Završila studentica Više ekonomske škole Ekaterina Bilan.
Ekaterina vjerojatno nije imala pojma kad je prevodila da će njezin prijevod čitati tisuće HR stručnjaka u Rusiji))
tako
Pitanje što je to HR analitika postavili su mnogi stručnjaci za ljudske resurse koji, zapravo, žele početi raditi s ovom analitikom. U ovom ćemo članku objasniti što je to HR analiza i objasniti kako će ona funkcionirati u budućnosti.

Što je HR Analytics?

Human Resource Analytics je analiza HR problema u organizacijama. Na primjer, možete li odgovoriti na sljedeća pitanja o vašoj organizaciji?

• Koliki je godišnji promet vaših zaposlenika?
• Koliko neželjenog gubitka uzrokuje fluktuacija vašeg osoblja?
• Znate li koji će zaposlenici ove godine vjerojatno napustiti vašu organizaciju?

Na ova se pitanja može odgovoriti samo HR analitikom. Većina HR stručnjaka lako može odgovoriti na prvo pitanje. Međutim, na drugo pitanje je teže odgovoriti.

Da biste odgovorili na svoje drugo pitanje, morate kombinirati dva različita izvora podataka. Da biste odgovorili na treće, morate detaljno analizirati HR podatke.

Odjeli za ljudske resurse dugo prikupljaju ogromnu količinu podataka o osoblju, a često se pokazalo da su ti podaci nekorišteni. Kad organizacije počnu analizirati svoje probleme s radnom snagom koristeći te podatke, počinju se baviti analitikom ljudskih resursa.

Znanstvena definicija HR analize

Koja je znanstvena definicija HR analize? HR analitika definirana je kao "Sustavno razjašnjavanje i kvantitativna procjena čimbenika koji utječu na rezultat poslovanja"(Heuvel & Bondarouk, 2016.).

Drugim riječima, ovaj pristup je vođen HR podacima.

U posljednjih 100 godina upravljanje ljudskim resursima prvenstveno je evoluiralo iz smjera operativne u stratešku disciplinu. Popularnost izraza Strateško upravljanje ljudskim potencijalima (SHRM) to pokazuje. HR analitika pristup je zasnovan na podacima u skladu s ovom evolucijom.

Umjesto da se oslanja na intuiciju, analitika ovlašćuje HR stručnjake da donose odluke temeljene na podacima. Osim toga, analitika pomaže provjeriti učinkovitost kadrovske politike i različitih aktivnosti.

Kako HR analiza pomaže u upravljanju ljudskim resursima?

Kao što je marketinška analitika promijenila krajolik marketinga, tako i HR analiza mijenja krajolik HR -a. Ono što otvara takve mogućnosti za HR:

• Donosite bolje odluke koristeći podatke

Uobičajeno skladištenje zapisa nema stratešku vrijednost. Prema Carly Fiorina: "Cilj je pretvoriti podatke u informacije, a informacije u razumijevanje." To se odnosi i na HR.

To omogućuje HR -u da se transformira u odjel koji sudjeluje u donošenju strateških odluka. Donja slika prikazuje kako to funkcionira u praksi.

Da biste započeli s HR analizom, morate kombinirati HR podatke iz različitih informacijskih sustava. Na primjer, kada kombinirate istraživanje interakcije sa svojim (financijskim) podacima o uspješnosti, možete mjeriti utjecaj angažmana zaposlenika na financijske performanse različitih trgovina, odjela ili drugih odjela.

Zapošljavanje, odabir, upravljanje učinkom, učenje i razvoj te upravljanje redoslijedom mijenjat će se na temelju uvida stečenih u analitici osoblja. (nespretno)

Zamislite da možete predvidjeti koji će novi zaposlenici biti na visokim pozicijama za dvije godine. Ili možete predvidjeti koji će novi zaposlenici napustiti vašu organizaciju za godinu dana. Sposobnost predviđanja ovih podataka promijenit će proces zapošljavanja i donošenja odluka.

Ako želite saznati više o tome kako podaci mogu promijeniti prakse zapošljavanja, pogledajte knjigu Kodeksa prakse. U ovoj knjizi Laszlo Bock, glavni operativni direktor u Googleu, opisuje kako su se prakse zapošljavanja promijenile u Googleu nakon što su zaposlenici analizirali njihove podatke o zapošljavanju.

Kako započeti s HR analizom?

Obično organizacije počinju postavljati jednostavna pitanja poput "Koji moji ljudi imaju najveći potencijal?" Primjenjujući jednostavne statističke tehnike na podatke o talentima, tvrtke mogu pronaći i dokazati vezu između sposobnosti ljudi i načina poslovanja. Na taj način analitika pomaže tvrtkama u praćenju izostanaka, prometa, sagorijevanja, produktivnosti itd.

Analytics čini HR više nego uzbudljivim. Podaci koje ona daje oblikovat će poslovanje poduzeća i donošenje strateških odluka.

Osim toga, ako znate što tjera vaše ljude na poduzimanje radnji, možete stvoriti bolje radno okruženje, njegovati bolje menadžere i sigurno pružiti vrhunske performanse. Osim toga, ako možete predvidjeti koji će zaposlenici najvjerojatnije napustiti tvrtku, možete sudjelovati u mnogo učinkovitijem upravljanju nasljedstvom i strateškom planiranju radne snage. Zanimljiv primjer tvrtke koja radi upravo to je Credit Suisse.

Nakon što postavite pitanje koje vas zanima, morate odabrati podatke iz različitih sustava. To će vas dovesti do razumijevanja.

Nisu sva pitanja jednako zanimljiva. Zato biste trebali postavljati pitanja o stvarima koje možete promijeniti. Na primjer, ne možete (lako) promijeniti spol zaposlenika. Međutim, možete utjecati na svoje stilove upravljanja i razine interakcije. Postavljanjem pravih pitanja možete dobiti informacije o tome što možete učiniti.

Kako HR analitika oblikuje poslovanje?

Možete zamisliti da HR analitika ima potencijal napraviti veliku razliku u organizaciji. Međutim, ti su primjeri tek početak. Organizacije s visoko naprednom HR analitikom mogu početi mjeriti utjecaj HR politika na poslovanje.

Primjenom sveobuhvatne statističke analize ,. To omogućuje menadžerima da procijene financijski utjecaj aktivnosti i politika na ljudske resurse.

Mjerenje utjecaja HR -a na produktivnost nazvano je „svetim gralom“ HR analitičara (Lawler III, Levenson & Boudreau, 2004). Ovo je najmoćniji način da HR poveća strateški utjecaj. To omogućuje organizacijama proaktivno praćenje i predviđanje koje politike vode poboljšanju individualnih i organizacijskih performansi.

To može utjecati i na trošak i na prihodnu stranu poslovanja.

Poznavanje utjecaja HR politika također će pomoći HR stručnjacima da postanu pravi strateški partneri. Do sada su stručnjake za ljudske resurse okarakterizirali kao slabe i beskorisne, za razliku od istih prodavača. Međutim, HR analitika to može promijeniti. To pomaže HR -u da u potpunosti uskladi svoju strategiju s poslovnim ciljevima i točno procijeni vrijednost koju dodaju poslu.

