«Школа HR-аналитика»: Модульная программа-интенсив

HR-analyst_BANNER2

16 октября 2018г по просьбам коллег мы запускаем новую программу «Школа HR-аналитика», которую будет вести Ариадна Денисова.

Модульная программа состоит из двух 2-хдневных курсов: «HR-аналитика: базовый курс» + «HR-аналитика: продвинутый курс».

После каждого модуля предусмотрено выполнение самостоятельного практического проекта. Участники, успешно выполнившие проекты, получают сертификат «HR-аналитик».

«Школа HR-аналитика» — единственная подобная программа обучения на отечественном рынке (да и на Западе, честно говоря, ничего похожего мы не нашли:)).

Преимущества модульной программы:

  • все примеры и практикумы курса выполнены в MS Excel, что позволяет участникам сразу применить полученные навыки в своей практической работе
  • программа обучения создана практиком для практиков, поэтому в нем нет «воды»
  • мы рассказываем просто о сложном
  • каждое понятие иллюстрируется примерами
  • мы даем подробный алгоритм анализа HR-данных
  • материалы курса максимально визуализированы, что делает удобным их восприятие
  • участники получают возможность отточить полученные навыки при выполнении самостоятельных проектов
  • формат курса максимально интерактивен за счет использования кейсов, групповой работы и упражнений.

Подробности и условия участия на: https://www.compandben.org/services/open-training/hr-analitika-i-ekonomika-truda/hr-analyst/

Надеемся, что наша программа поможет оцифровать управление персонала в нашей стране и вывести профессию HR на новый уровень развития.

 

Вот и закончился наш 5-тимесячный онлайн-марафон

19

Вот и закончился наш 5-тимесячный онлайн-марафон — серия вебинаров на тему #HRаналитика с Ариадна Денисова.
Рада, что несмотря на рабочую загрузку, нашлись и те смельчаки, которые креативно выполнили все домашние задания. Всем постаравшимся уже высланы сертификаты об окончании онлайн-курса. Желаю всем участникам эффективно применить полученные навыки на рабочем месте, повысить результативность работы HR и бизнеса в целом! Спасибо, что были с нами!

«А вас, Штирлиц, я попрошу остаться!». Калькулятор стоимости текучести персонала

1489437070408

Незаменимых людей нет, любят повторять наши руководители. Но, если бы они знали во сколько компаниям обходится уход сотрудников, скорее всего, поменяли бы свою точку зрения. Как на цифрах показать менеджерам потери от текучести кадров мы расскажем в статье, а также предоставим универсальный Excel-калькулятор стоимости текучести персонала.

Ариадна Денисова

«Кадры решают все!», «Люди – наш главный ресурс». Как часто мы слышим эти фразы? Но когда дело доходит до увольнения очередного сотрудника, оказывается, что незаменимых людей нет, и руководитель с легким сердцем и спокойной душой отпускает работника, даже не пытаясь его удержать.

Однако текучесть персонала влетает работодателю в копеечку. Например, Джош Берсин предполагает, что в среднем потери от текучести персонала обходятся бизнесу в сумму эквивалентную 1,5-2 годовым зарплатам увольняющегося сотрудника. А «Center of American Progress» на основе анализа 11 исследований, проводившихся за 15-летний период, установили, что средняя стоимость замены руководителя высшего звена доходит до 213% от его годового компенсационного пакета, стоимость замены менеджера среднего звена составляет 20% его годовой зарплаты, а исполнителя – 16% его годового вознаграждения.

Как же определить потери от текучести персонала в рублях? На самом деле все не так сложно, как кажется на первых порах. Для начала надо понять, какие затраты возникают у компании при замене сотрудников. Можно выделить следующие группы расходов, связанных с текучестью кадров:

