Новый взгляд на кадровую аналитику | Большие Идеи

・ Управление персоналом
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Новый взгляд на
кадровую аналитику

Интересуйтесь не только людьми, но и их связями

Авторы: Пол Леонарди , Ношир Контрактор

Новый взгляд на кадровую аналитику
ANDY GILMORE

читайте также

Простые правила сложного бизнеса

Дональд Сулл,  Кэтлин Эйзенхардт

Результаты конкурса «Будущее НИЯУ МИФИ: Инновация и реальность, взгляд изнутри»

Отток клиентов: чего вам не надо делать

Ева Аскарза,  Льенгар Рагхурам,  Шлейхер Мартин

Визуализация, которая работает

Скотт Беринато

«Мы можем подтвердить все статистикой и графиками. Так что отстаньте». Наклейки на ноутбук с таким ободряющим слоганом раздавали новым сотрудникам отдела кадровой аналитики Google несколько лет назад: в то время доверие к отделу, видимо, было невысоко. HR-аналитика — принятие решений по управлению персоналом на основе статистических данных — тогда была чем-то необычными, и скептики опасались, что она обезличит работу с людьми. Кадровики и раньше собирали информацию о сотрудниках ­— но мысль о том, что с ее помощью можно понять людей и научиться ими управлять, была новой, а потому подозрительной.

Сейчас эта наклейка устарела. Более 70% компаний считают кадровую аналитику приоритетным направлением работы. Уже появились успешные кейсы — например, проект Oxygen компании Google позволил понять, как действуют лучшие менеджеры технологического гиганта, и применить их методы работы в ходе тренингов, чтобы улучшить производительность труда отстающих сотрудников. Среди других примеров, демонстрирующих мощь HR-аналитики, — эксперименты Dell по повышению продаж.

Однако, как часто бывает, если раньше эту технологию недооценивали, то теперь ее переоценивают. Откровенно говоря, за последние десять лет HR-аналитика развилась не так существенно, как хотелось бы. Исследование Tata Consultancy Services показало, что на отдел персонала (обычно он занимается аналитикой) приходится лишь 5% корпоративных инвестиций в большие данные. Как следует из последних отчетов Deloitte, хотя кадровая аналитика проникла во многие компании, лишь 9% из них понимают, каким образом качества и навыки сотрудников влияют на показатели организации.

ИДЕЯ КОРОТКО

Проблема
Чтобы ставшая модной HR-аналитика работала максимально эффективно, нужно изучать не только демографические характеристики сотрудников.
Решение
Необходимо внедрить реляционную аналитику, исследующую данные о взаимодействии людей, — она поможет, среди прочего, выявить перспективных новаторов и наиболее влиятельных сотрудников, а также понять, какие коллективы способны выполнять работу в срок.
Материал для анализа
Компании могут анализировать «цифровой выхлоп» — данные, создаваемые сотрудниками в ходе ежедневной работы в сети: электронной переписки, пересылки файлов, общения в чатах.

В чем же дело? Если аналитики действительно «могут подтвердить все статистикой и графиками», где результат? Мы полагаем, что проблема в узком подходе к анализу данных. Кадровики изучают информацию об отдельных сотрудниках, в то время как не менее, а то и более важно исследовать данные о взаимодействии людей.

Именно этим занимается новая дисциплина, которую мы назвали «реляционная аналитика». Компании, которые будут использовать ее методы в HR-аналитике, яснее увидят, какие сотрудники помогают им добиться успеха — в инновационной деятельности, укреп­лении влияния или повышении показателей. Эти организации, кроме того, узнают, на ком держится коллектив и какие подгруппы в нем формируются.

К счастью, материал для реляционного анализа в компаниях уже есть. Это так называемый цифровой выхлоп — данные, получаемые в ходе электронной переписки, пересылки файлов, общения в чатах. Исследовав его, можно будет построить качественные реляционные модели.

Ниже мы изложим принципы интерпретации и применения реляционной аналитики. Кстати, мы можем подтвердить все статистикой и графиками!