Što je dakle HR analiza? Radi se o identificiranju ljudi koji pozitivno utječu na vaše poslovanje i radu na pogađanju ljudi koji su zaduženi za tvrtku. Ovo je budućnost HR -a. Ili, riječima Edwardsa Deminga, "Bez podataka, vi ste samo druga osoba s mišljenjem."

Molim vas, recite mi kamo ću odavde?
- Gdje želiš ići? - odgovorio je Mačak.
- Nije me briga ... - rekla je Alice.
- Onda nije važno kamo otići - rekao je Mačak.
- ... samo da negdje stignem, - objasnila je Alice.
- Sigurno ćete negdje stići, - rekao je Mačak. - Samo trebaš hodati dovoljno dugo.
Lewis Carroll, Alisine avanture u zemlji čuda. Alisa u zemlji čuda "

Jeste li naišli na beskorisne povijesne metrike HR -a? Odbacimo sve nepotrebno, provjerimo vitalno: stranica je portalu rekla o najvažnijim pokazateljima HR analize Dmitrij Supronenko , Voditelj odjela za ljudske resurse, tvrtka Metal Profile.

Analitika na području upravljanja osobljem kao neovisan i prilično važan blok - s jedne strane, tema za domaća poduzeća prilično je nova. Za sebe, njegovo formiranje povezujem s tim razdobljem formiranja HR funkcije u njezinom modernom obliku iz kadrovske službe, izravno podređene izvršnom direktoru tvrtke, i OTiZ -a u sklopu financijskog i ekonomskog bloka.

S druge strane, pokazalo se da je ovo razdoblje bilo više nego dovoljno da neke tvrtke učine ne samo korak, već cijeli skok naprijed, dok su druge nastavile biti u stanju obustavljene animacije. Kao rezultat toga, čak i unutar iste industrije možemo primijetiti toliko značajnu razliku u pristupima i stupnju razvoja HR analitike da u digitalnom dobu možemo samo dignuti ruke.

No, budući da se ništa ne događa tek tako (i djelovanje i nedjelovanje), dosljedno se pozabavimo razlozima različitih pristupa. Za sebe ih dijelim na objektivne (postoje neovisno o tvrtki HRD) i subjektivne.

Krenimo od onih objektivnih. Prvo, iz najvažnijeg čimbenika, koji po mom osobnom mišljenju najviše utječe izravno na HR analizu tvrtke, a neizravno na druge čimbenike, razinu konkurencije u industriji.

Dopustite mi da objasnim da je za mene, kao ekonomista s osnovnim obrazovanjem, visoko konkurentno tržište tržište na kojem su proizvod / usluga, tehnologija proizvodnje, logistika, dostupnost sirovina itd. Što je moguće jedinstveniji, a kupac praktično ne čini razliku od toga tko će kupiti ovaj proizvod / uslugu. U tim je uvjetima na prvom mjestu razina usluge, zbog čega su mnogi strateški gurui već nazvali gospodarstvo 21. stoljeća gospodarstvom dojmova. A ključna u ovim uvjetima, strateška prednost je osoblje, točnije njegova kvaliteta. Logično je da je i konkurencija za jake radnike na tako visoko konkurentnim tržištima značajna.

HR stručnjaci jednostavno nemaju drugog izlaza nego u tim uvjetima koristiti sve moguće analitičke aparate kako bi što brže pronašli / namamili najbolje stručnjake s tržišta i zadržali ih s potrebnom razinom uključenosti što je dulje moguće.

Stoga sve počinje analitikom na "lijevu za zapošljavanje", završava analitikom zbog fluktuacije osoblja, a između njih postoji cijeli svijet pokazatelja o prilagodbi, motivaciji, osposobljavanju i razvoju, angažmanu, korporativnoj kulturi itd. na primjer, možemo uzeti tržište IT stručnjaka. Unatoč činjenici da su realne plaće u mnogim industrijama posljednjih godina u padu, ovdje vidimo stabilan i stabilan rast.

Vrijeme za pronalaženje novog posla za IT stručnjaka je minimalno, razina njihovih zahtjeva u takvim uvjetima stalno raste. I kako tvrtke reagiraju? Individualni pristup. Počevši od namjenskog jednog ili više (ovisno o opsegu) novaka, a završavajući činjenicom da HRD poznaje visokokvalitetne stručnjake iz viđenja (čak i ako je broj same tvrtke 10.000+), jer u smislu opsega i učestalost promjena standardnih uvjeta i pristupa osoblju, oni izlaze na istu razinu s najvišim rukovodstvom tvrtke. Ali to je za visoko konkurentne industrije. Ako industrija ima monopolski / oligopolni karakter, onda sve to „ugađanje“ nije potrebno.

Ne kažem da ne koriste HR analitiku, ne. No, njegov će sadržaj biti oskudniji ili će (češće prema mom iskustvu) njegova upotreba u radu za donošenje odluka biti formalna. I sam je radio u tvrtki u kojoj je Moskva redovito zahtijevala značajan popis mjernih podataka koje je razvila poznata inozemna konzultantska tvrtka. Komunikacijska shema uvijek je bila tipična: traženo - pod uvjetom - zaboravljeno.

Drugo, pripadnost industriji (specifičnost)... Dopustite mi da objasnim primjerom. Prije nekoliko godina razgovarao sam s HRD -om za jednog od najvećih proizvođača poljoprivrednih strojeva u Rusiji. Direktor je tom pitanju pristupio više nego odgovorno (posudio sam njegovo iskustvo na poslu), ne ograničavajući se samo na rezultate evaluacija i nekoliko intervjua, već je omogućio besplatan pristup prostorijama tvrtke, kao i svim informacijama o ljudskim resursima i zatražio akcijski plan za 2 godine. I iako sam na kraju svega prihvatio poziv drugog poslodavca, iskustvo ove tvrtke i dalje mi je zanimljivo.

Ključna značajka u području odgovornosti za ljudske resurse je izražena sezonalnost u odnosu na poljoprivrednu godinu. Teško ćete nekoga iznenaditi sezonalnošću, ali ovdje morate uzeti u obzir razmjere (godišnje je potrebno zaposliti, obučiti, a zatim smanjiti više od tisuću proizvodnih radnika), visoku razinu zahtjeva za kvalifikaciju radnika (ovdje se ne radi o zapošljavanju skladišnih radnika), lokaciju (sve proizvodne jedinice nalaze se na istom teritorijalnom području grada), učestalost ponavljanja ciklusa (u to vrijeme to je već bio 5. ciklus zapošljavanja / smanjenja) i sve posljedice koje slijede za robnu marku HR (prvi taksist na putu iz zračne luke ispričao mi je cijelu priču o tvornici od promjene vlasništva tvrtke, te da morate raditi ovdje u samom posljednji slučaj).

Jasno je da ključni odjel za ljudske resurse u poduzeću nije bio H&Z (kao i obično), već odjel za odabir osoblja, koji je trebao osigurati odabir takvog broja zaposlenika u roku od mjesec dana. Iznenadile su me dvije činjenice: svi zaposlenici ove jedinice bili su muškarci (što apsolutno nije tipično za HR funkciju općenito, a posebno za zapošljavanje), te kvaliteta HR analitike.

