Почему HR-аналитика не работает | Большие Идеи

・ Управление инновациями

Почему HR-аналитика
не работает

Четыре проблемы, которые не позволяют HR-аналитике приносить полноценную пользу

Автор: Дмитрий Пучков

Почему HR-аналитика не работает
Фото: Craig Garner / Unsplash

читайте также

Зведные войны

Как вернуться к исходной цене

Не гонитесь за мечтой, научитесь работать

Ирина Гусинская

«Это испытание, которого я не пожелаю никому»: что узнали о лидерстве работающие родители

Рон Каруччи,  Саньин Сьянг

Считается, что HR-отрасль достигла уровня развития, на котором использование аналитики — обычное дело. На эту тему пишут подробные статьи, проводят целые конференции, компании с азартом демонстрируют успешные кейсы. Однако будем честны. HR-аналитика — это не табличка с количеством пришедших или ушедших сотрудников, это инструмент, который должен решать реальные проблемы бизнеса. А пересчитать количество компаний, которым удалось решить их с помощью HR-аналитики, можно по пальцам. Пока что аналитика в HR остается нерабочим инструментом, и на это есть четыре причины.

Первая причина: разговор на разных языках

У HR нет стандартизированного глоссария. Например, когда финансовый директор приходит к CEO, их разговор строится на понятных обеим сторонам терминах: contribution margin, EBITDA и так далее. Здесь нет разночтений в том, что подразумевает собеседник. Если же говорить про HR-аналитику, то каждая компания вкладывает свое авторское видение в это понятие. Простой пример: компании А, В и С могут измерять текучесть персонала тремя разными способами, включая в расчет различные метрики.

Четких рамок как в финансах нет, это мешает договориться о единых стандартах, бенчмарках и методологии. Как оценить, эффективна ли HR-аналитика в компании А, если не с чем сравнить? Компания А будет оценивать результаты по внутреннему пониманию руководителя проекта, так как нет условной «воронки», способной демонстрировать в норме ли показатели. Технически измерять метрики мы уже научились, но обрабатывать результаты и делать понятные для всех выводы — нет.

Вторая причина: отсутствие базовых инструментов

Любая аналитика — это сочетание статистики и дальнейшее прогнозирование на основе результатов. Даже на базовом уровне сбора данных сложно найти компании, которые используют технологии, позволяющие оценивать данные с нескольких точек зрения. Однако пока ситуация выглядит иначе: 25% компаний не измеряют ни одну HR-метрику, треть опрошенных измеряет одну HR-метрику (32%) и лишь у 10% есть результаты более одного показателя. Такие данные приводит компания Potok.io по итогам опроса 889 российских HR-сотрудников.

Идеально, когда в компании есть одна сводная система, позволяющая получить всю нужную информацию для разных подразделений. Например, рекрутеру может понадобиться глубокий срез по текучести персонала, HR-директору — показатели вовлеченности сотрудников в ежедневную работу, а CEO — измерить влияние производительности персонала на продажи.

Третья причина: провал в экономической трактовке HR-метрик

HR-директора зачастую оказываются «слабее» руководителей других функциональных отделов. Маркетинг или финансы уже научились оцифровывать результаты в четких и емких показателях и доказывать свою эффективность. Когда маркетолог высылает годовой отчет и демонстрирует, как увеличилось количество покупок за счет роста трафика на сайт, в это сложно не поверить.

HR-директора же в большинстве своем принимают решения интуитивно. Показателен пример в одной американской косметической компании. В этой сфере на должность продавцов-консультантов принято нанимать кандидатов, которые умеют красиво одеться и накраситься. Выбор кажется очевидным и понятным, ведь речь идет о работе в сфере косметики и красоты. У компании была задача повысить продажи, поэтому она провела исследование среди продавцов-консультантов по ряду показателей (образование, опыт работы, хобби, интересы) с целью выявить типаж наиболее успешного продавца. Выяснилось, что самые успешные продавцы в компании — это люди с широким кругозором, разнообразными интересами и высшим образованием, так как они быстрее определяют и предлагают нужный продукт для потребителя.

Бизнес требует реальных цифр, и пока сложно оцифровать взаимосвязь между операционными показателями и HR-метриками, но это точно вопрос времени.

Четвертая причина: беспорядок в действиях

В отчете Deloitte за 2017 год сказано: «Успех в аналитике потребует длительного времени и постоянных инвестиций». Сейчас же ситуация с HR-аналитикой напоминает попытки начать новую жизнь с понедельника.

Перед компаниями постоянно возникают новые проблемы: случился внезапный рост и надо срочно нанимать сотрудников, затем новых сотрудников надо сплотить и одновременно с этим укрепить вовлеченность «старичков», а еще неплохо бы разработать для всех программу повышения квалификации и так далее. Фокус внимания HR-подразделений постоянно смещается, отсюда и отсутствие планомерного долгосрочного анализа. Регулярная оценка на долгосрочной основе хотя бы одного показателя, могла бы сильно помочь HR-директорам оценить правильность своих действий.

Ситуация с HR-аналитикой пока выглядит чуть менее, чем печальной. Но случаи успешных, хоть и единичных проектов ее внедрения, все же есть. К примеру, транспортная компания UPS предоставила всем водителям портативные компьютеры, которые помогали выстраивать оптимальный маршрут на основе дорожной ситуации и адресов доставки. Также устройства подсказывали водителям, когда лучше сделать остановку или перерыв в работе, чтобы избежать транспортного коллапса. Оптимизация рабочего процесса сотрудников позволила компании сократить топливные расходы на 320 млн литров в год. Как только количество подобных примеров вырастет хотя бы в десять раз, HR-аналитика начнет приносить полноценную пользу бизнесу.

Об авторе. Дмитрий Пучков — руководитель направления HRTech в компании TalentTech, развивающей комплексные решения для объединения онлайн-образования и трудоустройства.