Хороший HR-менеджер — это эксперт, который в сложных ситуациях с помощью аргументов, основанных на результатах аналитической работы, помогает заказчику избежать ошибок при принятии решения. Ольга Бруяко, старший рекрутер Сколковского института науки и технологий, рассказала, как в Сколтехе с помощью проведенных исследований решили вопрос текучки ассистентов команд.
Считается, что непосредственный руководитель лучше всех понимает профиль будущего сотрудника. Однако если профиль, на который ориентируется нанимающий менеджер, не подкреплен цифрами и фактами, критерии поиска могут оказаться частично или даже полностью ошибочными. Так, в 2018 году мы столкнулись с проблемой при подборе ассистентов команд. Эти сотрудники выполняют в Сколтехе разнообразные административные задачи: travel-поддержка, ведение рабочих календарей, документооборот, участие в подготовке образовательных мероприятий и многое другое.
Заказчиками поисков выступали руководители научных центров/команд. Это люди преимущественно из академической или образовательной среды. Их личный опыт оказал большое влияние на формирование основных критериев отбора. Мы должны были искать человека, работавшего в НИИ, вузах, образовательных проектах, или выпускника одного из топ-10 вузов России, при этом неважно: был ли у него опыт работы ассистентом.
Кандидаты с таким бэкграундом не могли долго выдерживать нагрузки, которые предполагала должность, и покидали Сколтех. К моменту начала исследования у нас были открыты пять вакансий ассистентов (24% от числа существующих). В основном, мы искали замены увольняющимся сотрудникам.
Устные обсуждения ситуации и попытки убедить руководство, что, возможно, стоит расширить критерии поиска, ни к чему не привели. Мы решили обратиться к цифрам и провести анализ опыта всех ассистентов, когда-либо работавших в Сколтехе. Нашей задачей было выявить успешный профиль сотрудника с набором наиболее важных для должности критериев. За основу исследования мы взяли технику профилирования. Она распространена при решении задач, связанных с оценкой соответствия сотрудников определенным параметрам, грейдированием и разработкой моделей компетенций.
Источники данных
Источниками данных для исследования могут быть практически все доступные ресурсы: отчеты, внутренние системы, база резюме, опросы, внешние ресурсы (такие сайты, как HeadHunter и SuperJob, социальные сети). Также можно использовать старые отчеты, презентации, результаты фокус-групп и другие источники данных, которые есть у вас в компании.
Помимо всех перечисленных выше источников мы использовали:
- ERP-система MS Axapta. Это система управления ресурсами предприятия. Она может охватывать все области менеджмента. В Сколтехе Axapta используется для поддержания основных бизнес-процессов бэк-офиса: финансы, бухгалтерия, закупки, администрирование персонала. Кроме того, это еще и база данных: в ней хранится информация о всех сотрудниках компании.
- Социальные сети: мы анализировали контент пользователей, его интересы.
- Онлайн-опрос ассистентов. Спрашивали респондентов о мотивирующих факторах, о необходимой информации на позиции ассистента, о карьерных ожиданиях, вовлеченности (см. файл «Опрос для ассистентов»).
- Интервью с уволившимися сотрудниками.
Для профилирования ассистентов команд мы учитывали: количество ассистентов за все время существования Сколтеха, данные о стаже, предыдущем опыте, образовании, зарплате, а также демографические характеристики.
Основные сложности
Основные сложности при сборе данных — их недостаток, неточность или распределенность по разным источникам. Формирование базы, анализ и приведение данных к единообразию требуют времени. В нашем случае процесс сбора метрик занял 70% времени всего анализа.
Выбор метрик
При выборе показателей мы ориентировались на данные, которые были нам доступны. Количество наблюдений (ассистентов за всю историю Сколтеха) — 43, количество критериев — 27. Здесь можно посмотреть, как выглядела аналитическая таблица.
Алгоритм исследования:
1. Проведение разведочного анализа данных (см Exploratory Data Analysis) при помощи описательной статистики для выявления общих трендов и закономерностей. Для наглядности были построены графики: гистограммы, боксплоты (по-другому их называют «ящики с усами»), круговые диаграммы.
На этом этапе мы выявили среднюю продолжительность работы ассистента в Сколтехе, посчитали такие показатели, как текучесть, коэффициент дожития одного года, коэффициент прохождения испытательного срока, департаменты с наибольшей текучестью.
2. Выявление зависимой переменной, являющейся критерием успешности сотрудника, и нескольких наиболее значимых зависимых переменных, влияющих на зависимую. Мы выбрали зависимой переменной продолжительность работы ассистента в Сколтехе. Чтобы сократить число переменных (выявить независимые переменные с наибольшим влиянием), необходимо провести дополнительный анализ. Мы сделали простой попарный корреляционный анализ. Для более объемного массива данных лучше использовать факторный или регрессионный анализ (как это делать, можно узнать на курсе «Основы статистики» на Stepik или прочитать в книге «Статистика и Котики» Владимира Савельева).
3. Проверка результатов на предмет ложной корреляции и направление причинно-следственной связи. Также важно анализировать показатели медианных значений, поскольку среднее арифметическое на небольшом ряде данных будет давать большие отклонения от реальной картины.
4. Выявление прямых (стоимость покупки систем, доступа к базе данных на HeadHunter и т.д.) и косвенных затрат (стоимость трудозатрат всех вовлеченных сотрудников) на подбор и найм ассистента. Для этого мы оцифровали бизнес-процессы (последовательно описали все этапы с учетом времени и необходимых ресурсов): найм, прием и увольнение сотрудников. Были проведены интервью со специалистами по администрированию персонала.
