#hr_дашборд
Почему то принято считать, что дашборды - это обычно много данных и сложных метрик.
Дашборд можно сделать даже с самыми простыми, базовыми метриками.
Главное, чтобы в этом был смысл и чтобы это не оставалось красивой картинкой.
Вот пример, на котором только те метрики, с которых обычно начинается любой анализ в большинстве компаний, даже если там еще нет hr-аналитики:
* Численность
* Укомплектованность
* Приемы и Увольнения
Здесь реализованы, как минимум, 2 важные идеи:
1. Показатели связаны между собой и объединены общей темой "движение персонала"
2. Каждая соседняя диаграмма дополняет и развивает предыдущую.
Как это читать? 👇
Почему то принято считать, что дашборды - это обычно много данных и сложных метрик.
Дашборд можно сделать даже с самыми простыми, базовыми метриками.
Главное, чтобы в этом был смысл и чтобы это не оставалось красивой картинкой.
Вот пример, на котором только те метрики, с которых обычно начинается любой анализ в большинстве компаний, даже если там еще нет hr-аналитики:
* Численность
* Укомплектованность
* Приемы и Увольнения
Здесь реализованы, как минимум, 2 важные идеи:
1. Показатели связаны между собой и объединены общей темой "движение персонала"
2. Каждая соседняя диаграмма дополняет и развивает предыдущую.
Как это читать? 👇
👍5
(продолжение предыдущего поста ☝️)
1. ↖️ На первой диаграмме видны основные метрики - общая численность и общая укомплектованность.
2. ↗️ На диаграмме справа видно состав численности, из чего видно, что укомплектованность сотрудников, уоторые вносят вклад в производительность несколько ниже, за счет наличия стажеров и отсутствующих по разным причинам.
3. ↙️ Смотрим на укомплектованность по уровню должности, т.к. "среднняя t по больнице" может быть в норме, но при этом не хватать руководителей, чье отсуствие может быть критично. Или наоборот)
4. ↘️ смотрим как наймы и увольнения поддерживают или не поддерживают ситуацию с укомплектованностью
Это база
Дальше будет здОрово углубляться в показатели и более внимательно смотреть на:
* причины отсутствий
* причины увольнений
* статистику по приемам и работе с кандидатами
и много чего еще
Но надо с чего то начинать!)
1. ↖️ На первой диаграмме видны основные метрики - общая численность и общая укомплектованность.
2. ↗️ На диаграмме справа видно состав численности, из чего видно, что укомплектованность сотрудников, уоторые вносят вклад в производительность несколько ниже, за счет наличия стажеров и отсутствующих по разным причинам.
3. ↙️ Смотрим на укомплектованность по уровню должности, т.к. "среднняя t по больнице" может быть в норме, но при этом не хватать руководителей, чье отсуствие может быть критично. Или наоборот)
4. ↘️ смотрим как наймы и увольнения поддерживают или не поддерживают ситуацию с укомплектованностью
Это база
Дальше будет здОрово углубляться в показатели и более внимательно смотреть на:
* причины отсутствий
* причины увольнений
* статистику по приемам и работе с кандидатами
и много чего еще
Но надо с чего то начинать!)
Резервы на оплату отпусков
Спасибо Ольге за вопрос в группе!
Сотрудникам важно и нужно ходить в отпуска.
Как можно анализировать результаты этого процесса?
(Полный текст статьи здесь)
1. Общие остатки в деньгах.
Это больше нужно финансам)
2. Общие остатки в днях.
Это нужно HR, чтобы начать разбираться с тем как эти дни сократить.
3. Остатки в днях, средние на 1 человека, факт за месяц и в динамике
Полезно, чтобы посмотреть на тренд и оценить из-за чего растет общее количество дней?
Также по этому показателю можно:
* определить целевой показатель
* составить план снижения резервов
* посмотреть на "чемпионов" с max остатками
Это полезно делать не только по компании в целом, но и для каждого филиала/ подразделения в отдельности.
4. Динамика исполнения графиков отпусков.
С таким, комплексным анализом, где есть и планирование, и учет факта, ваш процесс использования сотрудниками отпусков будет прозрачным и управляемым, компания более прибыльной, а сотрудники отдохнувшими :)
Спасибо Ольге за вопрос в группе!
Сотрудникам важно и нужно ходить в отпуска.
Как можно анализировать результаты этого процесса?
(Полный текст статьи здесь)
1. Общие остатки в деньгах.
