Pabeidza Jekaterina Bilana, Ekonomikas augstskolas studente.
Jekaterina, iespējams, pat neiedomājās, kad viņa tulkoja, ka viņas tulkojumu izlasīs tūkstošiem cilvēkresursu speciālistu Krievijā))
Tātad
Jautājumu par to, kas ir HR analītika, ir uzdevuši daudzi personāla speciālisti, kuri patiesībā vēlas sākt strādāt ar šo analīzi. Šajā rakstā mēs izskaidrosim, kas ir HR analītika, un paskaidrosim, kā tā darbosies nākotnē.

Kas ir HR analītika?

Cilvēkresursu analītika ir personāla problēmu analīze organizācijās. Piemēram, vai varat atbildēt uz šādiem jautājumiem par jūsu organizāciju?

• Cik liels ir jūsu darbinieku gada apgrozījums?
• Cik nevēlamus zaudējumus rada jūsu personāla mainība?
• Vai zināt, kuri darbinieki, visticamāk, pametīs jūsu organizāciju šogad?

Uz šiem jautājumiem var atbildēt tikai ar HR analītikas palīdzību. Lielākā daļa HR speciālistu var viegli atbildēt uz pirmo jautājumu. Tomēr uz otro jautājumu ir grūtāk atbildēt.

Lai atbildētu uz otro jautājumu, jums ir jāapvieno abi dažādi avoti datus. Lai atbildētu uz trešo, jums ir detalizēti jāanalizē HR dati.

Personāldaļas jau sen ir apkopojušas milzīgus personāla datu apjomus, taču šie dati bieži netiek izmantoti. Kad organizācijas sāk analizēt problēmas, kas ietekmē viņu darbaspēku, izmantojot šos datus, tās sāk iesaistīties HR analīzē.

HR analīzes zinātniskā definīcija

Kāda ir cilvēkresursu analīzes zinātniskā definīcija? HR analītika ir definēta kā “Uzņēmējdarbības rezultātus ietekmējošo faktoru sistemātiska noteikšana un kvantitatīva noteikšana”(Heuvel & Bondarouk, 2016).

Citiem vārdiem sakot, šī ir uz HR datiem balstīta pieeja.

Pēdējo 100 gadu laikā cilvēkresursu vadība galvenokārt ir attīstījusies no operatīvas uz stratēģisku disciplīnu. Par to liecina termina “Stratēģiskā cilvēkresursu vadība” (SHRM) popularitāte. HR analītika, uz datiem balstīta pieeja, atbilst šai attīstībai.

Tā vietā, lai paļautos uz intuīciju, analītika ļauj personāla speciālistiem pieņemt uz datiem balstītus lēmumus. Turklāt analītika palīdz pārbaudīt personāla politikas un dažādu darbību efektivitāti.

Kā personāla analītika palīdz personāla vadībā?

Tāpat kā mārketinga analīze mainīja mārketinga jomu, HR analītika maina cilvēkresursu pārvaldības jomu. Kas paver šādas iespējas HR:

• Ņem vairāk labi lēmumi izmantojot datus

Regulārai uzskaitei nav stratēģiskas vērtības. Kā saka Kārlija Fiorina: "Mērķis ir pārvērst datus informācijā un informāciju par ieskatu." Tas attiecas arī uz HR.

Tas ļauj HR pārveidoties par nodaļu, kas ir iesaistīta lēmumu pieņemšanā stratēģiskā līmenī. Zemāk redzamajā attēlā parādīts, kā tas darbojas praksē.

Lai sāktu darbu ar HR analīzi, ir jāapvieno personāla dati no dažādām informācijas sistēmām. Piemēram, apvienojot iesaistes pētījumu ar saviem (finanšu) veiktspējas datiem, varat izmērīt darbinieku iesaistīšanās ietekmi uz dažādu veikalu, nodaļu vai citu nodaļu finanšu rezultātiem.

Darbā pieņemšana, atlase, veiktspējas pārvaldība, apmācība un attīstība, kā arī pēctecības pārvaldība mainīsies, pamatojoties uz cilvēku analīzē gūtajām atziņām. (neveiklība)

Iedomājieties, ka pēc diviem gadiem varēsiet paredzēt, kuri jaunie darbinieki ieņems vadošus amatus. Vai arī jūs varētu paredzēt, kuri jauni darbinieki pametīs jūsu organizāciju pēc gada. Spēja paredzēt šo informāciju mainīs darbā pieņemšanas un atlases procesu.

Ja vēlaties uzzināt vairāk par to, kā dati var mainīt darbā pieņemšanas praksi, skatiet grāmatu Darba noteikumi. Šajā grāmatā Laszlo Bock, Google operāciju izpilddirektors, apraksta, kā mainījās Google darbā pieņemšanas prakse pēc tam, kad darbinieki analizēja savus darbā pieņemšanas datus.

Kā sākt ar HR analīzi?

Parasti organizācijas sāk uzdot vienkāršus jautājumus, piemēram: “Kuram no maniem darbiniekiem ir lielāks potenciāls?” Izmantojot vienkāršas statistikas metodes HR datiem, uzņēmumi var atrast un pierādīt saikni starp cilvēku spējām un uzņēmuma darbību. Tādējādi analītika palīdz uzņēmumiem izsekot darba kavējumiem, apgrozījumam, izdegšanai, produktivitātei un citiem.

Analytics padara HR vairāk nekā aizraujošu. Tajā sniegtā informācija noteiks, kā uzņēmumi darbojas un kā tiek pieņemti stratēģiskie lēmumi.

Turklāt, ja zināt, kas liek jūsu darbiniekiem atzīmēties, varat izveidot labāku darba vidi, izveidot labākus vadītājus un precīzi radīt izcilu sniegumu. Turklāt, ja varat paredzēt, kuri darbinieki, visticamāk, pametīs uzņēmumu, varat iesaistīties daudz efektīvākā pēctecības pārvaldībā un stratēģiskā darbaspēka plānošanā. Ievērojams piemērs uzņēmumam, kas to dara, ir Credit Suisse.

Kad esat uzdevis sev interesējošo jautājumu, jums ir jāatlasa dati no dažādām sistēmām. Tas ļaus jums saprast.

Ne visi jautājumi ir vienlīdz interesanti. Tāpēc jums vajadzētu uzdot jautājumus par lietām, kuras varat mainīt. Piemēram, jūs nevarat (viegli) mainīt darbinieka dzimumu. Tomēr jūs varat ietekmēt savus vadības stilus un mijiedarbības līmeņus. Uzdodot pareizos jautājumus, jūs varat gūt ieskatu iespējamās darbībās.

Kā HR analītika veido biznesu?

Kā jūs varat iedomāties, HR analīzei ir potenciāli milzīga ietekme uz organizāciju. Tomēr šie piemēri ir tikai sākums. Organizācijas ar augsti attīstītām cilvēku analīzes iespējām var sākt novērtēt personāla politikas ietekmi uz uzņēmējdarbību.

Izmantojot sarežģītu statistisko analīzi,. Tas ļauj vadītājiem novērtēt cilvēkresursu darbību un politikas ietekmi uz finanšu rezultātiem.

HR ietekmes uz veiktspēju mērīšana tiek saukta par HR analītikas “svēto grālu” (Lawler III, Levenson un Boudreau, 2004). Tas ir visspēcīgākais HR veids, kā palielināt stratēģisko ietekmi. Tas ļauj organizācijām aktīvi uzraudzīt un prognozēt, kuras politikas uzlabo individuālo un organizācijas sniegumu.

Tas var ietekmēt gan uzņēmuma izmaksas, gan ieņēmumus.

