HR-аналитика не ограничивается опросами и анкетированием персонала. Она работает там, где сотрудник действует, а не там, где он пишет, что ему нравится. В новой статье Академии социальных технологий – о том, какие источники данных действительно работают, как обеспечить их качество и не нарушить закон.

Методология сбора данных: переход от хаоса к системе

Хаос – главная причина, почему HR-аналитика не работает. Сведения считаются, отчеты собираются, но на вопросы бизнеса ответов нет, потому что информация разрозненна, несопоставима и не вызывает доверия. О том, как превратить цифры в инструмент управления, а не в формальность, разберем в этом разделе.

Определение ключевых бизнес-задач и целей HR-аналитики

Начиная разбираться в вопросах HR-аналитики, рассмотрим, что же скрывается под понятием бизнес-задачи. В конечном счете, бизнес-задача – это цифра, которую компания хочет изменить, потому что это приносит или тратит деньги. Приведем пару примеров: сократить время выхода новичка на продуктивность с трех месяцев до одного; снизить брак с 8 % до 3 %; уменьшить текучесть кадров с 10 % до 5 % в год.

Как видим, бизнес-задачи – это конкретные операционные цифры, за которыми стоят потери или недополученная прибыль.

В таком контексте HR-аналитика отвечает на вопросы: приведет ли изменение в найме, переподготовке или мотивации к нужному сдвигу финансового показателя. И речь идет не о плановом сборе информации о сотрудниках, а о поиске ответов на следующие вопросы:

1. Какая проблема с персоналом отражается на показателях? Например: новички месяцами учатся, потому что инструкция написана сложным языком, а не потому, что они недостаточно компетентны.
2. Что требуется изменить в управлении персоналом, чтобы улучшить показатель? Например: переписать инструкцию и ввести еженедельное тестирование.
3. Какую выгоду принесет это изменение? Например: сокращение выхода на продуктивность с трех месяцев до одного сэкономит пятьсот тысяч рублей на переработках и штрафах.

Важно рассматривать понятия бизнес-задачи и HR-аналитики в параллели – если нет задачи, то и непонятна область для аналитики.

Вместе с тем, без HR-аналитики бизнес-задача не решается. Компания хочет снизить брак, но не понимает, связано ли это с качеством работы отдельных сотрудников или с оборудованием. И если это связано с людьми – что менять в обучении, найме, мотивации.

На практике процесс совершенствования устроен так: бизнес-задача задает цель, HR-аналитика диктует, в чем нуждается персонал, которому эту цель предстоит достигнуть. В противном случае HR либо готовит бесполезные отчеты, либо менеджмент пытается исправить ситуацию вслепую.

Основные источники HR-данных

Главная иллюзия: HR-аналитика начинается с оценки персонала. Нет! Центральный источник – это операционные системы, в которых сотрудники работают. Расскажем о том, где и как собирать сведения:

1. Информация о действиях в учетных системах, CRM, корпоративном мессенджере – время внесения сделки, частота возврата заявки на доработку, количество правок, скорость смены статусов.
2. Календарь и рабочее время – не табель учета прихода и ухода с работы, а факты: количество встреч, их длительность, с кем, в какое время. Из этого извлекается загрузка и скрытая переработка, которую сотрудник не фиксирует как сверхурочную.
3. Продуктовая аналитика в рабочих инструментах – сбор данных не о том, что сделал сотрудник, а о том, как он это делал. Например, сотрудник работает в системе колл-трекинга. Аналитика фиксирует не только среднее время звонка, но и траекторию работы: оператор открыл карточку клиента, зашел в базу знаний, вернулся в карточку, трижды переключился между двумя вкладками, задал один и тот же вопрос дважды. Вероятно, здесь проблема не в компетенциях оператора, а в плохой организации работы.
4. Кадровые события в связке с бизнес-метриками – даты увольнений, назначений, ротаций выявляют изменение продуктивности в работе отдела или подразделения.
5. Данные о коммуникации – количество направленных писем с вопросами, запросы в чаты поддержки, повторные уточнения указывают на зоны неопределенности и разрывы в передаче знаний. Если один и тот же вопрос задают три человека из одного отдела – проблема в инструкции. Если один сотрудник спрашивает одно и то же трижды – проблема в том, как информация закрепляется (или не закрепляется) после первого ответа. Эти сведения показывают, где формальные регламенты перестают работать и какую поддержку на самом деле получают (или не получают) сотрудники, прежде чем принять решение.

