирается и обрабатывается, на основании которой руководство компании принимает решения или оценивает эффективность принятых ранее решений [2,c.1]. Обозначив ключевые показатели, компания может отслеживать выполнение / невыполнение планов и формировать сценарии развития. При этом HR-специалисты должны изучать тенденции рынка, анализировать возможности и риски, потенциальные ниши, оценивать слабые и сильные стороны компании и выстраивать эффективную стратегию, обеспечивающую ее быстрый рост.
На повестке дня современного руководителя службы персонала стоят не только задачи по поиску и подбору сотрудников, но и вопросы повышения производительности труда, оптимизации структуры компании, развития корпоративной культуры.
Без аналитических исследований и обработки данных сложно принимать обоснованные решения, улучшать показатели и эффективность бизнеса. Измеряя и анализируя ключевые параметры, HR-подразделения могут принимать управленческие решения, основанные на фактах, использовать точные цифры при разработке бизнес — кейсов и формировании заявок на ресурсы. Кроме того, директора службы персонала могут своевременно информировать топ — менеджеров о состоянии человеческих ресурсов, аргументировать эффективность HR-службы.
Как правило, компании комбинируют разные способы получения HR-аналитики: проводят внутренние исследования самостоятельно или с привлечением подрядчика, используют общедоступную информацию по рынку труда (СМИ, Интернет, профессиональные конференции), официальные данные исследовательских компаний и госслужб [3, c. 1].
При выборе ключевых показателей следует исходить из задач HR-департамента, таких как: подбор и адаптация персонала; оценка и обучение; удержание и мотивация (включая компенсации и льготы); управление результатами; организационное и карьерное развитие.
Использование тех или иных показателей и критериев зависит от того, какие задачи руководство считает приоритетными на данный момент. Для более эффективной работы служба персонала должна сотрудничать с финансовыми и маркетинговыми командами — делиться инструментами, данными и опытом организации процессов.
Большинство компаний измеряет следующие показатели: текучести кадров; вовлеченности / удовлетворенности сотрудников; производительности труда; оценки инвестиций в HR-проекты; отслеживает отношение персонала к администрации, работе и различным аспектам деловой деятельности; следит за уровнем квалификации кадров, стоимостью аутсорсинговых услуг, деятельностью центров обслуживания, числом операций, проведенных HR-отделом, процессом укомплектования штатов, внедрением и эффективностью программ подготовки кадров, различными видами продвижения по службе.
Целью подобных исследований является аудит сильных и слабых сторон компании в управлении персоналом. По результатам такого анализа определяется необходимость изменений в управленческом процессе.
Одним из самых успешных специалистов, занимающихся HR-аналитикой, является бизнес-консультат Эдуард Бабушкин, руководитель проекта HRM.ru [4, с. 1]. Под его руководством был создан относительно новый аналитический метод для российского рынка Big Datа. «Big Data — это промышленное использование математической статистики, применение её в целях бизнеса. Это не сухая математика. Big Data куда ближе к реальности, чем многие «эйчаровские фичи», популярные на сегодняшний момент».
В качестве примера приведем подборку проведенных и обработанных аналитическим методом опросов по нескольким направлениям. Данные опросы были проведены Э. Бабушкиным на странице своего блога. Респондентами стали в основном руководители компаний и специалисты кадровой службы.
«Хотите удержать работника? Обеспечьте ему коммуникации».
В данном исследовании «Ключевые факторы удержания и текучести персонала» респондентам было необходимо оценить интенсивность взаимодействие с коллегами.
Вопрос заключался в следующем: «Какую долю времени вы тратите на коммуникацию с коллегами (запросы, ответы на запросы, письма, телефонные и устные коммуникации) в общем рабочем времени?»
Затем результаты вводились и обрабатывались в Big Data. В качестве контрольной группы была взята самая многочисленная — те, кто указал значительную степень взаимодействия. Они «живут» в среднем в компании почти два года. Те, кто очень значительно взаимодействует не отличается значимо от «значительных». А остальные группы работников отличаются тем что: работники со средней степенью взаимодействия «живут в организации» на 4 месяца меньше; с незначительной — на 7 месяцев меньше; — с крайне незначительной — на 8 месяцев.