Zinot cilvēkresursu politikas ietekmi, tie arī palīdzēs personāla speciālistiem kļūt par patiesiem stratēģiskiem partneriem. Līdz šim HR speciālisti atšķirībā no pārdevējiem tika raksturoti kā vāji un bezjēdzīgi. Tomēr cilvēku analīze var to mainīt. Tas palīdz personāla personālam pilnībā saskaņot savu stratēģiju ar biznesa mērķiem un precīzi noteikt vērtību, ko tas rada uzņēmumam.

Tātad, kas ir HR analītika? Tas ir par to cilvēku identificēšanu, kuri ir izdevīgi jūsu uzņēmumam, un strādājot ar uzņēmumu vadītāju pieņēmumiem. Tā ir HR nākotne. Vai arī Edvarda Deminga vārdiem sakot: "Bez datiem jūs esat tikai cita persona ar viedokli."

Pastāstiet man, lūdzu, kur man iet no šejienes?
-Kur tu gribi iet? - atbildēja Kaķis.
"Man vienalga..." sacīja Alise.
"Tad nav svarīgi, kur jūs dodaties," sacīja Kaķis.
"...tikai lai kaut kur nokļūtu," Alise paskaidroja.
"Tu noteikti kaut kur nonāksi," sacīja Kaķis. - Tev vienkārši vajag pietiekami ilgi staigāt.
Lūiss Kerols "Alises piedzīvojumi Brīnumzemē. Alise Brīnumzemē"

Vai esat saskāries ar bezjēdzīgiem HR rādītājiem no kategorijas “vēsturiskā”? Atmetīsim visu nevajadzīgo un pārbaudīsim vitāli svarīgo: vietne portālam pastāstīja par svarīgākajiem personāla analītikas rādītājiem Dmitrijs Suproņenko , Metal Profile Company personāla nodaļas vadītājs.

Analīze personāla vadības jomā kā neatkarīgs un diezgan svarīgs bloks - no vienas puses, tēma pašmāju uzņēmumiem ir diezgan jauna. Es saistu tās veidošanu ar HR funkcijas veidošanās periodu tās modernajā formā no personāla nodaļas, kas ir tieši pakļauta uzņēmuma izpilddirektoram, un O&P kā daļu no finanšu un ekonomikas bloka.

No otras puses, šis periods izrādījās vairāk nekā pietiekams, lai daži uzņēmumi spētu ne tikai soli, bet gan veselu lēcienu uz priekšu, savukārt citi turpināja palikt apturētas animācijas stāvoklī. Rezultātā pat vienas nozares ietvaros varam novērot tik būtiskas atšķirības HR analītikas pieejās un attīstības līmenī, ka digitālajā laikmetā atliek tikai paraustīt plecus.

Bet, tā kā nekas nenotiek par velti (gan darbība, gan bezdarbība), konsekventi sapratīsim dažādu pieeju iemeslus. Es tos sev sadalu objektīvajos (tās pastāv neatkarīgi no HRD uzņēmuma) un subjektīvajos.

Sāksim ar objektīvajiem. Pirmkārt, no vissvarīgākā faktora, kas, manuprāt, vistiešākajā veidā ietekmē uzņēmuma personāla analīzi un netieši ietekmē citus faktorus, tas ir konkurences līmeni nozarē.

Paskaidrošu, man kā ekonomistei ar pamatizglītību ļoti konkurētspējīgs tirgus ir tirgus, kurā prece/pakalpojums, ražošanas tehnoloģija, loģistika, izejvielu pieejamība utt. ir maksimāli vienoti, un pircējs praktiski nedara. atšķirība, no kā iegādāties šo produktu/pakalpojumu. Šādos apstākļos pirmajā vietā ir apkalpošanas līmenis, tāpēc daudzi stratēģiskie guru 21. gadsimta ekonomiku jau nodēvējuši par iespaidu ekonomiku. Un galvenā stratēģiskā priekšrocība šajos apstākļos ir personāls, pareizāk sakot, viņu kvalitāte. Loģiski, ka konkurence par spēcīgiem darbiniekiem tik ļoti konkurētspējīgos tirgos ir arī būtiska.

Personālvadības speciālistiem vienkārši neatliek nekas cits kā šajos apstākļos izmantot visus iespējamos analītikas aparātus, lai ātri atrastu/pievilinātu labākos speciālistus no tirgus un noturētu tos ar nepieciešamo iesaistes līmeni pēc iespējas ilgāk.

Tāpēc viss sākas ar analīzi par “personāla atlases piltuvi”, beidzas ar analīzi par personāla mainības iemesliem, un starp tiem ir vesela indikatoru pasaule par adaptāciju, motivāciju, apmācību un attīstību, iesaistīšanos, korporatīvo kultūru utt. Piemēram, mēs varam izvēlēties IT speciālistu tirgu. Neskatoties uz to, ka pēdējos gados daudzās nozarēs reālās algas samazinās, šeit mēs redzam vienmērīgu un stabilu izaugsmi.

Laiks, kas nepieciešams, lai IT speciālistam atrastu jaunu darbu, viņa tieksmju līmenis šādos apstākļos nepārtraukti pieaug. Un kā uzņēmumi reaģē? Individuāla pieeja. Sākot no viena vai vairākiem (atkarībā no mēroga) vervētājiem un beidzot ar to, ka HRD pēc skata pazīst augsti kvalificētus speciālistus (pat ja paša uzņēmuma skaits ir 10 000+), jo apjoma un biežuma ziņā Izmaiņas standarta apstākļos un pieejā personālam, tie ir tādā pašā līmenī kā uzņēmuma augstākā vadība. Bet tas attiecas uz ļoti konkurētspējīgām nozarēm. Ja nozarei ir monopolistisks/oligopolistisks raksturs, tad visa šī “skaņošana” nav nepieciešama.

Es nesaku, ka viņi neizmanto HR analīzi, nē. Bet tā saturs būs niecīgāks vai (kas pēc manas pieredzes ir biežāk sastopams) tā izmantošana darbā lēmumu pieņemšanā būs formāla. Es pats strādāju uzņēmumā, kurā Maskava regulāri pieprasīja ievērojamu metriku sarakstu, ko izstrādāja pazīstama ārvalstu konsultāciju kompānija. Komunikācijas shēma vienmēr bijusi tipiska: pieprasīta - nodrošināta - aizmirsta.

Otrkārt, nozares piederība (konkrēti dati). Ļaujiet man paskaidrot ar piemēru. Pirms vairākiem gadiem mani intervēja par HRD amatu vienā no lielākajiem lauksaimniecības tehnikas ražotājiem Krievijā. Ģenerāldirektors pievērsās šim jautājumam vairāk nekā atbildīgi (saņēmos viņa pieredzi savā darbā), neaprobežojoties tikai ar novērtējumu un vairāku interviju rezultātiem, bet nodrošināja brīvu piekļuvi uzņēmuma telpām, kā arī visai personāla informācijai un pieprasīja rīcības programma 2 gadiem. Un, lai gan visa beigās pieņēmu uzaicinājumu no cita darba devēja, šī uzņēmuma pieredze man joprojām ir interesanta līdz pat šai dienai.

Galvenā iezīme HR atbildības jomā ir izteikta sezonalitāte saistībā ar lauksaimniecības gadu. Sezonalitāte pārsteigs dažus cilvēkus, taču šeit jāņem vērā mērogs (katru gadu jāpieņem darbā, jāapmāca un pēc tam jāatlaiž vairāk nekā tūkstotis ražošanas darbinieku), augstais darbinieku kvalifikācijas prasību līmenis (šī nepieņem darbā noliktavas darbiniekus), atrašanās vietu (visas ražošanas nodaļas atrodas vienā pilsētas teritoriālajā teritorijā), cikla atkārtošanās biežumu (tolaik tas bija jau 5. pieņemšanas/samazināšanas cikls) un visu no tā izrietošo sekas HR zīmolam (pirmais taksists ceļā no lidostas man izstāstīja visu rūpnīcas vēsturi kopš uzņēmuma īpašnieku maiņas un ka jābrauc šeit strādāt kā galējo līdzekli).