Это больше нужно финансам)
2. Общие остатки в днях.
Это нужно HR, чтобы начать разбираться с тем как эти дни сократить.
3. Остатки в днях, средние на 1 человека, факт за месяц и в динамике
Полезно, чтобы посмотреть на тренд и оценить из-за чего растет общее количество дней?
Также по этому показателю можно:
* определить целевой показатель
* составить план снижения резервов
* посмотреть на "чемпионов" с max остатками
Это полезно делать не только по компании в целом, но и для каждого филиала/ подразделения в отдельности.
4. Динамика исполнения графиков отпусков.
С таким, комплексным анализом, где есть и планирование, и учет факта, ваш процесс использования сотрудниками отпусков будет прозрачным и управляемым, компания более прибыльной, а сотрудники отдохнувшими :)
❤1
#Метрики diversity&inclusion
Изучение годовых отчетов конкурентов натолкнули меня на размышления, с которыми, откровенно говоря, пока не знаю что делать
Сейчас каждая компания с публичным годовым отчетом стремится показать данные по "diversity".
Что там есть на эту тему читать здесь
По сути, это скорее "соц-дем" портрет сотрудников, а не осознанное управление разнообразием в командах.
+ (на мой взгляд) какая то профанация.
Вот пара таких бесполезных (на мой взгляд) примеров
* про обученность
* про текучесть
А по настоящему важные с социальной точки зрения, метрики, к сожалению, являются "обязательством" кадровых админов.
Я имею ввиду доли от ССЧ работающих:
* инвалидов
* несовершеннолетних
* детей-сирот
На сайте профильного ведомства вместо статистики по этому поводу, инфо про количество проверок, штрафов и прочая... не очень полезная информация.
В общем, очень не хватает в hr аналитики по настоящему diversity.
Если кто-то встречал хоть какие-то примеры - присылайте, будем собирать по крупицам!
Изучение годовых отчетов конкурентов натолкнули меня на размышления, с которыми, откровенно говоря, пока не знаю что делать
Сейчас каждая компания с публичным годовым отчетом стремится показать данные по "diversity".
Что там есть на эту тему читать здесь
По сути, это скорее "соц-дем" портрет сотрудников, а не осознанное управление разнообразием в командах.
+ (на мой взгляд) какая то профанация.
Вот пара таких бесполезных (на мой взгляд) примеров
* про обученность
* про текучесть
А по настоящему важные с социальной точки зрения, метрики, к сожалению, являются "обязательством" кадровых админов.
Я имею ввиду доли от ССЧ работающих:
* инвалидов
* несовершеннолетних
* детей-сирот
На сайте профильного ведомства вместо статистики по этому поводу, инфо про количество проверок, штрафов и прочая... не очень полезная информация.
В общем, очень не хватает в hr аналитики по настоящему diversity.
Если кто-то встречал хоть какие-то примеры - присылайте, будем собирать по крупицам!
План-фактный и/или план-факторный анализ
Применяются, чтобы провести анализ выполнения показателя, т.е.
1. оценить факт относительно плана
2. разобраться с влиянием на результат ряда факторов / драйверов
Когда это применимо в HR?
Самый распространенный пример это исполнение бюджета на фонд оплаты труда в конце года.
ФОТ раскладывается на составляющие по статьям, которые приняты в компании.
Уровень детализации может быть разный.
Пример 1:
Это могут быть очень верхнеуровневые показатели:
* численность
* % повышения зп в начале года
* % повышений зп в течение года
* резервы на отпуска
* выплаты при увольнении
Пример 2:
А для ФОТ персонала розничной компании могут быть такие:
* средняя ставка менеджеров
* средняя ставка линейного персонала
* премиальный фонд менеджеров
* премиальный фонд линейного персонала
* доп. затраты (напр., премии за работу на ЧМ по футболу или в НГ праздники или другие сложные времена)
* производительность
А дальше дело за малым - изучить причины отклонений по каждому фактору)
Применяются, чтобы провести анализ выполнения показателя, т.е.
1. оценить факт относительно плана
2. разобраться с влиянием на результат ряда факторов / драйверов
Когда это применимо в HR?
Самый распространенный пример это исполнение бюджета на фонд оплаты труда в конце года.
ФОТ раскладывается на составляющие по статьям, которые приняты в компании.
Уровень детализации может быть разный.
