Тренды в сфере опыта сотрудников от Qualtrix на 2023

еще не все тренды закончились ;)

5 Employee Experience Key Performance Indicators (KPIs)
/ 5 KPI опыта сотрудников:
• Engagment (Вовлеченность)
• Intent to stay (Желание остаться)
• Experience vs. Expectations (Опыт vs Ожидания)
• Inclusion
• Well-being

Глобальные тренды:

1. Внушение уверенности в том, что вы управляете успешным кораблем, имеет решающее значение для опыта ваших сотрудников.

2. Сотрудники работают на пиковых уровнях в течение многих лет. Теперь они восстанавливают границы.

3. Плохие процессы и неэффективные системы увеличивают риск выгорания сотрудников.

4. Быть наемным работником — это не просто иметь работу, работодатель и его ценности - это часть системы ценностей человека.

Там еще много интересного.

Например,
* то как сформулированы вопросы:
What I need to... / Что мне нужно, чтобы...?
* а также очень подробное и развернутое Описание методологии и инструментов...

Источник

HR Конференции Q1 2023

🗓 31.01.2023
HR IMPACT 2023 от «Люди и Коммуникации»
https://www.impact.pcg-event.com

🗓 21.02.2023
HR ТРЕНДЫ, СТРАТЕГИЯ И БЮДЖЕТИРОВАНИЕ 2023 от Quorum
http://hrtransformation.online/invest2023

🗓 28.02.2023
HR МЕТРИКИ И АНАЛИТИКА 2023 от Quorum
http://hrtransformation.online/hrmetrix2023

🗓 14.03.2022
ЦИФРОВИЗАЦИЯ HR от CNews
https://events.cnews.ru/events/cifrovizaciya_hr.shtml

🗓 15-16.03.2022
HRMExpo PROЛюдей
https://hrexpo.pro/

🗓 16.03.2023
BRAIN 2023 от «Университета Синергия»
https://synergyglobal.ru/forums/brain2023

🗓 16.03.2023 года
XI Практический HR форум «МОТИВАЦИЯ - 2023» и
Премия «Хрустальная пирамида -2023» от LBS INTERNATIONAL CONFERENCES
https://hrsummit.ru/motivation

Начинается пора годовых отчетов.

Пока нет таких отчетов, где можно посмотреть инфо про людей, расходы на персонал и информацию о рисках, а есть только предварительные сокращенные неаудированные результаты.

Один из первых отчетов – отчет Сбера.

Что интересно:
помимо традиционных финансовых показателей банка, таких как количество розничных и корпоративных клиентов, доли валютных вкладов, объемов выданных кредитов, ипотек и всего такого,
среди ключевых выделяют также метрики из совсем других областей, продуктовой и клиентской аналитики:

• Активность и вовлеченность цифровых клиентов (DAU и MAU в приложении)
• Количество пользователей подписок
• Количество участников программы лояльности

Профессиональные области все больше пересекаются, вот почему и важно и полезно изучать смежные области.

Например, про продуктовую аналитику в HR у меня было несколько постов:

Продуктовая аналитика https://xn--r1a.website/whrdata/121

Метрики про использование продуктов
https://xn--r1a.website/whrdata/129

Продуктовая аналитика и ее польза для HR
https://xn--r1a.website/whrdata/340

Красивые картинки #1.
Разбор HR дашборда

Недавняя новость о том, что HR-дашборд стал призером конкурса визуализации, подсказал идею посмотреть другие HR-дашборды среди визуализаций дня на сайте tableau. Их не так много, как дашбордов по другим темам, тем не менее несколько я нашла несколько.

К сожалению, там мало интересных метрик и вообще чего-то нового, основная тема – это соц-дем состав численности.

Тем не менее, ближайшие несколько пятниц буду разбирать то, что есть, дабы развивать насмотренность, чтобы не называть любые HR-дашборды «красивыми картинками», а стараться видеть в них и интересные идеи и недостатки.