При этом самоотчеты, опросы и тесты – источник не основной, а корректирующий.

Обеспечение качества и чистоты данных

Без чистоты данных HR-аналитика невозможна в принципе – решение, принятое на основе недостоверной информации, хуже отсутствия решения.

Обеспечение качества строится вокруг трех принципов, каждый из которых решает конкретную проблему:

1. Стандартизация ввода – HR-аналитику убивает не отсутствие данных, а их несопоставимость. Например, один руководитель фиксирует причину увольнения как «не прошел испытательный срок», другой как «не справляется», третий оставляет поле пустым. Решение здесь: заменить текстовое поле на выпадающий список из заранее утвержденных вариантов.
2. Автоматическая фиксация события – многие данные вносятся задним числом, что искажает результаты. Решение: дата и время операционного события – сделки, звонка, смены статуса заявки – проставляются автоматически.
3. Формальные проверки целостности – например, в системе есть запись о сотруднике, уволившемся год назад, но с активным статусом. Аналитика, построенная на таких записях, выдаст абсурдные результаты. Решение: система не должна принимать запись при нарушениях логики (уволить можно только того, кто принят; перевести в другой отдел можно только того, кто числится в текущем).

Соблюдение этих принципов не требует дорогих инструментов, но предполагает дисциплину и готовности сказать «нет» свободному вводу, ручным правкам и отсутствию проверок.

Этические аспекты и юридические нормы работы с персональными данными

Для HR-аналитика крайне важно учитывать требования законодательства по работе с персональными данными. Без соблюдения закона и этики аналитика теряет доверие и становится опасной для компании.

Так, сбор информации допустим, если это прописано в трудовом договоре или локальных актах и сотрудник уведомлен о целях, объеме и доступе.

Важно также придерживаться следующих правил работы:

1. Сотрудник должен быть проинформирован о сборе информации.
2. Обезличенный сбор информации с агрегацией данных до уровня отдела или команды.
3. Доступ к персональным данным конкретного сотрудника имеют только уполномоченные лица. Любое обращение к записи о человеке должно оставлять след: кто, когда, зачем посмотрел.
4. HR-аналитика используется для выявления проблем и точек роста, а не для наказания. Данные могут показать, что команда перегружена, но не становятся основанием для выговора конкретному сотруднику.
5. Изменения – новая метрика, новый источник, новый инструмент – сопровождаются повторным уведомлением.

Ключевые метрики: что именно стоит измерять

Определяя предметное поле для анализа, руководствуйтесь принципом: измерять нужно не то, что легко измерить, а то, что помогает принять решение.

Как уже отмечалось выше, хорошая метрика связана с бизнес-результатом. А вот плохие метрики – это усредненные данные. Например, средний срок закрытия вакансии по компании – 25 дней, а в отделе продаж – 10 дней, на производстве же ситуация совсем тревожная – 40. Единственная цифра скрывает проблему и не дает возможности адресно действовать.

Поэтому ключевой принцип сбора сведений – сегментация. Метрики считаются по функциям, уровням, командам, а иногда и по конкретным руководителям. Только тогда цифры начинают работать. Поговорим об этом подробнее.

Аналитика подбора: стоимость найма и воронка кандидатов

Собирая сведения по подбору персонала, HR-аналитики ограничиваются количеством открытых вакансий и количеством закрытых. Этого недостаточно!

