Выше два графика для иллюстрации:
📌 сверху – описанная ситуация,
📌 снизу – альтернативная реальность, в которой увольнения действительно связанны с отсутствием карьерного роста.

❗️История вымышленная, все совпадения случайны. Если увидите какие-то пробелы в логике – покритикуйте меня. Если вам понравился разбор конкретного примера – подмигните мне 😉 будем делать больше разборов

Вебинару быть!

⚡️⚡️⚡️ Друзья, запишите в календари: 24 мая, 19:00 (время московское) ⚡️⚡️⚡️

Будем говорить о том, как выбирать кандидатов по науке
📌 какие методы отбора персонала имеют доказательную базу
📌 как проанализировать эффективность используемых методов отбора
📌 как оптимизировать систему отбора персонала на основе анализа данных

Ссылка для подключения появится в день вебинара. Приходите и приглашайте друзей.

Форма для регистрации:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc_n77CqntzoH75vN2KyWiSOLsQ7Vnav8M2PPQutae6D1zycA/viewform?usp=sf_link

Друзья, сегодня еще один анонс

Практика показала, что разбор конкретных примеров вызывает наиболее оживленную дискуссию. Было бы здорово, если бы в следующий раз мы обсудили не гипотетическую ситуацию, а реальную проблему.

💡 Если вы готовы поделиться своей ситуацией и хотели бы, чтобы мы вместе над ней подумали – отправьте мне (анонимную) заявку на разбор.

Расскажите, что вас беспокоит, какими данными вы располагаете, какие гипотезы смогли сформулировать из предварительных наблюдений, и мы вместе подумаем, кто виноват как лучше всего проверить ваши гипотезы, какой еще анализ провести и какие выводы это позволит сделать.

Дважды в одну реку

После разговора о внутренних и внешних кандидатах (освежить память можно здесь), логично возникает тема бумерангов (они же rehires, т.е. сотрудники, которые когда-то уже работали в компании, покинули ее, а потом были наняты снова).

Может показаться, что бумеранги совмещают в себе преимущества внутренних и внешних кандидатов, а именно:
📌 Они уже знакомы компании, что снижает асимметрию информации и связанные с ней риски
📌 Им знакома компания, ее культура, бизнес-процессы и коллектив, что сокращает сроки и стоимость адаптации
📌 Они побывали во «внешнем мире» и могут привнести в компанию свежий взгляд и новые идеи
📌 Сам факт возвращения дает положительный сигнал другим сотрудникам

Но не все так просто. На данный момент исследований бумерангов мало и их результаты противоречивы. С одной стороны, есть убедительные данные в пользу того, что бумеранги превосходят по уровню результативности внешних кандидатов, особенно в тех сферах, где важна внутренняя координация или высок риск сопротивления «чужакам» [1]. Бумеранги также могут испытывать б0льшую удовлетворенность работой и демонстрировать более высокую приверженность ей, чем работники, которые никогда не покидали компанию [2].

С другой стороны, это вовсе НЕ означает, что бумеранги превосходят самих себя времен «первого захода» в компанию [3]. На результативность после возвращения влияет, получили ли бумеранги релевантный опыт в другой компании и вернулись ли на похожую позицию [4]. Более того, некоторые исследования сигнализируют высокие риски повторного ухода бумерангов по той же причине, по которой они покинули ее в первый раз [3].

А у вас какой опыт взаимодействия с бумерангами?

#источникиподбора #alumni #наем

Кадровые агентства: незаменимые помощники или незаметные вредители?

Пока мы обсуждали кандидатов и работодателей, от нашего взора чуть не ускользнул еще один важный участник рынка труда – посредники (labor market intermediaries).