  • Компенсация увольняемому работнику (за накопленные дни отпуска, а также дополнительные выплаты, если сотрудник уходит по соглашению сторон).
  • Затраты на сопровождение процесса увольнения и приема нового сотрудника. Это зарплата сотрудников отдела кадров за время, которое было потрачено ими на оформление соответствующих документов. Сюда же можно отнести и затраты времени сотрудника HR-службы на проведение выходного интервью.
  • Стоимость временной замены сотрудника. Пока позиция будет оставаться вакантной, работодателю придется возложить обязанности уволившегося на его коллег, либо отдать их на сторону, наняв сотрудника на договор ГПХ или воспользовавшись услугами сторонних организаций. Если эти затраты будут не больше, чем заработная плата ушедшего работника, то их можно не учитывать в расчете. В противном случае, разницу необходимо будет отнести на затраты, связанные с текучестью. Если же обязанности работника не будут никем выполняться в период наличия вакансии, то необходимо будет рассчитать потери от потерянной производительности (см пункт 6 ниже).
  • Затраты на подбор и адаптацию нового сотрудника. Сюда войдут: стоимость объявления о вакансии (если рекрутеры пользуются электронными ресурсами поиска персонала, то можно рассчитать среднюю стоимость использования базы на 1 кандидата), заработная плата рекрутеров, сотрудников службы безопасности и руководителя за время, потраченное на проведение собеседований, скрининг кандидатов, проверку рекомендаций, а также на подготовку офера. Кроме того, не следует забывать о расходах на адаптацию, связанную с проведением welcome тренинга, печать необходимых для этого материалов и т.п.
  • Стоимость обучения «новичка». Сюда относятся расходы на проведение тренингов, необходимых для того, чтобы подтянуть производительность нового сотрудника до необходимого уровня.
  • Расходы из-за потерянной производительности, которые связаны с тем, что в первые несколько недель своей работы «новичок» еще недостаточно хорошо освоился и работает с более низкой продуктивностью, чем его предшественник. Также более низкая производительность может наблюдаться и увольняющегося сотрудника в период перед его уходом из организации, и у его коллег, которые остро переживают потерю и активно «перетирают» связанные с этим причины. Подобные расходы рассчитать непросто. Однако вполне возможно. Особенно если речь идет о позициях, результаты работы которых можно измерить, например, сотрудников отдела продаж, снабжения, логистики, рабочих и т.п. Для «белых воротничков» такой расчет может быть более трудным, так как придется определять разницу в количестве оформляемых документов, проводок, решаемых вопросах и т.д. между новыми и старыми сотрудниками. Поэтому, если определение расходов, связанных с потерянной производительностью, кажется вам непосильной обязанностью, можно прикинуть ее примерно, либо не учитывать в расчете.

Итоговая формула для расчета стоимости текучести одного сотрудника будет выглядеть как:

Стоимость текучести одного сотрудника = Компенсация увольняемому работнику + Затраты на сопровождение процесса увольнения и приема + Стоимость временной замены сотрудника + Затраты на подбор и адаптацию нового сотрудника + Стоимость обучения «новичка» + Расходы из-за потерянной производительности

Для того чтобы рассчитать потери от текучести всего персонала за год следует сложить стоимость текучести всех сотрудников за аналогичный период:

Потери от текучести за год = Стоимость текучести уволенных сотрудников

Либо можно определить среднюю стоимость текучести одного сотрудника за год и далее умножить ее на количество уволенных работников за год:

Потери от текучести за год = Средняя стоимость текучести сотрудника * Количество уволенных за год

Для того, чтобы облегчить вам расчеты мы подготовили калькулятор стоимости текучести в Excel. Исходя из особенностей практики работы в вашей компании, вы можете дополнить его необходимыми статьями затрат, либо убрать те, которые отсутствуют в вашей организации. Но главное – не стесняйтесь познакомить с результатами своего анализа руководство компании.

Пользуйтесь на здоровье!

 

 

Как оценить качество вашей системы HR-метрик

0052486e_medium

Как это не обидно, но мало разработать HR-метрики, важно сделать из них эффективную систему систему показателей, важных для бизнеса.

