HR-аналитика. Путеводитель по анализу персонала

В память о 2023-м – годе педагога и наставника.

© Е. Кириёк, 2024

© Издание. Издательство «Олимп-Бизнес», 2024

Введение
Для кого эта книга, что в ней есть и чего нет

Для России HR-аналитика – понятие не новое. Бизнес уже довольно давно знаком с этим направлением, занимается сбором, хранением и анализом данных о персонале, рассчитывает метрики, готовит дашборды (то есть интерактивные панели с отчетной информацией и метриками), а в некоторых случаях даже строит прогнозы развития HR-процессов. И вместе с тем информации, посвященной HR-аналитике, довольно мало. Всё, что мы имеем в русскоязычном пространстве, – это полторы переведенные книги, грешащие некоторой оторванностью от российских реалий, да и практики в целом, несколько образовательных курсов и редкие конференции «по мотивам».

Аркадий и Борис Стругацкие писали: «Человек – не природа, он не терпит пустоты. Оказавшись в пустоте, он стремится ее заполнить». Садясь за книгу, я в каком-то смысле постарался хоть немного заполнить эту самую пустоту, собрав и систематизировав знания о HR-аналитике и составив на этой основе путеводитель по профессии для специалистов в области управления персоналом, аналитиков и проектных руководителей. А главный критерий качества для меня – создание простого, доступного и ориентированного на практику руководства. Такого, которое может быть полезно как тем, кто только столкнулся с функцией анализа персонала и ищет способы решения подобных задач, так и тем, кто уже имеет опыт в данном направлении, хочет систематизировать свои знания и определить новые векторы для развития. Для последних в книге приведена модель компетенций аналитика по персоналу, базирующаяся на современных исследованиях и новых требованиях рынка.

Книга затрагивает весь спектр HR-аналитики: от общих теоретических вопросов, основ работы по сбору данных и обеспечению их качества до детального разбора основных инструментов анализа и их применения на практике. Разумеется, уделить внимание всем аспектам этого предмета просто невозможно: находясь на стыке нескольких областей знаний, аналитика персонала обладает слишком широким спектром методов и технических средств. Однако сформировать системное понимание HR-аналитики и изучить самые основные и востребованные ее средства мы сможем. Для наглядности каждый рассмотренный инструмент сопровождается детальными примерами с подробными расчетами и описанием нюансов его использования.

HR-аналитика подразумевает использование широкого спектра технических средств, начиная от очевидных MS Excel и MS PowerPoint и заканчивая языками программирования R и Python. Это делает решительно невозможными любые попытки осветить всё соответствующее программное обеспечение, а потому в качестве наиболее массового и до сих пор самого популярного инструмента для анализа как в России, так и в мире мы возьмем Excel (никуда нам от него не деться). Все примеры и расчеты будут приведены на базе этого приложения.

Читатель, который использует в работе другие инструменты, сможет без труда найти аналогичные решения для SPSS, Statictica и других программных продуктов в открытых источниках – благо большинство из них достаточно универсальны, предлагают широкий функционал для анализа данных и снабжены большой базой бесплатных материалов по их изучению.

Теперь стоит поговорить о том, чего в этой книге нет, дабы у читателя не возникло ожиданий, которые автор невольно обманет.

Здесь не будет математики и статистики, сложных терминов и вообще зубодробительной теории. Безусловно, самые основные функции и определения мы разберем, но лишь те, которые необходимы, и в объеме, достаточном для решения прикладных задач (это сбережет нервы и душевное спокойствие любезного читателя). Кроме того, здесь вы не найдете основ работы с Excel вроде создания сводных таблиц или приемов форматирования данных, поскольку этому посвящено множество материалов, которые без труда можно найти в открытых источниках. Тратить на это место здесь не имеет смысла. Наконец, я постарался избегать философских рассуждений и пространных концепций (ну может, разве что чуть-чуть), существующих где-то в отрыве от практики. Всё или почти всё, о чем мы будем говорить, имеет максимально прикладное применение и адаптировано для человека без специальной (главным образом математической) подготовки.

Внимательно ознакомившись с материалом, вы получите достаточную теоретическую базу для решения прикладных задач в области:

• сбора данных;

• обеспечения качества данных;

• формулирования гипотез и работы с ними;

• методологии организации и проведения разных типов исследований;

• расчета и интерпретации метрик;

• методологии и проведения разных типов анализа;

• построения прогнозов и многого другого.

При желании углубиться в предмет пытливый читатель всегда найдет дополнительные источники информации, как, например, канал автора книги: «Аналитика в HR | HR-tech» (https://t.me/analytics_hr) или какие-либо другие.