Мне нравится классификация, которую предложили Rocio Bonet, Peter Cappelli и Monika Hamori [1] (снова мои любимые авторы из IE Business School в Мадриде и The Wharton School). Они разделили всех посредников на рынке труда на три группы по функциям, которые эти посредники выполняют:

📌 Информаторы (Information providers): в первую очередь это джоб борды, например, LinkedIn, родимый hh или центр карьеры при вузе

📌 Сводники (Matchmakers): классические кадровые агентства, включая executive search, которые занимаются исключительно поиском и подбором персонала, трудоустраивая кандидатов напрямую к работодателю

📌 Администраторы (Administrators): агентства по аутстаффингу и лизингу персонала, которые являются юридическим работодателем предоставляемых кандидатов

Далее я буду говорить исключительно о сводниках (уж простите мне такой вольный перевод), т.е. классических кадровых агентствах.

Экономисты говорят, что за счет б0льшего числа транзакций, агентства накапливают более достоверную информацию о кандидатах [2, 3] (почему это важно, говорили здесь). Кроме того, у агентств есть больше стимулов эту информацию добывать и раскрывать, т.к. они отвечают за качество кандидатов своей репутацией [4].

Социологи добавляют, что агентства играют «политическую» роль: ведут сложные переговоры, сглаживают потенциально конфликтные ситуации, легитимируют выбор кандидата [5].

Агентства являются первым фильтром кандидатов, а это значит, что их решения напрямую влияют на доступ кандидатов к рабочим местам и доступ работодателей к потенциальным сотрудникам [1,2,6,7].

Действия агентств могут усилить гендерное неравенство [7], повысить важность внешних атрибутов успешности (например, опыта в известной фирме или диплома престижного вуза) [5], а также ограничить профессиональное развитие кандидатов областью их первичной специализации [8,9].

В то же время, агентства могут повысить шансы кандидата на трудоустройство и договориться о более выгодных для кандидата (и агентства) условиях [9,10].

Если вам интересно узнать больше о том, как агентства меняют рынок труда и карьеры трудоустраиваемых кандидатов, помашите мне огнями 🔥🔥🔥 Это одна из моих любимых тем, поэтому по ней у меня есть не только подборки материалов, но и собственные исследования.

Также приглашаю вас делиться своим опытом в комментариях, особенно если вы работаете в кадровом агентстве или имеете опыт активного взаимодействия с ними.

#агентства #наем

Друзья, вы крутые!

Я не запостила ни одного мемасика, не написала ни про крипту, ни про заработок в легкости, а вас уже 300 и вы читаете всякую научную всячину. Правда, вы крутые 🤩

И поэтому я подготовила для вас кое-что интересное. В июне на канале будет гость, с которым мы поговорим об ИИ (искусственном интеллекте) и его роли в HR. Круто? А то 😉 Так что следите за обновлениями и скажите друзьям, чтобы тоже подписались на канал, иначе все пропустят.

UPD Да, и на вебинар не забывайте регистрироваться. Форма здесь

Как сделать новость из ничего

Вчера один популярный HR-канал в своей еженедельной сводке новостей опубликовал такой текст:

Согласно метаанализу 57 исследований, опубликованному в журнале The Leadership Quarterly, из-за токсичного руководителя сотрудники могут страдать от снижения продуктивности в течение следующих 10 лет. Деструктивное лидерство снижает удовлетворенность сотрудников работой, их благосостояние и продуктивность.

10 лет по результатам мета-анализа звучит насколько впечатляюще, что даже неправдоподобно. Благо, сейчас модно оставлять ссылки, поэтому я полезла в источники 🧐

Источником оказался не уважаемый академический журнал The Leadership Quarterly, как я ожидала, а деловое издание для предпринимателей Inc Russia, где на прошлой неделе вышла заметка на основе двух академических статей [1]. Так вот, эти 10 лет взялись вовсе не из мета-анализа, а из исследования на спортсменах НБА, опубликованного в существенно более скромном журнале. Сами понимаете, уровень доказательности уже не тот.

