TalentCode
949 subscribers
221 photos
1 video
13 files
176 links
TalentCode - консалтинговая компания с экспертизой в области HR-аналитики

🔹Научим работать с HR-аналитикой
🔹Внедрим систему HR-аналитики
🔹Бесплатные открытые уроки для HR
🔹Сравним вашу HR-эффективность с рынком

https://talentcode.ru/?utm_source=tel
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥63
Обновлённая программа корпоративного обучения: «Основы HR-аналитики»

Чему научится ваша команда? 

Проверять выгрузки на корректность и «чистоту»

Подбирать метрики под задачу

Формулировать запросы на данные для других подразделений

Анализировать метрики и делать выводы

Проектировать отчёты под нужды пользователей

Оформлять аналитический вывод в отчуждаемом формате

Интерпретировать данные с учётом контекста

Работать с визуализацией: от выбора графика до подачи смысла

Чтобы ознакомиться с подробной программой и запросить обучение, переходите по ссылке ниже ⬇️

Изучить программу и запросить обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥32
Как понять, что AI в обучении работает и дает необходимый эффект? 

Без цифр и метрик – никак:) 

Недавно мы провели онлайн-митап: «Как AI трансформирует обучение крупных компаний»

И первое, что сделали – попросили спикеров заполнить паспорт проекта: что разрабатывали, как внедряли, с какими сложностями столкнулись и какой был результат в цифрах. 

В карточках выше 👆прикрепили часть слайдов из выступления Льва Мудрова – продакт-менеджера Т-банка.  Он рассказал, как создавался копайлот преподавателя. Поделился процессом, цифрами, а также честно подсветил как положительные, так и отрицательные моменты проекта. 

Это лишь малая часть того, что рассказывал Лев. А были ещё и другие спикеры: из Сбера, Синергии, Ростелекома, Норникеля, Северстали, ЦИАНа. Все выступления мы записали и упаковали в сборник кейсов и решений, который вы можете получить и перенять опыт профи. 


Кейсы очень разноплановые, поэтому сборник будем полезен всем: 

✔️кто-только изучает тему AI в обучении, не знает, с чего начать и имеет небольшой бюджет. 
✔️ тем, кто уже давно в «теме», но хочет узнать больше и сравнить свои компанию с другими игроками рынка. 
✔️ а также тем, кому интересны технические моменты внедрения (в сборники есть демо-тестирования, технические карты, которые можно показать IT-специалистам) 

Чтобы подробно изучить каждый кейс: с презентацией, раздаточными материалами и видео от экспертов, переходите по ссылке ниже ⬇️

Получить доступ к сборнику
🔥62👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаем делиться с вами материалами из нашего сборника кейсов и решений по AI в обучении.

В видео выше ☝️ фрагмент выступления Андрея Комиссарова, директора по искусственному интеллекту корпорации «Синергия».

Он рассказал, как их команда сначала ускорила создание обучающего контента в 8, а затем — в 15 раз с помощью AI.

Поделился примерами, техническими приёмами и лайфхаками, как реально выстроить фабрику AI-контента и зачем нужны цифровые двойники.

Полное выступление Андрея, а также доклады других спикеров из Сбера, Норникеля, Ростелекома, Циана, T-Банка, Северстали вы можете посмотреть в сборнике кейсов и решений.

Подробная информация о наполнении сборника по ссылке ниже 👇🏻

Получить доступ к сборнику
🔥43
Подборка полезных бесплатных материалов ⬇️

Рады видеть новых подписчиков— коллег, которым интересна HR-аналитика и работа с данными.

Здесь мы делимся полезными материалами, которые можно использовать в работе HR.