Skaidrs, ka galvenā personāla daļa uzņēmumā bija nevis darba aizsardzības un darba aizsardzības nodaļa (kā ierasts), bet gan personāla atlases nodaļa, kurai bija jānodrošina šāda darbinieku skaita atlase mēneša laikā. Mani pārsteidza 2 fakti: visi darbinieki šajā nodaļā bija vīrieši (kas absolūti nav raksturīgi HR funkcijai kopumā un jo īpaši atlasei), un HR analītikas kvalitāte.

Man šķiet, ka viņi visu uzraudzīja nepārtraukti. Es pat nerunāju par “atlases piltuvi”, tā tika sastādīta katram semināram pēc amata, tika salīdzināta kandidātu piesaistes efektivitāte pa visiem man zināmajiem ārējiem un iekšējiem kanāliem, atsevišķa vieta tika atvēlēta kandidātu analīzei. dzīvesvietas teritorijās, un viss adaptācijas periods tika sadalīts blokos, saskaņā ar iekšējo statistiku par personāla mainību pirmajos trīs mēnešos un visā adaptācijas ķēdē vienāda piltuve ar personāla mainību pārbaudes laikā.

Treškārt, uzņēmuma attīstības posms. Šeit jāatgādina slavenais L. Greinera organizācijas dzīves cikla modelis. Neredzu jēgu rakstā to detalizēti izpaust - materiāls par tēmu ir viegli pieejams internetā.

Es pievērsīšos tam, ka ļoti bieži KPI/BSC sistēmas ieviešanas uzņēmumā atbalstītāji un pretinieki (un HR analītika ir KPI sistēmas elements, jo bez plānošanas, kontroles, motivācijas tas pats par sevi nenes vērtību uzņēmumam) nevar vienoties savā starpā, jo viņu strīda pamatā ir organizācijas, kuras pēc Greinera domām atrodas dažādās attīstības stadijās. Un, ja “Radošuma” posmā analītika drīzāk ir rets noteikuma izņēmums “Direktīvas pārvaldības” posmā, personāla analīze ir vienkāršota (2-3 vispārīgie rādītāji), tad “Delegācijas” posmā ir; ievērojama rādītāju kvantitatīvā un kvalitatīvā attīstība, un “koordinācijas” stadijā analītika sāk kļūt lieka (kad HR analīzes veikšanas darījumu izmaksas pārsniedz tās ekonomisko ietekmi uz organizāciju). Un šeit KPI pretinieki kāpj uz pjedestāla un sāk kritizēt.

Un viņiem ir daļēji taisnība, taču mums nekavējoties jāprecizē, ka lielākā daļa vietējo uzņēmumu nav “izauguši” līdz 4. posmam un, visticamāk, nekad neizaugs. Un tikai daži laimīgie (RBC 500 saraksta līderi), saskaroties ar uzticības krīzi, nopietni domā par nepieciešamību pāriet uz piekto posmu: “Sadarbība”.

Kā norāda L. Greinere, īpaša uzmanība šajā posmā tiek pievērsta komandu veidošanai un starppersonu sadarbībai, un formālās kontroles sistēmas pamazām nomaina sociālā kontrole un pašdisciplīna. Katram organizācijas attīstības posmam ir sava pieeja HR metrikas sistēmai, un nav pieļaujams vienkāršot pieeju, samazinot to līdz vienotām prasībām, tāpat kā neprofesionāli salīdzināt dažādu attīstības posmu organizāciju HR analīzi.

Ceturtkārt, automatizācijas līmenis uzņēmumā. Šeit, manuprāt, viss ir pavisam vienkārši: jūs nevarat veikt liela mēroga ofensīvu, ja jūsu karavānas ar munīciju un formas tērpiem ir tālu aiz muguras. Personālvadības analīze, kas tiek apkopota “manuāli”, ir drošs veids, kā diskreditēt izcilu rīku. Tāpēc mēs esam draugi ar IT nodaļu, ja ERP sistēmā, kurā tiek glabāta jūsu statistika, ir nepieciešams īpašs speciālists.

Atkarībā no uzņēmuma mēroga var tikt pievienots uzdevumu bloks, lai integrētu datus no vairākām HR sistēmām. No savas pieredzes varu teikt, ka tieši integrācijas izveidei tiek tērēts visvairāk pūļu, kā rezultātā daži uzņēmumi pieņēma loģisku (bet ne lētu) lēmumu pārcelt visu HR funkcionalitāti uz vienu platformu.

Tagad par dažiem subjektīviem faktoriem.

Pirmkārt, klienta klātbūtne: Personāla nodaļai nevajadzētu pastāvēt vienai. Katram uzdevumam/projektam vienmēr ir jābūt saņēmējam: īpašniekam, direktoru padomei, valdei, izpilddirektoram, biznesa struktūrvienības direktoram, funkcionālās struktūrvienības vadītājam vai kādam citam neatkarīgi no tā nosaukuma. pozīcija/ķermenis ir. Ja uzdevumam/projektam šī labuma guvēja nav (un tā diemžēl notiek), tad personāla vadītāja izredzes tikt uzņēmumā pazīstamam kā “laimes cēlonis” strauji palielinās. Tas nenozīmē, ka, ja jums nav uzticēts uzdevums, tad jums tas nav jādara. Tas ir nepieciešams, ja saprotat, kāpēc tas var interesēt saņēmēju, taču vispirms ir jāsaņem viņa piekrišana.

Ļaujiet man paskaidrot praksē. Ņemsim, piemēram, vadītāju, kurš vadīja HR nodaļu vairākos lielos uzņēmumos, kur viens no galvenajiem rādītājiem HRD uzmanības jomā ir personāls gan kā uzņēmuma kopējā vērtība, gan dažādās analītiskajās sadaļās (līdz struktūrvienības, funkcionālie bloki un citi).

Pirmkārt, viss budžets (un maksimālā daļa tajā ir algas) HRD atbildības jomā ir tieši atkarīgs no plānotā personāla skaita noteiktā laika posmā (parasti ceturksnis, uzņēmumiem ar izteikti sezonālu pārdošanu/ražošanu - mēnesis). Otrkārt, citi galvenie rādītāji (piemēram, darbinieku skaits, nokavēto vakanču īpatsvars) ir būtiski atkarīgi no darbinieku skaita.

Šo vadītāju pārceļam uz tikpat lielu uzņēmumu. Kur viņš sāks? Visticamāk, viens no pirmajiem punktiem būs pašreizējo HR procesu audits (tostarp analītikas apkopošana pazīstamā koordinātu sistēmā). Un šeit izrādās, ka uzņēmuma vakanču daļa ir, teiksim, 30% no kopējā personāla, un pieteikumi personāla atlasei ir ne vairāk kā 10% no vakanču skaita. Ko tas nozīmē?

Visticamāk, problēma nav izlasē, bet personāla tabula ir pārslogota ar “mirušām” vakancēm. Ja šo vakanču ilgums ir ievērojams, tad, ņemot vērā pastāvīgi veiktos personāla optimizācijas pasākumus, refleksīvs lēmums (atlikts subkortikālajā līmenī) būtu samazināt nokavēto vakanču skaitu vai vismaz tos likvidēt. kuram nav pat pieteikšanās atlasei, iet uz pamata strādnieku līmeni skaitļu ziņā un tad domā, ko ar to visu darīt. Nolemts - darīts. Un tikai dažus mēnešus vēlāk, sākoties sezonai, biznesa vienības rada traci: viņiem ātri jāpieņem darbā pietiekami liels skaits darbinieku, taču viņi to nevar izdarīt, jo personāla tabulā nav tik daudz brīvu vietu.

