#коротко #live

Смотрю на конференции выступление маркетологов про внедрение сквозной аналитики.
Как всегда, в смежных, более продвинутых, отраслях много полезного для сферы hr.

🌺 Метрика: Процент склейки.
В переводе на "рекрутинговый":
по какому количеству принятых на работу кандидатов мы знаем первичный источник получения ими информации о вакансии?
Задумайтесь об этом...

#hr_данные #hr_процессы
#long_read
ЗдОрово, когда аналитик не просто считает цифры, но изучает сферу и может сделать предложения в hr-функции по улучшению процессов. А это, в свою очередь, повлияет на качество данных и, соответственно, на результаты анализа. Такой вот круговорот улучшений в hr 😊

Анализируем процесс на примере «Процента склейки»☝️
Как можно его повысить?
Что изменить в процессе сбора данных?

🌺 1. Какие есть вариантов ID для склейки? (Маркетологи говорят):
• Телефонный номер
• Адрес электронной почты
• Уникальная ссылка
• GUID в личном кабинете
• Идентификатор в CRM
• Cookie браузера

🌺 2. Какие есть механики для получения этих данных?
• Wi-fi в офисе
• Ввод промокода на сайте
• Рассылка после контакта
• Звонки менеджерам
• Личный кабинет на сайте/платформе

🌺 3. Как это все может работать в hr-е?
• Wi-fi в офисе (регистрация с прямой отсылкой на раздел «Вакансии» сайта компании)
• Ввод промокода на корпоративном сайте для отправки чего-нибудь полезного/интересного (например, буклета с ценностями компании или "10 причин работать у нас")
• Рассылка после контакта собеседования с предложение оценить работу рекрутера
• Рассылка после проведенного рекрутерами митапа (митап – это вообще золотое дно контактов) для сбора обратной связи или предложением пройти на сайт с вакансиями
• Входящие звонки менеджерам рекрутерам
• Личный кабинет на лэндинге/сайте/платформе, например, при проведении корпоративного мероприятия

Так что возможностей много.
🌺 Дело за идеями
P.S. ну и пресловутой этикой по сбору и использованию персональных данных…

#live #dataviz
Круг или Квадрат?

Извечный спор - дизайнеры настойчиво предлагают treemap как образец рационального использования места на дашборде, а заказчики по-прежнему выбирают «бублик», потому что он ближе сердцу и привычнее.

Истина где-то рядом)

#hr_данные #hr_процессы #оценка_персонала

Собрали с Виталием Алтуховым ИТ-системы и источники данных по разным видам оценки персонала.
Источники по Подбору тут.
Источники по Обучению тут.

Есть что добавить? Пишите!

#live #реальность_hr_аналитика
#hr_процессы

Нужно ли hr-аналитику разбираться в hr-процессах, или Принесите мне 👑данные, а я вам в них корреляции найду.

Уже пару раз с запуска нового курса получила вопрос от студентов на тему "Зачем нам эта нудная тема про процессы"?

🌺 Вот пример зачем:

Анализируем со студенткой воронку по обучению, а точнее разбираемся с конверсией при просмотрах корпоративных онлайн-курсов. Все плохо, доля просмотров очень низкая.

Разбираем процесс, он же "пользовательский опыт", он же
путь сотрудника при просмотре онлайн-урока.

Выяснили что есть баги:

* посмотреть урок в LMS можно или сразу целиком (а это 1 час), или никак. Каждый новый просмотр начинается с начала. Понятно, что после пары таких запусков, желание смотреть урок у сотрудников отпадает.

* урок можно выгрузить к себе на комп и посмотреть там. (См пункт выше. В такой ситуации скачать и посмотреть в своем темпе, кажется лучшим решением:)

Соответственно, никакой отметки о скачивании и о просмотре в этом случае в LMS не появляется.

Итог - статистика по просмотрам не соответствует реальности. Результаты аналитики с такими данными, соотвественно, можно отправить в 🗑.

Так что,
если Вы - Аналитик👑,
то изучение процессов Вам, конечно не по чину. Ну а если Вы про бизнес, то засучиваем рукава и идем в функцию разбираться с процессами.