Вот с чего стоит начать:

📊 Шаблон HR-дашборда
Если отчёты «горят», а BI под рукой нет — скачайте шаблон Excel-дашборда по текучести и укомплектованности.
Сделан на Power Query и Power Pivot, обновляется за минуту, легко адаптируется под ваши данные.
👉 Получить шаблон дашборда

📚 Глоссарий по HR-аналитике
Чтобы говорить об аналитике на одном языке:
простые определения и перевод аналитики на HR-реальность.
Подходит для индивидуальной работы и как справочник для всей команды.
👉 Скачать глоссарий

📈 5 метрик из исследования Human Capital Index
Сравните свои показатели с рынком:
1️⃣ Текучесть
2️⃣ Увольнения по инициативе
3️⃣ Срок закрытия вакансий
4️⃣ Коэффициент численности HR
5️⃣ eNPS
Материалы вышлем по итогам исследования  всем, кто заполнит короткую форму
👉 Заполнить форму

📝 Полезные статьи на сайте
Наши эксперты регулярно делятся опытом и выпускают статьи. 
Например, недавно вышли статьи Людмилы Роговой – руководителя консалтинговой практики TalentCode «5 способов визуализировать текучесть»

А уже совсем скоро мы анонсируем бесплатные открытые уроки с нашими экспертами. Не пропустите!
Будем рады вопросам, комментариям и реакциям ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍41
Как в вашей команде обучаются HR-специалисты?

Чаще всего HR-специалистов обучают точечно. Кто-то сам выбирает курс и проходит его. Кого-то отправляют на обучение по запросу.

Каждый вроде что-то знает, но говорит на своём языке. Отчёты пересобираются, данные трактуются по-разному, а единый подход так и не складывается.

Лучшие практики чаще всего рождаются именно на корпоративных обучениях — когда вся команда одновременно проходит один и тот же путь: получает единый язык, инструменты и ориентиры.


Такой вывод мы сделали на основании личного опыта: мы успешно проводим обучение HR-команд с 2011 года и видим результаты

Один из самых востребованных курсов для команд — «Основы HR-аналитики»

По нему мы регулярно получаем положительные отзывы и заявки на обучение

Отзывы с прошлых программ вы можете посмотреть выше☝️

Что чаще всего отмечают участники?

1️⃣ Высокий уровень экспертов. Обучение ведут Сергей Юлдашев и Людмила Рогова.

Сергей – генеральный директор TalentCode, эксперт в управлении талантами, оценке, дашбордах и метриках. Более 10 лет реализует проекты для крупнейших российских компаний.

Людмила Рогова — руководитель консалтинговой практики, 10+ лет работы в HR в крупнейших банках. За плечами внедрение HR-аналитики от простых отчётов до предиктивных моделей.

2️⃣ Практику, максимально приближенную к реальным задачам

3️⃣ Понятные и применимые инструменты, которые легко интегрировать в работу.

Сейчас рады поделиться с вами новостью, что мы обновили и усовершенствовали программу.

Собрали обратную связь, добавили больше практики, шаблонов и кейсов — чтобы обучение было ещё полезнее и прикладнее.

Если в этом году вы планируете выровнять аналитический уровень своей команды — смотрите обновлённую программу курса по ссылке и присоединяйтесь к обучению по новой программе ⬇️

Смотреть программу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥52😍2
Познакомьтесь с нашими экспертами  и получите бесплатно актуальные знания

В августе мы решили провести два открытых онлайн-урока от наших экспертов. 
Темы подобрали максимально актуальные — те, что действительно волнуют HR-специалистов и руководителей:

1️⃣Как понять, что за цифрами в отчёте скрываются проблемы

2️⃣Какие HR-метрики считать нормальными в разных контекста

📅 13 августа в 10:00 (МСК)
Открытый урок: Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»

Ведущий: Сергей Юлдашев, генеральный директор TalentCode.

На уроке разберёмся, как нас могут вводить в заблуждение цифрами. Сергей покажет кейсы, где в отчётах всё выглядело «правильно», но реальность была совсем другой. Поговорим о манипуляциях, выборках, подаче данных — и о том, как не вестись на красиво оформленную «аналитику».

📅 19 августа в 10:00 (МСК)
Какие значения метрик считать нормальными?

Ведущая: Людмила Рогова, руководитель консалтинговой практики TalentCode.

Людмила расскажет, как работать с метриками в контексте: где проходит граница между нормой и риском, почему «средняя температура по больнице» — не всегда показатель, и как интерпретировать данные, не теряя суть.

Можно выбрать тот урок, который сейчас актуальнее для вас и вашей компании.
Но мы рекомендуем регистрироваться на оба, чтобы получить более объёмное представление о том, как анализировать данные и не попадаться на манипуляции.