Čini mi se da su sve pratili kontinuirano. Ne govorim ni o "lijevku odabira", on je sastavljen za svaku radionicu u kontekstu pozicija, uspoređena je učinkovitost privlačenja kandidata kroz sve meni poznate vanjske i unutarnje kanale, zasebno mjesto dodijeljeno je analizi regije prebivališta kandidata, a cijelo je razdoblje prilagodbe podijeljeno u blokove, prema internoj statistici fluktuacije osoblja u prva tri mjeseca, a duž cijelog lanca prilagodbe, isti lijevak s fluktuacijom osoblja u probnom razdoblju.

Treće, fazi razvoja poduzeća... Ovdje se valja prisjetiti poznatog modela životnog ciklusa organizacije L. Greinera. Ne vidim smisla detaljno ga proširivati ​​u članku - materijal na tu temu lako je dostupan na Internetu.

Zadržat ću se na činjenici da su vrlo često pristaše i protivnici implementacije KPI / BSC sustava u tvrtki (a analitika u HR -u element KPI sustava, budući da bez planiranja, kontrole, motivacije, sama po sebi, ne donosi vrijednost tvrtki) ne mogu se međusobno dogovoriti, budući da su temelj za njihov spor organizacije koje su prema Graineru u različitim fazama razvoja. A ako će u fazi "Kreativnost" analitičar biti prilično rijetka iznimka od pravila, u fazi "Vodstvo direktive" HR analitika je pojednostavljena (2-3 opća pokazatelja), tada u fazi "Delegiranje" postoji značajan kvantitativni i kvalitativni razvoj pokazatelja, a u fazi „Koordinacije“ analitika počinje dobivati ​​pretjeran karakter (kada transakcijski troškovi provođenja HR kadrifikacije prelaze njezin ekonomski učinak za organizaciju). I tu se protivnici KPI -a penju na govornicu i počinju kritizirati.

Djelomično su u pravu, ali samo trebate odmah pojasniti da većina domaćih tvrtki nije "narasla" do četvrte faze i vjerojatno neće nikada odrasti. I samo nekoliko sretnika (čelnici liste RBC 500) ozbiljno razmišljaju, suočeni s krizom povjerenja, o potrebi prelaska na petu fazu: "Suradnja".

Prema L. Greineru, u ovoj se fazi posebna pozornost posvećuje izgradnji tima i međuljudskoj suradnji, a formalni sustavi kontrole postupno se zamjenjuju društvenom kontrolom i samodisciplinom. Svaka faza razvoja organizacije ima svoj pristup metričkom sustavu ljudskih resursa i neprihvatljivo je pojednostaviti pristup, svesti ga na jedinstvene zahtjeve, kao što je neprofesionalno uspoređivati ​​HR analizu organizacija u različitim fazama razvoja.

Četvrti, stupanj automatizacije u tvrtki... Ovdje je, po mom mišljenju, sve vrlo jednostavno: ne možete izvesti ofenzivu velikih razmjera ako vaši konvoji sa streljivom i uniformama daleko zaostaju. HR analitika koja se sastavlja ručno siguran je način da se okalja sjajan alat. Stoga smo prijatelji s IT odjelom, idealno je da trebate imati namjenskog analitičara u ERP sustavu u kojem se vodi vaša statistika.

Ovisno o veličini tvrtke, može se dodati blok zadataka za integriranje podataka iz nekoliko HR sustava. Iz vlastitog iskustva mogu reći da je za integracijsko postavljanje potrebno najviše truda, zbog čega su neke tvrtke donijele logičnu (ali ne i jeftinu) odluku o prenošenju svih HR funkcija na jednu platformu.

Sada malo o subjektivnim čimbenicima.

Isprva, dostupnost kupaca: HR ne mora postojati sam od sebe. Svaki zadatak / projekt uvijek mora imati korisnika: vlasnika, upravni odbor, upravni odbor, izvršnog direktora, direktora poslovne jedinice, voditelja funkcionalne jedinice ili nekog drugog, bez obzira na naziv položaj / tijelo je. Ako zadatak / projekt nema tog korisnika (a to se, nažalost, događa), tada se za HR menadžera naglo povećavaju šanse da bude poznat kao “izazivač sreće” u tvrtki. To ne znači da ako vam nije dodijeljen zadatak, onda se ne morate njime baviti. Potrebno je, ako razumijete zašto bi to moglo biti od interesa za korisnika, ali prvo što trebate učiniti je dobiti njegov pristanak.

Dopustite mi da objasnim u praksi. Na primjer, uzmimo vođu koji je vodio odjel za ljudske resurse u nekoliko velikih tvrtki, gdje je jedan od ključnih pokazatelja u području pažnje Odjela za zapošljavanje osoblje, i kao konačna vrijednost za tvrtku i u različitim analitičkim odjeljcima (prema poslovne jedinice, po funkcionalnim blokovima i drugo).

Prvo, cijeli proračun (a maksimalni udio u njemu je plaća) u području odgovornosti HRD -a izravno ovisi o planiranoj veličini osoblja u određenom razdoblju (u pravilu je to četvrtina za tvrtke s izrazito izraženim brojem zaposlenih) sezonalnost prodaje / proizvodnje - mjesec dana). Drugo, drugi ključni pokazatelji (na primjer, broj osoblja, zaostala radna mjesta) uvelike ovise o broju zaposlenih.

Premještamo ovog menadžera u jednako veliku tvrtku. Kako će početi djelovati? Najvjerojatnije će jedna od prvih točaka biti revizija trenutnih HR procesa (uključujući prikupljanje analitike u uobičajenom koordinatnom sustavu za njega). I tu se ispostavlja da udio slobodnih radnih mjesta u tvrtki iznosi, recimo, 30% ukupnog osoblja, a prijave za zapošljavanje nisu više od 10% od broja slobodnih radnih mjesta. Što to znači?

Najvjerojatnije problem nije u odabiru, već je stolić popunjen "mrtvim" radnim mjestima. Ako je i trajanje ovih slobodnih radnih mjesta značajno, uzimajući u obzir tekuće mjere za optimizaciju broja osoblja, refleksna odluka (odgođena na razini potkorteksa) smanjit će zaostala radna mjesta ili, barem, očistiti ona za koja postoje čak ni aplikacija za odabir, prijeđite na osnovnu radničku razinu u smislu broja, a onda već treba razmisliti što učiniti sa svim tim. Odlučeno - učinjeno. I samo nekoliko mjeseci kasnije, s početkom sezone, poslovne jedinice dižu buku: moraju brzo zaposliti dovoljno veliki broj zaposlenika, ali to ne mogu učiniti, budući da u stolu za zapošljavanje nema takvih slobodnih mjesta.

I pokazalo se da je broj osoblja tehnički pokazatelj, slobodna radna mjesta potrebna su samo za prijavu zaposlenika u odjelu za kadrove, a planiranje resursa gradi se isključivo na temelju pokazatelja plaća, kojim se rukovodi ravnatelj podružnice pri odlučivanju hoćete li zaposliti zaposlenika ili ne, budući da je on općenito odgovoran za troškove podružnice. U ovoj fazi mi nije važno je li proces ispravno izgrađen ili ne, važno je još nešto: analitika HR odjela ne može postojati samostalno, odvojeno od poslovanja. Uvijek je sporedna, formirana za posebne zadatke. Tada neće biti suvišno.

Drugo, faktor koji ja za sebe nazivam: "to se dogodilo povijesno" ima značajan utjecaj na domaću analitiku u području upravljanja osobljem. Često nailazite na situaciju kada vaše pitanje "za što?" (da se ne miješa sa "zašto?") redovito prikupljate ovu HR analizu, dobivate iskren odgovor: "Tako smo navikli", "uvijek smo to radili", "tako nam je zgodno" ili nešto slično.