Реляционная аналитика. Подробности

До сих пор кадровые аналитики изучали прежде всего данные о свойствах сотрудников. Эти свойства бывают двух типов.

  • Качества — неизменные характеристики вроде расы, пола и послужного списка.

  • Состояния — изменяемые характеристики: возраст, уровень образования, стаж работы в компании, премирование, расстояние от дома до работы, количество пропущенных дней.

Для описания коллектива обычно используют оба типа данных: например, исследуется национальный и гендерный состав плюс средний размер зарплаты.

Анализировать свойства необходимо, но этого мало. Совокупные данные о свойствах разных людей могут показаться реляционными, ведь они касаются более чем одного человека, — однако это не так. Реляционные данные можно извлечь, например, из общения двух представителей разных департаментов в течение одного дня. Иначе говоря, реляционная аналитика изучает взаимодействие людей, или социальные сети в широком смысле этого термина.

Научные исследования, проводимые десятилетиями, показали: качество работы сотрудника зависит от его индивидуальных свойств и отношений с другими людьми. Главное — отыскать в данных «структурные подписи», то есть закономерности, или шаблоны, коррелирующие с хорошей или плохой работой. Подобно тому как неврологи способны выявить в нейронных сетях структурные подписи, соответствующие биполярному расстройству или шизофрении, а химики по структурным подписям жидкости могут предсказать ее кинетическую неустойчивость, лидерам организаций удается, опираясь на структурные подписи внутри социальных сетей коллектива, определить будущий уровень креативности или производительности труда отдельных сотрудников, команд и компании в целом.

Шесть подписей реляционной аналитики

Опыт собственных исследований и консалтинга, а также большой корпус работ других ученых позволили нам выявить шесть структурных подписей, лежащих в основе любой реляционной стратегии.

Рассмотрим их по очереди.

Создание идей

Чтобы найти перспективных новаторов, компании обычно смотрят на образование, профессиональный опыт, особенности характера и природный интеллект. Все это важно — но подобные свойства не говорят о том, умеет ли человек получать сведения от окружающих и насколько широк его спектр источников. А ведь эти параметры едва ли не более значимы. Генераторы идей часто объединяют информацию, добытую в разных коллективах, и на ее основе создают концепцию нового продукта. Они используют решения, разработанные в одном подразделении, чтобы справляться с проблемами в других. Иными словами, в социальных сетях они играют роль посредников.

Социолог Рональд Берт научился выявлять подобных людей в коллективе. Он ввел понятие «сетевое ограничение» — это переменная, которая показывает, насколько человек свободен в сборе уникальной информации. Изучение представителей разных профессий (банкиров, юристов, аналитиков, инженеров, разработчиков ПО) неоднократно демонстрировало: люди, чей показатель ­сетевого ограничения низок, то есть те, кто готов выходить за рамки узкой группы знакомых, чаще предлагают оригинальные и полезные, с точки зрения руководства, идеи.

В ходе одного из исследований Берт проследил, как руководители американской компании — производителя электроники с помощью реляционной аналитики пытались предсказать, кто из шестисот с лишним менеджеров по поставкам найдет лучший способ повысить эффективность труда. Руководители опросили людей, чтобы узнать их идеи, и одновременно выяснили, с кем они общаются. Затем каждую из идей оценили по критериям «оригинальность» и «потенциальная выгода».

Оказалось, что единственное свойство, хоть сколько-нибудь коррелирующее с ценностью идей, — положение человека в компании. Гораздо большей прогностической ценностью обладала структурная подпись, характеризующая создание идей, — низкое сетевое ограничение. Широкий круг общения резко повышал шансы менеджера по поставкам придумать нечто полезное.

Новое исследование, проведенное Полом Леонарди в крупной компании по разработке ПО, подтвердило эти выводы. Научный отдел там был замкнут на себе. Каждый инженер лично общался в среднем с пятью из ста коллег. И эти пятеро чаще всего взаимодействовали исключительно друг с другом. Контактов между изолированными группами почти не было.

