Отправить статью

Компетенции, которые помогут компании добиться результативной HR-аналитики

Управлять бизнесом сегодня — значит постоянно собирать, анализировать и систематизировать данные, в том числе о персонале. Сильная HR-аналитика даст возможность сформулировать гипотезы и построить прогнозы развития. С их помощью можно будет планировать действия, которые улучшат финансовые показатели и в целом повысят продуктивность использования человеческих ресурсов. Компании по-разному строят HR-аналитику: что-то делают самостоятельно, а что-то отдают внешним подрядчикам. О том, как создать успешное направление HR-аналитики, рассказывает Ирина Жилина, руководитель продуктовой команды «Данные и аналитика по сотрудникам» компании «Леруа Мерлен».

Компетенции, которые помогут компании добиться результативной HR-аналитики
© Павел Данилюк
Руководитель продуктовой команды «Данные и аналитика по сотрудникам» компании «Леруа Мерлен»

Смешанный подход, когда есть и внешняя, и внутренняя экспертиза, хорошо зарекомендовал себя в компании «Леруа Мерлен». При этом мы активно развиваем собственные HR-продукты и не исключено, что вся аналитика со временем будет реализовываться внутри компании.

HR-аналитика и принцип продуктового подхода

Суть HR-аналитики в том, чтобы постоянно собирать и обрабатывать данные о сотрудниках, их деятельности и результатах этой деятельности. Это комплекс инструментов, с помощью которых бизнес понимает, как через улучшение опыта сотрудников и повышение эффективности HR-процессов можно увеличить ключевые показатели, в том числе выручку и прибыль. Другими словами, хорошая HR-аналитика обеспечивает управленцев информацией для принятия качественных решений. Например, процент выполнения планов разными категориями персонала за отчетный период покажет, где в компании наиболее узкие места, а где процессы налажены хорошо. Задача аналитиков — дать руководителям инструмент и научить его использовать, объяснить ценность работы с данными.

Компания «Леруа Мерлен» практикует продуктовый подход к процессу управления персоналом. Это значит, что любой HR-продукт — это не просто проект ради проекта, а метод, который позволяет решить потребности пользователя наиболее выгодным для компании способом. Так, HR-аналитика у нас представлена двумя группами продуктов. Первая связана с отчетностью — это решение обеспечивает доступ к данным из систем в виде отчетов и дашбордов. Вторая группа позволяет руководителям принимать решения на основе прогнозов, рекомендаций и данных факторного анализа. Все эти решения невозможны без продуманной архитектуры данных, контроля качества данных, а также постоянной работы с пользователями, так как в основе всех наших продуктов лежит путь пользователя.

Компетенции в области HR-аналитики, которые полезно развивать в команде

HR-аналитика в отрыве от целей и задач бизнеса — это работа в стол, и в ней нет никакого смысла. Специалисту по аналитике в сфере управления персоналом нужно понимать вызовы, с которыми сталкивается компания, основные бизнес-процессы, видеть, как именно организация приносит пользу клиенту. Понимая это, специалист сможет связать HR-процессы с бизнес-задачами.

Большая часть специалистов-аналитиков считают, что глубоко и качественно понимать процессы, специфику и особенности бизнеса можно, только находясь внутри организации. Ниже несколько компетенций, которые важно развивать внутри in-house команды.

Коммуникации и сторителлинг

По сути, это умение заинтересовать аудиторию своим проектом или продуктом еще на этапе задумки. Коммуникативные навыки внутри команды помогут добиться того, чтобы продукт стал понятен и был принят пользователями. В компании должны знать, что есть возможность использовать данные в ежедневном рабочем процессе, и понимать, как это делать. Эффективная коммуникация включает умение представить образ результата и «продать» решение всем заинтересованным сторонам.

Целевой аудиторией такой коммуникации выступают несколько категорий персонала. Во-первых, это стейкхолдеры — им нужно объяснить, как этот продукт поможет решить важные для них бизнес-задачи. Во-вторых, это участники самой команды — их нужно мотивировать выполнять задачи. В-третьих, это пользователи — они должны понимать, какой профит получат, используя продукт.

HR-экспертиза

Специалисту по аналитике нужно понимать особенности HR-процессов и внутренний контекст компании. Внешний специалист тоже может сгенерить хорошие идеи о том, какие проекты и продукты можно реализовать. Правда, есть риск, что эти усилия не принесут пользы: решения могут противоречить культуре компании, и поэтому их не примут.

Знание статистики и социальных наук

Аналитику полезно иметь базовые знания в области социальных наук. Это поможет лучше понимать суть HR-процессов и видеть, на каком этапе они начинают влиять на тот или иной бизнес-процесс. На основе этого понимания специалист формулирует запрос на данные, которые помогут проверить гипотезу о том, насколько интересующий его HR-процесс эффективен, и оценить его влияние на бизнес-процесс.

