Готова ли ваша компания к использованию  HR-аналитики?

Барт Безенс, Софи де Винне и Люк Селс

Большие массивы данных («большие данные») и соответ- ствующие аналитические методы в современной бизнес-сре- де распространены повсеместно. Более того, новые техноло- гии, такие как интернет вещей, непрерывно растущее число профилей в соцсетях и появление открытых общедоступных данных, только увеличивают потребность в глубоких анали- тических знаниях и навыках. Многие компании уже вкла- дывают деньги в большие данные и аналитику для лучшего понимания поведения клиентов. Некоторые наиболее про- думанные и проработанные аналитические приложения ис- пользуются в организациях, ориентированных на клиента. Особенно четко прослеживается эта тенденция в таких об- ластях, как страхование, управление рисками и выявление финансовых махинаций.

Но как использовать большие данные и аналитику, что- бы получить представление о другой важнейшей группе за- интересованных лиц в компании – о ваших сотрудниках? Несмотря на то что многие организации наращивают инве- стиции в аналитику и управление человеческими ресурсами

(HR), удачных примеров в этой области еще очень немного. Поскольку среди прочих приложений для бизнеса HR-ана- литика пока выглядит новичком, мы полагаем, что специа- листам-кадровикам будет полезен опыт использования ана- литики в областях, ориентированных на клиента.

Основываясь на результатах наших исследований и на- копленном опыте, мы представим читателям четыре приме- ра успешного использования HR-аналитики для поддержки стратегических кадровых решений. Если говорить точнее, мы сопоставим результаты наших недавних исследований и отраслевых наработок в сфере исследований потребитель- ского поведения с HR-аналитикой и обсудим четыре важных сопутствующих эффекта.

Урок 1. Моделирование, измерения  и регулирова- ние динамики обмена данными в сети сотрудников. В ходе наших собственных исследований мы обнаружили, что связи между клиентами (например, социальные взаимодей- ствия, операции по кредитным картам, совершаемые с одни- ми и теми же контрагентами, или отношения между членами правлений компаний) весьма значимы с точки зрения объяс- нения и прогнозирования форм коллективного поведения. К ним относятся, например, уход клиентов, реакции людей на маркетинговые программы или на мошенничество. Мы счи- таем, что эти принципы можно эффективно использовать для получения самых очевидных и легкодоступных выгод в сфере HR-аналитики. В частности, можно построить  сеть,

использующую сотрудников в качестве узлов с организацией связей между ними с помощью (анонимной) переписки по электронной почте, на базе совместных проектов или сход- ства талантов, возможно, с нормировкой по датам послед- них контактов. Потом такую сеть можно будет использовать для оценки того, насколько легко новые сотрудники будут встраиваться в существующий коллектив, а также для коли- чественной оценки оптимального (с точки зрения произво- дительности) соотношения между теми формами поведения, которые обеспечивают слаженное взаимодействие между со- трудниками, и теми, кто привносит разнообразие.

Что делать, если ваша аналитическая модель выявляет неразумный, а то и вовсе дискриминационный характер политики найма и увольнения в компании? Или показывает, что вы используете негодные критерии отбора или ищете нечто несуществующее?

Кроме того, при временном прекращении работы или увольнении даже одного сотрудника важно представлять се- бе соответствующие социальные эффекты. Это необходимо, чтобы не допустить лавинообразного распространения неже- лательных последствий и/или утечки талантов из вашей сети или компании. При принятии решений об увольнении необ- ходимо особенно тщательно рассматривать кандидатуры ра- ботников, пользующихся авторитетом в коллективе, или ко- ординаторов общественных связей в организации, чтобы из-

бежать функционального отключения значимых частей сети. Урок 2. Большие данные и аналитика – это не ма- гия. Как и в отношении любой другой новой технологии, важно с самого начала задать соответствующую планку ожи- даний. Аналитические методы могут быть ценными инстру- ментами, но они не являются панацеей и не обеспечивают оптимального характера всех критически важных и слож- ных кадровых решений в компании. Кроме того, практиче- ски сразу после запуска аналитической HR-модели она уста- ревает, так как экосистема, в которой она реализуется (стра- тегия компании, документация на сотрудников, макроэко- номическая среда и многое другое), постоянно изменяется. Поэтому крайне важно, чтобы HR критически осмысливал, интерпретировал и корректировал результаты, полученные с помощью аналитических моделей, используя свою деловую хватку, опыт, знание проблемы и самой организации. Напри- мер, что делать, если ваша аналитическая модель показы- вает, что ваша политика найма и увольнения отнюдь не ра- зумная, а то и просто дискриминационная? Или что вы ис- пользуете негодные критерии отбора, ищете нечто несуще- ствующее? Или что недавняя значительная потеря клиентов, скорее всего, стала следствием увольнения конкретного со- трудника?.. Любые неожиданные, хотя и обоснованные ана- литические выводы следует оценивать осторожно и вдумчи- во. Очевидно, что для этого HR-менеджеры должны владеть

информацией и обладать открытым мышлением.

Урок 3. Аналитические HR-модели – это не толь- ко статистические показатели, но и глубокое понима- ние бизнеса. Типичными ошибками новичков при развер- тывании аналитических моделей в любом бизнес-контексте является слепая одержимость статистическими показателя- ми (аппроксимацией, коэффициентами корреляции, коэф- фициентом детерминации R-квадрат и т. п.) и ориентация на чрезмерно сложные модели. Статистические показатели важны, но от аналитических HR-моделей требуется большее. Два других важных критерия эффективности – это интер- претируемость модели и ее адекватность.

Интерпретируемость означает, что любое кадровое реше- ние, основанное на аналитических выводах, должно быть надлежащим образом мотивировано, а необходимость тех или иных действий можно простым языком объяснить всем заинтересованным сторонам. Это стремление к простоте препятствует использованию чрезмерно сложных аналити- ческих моделей, которые в большей степени ориентированы на статистические показатели, нежели на корректную биз- нес-аналитику.

Еще один ключевой критерий эффективности модели – соблюдение правовых норм и иных действующих нормати- вов, конфиденциальности и этических аспектов. Это особен- но важно в отношении HR-приложений. Аналитические мо- дели всегда следует интерпретировать с осторожностью, а при выборе данных для построения аналитических  HR-мо-

делей следует учитывать требования в отношении гендерно- го равенства и разнообразия.

Урок 4. Ретроспективное тестирование эффектив- ности аналитических кадровых моделей. В области ана- лиза потребительского поведения средний срок службы мо- дели составляет два-три года. У нас нет оснований полагать, что в HR-аналитике дела обстоят иначе. Однако с учетом влияния кадровых решений на отдельных лиц и организа- цию в целом важно, чтобы аналитические алгоритмы управ- ления персоналом постоянно подвергались проверке путем сопоставления прогнозов с реальностью. В таком случае лю- бое ухудшение показателей можно будет сразу заметить и принять соответствующие меры. Например, если речь идет о найме, необходимо постоянно оценивать эффективность каналов найма «до» (какие каналы найма обеспечивают нам кандидатов с нужными характеристиками?) и «после» прие- ма на работу (по каким каналам мы наняли самых лучших сотрудников?).

Настало время увеличивать инвестиции в HR-аналитику. А когда ваши усилия в этом направлении увенчаются успе- хом, мы будем ожидать от организаций следующего страте- гически важного шага. Мы полагаем, что таким шагом ста- нет объединение результатов HR-аналитики с данными ана- лиза потребительского поведения. Это позволит компаниям глубже понять взаимосвязи между двумя ключевыми катего- риями человеческих ресурсов: сотрудниками и клиентами.

 

8