на мой взгляд, есть 2 основных способа как начать работу с HR-аналитикой в компании:

1. Это когда вы собираете совещание с бизнес-менеджерами, обсуждаете что бы они хотели от вас, как от HR, составляете длинный список показателей, ранжируете, выбираете их них главные и начинаете заниматься ими. Мало того, что это УЖЕ отняло достаточно много времени у всех вокруг, так еще список получился настолько внушительный, что даже сбор данных по всем утвержденным метрикам будет занимать еще несколько часов. И, что самое обидное, даже после тщательной подготовки данных бизнесу нет дела / времени / сил детально вникать во все то что вы им предоставляете, потому что когда они в теории рассуждали об этих (100) очень нужных всем показателях - они же не думали о том что это им нужно будет с ними работать)

2. Есть другой, на мой взгляд, более эффективный и энергозатратный путь.
Вы - эксперт и именно Вы определяете какие HR-данные важно видеть бизнесу.
Вы сами составляете список показателей и готовите по нему первый драфт таблицы / отчета / презентации (в зависимости от того как у Вас это организовано).
Вы предоставляете эти данные бизнесу и только на этом этапе получаете от него обратную связь. В этот момент внимания к данным будет намного больше, потому что данные "живые" - реальные, практичные, понятные, доступные. Их можно тут же "примерить" на свою реальность и дать вам обратную связь.
А вам только это и нужно - интерес и обратная связь

Я выбрала для себя второй, а как у вас?

#hr_метрики #dataviz
Констатация факта - это не аналитика 🙂

Иногда бывает так, что мы делаем графики или диаграммы и думаем, что это классный результат - мы же показали динамику, видим развитие событий во времени.

НО важно понять
что дают нам эти данные в финале?
Достаточно ли информации для того чтобы получить ответ на интересующий нас вопрос?

Каждый раз когда я смотрю на слайд, то задаю себе вопросы:
* что дают мне эти данные?
* то что я вижу - это хорошо или плохо?
* хорошо или плохо в сравнении с чем?
* почему так происходит?
* с чем это может быть связано?

И понимаю нужно ли еще добавить данные на этот слайд.

#задача
Например, подумайте, про диаграмму ниже - с чем можно сравнить представленные на ней данные?

#dataviz
План, факт и целевое значение

В продолжение темы про сравнение показателей:

на картинке пример того как это можно сделать.

В "отчетном" слайде полезно не только показать текущий факт, но и:
1. целевое значение
2. сравнение с предыдущим годом
3. краткий вывод

Таким образом, на 1 слайде получится исчерпывающая информация, которая не потребует комментариев

#hr_метрики

СРЕДНЯЯ ТЕМПЕРАТУРА ПО БОЛЬНИЦЕ 36,6

в розничном бизнесе часто встречается одна ошибка: когда HR смотрит на показатели по региону, без детализации до магазина / ресторана / отделения... например, общая укомлектованность персоналом может быть вполне себе допустимые 95%, а при этом если посмотреть по количеству смен, отработанных каждой розничной точкой, то получится все не так ровно. и далеко не всегда это вызвано разницей в выполнении плана по выручке.

#hr_data
Источники данных, часть 1.

Любая hr-аналитика начинается со сбора данных. Первым, и часто последним ;) источником данных часто выступает core-hr-система, где хранятся соц-дем данные о сотрудниках и информация об их перемещениях, графике работы и условиях оплаты труда.
Но круг данных намного больше. Если научиться правильно их использовать, то откроется целый дивный мир✈

#dataviz #fuckup
(спец рубрика ошибок визуализации)

2 очень похожих графика про один и тот же показатель, НО на нем использованы разные шкалы.
Вы это не сразу заметили, правда?
Так же и наши зрители, пользователи отчетов и през, сначала считают картинку, а уже потом цифры.
Так лучше не делать, если, конечно, вы не хотите ввести их в заблуждение намеренно.

