5 дней (72 ак часа)
«Академия HR-аналитика» - интенсивный курс повышения квалификации в области HR-аналитики, который позволяет за короткое время прокачать навыки сбора и анализа HR-метрик, создания HR-дашбордов, разработки прогнозных моделей, определения факторов, влияющих на эффективность HR-процессов. Курс подходит как начинающим в сфере HR-аналитики, так и тем, кто работает с HR-показателями, но хотел бы систематизировать свою работу и освоить методы предиктивного анализа HR-данных.
Длительность курса – 72 ак часа с учетом самостоятельной работы участников до начала тренинга и между отдельными учебными модулями, а также итогового тестирования (аттестации). По итогам обучения выдается удостоверение о повышении квалификации.
Благодаря небольшому размеру учебной группы, каждый участник обучения получает постоянную обратную связь от ведущих.
Каждому участнику необходимо иметь на занятии ноутбук с установленным MS Excel.
Всем участникам в подарок - брошюра "HR-метрики" с более чем 100 HR-KPI, формулами и рекомендациями для их расчета.
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ:
До начала занятий каждый участник получает предварительное задание и заполняет небольшой опросник для оценки потребностей в обучении.
МОДУЛЬ №1:
«HR-метрики для оценки эффективности управления персоналом»
1. Что такое HR-аналитика:
- Чек-лист «Зрелость HR-аналитики в компании»: проверьте себя
- Портрет профессии «HR-аналитик»
- Программы для анализа HR-данных
- Источники информации и подготовка для анализа данных в Excel
2. Разработка стратегической карты HR:
2.1. Стратегия управления персоналом и стратегическая карта HR
Кейс «Разработка стратегической HR-карты компании»
2.2. Система управления персоналом
Практикум «Описание процесса»
2.3. Виды KPI HR-службы
3. Оценка эффективности HR-службы:
3.1. Оценка эффективности привлечения и адаптации персонала:
- Разработка и анализ карты опыта кандидата (candidate journey map)
Практикум: «Разработка карты опыта кандидата»
- Анализ воронки подбора
Практикум «Анализ воронки подбора кандидатов»
- Оценка качества подбора
- Оценка производительности подбора
- Финансовая эффективность рекрутинга
- KPI для оценки эффективности управления HR-брендом
- HR-метрики для оценки эффективности адаптации «новичков»
Кейс «Сравнение эффективности работы отделов подбора»
3.2. Оценка вовлеченности и опыта сотрудников (employee experience):
- Что такое вовлеченность и почему ее важно измерять
- Способы измерения вовлеченности
- За и против оценки вовлеченности
- Почему впечатление сотрудников важнее вовлеченности
- Как рассчитать индекс впечатления сотрудников
Практикум «Что нам делать с вовлеченностью?»
Практикум «Оценки опыта сотрудников»
3.3. Оценка эффективности удержания персонала:
- Как рассчитать индекс удержания
- Как измерить уровень текучести
- Как оценить лояльность персонала
- Технология проведения Stay интервью
Упражнение «Создание случайной выборки в MS Excel»
3.4. Оценка эффективности обучения и развития персонала (L&D):
Мозговой штурм «Чего хочет бизнес от управления талантами?»
- Обучение как бизнес: HR-метрики обучения важные для бизнеса компании
- Модели оценки эффективности обучения (Модель Дж.Филипса, Модель Д.Киркпатрика)
Практикум «Какая программа обучения более эффективна?»
Практикум «Расчет ROI обучения»
- За и против показателя возврата инвестиций в обучение
- HR-метрики для оценки эффективности управления кадровым резервом
3.5. Оценка эффективности управления оплатой труда (C&B):
- Оценка конкурентоспособности заработной платы
Практикум: «Создание обзора заработной платы в MS Excel»
- Оценка качества управления C&B
Практикум: «Оценка дискриминации в оплате труда»
Практикум: «Оценка эффективности премирования»
- Анализ эффективности расходования бюджета фонда оплаты труда (ФОТ)
Практикум: факторный анализ бюджета ФОТ
- Оценка эффективности управления численностью персонала
- Чем нам поможет экономика труда?
3.6. Оценка эффективности кадрового администрирования
4. Сбор данных и проведение анализа HR-метрик
4.1. Типы данных и измерительные шкалы
4.2. Процедура сбора данных:
- Генеральная совокупность и выборка
- Техники создания выборок
- Технология проведения опросов персонала
Практикум: «Выбор сотрудников для проведения опроса»
Практикум «Разработка опросника»
4.3. Методика анализа динамики показателей
4.4. Алгоритм проведения бенчмаркинга
Кейс: «Сравнительный анализ HR-показателей»
Задача «Анализ карты HR-процесса»
МОДУЛЬ №2:
«Создание HR-дашбордов и HR-отчетов»
1. Сторителлинг HR-метрик: правила визуализации цифровых данных
1.1. Как оценить контекст (кому, что, как и когда мы хотим донести)?
1.2. Как выбрать правильный вариант визуализации?
1.3. Как убрать лишнее и правильно расставить акценты?