Nekada je netko iz uprave tvrtke tražio praćenje zasebnog pokazatelja za rješavanje određenog problema. Od tada se situacija mogla bitno promijeniti, zadatak je mogao potpuno nestati kao nepotreban, ali budući da nitko nije dao naredbu da se "prekine" pravodobno, HR služba nastavlja prikupljati informacije po inerciji i slati ih prema odobreni popis primatelja.

U svojoj sam praksi vidio kada su nakon nekoliko godina (godina!) Od takvih izvješća ti primatelji međusobno saznali tko je inicijator i zašto su im potrebne te informacije. I što je viši status osobe koja je izvorno postavila zadatak i razina autoritarnosti njegova vodstva, to je vjerojatnije da će dobiti niz HR metrika iz kategorije "povijesno formiranih".

Sada, nakon što je iznesena teorija i svi su obaviješteni o mogućim posljedicama i nijansama, možete nastaviti s vožnjom, naime popisom pokazatelja HR analitike. Odmah napominjem da je ovaj popis formiran samo od onih pokazatelja s kojima sam radio, a za uvjete u kojima sam tada radio, štoviše, ovaj popis nije čak 80% korišten ni u jednoj od tvrtki (koja nije razumjela zašto, predlažem ponovno čitanje članka).

I. Financije:

Udio troškova osoblja u prihodima (sve stavke u području odgovornosti HRD -a uzimaju se u obzir u rashodima);

Omjer stope rasta prihoda / marže / neto dobiti po zaposlenom i stope rasta plaće / troškova osoblja za isto razdoblje (u načelu, ne uspoređujem je sa stopom rasta prosječne plaće, budući da je njezina dinamika značajno pod utjecajem broja osoblja, što može dovesti do narušavanja ekonomske suštine pokazatelja);

Razina financijskih rizika za funkciju upravljanja ljudskim resursima (može se mjeriti kao broj rizičnih događaja, koji se shvaća kao svaki neuspjeh u procesu upravljanja ljudskim resursima, koji je rezultirao štetom u organizaciji većom od određenog iznosa, pa je ukupni iznos šteta za sve rizične događaje);

Troškovi tvrtke za 1% fluktuacije osoblja (uzimaju se u obzir svi izravni troškovi: odabir, obuka, prilagodba osoblja (ometanje mentora i menadžera), plaća dok zaposlenik ne dosegne ciljnu razinu produktivnosti i izgubljeni prihod tijekom odsutnosti) zaposlenika i dok zaposlenik ne dosegne performanse na ciljnoj razini);

Prosječna plaća zaposlenika (u kontekstu pozicija / funkcija / lokacija) u odnosu na srednju plaću na temelju istraživanja tržišta rada u sličnoj analitici.

II. Klijenti (interni):

Razina zadovoljstva internih klijenata HR uslugama (mjereno i kao ponderirani prosječni pokazatelj i odvojeno u kontekstu funkcija. U pravilu je većina podizvođača zainteresirana za odabir, motivaciju, upravljanje brojem zaposlenih, procjenu i razvoj);

Udio slobodnih radnih mjesta zatvoren unutar standardnog vremenskog okvira (standardni vremenski okvir razlikuje se ovisno o razini pozicije, funkcionalnom bloku, lokaciji itd.);

Razina osoblja u% kadrovske razine (pokazatelj je alternativa prethodnom pokazatelju, koristio se u uvjetima masovnog zapošljavanja, za razliku od prethodnog, trenutan, a ne intervalni, stoga je posebno nezgodan za zapošljavanje kada se ponderirani prosječni broj zaposlenih razmatra analogno SSC -u);

Prosječna uspješnost zaposlenika u fazi stupanja na radno mjesto (često se koristi za voditelje prodaje, vremenski interval je različito postavljen za radno mjesto, u pravilu je vezan za razdoblje osposobljavanja početnika i prijem u samostalni rad, može se mjeriti u postocima, uvjetni proizvodi itd.).

III. Procesi:

Troškovi zapošljavanja 1 zaposlenika (za mene su bili podijeljeni u 4 kategorije ovisno o razini pozicije / struke);

- "tokovi" zapošljavanja u različitim analitičkim odjeljcima (pozicije, lokacije, funkcije, kanali za privlačenje kandidata itd.);

Promjena zaposlenika na probnom razdoblju (izuzetno koristan pokazatelj za izgradnju odnosa s internim klijentom, posebno u kontekstu funkcije i lokacije, za to je potrebno podijeliti ga u dvije komponente: na inicijativu zaposlenika i na inicijativu menadžer);

Umirovljenje osoblja / fluktuacija osoblja (podjela između pokazatelja je uvjetna, pod umirovljenjem mislim na pokazatelj kada svi otpušteni zaposlenici, bez obzira na razlog otkaza, prelaze u "offset", ako neki razlozi nisu uključeni u izračun pokazatelja , onda je to za mene promet. u drugom slučaju, provedite anketu na izlazu, osigurajte prikupljanje telefonskih brojeva umirovljenih zaposlenika i obavite revizijske pozive za otpuštene zaposlenike;

Tradicionalna analitika zbog umirovljenja / fluktuacije osoblja;

Umirovljenje / fluktuacija ključnog osoblja (smatra se za zaposlenike koji su na zadnjoj kadrovskoj komisiji dobili ocjene A (visoki potencijal) i B (visoko produktivni), kao i uključeni u rezervu osoblja za više radno mjesto prema odobrenim smjerovima karijere) s razinom spremnosti RN (spremno sada));

Analitika o razlozima umirovljenja / fluktuaciji ključnog osoblja (vidi prethodni odlomak);

Prosječni postotak odsutnosti zaposlenika u odnosu na FRV prema tablici osoblja (uključuje sve vrste izostanka);

Udio zaposlenika komercijalnih usluga koji su uspješno završili prodaju / obuku proizvoda prema lokaciji / funkciji;

Razina (postotak) usklađenosti s prodajnim standardom tvrtke prema odobrenim kontrolnim listama (analitika se prikuplja na temelju rezultata unutarnje i vanjske revizije - pozivanje kupaca, revizijski pozivi itd.)

Prosječni postotak dovršenosti zadataka o IPR -u unutar standardnog vremenskog okvira;

Prosječna ocjena zadovoljstva studijama licem u lice temeljenim na povratnim upitnicima.

IV. Razvoj osoblja:

Udio ključnih pozicija u poduzeću (određuje se pojedinačno), koji su prema rezultatima posljednje kadrovske komisije zatvorili nasljednici s razinom spremnosti RN (spremno sada) i RN + 1 (spremno za godinu dana);

U ovom ćemo vodiču objasniti bit HR analize i razloge zašto je vaša organizacija treba ozbiljno shvatiti. Također ćemo obraditi uobičajene izazove “ljudske” analitike i pet prvih koraka koji će pomoći vašoj organizaciji da krene u tom smjeru.

HR je prešao dug put od tradicionalnog prikupljanja i praćenja podataka o zaposlenicima do modernog pristupa: pomoću podataka za prikupljanje uvida u cijelo poslovanje.

ŠTO JE HR ANALITIKA?