#hr_данные #hr_метрики #fuckup

Годовые отчеты - просто кладезь (бес)полезных hr-метрик и fuckup-ов аналитиков.
Сразу видно, что их готовят не HR-ы (ну, или, по крайней мере, мне хочется в это верить).

Очередная находка - это текучесть в разрезе по полу. Женщины увольняются чаще мужчин на 2,1пп.
Будучи HR-ом, я не понимаю, что мне делать с этой информацией?
Готовить программы адаптации специально для женщин? Удерживать женщин больше чем мужчин?

При выборе метрики и среза очень важно помнить про цель:
🌺 зачем считаем?
🌺 как будем применять?
🌺 для чего мы это делаем?

Еще один похожий пример, про обученность, здесь

Кто такой Джон Голт HR-аналитик?

Почему считается, что HR-аналитика - это непременно не меньше, чем корреляции, А/В тесты и разработки в R-studio,
а не какой-то банальный анализ текучести?

Мне кажется, что из-за этого многие HR-ы опасаются смотреть в сторону аналитики, как будто бы заранее понимая, что это очень сложно.

Но дело ведь не в том, чтобы хитромудрые формулы применять. Дело в том, чтобы думать "на цифрах" и пользу бизнесу приносить. (исключительно имхо)

Вот взять эту самую текучесть.
Формула, в принципе нехитрая.
(особенно если не особо углубляться).
Любой в excel посчитать сможет. И считает. И даже, может, бенчмарки собирает и сравнивает себя с рынком.

А важного смысла зачем он это делает, часто, не понимает🤷‍♀️

Как эта цифра получилась именно в вашей компании?
* за счет чего?
* за счет кого?
* по чьей вине?
* благодаря чему?
* что можно улучшить?

Именно такие, простые, метрики мы разбираем на марафоне
"Дашборды для HR".
🌺 в HR-части учимся находить СМЫСЛы в самых простых hr-метриках
🌺 в части про дашборды Алексей Колоколов показывает на кейсе разработку простого дашборда для hr.

Наш подход - главное начать, пусть с самого простого.
А там уже и до корреляций недалеко ;)

#dataviz #лучшие_практики
Возлюби зрителя своего

По мотивам обсуждения с коллегой, hr-аналитиком, Юрием Тукачёвым.

Очень простая деталь - подписи к данным. Зачем они нужны, если слева есть Ось Y?

Что hr-аналитику "Ось Y", то некоторым нашим зрителям - Зло
(а что вообще такое эта Ось Y?🤷‍♀️)

Вот представьте:
* надо посмотреть на столбик,
* провести мысленно взгляд влево,
* придумать цифру той пустоте, что получилась на оси, выбрав нечто среднее между 2мя ближайшими цифрами...
Все это слишком сложно.

Надо проще: увидел и все понял.

Как сделать лучше?
🌺 если есть возможность и пространство, то подпишите значения на диаграмме и удалите ось, т.к. в этом случае она уже не нужна.
🌺 если Вы фанат осей внутри диаграммы нет места, то пожалейте своих зрителей, добавьте подробную сетку, или таблицу с данными внизу Оси Х.

P.S. А Юрий, кстати, настоящий эксперт по @People_Analytics
Рекомендовано продвинутым пользователям

Честная воронка подбора

Консалтеры, тренеры и продавцы ATS обычно показывают красивую картинку идеальной воронки подбора.

В реальной жизни воронка часто похожа на песочные часы.

Почему так получается?

Процесс подбора персонала -
это длительный по времени процесс с большим числом участников и десятками вариантов развития событий.

Например:
🌺 кандидата смотрели на одну вакансию, а оформили на другую, которую открыли специально под него.
🌺 перед выходом кандидат отрабатывает 2 недели на прежнем месте работы.
🌺 кандидата смотрели полгода назад, руководителю он понравился, но не было подходящей вакансии. Сейчас открылась вакансия, руководитель про него вспомнил и кандидату сразу предложили оформление.
👉 из-за всех этих случаев воронка точно не будет такой как обычно рисуют в учебниках)

Все это будни рекрутера.