Когда я все-таки добралась до первоисточника, никакой сенсации там не оказалось: деструктивных лидеров никто не любит (кто бы сомневался), а сотрудники под их руководством сами ведут себя деструктивно[2]. Важно, что эти результаты касаются именно поведения работников и их отношения к руководителю, компании и работе в целом, а НЕ результатов их работы. Значимой связи между деструктивным лидерством и продуктивностью сотрудников (individual performance) выявлено не было. [Хм… может быть, поэтому компании не спешат избавляться от токсичных боссов?] Более того, что здесь причина (руководитель или подчиненные), а что следствие, авторы сознательно не комментируют.

Вишенка на торте: исследование было опубликовано в 2013 году. Вот где искомые 10 лет 😱 Именно столько научное знание ждет своего звездного часа, пока его не раскопает какой-нибудь редактор популярного журнала и не растиражируют в приукрашенном виде телеграм-каналы. Такой вот academic-practitioner gap.

Всё. Ушла страдать от осознания бесполезности своего труда 😭😭😭 А вас оставляю наедине с первоисточниками. Хороших выходных!

[1] Заметка в Inc Russia
[2] Оригинальная статья в The Leadership Quarterly

Друзья,

Я готовлю для вас материал по HiPo, талантам и прочим подающим надежды сотрудникам. Как это часто бывает, в научной литературе понятие HiPo встречается намного реже, чем в текстах, ориентированных на практиков. Все потому, что «потенциал» (в отличие от результативности или производительности труда) - это крайне размытая категория. А чем более размыто само понятие, тем сложнее его изучать научными методами. В связи с этим, у меня к вам вопрос:

Какие методы измерения потенциала вы используете? По каким критериям в вашей компании определяют талантов? Что вообще вкладывает в понятие HiPo/Talent?

Попробуем оттолкнуться от практики и из нее зайти в теорию.

Все-таки не все популярные HR каналы вольно обращаются с научными исследованиями. Вчера прочитала хорошую заметку на канале HR-архитектор.

Заметка сделана на основе working paper (еще официально не опубликованная и соответственно незаконченная, зато совершенно свежая работа) исследователей из Университета Коннектикута. Авторы создали модель, которая умеет предсказывать риск банкротства компании в ближайшие 2-3 года по уровню удовлетворенности ее сотрудников. Причем предсказывает лучше, чем финансовые модели. Т.к. исследование проводили ученые-финансисты, фокус в статье сделан на прогностические возможности модели, а не на механизм взаимосвязи между неудовлетворенностью сотрудников и плачевными результатами для компании, что даже немножко обидно. Но и этого достаточно, чтобы говорить о ключевой роли персонала в успехе бизнеса.

А еще это отличная иллюстрация того, почему нужны не только метрики и дашборды, отслеживающие, что в компании УЖЕ произошло, но и прогностические модели, позволяющие оценивать потенциальные проблемные зоны и своевременно с ними работать.

Что еще умеют прогностические модели? Да практически любой каприз за ваши деньги данные. Чаще всего мне встречались модели, оценивающие well-being сотрудников и предсказывающие риски выгорания и/или увольнения. Модели также могут использоваться для оценки потенциала сотрудников, точнее прогнозирования их шансов на продвижение по карьерной лестнице. Были в моей практике и более оригинальные запросы. Например, прогнозирование риска выхода из строя высокотехнологичного оборудования в зависимости от состава и укоплектованности бригад.

Первоисточник Predicting Bankruptcy: Ask the Employees by John D. Knopf, Kristina Lalova

Друзья,
Сегодня я улетаю на конференцию Work and Organizations в Мадрид. Буду представлять свое новое исследование, слушать, что наисследовали коллеги и общаться с моими любимыми авторами за бокалом риохи в непринужденной обстановке. Если интересно, поделюсь с вами, чем сегодня живет HR & Management наука – все самое свежее, еще нигде не опубликованное.

Жмите 🔥 если хотите увидеть мои заметки с конференции или 😍 если хотите узнать больше о моем исследовании (оно о том, как из наемных работников вырастают предприниматели).

До встречи на следующей неделе! Нас ждет вебинар, поэтому не забудьте зарегистрироваться

Заметки с конференции. День 1

Из сегодняшних докладов мне больше всего запомнились два и оба про гендерное неравенство (я не специально, так вышло).