HR analitika je proces u kojem se tehnike obrade podataka i poslovne inteligencije (BA) primjenjuju na obradu HR podataka. Ponekad se naziva i analitikom talenata. Osim toga, rudarenje podataka u ovom kontekstu odnosi se na praksu ispitivanja baza podataka za stvaranje novih informacija.

HR analitika ima dva glavna cilja: pružanje uvida(ranije nepoznati podaci), i definiranje ključnih podataka.

Prvi cilj je pružiti organizaciji informacije o vlastitom poslovanju koje joj mogu pomoći u učinkovitom upravljanju zaposlenicima. Ovo su uvidi koji mogu osigurati učinkovito postizanje poslovnih ciljeva tvrtke.

Druga ključna funkcija HR analize je pomoć pri identificiranju podataka koje organizacija treba pohraniti. Osim toga, pruža modele za predviđanje različitih načina na koje organizacija može postići optimalni povrat ulaganja (ROI) u svoj ljudski kapital.

Sveukupno, HR analitika usredotočena je na iskorištavanje ogromne količine podataka o ljudskim resursima koje prikuplja većina organizacija. Tvrtke često imaju bogatstvo podataka, poput demografije zaposlenika, evidencije obuke itd., A analiza može iz njih izvući važne uvide.

Ispod su detaljnije informacije o HR analizi:

ZAŠTO TREBA VAŠA ORGANIZACIJA RADITI S ANALITIKOM HR?

Odluke o ljudskim resursima često se temelje na profesionalnim instinktima i intuiciji. Na primjer, zapošljavanje često ovisi o osobnom kontaktu koji regruter ima ili nije uspio uspostaviti s kandidatom. Problem s "instinktima" i intuicijom je u tome što oni mogu normalizirati loše prakse.

Stoga nepravda na poslu može proći nezapaženo. Razlika u plaćama između muškaraca i žena najbolji je primjer za to. Organizacije mogu pomisliti da plaćaju isto ako ne prouče dokaze.

HR analitika može pomoći u poboljšanju performansi i predvidjeti najuspješnije modele. Time se uklanja većina ljudskih grešaka u donošenju odluka. Na primjer, poboljšanje upravljanja radnim opterećenjem može biti učinkovitije ako se koriste podaci koji pokazuju koji su odjeli ili skupine već preopterećeni i koji si mogu priuštiti preuzimanje više odgovornosti.

Što je još važnije, HR analitika pokazala se kao pokretač rasta tvrtke. Zona obuke izvještava o povećanju produktivnosti za jednu tvrtku koja koristi HR analizu za poboljšanje procesa zapošljavanja. Analizom podataka tvrtka je primijetila da tradicionalni KPI -ji - obrazovanje i upućivanje - nisu imali veliki utjecaj na prodajne rezultate kandidata. Zapravo, ključne metrike, poput velikog prodajnog iskustva i sposobnosti djelovanja u nestrukturiranim okolnostima, zapravo su pridonijele poboljšanju prodajnih performansi. Kad je tvrtka uključila ovu analitiku talenata u zapošljavanje, prodaja tvrtke je sljedeće godine porasla za 4 milijuna dolara.

Druge studije došle su do sličnih zaključaka u pogledu važnosti HR analize za ukupne performanse tvrtke. Istraživanja MIT -a i IBM -a otkrila su da bi veća upotreba HR analitike mogla rezultirati:

• Povećanje prodaje za 8%;
• Povećanje neto operativnog prihoda za 24%;
• 58% veća prodaja po zaposlenom.

OSNOVNI NAČINI KORIŠĆENJA HR ANALITIKE

Područja primjene HR analize su ogromna, a metrike na koje se organizacija treba usredotočiti ovisit će o industriji, kao io prirodi poslovanja.

Evo nekoliko primjera mogućih KPI -ja:

• stopa otpuštanja,
• vrijeme zapošljavanja,
• stopa fluktuacije za različite skupine osoblja (prva godina, pet godina itd.),
• prihod po zaposlenom.

Gore navedeni mjerni podaci i drugi slični podaci mogu se koristiti za poboljšanje uspješnosti poslovanja. Ključna područja u kojima podaci mogu pomoći su:

• Vrbovanje- HR analitika može dati odgovore na pitanja o pronalaženju idealnih kandidata za ovaj posao. Na primjer, kako pokazuje gornji primjer tvrtke, podaci se mogu koristiti za identifikaciju kvaliteta onih kandidata koji daju najbolje rezultate. Možete usporediti podatke o kandidatima koji su na kraju ostali u tvrtki i među njima pronaći zajedničke nazivnike.

• Zdravlje i sigurnost- HR analitika može bolje identificirati problematična područja koja se odnose na zdravlje i sigurnost. Podaci mogu ukazivati ​​na uloge, radna mjesta i druge slične čimbenike s najvećom stopom nesreća.

• Zadržavanje zaposlenika- S podacima možete saznati i više o zadržavanju zaposlenika. Pomoću HR analize možete identificirati aspekte koji povećavaju angažman zaposlenika.

• Nedostaci talenta- podaci mogu otkriti postojanje praznina u organizaciji. Na primjer, neki odjeli mogu imati više visokokvalificiranih radnika od drugih, što može ometati cjelokupno poslovanje tvrtke.

• Učinkovitost prodaje- HR analitika može vam pomoći da shvatite pojedinosti o tome kako povećati prodaju. Možda ćete otkriti da određeni talent pomaže zaposlenicima da bolje rade ili da određeni programi obuke pružaju trenutne prihode od prodaje.

PET IZAZOVA U HR ANALITICI

Prije nego prijeđemo na početne faze implementacije HR analize, vrijedno je razmotriti neke od glavnih izazova koji se javljaju. Prilikom primjene HR analitike u vašoj organizaciji važno je pronaći načine za rješavanje sljedećih pet izazova.

Zadatak 1: tok podataka
Što više informacija vaša organizacija prikuplja, to ih je teže koristiti ako je potrebno. Velika količina podataka ne dovodi automatski do dobrih rezultata. Da biste bili uspješni, morate imati sposobnost primjene odgovarajućih analitičkih tehnika.

Ako vaš odjel za ljudske resurse prikupi mnogo podataka bez korištenja odgovarajućih analitičkih pristupa, jednostavno ćete dobiti puno podataka. Što ih je više, to je teže donijeti vrijedna nagađanja.

Na primjer, mjerni podaci za sve mjerne podatke koje prikupljate moraju biti pravilno definirani i kategorizirani. Morate identificirati probleme koje želite riješiti svojim podacima, a ne samo ih prikupljati.

Izazov 2: kvaliteta podataka
Osim prikupljanja odgovarajuće količine podataka, morate se pobrinuti i da dovoljno obratite pozornost na njihovu kvalitetu. Tijek podataka može brzo dovesti do podataka loše kvalitete jer ne stvarate smislene veze između različitih skupova podataka.

Važno je osigurati kvalitetu podataka usredotočujući se na osiguravanje njihovog integriteta i sigurnosti. Problem mnogih organizacija je što podaci koji se koriste u HR analizi mogu doći iz različitih dijelova organizacije i stoga biti previše različiti, što dovodi do problema. Neki se podaci mogu zanemariti, odbaciti, izgubiti ili se skupovi podataka ne mogu kombinirati, što će onda dovesti do neadekvatne analize.