Не упустите эту возможность. Мы не проводим такие открытые уроки часто.

Зарегистрироваться и посмотреть подробные программы уроков можно по ссылке ниже ⬇️

Прийти на открытые уроки 
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤‍🔥32😱1
А вы уверены, что вами не манипулируют? 😏
Например, на планерках и совещаниях, когда дают «аналитику»;) Где вроде все хорошо и гладко, а на деле … 

— среднее значение "скрывает" падение по группам,
— в отчёте использованы только «удобные» данные,
— результаты не учитывают сезонность, контекст или разные условия,
— или просто красиво подана картинка, за которой пусто.


Так работает псевдоаналитика. Её можно встретить от подрядчиков, внутри команды, в отчётах коллег. Потому что мало кто хочет рассказывать, что где-то ситуация не очень, особенно по их вине. Проще красиво представить данные, будто ничего и не было. 

Но как распознать, что манипулируют данными и вами сразу? А не тогда, когда уже поздно? 
Расскажем и покажем на нашем бесплатном открытом уроке 

🗓️ 13 августа в 10:00 (МСК)
Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»

Вести открытый урок будет Сергей Юлдашев, генеральный директор TalentCode. В аналитике он уже больше 10 лет. До TalentCode работал в Экопси в направлении Talent management и Департаменте кадровой политике Сбербанка. 

Про манипуляции лучше не рассказывать, а сразу показывать. Поэтому на открытом уроке Сергей с участниками разберёт кейсы 

Кейс 1. Удовлетворённость сотрудников растёт (а вот и нет)
— Почему среднее значение может быть обманчивым
— Что скрывают данные по отдельным группам
— Как влияет формулировка вопросов и выборка

Кейс 2. Маркетинг и продажи снова молодцы / успех или искусство цифр
— Как показать лучшие результаты, скрыв провалы
— Использование процентов без исходных данных
— Игнорирование факторов вроде сезонности

Кейс 3. По всем цифрам провайдер А лучше остальных
— Почему важно смотреть на метод сравнения
— Несопоставимые условия и предвзятая интерпретация
— Как красиво подбираются удобные метрики

Тем, кто хочет разобраться в манипуляциях и не дать себя обмануть, регистрируйтесь и приходите
Участие – бесплатное! 

Записаться на открытый урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥42
Одна метрика — разный смысл. 

Как понять, что «норма» — это действительно норма? В одной компании 20% текучести — катастрофа. В другой — штатная история. Где-то 60% вовлечённости вызывает тревогу, а где-то – считается отличным результатом.

Цифра одна и та же. А смысл разный. Всё зависит от контекста: отрасли, масштаба, стадии развития и задач периода.

Как в таких условиях вообще понять, какие значения метрик считать нормальными?

Чтобы разобраться, приглашаем на бесплатный открытый урок TalentCode
🗓 19 августа в 10:00 (МСК) Тема: Какие значения метрик считать нормальными?

Ведущая — Людмила Рогова, руководитель консалтинговой практики TalentCode с 10 летним опытом работы в HR в крупнейших банках

Что обсудим:

✔️Два подхода к определению нормы: внутренние ориентиры и внешние бенчмарки.

✔️ Почему диапазон лучше одной цифры: он сглаживает шум и помогает видеть суть.

✔️Как адаптировать интерпретацию под контекст: стадия компании, функция, масштаб

Урок пройдёт онлайн. Участие — бесплатное. Записаться можно по ссылке ниже 👇

Записаться на открытый урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥42🙏2❤‍🔥1👍1
Как измерить, что работает в HR, и доказать это бизнесу

В управлении талантами одной интуиции мало. Чтобы обосновать решения, оптимизировать процессы и говорить с бизнесом на одном языке — нужны метрики.

Они помогают:
✔️ превратить «мягкие» темы в конкретные цифры,

✔️ оценить эффективность кадровых практик,

✔️ понять, что работает, а что  просто съедает бюджет,

✔️ вовремя скорректировать стратегию.

🗂 Мы собрали для вас все необходимые метрики по управлению талантами в одном файле.