Результат замечательный, но не стоит забывать, что это самоотчет работников, а не реальные показатели коммуникаций. С другой стороны, подумайте, есть ли у нас право проводить здесь причинно — следственную связь между уровнем коммуникаций в качестве причины и следствием в виде стажа. А может наоборот, работник просто не успел, не смог, не захотел выстроить коммуникации и ушел? Это в случае, если коммуникация определяется самим работником. Тогда склонность к интроверсии может быть прогностическимпараметром текучести в некоторых профессиях.
«Как на текучесть персонала влияет дорога от дома до работы?»
Э. Бабушкин приводит пример, что шаговая доступность работы от дома увеличивает удержание на 58 % — это результаты компании Evolv.
В опросе было два вопроса о дороге между домом и работой:
1) сколько времени занимает дорога?
2) каким способом вы добираетесь до работы?
Различие в текучести стажа между теми, кто живет в шаговой доступности, и теми, кто ездит на транспорте, не может считаться достаточным для принятия. Специалист посчитал, что главным фактором, который вносит смещение в результаты, является гипотеза, что чем меньше город, тем меньшее значение имеет шаговая доступность [2].
Заметно, что в городах-«миллионниках» и населенных пунктах с населением меньше 100 000 населения стаж работы кандидатов зримо выше. И различия статистически значимы. А вот в городах с населением от 500 000 до 1 000 000 связь обратная: те, кто добираются транспортом, работают значимо дольше. Резюме: на примере этих данных нельзя подтвердить вывод исследований компании Evolv о том, что шаговая доступность значимо влияет на удержание работников в компании.
В своих многочисленных исследованиях Э. Бабушкин пришел к очень интересным выводам. Вот некоторые из них [2]:
– чем дольше работает в компании работник, тем большая вероятность, что после увольнения из компании он будет ей лоялен;
– мужчины менее комфортно выносят руководителя мужчину, чем женщины мужчину;
– большая часть коллектива видит своего руководителя явным лидером после 3–4 лет совместной работы;
– работники, у которых есть доступ в интернет, более лояльны к компании.
На основе обработки статистических данных формируется типовой портрет сотрудника компании с указанием его гендерных и возрастных характеристик, функциональных обязанностей, основных компетенций и ключевых потребностей в развитии.
Исследования подобных факторов дают возможность определить качественный состав компании, узнать мотивацию и установки сотрудников, предпринять специальные действия, направленные на удержание ценных кадров и повышение их продуктивности. Кроме того, метрики позволяют оценить эффективность деятельности самого HR-отдела, увидеть реальное положение дел, расставить приоритеты. Оценка человеческих ресурсов дает управляющему звену организации возможность последовательно собирать информацию о персонале, что облегчает процесс принятия решений, позволяет более успешно преодолевать сопротивление персонала изменениям [5] и планировать тактические шаги.
Таким образом, цель всех аналитических измерений и исследований — улучшать показатели, прогнозировать сценарии развития, предлагать варианты решения проблем, давать поддержку при принятии управленческих решений. Другими словами, отслеживая и сопоставляя ключевые параметры, специалисты по работе с персоналом должны использовать полученные данные о людях для повышения эффективности всей компании, а не только HR-службы.
HR-аналитика позволяет собрать и обработать с помощью статистических методов оперативную и актуальную информацию, выверенную на больших выборках из разных городов и регионов, что однозначно придает принятому управленческому решению относительно персонала достаточную аргументированность и убедительность.
Ресурсы HR-аналитики позволяют не только «оцифровывать» данные о персонале и особенностях его организационного поведения, но и графически отражать динамику, соотношение, пропорцию различных показателей, что позволяет быть более убедительным при защите того-или иного инвестиционного проекта, ориентированного на развитие персонала.
Литература:
- HR-аналитика [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.hranalitika.com;
- Территория честного HR. Блог Олега Барыша о рациональном и разумном управлении персоналом. [Электронный ресурс]. — Режим доступа:http://hrrationalis.com/hr-analitika-ne-samoe-populyarnoe-napravlenie-v-rabote-hr/;
- Linkedin [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://ru.linkedin.com;
- HRM.ru [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://hrm.ru.
- Якимова З. В. Методологические аспекты преодоления сопротивления инновациям в управлении персоналом // Тезисы докладов IV Региональной научно-практической конференции «Менеджмент качества и инновации -2011». 17–18 ноября 2011 г. — Великий Новгород.: НГУ им. Ярослава Мудрого, 2011. С. 122–126.