Таких коллективов с высоким сетевым ограничением в организациях — особенно в узкоспециализированных отделах — довольно много. Однако и там можно найти сотрудников с минимальным сетевым ограничением. Реляционная аналитика помогла обнаружить среди инженеров несколько человек, общавшихся с представителями многих групп. Тогда руководство придумало, как поощрять их природную общительность, — и вскоре от этих инженеров посыпались потрясающие идеи по улучшению продукции.

ПОДПИСЬ СОЗДАНИЯ ИДЕЙ

На ком фокус: Отдельный сотрудник
Что предсказывает: От кого можно ждать перспективных идей

Фиолетовый цвет означает сотрудника с минимумом сетевых ограничений. Он общается с участниками нескольких сетей, помимо собственной, и, получая максимальный доступ к новой информации, строит на ней свои идеи. Сотрудник, обозначенный оранжевым цветом, общается только внутри своей сети и независимо от уровня креативности имеет меньше шансов породить оригинальную идею.

Влияние

Не факт, что отличную идею примут. И не факт, что подчиненные кинутся работать по-новому только потому, что так велело начальство. Чтобы внедрить нечто прогрессивное, требуется влияние — но вовсе не тех людей, о которых вы, возможно, подумали. Исследования показывают, что сильнее всего на сотрудников ­воздействуют (как положительно, так и отрицательно) вовсе не руководители. Самые влиятельные люди — неформальные лидеры. Значит ли это, что начальники должны просто найти их и поручить им донести новые инициативы до остальных сотрудников? Не все так просто.

Производитель медтехники, с которым работал Пол, опробовал подобный подход, когда переходил на новую политику внутреннего контроля. Команда по управлению изменениями рассказала о преимуществах новой политики тем, кого большинство сотрудников наделяло авторитетом, рассчитывая через них повлиять на коллектив. Прошло полгода, но новшества так и не прижились.

Почему? Объяснить кажущееся противоречие помогла реляционная аналитика. Далеко не всегда наибольшее воздействие на людей оказывает тот, кто пользуется у них авторитетом. Главный признак влиятельного человека — наличие мощных связей, пусть даже с ограниченным числом людей. У тех, в свою очередь, должны быть крепкие связи с другими сотрудниками. Так, слой за слоем, идеи проникают все дальше в коллектив.

Структурная подпись влияния называется «совокупная значимость». Чтобы ее определить, нужно измерить степень связанности людей, входящих в круг общения ­человека, и людей, входящих в круг общения представителей его кругов общения. (Примерно так же поисковая машина решает, в какой последовательности выдавать результаты поиска в интернете.)

Реляционная аналитика помогла выявить по пять сотрудников с наивысшим показателем совокупной значимости в девяти подразделениях компании. Когда их спросили, что они думают о новой политике, примерно три четверти высказались одобрительно. Каждому предоставили дополнительные сведения о нововведениях: тех, кто выступал «за», эти данные должны были окончательно убедить, тех, кто был против, — склонить на сторону перемен.

Через полгода оказалось, что в этих девяти подразделениях более 75% сотрудников приняли новую политику внутреннего контроля. В остальных семи подразделениях (где реляционная аналитика не применялась) эта доля составила всего 15%.

ПОДПИСЬ ВЛИЯНИЯ

На ком фокус: Отдельный сотрудник
Что предсказывает: Кто способен изменить поведение других сотрудников

Сотрудник, выделенный фиолетовым, более влиятельный, чем отмеченный оранжевым, поскольку у его круга общения больше связей. Таким образом, он отличается более высокой совокупной значимостью. «Оранжевый» сотрудник наверняка распространяет информацию быстрее — зато идеи «фиолетового» проникают в коллектив глубже, поскольку его круг общения более влиятелен.

Эффективность

Кажется, что сколотить эффективно работающую команду несложно: надо собрать лучших специалистов.

