TalentCode
959 subscribers
434 photos
7 videos
13 files
274 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
5 ошибок, из-за которых ваши отчёты не производят нужного эффекта


Здравствуйте, с вами снова Людмила Рогова.

Сегодня хочу разобрать 5 неочевидных ошибок, из-за которых отчёты, презентации и выступления с данными не производят того впечатления, на которое вы рассчитываете.

Часто эти ошибки кажутся мелочами. И каждая по отдельности — вроде бы не критична. Но в сумме именно они портят общее восприятие, снижают доверие к данным и «размывают» выводы.

Ошибка 1. Круговые диаграммы для большого количества категорий

Круговая диаграмма хорошо работает, когда категорий 2–3, максимум 4. Когда сегментов больше — сравнивать их становится сложно. В результате внимание уходит не на вывод, а на попытку понять, какой кусок больше и насколько. Для управленческих решений это критично: если сравнение не считывается быстро, решение откладывается.

Ошибка 2. Слишком похожие цвета

Часто похожие цвета выбирают специально, чтобы график выглядел аккуратно и был в одной визуальной гамме. И в целом это правильная логика. Но если цвета слишком близки друг к другу, данные начинают визуально сливаться. В этот момент мозгу приходится постоянно переключаться между графиком и легендой, чтобы понять, где какая категория. Такое переключение замедляет восприятие и снижает эффект от всей визуализации — даже если сами данные важные и корректные.

Ошибка 3. Отсутствие подписей

Часто подписи намеренно не добавляют. Логика понятна: график показывают в рамках конкретной встречи или обсуждения, и кажется, что и так ясно, о чём идёт речь. Но проблема в том, что понятно не всем. Кто-то мог подключиться позже. Кто-то уже не помнит контекст обсуждения. Кто-то смотрит презентацию или отчёт спустя время. Аудитории приходится вспоминать или догадываться, что именно здесь показано и почему это важно. Поэтому даже в очевидных ситуациях лучше, чтобы ключевая информация была перед глазами — это снижает количество вопросов. 

Ошибка 4. Несоответствие временных интервалов

Иногда временные интервалы на графике выглядят одинаково, но на самом деле имеют разную длительность. Например, на оси времени рядом стоят периоды в несколько недель и несколько месяцев — но визуально они показаны как равные отрезки. Из-за этого искажается восприятие динамики. Поэтому временные интервалы всегда должны быть показаны пропорционально своей реальной длительности и в единой логике отображения.

Ошибка 5. 3D-эффекты

3D-эффекты часто используют из лучших побуждений. Кажется, что так график выглядит более объёмно, современно и «эффектно». И визуально он действительно может выглядеть привлекательнее. Но в 3D-графиках искажаются пропорции: из-за перспективы, угла наклона и теней одни значения кажутся больше, другие — меньше, чем есть на самом деле. В результате внимание уходит на форму,  а сравнивать данные становится сложнее. Гораздо лучше сделать визуализацию проще и спокойнее, но такой, которую легко прочитать и корректно сравнить.

Это лишь часть ошибок, которые мы регулярно видим в отчётах и презентациях.


На интенсиве Data Storytelling + бизнес-коммуникации мы разбираем гораздо больше подобных ситуаций  и учимся не просто «исправлять графики», а выстраивать логику подачи данных, чтобы они действительно работали на решение.

Если вам важно, чтобы отчёты и презентации читались, понимались и влияли, приглашаю вас на интенсив

🕐 Стартуем уже 18 февраля

Регистрация – по ссылке ниже ⬇️

Занять место на интенсиве
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥1
Этим отчётам нужен новый герой!

В прошлый раз мы разобрали ошибки, из-за которых отчёты и презентации с данными не производят нужного эффекта.

Сегодня хотим показать один из способов, который помогает сделать отчёты более убедительными и
понятными для бизнеса.

Речь пойдёт не про новые графики и не про сложные приёмы.

А про героя.
Когда в данных появляется герой, отчёт перестаёт быть обезличенным набором данных. 


👩‍💻 Какого героя можно «найти» в данных?

👩‍💻 Как использовать его в отчётах и презентациях?

👩‍💻 И почему именно этот приём так сильно влияет на восприятие выводов?

Об этом Людмила Рогова подробно рассказала в статье: «Герой в данных: как превратить сухую статистику в реальные последствия».