1.4. Структура дашборда
1.5. Примеры HR-дашбордов
Упражнение «Создание прототипа HR дашборда»
2. Создание HR-дашбордов в MS Excel
2.1. Типы диаграмм в MS Excel
2.2. Подготовка данных в MS Excel
2.3. Создание нестандартных вариантов диаграмм
2.4. Разработка дашбордов в MS Excel
Упражнение «Создание HR дашборда»
3. Подготовка HR-отчетов в MS Excel
Упражнение «Создание HR-отчета»
МОДУЛЬ №3
«Дескриптивная HR-аналитика»
1. Визуальный анализ HR-данных:
· Частота распределения и гистограммы
- Диаграммы: столбиковая, круговая, Парето, рассеяния
- Линейные графики
Практикум: «Графический анализ данных о заработной плате»
2. Описательная статистика и вариативность HR-данных:
- Меры центральной тенденции: среднее, мода, медиана,
- Перцентили и квантили
- Диаграмма «Ящик с усами»
- Меры изменчивости
- Технология работы с выбросами
Практикум: «Создание обзора заработной платы»
Практикум: «Сравнительный анализ выполнения показателей KPI в подразделениях»
Практикум: «Оценка результатов выборочного опроса»
3. Основные виды распределений HR-данных:
- Нормальное распределение и эмпирическое правило
- Биномиальное распределение
- Распределение Пуассона
Практикум: «Определение численности продавцов в торговом зале»
Практикум: «Кто лучше обрабатывает звонки: чатбот или человек?»
Практикум: «Стоить ли тратить больше времени на клиента?»
Практикум: «Прогноз: кто из соискателей пройдет тест?»
4. Статистика вывода: насколько мы можем быть уверены в своих выводах:
- Оценка ошибки среднего
- Распределение среднего и центральная предельная теорема
- Доверительный интервал
- Как определить необходимый размер выборки
- Проверка гипотез для принятия решений
Практикум: «Определение зарплатных ожиданий кандидатов на позицию бухгалтера»
Практикум: «Нравится ли сотрудникам работать в нашей компании: определяем на основе выборочного опроса»
Практикум: «Оценка разницы в уровне средней ежемесячной заработной платы по должности между мужчинами и женщинами»
Практикум: «Есть ли разница в мнении сотрудников мужского и женского пола?»
5. Алгоритм сравнения двух выборок:
Практикум: «Оценка разницы в уровне удовлетворенности работников разных поколений»
6. Дисперсионный анализ (ANOVA) для анализа вариации:
Практикум: «Выбор инструмента, который поможет снизить текучесть»
Практикум: «Есть ли разница в уровне текучести между филиалами компании?»
7. Анализ сопряженности в HR-практике:
Практикум: «Связан ли уровень абсентеизма с семейным положением сотрудников?»
8. Непараметрическая статистика
- Непараметрическая статистика для случая единственной выборки
- Непараметрические тесты для случая двух выборок
- Непараметрические тесты для случая нескольких независимых выборок
Практикум: «Оценка эффективности тренинга по MS Excel»
Практикум: «Есть ли разница в производительности заводов?»
Практикум: «Есть ли разница между результатами прохождения психологического теста между мужчинами и женщинами»
МОДУЛЬ №4
«Предиктивная HR-аналитика»
1. Корреляция: оценка взаимосвязи между количественными данными:
- Оценка силы корреляционный связи
- Типы взаимосвязей
- Ложная корреляция
- Корреляция в непараметрической статистике
Практикум: «Есть ли связь между тренингами и эффективностью сотрудников»
2. Парная линейная регрессия:
- Алгоритм создания линии регрессии в MS Excel
- Проверка значимости линии регрессии
Практикум: «Расчет численности сотрудников на основе драйверов численности»
Практикум: «Оценка эффективности сотрудников отдела продаж»
3. Множественная регрессия как инструмент HR-прогнозирования:
- Алгоритм расчета уравнения линейной множественной регрессии в MS Excel
- Проверка качества уравнения множественной регрессии
- Возможные проблемы и способы их решения
- Особенности работы с качественными данными
- Нелинейная множественная регрессия: невозможное возможно
- Шаговая регрессия: как и когда использовать
- Логистическая регрессия
Практикум: «Прогноз результативности работников»
Практикум: «Поиск факторов, влияющих на вовлеченность»
Практикум: «Кто из кандидатов будет более эффективным сотрудником»
Практикум: «Проверка решений руководителя на дискриминацию по половому признаку»
4. Кластерный анализ
- Предназначение кластерного анализа
- Метод k-средних в MS Excel
Практикум: «Определение персон сотрудников для дизайна программы мотивации»
5. Дерево решений
- Выращивание деревьев
- Тестирование модели
Практикум: «Поиск факторов, влияющих на текучесть персонала»
6. Создание команды HR-аналитиков:
- Чем занимается команда HR-аналитиков
- Как распределяются обязанности в команде
- Траектории развития членов команды
Ведущий: Ариадна Денисова
Стоимость участия: для физических лиц — 65 000 рублей; для юридических лиц - 67 000 рублей при условии 100%-ной предоплаты; 70 000 рублей - при условии постоплаты в течение 10 дней; 72 000 рублей - при условии постоплаты в течение более чем 10 дней.
По итогам обучения выдается удостоверение о повышении квалификации нашей "Бизнес-Академии "ЭКСПЕРТУМ" (ООО).
Зарегистрироваться на программу можно по e-mail: post@compandben.org или по телефону +7 (495) 321 73 84
Ближайшие даты проведения:
11 - 15 июля 2022г
21 - 25 ноября 2022г