Проанализировав свойства сотрудников, можно подобрать людей с нужными навыками, но где гарантия, что они выполнят работу в срок? Ее дает реляционная аналитика — она оценивает совместимость членов коллектива и их умение находить информацию и опираться на опыт людей со стороны.

Посмотрим на результаты исследования, проведенного Рэем Рейгансом, Эзрой Цукерманом и Биллом Макэвили: они проанализировали деятельность более 1500 проектных групп в американской научно-исследовательской фирме. Ученые предположили, что на работе команды положительно сказывается доступ к широкому спектру данных и ресурсов. Затем они оценили, что сильнее влияет на итоги коллективного труда: демографическое разнообразие или социальные связи членов группы. Что касается разнообразия, тут, как выяснилось, можно говорить только о стаже и должности (прочие элементы — раса, пол и образование — оказались характеристиками должности). Впрочем, исследование показало, что ни то, ни другое почти не влияет на производительность труда.

С реляционными данными все было намного лучше: исследователи нашли две переменные, ­коррелирующие с высокой эффективностью работы. Первая — ­внутренняя плотность, масштаб взаимодействия и связанности членов группы. Высокая внутренняя плотность важна для построения доверия, готовности рисковать и достигать консенсуса по существенным вопросам. Вторая переменная — внешний диапазон контактов членов коллектива. У команды широкий внешний диапазон, если каждый ее участник готов обращаться к экспертам, не входящим в его группу и не связанным с другими ее членами. Такой коллектив легче находит важную информацию и получает ресурсы для своевременного выполнения работы. Соответственно, структурная подпись эффективных команд — «внутренняя плотность» плюс «внешний диапазон».

В упомянутой исследовательской фирме группы, обладавшие этой подписью, реализовали проекты намного быстрее других. Ученые подсчитали: если бы компании удалось повысить внутреннюю плотность и расширить внешний диапазон 30% всех проектных коллективов на одно стандартное отклонение относительно средних значений, это сэкономило бы ей более 2200 человеко-­часов за 17 дней (или позволило бы выполнить дополнительно почти 200 проектов).

ПОДПИСЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ

На ком фокус: Команда
Что предсказывает: Какие команды завершат проекты вовремя

Участники, выделенные фиолетовым, тесно связаны друг с другом (демонстрируют высокую внутреннюю плотность). Это означает, что они хорошо сработаются. А поскольку их внешние связи не пересекаются, команда обладает широким внешним диапазоном и, следовательно, доступом к значительному спектру полезных ресурсов.

Инновации

Команды с подписью эффективности редко богаты новаторами: для создания остроумных решений нужны не сплоченность, а дискуссии и борьба идей.

Как еще стимулировать инновации? Казалось бы, собрав лучших сотрудников, можно добиться наилучших результатов, — однако исследования демонстрируют, что эффект может быть обратным. И хотя здравый смысл подсказывает, что чем больше точек зрения представлено в коллективе, тем он креативнее, ученые доказали: демографическое разнообразие не гарантирует притока инноваций. Судя по нашему опыту, команда, состоящая из авторов лучших идей, все равно добивается средних показателей.

Обратившись к реляционной аналитике, мы видим: на инновации влияют те же переменные, что и на эффективность — внутренняя плотность и внешний диапазон. Но формула тут несколько иная: подпись инноваций предполагает широкий внешний диапазон и низкую внутреннюю плотность.

Иными словами, новаторам нужно максимальное многообразие идей и сведений, а получить его они могут лишь при наличии широких, не пересекающихся (и желательно влиятельных) сетей контактов. А вот сплоченность командам только вредит.

Почему? Чем теснее общение в команде, тем больше шансов, что все начнут думать одинаково и перестанут спорить. Это полезно для эффективности — но не для инноваций. Самые изобретательные коллективы часто раздираемы разногласиями и прениями — и даже конфликтами. Но это благотворное напряжение, которое ведет к прорывам.