Un izrādās, ka personāla līmenis ir tehnisks rādītājs, vakances ir nepieciešamas tikai darbinieku reģistrācijai personāla departamentā, un resursu plānošana tiek veidota, pamatojoties tikai uz algas rādītāju, pēc kura filiāles direktors vadās, pieņemot lēmumu. vai pieņemt darbā darbinieku vai nē, jo viņš parasti ir atbildīgs par filiāles izmaksām. Šajā posmā man nav svarīgi, vai process ir izveidots pareizi vai nē, svarīgs ir kas cits: personāla nodaļas analītika nevar pastāvēt viena pati, atsevišķi no biznesa. Tas vienmēr ir sekundārs, veidots konkrētiem uzdevumiem. Tad tas nebūs lieks.

Otrkārt, būtiska ietekme uz pašmāju analīzi personāla vadības jomā ir faktoram, ko es saucu par sevi: “vēsturiski”. Jūs bieži saskaraties ar situāciju, kad jūsu jautājums "kāpēc?" (nejaukt ar “kāpēc?”), regulāri apkopojot šo HR analīzi, saņemat godīgu atbildi: “Mēs esam pieraduši”, “mēs vienmēr esam tā darījuši”, “tas mums ir tik ērti” vai kaut kas līdzīgs.

Savulaik kāds no uzņēmuma vadības, lai atrisinātu kādu konkrētu problēmu, pieprasīja atsevišķu indikatoru/-u uzraudzību kontrolei. Kopš tā laika situācija varēja būtiski mainīties, uzdevums varēja kļūt vispār nevajadzīgs, taču, tā kā neviens laikus nedeva komandu “nolikt klausuli”, HR dienests pēc inerces turpina vākt informāciju un nosūtīt to atbilstoši apstiprinātais saņēmēju saraksts.

Savā praksē esmu redzējis, ka pēc vairākiem gadiem (gadiem!) šādu ziņojumu saņēmēji viens no otra uzzina, kas bija iniciators un kāpēc viņiem šī informācija ir vajadzīga. Un jo augstāks ir tās personas statuss, kura sākotnēji izvirzīja uzdevumu, un viņa vadības autoritārisma līmenis, jo lielāka ir iespēja saņemt HR rādītāju rindu no kategorijas “vēsturiski izveidota”.

Tagad, kad teorija ir pabeigta un visi ir informēti par iespējamām sekām un niansēm, varat pāriet uz braukšanu, proti, HR analītikas rādītāju sarakstu. Uzreiz gribu atzīmēt, ka šis saraksts tika veidots tikai no tiem rādītājiem, ar kuriem es strādāju, un apstākļiem, kādos es strādāju tajā laikā, šis saraksts netika izmantots pat 80% apmērā nevienā no uzņēmumiem (kurš nesapratu kāpēc, iesaku izlasīt rakstu vēlreiz).

I. Finanses:

Personāla izmaksu daļa ieņēmumos (izdevumos ir ņemtas vērā visas pozīcijas, kas ir HRD atbildības jomā);

Ieņēmumu/maržas/tīrās peļņas uz vienu darbinieku pieauguma tempa attiecība pret algu/personāla izmaksu pieauguma tempu tajā pašā periodā (principā nesalīdzinu ar vidējās algas pieauguma tempu, jo tā dinamiku būtiski ietekmē personāla skaits, kas var izraisīt rādītāja ekonomiskās būtības izkropļojumus);

HR funkcijas finanšu risku līmenis (var izmērīt kā riska notikumu skaitu, kas nozīmē jebkuru HR procesa kļūmi, kuras rezultātā organizācijai tika nodarīts kaitējums, kas pārsniedz noteiktu summu, vai kopējo zaudējumu apmēru par visu risku pasākumi);

Uzņēmuma izdevumi par 1% personāla mainību (tiek ņemtas vērā visas tiešās izmaksas: personāla atlase, apmācība, adaptācija (mentora un vadītāja uzmanības novēršana), darba samaksa līdz darbinieka mērķa ražīguma līmeņa sasniegšanai un negūtie ienākumi prombūtnes laikā un līdz darbinieks sasniedz mērķa produktivitātes līmeni);

Darbinieku vidējās algas (pēc amata/funkcijas/vietas) attiecībā pret vidējo algu, pamatojoties uz darba tirgus apskatu līdzīgā analīzē.

II. Klienti (iekšējie):

Iekšējo klientu apmierinātības līmenis ar personāla pakalpojumiem (mērot gan kā vidējais svērtais, gan atsevišķi pa funkcijām. Parasti apakšuzņēmējus visvairāk interesē atlase, motivācija, darbinieku skaita vadība, novērtēšana un attīstība);

Standarta periodā aizpildīto vakanču īpatsvars (standarta termiņi tiek diferencēti atkarībā no amata līmeņa, funkcionālā bloka, atrašanās vietas u.c.);

Personālsastāvs procentos no personāla līmeņa (rādītājs ir alternatīva iepriekšējam rādītājam, tika izmantots masveida atlases apstākļos, atšķirībā no iepriekšējā, tas ir īslaicīgs, nevis intervāls, tāpēc īpaši neērti atlasei, kad vidējais svērtais rādītājs personāls tiek aprēķināts pēc analoģijas ar SSC);

Darbinieku vidējais sniegums amata stāšanās stadijā (bieži izmanto pārdošanas vadītājiem, laika intervāls amatam tiek noteikts diferencēts, parasti tas ir saistīts ar jaunpienācēja apmācības periodu un uzņemšanu patstāvīgā darbā, var mēra procentos, nosacītos produktos utt.).

III. Procesi:

Izmaksas par 1 darbinieka pieņemšanu darbā (man tās sadalījās atkarībā no amata/profesijas līmeņa 4 kategorijās);

- “piltuvju” komplektēšana dažādās analītiskajās sadaļās (amata vietas, vietas, funkcijas, kandidātu piesaistes kanāli utt.);

Darbinieku mainība pārbaudes laikā (ārkārtīgi noderīgs rādītājs attiecību veidošanai ar iekšējiem klientiem, it īpaši pēc funkcijas un atrašanās vietas; šim nolūkam tas ir jāsadala divās daļās: pēc darbinieka iniciatīvas un pēc darbinieka iniciatīvas vadītājs);

Atbrīvošanās/personāla mainība (dalījums starp rādītājiem ir nosacīts; ar nodilumu es domāju rādītāju, kad tiek ņemti vērā visi atlaistie darbinieki neatkarīgi no atlaišanas iemesla; ja kādi iemesli nav iekļauti rādītāja aprēķinā, tad Otrajā gadījumā man tas ir būtiski svarīgi, veikt izejas apsekojumus, savākt atlaisto darbinieku tālruņu numurus un veikt audita zvanus par atlaistajiem darbiniekiem.

Tradicionālā analītika darbinieku aiziešanas/mainības iemeslu dēļ;

Galveno darbinieku aiziešana/mainība (ieskaita darbiniekiem, kuri pēdējā personāla komisijā saņēmuši A (augsts potenciāls) un B (augsts sniegums) pakāpi, kā arī tos, kuri iekļauti personāla rezervē augstākam amatam atbilstoši apstiprinātajiem karjeras maršrutiem ar gatavības līmenis RN (gatavs tagad));

Analīze par galveno darbinieku aiziešanas/maiņas iemesliem (skatīt iepriekšējo rindkopu);

Vidējais darbinieku prombūtnes procentuālais daudzums attiecībā pret FRF saskaņā ar personāla tabulu (ietver visu veidu prombūtnes);

Komercpakalpojumu darbinieku īpatsvars, kuri sekmīgi pabeiguši pārdošanas/produktu apmācības pēc atrašanās vietas/funkcijas;

Uzņēmuma pārdošanas standartam atbilstības līmenis (procentos) saskaņā ar apstiprinātiem kontrolsarakstiem (analīze tiek apkopota, pamatojoties gan uz iekšējo, gan ārējo auditu rezultātiem - klientu izsaukšana, zvanu auditēšana utt.)