Пример HR-Дашборда #1

Начнем с этого контрастного дашборда от Gandes Goldestan

Про метрики:
1. Черное пятно с количеством нанятых
2. Ключевые метрики:
* количество уволенных,
* средний возраст,
* средний стаж и
* количество департаментов🤦‍♀️
3. между наймами и увольнениями – доли численности по форматам
4. численность сотрудников по департаментам и по штатам
5. адская диаграмма с помесячным количество наймов больше, чем за 10 лет и неясной легендой
6. распределение сотрудников
* по возрасту
* полу
* полу + расе
7. 22211 оказалось в итоге общей численностью, а не количеством наймов. Количество наймов в итоге я так и не нашла

Про визуализацию:
8. разные шрифты у ключевых метрик в "шапке"
9. цветовую кодировку я так и не поняла
10. «number of employees» одновременно в названии диаграммы и подписи оси – это плохо

Честно говоря, похоже, что даш делал или начинающий или обычный (не hr) аналитик.

А вам как?

Текучесть в разрезе менеджера

Около 80% сотрудников Twitter были уволены или уволились сами с тех пор, как компанию приобрел Илон Маск (CNBC)

Анализ текучести в зависимости от руководителя (лидеров команд или линейных менеджеров подразделений). Кажется, это такая простая вещь, а на самом деле ведь мы делаем это очень редко, правда?

Что у нас обычно уже есть на эту тему?

Из системного:
• Текучесть в разрезе по подразделениям
• Количестве увольнений в разрезе по причинам

Из несистемного:
• Знания в головах ближнего круга о перемещениях менеджеров
• Adhoc запросы от HR-бизнес-партнеров, когда "сработала интуиция" или пришел сигнал на из exit-интервью.

Сейчас работает это как-то так:
Шаг 1: видим, что текучесть на уровне подразделения пошла вверх,
Шаг 2: смотрим на причины увольнения и, если причина увольнения связана с руководителем, то
Шаг 3: идем смотреть на статистику по руководителями подразделения

Надо признаться, я ни разу не делала такое упражнение с каким-то подразделением на глубине хотя бы 3-5 лет...

Там, конечно, как обычно, вылезут подводные камни нелинейных HR процессов, типа ситуаций:
• периода работы без прямого руководителя
• периода замещения другим руководителем
• периода «исполнения обязанностей»
и т.п.

Но подумать про системное решение - это интересно, ведь на практике уход сотрудников из-за отношений с линейным менеджером далеко не последняя причина увольнений.

Относительность времени

Тезис о том, что «сотрудники привыкли к пользовательским приложениям банков, сервисов по заказу еды и такси и ждут такого же от HR систем» уже немного набили оскомину, но тема все равно интересная.

Посмотрите на рисунке 2 примера процессов с разделением этапов по времени.

Одно выглядит как само собой разумеющееся, а другое пока кажется из области фантастики, правда? :)

Интересно, станут ли шаги в рекрутменте такими же стандартизированными, четкими и отлаженными, как в доставке?

А пока время доставка измеряется минутами, а время закрытия вакансии - днями.

Несколько постов про время в HR:

Ребус про метрики подбора
https://xn--r1a.website/whrdata/158

Где финальная точка рекрутмента - оффер или найм?
https://xn--r1a.website/whrdata/169

Сроки этапов подбора
https://xn--r1a.website/whrdata/289

Time to Market
работы над задачами
https://xn--r1a.website/whrdata/433

Демографические данные

Среди HR-дашбордов, которые представлены в сети, очень популярны дашборды по соц-дем. составу численности.

Мы привыкли, что демографические данные, это:
* пол
* возраст
* уровень образования
* семейное положение
* наличие детей

Интересно было увидеть в опросе от Qualtrix, о котором я недавно писала, что для них это понятие несколько другое и демографические данные там, это гораздо более широкий список личной информации:

• age (возраст)
• gender identity (не просто пол, а гендерная идентификация)
• LGBTI+ (принадлежность к ЛГБТ+ сообществу)
• veteran status (статус ветерана)
• race (US) / race (non-US) (раса, этническая принадлежность)
• nationality (национальность / гражданство)
• caregiver status (статус "лица, осуществляющего уход", а-ля статус "опекуна")

В рамках опроса они собирали эти данные анонимно, для того, чтобы обеспечить репрезентативность выборки.

Интересно, что инфо про здоровье у них, видимо, полностью закрытая, про это совсем ничего нет.