Широкий внешний диапазон нужен не только для сбора идей, но и для привлечения поддержки и сторонников. Новаторам приходится порождать, развивать и продвигать идеи, а также искать для них финансирование. Так что во многом успех этих специалистов зависит от надежных внешних контактов.

Пол Леонарди несколько лет работал с американским автоконцерном, стремившимся оптимизировать процесс разработки продукции. В каждом из глобальных исследовательских центров компании над решением этой проблемы трудилась группа экспертов. Руководитель программы утверждал: «Мы тщательно формируем команды. Включаем в них только изобретательных сотрудников с нужным опытом, разного возраста и с разным бэкграундом». Иными словами, коллективы создавались на основе свойств.

Менеджерам нового центра в Индии не удалось обес­печить демографическое разнообразие команды: все инженеры были примерно одного возраста, с одинаковой историей и схожим положением в компании. Тогда решили собрать людей, выполнявших проекты для разных офисов концерна и работавших в разных отделах центра — по сути, это были сотрудники с максимально широким внешним диапазоном.

По счастью, группа продемонстрировала еще и низкую внутреннюю плотность: люди не боялись спорить, а любые противоречия разрешали с помощью экспериментов. Придумав новую процедуру, они прибегали к внешним связям, чтобы убедить окружающих в пре­имуществе своих идей.

Три года спустя оказалось, что команда индийского центра модернизирует процесс существеннее, чем любая другая. Пять лет спустя подсчитали, что ее вклад в работу компании почти вдвое превышает совокупный вклад остальных коллективов. Глядя на это, концерн ­начал переформировывать инновационные группы в других центрах — заменив аналитику свойств на реляционную.

ПОДПИСЬ ИННОВАЦИЙ

На ком фокус: Команда
Что предсказывает: Какие команды предложат эффективные инновации

Члены команды, выделенные фиолетовым цветом, не слишком тесно связаны: внутренняя плотность их коллектива невелика. Можно предположить, что у них разные точки зрения на проблему — и более продуктивные дискуссии. У этих сотрудников также значительный внешний диапазон (широкий и разнообразный круг общения), позволяющий им завоевывать сторонников своих инноваций.

Обособленность

Никто не любит, когда коллектив разбивается на маленькие группы. Однако это нормальный и неизбежный процесс. Набираясь опыта в узких областях, подразделения, департаменты и отделы постепенно отдаляются друг от друга. У них разный язык, разные цели, разные подходы.

Чтобы определить степень разрозненности коллектива, нужно измерить уровень обособленности. Обособленность — это отношение взаимодействия внутри группы к взаимодействию вне группы. Если этот коэффициент превышает 5:1, обособленность начинает угрожать работоспособности команды.

Одной из самых разрозненных организаций, которые нам встречались, оказалась маленькая некоммерческая компания по защите прав потребителей: она обратилась к нам, пытаясь понять, отчего падает посещаемость ее сайта. Сотрудники чикагского офиса — всего 60 человек — работали в четырех отделах: операционном, развития бизнеса, маркетинга и пиара, финансов. Как бывает в таких случаях, каждый отдел видел ситуацию по-своему и тянул одеяло на себя.

Анализ показал, что во всех отделах отношение внутреннего взаимодействия к внешнему превышало 5:1. Хуже всего ситуация складывалась в операционном отделе — 13:1! При этом, безусловно, именно там сотрудники больше других знали о проблемах потребителей. У них скопилась масса данных о том, когда и как люди ругали или хвалили те или иные компании.

Другие отделы даже не догадывались о том, что организация хранит эти сведения, — а работники операционного отдела не подозревали, что накопленная ими информация может кому-то пригодиться.

Чтобы исправить ситуацию, НКО предложила ряду сотрудников из разных отделов наладить тесный контакт. Раз в неделю в компании стали проводить совещания, чтобы менеджеры могли обсудить рабочие вопросы. Каждое совещание было посвящено какой-то теме, и на него приходили разбирающиеся в ней рядовые сотрудники.

