Легкий #dataviz
Круг и его альтернативы

Тема использования круговой диаграммы уже довольно избита, но все равно я постоянно встречаю не самое разумное ее использование в работах студентов и коллег.

Почему дизайнеры часто "придираются" к кругу?

* он занимает очень много места
* он отвлекает на себя внимание зрителя, часто не неся глубокого смысла, а лишь давая справочную информацию
* он трудно считываем при больше чем 5 секторах
* он трудно считываем в паре круг-круг
и т.п.

Пример, который опять заставил меня вспомнить о круговой диаграмме и альтернативах был такой:

в дашборде по численности коллег интересует распределение общей численности по ключевым 7 департаментом. И для этого они использовали круговую диаграмму, которая заняла сразу 1/6 часть листа.
Это большое яркое пятно, которое отвлекает от динамики и других более важных показателей.

🌺 Альтернативой здесь может стать самый простой "столбик". Смысла столько же, а места и амбиций на внимание к себе в 3 раза меньше :)

См. тут про Круг или Квадрат?

Фактчекинг

ЗдОрово когда профессиональная статья сопровождается фактами и ссылками на источники данных.

Наш постоянный автор, Артемий Молоснов, разбирается с тем почему броские заголовки редко имеют что-то общее с фактами и рассказывает как не попасться на подобные уловки PR-менеджеров.

Читаем по ссылке👇:
https://zen.me/1WYlwD

#hr_данные

Ребус про #метрики_подбора

Рекрутерам хорошо известны 2 ключевые временные метрики оценки эффективности процесса подбора персонала (метрики подбора):

Time-to-fill (Срок закрытия вакансии), время от открытия вакансии до выхода на нее кандидата.

Time-to-hire (Время найма), время от первого контакта с кандидатом до выхода его на работу.

Первый показатель - про эффективность работы рекрутмента применительно к компании, второй - к кандидату.

Но как считать временные показатели, когда вакансий сотни и статистика нужна общая?

🌺 Есть минимум 3 варианта:

1. «Средний срок» (или, по аналогии, медианный срок)
= «В среднем, мы закрываем наши вакансии за ХХ дней»

2. «Срок, в течение которого мы закрываем не менее N% наших вакансий», в днях.
= «Мы закрываем 75% наших вакансий в срок не более 42 дней»

3. Обратный показатель, «Количество или доля вакансий, закрытых в срок XX дней», в шт.
= «N% вакансий мы закрываем в срок»

Для для уточнения целевых значений можно вводить деление по категориям, сферам или другое.

Одна из задач аналитиков – исследовать гипотезы и подтверждать или опровергать их на основе данных.

При этом иногда подобные исследования могут и давать другие полезные идеи, например, по улучшению процессов в компании.

Вот пример из практики Кристины Пригариной, выпускницы магистратуры по HR-аналитике НИУ ВШЭ.

Гипотеза от бизнес-руководителей, требовавшая проверки:
сотрудники, чей карьерный рост происходит быстрее – высоко результативные.

* Для проверки данной гипотезы мы использовали выборку из 740 результативных сотрудников.

* Выделили прошлую должность для каждого сотрудника, вычислили срок нахождения в этой должности и подсчитали средний срок нахождения для каждой.

* Из общей группы выделили в отдельное множество сотрудников, которые выросли из прошлой роли быстрее, чем в среднем. Например, младшие специалисты по тестированию ПО в среднем вырастают в специалистов по тестированию ПО за 1 год, 9 месяцев и 22 дня.

* P-value мы рассчитывали для каждой должности...

Читать далее
https://zen.me/WSC6O

Численность

И снова пара слов про численность, самый базовый и самый непростой показатель.

Сейчас, во времена, "экосистем",
🌺 Численность сотрудников компании, с которыми работает HR,
может быть определена гораздо шире, чем просто численность штатных сотрудников.

Например,
к численности могут относиться:

* Все сотрудники, оформленные на штатные должности в компании

* Работники, привлеченные на проект

* Работающие по заказу от компании самозанятые или ИП

* Работающие на проекте сотрудники компаний-партнеров

и т.п.

Также возможен другой срез, по виду статьи расхода, по которой происходит оплата труда работников:

* основная и бОльшая часть сотрудников - это операционные (OPEX) расходы

* часть сотрудников может оплачиваться по капитализируемым статьям расхода (то, что называется, CAPEX)

Таким образом, что нужно очень внимательно и точно категоризировать работников, с которыми взаимодействует компания и аккуратно описать в каком случае кто именно считается в показатель "Численность персонала"

Доверяй, но проверяй,
или Проверка данных.

Получив первичные данные для анализа от коллег (рекрутмента, внутрикома, employer brand, обучения и др.) перед тем как броситься делать расчеты и выводы, важно их изучить.
Причем не просто на уровне заголовков таблиц в excel, но и чуть более глубоко.

