Красивая аналитика
18.3K subscribers
891 photos
2 videos
21 files
693 links
Авторский канал Виктории Пискаревой
Про HRTech продукты, автоматизацию HR процессов, аналитику, данные о людях, опыт пользователей и жизнь вокруг

РКН:
https://vk.cc/cHknrk

за сотрудничеством к @victoria_pi
или https://telega.in/c/whrdata/?r=hC2dMj5r
Download Telegram
#Метрики diversity&inclusion

Изучение годовых отчетов конкурентов натолкнули меня на размышления, с которыми, откровенно говоря, пока не знаю что делать

Сейчас каждая компания с публичным годовым отчетом стремится показать данные по "diversity".

Что там есть на эту тему читать здесь

По сути, это скорее "соц-дем" портрет сотрудников, а не осознанное управление разнообразием в командах.
+ (на мой взгляд) какая то профанация.
Вот пара таких бесполезных (на мой взгляд) примеров
* про обученность
* про текучесть

А по настоящему важные с социальной точки зрения, метрики, к сожалению, являются "обязательством" кадровых админов.

Я имею ввиду доли от ССЧ работающих:
* инвалидов
* несовершеннолетних
* детей-сирот

На сайте профильного ведомства вместо статистики по этому поводу, инфо про количество проверок, штрафов и прочая... не очень полезная информация.

В общем, очень не хватает в hr аналитики по настоящему diversity.
Если кто-то встречал хоть какие-то примеры - присылайте, будем собирать по крупицам!
План-фактный и/или план-факторный анализ

Применяются, чтобы провести анализ выполнения показателя, т.е.
1. оценить факт относительно плана
2. разобраться с влиянием на результат ряда факторов / драйверов

Когда это применимо в HR?

Самый распространенный пример это исполнение бюджета на фонд оплаты труда в конце года.

ФОТ раскладывается на составляющие по статьям, которые приняты в компании.
Уровень детализации может быть разный.

Пример 1:
Это могут быть очень верхнеуровневые показатели:
* численность
* % повышения зп в начале года
* % повышений зп в течение года
* резервы на отпуска
* выплаты при увольнении

Пример 2:
А для ФОТ персонала розничной компании могут быть такие:
* средняя ставка менеджеров
* средняя ставка линейного персонала
* премиальный фонд менеджеров
* премиальный фонд линейного персонала
* доп. затраты (напр., премии за работу на ЧМ по футболу или в НГ праздники или другие сложные времена)
* производительность

А дальше дело за малым - изучить причины отклонений по каждому фактору)
👍1
Лепестковая диаграмма
(или "паутинка", "звезда")


Не очень распространенный вид диаграммы, но есть случаи, когда она максимально полезна и наглядна.

Хорошо подходит для тех случаев когда нужно оценить кого-то или что-то по парам или сразу по нескольким параметрам

Например:
обратная связь после прохождения обучения.


Если собрать все данные из листов обратной связи по всем курсам за определенный период и построить такую диаграмму по средним значениям, то можно оценить результат, представив данные в виде "паутинки".

Т.к. в случае с картинки 👆 оценки были не ниже «3», то для наглядности взяли шкалу от «3» до «5».
На примере очевидно, что по всем курсам оценки более-менее равные, а по одному курсу оценки явно ниже чем по всем остальным. Поэтому можно сделать вывод о том на какой курс нужно обратить внимание в первую очередь.

Что еще можно показывать через лепестковую диаграмму в HR?
Сравнение сотрудников по компетенциями, сравнение тренеров по ОС с тренингов...
Знаете что-то еще?
Пишите!
👍4
Численность и Бюджет

Я часто про пишу про численность.
Уже было много тут:

https://t.me/whrdata/27
https://t.me/whrdata/114
https://t.me/whrdata/161
https://t.me/whrdata/182

Казалось бы, что может быть сложного при расчете численности?