#hr_метрики #подбор_персонала
#fuckup #лайфхак

Иногда бывает так, что аналитик напланирует себе поанализировать отклики кандидатов: про время посещаемости страницы, лучшее время публикации, стоимость отклика и т.п.
А потом пообщается с экспертами в рекрутменте и окажется, что откликами закрывается всего 1% вакансий и окажется что изначальная идея - это все 🎀, и на фоне этой информации более верхнеуровневая оценка эффективности всех существующих источников подбора является более ценной для функции.

💫 При анализе эффективности источника:
Число оформленных vs Число откликов не совсем верно по смыслу, т.к. кроме откликов есть еще активный поиск по базе и число оформленных из этого источника - это конверсия суммы откликов + найденных резюме рекрутерами.
Это важно, т.к. это влияет на время рекрутера, время закрытия вакансии, а в работе с некоторыми источниками еще и на бюджет.
============================
💫 Знание предметной области и/или регулярная коммуникация с экспертами от бизнеса - залог успеха HR-аналитика!

Укомплектованность

Я не перестаю говорить о том, что не надо, ну не надо замахиваться на супер-пупер аналитику, если вы не умеете и не работаете с банальными базовыми метриками.

С одной только укомплектованностью, и то, нужно уметь правильно работать.
И тогда она поможет сделать важные и полезные выводы, расставить правильные приоритеты и сэкономить себе и своим сотрудникам время, а компании - деньги.

Пояснения к табличкам с картинки голосом👇

#hr_метрики #подбор_персонала

#agile_style)
Груминг бэклога

По роду своей деятельности последний год я работаю по agile и, будучи до этого абсолютным 100% HR-ом, узнаю обо всем этом с 0.
Очень разумная методология, на мой взгляд, много полезного, того что можно применить в любой сфере работы и жизни.
Иногда бывает еще и забавно)
Сегодня, например, узнала про грумминг бэклога :)

Грумминг - это значит
"ухаживать, поддерживать чистоту, чтобы бэклог оставался актуальным, ясным и готовым к работе".
- уточнение формулировок
- объединение однотипных задач в 1
- деление сложной задачи на 2-3
- удаление неактуальных задач

Согласитесь, полезно хотя бы 1 раз месяц делать такое с задачами в вашем ежедневнике? ;)

#hr_метрики
Численность персонала.

Самый простой hr-показатель.
И самый востребованный другими бизнес-функциями.

Вы уверены, что точно знаете как он посчитан в вашем последнем отчете?

Вариантов множество:
* На последний день месяца или средняя за месяц?
* В ней учитываются сотрудники, находящиеся в отсутствиях?
* А находящиеся в длительных отсутствиях?
* А совместители с 10%-тной занятостью на вашем проекте?

Какой выбрать?
Зависит от цели, от того что и кому вы хотите показывать:

* вашей бизнес-функции интересно число сотрудников, которые фактически выходят на работу, выделяйте для них отсуствующих в явном виде.

* если ваша численность сильно волатильна, считайте на текущую дату, "здесь и сейчас".

* если смотрите насколько заполнено штатное расписание, считайте всех оформленных по ТД (если актуально, то с учетом % занятости)

#dataviz #fuckup
Пропорции в диаграммах

Неправильные пропорции в столбцах диаграммы на слайде могут ввести в заблуждение ваших зрителей. Как этого избежать? 3х-минутный рецепт по ссылке) https://youtu.be/UKGaWfcaSVo

#hr_data #hr_данные #обучение
Источники данных, часть 2.
Экосистема вокруг
Обучения персонала.

На первый взгляд кажется, что источников данных не так уж и много. Но если посмотреть на каналы взаимодействия со своими сотрудниками, то окажется что их десятки. Начинаем собирать общую карту источников hr-данных.

Первая часть - Обучение сотрудников.