На фоне этого, становится понятнее почему у них DEI не очень взлетает и получает сопротивление от сотрудников. Если в большинстве своем все сводится в итоге к такому вот пристальному сбору личных данных, а не их качественному использованию на пользу "выравнивания", то ничего удивительного.

Ну и очередной раз подумала, что часто мы смотрим на такие вещи, как наличие детей под опекой, или ветеранский статус только для отчетности в гос органы, а не для поддержки и развития культуры разнообразия, а зря...

Метрики добрых дел

1.Количество проведенных благотворительных мероприятий, в т.ч. по видам

2. Количество участников благотворительных мероприятий, в т.ч. по видам
(спортивных, посещений больниц, хосписов, детских домов...)

3. Суммы собранных средств для оказания помощи

4. Количество единиц / килограмм собранных вторичных отходов (?):
* макулатуры / картона
* пластика
* вещей
* электронных приборов
* батареек
и т.п.

Нужно ли считать добрые дела?
Вопрос этически спорный.

Но, кажется, что
1. полезно понимать какие мероприятия находят отклик у сотрудников в большей, а какие в меньшей степени,

2. сотрудникам нужна обратная связь и добрые новости

Красивые картинки #2.
Разбор People дашборда

People dashboard
Автор: Charlotte Murray

Это один из тех дашбордов, который при первом взгляде выглядит очень эффектно, а при более близком рассмотрении хорош не настолько.

Неплохо, но как-то не очень системно:

1. Тут есть показатели одновременно про:
* численность
* движение (наймы, увольнения)
* результаты оценки
* распределение по подразделениям
* вовлеченность, wellbeing, инклюзия
(т.е. всего по чуть-чуть)

2. Один показатель с историей, другие - без

3. Фильтры работают на 1/6 часть показателей, остальные 5/6 выглядят как статичный слайд

4. Карты в визуализации это всегда +100 очков для бизнес-пользователя, но они занимают много места, а смысла в них помещается обычно не очень много

В общем, верхняя часть хороша - и по визуализации и по смыслу, а нижняя какая-то сумбурная и не очень логичная

Жизненный UX (Заказ уборки)

По понедельникам, в начале недели, я стараюсь писать что-то простое, жизненное, ведь все идеи для автоматизации и аналитики - они вокруг нас)

Пока "бэк" системы выполняет свои процессы по подбору исполнителя под заказ, "фронт" в приложении каждую минуту показывает мне новое сообщение, которое я читаю и улыбаюсь, а время ожидания и задержка уже не кажутся такими большими:

•  Ищем исполнителей
•  Рассчитываем маршрут
•  Узнаем прогноз погоды
•  Учитываем вспышки на Солнце
•  Запускаем алгоритмы
•  Спрашиваем знатоков
•  Надеваем маски
•  Проверяем пробки

Кажется, надо сделать такое же для сотрудников, чтобы скрасить время ожидания при зависании HR системы или дашборда:

•  Будим разработчика
•  Ищем тестировщика
•  Перезагружаем систему
•  Ищем в своих записях
•  Спрашиваем у партнера
•  Восстанавливаем данные

:)

Еще по теме:

UX, или Путь пользователя
https://xn--r1a.website/whrdata/91

Candidate experience
https://xn--r1a.website/whrdata/183

UX / UI идеи для ATS и подбора
https://xn--r1a.website/whrdata/589

Жизненный UX (Аптека)
https://xn--r1a.website/whrdata/276

Еще немного про анализ бизнес-процессов,
или Жизненный UX (Банк)
https://xn--r1a.website/whrdata/298

Виды дашбордов

Вы, наверное, уже слышали про деление дашбордов на стратегические, аналитические и операционные.

Роман Бунин на прошедшей осенью конференции Matemarketing рассказал про другой вариант деления, а я добавила от себя курсивом варианты применения разных типов в HR.

Овервью
отчет по ключевым показателям подразделения или компании.

Например в HR это целевая и фактическая численность, общая и добровольная текучесть, % выполнения ФОТ, eNPS

Сущности
отчет по сущности (показателю), которым кто-то управляет (операционный дашборд)

Например, все основные показатели для рекрутмента или план/факты данных по ФОТ

Self serviсe
отчеты, которые позволяют пользователям делать выгрузку для самостоятельного изучения данных (построенные на том же источнике, что и все остальные дашборды)

Это возможность просмотра списков (позиций, вакансий, кандидатов, сотрудников), для понимания как получились цифры. Ну и, конечно, выгрузки в excel :)

Аналитический
вариант, при котором мы не знаем в чем конкретно проблема, но при этом есть много данных и фильтров для того, чтобы поискать.

