Начну с примера. В одной компании внедрили дашборд, который отслеживал, как новые сотрудники проходят адаптацию. Выяснилось, что до половины новичков в одном из подразделений уходят, не дойдя до конца испытательного срока. Для бизнеса это убыток: компания теряет уже вложенные ресурсы — время руководителя и T&D-специалистов, затраты на обучение и адаптацию. Данные аналитики легли в основу плана по снижению текучести на входе. Так, довольно простой дашборд сделал видимой проблему, о масштабе которой раньше компания не знала. Эта история хорошо показывает, зачем бизнесу нужна HR-аналитика.

Запрос есть, единого стандарта — нет

Запрос на HR-аналитику на рынке действительно есть, но за общим согласием скрываются противоречивые ожидания. Компании по-разному определяют задачи аналитики: для одних главное — понять причины текучести или оценить эффективность обучения, для других — оптимизировать затраты на персонал.

Различается и понимание «качественной» аналитики. Кому-то достаточно таблицы с цифрами по текучести, кто-то ждёт дашборд с автоматически обновляемыми показателями, а для кого-то ценность — в возможности сопоставить данные из подбора, адаптации, обучения и оценки в единой системе.

Степень готовности компаний неоднородна: пока одни формируют сквозные отчеты с историческими данными и строят прогнозные модели, другие лишь оцифровывают базовые HR-процессы. Из-за такого разброса ожиданий и стартовых условий бизнесу трудно сформулировать требования к HR-аналитике на языке конкретных управленческих задач

Чем HR-аналитика помогает на самом деле

HR-аналитика сокращает время на сбор информации, повышает точность решений и позволяет HR-функции говорить с бизнесом на языке цифр и фактов. А именно:

• Быстрее принимать управленческие решения

Для HR-директора важно собрать в одном месте основные показатели: численность персонала, данные по найму и увольнениям, текучести, обучению и достижению целей. Единый дашборд позволяет «держать руку на пульсе». Если его нет, на сбор и сведение информации из разных источников может уходить от нескольких дней до нескольких недель. За это время управленческий момент может быть упущен. Когда дашборды настроены заранее и обновляются автоматически, нужные данные доступны в тот же момент, когда возникает вопрос. К примеру, в Neon HRM есть предустановленные дата-сеты к каждому модулю, визуализировать данные можно в виде графиков, круговых диаграмм и таблиц, а выгружать отчеты — в форматах xls, csv, png, jpg.

• Вовремя видеть, где компания теряет сотрудников

Для руководителя HR-аналитика помогает ответить на два связанных вопроса. Первый — насколько быстро закрываются вакансии, особенно критичные для бизнеса. Второй — что происходит с сотрудниками после найма: сколько из них проходят испытательный срок и остаются в компании. Этот период часто определяющий, так как большая часть увольнений приходится на первые месяцы работы. Чтобы руководитель видел, как новые сотрудники проходят адаптацию, и мог вовремя среагировать на возможные проблемы, в Neon HRM есть специальные отчеты, отражающие прогресс выполнения планов адаптации.

Однако текучесть важно отслеживать не только в первые 3 месяца работы. Рядовые специалисты часто начинают приносить компании ощутимую ценность через 4–5 месяцев, а руководители — через 8–10. Поэтому стоит оценивать, какая доля сотрудников остается в компании и на этих сроках — представление о текучести кадров и стаже как раз дают инструменты аналитики в HRM-платформах.

• Удерживать ценные кадры

HR-аналитика помогает выявить сотрудников, которые оказывают наибольшее влияние на результаты компании. Для этого недостаточно оценивать только выполнение плана. В расчет принимаются профессиональные компетенции и поведенческие индикаторы, в том числе данные многофакторной оценки 360°.

Если результаты оценки и данные о развитии хранятся в разных системах или «в головах» руководителей, их приходится собирать и актуализировать вручную. Когда информация агрегирована в единой HRM-системе и регулярно обновляется, руководитель видит актуальную картину по ключевым сотрудникам: их готовность к росту, риски ухода, прогресс по плану развития. Так, в Neon HRM можно получать отчеты с подробной информацией о картах оценки и результатами опросов подчиненных. Это позволяет быстрее принимать решения по удержанию — от точечных мер мотивации до включения в программу преемственности на критичные роли.

