Аналитика определяется как интерпретация моделей данных, которые помогают принимать решения и повышать эффективность работы. HR-аналитика определяется как процесс измерения влияния HR-показателей, таких как время найма и коэффициент удержания, на эффективность бизнеса. Управление персоналом – это функция, ориентированная на людей, и так воспринимается большинством людей. Но тем, кто считает, что вклад HR-команды ограничивается рассылкой писем с предложениями и приемом новых сотрудников, аналитика человеческих ресурсов (HR-аналитика) может доказать, что они ошибаются. При стратегическом использовании аналитика способна изменить работу HR-отдела, предоставляя команде глубокие знания и позволяя ей активно и значимо вносить вклад в итоговый результат организации. Если вы хотите начать работу с HR-аналитикой, это руководство для вас.
Что такое кадровая аналитика? Чтобы понять суть HR-аналитики и объяснить, как она влияет на эффективность бизнеса, мы попросили Мика Коллинза, глобального вице-президента по стратегии решений для анализа и планирования трудовых ресурсов и главного эксперта SAP SuccessFactors, рассказать нам об этом. “HR-аналитика – это методология, позволяющая получить представление о том, как инвестиции в человеческий капитал способствуют успешному достижению четырех основных результатов: (а) получение дохода, (б) минимизация расходов, (в) снижение рисков и (г) выполнение стратегических планов. Это достигается путем применения статистических методов к интегрированным HR, управлению талантами, финансовым и операционным данным”, – говорит Коллинз в эксклюзивной беседе с HR Technologist. HR-аналитика фокусируется в первую очередь на функции управления персоналом и не является, как принято считать, взаимозаменяемой с аналитикой людей или аналитикой рабочей силы.
HR Analytics, People Analytics и Workforce Analytics: В чем разница?
Термины HR-аналитика, аналитика персонала и кадровая аналитика часто используются как взаимозаменяемые. Но между каждым из этих терминов есть небольшие различия. Вам будет полезно знать разницу, чтобы иметь возможность оценить наиболее подходящие данные для своей функции.
HR-аналитика: HR-аналитика специально занимается показателями функции управления персоналом, такими как время приема на работу, расходы на обучение одного сотрудника и время до повышения. Все эти показатели управляются исключительно HR для HR.
Аналитика персонала: Аналитика людей, хотя ее удобно использовать как синоним аналитики HR, технически применима к “людям” в целом. Она может охватывать любую группу людей даже за пределами организации. Например, термин “аналитика людей” может применяться к аналитике клиентов организации, а не только сотрудников.
Аналитика трудовых ресурсов: Аналитика трудовых ресурсов – это всеобъемлющий термин, относящийся именно к сотрудникам организации. Он включает в себя штатных сотрудников, удаленных сотрудников, гиг-работников, фрилансеров, консультантов и любых других лиц, работающих на различных должностях в организации. В контексте HR некоторые показатели аналитики рабочей силы и показатели аналитики HR могут пересекаться, поэтому эти два термина часто используются как синонимы. Их цель также может быть одинаковой. Например, данные о производительности и эффективности работы сотрудников используются как в кадровой, так и в кадровой аналитике, а целью является повышение уровня удержания и улучшение опыта сотрудников.
Как HR-аналитика повышает ценность бизнеса?
HR имеет доступ к ценным данным о сотрудниках. Как можно использовать эти данные для осуществления изменений в организации? В настоящее время ведется активная дискуссия о воспроизведении потребительского опыта в опыте сотрудников. По сути, данные о поведении и менталитете потребителей могут помочь разработать стратегии для максимизации продаж, используя эти факторы. Аналогичным образом, данные, полезные для HR-функции, могут быть использованы для повышения эффективности работы сотрудников, улучшения их опыта и, в свою очередь, максимизации бизнес-результатов. Коллинз предлагает пример того, как HR-аналитика может быть использована для повышения ценности бизнеса. “HR-аналитика может быть использована для оценки инвестиций в переквалификацию, которая обеспечит нужные компетенции для поддержки новой модели доходов, с использованием основанных на данных знаний для изменения предложения по обучению по мере получения результатов продаж”. Это окончательные гранулированные данные, которые могут не только повлиять на итоговый результат, но и изменить вовлеченность сотрудников в работу организации. “Таким образом, – продолжает Коллинз, – можно считать, что “окупаемость инвестиций” в HR-аналитику заключается в увеличении ценности для бизнеса, получаемой от использования данных для принятия решений о талантах”.
Какие показатели измеряет HR-аналитика?