Достоверную картину даст оценка всех этапов найма:

• Количество просмотров вакансии.
• Количество поданных заявок.
• Количество просмотренных резюме.
• Количество проведенных первых интервью.
• Количество проведенных тестирований.
• Количество финальных собеседований.
• Количество подготовленных предложений о работе.
• Количество принятых приглашений о работе.
• Количество новичков, которые вышли на работу.
• Количество сотрудников, которые прошли испытательный срок.

На каждом этапе возникает конверсия. Например, из 100 кандидатов, увидевших вакансию, резюме отправили 20. Значит, конверсия 20%. Если на следующем этапе из 20 резюме отсеялось 15, осталось 5 – конверсия 25%. Падение конверсии на конкретном этапе указывает на проблему: например, слишком жесткие требования или неудачный формат тестового задания.

Стоимость найма – это сумма затрат на закрытие одной вакансии, но и эта цифра без сегментации бесполезна. Стоимость найма в колл-центр и в топ-менеджмент отличаются на порядки. Поэтому ориентируйтесь на тип позиции и канал привлечения.

Не забывайте и о стоимости неудачного найма. Сотрудник, который ушел или был уволен в течение испытательного срока, обошелся компании в полную стоимость найма плюс потерянное время руководителей и упущенная выгода от пустующей позиции.

Метрики вовлеченности и удовлетворенности персонала (eNPS)

Удовлетворенность работой и вовлеченность – разные вещи, хотя на практике их постоянно смешивают. Первое измеряет комфорт: нравится ли человеку здесь находиться. Второе – готовность прикладывать усилия сверх минимума ради общего результата. Именно вовлеченность важна для бизнеса.

Стандартный способ измерения – индекс eNPS. Сотрудника спрашивают: по шкале от 0 до 10, с какой вероятностью вы порекомендуете компанию как место работы своим друзьям или знакомым? Проблема в том, что eNPS фиксирует общий настрой, но не подсказывает, что с ним делать и куда двигаться дальше.

Поэтому eNPS должен сопровождаться набором утверждений, которые измеряют конкретные факторы – справедливость оплаты, отношения с руководителем, понятность целей, возможности роста.

Оценка текучести кадров и прогнозирование рисков увольнения

Коэффициент текучести считается по формуле: количество уволившихся за период, деленное на среднесписочную численность и умноженное на 100%. Но гораздо важнее различать типы текучести. Добровольная – когда сотрудник ушел сам; неизбежная – пенсии, переезды, смена профессии; здоровая – уход низкоэффективных сотрудников; проблемная – уход высокоэффективных или ключевых сотрудников.

Главная задача HR-аналитики здесь: начать прогнозировать, считывая факторы предстоящего ухода (резкое снижение эффективности, снижение активности, изменение паттерна работы, отказ от новых проектов или обучения, длительное отсутствие повышения).

Прогнозная модель строится на выборке уволившихся за прошлый год и выявлении общих для них паттернов. Затем эти паттерны применяются к текущим сотрудникам.

ROI на обучение: как измерить эффективность развития сотрудников

ROI обучения – самая сложная метрика в HR-аналитике, потому что образовательные программы редко дают прямой и немедленный финансовый эффект. Часто компании ограничиваются моделью оценки эффективности, предложенной Дональдом Киркпатриком, измеряя ряд показателей (понравилась ли сотруднику программа; изменились ли знания, навыки, установки; применяет ли сотрудник новое в работе; изменились ли бизнес-метрики после прохождения курса). Но вот только обоснованность экономических вложений понять из этой модели сложно.

В основе ROI программ развития персонала – отношение финансовой выгоды от обучения к стоимости. Однако анализируйте только те программы, в которые закладывалась гипотеза о связи с бизнес-метриками. Если такой гипотезы нет, обучение – социальное мероприятие, а не инструмент развития, и к нему ROI не применяется.