Профессионального HR-аналитика можно сравнить с детективом, который восстанавливает детали преступления по обрывочным уликам, опросам свидетелей и ничего, казалось бы, не значащим фактам. Затем он выстраивает на этой основе стройную логичную картину произошедшего, чтобы в заключительной главе, под изумленные взгляды собравшихся, произнести свою обличительную речь, с блестящей и неоспоримой логикой расставляя всё по своим местам, и, наконец, указать на преступника (садовника).

Безусловно, такое описание несколько идеализировано и в реальности всё гораздо сложнее. Однако задачи HR-аналитика и детектива из романа в чем-то схожи: опираясь на фрагменты и предположения, определить истинную причину проблемы и предложить оптимальный вариант ее устранения, чему мы и будем учиться на этих страницах.

Глава 1
HR-аналитика

Что такое HR-аналитика

HR-аналитика – сравнительно молодая область знаний управления персоналом, но при этом одна из самых перспективных и динамично развивающихся. Согласно данным исследования компании Deloitte «Глобальные тренды в области управления персоналом»^[1] за 2021 год, только 3 % из более чем 6300 опрошенных руководителей указали, что обладают достаточной информацией для принятия решений в области персонала и хотели бы иметь больше информации и аналитических данных о своих сотрудниках. А 84 % опрошенных руководителей считают HR-аналитику одной из наиболее важных областей для развития в сфере управления персоналом.

Такая заинтересованность бизнеса вполне понятна, ведь HR-аналитика позволяет реализовать давнюю мечту менеджмента любой компании: упорядочить, систематизировать и спрогнозировать работу самой неупорядоченной, бессистемной и непредсказуемой части любого бизнеса – собственных сотрудников.

Если же говорить серьезно, то причины подобного интереса следующие: растущее внимание к вопросам управления эффективностью персонала; ужесточившаяся борьба за таланты (да и не за таланты тоже, особенно в последнее время) и, как следствие, – необходимость создания условий для их сохранения в компании; ну и наконец – высокая степень неопределенности мира, которая вынуждает компании с большим вниманием относиться к вопросу прогнозирования собственного развития. Ответ на эти вызовы лежит в плоскости выстраивания грамотной стратегии управления персоналом, которое невозможно без знания и понимания как самих сотрудников, так и HR-среды, где существует компания. Формированием такого знания как раз и занимаются аналитики.

Основная задача HR-аналитика – создание базы для принятия взвешенных управленческих решений.

В этом смысле его роль наиболее близка к «бизнесу», ведь именно от аналитика ожидаются взвешенный анализ и суждение, которые помогут компании устойчиво развиваться и расти.

Как уже говорилось, HR-аналитика как дисциплина находится на стыке разных областей знания. С одной стороны, это функция управления персоналом, прикладная область для принятия решений и источник информации о персонале в компании. С другой – практическая работа с данными, их анализ и выявление закономерностей: именно из этой области в нее пришли современные инструменты и методы работы.

Термин «HR-аналитика» используется сравнительно недавно, однако зародилась эта дисциплина в начале XX века. В 1911 году вышла в свет книга «Принципы научного менеджмента»^[2] Фредерика Тейлора, в которой он описал принципы организации работы компании, обеспечивающие максимальную производительность труда и эффективность работы – в том числе благодаря управлению персоналом (на тот момент эта идея была довольно революционной).

Принципы организации труда Тейлора помогали (пишу об этом в прошедшем времени, так как сама концепция уже устарела и в чистом виде почти не используется) разбить рабочий процесс на небольшие задачи и сфокусироваться на том, чтобы каждый сотрудник как можно лучше выполнял свою небольшую часть работы, что в целом приводило бы к общему результату. Ничего не напоминает? По сути, это принцип фордовского конвейера в переложении на человеческий капитал. Это и неудивительно, так как книга стала отражением индустриальных процессов, происходивших в Северной Америке и Европе в то время.

Следующей вехой в развитии HR-аналитики можно назвать 40–50-е годы XX века. Тогда получили развитие идеи бихевиоризма^[3] и социальной психологии. Если подход Тейлора рассматривал человека как инструмент для достижения производственного результата и оценивал его через призму производственной эффективности, то бихевиористы и социальные психологи исследовали мотивацию человека и его поведение внутри социума.

В некотором смысле именно бихевиористы начали формировать подход к управлению персоналом на основе личности, сформулировав идею, что поведение индивида можно предсказать, а следовательно, и управлять им, если верно определить мотивацию человека, его стимулы. Так появились первые теории мотивации. Например: мотивация – способность придерживаться определенной стратегии поведения, которая определяется ожидаемой наградой: стимулом или продуцированием изменений в окружающей действительности, побуждающих индивидуума к определенной деятельности. Отсюда берут свое начало исследования взаимосвязи вовлеченности, удовлетворенности персонала и его эффективности, а также такое направление в оценке, как психометрическое тестирование.

