Что такое HR-аналитика?
HR-аналитика – это процесс сбора и анализа данных о человеческих ресурсах (HR) с целью повышения эффективности работы персонала организации. Этот процесс также можно назвать аналитикой талантов, аналитикой людей или даже аналитикой рабочей силы.
Этот метод анализа данных использует данные, которые регулярно собираются отделом кадров, и сопоставляет их с целями отдела кадров и организации. Это позволяет получить измеренные доказательства того, как инициативы HR способствуют достижению целей и стратегий организации.
Например, если в компании, занимающейся разработкой программного обеспечения, наблюдается высокая текучесть кадров, значит, компания работает не в полную силу.
Чтобы поднять сотрудников до уровня полной продуктивности, требуется время и инвестиции.
HR-аналитика предоставляет подкрепленные данными сведения о том, что работает хорошо, а что нет, чтобы организации могли вносить улучшения и более эффективно планировать будущее.
Как в приведенном выше примере, знание причины высокой текучести кадров в компании может дать ценную информацию о том, как ее можно снизить. Снизив текучесть кадров, компания может увеличить свои доходы и производительность.
Зачем нужна HR-аналитика?
Большинство организаций уже имеют данные, которые регулярно собираются, так зачем же нужна специализированная форма аналитики? Разве HR не может просто посмотреть на данные, которые у них уже есть?
К сожалению, необработанные данные сами по себе не могут дать никакой полезной информации. Это все равно, что смотреть на большую электронную таблицу, полную цифр и слов.
Без организации или направления данные кажутся бессмысленными.
После организации, сравнения и анализа эти необработанные данные дают полезную информацию.
Они могут помочь ответить на такие вопросы, как:
- Какие закономерности можно выявить в текучести кадров?
- Сколько времени требуется для найма сотрудников?
- Какой объем инвестиций необходим, чтобы вывести сотрудников на полную продуктивность?
- Кто из наших сотрудников с наибольшей вероятностью уволится в течение года?
- Оказывают ли инициативы по обучению и развитию влияние на эффективность работы сотрудников?
Наличие подкрепленных данными фактов означает, что организации могут сосредоточиться на проведении необходимых улучшений и планировании будущих инициатив.
Благодаря возможности ответить на важные организационные вопросы без каких-либо догадок, неудивительно, что многие компании, использующие HR-аналитику, связывают повышение эффективности с инициативами в области управления персоналом.
Примеры в HR-аналитике
Как HR-аналитика может быть использована организациями?
Давайте рассмотрим несколько примеров на примере распространенных организационных проблем:
1. Текучесть кадров
Когда сотрудники увольняются, часто нет реального понимания причин.
Могут быть собраны отчеты или данные по отдельным ситуациям, но нет возможности понять, существует ли общая причина или тенденция текучести кадров.
Поскольку текучесть кадров обходится дорого с точки зрения потерянного времени и прибыли, организации нуждаются в таком понимании, чтобы предотвратить превращение текучести кадров в постоянную проблему.
HR Analytics может:
- Собирать и анализировать прошлые данные о текучести кадров для выявления тенденций и закономерностей, указывающих на причины увольнения сотрудников.
- Собирать данные о поведении сотрудников, такие как производительность и вовлеченность, чтобы лучше понять состояние текущих сотрудников.
- Соотнести оба типа данных, чтобы понять факторы, которые приводят к текучести кадров.
- Помочь создать прогностическую модель для лучшего отслеживания и выделения сотрудников, которые могут попасть в выявленную модель, связанную с уволившимися сотрудниками.
- Разрабатывать стратегии и принимать решения, которые позволят улучшить рабочую среду и повысить уровень вовлеченности.
- Выявление закономерностей вовлеченности сотрудников, их удовлетворенности и производительности.
2. Рекрутинг
Организации ищут кандидатов, обладающих не только необходимыми навыками, но и качествами, которые соответствуют культуре работы организации и требованиям к производительности.