Например, в данных с контактами от участников employer brand и обучающих мероприятий важно проверить наличие и удалить из статистики:

* Контакты организаторов (со стороны компании и от агентства, которое помогает в организации)

* Очевидно фэйковые контакты (типа test@test.ru и подобные)

* Дубликаты (контакты, полученные от 2х и более источников одновременно. Это группа контактов требует дополнительный анализ того какой из нескольких источников является первичным)
‐-----------
Кстати,
💡в Excel дубликаты
удаляются через:
Данные ➡️
Удалить дубликаты,

а "подсвечиваются" через
Главная ➡️
Условное форматирование ➡️
Правила выделения ячеек ➡️
Повторяющиеся значения

Еще про этап проверки данных есть тут

Гендер & визуализация

Легкий пятничный #dataviz

У каждого человека есть свой стиль.
У каждого аналитика есть свой стиль оформления графиков, презентаций и дашбордов.

Вчера мой аналитик нарисовала небанальный интересный слайд с маркерами в виде кружочков. По-моему получилось симпатично.

Но когда обсуждали визуализацию с заказчиком (тоже девушкой) и подумали о целевой аудитории презентации (руководители подразделения в ИТ высокого уровня), то возникла гипотеза, что кружочки ему "не зайдут" и нужны проверенные столбики.

Теперь вот хотим протестировать гипотезу на мужчинах в HR)

А как вы думаете, есть место гендерным особенностям восприятия визуализации?

Давайте проголосуем!👇

Немного про #agile

Некоторые артефакты продуктового подхода, которые я забрала в свою обычную рабочую жизнь:

1. Бэклог команды
(= список задач)

Обычно это:
*стикеры на мониторе
*бумажки с записями на столе
*заметки в телефоне
*флаги в outlook
и т.п.

Все это заменяет
1 планировщик
у ИТ это обычно Jira,
у простых людей - Trello

Помогает структурировать поток идей и задач и ограничить своих сотрудников от ночных сообщений в мессенджеры😊

2. Спринт
(=промежуток времени)

Некоторое количество дней, в течение которого не нужно дергать своих сотрудников по мелочам
(Продолжительность зависит от опыта сотружника :)

3. Планирование бэклога на спринт

Тет-а-тет с сотрудниками, на котором мы:
* обсуждаем результаты прошлого спринта
* проводим груминг бэклога
* расставляем приоритеты на ближайший спринт

4. Инкремент
(=законченный результат)

Законченный объем работы в конце спринта, который несет в себе ценность и может быть представлен заказчикам.
(таблица, отчет, отработанная гипотеза, элемент дашборда...)

Горизонтально или вертикально?

Картинка выглядит знакомо, но я проверила, такого поста еще не было ;)

Было другое, похоже, но не то. Проверяйте:
https://xn--r1a.website/whrdata/28
https://xn--r1a.website/whrdata/40
https://xn--r1a.website/whrdata/58
:)

Сейчас о горизонтальной и вертикальной гистограмме.

Вертикально стоящие столбики популярнее своей "лежащей" коллеги, но у горизонтального варианта есть неоспоримые преимущества:

1. Подписи по оси с длинными названиями.

Длинные, расположенные под углом они читаются значительно труднее, чем расположенные ровно, горизонтально, друг под другом.

2. Числовые подписи данных

Расположенные сверху столбцов длинные цифры сливаются и не читаются.
При горизонтальном варианте они выглядят гораздо более выразительно)

P.S. про 6ти-значные цифры в подписях на диаграмме мы пока умолчим, но тут тоже точно есть что улучшить :)

#dataviz по пятницам

Где финальная точка рекрутмента - оффер или найм?

В подборе персонала есть множество метрик про сроки.

Одна из тем - это сложный выбор того как мерить срок закрытия вакансии для KPI рекрутеров.

Есть 2 точки зрения:

1. Time to Offer/
Время от начала работы над вакансией до даты принятия оффера финальным кандидатом.

Основной аргумент "за" этот вариант: рекрутер сделал все что от него зависело, он не влияет на срок отработки кандидатом, который может быть не обязательно 2 недели, поэтому "счетчик" нужно останавливать.

2. Time to Fill/
Время от начала работы над вакансией до момента оформления кандидата на работу.

Основной аргумент "за" этот вариант:
ценность для компании - это занятые эффективными сотрудниками вакансии, поэтому процесс работы рекрутера может быть любым, важен результат.

Мерить можно и то и другое, главное понимать для чего нужна каждая из метрик, какую задачу она решает.