К 80–90-м годам XX века функция управления персоналом приобретает современные черты. В ней начинают выделять отдельные направления со своими областями знаний, инструментами, целями и задачами: подбор и адаптация, организационное проектирование и развитие, управление эффективностью персонала, управление вознаграждением и мотивацией сотрудников и прочие. Это усложнение привело к необходимости замерять эффективность и оценивать результаты работы уже самой HR-функции. Одним из важных текстов на данную тему стала книга «Система показателей HR: связывая людей, стратегию и производительность»^[4], написанная в соавторстве Брайаном Беккером, Марком Хьюзлидом и Дейвом Ульрихом (да-да, тем самым Дейвом Ульрихом), где была представлена система измерения, описывающая степень влияния функции управления персоналом на эффективность бизнеса. В этот период появляются метрики по управлению персоналом – числовые измерители HR-среды компании, начинает формироваться система взаимосвязи различных показателей с бизнес-результатами, а менеджмент всерьез задумывается о ключевой роли персонала в успехе бизнеса.

Очередной скачок в развитии HR-аналитики произошел с появлением «больших данных». Концепция использования больших массивов информации о внутренней и внешней среде бизнеса произвела революцию во всех аспектах человеческой жизни и прочно вошла в сферу управления персоналом. Именно к этому периоду можно отнести и появление выделенной функции HR-анализа, или, как он часто называется в западных источниках, – «аналитики персонала» (people analytics). Если до этого момента задачи, лежащие в области HR-анализа, довольно часто передавались функции компенсаций и льгот или управления эффективностью, то теперь начали появляться обособленные подразделения, основная цель которых – анализ внешней и внутренней HR-среды компании и поиск оптимальных стратегий развития и управления этой самой средой.

Виды HR-анализа

На протяжении своей истории HR-аналитика развивалась поступательно – от фиксации текущих результатов к их прогнозированию и управлению изменениями в бизнесе. Этот эволюционный процесс привел к разделению такого явления, как анализ персонала компании, на разные виды. Отчасти данное разделение носит искусственный характер, но вместе с тем довольно точно описывает путь аналитики персонала в компании. Сегодня выделяют четыре вида такого анализа (так называемая модель Джоша Берсина^[5]):

• аналитика дескриптивного характера, или описательная аналитика;

• диагностическая аналитика, или аналитика причин;

• аналитика предиктивного характера, или прогнозная аналитика;

• аналитика прескриптивного характера, или аналитика оптимизации текущих процессов и явлений.

Задача дескриптивной аналитики – описание состояний и процессов HR-среды компании за определенный период или на какую-то дату. Дескриптивная аналитика в первую очередь использует ретроспективные данные и основывается на описании того, что уже произошло или происходит в настоящий момент: классический пример – HR-метрики и показатели.

Основное преимущество дескриптивной аналитики – в ее простоте. Нетрудно догадаться, что компании, внедряющие у себя функцию работы с данными персонала, чаще всего начинают именно с описательной аналитики и фиксации текущих процессов и явлений на базе метрик, о которых мы поговорим чуть позже. Кроме того, к другим несомненным преимуществам дескриптивной аналитики можно отнести ее доступность. Этот вид анализа наименее требователен к багажу знаний пользователей и умению владеть конкретными инструментами. Интерпретация результатов также не составляет особенного труда. Существует определенная динамика показателей, позволяющая с достаточно высокой долей уверенности говорить о том, как та или иная ситуация развивается в компании. Основным недостатком этой системы можно назвать ее реактивность, так как расчет метрик дает пользователю лишь фактическое понимание ситуации – без анализа показателей и прогнозирования динамики процессов.

Строго говоря, дескриптивная аналитика не является аналитикой в классическом понимании этого слова, поскольку не предполагает непосредственного анализа ситуации или процесса, а лишь констатирует наличие неких результатов.

Диагностическая аналитика – частный случай дескриптивной аналитики. Ее задача – определить основные причины, скрывающиеся за теми или иными данными. Диагностическая аналитика хотя и опирается на ту же информацию, что и дескриптивная, однако имеет одно важное отличие – она раскрывает причины, приведшие к текущему состоянию HR-среды, и вот здесь-то и начинается собственно аналитика. Диагностическая аналитика выявляет закономерности, отклонения и причинно-следственные связи, а также рассматривает внутренние и внешние факторы, которые могут на них влиять. Всё это помогает специалисту увидеть общую картину и сосредоточиться на тех аспектах, на которые необходимо повлиять для изменения ситуации в будущем.

Диагностическая аналитика дает возможность интерпретировать данные и принимать на этой основе взвешенные бизнес-решения, – в этом ее основное преимущество. Однако, подобно дескриптивной аналитике, она имеет и серьезный недостаток – акцент на прошлые и текущие результаты.