В статье — примеры, графики и разбор того, как сделать так, чтобы данные не просто показывали ситуацию, а помогали принимать решения.

Переходите, читайте и делитесь своими мыслями в комментариях ⬇️

Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥1😁1
Пятничный интерактив: «Найди 3 графика»

Последние недели мы с вами погружались в Data Storytelling: разбирали ошибки, приёмы, героев в данных, обсуждали книги.

А сегодня предлагаем немного выдохнуть.

На интенсиве по Data Storytelling мы иногда используем… котиков 🐱
Да, прямо в презентациях.

Потому что:
👍 это снимает напряжение

👍 это делает слайды живыми

👍 и, если формат компании позволяет, помогает данным запомниться

Многие участники интенсива потом спрашивали: «Где вы берёте этих котов?»


Решили поделиться ими с вами. Ниже – ссылка на презентацию с теми самыми талант-котами)

Ссылка на котиков

Скачивайте, пользуйтесь. А если хотите проверить свою внимательность – найдите 3 графика среди котов.

И пишите в комментариях, где они спрятались 👇

А если вдруг ваша компания допускает немного юмора — берите идею на вооружение. Иногда один котик работает лучше, чем нагруженный отчёт 😀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😍2❤‍🔥1👍1
Единая система профессиональных компетенций в крупной нефтяной компании

Продолжаем делиться кейсами курса Talent Management. Другие кейсы вы можете посмотреть по хэштегу #кейсыТМ

Сегодня делимся с вами кейсом Ирины Сулеймановой. Ирина  – HR-консультант, эксперт в области управления талантами и организационного развития

Кейс был посвящён задаче, с которой сталкиваются практически все крупные компании: как выстроить единую систему профессиональных компетенций в сложной, диверсифицированной структуре.

В этом кейсе участники погрузились в ситуацию нефтяной компании образца 2019–2020 годов — периода, когда в организации отсутствовала единая методология разработки компетенций

Бизнес-контекст

Это интегрированная нефтяная компания с численностью персонала порядка 70–75 тысяч человек.

Бизнес охватывает: добычу и геологоразведку (включая арктические проекты),
переработку, розничный и оптовый сбыт, международные активы.

Категории персонала — от производственного блока и инженеров до маркетинга, логистики и корпоративных функций

Масштаб и разнообразие функций напрямую влияют на сложность HR-процессов. И особенно — на систему профессиональных компетенций.

В чём была проблема
К 2019 году в компании существовало множество разрозненных подходов к разработке компетенций:

каждая функция разрабатывала свои модели;
использовались разные инструменты оценки;
глубина проработки компетенций существенно различалась;
данные было невозможно сопоставлять между функциями;
отсутствовал единый центр методологического контроля.

89 функций разрабатывали компетенции самостоятельно. Около 30 функций каждые три года тратили порядка 5 млн рублей на внешние разработки

В результате процессы дублировались, бюджеты росли, сопоставимость данных отсутствовала,
автоматизация оценки была затруднена.

Задача для участников
Участникам было предложено выступить в роли HR-команды компании.

Их задача — создать единую методологию и систему управления профессиональными компетенциями, которая позволит:

унифицировать подходы во всех функциях;
снизить затраты на разработку и пересмотр моделей;
обеспечить сопоставимость и прозрачность данных;
подготовить систему к автоматизации оценки.

Результат — краткая управленческая презентация для руководства с двумя блоками: предлагаемая методология;план внедрения изменений
С какими данными работали участники
Участники анализировали реальные примеры разработанных моделей:
компетенции HR-функции;
технические компетенции блока «Разведка и добыча»;
компетенции маркетинга
Важно было увидеть:
различия в логике описания уровней, неодинаковую глубину проработки,разные шкалы оценки, отсутствие единой архитектуры.


Ключевые KPI проекта
Участники должны были учесть ожидаемые результаты проекта

Финансовые: снижение совокупных расходов на пересмотр моделей компетенций.

Операционные: создание единой базы компетенций и тестовых материалов.

Методологические: единые принципы описания и оценки во всей компании.

Особенности кейса
Этот кейс особенно ценен тем, что:

он показывает, как HR-методология напрямую связана с финансовой эффективностью;

демонстрирует риски децентрализации процессов в крупном бизнесе;

требует системного мышления и понимания масштабов корпоративной структуры;

поднимает тему подготовки процессов к автоматизации.