Izazov 3: niske analitičke sposobnosti u većini HR odjela
Da bi kadrovska analitika uspjela, tim iza nje mora imati znanje o ljudskim resursima i analitici podataka. No, pronalaženje voditelja ljudskih resursa koji su također sposobni za analizu podataka može biti izazov.

Prema riječima Elizabeth Craig, istraživačice na Institutu Accenture za visoke performanse, teško da postoji netko tko je dovoljno obučen za HR analitiku. Dodatno, Craig je rekao data-informed.com da neki alati za analizu podataka zahtijevaju specijalizirane IT vještine, dodajući pritisak da se pronađu pravi ljudi.

Problem izgleda još veći jer se samo 6% globalnih HR timova osjeća sigurnima u svoje analitičke sposobnosti. Osim toga, samo 20% vjeruje da je uporaba podataka njihove organizacije vjerodostojna i dovoljno pouzdana za donošenje odluka.

Izazov 4: Česti nedostatak podrške menadžmenta za HR analitiku

HR analitika još nije postala ključni proces za mnoge tvrtke, a podrška menadžmenta često izostaje. No da bi proces funkcionirao, odjeli za ljudske resurse moraju uvjeriti čelnike tvrtki u prednosti korištenja analitike.

Ova je podrška važna jer omogućuje pristup resursima, budući da implementacija pravog analitičkog sustava HR -a nije jeftina. Također može omogućiti bolji pristup podacima među odjelima. Kako bi uvjerio rukovoditelje, HR se mora usredotočiti na identificiranje mogućnosti za povećanje ROI -a, čak i na početku.

Izazov 5: HR analiza je skupa i ROI često nije vidljiv

Konačno, organizacije moraju biti svjesne troškova. Raspon cijena analitičkih instrumenata raznolik je kao i dostupnost instrumenata. Prema članku na data-informed.com, cijena platforme može se kretati od "400.000 do 1.5 milijuna dolara za tvrtku s 5.000 stalno zaposlenih".

Osim toga, procjena ne uključuje povećanja troškova s ​​kojima se organizacije mogu suočiti pri zapošljavanju novih zaposlenika za provedbu programa ili obučavanje postojećih zaposlenika analitičkim vještinama.

Osim toga, ROI za HR analizu nije baš opipljiv. To je zato što koristi od implementacije analitičkih rezultata mogu biti iz različitih odjela i kroz dugo razdoblje. Na primjer, poboljšanja u zadržavanju zaposlenika neće biti vidljiva odmah.

Izazov je shvatiti da potraga za jeftinijom platformom za analizu ljudskih resursa ne znači uvijek velike uštede. Nedostatak softvera i alata može dovesti do neučinkovitih i nepotpunih rezultata, što kao posljedicu ne stvara dovoljno visok povrat ulaganja kako bi opravdao ulaganje.

PET PRVIH KORAKA U PROVEDBI HR ANALITIKE

Ako vaša organizacija želi implementirati HR analizu, koji je pravi put? U nastavku se nalazi pet koraka koji mogu pomoći vašoj organizaciji da započne proces.

Korak 1. Identificiranje poslovnih problema koje želite riješiti.

Prva i najvažnija stvar je identificirati poslovna pitanja koja želite riješiti. Ne možete početi prikupljati podatke, a zatim ih samo pogledati kako biste pronašli odnose.

Odredite probleme koje biste željeli poboljšati u sektoru ljudskih resursa. Na primjer, to mogu biti pitanja vezana za raznolikost poslova, poboljšanje zadržavanja zaposlenika, mjerenje količine novca potrošenog na obuku ili bolje razumijevanje razloga izostanka s radnog mjesta. Postoji nekoliko jednostavnih pitanja s kojima biste trebali početi prije nego što nastavite.

Na primjer, recimo da želite razumjeti kako HR utječe na stvari poput rezultata vaše tvrtke.

Nakon što ste prikupili opće podatke o osoblju koje biste željeli detaljnije proučiti, morate početi identificirati potrebne mjerne podatke za rješavanje ovih problema.
Evo nekih mjernih podataka o ljudskim resursima koji pokazuju uspješnost odjela za ljudske resurse:

Stopa otpuštanja- koliko zaposlenika odlazi u određenom razdoblju u odnosu na ukupan broj zaposlenih?
Vrijeme zapošljavanja- Koliko je vremena potrebno za popunjavanje radnog mjesta, kao i vrijeme potrebno da kandidat prihvati ponudu i postane zaposlenik?
Stopa fluktuacije osoblja- koliko zaposlenika odlazi nakon prve godine, pet godina, i tako dalje?
Raznolikost osoblja- koji su postoci kada su u pitanju žene, muškarci, vjerske i etničke skupine?
Prihod po zaposlenom, među zaposlenicima s punim radnim vremenom - koliki je prihod ostvaren na puno radno vrijeme?
Iznos plaćanja prekovremenog rada - koliko su visoke plaće za prekovremeni rad i koliko često se plaćaju prekovremeni sati?
Odnos stalnih i privremenih radnika - koliko je zaposlenih na pola radnog vremena u odnosu na puno radno vrijeme?

Korak 2: Identificiranje podataka koji odgovaraju na gornja pitanja.

Kad imate pitanja i problema, možete početi identificirati podatke potrebne za odgovor ili rješavanje.

Prvo, morate se usredotočiti na podatke o osoblju koji su već pohranjeni u vašem odjelu. To uključuje informacije o zapošljavanju, učinku i nasljeđivanju. Vaš odjel bi već trebao pratiti te skupove podataka.

Drugo, morate početi prikupljati podatke o stvarima poput angažmana, anketa i intervjua. Ovisno o razini prikupljanja podataka u vašoj organizaciji, možda već imate mehanizme za prikupljanje tih podataka.

Konačno, morate proširiti prikupljanje podataka na druge poslovne sustave i odjele. Trebali biste početi prikupljati važne financijske metrike i istraživanje tržišta. To uključuje stvari poput prometa, prodajnih performansi, novca potrošenog na istraživanje tržišta i obuku.

Korak 3... Implementacija ETL -a: ekstrakcija, transformacija i utovar.

Kao što je gore navedeno, Odjel za ljudske resurse mora blisko surađivati ​​s IT odjelom, jer određeni softver i rudarenje podataka mogu zahtijevati specijalizirane analitičke vještine. Stoga je dobra ideja započeti izgradnju bližih veza između ova dva odjela.

Dio ovog procesa je implementacija ETL -a: ekstrakcija, obrada i utovar. Postoje alati koji se mogu koristiti za automatsko provođenje ovog procesa. Na primjer, IMB WebsphereDataStage i Cognos Data Manager ili Microsoft SQL Server Integration Services neke su od najpopularnijih opcija. Iako netehničko osoblje može koristiti ove platforme, može biti korisno zatražiti pomoć IT odjela.

Ovaj vam postupak u biti omogućuje da iz izvora podataka koje definirate izvučete potrebne podatke, pretvorite ih u ispravan čist i konzistentan format i prenesete na svoju analitičku platformu koja će se koristiti za analizu.

Korak 4. Integracija rezultata u poslovne transakcije.

Nakon što analiza podataka počne generirati rezultate, morate započeti s implementacijom promjena. Na primjer, ako ste se usredotočili na istraživanje raznolikosti radne snage i vaši podaci pokazuju da ne primate dovoljno zahtjeva od etničkih manjina, mogli biste početi mijenjati strategiju zapošljavanja.