Разберем еще один пример
того как расчет одного единственного показателя численности может повлиять на разницу в планировании бюджета на следующий год на 30 миллионов рублей.

И это при условии расчета:
* при маленькой численности
* с достаточно маленькой оплатой труда
* и до расчета налогов
(все цифры вымышленные ;)

Чтобы спланировать бюджет на 500 человек на следующий год нужно собрать статистику текущего года и посчитать среднюю «стоимость» 1 сотрудника.

Краткий расчет на картинке☝️, а подробности тут

Один очень простой показатель может повлиять на десятки миллионов рублей в бюджете.
👍2
В субботу поговорили с Алексеем Колоколовым обо мне, моем опыте и моем пути в HR-аналитику.

Как интересно, все-таки, устроен фокус внимания: Алексею показался интересным мой опыт, как пользователя BI-системами и мой опыт участия во внедрении DWH в X5, а HR-ы всегда больше вопросов задают про мой профессиональный пусть и метаморфозы карьеры.

Говорили и о том, и о другом, запись можно послушать и дать мне обратную связь)

А в частном порядке после нашего общения мне задали вопрос «как мне удалось сойти с рекрутерского пути и «переквалифицироваться» в аналитика?

О своем опыте я рассказываю подробно тут

На разных этапа профессиональной жизни возникает много вопросов и здОрово когда рядом есть кто-то, кто может помочь разобраться с этим профессионально.
Кроссворд про HR-аналитику.pdf
598.3 KB
Кроссворд

Приближаются настоящие выходные и вот вам hr-аналитический кроссворд для полезного отдыха)
#заметки_с_конференций

Если вы не смотрели БАК Яндекса, т.к. то посмотрите хотя бы выступление Владимира Завертайлова про метрики эффективности работы команды.

Некоторые мои заметки:

Удовлетворенность клиента – не самая лучшая метрика оценки, т.к. есть клиенты, которые очень любят говорить и тратят много времени менеджера, но дают маленькие задачи и приносят мало денег.

Количественные метрики:

Cycle time – время между тем как команда взяла задачу в работу и тем когда задача считается готовой

Work in progress – количество работы (задач), которые одновременно выполняются командой.

Если перемножить одно на другое, то получится количество дней когда задача лежит в работе на ее стоимость, это ваша «штрафная метрика» - сколько задач застряло внутри команды. Это число, которое нужно постоянно сокращать, это число, которое показывает вашу незавершенную работу.

#Метрики удовлетворенности:

Голосование «насколько попали в те цели, которые ставили на спринт»

Смотреть тут с 4:15:30:
https://youtu.be/5Ie0n-Ww9CE
👍1
#посмотреть_на_выходных

Если хочется чего-то простого, доброго и про математику,
то очень рекомендую
фильм "Скрытые фигуры",
про женщин, работавших в НАСА, основанный на реальных событиях.

Там про:
* таланты
* мотивацию
* самоопределение
* стремление к достижению результата
* роль руководителя в коллективе

В общем,
все как мы, HR-ы, любим :)


_____________________
Ну, а если захочется все же чего-то совсем уж профессионального, то можно полистать мои старые посты
(судя по количеству просмотров, все новые подписчики так высоко не долистывают ;)
👍1
#заметки_с_конференций
#учебная_аналитика #обучение

Доказательное образование,
заметки с выступления Дмитрия Аббакумова из Яндекс.Практикум на YaC/e

👎 Неправильно считать
количество:
* заходов на платформу
* просмотренных уроков
* выполненных домашних заданий

👍 Правильно считать:
* уровень знаний до обучения и после
_
Уровень студента ≠ оценка за проект/задачу
А, например,
Уровень студента зависит от:
* оценка за проект
* трудность проекта
* эффект оценивающего

или
* оценка за задачу
* трудность задачи
* эффект попытки
* время решения
___
Доказательные метрики учебной аналитики:

Трудность задачи
= количество студентов, ответивших правильно по отношению к общему числу решавших задачу

Дискриминативность
Показывает насколько студенты, решившие эту задачу, успешны на курсе в целом

Индекс попытки
Насколько студенты, не решившие задачу с первой попытки, прирастают в шансах решить ее при последующих попытках

Когнитивная посильность (для урока или темы) - вероятность освоения урока или темы одним, средним, студентом
👍1
Подборка постов на тему обучения:

Источники данных /
ИТ системы в сфере обучения персонала
https://t.me/whrdata/29

Fuckup метрик по обучению в годовом отчете крупой компании
https://t.me/whrdata/30

Ошибки в процессе автоматизации обучения
https://t.me/whrdata/49

"Воронка" в обучении
https://t.me/whrdata/65

Метрики учебной аналитики от Дмитрия Аббакумова
https://t.me/whrdata/223

#обучение
1
Черная пятница

Мне продавать особо нечего, кроме чат-бота, который и так стоит как 1 ☕️ или 1 недолгая поездка на 🚕

Так что помогу партнерам)

🔵 Пока у всех черные,
у Алексея Колоколова синяя пятница и интересное предложене комплекта курсов "Дашборды для HR в Excel и Power BI"
Ссылка

HR-аналитика с 0 в Skillbox
(мой самый любимый 😇)
Ссылка

Тут я не объективна, потому что сама писала программу, подбирала преподавателей и курировала весь контент, но студенты, думаю, более объективны: по последним данным средний балл больше 9,5

курс для HRBP в Skillbox
Там тоже есть модуль по HR-аналитике:
Ссылка

И, для честной конкуренции, профильные курсы с других платформ:

HR-аналитика и автоматизация в Нетологии:
Ссылка

HR-аналитика в GeekBrains:
Ссылка

HR-специалист в GeekBrains
на факультете "Управление персоналом":
Ссылка
Годовой отчет Microsoft 2020

Всем, кто изучает аналитику, или хочет попробовать себя в этой сфере, всегда кажется что мало кейсов, мало практики.

Кажется, бери данные своей компании и "крути" их как хочешь, ищи "инсайты".

Но проблема в том, что в этом случае велика доля субъективизма, личного мнения, ощущений, от которых сложно абстрагироваться.
Есть ощущение, что и так все понятно)

В этом случае рекомендую воспользоваться публичными данными годовых отчетов известных компаний.
Например, Microsoft (не реклама :)

Что у них хорошо:
* есть отчеты за много лет (т.е. есть длительная динамика)
* все отчеты в едином формате (удобно искать нужную инфо)
* кроме просто данных по численности, есть также разбивка по категориям персонала
* есть комментарии про некоторые, значимые, события с персоналом

Что с этим всем делать?

Рекомендации
тут:
https://telegra.ph/Kejs-11-23-2
3
6 шляп мышления

Аналитика – это не только excel, power bi и математика, но и умение сопоставлять факты, выделять главное, делать выводы.

Изучать особенности мышления и то, как научиться думать, выдвигать гипотезы, видеть взаимосвязи – это, на мой взгляд, не менее интересно.

6 шляп мышления Эдварда де Боно – яркая аналогия, которая помогает помнить, что мыслить можно по-разному в течение каждого рабочего дня.

Работа аналитика – постоянное жонглирование шляпами 😊:

🤍 белая всегда на голове)))
💛 получаем запрос от заказчика – мы полны оптимизма, идей и надежд на красивое решение)
🖤 разбираемся с качеством данных – критическое мышление не заставит себя ждать)
💚 придумываем макет дашборда – это чистое творчество

Важно помнить, что нужно вовремя менять шляпы:

* работая над подготовкой данных вспомнить про 💛, чтобы не впасть в уныние
* проектируя дашборд не мешает иногда надеть 💙, чтобы помнить о цели и управлять процессом

Расшифровка цветов тут:
https://telegra.ph/Pro-6-shlyap-myshleniya-11-26

#про_softы
2
#Метрики оценки эффективности телеграм каналов

Сейчас очень широко развит подбор персонала через митапы, вебинары, 1DayOffer-ы и конференции.