Cамый распространенный пример в HR сфере – это даш по текучести, которую, при наличии проблем, можно и нужно рассматривать вдоль и поперек. Или такой же бесконечный анализ ФОТ по статьям.

Алерты
отчеты, которые сообщают о том, что что-то произошло или скоро произойдет какая-то проблема.

Обычно это что-то техническое, про загрузку данных и своевременность обновления, но также может быть что-то про превышение бюджетов или сильном отставании от выполнения KPI

Проекты
другие дашборды по проектам, направлениям и другим задачам.

Это что-то одноразовое, например, анализ результатов годовой оценки или анализ воронки недавно прошедшего employer-брэндингового мероприятия.

Эксперименты
отчет для проверки гипотезы, понимания решает ли она проблему, где мы обычно ждем ответ – да или нет.

Например, как повлияло на воронку подбора добавление нового или, наоборот, исключение источника подбора

Recruiting Innovations Bullseye /
Инновации в рекрутинге от Gartner
Источник

В этой иллюстрации прекрасно все:

1. набор самих инструментов
(Палитра - от TikToc-а до RPA и Blockchain)

2. Визуализация с множеством заложенных в нее параметров:
* разделение на 4 группы процессов
* удаленность от центра показывает степень проработки
* размер круга - текущий уровень ценности для рекрутинговых процессов (низкий, средний и высокий)
* цвет круга - 3 уровня прогнозируемой важности для постановки целей на ближайшие 2 года: низкий / средний / высокий

3. Сами тренды по группам:

Sourcing and Lead Generation /
Сорсинг и лидогенерация
Первое место у реферальных платформ для сотрудников

Candidate and New-Hire Engagement /
Взаимодействие с кандидатами и новыми сотрудниками
Ключевой приоритет у карьерных сайтов с мобильной версией

Assessment and Selection / Оценка и отбор
Инструменты для оценки способностей в принятии решений становятся важнее чем оценка по резюме

Hiring Management Tools / Управление наймом
Расширенная аналитика и отчетность (Функции по подбору персонала стремятся получить представление о все более сложных внутренних и внешних данных)

Виртуальные позиции

Т.к. с недавних пор я имею некоторое отношение к созданию и развитию продукта по автоматизации работы с оргструктурой, то, пользуясь случаем, проведу микро кастдев)

Знаете ли вы что такое "виртуальные позиции"?

Везде, где я работала, они были в том или ином виде. Иногда это связано с организационной структурой, а иногда - с необходимостью корректно разносить затраты.

Например:

1. Отдельное подразделение для:
* оформления сотрудников до момента открытия нового магазина.
* для оформления сотрудников-новичков на время обучения.

2. Отдельные позиции для:
* перемещения на них декретниц на период декретного отпуска
* временного оформления сотрудников на период передачи дел
* открытия вакансий на замену еще работающему сотруднику

А в ваших компаниях есть такая штука?
👍🏻 - конечно, есть 👎🏻 - что за дичь?

Что такое дашборд – «слайд» или интерактивная панель?

Честно говоря, мне совсем не нравятся те образцы HR дашбордов, что предлагает интернет (разбор 2х был тут и тут), поэтому поделюсь своим опытом работы над визуализациями.

Как выбрать количество показателей для одновременной визуализации?

Мы постоянно об этом дискутируем и ищем компромиссы.

Одна крайность – все нужные пользователю разрезы должны быть видны одновременно, для того, чтобы сравнивать их между собой, анализировать и делать выводы.

Вторая крайность – есть 1 визуализация, а все остальное решается с помощью фильтров и переключений, т.к. дашборд - это, в первую очередь, интерактив.