Monika Hamori (IE Business School) и ее докторант Zhaoyi Yan показали, что попытки сократить гендерное неравенство в доходах могут вызывать обратный эффект. Авторы проанализировали данные крупного французского банка, который ввел практику pink envelopes, т.е. дополнительных бюджетов на пересмотр зарплат для женщин. Увы, эта инициатива не сработала, т.к. менеджеры на местах (особенно мужчины) начали "балансировать" более высокий рост зарплат у женщин более низкими бонусными выплатами 😬

Halil Sabanci (Frankfurt School) с коллегами Xuege (Cathy) Lu (Carlson School) и Elizabeth McСlean (Cornell) выяснили, как гендерный состав пула кандидатов влияет на шансы женщин пройти на следующий этап. Оказывается, кадровые агентства чаще представляют женщин, если в пуле кандидатов преимущественно женщины, а вот работодатели чаще нанимают женщин, если в шорт-листе, представленном агентством, больше мужчин.

Кстати, идея о том, что состав пула кандидатов может серьезно повлиять на то, какие именно кандидаты пройдут на следующий этап, сейчас активно исследуется (к чему я сама всячески пытаюсь приложить руку). Уже опубликованные исследования мы обсуждали здесь

#заметкисконференции
#гендерныеразличия

Заметки с конференции. День 2. Часть 1

Сегодня было очень много интересного, поэтому в один пост никак не уложусь, буду рассказывать порционно, чтобы мы друг другу не слишком надоели.

Мой фаворит дня. Shinjinee Chattopadhyay (University of Illinois-Urbana Champaign) с коллегами Florence Honore (University of Wisconsin-Madison) и Shinjae Won (University of Illinois-Urbana Champaign) сравнили, какие стартапы запускают бывшие ученые, а какие – обычные предприниматели. Оказалось, что стартапы, в которых хотя бы один из фаундеров имеет PhD, продвигают более фундаментальные технологии, применимые сразу в нескольких отраслях. Идея в том, что ученые натренированы по-другому формулировать проблемы и подходить к их решению. Научный опыт заставляет их более глобально смотреть на мир и интересоваться общими закономерностями, что отражается в тех продуктах и технологиях, которые они запускают на рынок (правда, на выживаемости или прибыльности бизнеса это никак не сказывается).

Признаюсь, это исследование попало мне в самое сердечко 💔 Последние несколько месяцев я пересобираю свой опыт и пытаюсь решить, куда его лучше приложить. Я собрала корпоративное бинго из HR, финансов, управления проектами и стратегического планирования, добавила к нему научную работу, хорошенечко перемешала, стараясь слишком сильно не взбалтывать, и теперь готова разливать по бокалам – осталось решить каким. Я бы хотела вернуться в бизнес-среду, но не с ощущением, что я выпала из обоймы на 7 лет, а с пониманием того, что мой академический опыт может принести такого, чего у бизнеса еще нет.

Забавно то, что про мультифункциональные карьеры я написала диссертацию, однако это не делает мой собственный выбор карьерной траектории проще. А у вас были сложные карьерные переходы? Как вы принимали решение? Чем руководствовались?

#заметкисконференции #предпринимательство

Почему СЕО не должны принимать решение по одному графику

Иногда в моменте не находится подходящего аргумента, а несколько дней спустя нужная фраза приходит в голову сама собой. Это я к тому, что как-то в комментариях было высказано мнение, что HR исследования прекрасны только в теории, а на практике СЕО ни в каких регрессиях разбираться не будет и примет решение по одному графику. Комментарий справедливо отражает реальность. Только это НЕ означает, что мы должны сложить лапки и продолжать нести СЕО те графики, которые он хочет, а не те, которые отражают суть проблемы и ведут к принятию оптимальных для бизнеса решений.