Все HR-метрики можно условно разделить на 4 основные группы:

  • Показатели качества. Их можно оценивать через количество или процент ошибок в процессе или каком-либо документе, а также через удовлетворенность наших внутренних клиентов – сотрудников компании. Среди таких метрик, например, показатель eNPS, процент удовлетворенности персонала, процент ошибок в кадровых документах, эффективность вновь нанятых сотрудников (по итогам годовой оценки результативности) и т.д.
  • Показатели количества. Измеряют результат процесса за какой-либо период времени. Например, текучесть персонала, среднее количество часов обучения на одного сотрудника, среднее количество закрытых вакансий на одного рекрутера и т.п.
  • Временные показатели. Позволяют оценить скорость или время, затраченое от начала и до конца процесса. Например, средняя скорость закрытия вакансии, среднее время адаптации сотрудника и т.д.
  • Стоимостные или денежные показатели. Направлены на оценку затрат или дохода от HR-процесса. Например, экономия бюджета на персонал, возврат на инвестиции в обучение (ROI), прибыль на 1 сотрудника, средняя стоимость закрытия вакансии и т.д.

Для того, чтобы система HR-метрик была сбалансирована необходимо включить в нее показатели из всех четырех групп.

Кроме того, хорошо работающая система HR KPI должна:

  • Включать те метрики, которые связаны со стратегией HR, которая в свою очередь отражает бизнес-стратегию. Например, если бизнес компании активно растет, то HR KPI должны показывать, какой вклад в этот рост вносит функция управления персоналом.
  • Отвечать на вопрос, как изменение в HR-показателях повлияло на динамику бизнес-KPI. Например, сокращение текучести среди сотрудников отдела продаж на 2% позволило повысить выручку на 3,8 млн рублей.
  • Быть понятной не только HR-менеджерам, но и другим пользователям системы, то есть по возможности исключать специфический жаргон, принятый в управлении персоналом, либо разъяснять используемые термины, если невозможно подобрать аналоги.
  • Позволять проводить сравнение результатов работы HR-функции с компаниями на рынке.
  • Включать данные, представленные в разрезе уровней эффективности или различных сегментов персонала, чтобы продемонстрировать эффект от действий HR-службы. В частности, текучесть персонала можно показать не единой цифрой, а дифференцированно по группам сотрудников с различной эффективностью. Тогда будет видно, что, к примеру, наибольшая текучесть наблюдается среди персонала с низкой результативностью, что свидетельствует о грамотной работе специалистов по управлению персоналом. Либо наоборот.
  • Представлять не только данные текущего и прошлого периода, но и прогноз на будущий период. Например, «мы прогнозируем, что в результате автоматизации рекрутинга, скорость закрытия вакансии в среднем сократится до 11 дней».
  • Отвечать на вопросы CEO. Для этого важно заранее поинтересоваться, какие вопросы его волнуют. Чаще всего, руководство беспокоят следующие варианты вопросов: достаточна или избыточна численность персонала в компании, переплачиваем или недоплачиваем мы работникам, привлекаем ли мы нужных специалистов, развиваем ли мы необходимые компетенции, насколько продуктивными являются наши работники, эффективно ли мы удерживаем лучших сотрудников, не будет ли у нас проблем с проверяющими органами, вовлечены ли наши сотрудники в работу, достаточно ли мы вкладываем в персонал.
  • Быть лаконичной. Слишком большое количество метрик не только запутает стейкхолдеров, но и вызовет их раздражение. Кроме того, если хорошо проанализировать те показатели, которые вы включили в систему, часто оказывается, что ряд из них дублирует друг друга. Трудно сказать, какое количество метрик является тем волшебным граалем, который удовлетворит пользователей. На мой взгляд, в стратегическую карту HR следует включить не более 10 основных показателей. А для более полной демонстрации картины дополнительно на отдельных листах/слайдах можно предложить несколько более детальных вспомогательных метрик, по каждому направлению оценки HR (на случай, если вдруг спросят:)). Чтобы выбрать основные HR-метрики необходимо расставить приоритеты, чаще всего нам в этом помогает HR-стратегия компании.
  • Быть экономичной. Затраты на сбор данных и расчет HR-метрик не должны превышать эффект от их использования.
  • Быть динамичной. Никому не интересны точечные данные за один год. Показатели должны рассказывать историю в динамике. И совсем замечательно, если эта история будет визуализирована в виде диаграмм и дэшбордов.
  • Быть открытой. Не стоит зацикливаться только на руководстве компании. Презентуйте результаты работы HR и другим сотрудникам. При этом важно грамотно выстроить коммуникационную компанию. В частности, по-разному расставить акценты для различных групп персонала.

И в заключение хочется сказать: «Нельзя улучшить то, что невозможно измерить». Оцифруйте работу HR!