Несколько показателей HR способствуют повышению ценности бизнеса, но ключевым вопросом при измерении этих показателей является следующий: что нужно бизнесу? Лучше всего на этот вопрос можно ответить, проведя беседу с бизнес-лидерами. Стратегическое сотрудничество между руководителями высшего звена и HR-лидерами поможет определить стратегию HR-аналитики. Основываясь на ключевых показателях эффективности (KPI) организации, HR может предложить метрики, которые могут повлиять на эти KPI. Важно отметить, что руководители высшего звена видят четкую связь между потребностью в аналитике и тем влиянием, которое она окажет на итоговые показатели. Как HR-практик, вы должны обосновать, почему отслеживание показателей, связанных именно с персоналом компании, имеет решающее значение. Например, руководство компании может не интересовать количество людей, добровольно покинувших организацию. Их может интересовать то, сколько из этих сотрудников занимали стратегические позиции или были высококвалифицированными специалистами, продолжительность их работы, что привело к их уходу, стоимость замены этих сотрудников и, наконец, как все эти события повлияли на прибыль компании.
Вот некоторые общие показатели, отслеживаемые HR-аналитикой:
1. Доход на одного сотрудника: Получается путем деления дохода компании на общее количество сотрудников в компании. Это показывает средний доход, который генерирует каждый сотрудник. Это показатель того, насколько эффективно организация обеспечивает получение дохода за счет сотрудников.
2. Коэффициент принятия предложений: Количество принятых официальных предложений о работе (не устных), деленное на общее количество предложений о работе, сделанных за определенный период. Более высокий показатель (выше 85%) указывает на хорошее соотношение. Если он ниже, эти данные могут быть использованы для пересмотра стратегии компании по привлечению талантов.
3. Расходы на обучение на одного сотрудника: Получается путем деления общих расходов на обучение на общее количество сотрудников, прошедших обучение. Величина этих расходов может быть определена на основе измерения эффективности обучения. Низкая эффективность может заставить вас пересмотреть расходы на обучение на одного сотрудника.
4. Эффективность обучения: Получена в результате анализа множества точек данных, таких как повышение производительности, результаты тестов и переход сотрудников на более высокие роли в организации после обучения. Измерение эффективности обучения может иметь решающее значение для оценки эффективности программы обучения.
5. Коэффициент добровольной текучести кадров: Добровольная текучесть кадров происходит, когда сотрудники добровольно решают покинуть свои рабочие места. Он рассчитывается путем деления числа добровольно уволившихся сотрудников на общее число сотрудников в организации. Эта метрика может привести к выявлению пробелов в опыте сотрудников, которые приводят к добровольному уходу.
6. Коэффициент недобровольной текучести кадров: Когда сотрудник увольняется со своей должности, это называется “недобровольным”. Коэффициент рассчитывается путем деления числа сотрудников, уволившихся по собственному желанию, на общее число сотрудников в организации. Этот показатель можно связать со стратегией подбора персонала и использовать для разработки плана по улучшению качества нанимаемых сотрудников, чтобы избежать недобровольной текучести кадров.
7. Время заполнения вакансии: Количество дней между размещением объявления о вакансии и наймом сотрудника на эту должность. Измеряя время заполнения вакансии, рекрутеры могут изменить свою стратегию подбора персонала, чтобы определить области, на которые тратится больше всего времени.
8. Время найма: Количество дней с момента обращения к кандидату до принятия им предложения о работе. Как и в случае с временем заполнения вакансий, анализ времени найма на основе данных может принести пользу рекрутерам и помочь им улучшить работу с кандидатами, чтобы сократить это время.
9. Абсентеизм: Абсентеизм – это показатель производительности, который измеряется путем деления количества пропущенных дней на общее количество запланированных рабочих дней. Абсентеизм может дать представление об общем состоянии здоровья сотрудников, а также служить индикатором счастья сотрудников.
10. Риск человеческого капитала: Сюда можно отнести риски, связанные с сотрудниками, такие как отсутствие определенных навыков для заполнения нового типа вакансий, отсутствие квалифицированных сотрудников для заполнения руководящих должностей, возможность ухода сотрудника с работы на основании нескольких факторов, таких как отношения с менеджерами, компенсация и отсутствие четкого плана преемственности. Для измерения всех этих показателей можно использовать HR-аналитику.
Какие данные нужны инструменту HR-аналитики?
В целом, данные, необходимые инструменту HR-аналитики, делятся на внутренние и внешние. Одной из самых больших проблем при сборе данных является сбор правильных и качественных данных.