Скачивайте бесплатно, пользуйтесь и применяйте в работе. 
Вот ссылка для скачивания
👇

Скачать метрики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥52❤‍🔥1
А сотрудники точно довольны работой в компании? 

Давайте разберемся на примере кейса. 
На совещании руководитель представляет график (смотрите изображение 1). 

«Средняя удовлетворённость выросла с 75% до 80%! Это отличный результат».

И вроде все здорово! Показатели хорошие, график красивый. Но точно ли всё так замечательно, как показывают? 

Нет, потому что мы видим «сырые данные». Некоторые аспекты были проигнорированы или специально искажены в отчёте: 

1️⃣Во-первых, среднее значение чаще всего может быть обманчивым из-за множества неучтенных моментов. 
2️⃣ Во-вторых, в представленном графике данные сгруппированы только по отделам, а изменений внутри групп не показано. 

А если сгруппировать ответивших по отделам, то вырисовывается совсем другая картина (смотрите изображение 2) 

✔️В некоторых отделах удовлетворённость сотрудников упала

✔️Рост общей цифры обеспечили в основном новички, которые недавно прошли адаптацию и ещё смотрят на компанию через «розовые очки».

✔️Если смотреть по группам, видно, что опытные сотрудники как раз стали более недовольны.

В итоге среднее значение «сгладило» проблему, и она осталась за кадром. А значит, руководство не узнает о рисках, пока ситуация не ударит по результатам.

Это — один из трёх кейсов, которые мы разберём на бесплатном открытом уроке с Сергеем Юлдашевым: «Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»

Он состоится уже завтра, в 10:00 по мск. Участие – бесплатное.

Регистрация пока открыта, присоединяйтесь, чтобы узнать ещё больше манипуляций и научиться их распознавать ⬇️

Зарегистрироваться на урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥42
Как HR делают «виноватыми» без причины

В HR-отчётности ложная причинность — частый гость. Это когда связывают два события, между которыми нет прямой связи, но звучит убедительно.

Например: 📈 Текучесть выросла на 15% — HR плохо работает.
А в это же время компания:
закрыла 2 филиала,
сократила непрофильные направления,
перевела часть сотрудников в другие департаменты.

Да, текучесть выросла. Но причина в стратегических решениях бизнеса, а не в HR.

Чтобы видеть такие подмены и защищать свои интересы, 3 сентября мы запускаем онлайн-курс «Манипуляция данными: цифры, которые лгут».

Что ждет участников курса: 
✔️15 недель обучения 
✔️Более 40 видеоуроков и разбор 10+ реальных кейсов.
✔️Toolbox с инструментами для проверки данных и поиска манипуляций.
✔️Домашние задания и обратная связь от эксперта.

Вы научитесь:
✔️Разумно выбирать источники данных и оценивать их качество.
✔️Распознавать типы манипуляций и противостоять им.
✔️Анализировать и сопоставлять данные с первоисточником.
✔️Фильтровать информацию для принятия решений.

Просмотреть подробную программу курса и забронировать место можно по ссылке ниже ⬇️

Узнать подробнее о курсе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥2👍2🔥2
Статья, которая поможет разобраться, когда бить тревогу по поводу текучести

Когда бить тревогу по текучести? Кажется, ответ очевиден: когда текучесть высокая. Но как понять, что она действительно высокая?

Сравнить с другими отделами? Посмотреть динамику? Или свериться с цифрами по рынку?


Эти подходы кажутся логичными. Но если использовать их как рейтинг — можно сделать неправильные выводы.

✔️Один отдел окажется «хуже всех» просто потому, что он маленький.
✔️Другой покажет «здоровую стабильность», хотя на деле люди остаются только потому, что у них нет возможностей для роста и перехода.

Чтобы такие сравнения действительно помогали принимать управленческие решения, а не искажали картину, важно использовать внутренний бенчмаркинг — с расширенными метриками и контекстом.

О том, как этот подход работает на практике, рассказала Людмила Рогова в новой статье.

В ней — разбор кейса по текучести:
✔️с графиками, цифрами и дополнительными метриками,
✔️с выводами, которые можно использовать в управлении

Переходите по ссылке, чтобы посмотреть, как один и тот же показатель может значить совершенно разное — в зависимости от того, что за ним стоит ⬇️

Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1