Денисова Ариадна

HR-аналитик: портрет профессии

HR-analyst_portrait

Для того, чтобы понять какие обязанности выполняют представители этой относительно новой сегодня профессии, а также какими компетенциями должны обладать претенденты на должность, мы провели анализ вакансий, связанных с HR-аналитикой.

Для чистоты эксперимента вакансии были выбраны случайным образом в Интернете. Большая часть из них уже была закрыта на момент проведения анализа. В анализе участвовали вакансии таких компаний, как: Яндекс, Ростелеком, Мираторг, Комус, Kelly Services, SkyEng, Связной. Надо отметить, что количество вакансий HR-аналитиков относительно небольшое по сравнению с вакансиями в других функциональных направлениях HR-службы, поскольку HR-аналитик все еще «редкий зверь» в отечественных организациях.

Анализ рассмотренных вакансий работодателей позволяет сделать следующие выводы.

Основная часть должностных обязанностей HR-аналитика связана с подготовкой отчетов, а также анализом и контролем расходования HR-бюджета. Среди основных задач подобных специалистов:

  • Бюджетирование HR-расходов
  • Подготовка аналитических расчетов и визуализация данных
  • Консультация внутренних заказчиков
  • Участие в разработке программ мотивации и автоматизации HR-процессов
  • Мониторинг и анализ заработных плат
  • Подготовка статистической отчетности
  • Прогнозирование численности персонала.

 Соответственно требования, которые предъявляются работодателем к кандидатам на рассмотренные вакансии, также не отличаются особенным разнообразием. Соискатели должны обладать следующими компетенциями:

  • Высшее техническое/экономическое/математическое образование
  • Опыт работы на участке бюджетирования затрат на персонал/HR-аналитики
  • Навыки работы в Excel на уровне опытного пользователя
  • Приветствуется знание HRIS: SAP, Oracle, 1C, а также статистического пакета R/RStudio (работодатели явно не желают тратиться на покупку специализированных статистических пакетов, да и не нужны они пока для указанных задач)
  • Дополнительные требования: системное мышление, аналитический склад ума, желание развиваться.

Среди проанализированных позиций была также и вакансия Главного HR-аналитика. Данная позиция связана с руководством группой аналитики, отчетности и исследований. И помимо перечисленных выше обязанностей подразумевает расчет и анализ эффективности HR-процессов, мониторинг KPI HR-службы и координацию проектов для эффективного управления этими KPI. Соответственно кандидаты на эту позицию, по мнению работодателя, должны обладать опытом аналогичной работы от 3 лет.

Интересно, что в сети уже есть и вакансии Руководителей отделов HR-аналитики. Так, в одной из компаний кандидату вменялись в обязанности «реализация проектов в области HR-аналитики: управление текучестью, предиктивные увольнения, карта коммуникации, карта мотиваторов, грейдинг, планирование и нормирование численности». На наш взгляд, половина из перечисленного относится к классическому функционалу менеджера по компенсациям и льготам и к HR-аналитике напрямую не относится. Но российские работодатели традиционно любят сэкономить путем привлечения универсалов 2-в-1, а то и 3-в-1.

Учитывая список обязанностей, перечисленных работодателями, а также требований к кандидатам на позиции, можно с уверенностью сказать, что чаще всего подобные должности занимают выходцы из функции управления компенсациями и льготами.

Подытоживая все вышесказанное, можно утверждать, что HR-аналитика в большинстве российских компаний пока находится на начальном этапе своего развития и связана в лучшем случае с анализом KPI HR-функции и презентацией его результатов.

И в этом мы не одиноки. Наши зарубежные коллеги недавно провели анализ ряда подобных вакансий на европейском рынке труда и пришли к похожим результатам. Исключением в их анализе стала вакансия компании Pepsi, которая подразумевала именно использование статистических моделей, для чего соответственно требовалось знание специальных статистических пакетов. Кандидат на эту позицию уже должен обладать опытом статистического анализа данных, а не опытом работы в HR.