Словом, организация постаралась расширить диапазон внешнего общения персонала. В результате операционный отдел осознал, что маркетингу пригодятся его находки — например, выявленная им взаимосвязь между количеством жалоб в конкретной отрасли и временем года или погодой. Поняв, как важна их работа, сотрудники отдела начали анализировать данные по-новому.

ПОДПИСЬ ОБОСОБЛЕННОСТИ

На ком фокус: Организация
Что предсказывает: Раздробленность коллектива

Каждый цвет означает отдел. Сотрудники отдела тесно связаны между собой — но в каждом из них лишь один-два человека общаются с коллегами из других отделов. Уровень обособленности (отношение внутренних связей к внешним) в этой организации очень высок.

Уязвимость

В компании должны быть люди, способствующие передаче информации и наработок из одной части организации в другую, — однако полагаться только на них рискованно.

Рассмотрим случай Арвинда — менеджера отдела упаковки в одной из крупнейших компаний по производству потребительских товаров. Он был связующим звеном между несколькими подразделениями, регулярно общался с партнерами и поставщиками со всего света. При этом с точки зрения корпоративной иерархии Арвинд не представлял собой ничего особенного — менеджер среднего звена, хорошо выполняющий свою работу. Компании часто теряют подобных сотрудников, не зная, насколько они важны, — ведь ничто не выдает в них серых кардиналов.

Если бы отдел лишился Арвинда, то стал бы менее устойчивым. Сети можно считать устойчивыми, если они остаются крепкими даже после потери связующих элементов (сотрудников). В данном случае, если бы Арвинд уволился, некоторые подразделения сразу утратили бы все наработанные связи с другими подразделениями и с поставщиками.

Не то чтобы Арвинд был незаменим. Просто ему не пытались найти замену. Компания не понимала, что все связи держатся только на нем. Это делало ее уязвимой: если Арвинд болел или уходил в отпуск, работа замедлялась; если Арвинд ссорился с поставщиком и не хотел с ним сотрудничать, работа замедлялась; если Арвинд был перегружен и не успевал поддерживать все необходимые связи, работа тоже замедлялась.

Вскрыв эту проблему, Ношир Контрактор отправился в компанию, чтобы предупредить руководство. Войдя в переговорку, он остолбенел: столы ломились от тортов и конфет. Топ-менеджер радостно сообщил ему, что это праздник в честь Арвинда: тот уходит на пенсию. Ношир потерял дар речи. Конечно, праздник ­отменять не стали — но осознав, как важен Арвинд, фирма предложила ему выгодные условия и удержала его еще на несколько лет. За это время при помощи реляционной аналитики ей удалось подобрать сразу несколько человек, способных заменить Арвинда.

ПОДПИСЬ УЯЗВИМОСТИ

На ком фокус: Организация
Что предсказывает: Каких сотрудников нельзя терять

Зеленый кружок — это важнейший внешний поставщик для отделов, выделенных синим, фиолетовым и оранжевым. Напрямую с ним общаются только шесть сотрудников компании — но от этого общения зависят в общей сложности 30 человек, что создает риски для организации. Например, если единственный сотрудник «синего» отдела, тесно взаимодействующий с «зеленым» поставщиком, уволится, разрушится деловая связь. Возможно, этот сотрудник не занимает высокой должности — но именно на нем держится обмен важными для компании данными.

Используйте корпоративный ­цифровой выхлоп

Как только вы разберетесь в структурных подписях, лежащих в основе реляционной аналитики, вы сможете получать необходимую информацию и принимать меры — как правило, несложные. Например — устраивать встречи представителей разных отделов, наделять полномочиями неформальных лидеров, удерживать в штате «арвиндов».

Почему же реляционная аналитика не получила широкого распространения? На это есть две причины. Во-первых, многие компании, анализируя сети контактов, рисуют красивые картинки и схемы связей — не более того. Они не пытаются выявить закономерности, позволяющие предсказать результаты работы сотрудников.

Во-вторых, организации редко обладают ПО, необходимым для получения реляционных данных. Зато они располагают важнейшим скрытым ресурсом — цифровым выхлопом (это протоколы, электронные следы и свидетельства повседневной цифровой деятельности).