Просеивание сотен или тысяч резюме и принятие решения о найме на основе базовой информации ограничивает возможности, тем более когда потенциальные кандидаты могут быть упущены из виду. Например, одна компания может обнаружить, что креативность является лучшим показателем успеха, чем соответствующий опыт работы.
HR Analytics может:
- Обеспечить быстрый, автоматизированный сбор данных о кандидатах из различных источников.
- Получить глубокое представление о кандидатах, учитывая множество переменных, таких как возможности развития и культурное соответствие.
- Выявлять кандидатов с характеристиками, которые сопоставимы с наиболее эффективными сотрудниками организации.
- Избежать привычной предвзятости и обеспечить равные возможности для всех кандидатов; благодаря подходу к подбору персонала, основанному на данных, точка зрения и мнение одного человека больше не могут влиять на рассмотрение кандидатур.
- Предоставление метрик о том, сколько времени требуется для найма на конкретные должности в организации, что позволяет отделам быть более подготовленными и информированными, когда возникает необходимость в найме.
- Предоставление исторических данных о периодах избыточного и недостаточного найма, что позволяет организациям разрабатывать более эффективные долгосрочные планы найма.
Как работает HR-аналитика?
Понимание процесса HR-аналитики
HR-аналитика состоит из нескольких компонентов, которые дополняют друг друга.
- Для того чтобы HR-аналитика помогла решить проблемы, которые она обещает, сначала необходимо собрать данные.
- Затем эти данные необходимо отследить и сопоставить с другими данными, такими как историческая информация, нормы или средние показатели.
- Это помогает выявить тенденции или закономерности. Именно на этом этапе результаты могут быть проанализированы на аналитическом этапе.
- Последний шаг – применение полученных данных для принятия организационных решений.
Давайте рассмотрим подробнее, как происходит этот процесс:
1. Сбор данных
Большие данные – это большое количество информации, которая собирается и агрегируется HR-службой с целью анализа и оценки ключевых HR-практик, включая подбор персонала, управление талантами, обучение и эффективность.
Сбор и отслеживание высококачественных данных – это первый жизненно важный компонент HR-аналитики.
Данные должны быть легко доступны и интегрированы в систему отчетности. Данные могут поступать из уже существующих HR-систем, систем обучения и развития или из новых методов сбора данных, таких как облачные системы, мобильные устройства и даже носимые технологии.
Система, собирающая данные, также должна уметь их агрегировать, то есть иметь возможность сортировать и систематизировать данные для последующего анализа.
Какие данные собираются?
- профили сотрудников
- производительность
- данные о высокоэффективных сотрудниках
- данные о низкоэффективных сотрудниках
- данные о зарплате и продвижении по службе
- демографические данные
- введение в должность
- обучение
- вовлеченность
- удержание
- текучесть кадров
- абсентеизм
2. Измерение
На этапе измерения данные начинают процесс непрерывного измерения и сравнения, также известный как HR-метрика.
HR-аналитика сравнивает собранные данные с историческими нормами и стандартами организации. Этот процесс не может опираться на один снимок данных, вместо этого требуется непрерывная подача данных с течением времени.
Данные также нуждаются в базовой линии сравнения. Например, как организация может узнать, что такое приемлемый диапазон отсутствия на рабочем месте, если он не определен?
В аналитике HR ключевыми метриками, которые отслеживаются, являются:
Эффективность работы организации
Данные собираются и сравниваются, чтобы лучше понять текучесть кадров, прогулы и результаты найма.
Операции
Данные отслеживаются для определения эффективности и результативности повседневных процедур и инициатив HR.
Оптимизация процессов
Эта область объединяет данные из показателей организационной и операционной деятельности, чтобы определить, где можно улучшить процесс.
Примеры метрик HR-аналитики
Вот некоторые примеры конкретных показателей, которые могут быть измерены HR:
- Время найма – количество дней, которое требуется для размещения вакансий и завершения найма кандидатов. Эта метрика отслеживается с течением времени и сравнивается с желаемым организационным показателем.