Информационные технологии

Чтобы успешно реализовывать продукты, хорошо понимать, какая в компании информационная инфраструктура и технологический стек. Какие решения и продукты можно использовать и что логично встраивается в общую стратегию. Один из ключевых навыков — умение добывать данные из разных источников и агрегировать их. Даже если в компании достаточно источников информации, но команда не может правильно обработать данные, реальную картинку по исследуемому процессу не получить — в итоге решение задач будет затруднено.

Знание основ информационной безопасности

Мы работаем с персональными данными, почти всегда очень чувствительными и конфиденциальными. Не имея навыков сбора и обработки таких данных, можно ненароком нарушить трудовое законодательство, вызвать неприятие у сотрудников и породить дополнительные репутационные риски для организации.

Анализ данных

Если в команде нет компетенций по анализу данных, то полноценной аналитики не будет. Сотрудники не справятся со статистическими показателями, не смогут разобраться в причинах и следствиях, не выйдет качественно настроить модель или сформулировать практически применимые выводы. В первую очередь нужно знать статистику и методы анализа данных, а также иметь опыт в работе с инструментами для анализа данных и визуализации. Первые задачи можно пробовать решать даже в Excel и развивать компетенции для применения Python, SPSS, Power BI, Tableau и других продвинутых data- и BI-решений.

Риски, которые нужно учитывать сильной команде

Перечисленные выше компетенции в совокупности делают команду сильной и продуктивной. Но это идеальная ситуация, к которой прийти непросто. Бывает, что каких-то навыков в команде недостает — и это нормальная реалистичная картина. В этом случае нужно помнить про риски, которыми вполне можно управлять. О том, что это за риски, ниже.

Нет понимания бизнес-процессов компании

Команда фокусируется на умозрительных и оторванных от жизни целях и делает продукт ради продукта. Мотивация может быть разной: это просто крутой и красивый продукт сам по себе, или «все уже давно так делают». Но закрывает ли он боли бизнеса — большой вопрос.

Нет навыков коммуникации

Участники команды не могут рассказать о продукте и донести его ценность до максимального количества сотрудников компании. В этом случае продукт использует только тот, кто сам обратился с определенным запросом. Но наша задача — не только удовлетворить потребность конкретного заказчика, а монетизировать продукт, внедрить его в бизнес-процессы компании. Это требует большого количества пользователей. И, в конце концов, если вы не умеете «продать» решение, то рискуете не получить ресурсы для его развития.

Недостаточно экспертизы в области управления персоналом

Появляется риск неправильно связать бизнес-задачу с HR-процессом. Команда не сможет формулировать гипотезы, которые подтвердят или опровергнут влияние того или иного процесса на бизнес. В этом случае трудно помочь и HR, и бизнесу.

Нет знания основ статистики

Пробел в этой области приведет к некорректной обработке данных и неправильным выводам, которые дальше накладываются друг на друга и на выходе превращаются в грубые, искаженные результаты и ошибочные рекомендации.

Нет навыка визуализации

Велик риск увидеть IT-отчеты и схемы, в которых невозможно разобраться без специальных знаний. Пользователь не поймет и не оценит продукт, если не разберется, как им пользоваться, — где фильтры, детализация и агрегация. В результате эффективность всей проделанной работы будет стремиться к нулю.

Данные не систематизированы

Для эффективной аналитики принципиально важны хорошо структурированные данные. Они должны соответствовать определенным параметрам по метрикам качества. Это не обязательно большое корпоративное хранилище — четко структурированный xls-файл или google-таблицы тоже могут быть источником хороших данных.

Пример структуры команды специалистов в HR-аналитике

Размер команды не имеет значения, но одному специалисту будет сложно совмещать все компетенции. Поэтому лучше распределить их на несколько человек, что-то оставив внутри структуры компании, а что-то поручив внешнему подрядчику. Если вы только начинаете заниматься HR-аналитикой и нет даже полной штатной единицы, сосредоточьтесь на двух компетенциях, о которых шла речь в самом начале, — понимании бизнеса и коммуникативных навыках.

На рынке сейчас много технических HR-решений. Можно смело выбирать исполнителя и передавать ему все остальные задачи — от простого статистического анализа до построения сложных моделей. Но здесь нужно учесть один момент: если у вас как у заказчика нет образа результата и вы не можете донести его до провайдера, каким бы продвинутым он ни был, реализовывать проекты и идеи будет непросто.

Если вы заметили опечатку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Деловой мир в
и
Деловой мир в
и
0 комментариев
Отправить
Чтобы оставить комментарий, авторизируйтесь или зарегистрируйтесь