Что дальше
Кейс полностью разобран, участники представили свои управленческие решения и получили развёрнутый фидбэк.

Мы будем продолжать делиться кейсами курса Talent Management — из компаний разных отраслей и с разными управленческими вызовами.

Если тема управления талантами вам интересна — оставляйте заявку по форме ниже.
Оставить заявку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥31👍1
Если вы хотите эффективнее использовать HR-дашборды — мы идём к вам

Мы запускаем формат, которого раньше у нас не было — регулярные живые встречи по HR-дашбордам.

🕐 Первая встреча пройдёт 27 февраля в 10:00 по мск 

Почему решили это сделать?

Всё больше HR-команд стремятся выстроить работающую систему отчётов и дашбордов.
Кто-то уже сделал первые шаги. Кто-то только начинает. Кто-то ищет, как сделать систему ещё эффективнее.

Но вне зависимости от этапа зрелости системы ключевой вопрос остаётся прежним: как использовать данные для принятия решений?

Мы запускаем регулярный анализ дашбордов, чтобы помогать выстраивать логику:метрика → вывод → управленческое действие.

Первая встреча посвящена дашбордам по текучести персонала.

🕐 27 февраля, 10:00 (МСК)
Вести встречу буду я, Людмила Рогова.

Дальше планируем встречаться регулярно — каждую последнюю пятницу месяца, с новой темой.

Если хотите посмотреть на свои данные по-другому — регистрируйтесь и приходите, это бесплатно!

Ссылка на регистрацию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥3👍1
Когда увольняется коллега, с которым вы работали бок о бок, это всегда задевает. Не только с точки зрения показателей и компании, но и с человеческой тоже. 

И как аналитик я всегда пыталась разобраться с удержанием через данные. Я всегда думала, что цифры дадут нам контроль над тем, что, по ощущениям контролю не поддаётся 

Казалось, если правильно посчитать, корректно собрать метрики, выстроить логику дашборда и показать её руководителю — можно влиять на ситуацию. Можно не просто фиксировать текучесть, а управлять ей.

Поэтому я строила дашборды по текучести. Пересобирала их. Меняла подход.

Со временем стало понятно: граница между «данные показывают» и «данные помогают управлять» проходит не в инструменте и не в типе диаграммы.


Она проходит в вопросе, который вы задаёте данным, и в том, какое управленческое действие за этим следует.

🕐 Уже в эту пятницу, 27 февраля в 10:00 (МСК) я проведу живой разбор дашбордов по текучести.

Покажу разные варианты: под разные задачи и вопросы. Это мой опыт, мои попытки решить проблему с текучкой— от первых «не работает» до вариантов, которые реально влияют на ситуацию.

Всего за 40 минут мы с вами разберёмся, что можно делать иначе, чтобы ваши отчёты были более эффективными 

Если вам важно, чтобы HR-дашборды помогали принимать решения — буду рада видеть вас на встрече.
Ссылка на регистрацию ниже ⬇️

Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍1
Коллеги, спасибо всем, кто был сегодня на нашей первой встрече по дашбодам!

Спасибо за интерес, активность и ваши вопросы.

Видим, что тема дашбордов актуальна, поэтому и дальше будем проводить такие встречи. 

🕐 Следующая – 27 марта, тему и ссылку на регистрацию дадим чуть позже.

А пока пишите в комментариях, какие бы ещё дашборды вы хотели разобрать ⬇️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Делимся записью встречи по дашбордам

Коллеги, многие из вас писали и просили запись встречи по дашбордам — делимся ею.

Если вы не смогли подключиться 27 февраля, можно спокойно посмотреть разбор в удобное время ⬇️

Ссылка на запись

И заранее планируйте следующую встречу:
🕐 27 марта пройдёт новый разбор HR-дашбордов.

Лучше приходить вживую — в формате онлайн-встречи можно задать вопросы лично Людмиле Роговой 😀

Будем рады видеть вас на следующем разборе!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дашборды в HR: с чего начать и что выбрать

Во время встречи по разбору дашбордов нам прилетел вопрос:

«А есть ли у вас курс по дашбордам?»


Поэтому мы решили подробно объяснить, какие варианты есть и чем они отличаются, потому что запрос «хочу дашборды» может означать совершенно разные цели.