Пример 1:
Это могут быть очень верхнеуровневые показатели:
* численность
* % повышения зп в начале года
* % повышений зп в течение года
* резервы на отпуска
* выплаты при увольнении
Пример 2:
А для ФОТ персонала розничной компании могут быть такие:
* средняя ставка менеджеров
* средняя ставка линейного персонала
* премиальный фонд менеджеров
* премиальный фонд линейного персонала
* доп. затраты (напр., премии за работу на ЧМ по футболу или в НГ праздники или другие сложные времена)
* производительность
А дальше дело за малым - изучить причины отклонений по каждому фактору)
👍1
Лепестковая диаграмма
(или "паутинка", "звезда")
Не очень распространенный вид диаграммы, но есть случаи, когда она максимально полезна и наглядна.
Хорошо подходит для тех случаев когда нужно оценить кого-то или что-то по парам или сразу по нескольким параметрам
Например:
обратная связь после прохождения обучения.
Если собрать все данные из листов обратной связи по всем курсам за определенный период и построить такую диаграмму по средним значениям, то можно оценить результат, представив данные в виде "паутинки".
Т.к. в случае с картинки 👆 оценки были не ниже «3», то для наглядности взяли шкалу от «3» до «5».
На примере очевидно, что по всем курсам оценки более-менее равные, а по одному курсу оценки явно ниже чем по всем остальным. Поэтому можно сделать вывод о том на какой курс нужно обратить внимание в первую очередь.
Что еще можно показывать через лепестковую диаграмму в HR?
Сравнение сотрудников по компетенциями, сравнение тренеров по ОС с тренингов...
Знаете что-то еще?
Пишите!
(или "паутинка", "звезда")
Не очень распространенный вид диаграммы, но есть случаи, когда она максимально полезна и наглядна.
Хорошо подходит для тех случаев когда нужно оценить кого-то или что-то по парам или сразу по нескольким параметрам
Например:
обратная связь после прохождения обучения.
Если собрать все данные из листов обратной связи по всем курсам за определенный период и построить такую диаграмму по средним значениям, то можно оценить результат, представив данные в виде "паутинки".
Т.к. в случае с картинки 👆 оценки были не ниже «3», то для наглядности взяли шкалу от «3» до «5».
На примере очевидно, что по всем курсам оценки более-менее равные, а по одному курсу оценки явно ниже чем по всем остальным. Поэтому можно сделать вывод о том на какой курс нужно обратить внимание в первую очередь.
Что еще можно показывать через лепестковую диаграмму в HR?
Сравнение сотрудников по компетенциями, сравнение тренеров по ОС с тренингов...
Знаете что-то еще?
Пишите!
👍4
Численность и Бюджет
Я часто про пишу про численность.
Уже было много тут:
https://xn--r1a.website/whrdata/27
https://xn--r1a.website/whrdata/114
https://xn--r1a.website/whrdata/161
https://xn--r1a.website/whrdata/182
Казалось бы, что может быть сложного при расчете численности?
Разберем еще один пример того как расчет одного единственного показателя численности может повлиять на разницу в планировании бюджета на следующий год на 30 миллионов рублей.
И это при условии расчета:
* при маленькой численности
* с достаточно маленькой оплатой труда
* и до расчета налогов
(все цифры вымышленные ;)
Чтобы спланировать бюджет на 500 человек на следующий год нужно собрать статистику текущего года и посчитать среднюю «стоимость» 1 сотрудника.
Краткий расчет на картинке☝️, а подробности тут
Один очень простой показатель может повлиять на десятки миллионов рублей в бюджете.
Я часто про пишу про численность.
Уже было много тут:
https://xn--r1a.website/whrdata/27
https://xn--r1a.website/whrdata/114
https://xn--r1a.website/whrdata/161
https://xn--r1a.website/whrdata/182
Казалось бы, что может быть сложного при расчете численности?
Разберем еще один пример того как расчет одного единственного показателя численности может повлиять на разницу в планировании бюджета на следующий год на 30 миллионов рублей.
И это при условии расчета:
* при маленькой численности
* с достаточно маленькой оплатой труда
* и до расчета налогов
(все цифры вымышленные ;)
Чтобы спланировать бюджет на 500 человек на следующий год нужно собрать статистику текущего года и посчитать среднюю «стоимость» 1 сотрудника.
Краткий расчет на картинке☝️, а подробности тут
Один очень простой показатель может повлиять на десятки миллионов рублей в бюджете.
👍2
В субботу поговорили с Алексеем Колоколовым обо мне, моем опыте и моем пути в HR-аналитику.
Как интересно, все-таки, устроен фокус внимания: Алексею показался интересным мой опыт, как пользователя BI-системами и мой опыт участия во внедрении DWH в X5, а HR-ы всегда больше вопросов задают про мой профессиональный пусть и метаморфозы карьеры.
Говорили и о том, и о другом, запись можно послушать и дать мне обратную связь)
А в частном порядке после нашего общения мне задали вопрос «как мне удалось сойти с рекрутерского пути и «переквалифицироваться» в аналитика?
О своем опыте я рассказываю подробно тут
На разных этапа профессиональной жизни возникает много вопросов и здОрово когда рядом есть кто-то, кто может помочь разобраться с этим профессионально.
Как интересно, все-таки, устроен фокус внимания: Алексею показался интересным мой опыт, как пользователя BI-системами и мой опыт участия во внедрении DWH в X5, а HR-ы всегда больше вопросов задают про мой профессиональный пусть и метаморфозы карьеры.
Говорили и о том, и о другом, запись можно послушать и дать мне обратную связь)
А в частном порядке после нашего общения мне задали вопрос «как мне удалось сойти с рекрутерского пути и «переквалифицироваться» в аналитика?
О своем опыте я рассказываю подробно тут
На разных этапа профессиональной жизни возникает много вопросов и здОрово когда рядом есть кто-то, кто может помочь разобраться с этим профессионально.
Кроссворд про HR-аналитику.pdf
598.3 KB
Кроссворд
Приближаются настоящие выходные и вот вам hr-аналитический кроссворд для полезного отдыха)
Приближаются настоящие выходные и вот вам hr-аналитический кроссворд для полезного отдыха)
#заметки_с_конференций
Если вы не смотрели БАК Яндекса, т.к. то посмотрите хотя бы выступление Владимира Завертайлова про метрики эффективности работы команды.
Некоторые мои заметки:
Удовлетворенность клиента – не самая лучшая метрика оценки, т.к. есть клиенты, которые очень любят говорить и тратят много времени менеджера, но дают маленькие задачи и приносят мало денег.
Количественные метрики:
Cycle time – время между тем как команда взяла задачу в работу и тем когда задача считается готовой
Work in progress – количество работы (задач), которые одновременно выполняются командой.
Если перемножить одно на другое, то получится количество дней когда задача лежит в работе на ее стоимость, это ваша «штрафная метрика» - сколько задач застряло внутри команды. Это число, которое нужно постоянно сокращать, это число, которое показывает вашу незавершенную работу.
#Метрики удовлетворенности:
Голосование «насколько попали в те цели, которые ставили на спринт»
Смотреть тут с 4:15:30:
https://youtu.be/5Ie0n-Ww9CE
Если вы не смотрели БАК Яндекса, т.к. то посмотрите хотя бы выступление Владимира Завертайлова про метрики эффективности работы команды.
Некоторые мои заметки:
Удовлетворенность клиента – не самая лучшая метрика оценки, т.к. есть клиенты, которые очень любят говорить и тратят много времени менеджера, но дают маленькие задачи и приносят мало денег.
Количественные метрики:
Cycle time – время между тем как команда взяла задачу в работу и тем когда задача считается готовой
Work in progress – количество работы (задач), которые одновременно выполняются командой.
Если перемножить одно на другое, то получится количество дней когда задача лежит в работе на ее стоимость, это ваша «штрафная метрика» - сколько задач застряло внутри команды. Это число, которое нужно постоянно сокращать, это число, которое показывает вашу незавершенную работу.
#Метрики удовлетворенности:
Голосование «насколько попали в те цели, которые ставили на спринт»
Смотреть тут с 4:15:30:
https://youtu.be/5Ie0n-Ww9CE
👍1
#посмотреть_на_выходных
Если хочется чего-то простого, доброго и про математику,
то очень рекомендую
фильм "Скрытые фигуры",
про женщин, работавших в НАСА, основанный на реальных событиях.
Там про:
* таланты
* мотивацию
* самоопределение
* стремление к достижению результата
* роль руководителя в коллективе
В общем,
все как мы, HR-ы, любим :)
_____________________
Ну, а если захочется все же чего-то совсем уж профессионального, то можно полистать мои старые посты
(судя по количеству просмотров, все новые подписчики так высоко не долистывают ;)
Если хочется чего-то простого, доброго и про математику,
то очень рекомендую
фильм "Скрытые фигуры",
про женщин, работавших в НАСА, основанный на реальных событиях.