Общие источники данных, используемые в решениях для HR-аналитики
I. Внутренние данные Внутренние данные относятся к данным, полученным из отдела кадров организации. Основная система HR содержит несколько точек данных, которые могут быть использованы для инструмента HR-аналитики. Некоторые из показателей, которые содержит система HRIS, включают:
1. Стаж сотрудников
2. Компенсация сотрудникам
3. Записи об обучении сотрудников
4. Данные о служебной аттестации
5. Структура отчетности
6. Подробная информация о высокоценных, высокопотенциальных сотрудниках
7. Подробности о любых дисциплинарных мерах, принятых в отношении сотрудника.
Единственная проблема здесь заключается в том, что иногда эти данные не связаны между собой и поэтому не могут служить надежным показателем. Именно здесь важную роль может сыграть специалист по анализу данных. Они могут организовать эти разрозненные данные и создать ведра релевантных точек данных, которые затем могут быть использованы для аналитического инструмента.
II. Внешние данные
Внешние данные получают путем установления рабочих отношений с другими отделами организации. Данные, полученные извне организации, также очень важны, поскольку они дают глобальную перспективу, которую невозможно получить, работая с данными внутри организации.
1. Финансовые данные: Финансовые данные всей организации являются ключевыми в любом анализе HR, например, для расчета дохода на одного сотрудника или стоимости найма.
2. Данные по конкретной организации: В зависимости от типа организации и ее основного предложения (продукт или услуга), тип данных, необходимых HR для дополнения аналитики, может быть разным. Например, говорит Коллинз, “HR-лидеры глобальной розничной компании должны использовать в своей аналитической системе данные о доходах и расходах магазинов и данные о клиентском опыте, в то время как HR-отдел строительной компании может использовать оперативные данные – данные о здоровье и безопасности – и данные, связанные с расходами на заёмный труд”.
3. Пассивные данные от сотрудников: Сотрудники постоянно предоставляют данные, которые хранятся в HRIS с того момента, когда к ним обращаются с предложением о работе. Кроме того, данные из их сообщений и акций в социальных сетях, а также из опросов по обратной связи могут быть использованы для анализа данных HR.
4. Исторические данные: Некоторые глобальные экономические, политические или экологические события определяют модели поведения сотрудников. Такие данные могут дать представление о том, чего не могут дать ограниченные внутренние данные.
Например, рецессия 2008 года стала глобальным событием, которое изменило представление сотрудников о рабочих местах или “работе”. Экономика фриланса, стартапов и “гигов” пошла в гору, поскольку люди продолжали терять работу. Данные, полученные в результате такого важного исторического события, могут помочь предсказать реакцию рабочей силы на подобные изменения в будущем. Затем их можно использовать для выявления тенденций в текущей рабочей силе и прогнозирования добровольной и недобровольной текучести кадров.
Как начать работу с HR-аналитикой
Для HR-лидеров, желающих начать использовать HR-аналитику для принятия решений на основе данных, вот несколько советов:
Создание коллективного мышления
Прежде чем приступить к операционной и математической работе, лидеры HR должны подготовить свои команды и организации к рабочему процессу, управляемому аналитикой. Хотя обсуждение необходимости аналитики с руководством компании – это одна часть изменений, другая – подготовка команды к работе с объемом данных, которые теперь будут использоваться для оценки изменений. Это важнейший аспект цифровой трансформации HR, а также цифровой трансформации всей компании. Хорошим способом начать является привлечение команды к небольшим проектам и поручение им создать отчеты, которые они будут обсуждать с бизнес-лидерами.
Привлечение специалистов по анализу данных
Специалисты по анализу данных должны стать неотъемлемой частью HR-команд. Они лучше всего подходят для оценки жизнеспособности аналитического решения. Они также могут обеспечить надежность статистического моделирования и прогнозов. Как говорит Коллинз, “специалисты по анализу данных сыграют неоценимую роль в создании культуры аналитики в HR”. По мере того, как роль бизнес-партнеров и специалистов общего профиля в области HR будет развиваться и включать такие навыки, как стратегия работы с данными, анализ и коммуникация (изложение “истории, стоящей за наукой”), специалист по анализу данных будет выступать в роли тренера, наставляя своих коллег в HR в том, как понимать и применять полученные знания”.
Начните с малого
Отличный метод убедить заинтересованные стороны в том, что HR-аналитика может принести пользу бизнесу, – это сначала успешно реализовать небольшой проект. Эти проекты, называемые “быстрыми победами”, могут дать ощутимые результаты за короткий промежуток времени с высокой отдачей.
Получите разрешение от юридической службы
Сбор данных, который использует HR-аналитика, в значительной степени регулируется законами о соответствии. Некоторые юридические аспекты, о которых следует помнить при внедрении решения для HR-аналитики, следующие:
- Конфиденциальность и анонимность сотрудников
- Согласие сотрудников на объем и тип собираемых данных
- Определение цели сбора данных и соответствующее информирование сотрудников.