За последнее время "все смешалось..." (с) и онлайн-платформы для коммуникаций, проведения вебинаров и СДО все больше расширяют свой функционал и переплетаются друг с другом, поэтому деление их на схеме немного условное, а заодно это хороший повод получить обратную связь о том что мы забыли и что еще можно добавить в эту схему)

В пятницу чистый #dataviz :)
3d бублик, или Круговая диаграмма

Дизайнеры ругают, HR-ы обожают 🙈

🌺 3d бублики и торты давно не в моде.
Почему?
Искажение информации из-за пропорций ближнего и дальнего фона (см. пример, визуальный размер крупных секторов и подписи данных к ним).
2d рулит!

#hr_данные #hr_метрики #подбор_персонала #автоматизация_hr

Данные о кандидате.
Часть 1. Резюме.

Самый подробный источник данных о кандидате, безусловно, это его резюме.
С одной стороны, из резюме можно получить много разной информации.
С другой стороны, давайте честно, какие из этих данных имеют для вас реальную ценность?
Скорее всего это:
* ФИ(О)
* Контактные данные
* Последние 2-3 года опыта работы, в т.ч. компании, сфера, должность
* Ожидания по доходу
* Знание иностранного языка, если это необходимо
Кто-то посмотрит также на:
* Пол
* Возраст
* Место жительства (район города)

Все остальное, как правило, или безнадежно устарело, или написано «под копирку», а значит...
Читать далее

🌺 Совет для автоматизации:
Если вы планируете обращаться к своей базе кандидатов для поиска, выберите 2-3 признака, которые вам нужны (например, навыки, сфера или хобби) и маркируйте резюме кандидатов через #хэштег или дополнительную настройку, в зависимости от того, что позволит вам ваша ATS-ка.

Аналитики – люди творческие.
Иногда так и хочется «покрутить» какие-то данные и поисследовать какую-нибудь гипотезу.
В этот момент (особенно если ты на рабочем месте), то всегда важно вспомнить ради чего ты все это делаешь и провести самоанализ.

🌺 1. Цель.
Как мои действия повлияют на цели компании и KPI?

🌺 2. Ресурсы.
Каким ресурсами я сейчас располагаю?

🌺 3. Данные.
Какие данные есть в моем распоряжении и какие я могу найти?

🌺 4. Метрики.
Каким будет целевое значение или с чем я буду сравнивать результат?

🌺 5. Вычисления.
Какой инструмент подойдет для этого лучше всего?

🌺 6. Анализ.
Чем полезен этот результат мне и моей компании? (см п.1.)

#hr_аналитика

#hr_данные #hr_data
Возможности VS Этика

Желтый сотовый оператор запустил услугу для бизнеса "Анализ аудитории".

Как аналитик, я радуюсь появлению потенциального нового источника данных для описания профиля сотрудников компании, "портрета идеального кандидата" и т.п.

Но, как HR, всегда вспоминаю в этот момент об Этике и Морали и они всегда берут верх.

Возможности VS Этика (продолжение)

пример отчета из поста ☝️

как можно применить эти данные в hr?

Мои первые мысли:
🌺 для таргетирования целевой аудитории при массовом подборе
🌺 для формирования кафетерия льгот

Если у вас другие идеи - пишите, очень интересно!

#hr_данные

#hr_метрики #подбор_персонала

Аналитика использования job-сайтов.
Крупные известные сайты предоставляют возможности для получения данных о публикациях вакансий.

🌺 Рекомендуем:
перед тем как начинать заниматься исследованием этих данных проведите анализ закрытия вакансий через все источники подбора, чтобы понять какую долю занимает в вашей компании подбор через job-сайты. Это поможет разобраться с приоритетами и распределить время.

Возможные варианты:
🌺 job-сайты - ваш основной источник привлечения кандидатов. Тогда такое исследование поможет увидеть все ваши плюсы, сконцентрироваться на них, повысить конверсию и уменьшить расходы
🌺 job-сайты дают слишком мало откликов, но вы все равно на них рассчитываете. Имеет смысл разобраться в причинах и найти возможности для улучшений, чтобы увеличить поток кандидатов.
🌺 job-сайты дают мало откликов, и вы не рассчитываете на них как на основной канал привлечения. Тогда стоит сосредоточиться на анализе других, более приоритетных источников.