Готова ли ваша компания к использованию HR-аналитики?

Барт Безенс, Софи де Винне и Люк Селс

Большие массивы данных («большие данные») и соответствующие аналитические методы в современной бизнес-среде распространены повсеместно. Более того, новые технологии, такие как интернет вещей, непрерывно растущее число профилей в соцсетях и появление открытых общедоступных данных, только увеличивают потребность в глубоких аналитических знаниях и навыках. Многие компании уже вкладывают деньги в большие данные и аналитику для лучшего понимания поведения клиентов. Некоторые наиболее продуманные и проработанные аналитические приложения используются в организациях, ориентированных на клиента. Особенно четко прослеживается эта тенденция в таких областях, как страхование, управление рисками и выявление финансовых махинаций.

Но как использовать большие данные и аналитику, чтобы получить представление о другой важнейшей группе заинтересованных лиц в компании — о ваших сотрудниках? Несмотря на то что многие организации наращивают инвестиции в аналитику и управление человеческими ресурсами (HR), удачных примеров в этой области еще очень немного. Поскольку среди прочих приложений для бизнеса HR-аналитика пока выглядит новичком, мы полагаем, что специалистам-кадровикам будет полезен опыт использования аналитики в областях, ориентированных на клиента.

Основываясь на результатах наших исследований и накопленном опыте, мы представим читателям четыре примера успешного использования HR-аналитики для поддержки стратегических кадровых решений. Если говорить точнее, мы сопоставим результаты наших недавних исследований и отраслевых наработок в сфере исследований потребительского поведения с HR-аналитикой и обсудим четыре важных сопутствующих эффекта.

Урок 1. Моделирование, измерения и регулирование динамики обмена данными в сети сотрудников. В ходе наших собственных исследований мы обнаружили, что связи между клиентами (например, социальные взаимодействия, операции по кредитным картам, совершаемые с одними и теми же контрагентами, или отношения между членами правлений компаний) весьма значимы с точки зрения объяснения и прогнозирования форм коллективного поведения. К ним относятся, например, уход клиентов, реакции людей на маркетинговые программы или на мошенничество. Мы считаем, что эти принципы можно эффективно использовать для получения самых очевидных и легкодоступных выгод в сфере HR-аналитики. В частности, можно построить сеть, использующую сотрудников в качестве узлов с организацией связей между ними с помощью (анонимной) переписки по электронной почте, на базе совместных проектов или сходства талантов, возможно, с нормировкой по датам последних контактов. Потом такую сеть можно будет использовать для оценки того, насколько легко новые сотрудники будут встраиваться в существующий коллектив, а также для количественной оценки оптимального (с точки зрения производительности) соотношения между теми формами поведения, которые обеспечивают слаженное взаимодействие между сотрудниками, и теми, кто привносит разнообразие.

Кроме того, при временном прекращении работы или увольнении даже одного сотрудника важно представлять себе соответствующие социальные эффекты. Это необходимо, чтобы не допустить лавинообразного распространения нежелательных последствий и/или утечки талантов из вашей сети или компании. При принятии решений об увольнении необходимо особенно тщательно рассматривать кандидатуры работников, пользующихся авторитетом в коллективе, или координаторов общественных связей в организации, чтобы избежать функционального отключения значимых частей сети.

Урок 2. Большие данные и аналитика — это не магия. Как и в отношении любой другой новой технологии, важно с самого начала задать соответствующую планку ожиданий. Аналитические методы могут быть ценными инструментами, но они не являются панацеей и не обеспечивают оптимального характера всех критически важных и сложных кадровых решений в компании. Кроме того, практически сразу после запуска аналитической HR-модели она устаревает, так как экосистема, в которой она реализуется (стратегия компании, документация на сотрудников, макроэкономическая среда и многое другое), постоянно изменяется. Поэтому крайне важно, чтобы HR критически осмысливал, интерпретировал и корректировал результаты, полученные с помощью аналитических моделей, используя свою деловую хватку, опыт, знание проблемы и самой организации. Например, что делать, если ваша аналитическая модель показывает, что ваша политика найма и увольнения отнюдь не разумная, а то и просто дискриминационная? Или что вы используете негодные критерии отбора, ищете нечто несуществующее? Или что недавняя значительная потеря клиентов, скорее всего, стала следствием увольнения конкретного сотрудника?.. Любые неожиданные, хотя и обоснованные аналитические выводы следует оценивать осторожно и вдумчиво. Очевидно, что для этого HR-менеджеры должны владеть информацией и обладать открытым мышлением.

Урок 3. Аналитические HR-модели — это не только статистические показатели, но и глубокое понимание бизнеса. Типичными ошибками новичков при развертывании аналитических моделей в любом бизнес-контексте является слепая одержимость статистическими показателями (аппроксимацией, коэффициентами корреляции, коэффициентом детерминации R-квадрат и т.п.) и ориентация на чрезмерно сложные модели. Статистические показатели важны, но от аналитических HR-моделей требуется большее. Два других важных критерия эффективности — это интерпретируемость модели и ее адекватность.

Интерпретируемость означает, что любое кадровое решение, основанное на аналитических выводах, должно быть надлежащим образом мотивировано, а необходимость тех или иных действий можно простым языком объяснить всем заинтересованным сторонам. Это стремление к простоте препятствует использованию чрезмерно сложных аналитических моделей, которые в большей степени ориентированы на статистические показатели, нежели на корректную бизнес-аналитику.

Еще один ключевой критерий эффективности модели — соблюдение правовых норм и иных действующих нормативов, конфиденциальности и этических аспектов. Это особенно важно в отношении HR-приложений. Аналитические модели всегда следует интерпретировать с осторожностью, а при выборе данных для построения аналитических HR-моделей следует учитывать требования в отношении гендерного равенства и разнообразия.

Урок 4. Ретроспективное тестирование эффективности аналитических кадровых моделей. В области анализа потребительского поведения средний срок службы модели составляет два-три года. У нас нет оснований полагать, что в HR-аналитике дела обстоят иначе. Однако с учетом влияния кадровых решений на отдельных лиц и организацию в целом важно, чтобы аналитические алгоритмы управления персоналом постоянно подвергались проверке путем сопоставления прогнозов с реальностью. В таком случае любое ухудшение показателей можно будет сразу заметить и принять соответствующие меры. Например, если речь идет о найме, необходимо постоянно оценивать эффективность каналов найма «до» (какие каналы найма обеспечивают нам кандидатов с нужными характеристиками?) и «после» приема на работу (по каким каналам мы наняли самых лучших сотрудников?).

Настало время увеличивать инвестиции в HR-аналитику. А когда ваши усилия в этом направлении увенчаются успехом, мы будем ожидать от организаций следующего стратегически важного шага. Мы полагаем, что таким шагом станет объединение результатов HR-аналитики с данными анализа потребительского поведения. Это позволит компаниям глубже понять взаимосвязи между двумя ключевыми категориями человеческих ресурсов: сотрудниками и клиентами.

Отправить