Исходя из этого сгенерировали таблицу трудозатрат и стоимость часа работы каждого вовлеченного сотрудника. Перемножив их и сложив с прямыми затратами, получили итоговую стоимость подбора ассистента (см. Excel файл Turnover cost calculator). Для расчетов мы модифицировали под наши бизнес-процессы калькулятор из курса L-a-b-a-.com «HR Бизнес-партнер».
После проведения первичного анализа данных мы получили ряд показателей, которые наиболее сильно влияют на продолжительность работы ассистента. Они и стали критериями в профиле сотрудника.
Инструменты анализа
Существует масса инструментов, которые можно использовать для статистического анализа данных. HR-аналитик может выбрать любой из них в зависимости от стоящей перед ним задачи.
- Excel — самый удобный и простой вариант. Удобен для обработки относительно небольшой массива данных (до 1 млн строк). Здесь нам понадобятся знание функций ВПР, ГПР, СУММЕСЛИ, сводные таблицы, возможно, Power Query.
- SPSS\STATA — программы для статистического анализа. Имеют меньше возможностей, чем Excel, и менее дружественный интерфейс.
- R Studio — более сложная программа со своим скриптовым языком. Предварительно необходимо изучить синтаксис и принцип работы. Удобен для обработки большого массива данных. Может быстро обрабатывать миллионы строк.
- Python — сложный инструмент для продвинутых аналитиков. Требуется обучение.
Составление профиля сотрудника
На предыдущем этапе мы отобрали 4-7 показателей, которые стали критериями в профиле сотрудника. Чтобы точнее подготовить описание, необходимо выделить два типа профилей: успешный и неуспешный, т.е. тех, кто дольше всего и меньше всего работает в Сколтехе. Для этого нужно:
- Составить сводную таблицу (если пользуемся Excel; в других инструментах есть свои аналоги) зависимой переменной и выбранных независимых.
- Проанализировать получившуюся картину. Обратить внимание на первые 5-10 строк и последние 5-10 строк. Посчитать наиболее часто встречающиеся значения по первым и последним 5-10 строкам (функция МОДА). Эти значения и будут отражать успешный и неуспешный профиль.
- Визуализировать полученные результаты для отчета. Лучше взять наиболее важные для вашего топ-менеджмента показатели и представить их в графиках.
Результат
Полученные результаты профилирования должности ассистента команды подтвердили нашу гипотезу. Оказалось, что большинство ассистентов, работающих более года, имеют следующий профиль:
- возраст > 25 лет;
- образование: лингвистическое или педагогическое;
- опыт работы на административной позиции;
- опыт работы в консалтинге или государственных организациях (министерствах, госкорпорациях);
- свободно владеют английским языком.
Оцифровка данных дала не только общее понимание ситуации с ассистентами, но и количественные доказательства того, что повод для беспокойства все же есть. Мы выявили следующие проблемы, требующие внимания.
- Высокий показатель текучести ассистентов команд. В два раза выше средней по рынку (за 2018 год) для позиций начального уровня.
- Стоимость подбора и найма ассистентов эквивалентна стоимости подбора и найма менеджера среднего звена.
- Непонимание потребностей ассистентов в обучении и профессиональном развитии.
- Недостаточные карьерные возможности для ассистентов. Повышение за всю историю Сколтеха (8 лет) получили всего 5 человек.
- Были выявлены департаменты, из которых чаще и быстрее всего уходят ассистенты.
- Определились причины, по которым ассистенты чаще всего уходят из организации.
Простая описательная статистика показала, что проблема текучести ассистентов имеет корни не только в некорректном профиле при поиске кандидатов, но и подходе к работе с этими специалистами внутри института (непонимание ожиданий и мотивации сотрудников).
Какие действия были приняты?
- На уровне внутреннего заказчика была пересмотрена стратегия подбора.
- Был получен бюджет на запуск пилотной программы адаптации ассистентов.
Результат:
- Организованы обучающие внутренние семинары по программам, процедурам и документам, с которыми работают ассистенты.
- Через пять месяцев после запуска программы адаптации и обучения среднемесячное количество вакансий ассистентов в подборе уменьшилось с пяти до двух. Причем, только одна из них предполагала поиск замены увольняющемуся сотруднику, во втором случае мы искали человека на новую вакансию.
- Сократилась стоимость подбора за счет пересмотра стратегии поиска и снижения текучести.
- Всего за полгода два ассистента получили повышение до уровня специалиста.
Коротко
HR-аналитика — инструмент, который позволяет объективно оценить процессы, происходящие внутри компании. Если вы работаете в организации, в которой никогда не велась HR-аналитика, описательная статистика и профилирование могут помочь вам убедить руководство в тех или иных необходимых изменениях. Начать можно с простых методов:
- описательная статистика;
- корреляционный анализ;
- факторный анализ.
Если в вашей компании уже ведется анализ HR-данных, и вы хотели бы получить более глубинные данные, в этом случае лучше использовать комплексный подход, включающий ряд различных техник:
- кластерный анализ;
- регрессионный анализ (линейная, нелинейная регрессии);
- предиктивное моделирование и т.д.
Если у вас остались какие-то вопросы, или вам хотелось бы подробнее обсудить наш опыт внедрения и использования HR-аналитики для профилирования сотрудников, мы будем рады ответить на вопросы.
Автор: Ольга Бруяко, Старший Специалист отдела Подбора и развития персонала, Сколковского института науки и технологий.
Подписывайтесь на Cotraco Group в ВК, ФБ и Ln