IĪT uzdevumu izpildes vidējais procents noteiktajā termiņā;

Vidējais apmierinātības rādītājs ar klātienes apmācību, pamatojoties uz atsauksmju anketām.

IV. Personāla attīstība:

Uzņēmuma galveno amatu īpatsvars (noteikts individuāli), ko aizpilda pēc pēdējās personāla komisijas rezultātiem pēcteči ar gatavības līmeni RN (gatavs tagad) un RN+1 (gatavs pēc gada);

Šajā rokasgrāmatā mēs izskaidrosim cilvēku analīzes būtību un iemeslus, kāpēc jūsu organizācijai šis process ir jāuztver nopietni. Mēs arī apskatīsim izplatītākās problēmas cilvēku analīzē un piecus pirmos soļus, lai palīdzētu jūsu organizācijai sākt darbu.

Personālvadība ir nogājusi garu ceļu no tradicionālās darbinieku informācijas vākšanas un izsekošanas līdz modernai pieejai datu izmantošanai, lai gūtu dziļu ieskatu uzņēmuma mērogā.

KAS IR HR ANALĪTIKA?

HR analītika ir process, kurā HR datu apstrādei tiek izmantotas datu zinātnes un biznesa analītikas (BA) metodes. To dažreiz sauc arī par talantu analīzi. Turklāt datu ieguve šajā kontekstā attiecas uz datu bāzu ieguves praksi, lai radītu jaunu informāciju.

HR analītikai ir divi galvenie mērķi: sniedzot ieskatus(iepriekš nezināma informācija), un definējot galvenos datus.

Pirmais mērķis ir sniegt organizācijai informāciju par tās darbību, kas var palīdzēt efektīvi pārvaldīt darbiniekus. Tās ir atziņas, kas var nodrošināt efektīvu uzņēmuma biznesa mērķu sasniegšanu.

Otra galvenā personāla analītikas funkcija ir palīdzēt identificēt datus, kas organizācijai jāsaglabā. Turklāt tas nodrošina modeļus, lai prognozētu dažādus veidus, kā organizācija var sasniegt optimālu ieguldījumu atdevi (ROI) savā cilvēkkapitālā.

Kopumā HR analītika ir vērsta uz to, lai maksimāli izmantotu milzīgo cilvēkresursu datu apjomu, ko vāc lielākā daļa organizāciju. Uzņēmumiem bieži ir daudz datu, piemēram, darbinieku demogrāfiskie dati, apmācības ieraksti utt., un analīze var no tiem iegūt svarīgu ieskatu.

Tālāk ir sniegta plašāka informācija par HR analīzi:

KĀPĒC JŪSU ORGANIZĀCIJAI JĀSTRĀDĀ AR HR ANALĪTIKU?

Personāla lēmumi bieži vien ir balstīti uz profesionāliem instinktiem un intuīciju. Piemēram, pieņemšana darbā bieži ir atkarīga no personīgā kontakta, ko vervētājam izdodas vai neizdodas nodibināt ar kandidātu. Problēma ar "instinktiem" un intuīciju ir tāda, ka tie var normalizēt sliktu praksi.

Tādējādi netaisnība darbā var palikt nepamanīta. Spilgts piemērs tam ir vīriešu un sieviešu darba samaksas atšķirības. Organizācijas var domāt, ka maksā tikpat, ja neskatās faktiskos datus.

HR analītika var palīdzēt uzlabot produktivitāti un paredzēt visveiksmīgākos modeļus. Tas novērš lielāko daļu cilvēku kļūdu lēmumu pieņemšanā. Piemēram, darba slodzes pārvaldības uzlabošana var būt efektīvāka, ja dati tiek izmantoti, lai parādītu, kuras nodaļas vai komandas jau ir pārslogotas un kuras var atļauties uzņemties vairāk pienākumu.

Vēl svarīgāk ir tas, ka ir pierādījies, ka personāla analītika veicina uzņēmuma izaugsmi. Training Zone ziņo par viena uzņēmuma produktivitātes rezultātiem, kas izmanto personāla analīzi, lai uzlabotu darbā pieņemšanas procesu. Izmantojot datu analīzi, uzņēmums pamanīja, ka tradicionālajiem galvenajiem rādītājiem — izglītībai un ieteikumiem — nebija lielas ietekmes uz kandidāta pārdošanas rezultātiem. Faktiski tieši tādi galvenie rādītāji kā pieredze augstas vērtības pārdošanā un spēja strādāt nestrukturētos apstākļos patiešām veicināja pārdošanas rādītāju uzlabošanos. Kad uzņēmums iekļāva šo cilvēku analīzi savā darbā pieņemšanas procesā, uzņēmuma pārdošanas apjoms nākamajā gadā pieauga par 4 miljoniem USD.

Citi pētījumi ir nonākuši pie līdzīgiem secinājumiem par cilvēku analītikas nozīmi vispārējā uzņēmuma darbībā. MIT un IBM veiktais pētījums atklāja, ka cilvēku analīzes plašāka izmantošana var izraisīt:

• Pārdošanas apjoma pieaugums par 8%;
• Neto pamatdarbības ienākumu pieaugums par 24%;
• Par 58% lielāks pārdošanas apjoms uz vienu darbinieku.

GALVENIE HR ANALĪTIKAS IZMANTOŠANAS VEIDI

Cilvēku analītikas pielietojuma jomas ir plašas, un rādītāji, uz kuriem organizācijai jākoncentrējas, atšķiras atkarībā no nozares, kā arī no uzņēmējdarbības veida.

Šeit ir daži iespējamo galveno rādītāju piemēri:

• atlaišanas likme,
• darbā pieņemšanas laiks,
• mainības koeficients dažādām personāla grupām (pirmais gads, pieci gadi utt.),
• ienākumi uz vienu darbinieku.

Iepriekš minētos rādītājus un citus līdzīgus datus var izmantot, lai uzlabotu uzņēmējdarbības rezultātus. Galvenās jomas, kurās dati var palīdzēt, ir:

• Rekrutēšana— HR analytics var sniegt atbildes uz jautājumiem par ideālu kandidātu atrašanu šim biznesam. Piemēram, kā parādīts iepriekš minētajā uzņēmuma piemērā, datus var izmantot, lai identificētu to kandidātu īpašības, kas nodrošina vislabākos rezultātus. Varat veikt savstarpējas norādes uz kandidātiem, kuri palika uzņēmumā, un starp tiem atrast kopsaucējus.

• Veselība un drošība— HR analītika var labāk noteikt ar veselību un drošību saistītās problemātiskās jomas. Datos var norādīt lomas, darba vietas un citus līdzīgus faktorus, kuros ir vislielākais nelaimes gadījumu skaits.

• Darbinieku saglabāšana— pateicoties datiem, varat arī uzzināt vairāk par darbinieku saglabāšanu. Varat izmantot HR analīzi, lai noteiktu aspektus, kas palielina darbinieku iesaisti.

• Talantu spraugas- Dati var atklāt nepilnības organizācijā. Piemēram, dažās nodaļās var būt vairāk augsti kvalificētu darbinieku nekā citās, un tas var traucēt uzņēmuma vispārējo darbību.

• Pārdošanas efektivitāte— HR analītika var palīdzēt izprast informāciju par to, kā uzlabot pārdošanas rezultātus. Jūs varat pamanīt, ka noteikts talants palīdz darbiniekiem strādāt labāk vai ka noteiktas apmācības programmas nodrošina tūlītēju atdevi pārdošanas ziņā.