А если ваша специализация hr-аналитика, то будет здОрово, если вы будете интересоваться процессами коллег из hr-функций.
Это сделает вашу аналитику более практичной и ценной

#подбор_персонала

#про_опросы #hr_данные
#пятничное)

Проходила недавно опрос в одном ТГ-канале. Не так важно на какую тему, важен подход.

Вопрос:
Какое мясо вам нравится больше всего?

Варианты ответов:
🌺 говядина
🌺 свинина
🌺 баранина
🌺 конина
🌺 медвежатина

У кого-то есть сомнения, что в данном опросе 🐻🐨🐼 не будут в тройке лидеров?

Только вот о чем говорит этот результат?
Что 🐼 правда так себе на вкус?
Или что их просто мало кто пробовал?..
Вывод не очевиден.

Варианты ответов в опросе будет правильным составлять так, чтобы его результат мог привести к правильным выводам и последующим действиям.

#минутка_рекламы

Я уже писала, что будучи HR-ом, очень люблю посещать конференции в других, более продвинутых по некоторым вопросам, сферах.

Конференция по маркетинговой аналитике МАТЕМАРКЕТИНГ одна из таких.

Это кладезь знаний для тех, кто умеет думать и делать переносы из одной области в другую.

Например, выступление Ильи Красинского, Rick.ai – это не только отличная подача, но и множество интересных мыслей, каждая достойна цитирования. И шага к действию в своей компании👇

🌺 цифры врут меньше, чем люди
🌺 мне не интересны те отчеты, которые показывают на совете директоров, мне интересны те, которые там не показывают
🌺 люди у нас не покупают. Вопрос: Что такого МЫ сделали, что люди у нас не покупают?
🌺 смотреть не на конверсию, а на НЕконверсию (100% - конверсия)
🌺 точки роста обожают смещаться в зону некомпетентности команды
🌺 надо повышать конверсию, т.к. стоимость привлечения будет расти из-за конкуренции в каналах

И немного юмора, там же:
🌺 разработка – это самый долгий процесс, в результате которого получается не то что вы заказывали, с багами и дефектами, в 3 раза дольше в 2 раза дороже
🌺 любимая фраза дизайнера, аналитика …. – «Мне нравится!»
🌺 + там есть кейс про чудесную игру, а какую не скажу. актуально на все времена и для всех сфер. 😊 Очень повеселила.

#про_опросы
Про (не)двусмысленность.

Великий и могучий русский язык дает много возможностей, но очень важно использовать его возможности правильно.

При формулировании вопросов в опросах избегайте двусмысленнности. Например, простой вопрос для сбора обратной связи о географии участников вебинара:

Из какого Вы города?

Есть минимум 3 варианта понимания:
🌺 v1: = Из какого города Вы родом?
🌺 v2: = Где Вы проживаете в данный момент?
🌺 v3: = Где Вы находитесь в данный момент?

Т.е. сотрудник, который
родился в Екатеринбурге, проживает в Москве, а в момент вебинара со сбором обратной связи находится в Сочи, может ответить на один и тот же вопрос 3мя совершенно разными способами.

Это значит, что ваша статистика, собранная таким образом, точно не будет достоверной на 100%, а, значит, и сделанные на ее основе выводы, могут быть не релевантными.

Старайтесь избегать слов и предложений с двойным смыслом для сбора информации через опросы.

#dataviz #лайфхак
Гистограмма с накоплением почему-то не пользуется такой популярностью как ее коллега простая гистограмма (или, в простонародье, столбиковая диаграмма).
Хотя есть моменты, когда она гораздо более уместна.

Например,
при завершении оценки сотрудников или подведении итогов по выполнению KPI где используется 2х (в цели / не в цели) или 3х-балльная шкала (выше цели / в цели / не в цели), при демо результатов опросов и т.п.

Еще несколько лайфхаков для такой визуализации:
🌺 Выстроить подразделения по убыванию или возрастанию.
Это поможет сразу сравнить результаты друг с другом.
🌺 Использовать цветовое кодирование
(хорошо – зеленый, плохо – красный). Это поможет интуитивному восприятию результата через цвет.
Или яркий – ключевой, бледный – второстепенный)
🌺 Градация - 2-3, максимум 5 цветов, иначе уже деление не воспринимает. В таком случае нужно объединять результаты в более крупные группы.