Например:
для KPI рекрутера - вариант 1,
для KPI руководителя рекрутмента - вариант 2,
для KPI HR-функции - вариант 2

Рейтинги

По мотивам недавнего поста и комментария в группе
(привет, Дмитрий👋)

Следующим этапом улучшения гистограммы, после переворачивания ее ради удобной подписи данных - ранжирование.

Несколько маленьких советов:

1. От мЕньшего к бОльшему или наоборот?
Если гисторамма все же вертикальная, то слева направо, от худшего к лучшему (т.е. важно какая цель, максимальное или минимальное значение?)

Если горизонтальная - не знаю что скажут дизайнеры, но, лично на мой вкус, от большего к меньоему, сверху вниз, для сохранения композиции на листе.
Можно со мной поспорить)

2. Выделение цветом.
Очень помогает считать что такое хорошо и что такое плохо.

Можно покрасить:
* все
* ТОР-3 лучших
* ТОР-5 худших
В общем возможны варианты

3. + целевой показатель,
Для доп. сравнения

4. + среднее значение по компании, опять же, для доп. сравнения

💡Рейтингование - отличный способ представления данных группе сотрудников одного уровня с едиными KPI, очень мотивирует

#dataviz

P.S. пишите о чем еще вы хотите почитать?

Рекрутмент & Employer Brand

Конфликт интересов внутри компании - это распространенная тема.

Часто такие конфликты помогают найти узкие места в процессах и их "полечить".

HR-функция не исключение.
Например, рабочий конфликт между рекрутментом и внутрикомом (или теми, кто занимается employer brand активностями в компании)

В чем конфликт?

1. Employer brand, в первую очередь, важен охват, количество.
Их цель - расширить воронку и привести в компанию как можно больше лидов кандидатов.

2. Рекрутменту важно качество.
Им потом эти лиды обрабатывать.

Что их объединяет?

И тем, и другим важны целевые отклики и % найма.

Поэтому организация процесса в том месте, где 2 функции пересекаются, это всегда общие решения.

* как собирать анкеты на митап: с полными данными, ссылками на профили в соцсетях или ограничиться минимумом?

* каких кандидатов хранить в базе: всех или с заполненным профмлем? "холодных" или отобранных рекрутером?

Везде есть + и -, поэтому как делать - всегда вопрос договоренностей.

#hr_процессы

#метрики оценки эффективности организационной структуры

Не очень популярная тема,
но вот вектор для мыслей:

1. Количество подчиненных у руководителя:
* общее
* прямых

2. Количество руководителей у 1 сотрудника

3. Количество уровней управления

4. Нормы численности для подразделений разного уровня (группа, отдел, департамент...)

5-7. Доли численности:
%% по категориям персонала
или
% менеджеров в общей численности
или
% линейного (операционного) персонала к численности админ персонала
и др вариации

(косвенно)
8. Выручка/ Прибыль
* на 1 сотрудника компании
* на 1 "продающего" сотрудника компании

9. Доля G&A (общих и административных) расходов в общих расходах или в P&L компании.

10. Доля расходов на менеджеров в выручке

(Новое веяние :)
11. Количество женщин среди руководителей

P.S.
После общения с коллегами из ИТ-компаний, хочется отдельно ввести метрику:

Количество менеджеров в ИТ на 1 разработчика :)

Кажется, это число будет намного больше 1...

См. также метрики для внутрикома

Автоматизировать или нет?

Дебют нового автора нашего канала, HR-аналитика крупной международной ритейл компании, Евгения Бабкина.

Ответ "всё" - неправильный.

Почему?
Процесс автоматизации отчетности может занять много времени, в 5-10 раз больше, чем ручной сбор и объединение экселей.

Автоматизацию стоит рассматривать как инвестицию, в первую очередь, собственного времени.

Если мы понимаем, что потраченная сейчас неделя через месяц начнёт приносить нам доход в виде сэкономленного времени (сэкономил, считай, заработал) - то да, оно того стоит.

Если судьба задачи неоднозначна в долгосрочной перспективе (она может быть отменена или сильно изменена), то не стоит торопиться и лучше  поработать руками

Рассмотрим кейс:
(см. продолжение по ссылке)

#метрики оценки эффективности процессов работы с высокопотенциальными сотрудниками (сотрудниками HiPo, или просто HiPo)

В продолжение поста выше, поштурмили какими могли быть показатели в отчете из примера

Получилось так:

1. Доля HiPo в общей численности сотрудников компании, в т.ч.
* по подразделениям
* по территориям

2. Доля HiPo от целевых значений

3. Число/доля увольнений среди HiPo

4. Число/доля перемещений среди HiPo:
* горизонтальных
* вертикальных

5. Результативность HiPo по сравнению со средней по компании

6. Вовлеченность HiPo по сравнению со средней по компании

7. Проплаченность HiPo относительно рынка труда

8. Доля вакансий, закрытых HiPo

9. Среднее время нахождения сотрудника в статусе "HiPo"

Добавите что-нибудь?..