PIECI IZAICINĀJUMI HR ANALITIKAI

Pirms pāriet uz HR analītikas ieviešanas sākotnējiem posmiem, ir vērts apsvērt dažas no galvenajām problēmām, kas rodas. Ieviešot cilvēku analīzi savā organizācijā, ir svarīgi atrast veidus, kā risināt tālāk norādītās piecas problēmas.

1. uzdevums: datu plūsma
Jo vairāk informācijas jūsu organizācija apkopo, jo grūtāk to izmantot, kad tas ir nepieciešams. Liels datu apjoms automātiski nenoved pie labiem rezultātiem. Lai gūtu panākumus, jums ir jāspēj piemērot pareizās analīzes metodes.

Ja jūsu personāla nodaļa apkopo daudz datu, neizmantojot pareizās analīzes metodes, jūs vienkārši iegūsit daudz datu. Jo vairāk to ir, jo grūtāk ir izdarīt vērtīgus pieņēmumus.

Piemēram, visiem apkopotajiem rādītājiem ir jābūt pareizi definētiem un iedalītiem kategorijās. Jums ir jādefinē jautājumi, kurus vēlaties atrisināt ar saviem datiem, nevis tikai jāapkopo tie, lai tie būtu tur.

2. izaicinājums: datu kvalitāte
Papildus pareiza datu apjoma apkopošanai jums ir arī jāpārliecinās, ka pievēršat pietiekamu uzmanību to kvalitātei. Datu plūdi var ātri novest pie zemas kvalitātes datiem, jo ​​jūs neizveidojat jēgpilnus savienojumus starp dažādām datu kopām.

Ir svarīgi nodrošināt datu kvalitāti, koncentrējoties uz to integritātes un drošības nodrošināšanu. Daudzu organizāciju problēma ir tā, ka cilvēku analīzē izmantotie dati var nākt no dažādām organizācijas daļām un tāpēc būt pārāk atšķirīgi, kas rada problēmas. Daži dati var tikt ignorēti, izmesti, pazaudēti vai datu kopas nevar apvienot, kā rezultātā tiek iegūta neatbilstoša analīze.

3. izaicinājums: Zemas analītiskās prasmes lielākajā daļā HR nodaļu
Lai cilvēku analītika gūtu panākumus, tās komandai ir jābūt zināšanām gan cilvēkresursu, gan datu analītikas jomā. Taču var būt grūti atrast personāla vadītājus, kuri ir kompetenti arī datu analīzē.

Pēc Accenture Institute for High Performance pētnieces Elizabetes Kreigas teiktā, maz ticams, ka būs kāds darbinieks, kas būtu pietiekami apmācīts personāla analīzi. Turklāt Kreigs vietnei data-informed.com pastāstīja, ka dažiem datu analīzes rīkiem ir nepieciešamas specializētas IT prasmes, kas palielina spiedienu, lai atrastu īstos cilvēkus.

Problēmu vēl vairāk palielina fakts, ka tikai 6% pasaules personāla komandu jūtas pārliecināti par savām analītikas prasmēm. Turklāt tikai 20% uzskatīja, ka viņu organizācijas datu izmantošana ir pietiekami pamatota un uzticama, lai pieņemtu lēmumus.

4. izaicinājums: biežs vadības atbalsta trūkums personāla analītikai

Cilvēku analīze vēl nav kļuvusi par pamatprocesu daudziem uzņēmumiem, un bieži vien trūkst vadības atbalsta. Taču, lai process darbotos, personāla departamentiem jāpārliecina uzņēmuma vadītāji par analītikas izmantošanas priekšrocībām.

Šis atbalsts ir svarīgs, jo nodrošina piekļuvi resursiem, jo ​​pareizo cilvēku analīzes sistēmas ieviešana nav lēta. Tas var arī nodrošināt labāku piekļuvi datiem dažādās nodaļās. Lai pārliecinātu vadītājus, personāla departamentiem ir jākoncentrējas uz iespēju identificēšanu, lai palielinātu IA pat agrīnā stadijā.

5. izaicinājums: HR analīze ir dārga, un IA bieži vien nav redzama

Visbeidzot, organizācijām ir jāapzinās izmaksas. Analītisko rīku cenu diapazons ir tikpat daudzveidīgs kā rīku pieejamība. Saskaņā ar rakstu vietnē data-informed.com platformas izmaksas var svārstīties no "400 000 līdz 1,5 miljoniem ASV dolāru uzņēmumam, kurā strādā 5000 pilnas slodzes darbinieku".

Turklāt aprēķinos nav ņemtas vērā palielinātās izmaksas, ar kurām organizācijas var saskarties, pieņemot darbā jaunus darbiniekus programmu ieviešanai vai apmācot esošos darbiniekus izmantot analīzi.

Turklāt HR analītikas IA nav īpaši taustāms. Tas ir tāpēc, ka ieguvumi no analītikas rezultātu ieviešanas var uzkrāties dažādos departamentos un ilgu laiku. Piemēram, darbinieku saglabāšanas uzlabojumi var nebūt uzreiz pamanāmi.

Izaicinājums ir apzināties, ka tiekšanās pēc zemāku izmaksu HR analīzes platformas ne vienmēr nozīmē lielākus ietaupījumus. Nepietiekama programmatūra un rīki var novest pie neefektīviem un nepilnīgiem rezultātiem, kā rezultātā IA nav pietiekami augsta, lai attaisnotu ieguldījumu.

PIRMIE PIECIE SOĻI HR ANALĪTIKAS ĪSTENOŠANAI

Ja jūsu organizācija vēlas ieviest cilvēku analīzi, kāds ir pareizais ceļš? Tālāk ir norādītas piecas darbības, kas var palīdzēt jūsu organizācijai sākt procesu.

1. darbība. Uzņēmējdarbības problēmu identificēšana, kuras vēlaties atrisināt.

Pirmā un vissvarīgākā lieta ir noteikt biznesa problēmas, kuras vēlaties atrisināt. Jūs nevarat sākt vākt datus un pēc tam vienkārši apskatīt tos, lai atrastu attiecības.

Nosakiet problēmas, kuras vēlaties uzlabot personāla jomā. Piemēram, tie varētu būt jautājumi, kas saistīti ar darba vietas dažādību, darbinieku noturēšanas uzlabošanu, apmācībām iztērētās naudas apjoma mērīšanu vai labāku prombūtnes cēloņu izpratni. Ir daži vienkārši jautājumi, ar kuriem jums vajadzētu sākt, pirms virzāties uz priekšu.

Piemēram, pieņemsim, ka vēlaties saprast, kā cilvēkresursi ietekmē tādas lietas kā jūsu uzņēmuma peļņa.

Kad esat apkopojis vispārīgu HR informāciju, ko vēlaties izpētīt sīkāk, sāciet ar metriku noteikšanu, kas nepieciešama šo problēmu risināšanai.
Šeit ir daži personāla rādītāji, kas parāda personāla nodaļas efektivitāti:

Atlaišanas likme- cik darbinieku aiziet noteiktā laika posmā attiecībā pret kopējo darbinieku skaitu?
Darbā pieņemšanas laiks- Cik ilgs laiks nepieciešams, lai aizpildītu vakanci, kā arī laiks, kas nepieciešams, lai kandidāts pieņemtu piedāvājumu un kļūtu par darbinieku?
Personāla mainības līmenis- cik darbinieku aiziet pēc pirmā gada, pieciem gadiem un tā tālāk?
Personāla dažādība— cik procentuāli ir sievietes, vīrieši, reliģiskās un etniskās grupas?
Ienākumi uz vienu darbinieku, starp pilnas slodzes darbiniekiem - Kādi ir ienākumi, kas saņemti par pilnas slodzes darbu?
Maksājuma summa par virsstundu darbu - Cik maksā virsstundu darba samaksa un cik bieži tās tiek maksātas?
Attiecība starp pastāvīgajiem un pagaidu darbiniekiem - Cik darbinieku strādā nepilnu darba laiku, salīdzinot ar pilnu slodzi?