Еще один пример тут

2 учебных курса по аналитике базового уровня по работе с данными в hr с моим участием
100% пользы для начинающих специалистов

🌺 1. HR-аналитика с 0 от Skillbox.
Ссылка
Обзор профессии HR-аналитика на 360°:
- все грани специальности, от работы с данными и процессами до AI в HR.
- преподаватели - только in house, с реальными кейсами из своей практики.
- простой и понятный стиль изложения, даже в модуле про статистику :)
+ 4 бонусных урока из курса по Excel

🌺 2. Дашборд для HR.
Ссылка
- Обзор основных hr-метрик
- Практика построения дашборда: пошаговая сборка базового дашборда для hr своими руками.
- Лучшее соотношение цена/качество из всего что есть на рынке по этой теме для hr.

#обучение_аналитиков

Кейс "Анализ причин увольнения":
Распределение причин увольнения, указанных сотрудниками, почти не меняется, доли постоянны.

Выводы:
1. Есть 1 доминирующая причина.
2. Она не зависит от стажа работы уволенных сотрудников.

Практика применения:
Для сокращения текучести, в первую очередь, нужно работать именно с этой причиной.
Эти усилия дадут максимальный результат.

Какие могут быть варианты причины-"лидера" и что делать?

🌺 Заработная плата
Тут вы знаете что делать

🌺 Непосредственный руководитель
На большой выборке это очень маловероятно, но если выборка более точная, то тут вы тоже знаете что делать)

🌺 Семейные обстоятельства /
Прочие причины / Другое
А вот это социально-желаемый и максимально безопасный ответ для сотрудников.
В этом случае можно:
- изменить формулировку в опроснике
- "расшить" ее на несколько более конкретных
- убрать такой вариант совсем и оставить поле для своего ответа

Принцип Парето:
20% усилий дают 80% результата

#кейс #текучесть #hr_метрики

"Однозначный вариант"

Кейс:
по результатам ответов на вопрос один ответ сильно преобладает над всеми остальными.

Выводы:
1. Это корневая причина, надо над ней поработать
2. Данные точно корректны?

2 плохих примера:

🌺 Вопрос "Откуда вы узнали о вакансии" на карьерном сайте.
Большинство ответов - "от знакомых".
При этом по реферальной программе без сайта кандидатов значительно меньше.
Оказалось, что этот ответ установлен в анкете на карьерном сайте по умолчанию. Т.е. кандидаты просто идут по пути минимизации усилий и не меняют его.

🌺 Вопрос "Какими ИТ-системами вы пользуетесь"?
Опрос рассчитан на широкую целевую аудиторию. А в вариантах ответов представлены только самые распространенные системы. Значительная часть пользователей не может ничего выбрать и выбирает последний по списку вариант ответа.

Надо ли говорить, что собранные таким образом данные не подходят для аналитики?..

#про_опросы #кейс #fuckup

Хэллоуин.
Страшные слова)

#праздники

"Воронка" в Обучении.

Анализируя конверсию перехода сотрудников с этапа на этап можно значительно улучшить процесс обучения и, тем самым, повысить эту самую конверсию.

Какие могут быть причины на каждом из этапов?

🌺 Сотрудники не начали просмотр курса
• Нет достаточного информирования о курсе
• Нет мотивации для прохождения курса
• Нет внимания со стороны непосредственных руководителей
• Нет времени на прохождение
...

🌺 Сотрудники начали просмотр, но не закончили его до конца
• Не интересный курс
• Технические проблемы (доступ, интернет, нет смартфона, нет доступа к пк/курсу в офисе…)
• Нет времени на просмотр
• Очень длинный курс
...

🌺 Сотрудники начали и закончили просмотр курса до конца, но не сдали тест
• Некоторые сотрудники прослушали курс невнимательно
• Некоторые сотрудники не достаточно усвоили материал курса
• Вопросы теста слишком сложные
• Вопросы теста на соответствуют содержанию курса
...

#hr_метрики #обучение