Там про:
* таланты
* мотивацию
* самоопределение
* стремление к достижению результата
* роль руководителя в коллективе
В общем,
все как мы, HR-ы, любим :)
_____________________
Ну, а если захочется все же чего-то совсем уж профессионального, то можно полистать мои старые посты
(судя по количеству просмотров, все новые подписчики так высоко не долистывают ;)
👍1
#заметки_с_конференций
#учебная_аналитика #обучение
Доказательное образование,
заметки с выступления Дмитрия Аббакумова из Яндекс.Практикум на YaC/e
👎 Неправильно считать
количество:
* заходов на платформу
* просмотренных уроков
* выполненных домашних заданий
👍 Правильно считать:
* уровень знаний до обучения и после
_
Уровень студента ≠ оценка за проект/задачу
А, например,
Уровень студента зависит от:
* оценка за проект
* трудность проекта
* эффект оценивающего
или
* оценка за задачу
* трудность задачи
* эффект попытки
* время решения
___
Доказательные метрики учебной аналитики:
Трудность задачи
= количество студентов, ответивших правильно по отношению к общему числу решавших задачу
Дискриминативность
Показывает насколько студенты, решившие эту задачу, успешны на курсе в целом
Индекс попытки
Насколько студенты, не решившие задачу с первой попытки, прирастают в шансах решить ее при последующих попытках
Когнитивная посильность (для урока или темы) - вероятность освоения урока или темы одним, средним, студентом
#учебная_аналитика #обучение
Доказательное образование,
заметки с выступления Дмитрия Аббакумова из Яндекс.Практикум на YaC/e
👎 Неправильно считать
количество:
* заходов на платформу
* просмотренных уроков
* выполненных домашних заданий
👍 Правильно считать:
* уровень знаний до обучения и после
_
Уровень студента ≠ оценка за проект/задачу
А, например,
Уровень студента зависит от:
* оценка за проект
* трудность проекта
* эффект оценивающего
или
* оценка за задачу
* трудность задачи
* эффект попытки
* время решения
___
Доказательные метрики учебной аналитики:
Трудность задачи
= количество студентов, ответивших правильно по отношению к общему числу решавших задачу
Дискриминативность
Показывает насколько студенты, решившие эту задачу, успешны на курсе в целом
Индекс попытки
Насколько студенты, не решившие задачу с первой попытки, прирастают в шансах решить ее при последующих попытках
Когнитивная посильность (для урока или темы) - вероятность освоения урока или темы одним, средним, студентом
👍1
Подборка постов на тему обучения:
Источники данных /
ИТ системы в сфере обучения персонала
https://xn--r1a.website/whrdata/29
Fuckup метрик по обучению в годовом отчете крупой компании
https://xn--r1a.website/whrdata/30
Ошибки в процессе автоматизации обучения
https://xn--r1a.website/whrdata/49
"Воронка" в обучении
https://xn--r1a.website/whrdata/65
Метрики учебной аналитики от Дмитрия Аббакумова
https://xn--r1a.website/whrdata/223
#обучение
Источники данных /
ИТ системы в сфере обучения персонала
https://xn--r1a.website/whrdata/29
Fuckup метрик по обучению в годовом отчете крупой компании
https://xn--r1a.website/whrdata/30
Ошибки в процессе автоматизации обучения
https://xn--r1a.website/whrdata/49
"Воронка" в обучении
https://xn--r1a.website/whrdata/65
Метрики учебной аналитики от Дмитрия Аббакумова
https://xn--r1a.website/whrdata/223
#обучение
⚫ Черная пятница
Мне продавать особо нечего, кроме чат-бота, который и так стоит как 1 ☕️ или 1 недолгая поездка на 🚕
Так что помогу партнерам)
🔵 Пока у всех черные,
у Алексея Колоколова синяя пятница и интересное предложене комплекта курсов "Дашборды для HR в Excel и Power BI"
Ссылка
⚫ HR-аналитика с 0 в Skillbox
(мой самый любимый 😇)
Ссылка
Тут я не объективна, потому что сама писала программу, подбирала преподавателей и курировала весь контент, но студенты, думаю, более объективны: по последним данным средний балл больше 9,5
⚫ курс для HRBP в Skillbox
Там тоже есть модуль по HR-аналитике:
Ссылка