И вот, стоило об этом только подумать, как мне на глаза попалась отличная статья от Keith McNulty, признанного эксперта в HR аналитике, автора книг, спикера и обладателя прочих регалий. В статье говорится о том, почему лица, принимающие решения, просто обязаны понимать базовые статистические принципы и почему с ростом объема данных потребность в математических навыках будет расти. Статью нашел и заботливо перевел на русский язык Александр Ботвин, старший HR аналитик Яндекс и автор крутейшего канала H0H1. Сама читаю и вам советую.

Оригинал статьи здесь
Перевод Александра здесь
Приходите обсуждать статью в комментариях.

А для тех, кто не хочет быть как тот СЕО, рекомендую вот эту подборку материалов о базовых статистических понятиях человеческим языком.

Заметки с конференции. День 2. Часть 2

Сегодня расскажу вам про три исследования. Мы знаем, что инвестиции в человеческий капитал важны для роста бизнеса [1]. Вопрос в том, в какие знания и навыки нужно инвестировать. Federica De Stefano (HEC Paris), Roxana Barbulescu (HEC Paris) и Shinjinee Chattopadhyay (University of Illinois Urbana-Champaign) проанализировали данные французских компаний и показали, что те работодатели, которые консультируются со своими сотрудниками по вопросам инвестиций в обучение, обучают больше работников, более равномерно распределяют инвестиции между менеджерами и рядовыми сотрудниками и в конечном итоге достигают более высоких результатов.

Jesús García-Romanos, Ester Martínez-Ros и Eduardo Melero (все трое из Carlos III University) продемонстрировали, что не стоит бояться массовых увольнений при диджитализации бизнеса. По крайней мере в США, работодатели отдают предпочтение переобучению работников, особенно в регионах с более низким уровнем образования, что в итоге снижает вероятность массовых увольнений по сравнению с уровнем до диджитализации.

Ну и на десерт еще одно исследование на тему гендерного неравенства от Mabel Abraham (Columbia Business School). Еще в 70-е гг Майкл Спенс показал, что образование может выступать сигналом на рынке труда и приводить к различиям в заработках [2]. Проблема возникает тогда, когда работники из разных социально-демографических групп получают разную отдачу (т.е. рост заработка) от одинакового образовательного сигнала. Данные Мэйбл говорят о том, что девушкам нужно попасть в один из топ-10 американских вузов, чтобы сравняться в заработках с юношами. А вот попадание в вуз, который занимает с 11 по 25 место в рейтингах (а это тоже весьма престижные вузы), дает хороший прирост в заработках только для юношей и совсем незначительный для девушек.

#заметкисконференции
_____________________________

[1] Riley, S.M., Michael, S.C. and Mahoney, J.T., 2017. Human capital matters: Market valuation of firm investments in training and the role of complementary assets. Strategic Management Journal, 38(9), pp.1895-1914.
[2] Spence, M., 1978. Job market signaling. In Uncertainty in economics (pp. 281-306). Academic Press.

Друзья,

Охохо наш вебинар "Как выбирать кандидатов по науке" уже сегодня!

Волнительно... Уж сколько было проведено разных семинаров, онлайн и офлайн, для самых разных аудиторий, а все равно любая новая затея волнительна.

Все кто зарегистрировался - ловите ссылку для подключения в почте. Если что-то пошло не так - проверьте сначала спам. Если не помогло - сигнализируйте в комментариях.

Жду вас сегодня в 19:00 по московскому времени!

UPD Регистрация на вебинар уже закрыта, но будет запись

Друзья

Спасибо всем, кто пришел на вебинар! Было здорово (по крайней мере, мне с вами). Поделитесь, пожалуйста, в комментариях, как все прошло, чтобы остальные знали, что пропустили и стоит ли им смотреть запись.

Как и обещала, выкладываю запись для всех, кто не смог присоединиться. Если хотите поделиться записью с друзьями и коллегами, отправьте им ссылку на соответствующий пост. Маркетологи меня засмеют, но я действительно не люблю репосты, не хочу, чтобы материалы гуляли по сети без моего ведома. Поэтому у меня как в читальном зале: канал открыт, его можно читать даже не являясь подписчиком, но выносить книги из библиотеки нельзя.