Примером диагностической аналитики может быть исследование причин роста оттока или повышения уровня абсентеизма в компании.

Прескриптивная аналитика, напротив, стремится не столько описывать и объяснять прошлое, сколько предлагать оптимальные решения и рекомендации на основе имеющихся данных. Она располагает математическими моделями и статистическими алгоритмами, позволяющими определять действия, необходимые для изменения того или иного состояния или процесса. Прескриптивная аналитика отвечает на вопросы «Что должно быть сделано?» и «Какие действия следует предпринять, чтобы изменить ситуацию?». Это крайне интересное направление, которое зачастую пересекается с анализом бизнес-процессов компании и поиском оптимальных решений.

Примерами прескриптивной аналитики в HR могут быть оптимизация процесса найма, определение наилучших стратегий обучения в компании и т. д. Результаты прескриптивного анализа: конкретные рекомендации, решения, планы действий и бизнес-процессы, – словом, всё, что позволит ответить на вопрос «Как сделать лучше?».

И наконец, предиктивная аналитика – это прогнозирование и создание моделей развития событий. Опираясь на статистические модели, алгоритмы машинного обучения и другие методы анализа данных, она отвечает на вопрос «Как будут развиваться те или иные события?». Соответственно, ее главная цель – их моделирование, помогающее принимать оптимальные бизнес-решения. Это, пожалуй, самый сложный вид HR-анализа, требующий специальных знаний, умения пользоваться соответствующим инструментарием и владения черной магией. Его преимущество очевидно: компания получает возможность прогнозировать изменение своей HR-среды и проактивно корректировать действия в зависимости от необходимого результата. Недостатком предиктивной аналитики (если это вообще можно назвать недостатком) является ее относительная сложность и необходимость наличия специальных знаний. Без сомнения, это самый «требовательный», сложный, но вместе с тем интересный вид анализа, обладающий крайне высокой степенью ценности для бизнеса.

Для того чтобы уложить все эти виды анализа в голове, рассмотрим последовательность их применения на конкретном примере.

Допустим, организация рассчитала уровень текучести персонала за каждый месяц прошедшего года и представила результаты в виде графика текучести по месяцам. Это будет дескриптивная аналитика. Здесь нам не важно, как и почему изменялась текучесть, – мы просто фиксируем результат и не пытаемся осмыслить его или предсказать.

Переходя на уровень диагностической аналитики, исследователь пытается понять, почему компания пришла к такому уровню текучести, что послужило для этого причиной. Он ищет связи, устанавливает зависимость показателей друг от друга и их влияние на текучесть персонала – и в итоге получает объяснение, как компания до такого дошла.

На уровне прескриптивной аналитики исследователь задается вопросом «Что можно сделать для того, чтобы показатель текучести снизился в будущем?» и с помощью инструментов прескриптивного анализа пытается найти наиболее оптимальные решения этой задачи.

Наконец, на уровне предиктивной аналитики целью становится прогнозирование того, как будет выглядеть текучесть персонала в следующем году, исходя из нынешней ситуации, и какие действия (их варианты, которые мы получили на этапе прескриптивного анализа) необходимо для этого предпринять. Это повышает управляемость процесса и создает основу для принятия необходимых бизнес-решений.

Итоговый процесс выглядит следующим образом:

• фиксация факта;

• определение причин;

• поиск способов оптимизации;

• моделирование изменений.

Только комплексное использование всех четырех видов анализа способно обеспечить качественный результат; однако нельзя сказать, что они не применяются и по отдельности.

К сожалению, в настоящий момент дескриптивный и диагностический виды аналитики превалируют над остальными. Для большинства компаний HR-аналитика обычно заканчивается именно на описательной части, а в лучшем случае – на попытке базового анализа ситуации. Этот феномен в 2008 году описал Джон В. Будро^[6], предложивший концепцию, которая позже получила название «Стена Будро». Суть ее в том, что большинство компаний не могут преодолеть невидимый барьер между фиксацией и описанием фактов и их прогнозированием (см. рис. 1.1).

По левую сторону от воображаемой «стены» располагается то, что большинство специалистов привыкло понимать под «HR-аналитикой»: метрики, бенчмарки, исследования и, конечно, «его величество» отчет с дашбордами. Это всё то, что мы можем подсчитать и измерить, отвечая на вопрос бизнеса «Как сейчас у нас?».

Рисунок 1.1. Стена Будро

Справа от «стены» – всё то, чем на самом деле занимается или должна заниматься HR-аналитика в первую очередь: анализ, поиск причин и взаимосвязей, оценка вероятности наступления тех или иных событий, прогнозирование и проактивный поиск решений. А вот переход от описательной части к прогностической – это зачастую непреодолимый «барьер», который отделяет работу по расчету HR-метрик и подготовке дашбордов от анализа, необходимого для принятия управленческих решений.