• Персонализировать обучение

Аналитика помогает выявить, у каких сотрудников есть пробелы в компетенциях и какие именно навыки требуют развития. Например, если из 100 инженеров только у 30 есть проблемы с клиентоориентированностью, нет смысла отправлять на соответствующее обучение всех. На основе оценки навыков можно формировать индивидуальные планы развития и проводить обучение точечно.

• Оценить эффективность обучения

Для руководителя отдела развития и обучения важно видеть, насколько полезны для сотрудников курсы и тренинги. Один из способов это проверить — сопоставить показатели работы до и после. Например, если сотрудник до обучения выполнял норму в 10 единиц, а после освоения новых инструментов его выработка выросла до 13–15, это может указывать на практический эффект обучения. Если похожая динамика наблюдается у участников программы в целом, есть смысл ее масштабировать.

• Снизить субъективность оценки

Для отдела C&B и тех, кто отвечает за оценку персонала, одна из основных проблем — человеческий фактор. Например, в одном подразделении руководитель может действовать методом кнута, систематически занижая оценки. Сотрудники под давлением выполняют цели, но со временем это приводит к росту текучести. В другом подразделении ситуация может быть обратной — руководитель ставит высокие оценки практически всем. Текучесть низкая, потому что все получают премии при посредственных показателях. Но расходы растут, а мотивация показывать более высокий результат снижается.

Аналитика делает такие расхождения прозрачными: для этого в Neon HRM есть отчеты по подразделениям — как по целям, так и по оценкам результативности. HR и вышестоящие руководители могут сравнивать результаты и корректировать подход тимлидов.

Какой должна быть «правильная» HR-аналитика

Единого рецепта нет, но есть три принципа, которые отличают рабочую аналитику от формальной отчетности.

1. Гибкая

У каждой компании свои процессы и метрики, поэтому одного набора преднастроенных дашбордов недостаточно. Одной компании нужно видеть текучесть по подразделениям, другой — сопоставлять эффективность разных отделов, третьей — анализировать результаты оценки компетенций. Поэтому у компании должна быть возможность самостоятельно построить необходимые графики и менять их по мере появления новых задач. Как это реализовано в Neon HRM: можно создавать интерактивные аналитические панели под свои цели, а встроенный конструктор визуализации позволяет отображать данные в нужном виде.

Если в компании есть специалист, который умеет работать с SQL-запросами и BI-инструментами, он может получать данные из системы и кастомизировать отчетность под текущие запросы бизнеса с помощью Apache Superset или аналогичного инструмента. Для компаний, где отдельного BI-специалиста нет, нужные дашборды можно настроить вместе с вендором на этапе внедрения, а затем дорабатывать их с поддержкой.

2. Сквозная

Это значит, что данные по разным HR-процессам — подбора, адаптации, обучения, оценки сотрудников — не существуют отдельно друг от друга, а могут сопоставляться в одном отчёте. Например, сама по себе цифра текучести показывает, сколько сотрудников ушло. Но для анализа причин может потребоваться связать её с данными об адаптации, условиях работы, уровне зарплаты. Аналогично результаты обучения можно сопоставлять с последующей эффективностью сотрудника. Для этого данные должны храниться в одной HRM-системе — тогда BI-аналитик может их получать и объединять в нужных разрезах.

3. Умная

Важно различать два уровня данных. Первый — статистика. Она показывает текущее состояние: сколько сотрудников работает, сколько наняли и уволили, какая текучесть и др. Если HR-директор хорошо понимает свои метрики и знает, какие значения нормальны для его бизнеса, такой информации может быть достаточно для принятия базовых решений. Например, текучесть в 20% — норма, а 35% — уже повод действовать.

Второй уровень — аналитика. Она помогает интерпретировать цифры и указывает, на что стоит обратить внимание. Например, система может выявить проблему на этапе адаптации и показать, что стоит подробнее проверить процесс подбора — именно там есть проблема.

Таким образом, аналитика делает HR-функцию прозрачной, измеримой и предсказуемой. Компании, опирающиеся на данные, быстрее видят проблемы, эффективнее управляют командами и экономнее расходуют бюджет на персонал.

■ Рекламаerid:2W5zFHj5kfTРекламодатель: АО "НЭКСАЙН"ИНН/ОГРН: 7801019126/1027809251744Сайт: https://nexign.com/ru