2. darbība: Identificējiet datus, kas atbild uz iepriekš minētajiem jautājumiem.

Kad jums ir radušies jautājumi un problēmas, varat sākt noteikt datus, kas nepieciešami, lai uz tiem atbildētu vai atrisinātu.

Pirmkārt, jums jākoncentrējas uz ar cilvēkresursiem saistītajiem datiem, kas jau tiek glabāti jūsu nodaļā. Tas ietver informāciju par pieņemšanu darbā, sniegumu un pēctecību. Jūsu nodaļai jau vajadzētu kontrolēt šīs datu kopas.

Otrkārt, jums būs jāsāk vākt datus par tādām lietām kā iesaistīšanās, aptaujas un intervijas. Atkarībā no datu vākšanas līmeņa jūsu organizācijā, iespējams, jums jau ir mehānismi šo datu vākšanai.

Visbeidzot, jums ir jāpaplašina datu vākšana citās biznesa sistēmās un nodaļās. Jums vajadzētu sākt vākt svarīgus finanšu rādītājus un tirgus izpēti. Tie ietver tādas lietas kā apgrozījums, pārdošanas rādītāji, nauda, ​​​​kas iztērēta tirgus izpētei un apmācībai.

3. darbība. ETL ieviešana: ieguve, pārveidošana un ielāde.

Kā minēts iepriekš, personāla nodaļai ir cieši jāsadarbojas ar IT nodaļu, jo noteiktai programmatūrai un datu ieguvei var būt nepieciešamas īpašas analītiskās prasmes. Tāpēc ir lietderīgi sākt īstenot ciešākus sakarus starp šiem diviem departamentiem.

Daļa no šī procesa ir ETL ieviešana: ekstrakts, process un ielāde. Ir rīki, kurus var izmantot, lai automātiski veiktu šo procesu. Piemēram, IMB WebsphereDataStage un Cognos Data Manager vai Microsoft SQL Server integrācijas pakalpojumi ir dažas no populārākajām iespējām. Lai gan darbinieki, kas nav tehniski, var izmantot šīs platformas, var būt noderīgi lūgt palīdzību IT nodaļai.

Šis process būtībā ļauj iegūt nepieciešamos datus no jūsu definētajiem avotiem, pārvērst tos pareizā tīrā un konsekventā formātā un ielādēt tos savā analītikas platformā, lai tos izmantotu analīzei.

4. darbība. Integrēt rezultātus uzņēmējdarbībā.

Kad datu analīze sāk radīt rezultātus, jums jāsāk veikt izmaiņas. Piemēram, ja koncentrējaties uz darbaspēka daudzveidības izpēti un jūsu dati liecina, ka nesaņemat pietiekami daudz pieteikumu no etniskajām minoritātēm, iespējams, vēlēsities mainīt savu darbā pieņemšanas stratēģiju.

Turklāt jums ir jāizveido savienojumi starp HR datiem un citiem biznesa rādītājiem. Piemēram, darbinieku virsstundu samazināšana var būt tieši saistīta ar produktivitāti un rentabilitāti. KPMG ziņojumā “Cilvēki ir īstie skaitļi” ir uzsvērta šo saikņu nozīme, izmantojot kavējumu un izmaksu efektivitātes piemēru.

"Lai gan ir lietderīgi izsekot prombūtnēm dažādos reģionos vai salīdzinājumā ar iepriekšējiem gadiem, ja HR var arī parādīt, ka darba kavējumu samazināšana ir pozitīvi korelē ar darbības rezultātiem, vadība redzēs cilvēkresursu patieso vērtību," teikts ziņojumā.

5. darbība. Regulāras analīzes veikšana.

Visbeidzot, personāla analītika ir jāveic regulāri, pretējā gadījumā vairumā gadījumu tai nebūs nozīmes. Lai gūtu labumu no tā, ir jāievieš regulārs process.

Piemēram, jūs identificējāt problēmu, kuru vēlaties atrisināt, izmantojot datus, veicāt analīzi un atradāt atbildi. Kad esat ieviesis problēmas risinājumus, jums regulāri jāatgriežas pie tās, lai pārbaudītu, kas notiek ar izmaiņām un vai nav radušās jaunas problēmas.

SECINĀJUMS

Cilvēku analīze ir neatņemama datu pārvaldības sastāvdaļa, un tās ieviešana var sniegt pozitīvu atdevi jebkurai organizācijai. Taču, kā parādīts iepriekš, pārvaldīt, analizēt un interpretēt datus nav viegli, un organizācijām cilvēku analīzei ir jāpieiet soli pa solim.

Veiksmīgas cilvēku analīzes atslēga ir balstīta uz izpratni, ka rezultātu nosaka nevis izmērīto datu lielums, bet gan datu ietekme uz lēmumu pieņemšanu organizācijā. Cilvēku analītika nav jāuztver kā kaut kas vajadzīgs tikai personāla nodaļai, bet gan kā kaut kas, kas var radīt vērtību visai organizācijai.

Uz šo materiālu (gan tekstu, gan attēlu) attiecas autortiesības. Jebkuri atkārtoti izdevumi pilnībā vai daļēji tikai ar aktīvu saiti uz materiālu.

* Raksta atjaunināšana

Bizness nestāv uz vietas – lai izdzīvotu, ir jāattīstās. Ja jūs pārtraucat šo procesu, projekts sāks degradēties. Bieži nākas kaut ko mainīt – paplašināt sortimentu, palielināt auditorijas reklāmas sasniedzamību, uzlabot mājas lapas dizainu, pievienot jaunu, palielināt konversiju. Kā jau iepriekš uzzināt, ko šie jauninājumi nesīs?

Viens no rīkiem, kas palīdz tīmekļa projektu izstrādē, ir A/B testēšana. Ar tās palīdzību var pārbaudīt savas hipotēzes un eksperimentāli izvērtēt apmeklētāju vēlmes – lai izlemtu, vai ir vērts kaut ko mainīt, vai tomēr labāk atstāt to kā ir.

Mēs jums pateiksim, kā tas darbojas.

Kas ir A/B testēšana

A/B testēšana ir mārketinga paņēmiens, ko izmanto, lai izmērītu un pārvaldītu tīmekļa lapas veiktspēju. Šo metodi sauc arī par dalīto testēšanu.

A/B testēšana ļauj novērtēt divu tīmekļa lapas versiju veiktspējas kvantitatīvos rādītājus, kā arī salīdzināt tos savā starpā. Sadalītā testēšana var arī palīdzēt novērtēt lapas izmaiņu efektivitāti, piemēram, jaunu dizaina elementu pievienošanu vai aicinājumus uz darbību. Šīs metodes izmantošanas praktiskā jēga ir atrast un ieviest lapas komponentus, kas palielina tās efektivitāti. Vēlreiz ņemiet vērā, ka A/B testēšana ir lietišķa mārketinga metode, ko var izmantot, lai ietekmētu konversiju, stimulētu pārdošanu un palielinātu tīmekļa projekta rentabilitāti.

Sadalītā testēšana sākas, novērtējot esošas tīmekļa lapas (A, kontroles lapa) metriku un meklējot veidus, kā to uzlabot. Piemēram, jūs izveidojāt tiešsaistes veikalu. Iedomājieties šī veikala galveno lapu ar 2% reklāmguvumu līmeni. Mārketinga speciālists vēlas palielināt šo skaitli līdz 4%, tāpēc viņš plāno izmaiņas, kas palīdzēs atrisināt šo problēmu.

Teiksim, speciālists iesaka, mainot konvertēšanas pogas krāsu no neitrālas zilas uz agresīvi sarkanu, viņš padarīs to pamanāmāku. Lai pārbaudītu, vai tas radīs vairāk pārdošanas un reklāmguvumu, mārketinga speciālists izveido uzlabotu tīmekļa lapas versiju (B, jauna lapa).