В продажах самые распространенные пары - это штуки и килограммы, штуки и деньги.
В HR самый показательный пример, это текучесть, где есть люди и %.
И, кажется, для полной картины нужны в идеале 2х2 = 4 визуализации:
•  в людях и в %,
•  помесячно и накопительным итогом (YTD)
(еще желательно, тут же, сравнение с прошлым годом, но тогда это еще х2)

Как делаем мы?
Сначала делаем развернутый макет со всеми 4мя визуализациями, а потом смотрим что с чем можно объединить без потери качества и скрываем это под "🔁"

Получается переключатель хочешь смотришь помесячно, хочешь накопительным итогом.
Очень удобно :)

Чеки из магазинов,
или #данные_о_нас , ч.2.,
(#данные_о_нас, ч.1)

Мне на почту начали приходить сообщения с чеками покупок в Перекрестке от БилайнБизнес.
Ума не приложу когда и как я давала им на это согласие…

Стала разбираться, оказалось, что «организация «Билайн» выступает посредником для рассылки электронных чеков вместо печати бумажных чеков», которую я настроила в приложении «Перекресток»

Это значит, что теперь телеоператор получает инфо о:
• Суммах покупок
• Категориях покупаемых товаров
• Локации магазинов, которые я посещаю
• Времени их посещения

В общем то они и так знали все о моих перемещениях, а теперь еще о затратах получат информацию.

Будьте внимательнее, когда на что-то подписываетесь 😊

@whrdata

Аналитика G&A функций

Обычно мы привыкли смотреть на HR-аналитику через призму материалов, написанных специально для HR, но интересно посмотреть на то, как пишут об HR аналитике для более широкой аудитории, какие акценты ставят. Ведь это то как видят цели, задачи, приоритеты HR наши коллеги из других "поддерживающих" функций.

Интересная статья на эту тему про аналитику G&A функций от McKinsey (Источник)

Там много интересного, вот, например, 3 момента:

1. HR с АХУ связаны гораздо ближе, чем казалось ранее (благодаря вопросам гибких графиков, гибридных рабочих мест  и т.п.)

2. Коллеги предлагают внедрять аналитику постепенно, от более легкого к более сложному, и вот что по их мнению "легкое" и "сложное" в HR:

basic level
* понимание драйверов удержания
* прогноз потребности в навыках будущей "рабочей силы"
* установление предикторов производительности труда

intermediate level
* поиск талантов
* эффективность команды продаж
* эффективность менеджмента
* мотивация сотрудников

most complex and ambitious
* предиктивный поиск и найм
* прогнозирование абсентеизма
* планирование преемственности
* аудит управления временем и расходами

3. Немного печально, что среди 6 категорий "помощников" группа "таланты" на последнем месте :(
Организация, технологии, модели...
по мнению участников опроса все это важнее и дает бОльший вклад в успех внедрения продвинутой аналитики.
Вот что значит опрос проходили не только HR :)

Маркетинговая аналитика
для пользы HR

Я стараюсь смотреть на работу с данными о людях максимально широко, потому что обычно можно подсмотреть для себя что-то интересное.

Послушала доклад про исследование потребительских привычек клиентов от команды Tinkoff Data на осенней конференции Matemarketing.

На основе данных о 27 миллионах клиентов и их транзакциях ребята могут:
1. определить соц-дем профиль покупателей для клиентов-юрлиц
2. посчитать количество покупок и покупателей и динамика трат по категориям
3. ответить на какие-то более конкретные аналитические запросы, например, имеет ли успех вышедшая на рынок новая фаст-фуд сеть и как при этом чувствуют себя оставшиеся сети, изменились ли их доли рынка?

Пока слушала поняла, что эти данные можно было бы использовать и нам, HR-ам

Например, ребята делают аналитику для предпринимателей по конкурентному анализу на основе географии расположения точек продаж и получают 2 факта:

1. Частота покупок в категориях «супермаркеты» и «фастфуд» год к году не упали или даже выросли
2. Для заведений общественного питания, продуктов и салонов красоты предлагают анализировать конкурентов в радиусе 500 метров от «своей» точки, т.к. в радиусе 4 километров располагается уже 1000 (!) торговых точек и картина становится размытой.

Если посмотреть на эти же данные глазами HR-а, и прикинуть, что в каждую торговую точку нужно минимум по 2-3 работника, то это полезные данные о конкуренции на рынке труда на конкретной территории и может стать ответом на вопрос, почему в такой-то локации узкая воронка кандидатов на входе.

