Когда компания нанимает сотрудника, она надеется, что он тут же приступит к работе и будет результативным. Однако, как известно, новичок сперва должен адаптироваться и только после этого он может начать показывать ожидаемые результаты. И чем быстрее он это сделает, тем выгоднее для работодателя.
Время, которое проходит с момента найма работника до выхода на ожидаемый – стандартный или нормативный – уровень результативности, и называется «Время выхода на стандартную производительность» (будем далее называть этот показатель ВСП). В английском варианте эта метрика носит называние Time to Productivity.
Время выхода на стандартную производительность относится к группе так называемых показателей жизненного цикла сотрудника, поскольку напрямую влияет на ценность, которую приносит работник в течение всего времени работы в организации. На рис. представлена кривая жизненного цикла сотрудника:
Поэтому работодатель кровно заинтересован в сокращении периода выхода на стандартную производительность. Ведь работник быстрее начинает приносить доход и быстрее окупаются затраты на его привлечение и адаптацию.
Справедливый вопрос «Как рассчитать это самое время выхода на стандартную производительность?»
Здесь есть несколько вариантов:
1-ый вариант подойдет для тех профессий/специальностей, где можно увидеть и измерить конкретный результат работы, например, рабочие на производстве, продажники, уборщики, курьеры, сотрудники колл-центров, операционисты и т.п. У них, как правило, есть (по крайней мере должен быть) нормативный или плановый уровень производительности, на основе которого сотрудник оценивается и вознаграждается. Выполнение норм и планов – одна из важнейших операционных целей. Поэтому все, что здесь требуется – это провести замеры времени либо отследить по статистике выполнения показателей длительность периода, в течение которого «новичок» выходит на нормативный уровень.
2-ой вариант более сложный. Он подойдет для тех сотрудников, результат работы которых не столь очевиден, например, сотрудников бэкофиса. Несмотря на то, что у представителей этих специальностей сложно измерить конкретный результат, тем не менее их работа тоже оценивается. Как правило, контролируются объем и качество выполненной работы, соблюдение сроков. Поэтому на основе наблюдений или анализа статистических данных также можно попытаться определить период, в течение которого вновь принятый работник выходит на заданные уровни показателей эффективности. Можно также использовать экспертные оценки руководителей, мы ведь им доверяем. Да, здесь результат будет не столь точным как в 1-ом варианте, но тем не менее он будет, хотя и придется заморочиться.
Зачем нам нужны все эти трудоемкие замеры и наблюдения, спросите вы.
А для того, чтобы иметь возможность оценить эффективность работы HR-службы на этапе подбора и адаптации. Например, мы провели тренинг по адаптации и хотим проверить, есть ли от него польза для бизнеса. Берем 2 группы новичков: одну приглашаем на мероприятия по адаптации, а другую нет (контрольная группа). Далее ждем, когда сотрудники из обеих групп выйдут на стандартный уровень производительности, и сравниваем время в обеих группах. Если в группе прошедших адаптационные мероприятия, ВСП будет ниже, то положительный эффект данных мероприятий очевиден. Более того, можно попытаться показать его в рублях, умножив разницу во времени ВСП между группами на нормативный результат работы сотрудников в денежном эквиваленте за единицу времени.
Или другой пример. Вы внедрили технологию VR/AR в тренинг по адаптации. И теперь ваши новички быстрее выходят на стандарт производительности. Делаем замеры производительности до внедрения новой технологии и позже. Сравниваем ВСП. Если есть значимая разница и персонал быстрее выходит на нормативную результативность, значит, вы не зря потратились на внедрение новшеств. А если заморочиться то можно попробовать рассчитать и финансовый эффект от такого внедрения, как в предыдущем примере, а также срок его окупаемости.
Можно даже копнуть поглубже и посмотреть историческую ретроспективу, проанализировав, сотрудники с какими компетенциями и навыками быстрее выходят на плановый уровень результативности. И тогда мы сможем сделать прогноз об успешности того или иного кандидата еще на этапе его приема.
Да, все это требует времени, поскольку готовых данных, скорее всего, в вашей компании нет и вам придется попотеть, чтобы их добыть. Но без данных нет аналитики. Поэтому, возможно, овчинка стоит выделки?