- Стоимость найма – общие затраты, связанные с подбором и наймом кандидатов. Этот показатель отслеживается с течением времени, чтобы проследить типичные затраты, связанные с наймом определенных типов кандидатов.
- Текучесть кадров – уровень увольнения сотрудников после определенного года работы в организации. Этот показатель отслеживается с течением времени и сравнивается с приемлемым уровнем или целью организации.
- Абсентеизм – количество дней и частота отсутствия сотрудников на рабочем месте. Этот показатель отслеживается во времени и сравнивается с приемлемым уровнем или целью организации.
- Рейтинг вовлеченности – измерение производительности труда и удовлетворенности сотрудников для определения уровня вовлеченности сотрудников в работу. Это может быть измерено с помощью опросов, оценки работы или показателей производительности.
3. Анализ
На аналитическом этапе анализируются результаты, полученные с помощью метрик, для выявления тенденций и закономерностей, которые могут оказать влияние на организацию.
В зависимости от желаемого результата используются различные аналитические методы. К ним относятся: описательная аналитика, предписывающая аналитика и предиктивная аналитика.
Описательная аналитика направлена исключительно на понимание исторических данных и того, что можно улучшить.
Предиктивная аналитика использует статистические модели для анализа исторических данных с целью прогнозирования будущих рисков или возможностей.
Предписывающая аналитика делает шаг вперед и предсказывает последствия прогнозируемых результатов.
Примеры аналитики:
Вот некоторые примеры показателей на стадии аналитики:
- Время приема на работу – количество времени между размещением вакансии и фактическим приемом на работу – это метрика, которая позволяет HR получить представление об эффективности процесса приема на работу; она побуждает исследовать, что работает, а что не работает. Не требуется ли слишком много времени, чтобы найти подходящего кандидата? Какие факторы могут влиять на результат?
- Текучесть кадров – показатели текучести кадров, которые указывают на скорость, с которой сотрудники покидают организацию после найма, можно проанализировать, чтобы определить, какие конкретные отделы в организации испытывают трудности с удержанием сотрудников, а также возможные факторы, такие как неудовлетворенность рабочей средой или отсутствие поддержки в обучении.
- Абсентеизм – метрика, показывающая, как часто и как долго сотрудники отсутствуют на рабочем месте по сравнению с установленной в организации нормой, может быть показателем вовлеченности сотрудников. Поскольку абсентеизм может дорого стоить для производительности организации, метрика позволяет HR-отделу изучить возможные причины высокого уровня отсутствия.
4. Применение
После анализа метрик полученные результаты используются в качестве практической информации для принятия организационных решений.
Примеры применения выводов HR-аналитики:
Приведем несколько примеров применения результатов анализа, полученных с помощью HR-аналитики, для принятия решений:
- Время приема на работу – Если в результате анализа выясняется, что время приема на работу занимает слишком много времени, а барьером является само заявление о приеме на работу, организации могут принять обоснованное решение о том, как повысить эффективность и доступность процедуры подачи заявления о приеме на работу.
- Текучесть кадров – понимание того, почему сотрудники покидают организацию, означает, что могут быть приняты решения по предотвращению или снижению текучести кадров. Если в качестве фактора, способствующего текучести кадров, было определено отсутствие поддержки в обучении, то можно разработать инициативы по улучшению непрерывного обучения.
- Абсентеизм – Понимание причин длительного отсутствия сотрудников позволяет организациям разрабатывать стратегии по улучшению факторов рабочей среды, влияющих на вовлеченность сотрудников.
Плюсы и минусы HR-аналитики
HR-аналитика быстро становится желанным дополнением к практике управления персоналом.
Данные, которые регулярно собираются по всей организации, не представляют ценности без агрегирования и анализа, что делает HR-аналитику ценным инструментом для измерения понимания, которого раньше не существовало.
Но хотя HR-аналитика позволяет перевести HR-практику с оперативного уровня на стратегический, она не лишена и своих проблем.