Каждый раз, когда сотрудники переписываются в почтовой программе Outlook, общаются в корпоративном мессенджере Slack, лайкают посты в Facebook Workplace, группируются в команды на платформе Microsoft Teams или распределяют проекты в системе Trello, все действия записываются. Впоследствии с помощью этой информации можно определять индивидуальные, групповые и организационные сети общения и выявлять в них описанные структурные подписи.

Последние несколько лет мы разрабатываем систему, которая бы в режиме реального времени извлекала цифровой выхлоп на разнообразных платформах и применяла к полученным данным реляционную аналитику. Это помогло бы менеджерам правильно распределять задания, собирать эффективные команды для инновационной работы, находить в организации разобщенные отделы, подверженные текучести кадров. Вот несколько выводов, к которым мы пришли в процессе.

А КАК ЖЕ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ?

Реляционная аналитика затрагивает вопросы конфиденциальности данных сотрудников. Если человек сознательно предоставляет информацию о себе (заполняя анкеты при приеме на работу, участвуя в опросах и пр.), он понимает, что работодатель может хранить и использовать эти сведения. Однако сбор и анализ реляционных данных — например, о том, с кем люди общаются в мессенджерах или кого ставят в копию при отправке почты, — происходит без ведома сотрудника.
 
При этом компании обязаны быть ­прозрачными. Если они планируют собирать данные о цифровом выхлопе, чтобы анализировать корпоративные соцсети, то должны предложить сотрудникам подписать соответствующий договор.
 
Есть еще меры, которые руководство компании может принять для предотвращения проблем.
 
Во-первых, мы реко­мен­дуем предоставлять подчиненным собираемые о них реляционные ­данные не реже раза в год. К данным можно добавлять схему, отображающую сеть общения сотрудника. В отчете может быть указан уровень сетевых ограничений (насколько социальная сеть замкнута на себе) и его соотношение со средним показателем отдела. Эту информацию сотрудник затем сможет обсудить с руководителем или наставником.
Во-вторых, четко обозначьте, насколько глубоко вы копаете. Анализ общих закономерностей — самый простой уровень, в наименьшей степени затрагивающий вопросы конфиденциальности. Он, например, покажет, что маркетинговый отдел отгородился от других, не выявляя сотрудников, способствующих обособ­ленности. Или определит, какой процент рабочих групп обладает подписью инноваций, — но без указания на сами группы.
 
На следующем уровне можно выявить сети контактов конкретных сотрудников. Здесь уже удается делать обоснованные прогнозы: кто мог бы стать неформальным лидером, чей уход подвергнет компанию риску. Этот уровень анализа намного полезнее для организации — однако он уже изучает сотрудников по отдельности.
 
На самом высоком уровне реляционная аналитика стыкуется с машинным обучением: компания собирает данные о том, с кем и на какие темы общается сотрудник. Содержимое электронной почты и посты в соцсетях позволяют понять, кто в чем разбирается и что умеет. Эта информация дает руководству самые точные подсказки — в том числе о том, кто способен предложить отличные идеи в той или иной сфере. Но этот уровень по понятным причинам связан с наибольшей угрозой конфиденциальности — управление такими рисками должно быть тщательно проработано на высшем уровне компании.

Пассивный сбор данных меньше нагружает сотрудников. Чтобы собрать реляционные данные, ­компании просят людей сообщить, с кем они общаются. Однако опросы отнимают время, а результаты могут быть неточными: многие отвечают наобум. Кроме того, чтобы приносить пользу, реляционные данные должны поступать от каждого, а не только от тех, кто прошел опрос. Топ-менеджер финансовой корпорации признался нам: «Если каждый из 15 тыс. сотрудников полчаса будет заполнять анкету, мы потеряем миллион долларов. А что, если через месяц они начнут общаться с другими людьми? Придется опрашивать всех заново и терять еще миллион?».