#пятничное
#DataArt

"К морю"
(Excel. График с заливкой.
Заливка <100%" :)

Хороших всем выходных!🙌

Регулярность

На консультации меня спросили: "А как часто надо отслеживать метрики?"

Я бы сказала, что, в первую очередь, важна не частота, а периодичность, регулярность.
Т.е. не сделать и забыть, а сделать и продолжать это делать с определенным интервалом.

Но все же
немного про интервалы

Зависит от:

1. Способ получения и качество данных
Насколько они трудоемкие?
Чтобы не получилось, что обработка данных для измерения будет стоить дороже ценности результата измерения.

2. Объем данных и скорость изменения показателя (скорость протекания процесса)

Например, если приемы/увольнения измеряются десятками в день, то и мерять укомплектованность можно ежедневно, а если единицы в неделю, то и замеры будут, минимум, еженедельные.

3. Степень влияния на показатель.
Мерять нужно чтобы влиять на результат, а не чтобы смотреть.
Если после получения результата замера вы можете внести улучшения в процесс, чтобы добиться более лучшего результата в будущем, то оно того стоит (см. п.2 про скорость процесса)
читать далее👇

Начало тут☝️

Итого, например, график может выглядеть вот так:

Ежедневные метрики:
* Количество приемов / увольнений
* Выработка часов (при сменных и гибких графиках)
* Производительность за час/за день
и др.

Еженедельные метрики:
* Укомплектованность
* Охват/ обученность обязательными тренингами для новичков
* Производительность за неделю
* Прогноз ФОТ
и др.

Ежемесячные метрики:
* Текучесть
* План/факт/прогноз исполенения бюджета на персонал по статьям
* Эффективность источников подбора
* Эффективность ленты в корп соц сети (охват, активность и вовлеченность сотрудников)
и др.

Ежеквартальные метрики:
* использование контракта по ДМС (охват, %использования)
* эффективность программы льгот (охват, востребованность)
* эффективность программ признания (охват, востребованность, вовлеченность в участие)
* eNPS
и др

Ежегодные метрики:
* результаты опроса вовлеченности
* сравнение показателей с бенчмарками
* эффективность программы KPI
и др.

Это совсем не полный перечень и для каждой компании набор метрик и периодичность их замера будут свои, но концепт такой.

И, понятно, что всегда будут какие-то adhoc-и ;)

Но благодаря выстроенной регулярности для основных показателей на них будет оставаться больше времени.

Бизнес-контекст

Даже с таким простым, базовым, показателем как "Численность", важно понимать бизнес-смысл данных, чтобы "говорить с бизнесом на языке цифр", как все любят говорить.

И это не про то, что надо измерять сотню метрик и строить десятки дашбордов, а про то, что надо понимать смысл каждой цифры и ее ценность для руководителей из бизнеса.

Пример с картинки.
Судя по данным HR в команде закрыто 12 позиций.
Укомплектованность 100%.
При этом "бизнес" все время говорит, что "некому работать".
Кто прав?

Правы оба, но каждый по-своемк.
Если посмотреть на общую цифру, то все отлично, а если "копнуть" глубже, то число фактически работающих = ровно 50% от этой цифры, т.к.:
* 3 стажера пока еще не дают вклада в результат и даже отнимают немного времени у опытных,
* 2 сотрудника отдыхают в отпусках
* 1 сотрудник на больничном.

Получается, что обеспокоенность руководителя вполне обоснованна.

Так, понимая друг друга, можно принять решения о временном замещении, увеличении штата и другие полезные решения

Candidate experience

EJM, UX, точки контакта, custdev...

Просто поговорите со своими друзьями за кофе и внимательно послушайте что они говорят😉

3 очень простые и очень важные мысли которые я услышала на днях от друга, разработчика, в совершенно бытовом разговоре.

Его впечатления от общения с рекрутментом известной технологичной компании.

👎 ссылка на Zoom, а не на ТГ
у меня нет zoom-a, зачем он мне, если у меня есть телега?

👎 предложение заполнить анкету для регистрации на платформе для видео-собеседования с 0
это же не мне надо, а им тем у них есть мои контакты, они же как то написали мне mail

👎 в списке вакансий в анкете нет нужного стека
они зовут меня на С, но у них в списке нет таких должностей, пришлось выбрать python
Привет качество данных и аналитика воронки подбора👋

Как HR-IT я понимаю ограничения про ТГ, защиту персональных данных и вот это все.

Но ОНИ видят нас так.
И это нельзя не учитывать при автоматизации процессов.

Пойду, пожалуй, проверю пользовательский путь в своей компании ;)