Как обеспечить эффективную работу персонала в нынешних экономических условиях? Существуют ли вообще технологии, позволяющие компаниям в подобной ситуации не просто выжить, но и оказаться в полной боевой готовности к выходу из кризиса? Эти вопросы стоят на повестке дня как HR, так и управленцев. Своим мнением и примерами из практики поделилась Ольга Зиновьева, управляющий партнер OPEN.
Высочайшая производительность труда в развитых странах, как известно, результат отнюдь не большого количества «потных спин», а, напротив, сокращения процента непроизводительного труда и внедрения современных технологий. HR-функция в этом смысле не исключение — результаты исследования BCG* и Всемирной федерации ассоциаций управления персоналом доказывают, что финансовые достижения компаний напрямую зависят от способности эффективно управлять персоналом**. В основе же любых высокопроизводительных технологий лежат, прежде всего, аналитические модели. При этом по меньшей мере 80% российских компаний вообще не занимаются аналитикой в HR-сфере.
Сегодня область ответственности департаментов управления персоналом, особенно в крупных компаниях, не ограничена лишь вопросами поиска и подбора сотрудников. Сюда могут входить и задачи повышения производительности труда, и оптимизация структуры, и развитие HR-бренда, и другие, не менее сложные и ответственные задачи. Однако принимать решения и улучшать бизнес-показатели в отсутствие аналитических показателей сложно, а порой и просто невозможно. Так, по данным исследования Accenture и General Electric, 84 % опрошенных руководителей в сфере производства и здравоохранения считают, что аналитика Big Data сможет изменить конкурентную среду в их областях в течение одного года, 89% ответили, что компании, не принимающие стратегию аналитики данных, могут потерять долю на рынке.
Например, в Xerox после анализа огромного массива данных с причинами увольнения и характеристиками работников удалось уменьшить текучку кадров в call-центрах на 20% и снизить риски инвестиций в сотрудников, которые не собираются задерживаться в компании. Причина текучки, как будто бы, лежала на поверхности — в результате обработки данных выяснилось, что дольше всего в компании работают те сотрудники, которые живут рядом с офисом. Но для подразделения с численностью больше 48 000 сотрудников и огромным числом вводных данных это не было очевидным изначально. В результате проведенная работа дала существенную экономию затрат на обучение и оптимизацию усилий по найму.
Потенциал аналитики для HR-подразделений понятен: с данными о производительности работников, их мотивации и пониманием потребностей бизнеса HR-руководители могут принимать более обоснованные решения об увольнении, удержании и найме персонала. Возможность получения и анализа больших данных позволит многим предприятиям не только увеличить доходы за счет лучшего понимания процессов внутри компании, но и сократить затраты за счет оптимизации бизнес-процессов. Так, в одном из розничных банков аналитические отчеты продемонстрировали прямую зависимость количества краж от величины территории, подконтрольной региональному менеджеру. После корректировки обязанностей региональных менеджеров банк свел к минимуму воровство в проблемных областях.
Для многих зарубежных компаний HR-проекты, основанные на технологиях Big Data, уже давно переросли категорию единичных кейсов и стали ежедневной практикой, в то время как большинству российских компаний преимущества аналитики известны лишь в теории. А ведь HR может помочь компании получить реальную отдачу от целенаправленных инвестиций в персонал. Так, для производственных предприятий влияние аналитики Big Data на рентабельность составляет 10-12% от объема продаж, а в сфере услуг эта цифра может достигать 80%.
Однако будет ошибкой утверждать, что технологии, основанные на Big Data, могут в одночасье решить проблемы российского HR-менеджмента. По данным Forbes, только 18% компаний в мире правильно используют аналитические данные, остальные 82% лишь пытаются выяснить, как же ими управлять и как их интерпретировать. Можно иметь возможность собирать и анализировать любые данные наилучшим в мире образом, но если цели этого исследования не вполне определены или определены неверно, то весь анализ будет проделан впустую. Еще одно препятствие — это качество данных. HR-специалисты должны быть уверены в точности базовой информации. Иначе попытка сделать прогнозный анализ на основе неполных или неточных данных может привести к результату хуже, чем даже при полном отсутствии аналитики.
На мой взгляд, преимущество технологий, основанных на Big Data, состоит в разумном сочетании объективного контроля за деятельностью сотрудников и постоянного поиска оптимальной мотивации для них на основе полученных данных.
Обезличенные (автоматизированные) системы контроля (контроля доступа, присутствия на рабочем месте, составления графиков работы, отпусков, обучения, оценка продуктивного и непродуктивного рабочего времени и т.п.) в сочетании с такими комплексными интеллектуальными системами, как, скажем, управление талантами, существенно снижают риск ошибки и влияние человеческого фактора при принятии управленческих решений в HR. С одной стороны, подобные системы могут способствовать укреплению трудовой дисциплины и соблюдению стандартов работы, а, с другой стороны, с помощью полученных данных можно оптимизировать и схемы мотивации, которые нередко формируются в компаниях интуитивно, на основе традиций конкретной компании или «как у других». Мотивационные и дисциплинарные системы, сформированные на основе квалифицированно собранных данных и при качественной аналитике способны кардинально изменить эффективность работы персонала в крупных компаниях.
Большие данные требуют мощных инструментов для того, чтобы разбить их на смысловые понятные части и получить качественную информацию, но усилия того стоят. HR-специалисты понимают, что освоение Big Data может принести пользу их деятельности, помогая найти лучшие таланты, сохранить сотрудников и экономить деньги. В качестве примера приведу реальную ситуацию: компания, занимающаяся поставкой и установкой сложного оборудования, тратила на зарплату 200 менеджеров более 800 миллионов рублей в год, но их эффективность не оправдывала затраты. После проведения анализа работы руководителей проектов, их опыта и компетенций, стало ясно, что нацеленность на результат для менеджера является более значимым критерием, чем технические навыки и опыт работы в данной сфере. После замены процессных сотрудников на результативных и их обучения предметным областям доход компании увеличился.
Многие компании уже доказали, что HR-аналитика помогла им снизить затраты и дала возможности для быстрого и качественного принятия решений. Понятно, что эпоха больших данных открывает для бизнеса новые перспективы — и потому не стоит ждать слишком долго, чтобы начать их использовать.
Данные всегда были ключевым активом для бизнеса, но в течение последних лет их статус изменился с «важно» до «необходимо». Данные, и что более важно, анализ данных стали истинным конкурентным преимуществом для компаний различных отраслей промышленности и бизнеса, а не только фэйсбуков, амазонов и гуглов мира.
Источник:
http://hrpuls.ru/2015/05/tehnologii-bolshih-dannyih-dlya-hr-analitiki-chto-novogo-i-poleznogo/
____________________
* TheBostonConsultingGroup
** Для отчета 2014 года были проанализированы фондовые показатели за 10 лет публичных компаний, вошедших в рейтинг «Лучшие работодатели» Forbes, и сопоставлены с показателями индекса Standart & Poor’s 500