Вот плюсы и минусы внедрения HR-аналитики:
Плюсы:
- Благодаря подходу, основанному на данных, можно принимать более точные решения, что уменьшает необходимость для организаций полагаться на интуицию или догадки при принятии решений.
- Благодаря более глубокому пониманию причин, по которым сотрудники уходят или остаются в организации, можно разработать стратегии по удержанию персонала.
- Вовлеченность сотрудников может быть улучшена путем анализа данных о поведении сотрудников, например, о том, как они работают с коллегами и клиентами, и определения того, как можно улучшить процессы и среду.
- Анализ и сравнение данных о текущих сотрудниках и потенциальных кандидатах позволяет лучше адаптировать подбор и найм персонала к реальным потребностям организации в профессиональных навыках.
- Тенденции и закономерности в кадровых данных могут быть использованы для прогнозирования с помощью предиктивной аналитики, что позволяет организациям быть проактивными в поддержании продуктивной рабочей силы.
Минусы:
- Многие отделы кадров не обладают достаточными статистическими и аналитическими навыками для работы с большими массивами данных.
- Различные системы управления и отчетности в организации могут затруднять агрегирование и сравнение данных.
- Доступ к качественным данным может быть проблемой для некоторых организаций, которые не имеют современных систем.
- Организациям необходим доступ к качественному аналитическому и отчетному программному обеспечению, которое может использовать собранные данные.
- Мониторинг и сбор большего объема данных с помощью новых технологий (например, облачных систем, носимых устройств), а также составление прогнозов на основе данных могут создать этические проблемы.
Предиктивная кадровая аналитика
Предиктивная аналитика анализирует исторические данные с целью прогнозирования будущего. Отличием является способ использования данных.
В стандартной HR-аналитике данные собираются и анализируются для составления отчета о том, что работает и что нуждается в улучшении. В предиктивной аналитике данные также собираются, но используются для составления будущих прогнозов относительно сотрудников или HR-инициатив.
Это может быть что угодно: от прогнозирования того, какие кандидаты будут более успешны в организации, до того, кто рискует уволиться в течение года.
Как это работает?
Передовые статистические методы используются для создания алгоритмических моделей, способных определять тенденции и будущее поведение. Эти будущие тенденции могут описывать возможные риски или возможности, которые организации могут использовать при принятии долгосрочных решений.
Примеры предиктивного HR
Давайте посмотрим, как можно использовать предиктивную аналитику:
Текучесть кадров
С помощью предиктивной аналитики можно разработать алгоритм для прогнозирования вероятности увольнения сотрудников в заданные сроки. Возможность определить, какие сотрудники находятся в группе риска, позволяет организациям принять превентивные меры и избежать потерь производительности и затрат на повторный найм.
Эффективность работы организации
Исторические данные могут точно определить причины плохой работы, но предиктивная аналитика позволяет сделать прогноз о том, какие инициативы с наибольшей вероятностью улучшат работу. Если будет установлено, что уровень вовлеченности коррелирует с производительностью, то организации смогут реализовать конкретные инициативы, повышающие вовлеченность сотрудников.
Преимущества и проблемы предиктивной HR-аналитики
Преимущества: Предиктивная HR-аналитика позволяет организациям стать проактивными в использовании данных.
Вместо того чтобы исправлять прошлые проблемы, организации могут создать будущее, которое предотвращает проблемы и решает будущие задачи еще до их возникновения. Это позволяет сэкономить на будущих расходах, как на доходах, так и на целях и производительности.
Сложности: Предиктивная HR-аналитика требует такого уровня навыков, технологий и инвестиций, которого еще нет у многих организаций.
Также необходимо учитывать множество факторов, чтобы делать прогнозы относительно сотрудников или потенциальных кандидатов.
Люди могут быть непредсказуемыми, у них разные характеры, биография и опыт. Подгонка людей под черно-белый алгоритм для того, чтобы сделать прогноз относительно их работы или будущего, представляет собой не только риск, но и этический вопрос.
Оригинал статьи: https://www.valamis.com/hub/hr-analytics