Переход же к следующему уровню развития HR-аналитики требует более активного применения предиктивных моделей, знания статистических методов, а также умения работать с большими объемами данных. Для этого HR-аналитики должны будут обладать навыками работы со статистическими моделями и пакетами, а также достаточным знанием статистики. И мы верим, что наши коллеги – специалисты по управлению персоналом – смогут освоить эти навыки. А мы им в этом с удовольствием поможем:)

Пока же применение статистических моделей в управлении персоналом скорее редкость, нежели регулярная практика. Однако мы верим, что с течением времени портрет профессии неминуемо изменится. Вернемся к новому лицу профессии в недалеком будущем.

Ариадна Денисова

А у нас новая премьера!

statistics

29-30 марта состоится премьера нашего нового тренинга «БИЗНЕС-СТАТИСТИКА ПРОСТЫМ ЯЗЫКОМ. ОСНОВЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ НА КОТИКАХ»

У нас в стране принято говорить, что тренироваться надо на кошках. А мы поняли эту фразу буквально и подготовили тренинг по бизнес-статистике, где вся теория объясняется на котиках, а практикумы выполняются преимущественно в Excel на примерах из бизнеса.

В ходе тренинга участники узнают основные принципы и методы анализа данных:

  1. Какие задачи решает статистика в бизнесе
  2. Какими методами она это делает
  3. Как применять эти методы на практике
  4. Как понимать результаты их применения.

Тренинг предназначен для руководителей, специалистов, ответственных за анализ данных, собственников бизнеса, и всех, кто хочет научиться статистике с нуля. Забудьте о страшных формулах и непонятных определениях! Статистика может быть интересной.

Ведущий программы – Владимир Савельев – автор книги «Статистика и котики».

Подробности программы на https://goo.gl/JDEAaA

Как незнание основ статистики приводит к плачевным последствиям

GenderPayGap

Работодатели в Великобритании обязаны отчитаться о соотношении зарплат между сотрудниками женского и мужского пола.В отчете указываются средняя и медиана разрыва по заработной плате для представителей каждого пола (gender pay gap). 16 из подавших свои данные компаний указали, что средняя и медиана по показателю разница в заработной плате между полами у них равны 0, т.е. разрыва в заработной плате мужчин и женщин нет. Однако с точки зрения статистики вероятность такого совпадения среднего и медианы в компаниях с численностью более 250 человек крайне мала, поскольку эти метрики измеряют разные величины. Газета Financial Times проанализировала данные всех компаний и с помощью экспертов выявила подобные организации, которые указали, скорее всего, ложные данные. Среди них оказалась, например, компания Hugo Boss. После запроса некоторые из этих компаний изменили предоставленные данные, признав ошибку. Учите статистику, господа! А мы Вам в этом поможем:)

Подробности анализа можно прочитать в статье Financial Times https://goo.gl/u7cDQs

Денисова Ариадна

«Парадоксально, но факт»: почему следует опасаться парадокса Симпсона в HR

images

Парадокс Симпсона – это статистический парадокс, который наблюдается, когда тренды в нескольких группах при объединении групп в одну становятся диаметрально противоположными, и наоборот, тренды, наблюдаемые в одной группе, могут стать противоположными при разделении этой группы на несколько более малых частей.

Например, вы провели тренинг для рабочих по работе на новом оборудовании. Чтобы оценить результаты тренинга было принято решение сравнить результаты работы сотрудников из двух контрольных групп: 1) группы №1, которая не прошла обучение, 2) группы №2, прошедшей обучение. За месяц после тренинга менеджеры по персоналу подсчитали процент деталей, произведенных сотрудниками и сданных ОТК без дефектов. Результаты анализа двух групп представлены в таблице 1:

Таблица 1

Группа Процент деталей, сданных ОТК без дефектов, %
Месяц 1 Месяц 2 ИТОГО
Группа №1 10 60 55
Группа №2 30 90 35

 

Как видно из таблицы, группа, прошедшая обучение показала более хорошие производственные результаты, выпустив и в первый, и во второй месяц большее количество качественных деталей, но итоговое значение за оба месяца оказывается лучше у группы №1, не прошедшей обучение. Как такое может быть?