Osim toga, morate uspostaviti veze između HR podataka i drugih poslovnih mjerila. Na primjer, smanjenje prekovremenog rada osoblja može se izravno povezati s produktivnošću i isplativošću. KPMG-ovo izvješće “Ljudi su stvarni brojevi” naglašava važnost ovih veza kroz odsustvovanje radne snage i isplativost.

"Iako je korisno pratiti izostanak s posla po regijama ili u usporedbi s prethodnim godinama, ako HR također može pokazati da je smanjenje izostanaka u pozitivnoj korelaciji s operativnom učinkovitošću, uprava će vidjeti stvarnu vrijednost HR -a", kaže se u izvješću.

Korak 5. Redovita analiza.

Konačno, HR analitiku moramo redovito obavljati, inače će u većini slučajeva biti nevažna. Kako bi se iskoristile njegove prednosti, mora se uspostaviti redovan proces.

Na primjer, recimo da ste identificirali problem koji želite riješiti s podacima, izvršili analizu i pronašli odgovor. Nakon što implementirate rješenja za svoj problem, morate mu se redovito vraćati kako biste provjerili što se događa s promjenom i jesu li se pojavili novi problemi.

ZAKLJUČAK

HR analitika sastavni je dio upravljanja podacima, a njezina provedba može donijeti pozitivne nagrade za svaku organizaciju. No, kao što je gore prikazano, upravljanje, analiza i tumačenje podataka nije lako, a organizacije se moraju približavati „ljudskoj“ analitici korak po korak.

Ključ uspješne HR kadrovske analize temelji se na shvaćanju da rezultat nije rezultat veličine izmjerenih podataka, već utjecaj podataka na donošenje odluka u organizaciji. Analitiku ljudskih resursa ne treba smatrati bitnom za odjel ljudskih resursa, već kao nešto što može stvoriti vrijednost za cijelu organizaciju.

Ovaj materijal (i tekst i slike) podliježe autorskim pravima. Svako ponovno tiskanje u cijelosti ili djelomično samo s aktivnom vezom na materijal.

* Ažuriranje članka

Posao ne miruje - da biste preživjeli, morate se razvijati. Ako zaustavite ovaj proces, projekt će se početi degradirati. Često morate nešto promijeniti - proširiti asortiman, povećati oglasni doseg publike, poboljšati dizajn web stranice, dodati novi i povećati konverziju. Kako unaprijed znati što će ove inovacije donijeti?

Jedan od alata za pomoć pri razvoju web projekata je A / B testiranje. Uz njegovu pomoć možete provjeriti svoje hipoteze i eksperimentalno procijeniti sklonosti posjetitelja - kako biste donijeli odluku o tome vrijedi li nešto promijeniti ili je bolje ostaviti kako jest.

Evo kako to funkcionira.

Što je A / B testiranje

A / B testiranje marketinška je tehnika koja se koristi za mjerenje i upravljanje izvedbom web stranice. Ova metoda se naziva i split testiranje.

A / B testiranje omogućuje vam da ocijenite kvantitativne performanse dvije verzije web stranice, kao i da ih međusobno usporedite. Podijeljeno testiranje također pomaže u mjerenju učinkovitosti promjena stranica, poput dodavanja novih elemenata dizajna ili poziva na akciju. Praktična točka korištenja ove metode je pronaći i implementirati komponente stranice koje povećavaju njezine performanse. Napominjemo još jednom, A / B testiranje primijenjena je marketinška metoda koja se može koristiti za utjecaj na konverzije, povećanje prodaje i povećanje profitabilnosti web projekta.

Podijeljeno testiranje započinje procjenom mjernih podataka postojeće web stranice (A, kontrolna stranica) i traženjem načina za njeno poboljšanje. Na primjer, stvorili ste internetsku trgovinu. Zamislite odredišnu stranicu ove trgovine s stopom konverzije od 2%. Tržište želi povećati tu brojku na 4%, pa planira promjene koje će pomoći u rješavanju ovog problema.

Recimo da tehničar sugerira da će promjenom boje gumba za pretvorbu iz neutralne plave u agresivnu crvenu učiniti vidljivijim. Kako bi provjerio hoće li to dovesti do veće prodaje i većih konverzija, marketer stvara poboljšanu verziju web stranice (B, nova stranica).

Koristeći podijeljene alate za testiranje, EA nasumično dijeli promet između stranica A i B na dva približno jednaka dijela. Relativno govoreći, polovica posjetitelja ide na stranicu A, a druga polovica na stranicu B. Istodobno, marketer ima na umu izvore prometa. Kako bi se osigurala valjanost i objektivnost testiranja, potrebno je usmjeriti na stranice A i B 50% posjetitelja koji su na web mjesto došli s društvenih mreža, prirodnog pretraživanja, kontekstualnog oglašavanja itd.

Nakon što prikupi dovoljno podataka, marketer ocjenjuje rezultate ispitivanja. Kao što je gore navedeno, stranica A ima stopu konverzije od 2%. Ako je stranica B imala stopu konverzije od 2,5%, tada je promjena gumba za pretvorbu iz plave u crvenu doista povećala izvedbu odredišne ​​stranice. Međutim, stopa konverzije nije dosegla željenih 4%. Stoga trgovac dalje traži načine za poboljšanje stranice putem A / B testiranja. U tom će slučaju stranica s crvenim gumbom za pretvorbu djelovati kao kontrolna stranica.

Što testirati

Kao što je gore navedeno, podijeljeno testiranje primijenjena je metoda koja vam omogućuje utjecaj na različite mjerne podatke web lokacije. Stoga odabir ispitnog objekta ovisi o cilju i zadaćama koje si marketer postavlja.

Na primjer, ako je stopa napuštanja početne stranice odredišne ​​stranice 99%, a većina posjetitelja napušta odredišnu stranicu unutar 2-3 sekunde nakon "slijetanja", trebali biste razmisliti o promjeni vizualnih komponenti stranice. A / B test pomaže marketinškim stručnjacima u pronalaženju najboljeg izgleda stranice, odabiru atraktivnih boja i slika te upotrebi čitljivog fonta. A ako se marketer suoči sa zadatkom povećanja broja pretplata, može pokušati promijeniti odgovarajući oblik konverzije. Podijeljeni test pomoći će stručnjaku da odabere optimalnu boju gumba, najbolju opciju teksta, broj polja u obrascu za pretplatu ili njegovo mjesto.

Marketinški stručnjaci najčešće testiraju sljedeće elemente web stranica:

• Tekst i izgled gumba za pretvorbu, kao i njihov raspored.
• Naslov i opis proizvoda.
• Veličine, izgled i mjesto obrazaca za pretvorbu.
• Izgled i dizajn stranice.
• Cijena proizvoda i drugi elementi poslovnog prijedloga.
• Slike proizvoda i druge ilustracije.
• Količina teksta na stranici.

Koje alate za podijeljeno testiranje koristiti

Za obavljanje A / B testiranja trgovac mora koristiti jedan od specijaliziranih alata. Jedna od najtraženijih je Googleova usluga optimizacije (do kolovoza 2019. zvala se Sadržajni eksperimenti), koja je sada dio nove Google Marketing Platform za marketinške stručnjake. Može se koristiti za testiranje elemenata stranice, uključujući zaglavlja, fontove, gumbe i oblike za pretvorbu, slike i drugo. Optimizacija je besplatna za mala poduzeća i to je njezina velika prednost u odnosu na konkurenciju.