1️⃣ Если нужны профессиональные интерактивные дашборды, которые удобно показывать руководству, быстро фильтровать данные и получать аналитику без постоянной ручной пересборки отчётов, тогда вам подойдёт курс «HR-аналитика в Power BI» — он для тех, кто хочет выстроить системную визуализацию данных под разные HR-функции и сократить время на отчётность.

Вы научитесь строить интерактивные дашборды в Power BI и сможете применять это в своей работе сразу после обучения.
Вы соберёте 7 полноценных HR-дашбордов для разных функций и объедините знания в сквозном HR-дашборде, который помогает видеть картину целиком.
Вы познакомитесь с инструментами из области машинного обучения без программирования, чтобы понимать, как усиливать аналитику дальше.

Подробнее о курсе 

2️⃣ Если вы пока не планируете внедрять BI-инструменты, но хотите навести порядок в расчётах и научиться решать типовые HR-задачи в привычной среде, тогда подойдёт курс «Excel для HR». Это практичный формат, в котором вы выстраиваете понятную отчётность и делаете аккуратную визуализацию в Excel без внедрения профессиональных аналитических платформ — по сути, собираете рабочую «мини-версию дашбордов» на базе таблиц.

Вы научитесь использовать Excel под HR-задачи, чтобы быстрее считать показатели и готовить отчёты для руководства.
Вы сможете создавать структурированные отчётные блоки и визуализацию, которые помогают анализировать ситуацию даже без Power BI.

Подробнее о курсе 

3️⃣ И если главный вопрос — что именно считать и как считать корректно, потому что без методики любые графики остаются просто красивой картинкой, тогда вам подойдёт курс «HR-метрики», который даёт фундамент: корректные расчёты, понимание показателей и связку «метрика → вывод → управленческое действие».

Вы разберётесь, какие показатели действительно важны для бизнеса и как их правильно интерпретировать.
Вы научитесь формулировать управленческие выводы на основе данных.

Подробнее о курсе

Напишите, какая задача сейчас актуальна для вас, и мы подскажем, с какого курса будет разумнее начать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Поздравляем с 8 марта! 🌷

Дорогие прекрасные дамы! От всей души поздравляем вас с этим тёплым весенним праздником.

Вы удивительным образом умеете совмещать многое: строить карьеру, создавать сильные команды, вдохновлять людей вокруг и при этом оставаться яркими, красивыми, энергичными и невероятно сильными личностями.

В вашей работе есть и профессионализм, и интуиция, и особое внимание к людям — и именно благодаря этому в компаниях появляются новые идеи, развиваются проекты и происходят настоящие изменения.

Пусть в вашей жизни будет больше радости от своих достижений, больше возможностей для роста, интересных проектов и смелых решений. Пусть рядом будут люди, которые поддерживают ваши идеи, ценят ваш труд и искренне радуются вашим успехам. И, конечно, пусть всегда остаётся место для вдохновения, отдыха, приятных встреч и маленьких радостей, которые делают каждый день особенным.


Желаем вам уверенности в своих силах, профессиональных побед, гармонии в жизни и лёгкости в достижении самых амбициозных целей.

Мы всегда рады общению, сотрудничеству и новым совместным проектам.

С праздником вас! 💐
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥5
Как внедрять ИИ-инструменты в обучение сотрудников?

Весна — время обновлений и новых идей 🤬

Мы тоже решили немного обновиться и запускаем новый формат встреч — лекторий.

😖 Все привыкли к стандартным встречам: эксперты приходят со своими лекциями, участники слушают, задают пару вопросов в конце — и на этом всё.

Нам захотелось немного изменить формат и добавить больше живого общения.


😀 Лекторий — встреча, где разговор строится не вокруг длинной презентации, а вокруг диалога с экспертами. Они делятся своим опытом, обсуждают реальные ситуации из работы, а участники могут включаться в разговор и задавать вопросы 

Первый лекторий мы решили посвятить внедрению ИИ-инструментов в компаниях.

Эксперты расскажут не только про успешные решения, но и про ошибки, сложности и те моменты, о которых обычно не говорят в публичных кейсах.

Поговорим о том, какие выводы они сделали после внедрения ИИ и что сделали бы иначе, если бы начинали этот путь сегодня.