И, для честной конкуренции, профильные курсы с других платформ:
⚫ HR-аналитика и автоматизация в Нетологии:
Ссылка
⚫ HR-аналитика в GeekBrains:
Ссылка
⚫ HR-специалист в GeekBrains
на факультете "Управление персоналом":
Ссылка
Мне продавать особо нечего, кроме чат-бота, который и так стоит как 1 ☕️ или 1 недолгая поездка на 🚕
Так что помогу партнерам)
🔵 Пока у всех черные,
у Алексея Колоколова синяя пятница и интересное предложене комплекта курсов "Дашборды для HR в Excel и Power BI"
Ссылка
⚫ HR-аналитика с 0 в Skillbox
(мой самый любимый 😇)
Ссылка
Тут я не объективна, потому что сама писала программу, подбирала преподавателей и курировала весь контент, но студенты, думаю, более объективны: по последним данным средний балл больше 9,5
⚫ курс для HRBP в Skillbox
Там тоже есть модуль по HR-аналитике:
Ссылка
И, для честной конкуренции, профильные курсы с других платформ:
⚫ HR-аналитика и автоматизация в Нетологии:
Ссылка
⚫ HR-аналитика в GeekBrains:
Ссылка
⚫ HR-специалист в GeekBrains
на факультете "Управление персоналом":
Ссылка
Годовой отчет Microsoft 2020
Всем, кто изучает аналитику, или хочет попробовать себя в этой сфере, всегда кажется что мало кейсов, мало практики.
Кажется, бери данные своей компании и "крути" их как хочешь, ищи "инсайты".
Но проблема в том, что в этом случае велика доля субъективизма, личного мнения, ощущений, от которых сложно абстрагироваться.
Есть ощущение, что и так все понятно)
В этом случае рекомендую воспользоваться публичными данными годовых отчетов известных компаний.
Например, Microsoft (не реклама :)
Что у них хорошо:
* есть отчеты за много лет (т.е. есть длительная динамика)
* все отчеты в едином формате (удобно искать нужную инфо)
* кроме просто данных по численности, есть также разбивка по категориям персонала
* есть комментарии про некоторые, значимые, события с персоналом
Что с этим всем делать?
Рекомендации тут:
https://telegra.ph/Kejs-11-23-2
Всем, кто изучает аналитику, или хочет попробовать себя в этой сфере, всегда кажется что мало кейсов, мало практики.
Кажется, бери данные своей компании и "крути" их как хочешь, ищи "инсайты".
Но проблема в том, что в этом случае велика доля субъективизма, личного мнения, ощущений, от которых сложно абстрагироваться.
Есть ощущение, что и так все понятно)
В этом случае рекомендую воспользоваться публичными данными годовых отчетов известных компаний.
Например, Microsoft (не реклама :)
Что у них хорошо:
* есть отчеты за много лет (т.е. есть длительная динамика)
* все отчеты в едином формате (удобно искать нужную инфо)
* кроме просто данных по численности, есть также разбивка по категориям персонала
* есть комментарии про некоторые, значимые, события с персоналом
Что с этим всем делать?
Рекомендации тут:
https://telegra.ph/Kejs-11-23-2
❤3
6 шляп мышления
Аналитика – это не только excel, power bi и математика, но и умение сопоставлять факты, выделять главное, делать выводы.
Изучать особенности мышления и то, как научиться думать, выдвигать гипотезы, видеть взаимосвязи – это, на мой взгляд, не менее интересно.
6 шляп мышления Эдварда де Боно – яркая аналогия, которая помогает помнить, что мыслить можно по-разному в течение каждого рабочего дня.
Работа аналитика – постоянное жонглирование шляпами 😊:
🤍 белая всегда на голове)))
💛 получаем запрос от заказчика – мы полны оптимизма, идей и надежд на красивое решение)
🖤 разбираемся с качеством данных – критическое мышление не заставит себя ждать)
💚 придумываем макет дашборда – это чистое творчество
Важно помнить, что нужно вовремя менять шляпы:
* работая над подготовкой данных вспомнить про 💛, чтобы не впасть в уныние
* проектируя дашборд не мешает иногда надеть 💙, чтобы помнить о цели и управлять процессом
Расшифровка цветов тут:
https://telegra.ph/Pro-6-shlyap-myshleniya-11-26
#про_softы
Аналитика – это не только excel, power bi и математика, но и умение сопоставлять факты, выделять главное, делать выводы.