Следующий вебинар будет через месяц. Следите за анонсами, чтобы ничего не пропустить 😉

Вебинар (24.05.23) Как выбирать кандидатов по науке

UPD Также на YouTube https://youtu.be/b788XucwCjA

Также выкладываю таблицу из свежего мета-анализа о котором я говорила. Проверьте, насколько валидными инструментами вы пользуетесь. За статью спасибо Юрию @psych2016

Sackett, P.R., Zhang, C., Berry, C.M. and Lievens, F., 2021. Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnel selection: Addressing systematic overcorrection for restriction of range. Journal of Applied Psychology

Не могла пройти мимо. Вчера HR сообщество всколыхнула новость о том, что авиакомпания Победа уволила самого медленного пилота.

Товарищ летал по нижней планке норматива скорости, что добавляло ему часов полета и примерно 10 000 руб в месяц к зарплате (для сравнения, зарплата пилотов 400-600K), а авиакомпании стоило миллионов дополнительных расходов на топливо и сборы аэропортов. Меня эта заметка заинтересовала с нескольких точек зрения.

Во-первых, отрадно видеть, как компании применяют people analytics по назначению, т.е. для идентификации проблем и принятия решений. Хороши ли те решения - это уже отдельный разговор.

Во-вторых, мне тут же вспомнилось отличное исследование, показывающее, как после изменения системы стимулирования сотрудники сначала научаются быть более продуктивными в соответствии с целями, заложенными в новую систему, а потом находят возможности использовать ее в своих интересах. [Obloj, T. and Sengul, M., 2012. Incentive life-cycles: Learning and the division of value in firms. Administrative Science Quarterly, 57(2), pp.305-347.]

В-третьих, я задумалась, как же можно уволить человека, который все нормативы соблюдает. И не нужно ли в первую очередь работать с системой стимулирования и нормативами, чтобы не терять миллионы ради 10 000 в месяц, которые сотруднику так хотелось получить. На эту тему мне вспомнилась знаменитая статья Steven Kerr аж 1975 года (что не делает ее менее актуальной) о том, как мы надеемся простимулировать сотрудника на определенные действия, а в результате создаем систему вознаграждения, которая провоцирует его на что-то совсем не то.

Kerr, S. (1975). On the folly of rewarding A, while hoping for B. Academy of Management Journal, 18(4), 769-783. Оригинальную статью и репринт от 1995 можно найти на просторах интернета. Она недлинная и несложная для прочтения, но очень даже thought provoking, поэтому рекомендую.

#вознаграждение #кейсы

Заразные увольнения

Прочитала на днях заметку про компанию, которая предложила прогнозировать вероятность увольнений по 13 критериям. Никакого machine learning и подгонки модели под ваши данные ребята не предлагают. Инструмент опирается исключительно на результаты предыдущих исследований. Т.е. мы с вами сами можем сделать такой инструмент, если пороемся как следует в Google Scholar. Но продукт в любом случае визуально симпатичный и имеющий смысл.

Из нетривиальных индикаторов мне понравились два: добровольная текучесть команды и недавняя смена руководителя.

Увольнения действительно могут быть «заразными». Дело даже не в том, что многие работники находят новую работу по рекомендации коллег [1], а компании нанимают сотрудников целыми командами, что, кстати, положительно сказывается на заработках этой команды [2]. Само поведение коллег перед уходом (например, обсуждение работы в негативном ключе или активный поиск альтернативных вариантов), как и уход кого-то из команды, заставляют остальных работников задуматься, а не нужно ли им тоже осмотреться. В конечном итоге это и приводит к более высокой вероятности увольнения [3,4].

Нашла и у практиков похожие исследования

С менеджерами еще интереснее. Помимо всего прочего, с уходом менеджера сотрудники могут просесть в уровне совокупного вознаграждения, что вряд ли настроит их на позитивный лад. С другой стороны, поиск альтернативных вариантов может простимулировать не только внешнюю, но и внутрифирменную мобильность [5].

#текучесть