Все может объяснить статистический парадокс Симпсона, который был описан в 1951г. и в 1903г. Для этого надо подробнее рассмотреть исходные данные нашего примера (таблица 2):

Таблица 2

Группа Период Общее количество выпущенных деталей, шт Количество деталей без дефектов, шт % деталей без дефектов
Группа №1 Месяц 1 100 10 10
Месяц 2 1000 600 60
ИТОГО 1100 610 55
Группа №2 Месяц 1 1000 300 30
Месяц 2 100 90 90
ИТОГО 1100 390 35

 

Как видим, между результативностью труда сотрудников внутри групп по месяцам существует большая разница (100 шт против 1000 шт), также в первый месяц рабочие из группы №2 выпустили значительно больше деталей, чем их «соседи», а в следующем месяце наоборот. Это в итоге приводит к тому, что агрегированные данные показывают совершенно иной тренд по сравнению с исходной группировкой.

В некоторых случаях из HR-практики эффект Симпсона может привести к очень неприятным для работодателя последствиям. Например, в 1976 году на университет Berkeley в США был подан судебный иск за половую дискриминацию при приеме студентов. При проверке исходных данных оказалось, что печальная итоговая статистика, указывавшая на дискриминацию, объяснялась именно парадоксом Симпсона.

Или представьте, к примеру, что в рассмотренном выше кейсе двух групп рабочих вы решили платить премию за производственные результаты. Если бы вы выбрали периодом премирования месяц, то более высокие премии каждый месяц получали бы сотрудники из группы №2. Если же периодом премирования был бы выбран период в 2 месяца (а ведь у нас бывают и квартальные премии), то группа №1 получила бы премию в большем размере.

Давайте посмотрим на еще один пример из области управления результативностью персонала.

В компании используется рейтинговая шкала для оценки результативности:

Таблица 3

Уровень результативности Рейтинг
Значительно превосходит стандарты 5
Превосходит стандарты 4
Соответствует стандартам 3
Ниже ожиданий 2
Неудовлетворительный 1

 

HR-менеджер проанализировал результаты рейтинговой оценки четырех департаментов, чтобы сравнить оценки 4и 5, которые давали женщинам и мужчинам. В каждом департаменте процент женщин, получивших оценку 4 или 5, был больше процента мужчин с такими же оценками (таблица 4).

Департамент Число женщин Число мужчин ИТОГО Число женщин с оценкой 4 или 5 Число мужчин с оценкой 4 или 5 % женщин с оценкой 4 или 5 % мужчин с оценкой 4 или 5
Департамент А 8 12 20 3 4 38 33
Департамент Б 2 9 11 1 3 50 33
Департамент В 5 16 21 2 6 40 38
Департамент Г 3 90 93 2 53 67 59
ИТОГО 18 127 145 8 66 44 52

 

Однако, если посмотреть на итоговые значения, то окажется, что разница обратная и процент женщин с оценкой 4 или 5 (44%) ниже процента мужчин с оценкой 4 или 5 (52%).

Здесь также особую роль сыграло особое сочетание количества мужчин и женщин в каждом департаменте, особенно в департаменте Г. Поэтому в этом случае было бы не совсем верно делать выводы на основе агрегированных данных.

Таким образом, при проведении анализа на своих HR-данных помните о возможности парадокса Симпсона и необходимости тщательного анализа данных, в частности, выявления так называемых «скрытых переменных» (в наших примерах это департаменты и месяцы) и исключения их влияния на результаты анализа.

Автор: Денисова Ариадна

Как предсказать увольнение ключевых сотрудников? / Серия «HR-аналитика»

DCDlWj_WAAIR2d0

Не секрет, что талантливые сотрудники – залог успешности в работе любой компании. Поэтому работодатели всеми силами пытаются удержать ключевой персонал. Однако иногда бывает слишком поздно, и остановить уход работника, принявшего предложение конкурентов уже невозможно. Можно ли заранее предсказать риск увольнения ключевых сотрудников и «подстелить соломку»? Оказывается, такие прогнозные модели можно с легкостью использовать в своей работе. В ходе нашего вебинара мы не только расскажем, но и пошагово покажем на реальном примере, как выявить работников, потенциально готовых покинуть компанию. Кроме того, всем участникам вебинара будет доступен для скачивания шаблон для работы в Excel. Останется просто занести туда ваши данные и провести анализ. Хватит гадать на кофейной гуще, используйте объективные инструменты на практике!

Page 1 из 2 12