- ИТ-безопасность при использовании стороннего программного обеспечения для работы HR-аналитики
- Местонахождение поставщика HR-аналитики, у которого будут храниться данные, и соблюдение им местных законов.
Сотрудничество с юридическим отделом вашей организации для обеспечения соблюдения этических и нормативных норм.
Выбор решения для HR-аналитики
Любое решение для HR-аналитики, которое будет использоваться в масштабах компании, должно иметь определенные компоненты.
1. Они отвечают на бизнес-вопросы, которые задает руководство компании. Это может потребовать от вас инвестиций в решение для ответа на каждый вопрос, что приведет к инвестициям в несколько аналитических решений для получения подробных данных по каждому вопросу. В качестве альтернативы можно выбрать унифицированное решение, способное оценить несколько показателей для ответа на каждый бизнес-вопрос.
2. Они просты в использовании людьми, которые не являются специалистами по анализу данных. Доступное решение, созданное для непрофессионалов, идеально подходит, когда они хотят оценить одну или несколько метрик, не прерывая рабочий процесс специалиста по анализу данных.
3. Облачные решения, а не локальные. Облачное решение также обеспечивает доступность без тяжелой ИТ-интеграции. Это дает HR-отделу возможность использовать решение по мере необходимости.
4. Они оснащены технологиями статистического анализа и машинного обучения. Платформы больших данных требуют передовых систем управления данными с использованием машинного обучения и обработки естественного языка. Это позволяет технологии обучаться и рассуждать автономно, выявляя идеи, которые затем могут анализировать специалисты по обработке данных.
5. Они основаны на предиктивной аналитике. “[Предиктивная аналитика – это] практика извлечения информации из существующих наборов данных для определения закономерностей и прогнозирования будущих результатов. Аналитики используют статистические методы для прогнозирования будущих альтернатив – будет ли текущий уровень увольнений продолжаться в том же темпе или мы можем ожидать всплеска увольнений по мере укрепления рынка труда?” – объясняет Коллинз.
6. Они оснащены технологией визуализации. Визуальное представление огромных объемов данных позволяет лучше понять тенденции и события. Сложные данные, обрабатываемые с помощью аналитического механизма, требуют продвинутого программного обеспечения для визуализации, поскольку их невозможно представить в виде простых графиков и презентаций.
7. Они доступны по модели подписки. Подписные модели платформ “программное обеспечение как услуга” (SaaS) полезны, поскольку они позволяют легко получить доступ к последним обновлениям технологий. Они также исключают значительные предварительные расходы на приобретение аналитического решения и могут быть более экономически эффективным способом инвестирования в аналитику.
Так стоит ли вам инвестировать в решение для HR-аналитики?
HR-аналитика предлагает ряд несомненных преимуществ. Она позволяет HR-командам значительно оптимизировать процессы, которые снижают затраты, сокращают отсев и, следовательно, улучшают итоговые показатели. Благодаря автоматизации задач вы освобождаетесь для инноваций и изучения человеческого аспекта человеческих ресурсов, не тратя время на отслеживание гор данных из многочисленных источников. В целом, использование HR-аналитики стало одним из трендов HR-технологий в 2019 году, поскольку она призвана улучшить опыт сотрудников, что напрямую приводит к улучшению результатов бизнеса.
Однако это также создает некоторые реальные проблемы. Как говорит Коллинз: “В то время как HR амбициозно настроен на использование предиктивной HR-аналитики, два HR-лидера, с которыми я недавно разговаривал, сказали: “Мы хотим иметь возможность предсказывать все!”. Видение того, как аналитика станет ключевой компетенцией HR, сдерживается ограниченным потреблением (аналитические данные распространяются только в четырех стенах HR) и действием (исследования не приводят к изменению программы или новым инвестициям). Нам еще предстоит добиться значительного прогресса”. Кроме того, из-за разрозненности данных в организации и неясности целей внедрения аналитики ценные данные, необходимые HR для аналитики, часто используются недостаточно. Проблема заключается в том, чтобы дождаться реальных результатов. Предиктивная аналитика, скорее всего, займет не менее 24 месяцев, чтобы показать значимые результаты, но она поможет начать трансформацию HR. Итак, время начать работу с HR-аналитикой настало. Если вы, как HR-практик, представите убедительные аргументы ключевым заинтересованным сторонам, вы сможете использовать возможности аналитики, чтобы стать стратегическим бизнес-партнером, вносящим существенный вклад в бизнес.
Оригинал статьи: https://www.spiceworks.com/hr/hr-analytics/articles/what-is-hr-analytics/