С другой стороны, автоматизированный сбор реляционных данных создает свои проблемы. Хотя в большинстве трудовых договоров сказано, что организация имеет право следить за деятельностью сотрудника в корпоративных системах и фиксировать ее, некоторые считают, что пассивный сбор реляционных данных нарушает конфиденциальность. На это нельзя закрывать глаза. В кадровой политике компании должны быть положения о сборе и анализе цифрового выхлопа, чтобы люди все понимали и не волновались (см. врезку «А как же конфиденциальность?»).

Информация о поведении лучше отражает реальность. Как мы отметили, цифровой выхлоп объективнее, чем данные опросов. Например, в анкетах сотрудники часто лукавят: указывают, что общаются с тем, с кем, как им кажется, они должны взаимодействовать по долгу службы. А поскольку каждый человек использует несколько каналов коммуникации, компании могут составить карту контактов всего персонала и провести более точный анализ.

Необходимо понимать: не все контакты одинаково показательны. Одно дело лайкнуть чей-то пост, другое — два года работать с кем-то в команде. То, что вы ставите человека в копию, отправляя письмо, еще не означает, что вы с ним тесно связаны. Важно, как сочетаются эти виды общения и какой «вес» они имеют. Здесь могут пригодиться алгоритмы машинного обучения и моделирование. Пользоваться ими несложно — нужны лишь некоторые технические навыки и познания в области структурных подписей (надо понимать взаимосвязь конкретных подписей и результатов работы сотрудников).

Данные нужно постоянно обновлять. Человеческие отношения динамичны. Люди и проекты приходят и уходят. Реляционные данные нельзя считать неизменными. Именно поэтому в реляционной аналитике важно использовать цифровой выхлоп. Кроме того, если регулярно собирать реляционные данные, специалисты смогут выбирать, что анализировать, а что нет. Скажем, если сотрудник уходил в декрет, этот период можно исключить из расчетов — или, наоборот, включить в расчеты более широкий спектр данных. Если организация сменила собственника какое-то время назад, аналитик сопоставит реляционные данные, полученные до и после сделки, чтобы понять, изменились ли слабые места компании.

Аналитика должна идти рука об руку с принятием решений. Большинство организаций считают, что специалисты по обработке данных должны выдавать идеи о том, как управлять персоналом и производительностью труда. Это замедляет работу: у таких специалистов просто не хватит времени, чтобы ответить на все запросы менеджеров. К тому же они не знают сотрудников лично и не могут представить себе полную картину.

Главное — наглядность. Менеджерам, работающим с результатами аналитики, нужна система, которая будет выявлять структурные подписи и указывать на них. Вот что сказал один из руководителей фирмы по производству полупроводников: «Я хочу, чтобы у моих менеджеров были все данные, необходимые для распределения работы между сотрудниками. Я заинтересован в том, чтобы они получали всю информацию перед принятием решения, а не после».

Кадровая аналитика — новый способ принятия обоснованных решений по оптимизации работы компании. Но пока большинство организаций изучает только свойства отдельных сотрудников, не обращая внимания на их связи с коллегами. Это ограничивает возможности анализа. Но если фирмы внедрят у себя реляционную аналитику, они смогут более точно предсказывать результаты труда как конкретных людей, так и коллективов и даже всей организации. Они также смогут использовать алгоритмы для просчета оптимальной ротации сотрудников ради укрепления корпоративных социальных сетей или для решения управленческих задач. Самые передовые компании, опираясь на реляционную аналитику, расширят спектр критериев для принятия решений — и станут более здоровыми, счастливыми и эффективными.

Об авторах

Пол Леонарди (Paul Leonardi) — профессор управления технологиями, Калифорнийский университет в Санта-Барбаре. Консультирует компании по вопросам использования новых технологий и данных социальных сетей для повышения эффективности работы и удовлетворенности сотрудников.

Ношир Контрактор (Noshir Contractor) — преподаватель бихевиористики, Северо-Западный университет.

* деятельность на территории РФ запрещена