Изучать особенности мышления и то, как научиться думать, выдвигать гипотезы, видеть взаимосвязи – это, на мой взгляд, не менее интересно.
6 шляп мышления Эдварда де Боно – яркая аналогия, которая помогает помнить, что мыслить можно по-разному в течение каждого рабочего дня.
Работа аналитика – постоянное жонглирование шляпами 😊:
🤍 белая всегда на голове)))
💛 получаем запрос от заказчика – мы полны оптимизма, идей и надежд на красивое решение)
🖤 разбираемся с качеством данных – критическое мышление не заставит себя ждать)
💚 придумываем макет дашборда – это чистое творчество
Важно помнить, что нужно вовремя менять шляпы:
* работая над подготовкой данных вспомнить про 💛, чтобы не впасть в уныние
* проектируя дашборд не мешает иногда надеть 💙, чтобы помнить о цели и управлять процессом
Расшифровка цветов тут:
https://telegra.ph/Pro-6-shlyap-myshleniya-11-26
#про_softы
❤2
#Метрики оценки эффективности телеграм каналов
Сейчас очень широко развит подбор персонала через митапы, вебинары, 1DayOffer-ы и конференции.
Публикации про рекрутинговые мероприятия и платное размещение вакансий переживают сейчас какой-то особый бум в надежде на качественные целевые отклики, которые невозможно получить на job-сайтах.
Давайте разберемся как выбирать ТГ каналы для размещения в рекламы и как правильно потратить бюджет на employer brand и подбор персонала.
Подробности в статье
P.S. Пользуясь случаем,
Спасибо дорогие подписчики, что вы есть и вы читаете мои заметки 🙌
Сейчас очень широко развит подбор персонала через митапы, вебинары, 1DayOffer-ы и конференции.
Публикации про рекрутинговые мероприятия и платное размещение вакансий переживают сейчас какой-то особый бум в надежде на качественные целевые отклики, которые невозможно получить на job-сайтах.
Давайте разберемся как выбирать ТГ каналы для размещения в рекламы и как правильно потратить бюджет на employer brand и подбор персонала.
Подробности в статье
P.S. Пользуясь случаем,
Спасибо дорогие подписчики, что вы есть и вы читаете мои заметки 🙌
❤2
Цветовые акценты
Цвет - один из самых ярких способов воздействия на аудиторию читателей.
Эффект Струпа подтверждает, что сначала считывается цвет, а потом текст.
Несколько легких правил использования цвета в презентациях hr-аналитика тут
Цвет - один из самых ярких способов воздействия на аудиторию читателей.
Эффект Струпа подтверждает, что сначала считывается цвет, а потом текст.
Несколько легких правил использования цвета в презентациях hr-аналитика тут
HR & Финансы (пример)
Подготовка к бюджету.
Расчет фонда оплаты труда на ближайший год.
HR и Финансы считают численность по месяцам и, как водится, цифры не бьются...
HR считает:
численность на последний день месяца, т.е.
Потому что методология управленческого учета численности в компании именно такая.
Финансист считает:
численность максимального числа сотрудников в месяце, т.е.
Потому что важно заложить в бюджет максимальную численность в течение месяца.
У каждого своя методология, своя логика и своя правда. Если нужна точность, то нужно выравниваться и всем считать одинаково, по ССЧ.
Если погрешность допустима или подобная методология выбрана осознанно, то важно просто не забывать обмениваться информацией, чтобы понимать почему "цифры не бьются"
Подготовка к бюджету.
Расчет фонда оплаты труда на ближайший год.
HR и Финансы считают численность по месяцам и, как водится, цифры не бьются...
HR считает:
численность на последний день месяца, т.е.
Численность месяца = численность прошлого месяца + приемы - увольнения.
Потому что методология управленческого учета численности в компании именно такая.
Финансист считает:
численность максимального числа сотрудников в месяце, т.е.
Численность месяца = численность предыдущего месяца + приемы
Потому что важно заложить в бюджет максимальную численность в течение месяца.
У каждого своя методология, своя логика и своя правда. Если нужна точность, то нужно выравниваться и всем считать одинаково, по ССЧ.
Если погрешность допустима или подобная методология выбрана осознанно, то важно просто не забывать обмениваться информацией, чтобы понимать почему "цифры не бьются"