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
Чему научится ваша команда?
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🔥3❤2
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.
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
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
🔥6❤2👍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».
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
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
🔥4❤3
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 ❤️
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👍4❤1
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.
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
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
🔥5❤2😍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:
1️⃣ Как понять, что за цифрами в отчёте скрываются проблемы
2️⃣ Какие 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
В августе мы решили провести два открытых онлайн-урока от наших экспертов. Темы подобрали максимально актуальные — те, что действительно волнуют HR-специалистов и руководителей:
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».
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❤🔥3❤2😱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 …
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
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
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🔥4❤2
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
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.
Чтобы разобраться, приглашаем на бесплатный открытый урок TalentCode
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
🔥4❤2🙏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
В управлении талантами одной интуиции мало. Чтобы обосновать решения, оптимизировать процессы и говорить с бизнесом на одном языке — нужны метрики.
Они помогают:
Скачивайте бесплатно, пользуйтесь и применяйте в работе.
Вот ссылка для скачивания
Скачать метрики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2❤🔥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:
1️⃣ Во-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
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?
А если сгруппировать ответивших по отделам, то вырисовывается совсем другая картина (смотрите изображение 2)
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»
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🔥4❤2
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
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:
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:
Вы научитесь:
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?
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
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.
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:
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