Za podijeljeno testiranje možete koristiti i sljedeće alate:

• Optimizely je najpopularnija plaćena usluga A / B testiranja u buržoaziji. Troškovi njegove uporabe nisu objavljeni - radi pojašnjenja morate se obratiti odjelu prodaje. Prednosti uključuju mogućnost stvaranja eksperimenata u vizualnom sučelju, što eliminira potrebu za marketingu koji radi s HTML kodom testiranih stranica.
• Visual Optimizer Website je plaćena usluga koja vam omogućuje testiranje različitih elemenata stranice. Za korištenje ovog alata trgovac mora imati HTML znanje. Mjesečne pretplate na VWO kreću se od 99 do 999 USD.
• Unbounce je usluga za stvaranje i optimizaciju odredišnih stranica. Uključujući to, omogućuje vam izvođenje A / B testiranja. Troškovi korištenja kreću se od 79 do 399 USD ili više mjesečno. To je analog domaćeg LPGeneratora i također vam omogućuje testiranje samo odredišnih stranica napravljenih u njemu.

Kako A / B testirati s Google Optimizeom

Usluga optimizacije Google Marketing Platform omogućuje vam istodobno testiranje učinkovitosti pet varijacija stranica. Pomoću nje možete provesti A / B / N testiranje, koje se razlikuje od standardnih A / B pokusa testiranjem nekoliko hipoteza odjednom umjesto dvije.

Tržište ima sposobnost samostalnog određivanja udjela prometa uključenog u testiranje. Minimalno trajanje testa je dva tjedna, maksimalno je ograničeno na tri mjeseca. Rezultati se mogu vidjeti na vašem osobnom računu ili primiti e-poštom.

Da biste podijelili testiranje s Optimizeom, učinite sljedeće:

1. Prijavite se na svoj račun Google Marketing Platform, otvorite uslugu Optimizacija i izradite svoj prvi projekt. Dajte mu ime, navedite URL osnovne stranice čije će se kopije testirati i odaberite način "Eksperiment A / B".

1. Idite na izrađeni projekt i nastavite ga konfigurirati u skladu s planom predloženim u opisu alata. Slijedite sve korake od 1 do 5 u nizu.

1. Prvo stvorite eksperimentalne varijacije i dodajte pravila ciljanja. Za rad instalirajte proširenje "Optimizacija" iz službene Google trgovine u preglednik Chrome. Omogućuje vam vizualno uređivanje promjena na stranicama.

1. Odredite na kojim će URL -ovima korisnik vidjeti modificirane varijacije stranica. Može se postaviti nekoliko uvjeta ispitivanja. Glavna stvar je ne zaboraviti ih odmah testirati kako ne bi došlo do pogreške.

1. Prilagodite svoju ciljanu publiku. Na primjer, promjene na stranici bit će prikazane samo posjetiteljima iz Moskve.

1. Odaberite standard ili stvorite vlastite ciljeve eksperimenta. Trebali bi biti povezani s Google Analyticsom. Na primjer, mogli bismo biti zainteresirani za virtualni eksperiment, kako broj pregledanih članaka na blogu ovisi o boji pozadine naslova h1 na glavnoj stranici. Istražujete sivu ili pistaciju?

1. Sve je spremno, preostaje samo stvoriti kôd eksperimenta i umetnuti ga na stranicu. Ako nije jasno kako to učiniti, možete odabrati opciju "Pošalji kôd webmasteru" ili to učiniti sami. No za to je potrebno malo poznavanja HTML -a.

Druga važna točka je odrediti koliko će prometa sudjelovati u eksperimentu. Prema zadanim postavkama koristi se 100%, a ako i vi poput Texterre imate milijun jedinstvenih posjetitelja mjesečno, 20-30 tisuća je sasvim dovoljno. Dakle, biramo 3%.

1. Ako je sve učinjeno ispravno, u izborniku će se pojaviti poruka koja kaže da je projekt spreman za pokretanje i da će gumb "U redu" biti otključan.

Moći ćete procijeniti prve rezultate testa nekoliko dana nakon početka pokusa. Za praćenje rezultata ispitivanja odaberite odgovarajući eksperiment s popisa i idite na stranicu s izvješćima.

Ideje koje svakako treba testirati A / B testiranjem

Već smo rekli da testiranje može pomoći u poboljšanju performansi vaših web stranica. Kako bi ova metoda bila učinkovita, marketer mora generirati ideje koje mogu pozitivno utjecati na određene mjerne podatke web lokacije. Ne možete samo uzeti bilo kakve promjene sa stropa, primijeniti ih i testirati učinkovitost. Na primjer, malo je vjerojatno da će se mjerni podaci vaše web stranice promijeniti ako jednostavno odlučite promijeniti pozadinu zaglavlja početne stranice, kao u prethodnom primjeru.

Tržište mora vidjeti načine za poboljšanje stranica i razumjeti zašto bi trebali raditi. Podijeljeno testiranje jednostavno pomaže provjeriti pretpostavke stručnjaka. Međutim, svaki se marketer ponekad nađe u situaciji da su sve ideje testirane, ali željeni rezultat nije postignut. Ako se nađete u ovoj situaciji, pokušajte implementirati sljedeće promjene i testirati njihovu učinkovitost:

• Uklonite nepotrebna polja iz obrasca za pretvorbu. Možda vaši potencijalni pretplatnici ne žele otkriti podatke o putovnici.
• Postavite svoj video na svoju odredišnu stranicu. To obično ima pozitivan učinak na brojne mjerne podatke, uključujući stopu napuštanja početne stranice, stopu konverzije i vrijeme na stranici.
• Produžite razdoblje tijekom kojeg korisnici mogu besplatno testirati vaš proizvod. To je jednostavan i učinkovit način za povećanje konverzija za tvrtke koje prodaju softver i web usluge.
• Eksperimentirajte s bojom gumba za pretvorbu. U nekim slučajevima agresivni crveni gumbi dobro funkcioniraju. Međutim, ponekad dosađuju korisnicima. Pomoću A / B testa pronađite najučinkovitiju boju gumba za svoju web stranicu.
• Obećajte bonuse prvih 10 ili 100 kupaca (pretplatnika). Nemojte žuriti s brisanjem ovog obećanja ni nakon završetka promocije. Mnogi korisnici ne očekuju da će biti među sretnicima, ali ipak podsvjesno reagiraju na unosnu ponudu.

Kako i zašto testirati različite varijacije stranica

A / B testiranje omogućuje vam procjenu učinkovitosti promjena na web stranicama. Ova marketinška metoda ima primijenjenu vrijednost. Omogućuje vam da gotovo stalno poboljšavate stranice poboljšanjem različitih mjernih podataka.

Da biste testirali ovu ili onu promjenu, morate stvoriti novu verziju stranice i spremiti staru. Nakon toga trebali biste koristiti jednu od usluga za izvođenje eksperimenata, na primjer, "Optimizacija" Googlea. Rezultati se mogu ocijeniti najmanje dva tjedna nakon lansiranja.

Inače, eksperimentalno testiranje marketinških hipoteza pomoću A / B testiranja jedna je od komponenti sveobuhvatne internetske promocije TexTerre.