🎯с чего в компаниях начинается внедрение ИИ-инструментов
🎯какие шаги проходят команды при запуске первых проектов
🎯какие ошибки возникают в процессе внедрения
🎯какие выводы команды делают после первых этапов работы
🎯что эксперты сделали бы иначе, если бы запускали внедрение сегодня

Эксперты у нас подобрались сильные.

🙎‍♂️Ирина Савицкая — многие из вас уже знакомы с ней по нашему митапу и образовательному курсу «ИИ в обучении», где она выступает ведущим экспертом. Более 15 лет работает в области обучения и развития сотрудников. Ранее занимала управленческие позиции в компаниях Магнит и Яндекс.

🙎‍♂️ Любовь Суханова — руководитель по обучению сотрудников Data-Driven и ИИ в Альфа-Банке. В компании отвечает за развитие ИИ-навыков у сотрудников: от личной эффективности до внедрения инструментов в рабочие процессы.

🙎‍♂️ Светлана Карлович — куратор и преподаватель School of Education. Ранее руководила процессами обучения, развития и оценки сотрудников в компаниях Tele2, Мегафон-ритейл и Евросеть, а также сотрудничала в качестве консультанта с компаниями TUI, РЖД, Столото и Северсталь.

🕐Встречаемся 17 марта в 17:30.

Приходите поучаствовать в нашем новом формате, пообщаться с экспертами и задать вопросы про внедрение ИИ-инструментов в компаниях ⬇️

Записаться на лекторий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4🎉32
То, что умалчивают об ИИ 

Здравствуйте! На связи Ирина Савицкая.

Я более 15 лет работаю в области обучения и развития сотрудников и ранее руководила направлением оценки, обучения и развития персонала в компании Циан, а также работала в Яндексе и Магните.


Хочу поделиться одним кейсом из практики внедрения ИИ.

Когда компании рассказывают про внедрение ИИ, чаще всего показывают успешные примеры: как ускорились процессы, сколько времени удалось сэкономить и какие результаты получили команды.

Но реальный путь внедрения обычно выглядит сложнее.

Однажды мы запускали разработку учебного контента с помощью нейросетей. Мы провели обучение для специалистов по обучению, показали инструменты и предложили сразу применять их в работе. Но всё пошло не так, как мы ожидали.

Что пошло не так
Мы изначально закладывали определённые сроки и предполагали, что благодаря ИИ процесс разработки контента заметно ускорится. Но этого не произошло: сроки оказались длиннее, а результат — не таким, как мы планировали.

Когда мы начали разбираться, оказалось, что многие специалисты по привычке дорабатывали всё вручную. У некоторых было и другое ощущение: пользоваться нейросетями как будто немного неловко.

Но когда специалист умеет работать с ИИ, он не теряет экспертизу — он освобождается от рутинных задач и может больше времени уделять тому, что действительно требует профессионального взгляда.

Что мы сделали

1️⃣ Мы подготовили подробный чек-лист по работе с ИИ- инструментами,

2️⃣ Разобрали типичные ошибки и ответили на вопросы команды.

После этого специалисты начали использовать инструменты увереннее, а сроки и качество разработки контента заметно улучшились.

Такие истории редко попадают в публичные кейсы. Обычно рассказывают о результатах, но не о том, какие сложности возникают по пути. Но ошибки – это нормально, без не нарабатывается опыт для дальнейших успешных проектов.


17 марта я совместно с другими экспертами проведу лекторий: Как внедрять ИИ-инструменты в обучение сотрудников. На нём мы поговорим в том числе об ошибках и неудавшихся кейсах.

Никакой долгой лекции от нас не ждите. Будет живой диалог с сильными экспертами в обучении: Светланой Карлович и Любовью Сухановой.

Участники смогут задавать вопросы и обсуждать реальные ситуации, с которыми сталкиваются команды при внедрении ИИ.

🕐 Встречаемся 17 марта в 17:30 по мск

Если вам интересно узнать, как компании на практике внедряют ИИ-инструменты и с какими сложностями сталкиваются, регистрируйтесь на лекторий ⬇️


Регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍42😍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Коллеги, ждём вас уже завтра на нашем лектории!

🕐 17 марта в 17:30 по мск

Кто не успел зарегистрироваться, вот ссылка ⬇️

Записаться на лекторий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM