DEYNEKINA HR&BA
contact@deynekina.ru
+7-916-571-91-94
deynekina hr&ba

Разбор проектов по HR-аналитике

премии HR-бренд 2020.

Часть 1

В 2020 году в премии HR-бренд приняли участие 190 проектов. 10 из них отнесены нами к HR-аналитике. Предлагаем рассмотреть некоторые проекты и почерпнуть идеи для внедрения в вашей компании.


В первой части мы разберем проекты по анализу влияния HR-метрик на производственные показатели, а также по разработке матрицы компетенций для оценки и развития персонала.

1. Проект «HR-аналитика для эффективности производства» компании NOVAROLL (крупный российский производитель и дистрибьютор транспортной и пищевой упаковки).
Описание проекта
Реализация проекта заключалась в анализе влияния основных HR-метрик (текучесть персонала, стаж работы в компании, уровень квалификации персонала и пр.) на производственные показатели (производительность труда, общая эффективность оборудования, качество выпускаемой продукции и тд.).
Результаты проекта
  1. повышение общей производительности труда на человека на 3%;
  2. 72% обученных работников повысили производительность труда. Некоторые из них увеличили показатели производительности труда на 50%.
  3. посещаемость тренингов увеличилась на 25%, а уровень знаний по результатам тестирования повысился на 15%.
Анализ результатов проекта
Анализ результатов ведется на основе имеющейся информации в описании проекта.

Предположу, что сперва компания в процессе реализации проекта обнаружила взаимосвязи между текучестью, стажем работы сотрудников, квалификацией персонала и производительностью труда. А дальше было принято решение влиять на повышение производительности труда с помощью обучения сотрудников.

Так как нам доступны только результаты, но неизвестны внутренние процессы, обеспечившие данные результаты, то будем надеяться, что HR-специалисты данной компании ответили на следующие вопросы:
  1. Является ли изменение общей производительности на одного сотрудника на 3% результатом обучения, а не случайным эффектом, связанным с действиями других подразделений?
  2. Произошел ли рост производительности труда именно из-за изменения поведения обученных сотрудников? Т.е. не выросла ли производительность труда необученных сотрудников на те же 3%?
  3. Является ли рост производительности труда цикличным явлением? Каков был показатель производительности труда в этот же период прошлого года?
  4. Какие изменения при этом произошли в остальных описанных в проекте HR-метриках - текучести, среднем стаже работы в компании и тд?
Анализ методологии проекта
Проект обнаруживает очевидную взаимосвязь HR- и бизнес-метрик компании, т.е. то, что многие компании пока не хотят или не могут увидеть. NOVAROLL оценивает влияние HR-метрик на производственные показатели, это значит, что в компании осуществляется переход от сбора HR-отчетности к аналитике.

Напомню, что HR-отчетность собирает ретроспективные данные и позволяет оценить динамику HR-метрик за определенный период времени. HR-аналитика в свою очередь дает возможность оценить причины изменения показателей и влияние одних HR-метрик на другие.

Итак, в результате проекта компания определила взаимосвязь между текучестью, стажем работы, квалификацией персонала и производительностью труда. Взаимосвязь - это взаимная связь показателей.

Но обнаружение взаимосвязи между текучестью и производительностью не обязательно означает, что сокращение текучести на х% приведет к росту производительности труда на у%.

Для этого нужно установить причинно-следственную связь, т.е. изменение какого показателя ведет к изменению другого. Это и должно быть следующим шагом компании.

Стоит также отметить, что компания оценивает эффективность обучения с помощью модели Киркпатрика:
  • на втором уровне измеряет знания по результатам теста;
  • на третьем уровне – изменение в производительности труда обученных сотрудников;
  • на четвертом уровне – изменение в общей производительности труда на одного сотрудника.
По опыту могу сказать, что лишь немногие компании поднимаются выше второго уровня и оценивают изменение поведения обученных сотрудников и его влияние на бизнес-результаты.
Хотите так же?
Если вас впечатлили результаты проекта и вы хотите сделать подобное самостоятельно, вы можете начать со следующих подготовительных шагов:
  1. соберите различные HR-метрики по текучести, укомплектованности, уровню зарплаты сотрудников за период не менее года, а лучше – за три года;
  2. соберите данные по производительности и прочим бизнес-показателям (например, лояльность клиентов, средний чек, возвращаемость клиентов) за этот же период;
  3. рассчитайте взаимосвязь HR-метрик и бизнес-показателей за период (как считать взаимосвязь);
  4. определив взаимосвязи между показателями, переходите к расчету причинно-следственной связи;
  5. составьте список действий, влияющих на бизнес-показатели компании.
Как применять разные HR-метрики в работе, оценивать эффективность обучения, подбора и других процессов, а также как оценивать взаимосвязи HR- и бизнес-метрик мы обучаем на курсе «Создание системы HR-метрик».
2. Проект «Система обучения и развития в Excel» компании DIPO DSK Plastic Omnium Inergy (лидер по производству пластиковых топливных систем для автомобилей в России).
Описание проекта
В рамках процесса оценки и развития персонала компания разработала матрицы компетенций по каждой должности и на их основе провела оценку сотрудников. Все созданные матрицы переложили в шаблоны в Excel. Уровень оплаты труда сотрудников стал определяться по результатам проведения оценки.
Результаты проекта
  1. разработаны стандартные матрицы компетенций и планы адаптации по каждой должности;
  2. 100% сотрудников оценены по матрицам компетенций;
  3. сформирована справедливая с точки зрения вклада должностей в результаты компании система оплаты труда каждого сотрудника.
Анализ результатов
В описании проекта нет информации о влиянии полученных результатов на различные HR-процессы. Надеюсь, HR-специалисты после внедрения данного проекта изучили следующие вопросы:
  • Понимают ли сотрудники, каких компетенций им не хватает, чтобы перейти на другую позицию или получить бОльшую зарплату в рамках текущей должности?
  • Сократилась ли текучесть персонала из-за неудовлетворенности зарплатой и ограничений карьерного и профессионального роста?
  • Насколько сотрудники удовлетворены установленным по результатам оценки уровнем зарплаты?
  • Насколько проведенная оценка должностей повлияла на показатели привлечения персонала и ускорила процесс подбора?
  • Адаптировались ли обучающие программы для персонала на основе проведенной оценки?
  • Произошли ли положительные изменения в фонде оплаты труда и производительности при назначении новых зарплат сотрудников по результатам оценки?
Анализ методологии проекта
Проект называется "Система обучения и развития", но содержание проекта относится к оценке и вознаграждению, с автоматизацией процесса с помощью инструментов Excel.

Разработка процесса оценки должна решать следующие задачи:
  1. формирование справедливой оплаты труда, с учетом оценки вклада каждой должности в результат компании;
  2. сокращение текучести персонала из-за неудовлетворенности уровнем зарплаты труда и увеличение среднего стажа работы;
  3. создание прозрачной процедуры повышения компетенций сотрудников для карьерного и профессионального роста и повышения зарплаты;
  4. упрощение процесса подбора персонала и формирование требований к внешним и внутренним кандидатам;
  5. унификация процесса пересмотра зарплат в компании: при ежегодном пересмотре или при переводе сотрудника на новую должность.
Возможно, компания решила все поставленные выше задачи, но в результатах мы видим упор на формирование системы оплаты труда и охвате процессом оценки всех должностей.
Хотите так же?
Тема разработки системы оплаты труда довольно сложная, поэтому в рамках данного поста ее разбор не представляется возможным.

Cфокусируемся на технической составляющей реализации проекта. Напомню, что модели компетенций и шаблоны для оценки созданы в форме Excel-файла.

Предложенная ниже методика автоматизации подойдет для малых и средних компаний, в которых количество должностей не превышает тридцати. Большее количество должностей создаст трудности в управлении данными шаблонами в Excel и потребует применения HR-tech платформы для автоматизации процесса.

Если вы также хотите автоматизировать процесс оценки в Excel самостоятельно, вы можете выполнить следующие шаги:
  1. Создайте файл Excel с двумя вкладками
  2. На первой вкладке выпишите все критерии оценки по каждой должности
  3. На второй вкладке создайте форму, которую нужно заполнить для оценки сотрудника
  4. В форме создайте связи с первой вкладкой с критериями оценки по подразделениям и должностям
  5. Проведите оценку каждого сотрудника по присущим для его должности критериям
  6. На основе получившихся результатов присвойте сотруднику какую-то группу или грейд.
Реализация подобного проекта позволит вам навести порядок и упростить процессы оценки, обучения и развития персонала с помощью Excel без больших бюджетов.

Если вы понимаете, что вам не хватает знаний и практических навыков владения Excel, то самый простой способ - пройти соответствующее обучение, например, на нашем курсе «Excel для HR».
3. Проект «Умная каска» Сибирской угольной энергетической компании (СУЭК)
Описание проекта
Презентация показывает, что это каска с устройством отслеживания траектории движения сотрудника, фитнес-браслет и еще какие-то компоненты, обеспечивающие общую работу системы, но без подробностей.

В описании проекта много упоминаний «математических алгоритмов и формул», «машинного обучения», «обученных моделей» и тд., но конкретных алгоритмов и деталей не приведено. Анализируется более 100 показателей и контролируется 11 основных параметров, по каждому из которых отслеживаются отклонения на основе данных Росстата.

В процессе ознакомления с информацией по проекту мы сделали вывод, что основные показатели для анализа о состоянии здоровья сотрудника генерирует именно браслет, а не каска.
Результаты проекта
  1. рост определения заболеваемости на ранних стадиях до 63%;
  2. автоматизация вызова бригад экстренного реагирования и скорой помощи;
  3. сокращение издержек и потерь на 50%;
  4. ROI за первый год работы составляет 33 млн. рублей, при этом прогнозируемый ROI за 3 года — 127 млн. рублей, за 5 лет — 222 млн. рублей. Вероятно, рост ROI ожидается за счет внедрения пилота на других предприятиях.
Хотите так же?
Для определения отклонений по показателям здоровья можно обойтись без машинного обучения. Для этого требуется:
  1. раздать сотрудникам фитнес-браслеты, подключить их к системе мониторинга на общем компьютере;
  2. определить доверительные интервалы для выборки по показателям здоровья сотрудников и сравнить с референтными показателями по возрастам;
  3. фиксировать все отклонения и выбросы показателей по каждому сотруднику и принимать решения.
Осталось придумать как реализовать автоматизированный вызов скорой помощи :)