Это я к тому, что, вполне возможно, в маркетинге вашей компании уже есть купленные для целей бизнеса данные, которые могут помочь в исследовании рынка труда на сложной территории или обосновании каких-то других HR кейсов.
Сходите, поинтересуйтесь 😉

Facility analytics
/ аналитика управления объектами / хозяйственная аналитика

С одной стороны, офис - это чисто утилитарная штука: здание, коммуникации, мебель, оборудование, а с другой - место, которое "обеспечивает социальное взаимодействие, возможности для творчества и сотрудничества"

Также и показатели,
кроме стоимости ремонта, количества энергозатрат и времени выполнения заявок на обслуживание, есть также показатели, смежные с HR и расширяющие people аналитику.

Например:
* самые посещаемые дни
* тепловая карта офиса (плотность бронирования рабочих мест, переговорных комнат, гостевых зон)
* утилизация рабочих мест (самые часто используемые (=удобные) рабочие места, переговорки)

Реальный кейс про расчет утилизации рабочих мест был тут: https://xn--r1a.website/whrdata/454

Кроме того, что это позволяет эффективно управлять затратами на аренду офисных помещений, эти данные также могут стать ценной базой для анализа взаимодействий:
* бывают ли участники одной команды в офисе вместе в один день
* бывают ли сотрудники в офисе одновременно со своим руководителем
* кто с кем работает рядом при свободном размещении, а кто с кем обедает

На одном из моих ооочень давних мест работы к бэйджам было привязано все:
* въезд на парковку и ее оплата
* вход во все объекты (офис и производство)
* оплата в столовой
С одной стороны это очень удобно - ты вообще ни за что не платишь, у тебя просто списывают все в день зарплаты, а с другой всегда можно понять где ты находишься и где сколько времени проводишь.

Так что с коллегами из АХУ тоже иногда полезно пообщаться :)

Написано по мотивам статьи тут

Конференция "Make your Data Speak"

Алексей Колоколов снова сделал что-то интересненькое для сообщества аналитиков: на днях он провел премию Make your Data Speak на лучший дашборд, а также сторителлинг-проект.
500 участников и 40 членов жюри с каждого континента.

Номинацию Business Dashboards вручал Pradeep Kumar, призер Information is Beautiful 2022
(я делала свой разбор этого дашборда тут)

а 2 из 3х призовых мест в номинации Business Dashboards заняли девушки с HR-дашбордами:
🥈 Sofia Semenova с HR-дашбордом в Tableau.
🥉 Natalia Veselova тоже с дашбордом по HR-аналитике, но в Power BI.

Разберу дашборд позднее, а пока просто спасибо Алексею и всей команде организаторов за вклад в развитие сообщества. И, судя по результатам, за вклад в развитие HR-аналитики тоже ;)

Факты и Контекст

У нас, аналитиков, есть такая привычка - оперировать фактами как чем-то безусловным, строить на них теории и доказательства своих идей, т.к. "они же подтверждены цифрами, а не просто какое-то там высказанное кем-то мнение".

Но дело в том, что восприятие фактов очень сильно зависит от контекста, в который они помещены.

На прошлой неделе я ездила в Стамбул, на концерт.

Факт 1:
Погода была максимально неподходящей для поддержания хорошего настроения туристов: холод, ливень, шквальный ветер, в общем ужас.

Факт 2:
Мы приехали на концерт, поэтому не могли выбирать другие дни, так что плохая погода оказалась не так уж и важна.

Факт 3:
6 февраля случилось землятресение и вслед за этим концерт отменили. В таком контексте стали не важны не только плохая погода, но и факт отмены концерта.

Таким образом, за 3 дня мой контекст поменялся 2 раза просто кардинально: от ситуации когда ожидание концерта было "основой для радости" до того когда лишившись этой "основы", мы не посчитали, что что-то потеряли.

Это я к тому, что даже если вы обладаете бесспорными фактами (такими как, в нашем случае, погода и билеты на концерт), то в зависимости от внешнего контекста они могут быть как определяющими, так и максимально незначительными.

Поэтому:
* не считайте свои факты непреложной истиной,
* следите за внешним контекстом,
* будьте готовы к изменениям