Публикации про рекрутинговые мероприятия и платное размещение вакансий переживают сейчас какой-то особый бум в надежде на качественные целевые отклики, которые невозможно получить на job-сайтах.

Давайте разберемся как выбирать ТГ каналы для размещения в рекламы и как правильно потратить бюджет на employer brand и подбор персонала.

Подробности в статье

P.S. Пользуясь случаем,
Спасибо дорогие подписчики, что вы есть и вы читаете мои заметки 🙌
2
Цветовые акценты

Цвет - один из самых ярких способов воздействия на аудиторию читателей.

Эффект Струпа подтверждает, что сначала считывается цвет, а потом текст.

Несколько легких правил использования цвета в презентациях hr-аналитика тут
HR & Финансы (пример)

Подготовка к бюджету.
Расчет фонда оплаты труда на ближайший год.

HR и Финансы считают численность по месяцам и, как водится, цифры не бьются...

HR считает:
численность на последний день месяца, т.е.
Численность месяца = численность прошлого месяца + приемы - увольнения.

Потому что методология управленческого учета численности в компании именно такая.

Финансист считает:
численность максимального числа сотрудников в месяце, т.е.
Численность месяца = численность предыдущего месяца + приемы

Потому что важно заложить в бюджет максимальную численность в течение месяца.

У каждого своя методология, своя логика и своя правда. Если нужна точность, то нужно выравниваться и всем считать одинаково, по ССЧ.

Если погрешность допустима или подобная методология выбрана осознанно, то важно просто не забывать обмениваться информацией, чтобы понимать почему "цифры не бьются"
Слева направо, сверху вниз

Настолько банальный факт про чтение, что постоянно забывается.

Готовим презентацию по результам опроса вовлеченности. Показываем сравнение оценок по факторам в 2021 году в сравнении с результатами 2020.

Есть диаграмма с результатами за 2 года
+ поясняющие стрелочки и цифра с разницей

Посмотрите и подумайте, какой ряд справа кажется вам более логичным - Ряд 1 или Ряд 2?
Это покажет то, как вы читаете картинку сверху вниз или снизу вверх...

#viz
👍3
1DayOffer
– метод привлечения и отбора персонала, набирающий все большую популярность, особенно среди ИТ- компаний.

Его основная цель - это сокращение Time-to-Hire, времени найма кандидата.

С точки зрения аналитика это мероприятие интересно тем, что его можно максимально оцифровать и проанализировать эффективность, причем в короткое время.

Что можно и нужно анализировать при проведении 1DayOffer-ов?

#подбор
👍4
Buy, Build, Borrow

Есть 3 основные возможности обеспечить выполнение бизнес-процессов компании нужными людьми:

Buy - "купить" время людей вне компании, т.е., попросту, их нанять
Build - обучать и развивать людей внутри компании
Borrow - "занять" людей из всевозможных других источников: привлечь фрилансеров, подрядчиков, индивидуальных предпринимателей и т.п.

В некоторых компаниях уже сейчас есть отдельная метрика "доля численности по категориям", которая подразумевает именно этот аспект, характер замещения позиции:
* внутренний найм,
* внутренняя ротация,
* слияние/поглощение с другой компанией
* сотрудники контрагента
* временные сотрудники
и т.п.

Привлечением аутсорса часто занимается сам "бизнес", а эти затраты не относятся формально к затратам на персонал, но нам, как HR-ам, хорошо бы понимать этот рынок и стоимость услуг, чтобы понимать разницу между стоимость привлечения и работы штатного сотрудника и сотрудника, предоставленного подрядчиком в рамках оказания услуг.