Izmantojot dalītās testēšanas rīkus, eksperts nejauši sadala trafiku starp lapām A un B divās aptuveni vienādās daļās. Relatīvi runājot, puse apmeklētāju nonāk lapā A, bet otra puse — lapā B. Tajā pašā laikā mārketinga speciālists patur prātā datplūsmas avotus. Lai nodrošinātu testēšanas derīgumu un objektivitāti, ir nepieciešams novirzīt 50% apmeklētāju, kuri ieradās vietnē no sociālajiem tīkliem, dabiskās meklēšanas, kontekstuālās reklāmas utt., Uz A un B lapām.

Savācis pietiekami daudz informācijas, mārketinga speciālists novērtē testa rezultātus. Kā minēts iepriekš, lapai A ir 2% reklāmguvumu līmenis. Ja lapā B šis rādītājs bija 2,5%, tad konvertēšanas pogas maiņa no zilas uz sarkanu faktiski palielināja galvenās lapas efektivitāti. Taču reklāmguvumu līmenis nesasniedza vēlamos 4%. Tāpēc mārketinga speciālists turpmāk meklē veidus, kā uzlabot lapu, izmantojot A/B testēšanu. Šajā gadījumā lapa ar sarkano konvertēšanas pogu darbosies kā kontroles lapa.

Ko pārbaudīt

Kā minēts iepriekš, dalītā testēšana ir piemērota metode, kas ļauj ietekmēt dažādus vietņu rādītājus. Tāpēc testēšanas objekta izvēle ir atkarīga no mārketinga speciālista izvirzītajiem mērķiem un uzdevumiem.

Piemēram, ja jūsu galvenās lapas atlēcienu līmenis ir 99% un lielākā daļa apmeklētāju pamet galveno lapu 2–3 sekunžu laikā pēc nosūtīšanas, iespējams, vēlēsities mainīt lapas vizuālos komponentus. Ar A/B testa palīdzību mārketinga speciālists var atrast optimālo lapas izkārtojumu, izvēlēties pievilcīgu krāsu shēmu un attēlus, kā arī izmantot lasāmu fontu. Un, ja mārketinga speciālists saskaras ar uzdevumu palielināt abonementu skaitu, viņš var mēģināt mainīt atbilstošo konversijas veidlapu. Sadalītais tests palīdzēs speciālistam izvēlēties optimālo pogas krāsu, labāko teksta opciju, lauku skaitu abonēšanas veidlapā vai tās atrašanās vietu.

Visbiežāk tirgotāji pārbauda šādus tīmekļa lapu elementus:

• Konversijas pogu teksts un izskats, kā arī to atrašanās vieta.
• Produkta nosaukums un apraksts.
• Konversijas formu izmēri, izskats un atrašanās vieta.
• Lapas izkārtojums un dizains.
• Produkta cena un citi biznesa priekšlikuma elementi.
• Preču attēli un citas ilustrācijas.
• Teksta daudzums lapā.

Kurus sadalītos testēšanas rīkus izmantot

Lai veiktu A/B testēšanu, mārketinga speciālistam ir jāizmanto kāds no specializētajiem rīkiem. Viens no populārākajiem ir Google pakalpojums “Optimizācija” (līdz 2019. gada augustam to sauca par satura eksperimentiem), kas tagad ir daļa no jaunās mārketinga speciālistu platformas Google Marketing Platform. Varat to izmantot, lai pārbaudītu lapas elementus, tostarp virsrakstus, fontus, konvertēšanas pogas un veidlapas, attēlus utt. Optimizācija ir bezmaksas maziem uzņēmumiem, un tā ir liela priekšrocība salīdzinājumā ar konkurentiem.

Dalītai pārbaudei varat izmantot arī šādus rīkus:

• Optimizely ir populārākais maksas A/B testēšanas pakalpojums burzhunet. Tās izmantošanas izmaksas nav publicētas - lai noskaidrotu, jums jāsazinās ar pārdošanas nodaļu. Priekšrocības ietver iespēju izveidot eksperimentus vizuālā saskarnē, kas atbrīvo mārketinga speciālistu no nepieciešamības strādāt ar testējamo lapu HTML kodu.
• Vizuālais vietnes optimizētājs ir maksas pakalpojums, kas ļauj pārbaudīt dažādus lapas elementus. Lai izmantotu šo rīku, mārketinga speciālistam ir jābūt HTML kodēšanas prasmēm. VWO ikmēneša abonementi svārstās no 99 līdz 999 USD.
• Unbounce ir pakalpojums, kas paredzēts galveno lapu izveidei un optimizēšanai. Tas arī ļauj veikt A/B testēšanu. Lietošanas izmaksas svārstās no 79 līdz 399 vai vairāk dolāriem mēnesī. Tas ir vietējā LPGenerator analogs, kā arī ļauj pārbaudīt tikai tajā izveidotās galvenās lapas.

Kā veikt A/B testēšanu, izmantojot Google optimizētāju

Google Marketing Platform optimizācijas pakalpojums ļauj vienlaikus pārbaudīt piecu lapu variantu efektivitāti. Izmantojot to, varat veikt A/B/N testēšanu, kas atšķiras no standarta A/B eksperimentiem, pārbaudot vairākas hipotēzes vienlaikus, nevis divas.

Tirgotājam ir iespēja patstāvīgi noteikt trafika daļu, kas piedalās testēšanā. Minimālais pārbaudes ilgums ir divas nedēļas, maksimālais – trīs mēneši. Rezultātus var novērot savā personīgajā kontā vai saņemt pa e-pastu.

Lai veiktu dalīto testēšanu, izmantojot optimizāciju, rīkojieties šādi:

1. Pierakstieties savā Google Marketing Platform kontā, atveriet pakalpojumu Optimizēt un izveidojiet savu pirmo projektu. Piešķiriet tai nosaukumu, norādiet bāzes lapas URL, kuras kopijas tiks pārbaudītas, un atlasiet režīmu “A/B eksperiments”.

1. Dodieties uz izveidoto projektu un turpiniet tā iestatīšanu saskaņā ar rīka padomā ieteikto plānu. Secīgi izpildiet visas darbības no 1 līdz 5.

1. Vispirms izveidojiet savus eksperimentus un pievienojiet mērķauditorijas atlases kārtulas. Lai strādātu, pārlūkprogrammā Chrome instalējiet paplašinājumu “Optimizācija” no oficiālā Google veikala. Tas ļauj vizuāli rediģēt izmaiņas lapās.

1. Norādiet, kurus vietrāžus URL lietotājs redzēs mainītās lapas versijas, kad viņi tos apmeklēs. Varat iestatīt vairākus verifikācijas nosacījumus. Galvenais ir neaizmirst tos nekavējoties pārbaudīt, lai nebūtu kļūdu.

1. Iestatiet savu mērķauditoriju. Piemēram, lapas izmaiņas tiks rādītas tikai apmeklētājiem no Maskavas.

1. Izvēlieties standarta vai izveidojiet savus eksperimenta mērķus. Tiem jābūt saistītiem ar Google Analytics. Piemēram, mūs varētu interesēt virtuāls eksperiments, lai noskaidrotu, kā skatīto emuāra rakstu skaits ir atkarīgs no h1 galvenes fona krāsas galvenajā lapā. Izpētīsim, pelēks vai pistācijas?

1. Viss ir gatavs, atliek tikai izveidot eksperimenta kodu un ielīmēt to lapā. Ja nav skaidrs, kā to izdarīt, varat atlasīt opciju “Nosūtīt kodu tīmekļa pārzinim” vai izdarīt to pats. Bet, lai to izdarītu, jums ir jāsaprot nedaudz HTML.

Vēl viens svarīgs punkts ir noteikt, kura satiksmes daļa piedalīsies eksperimentā. Pēc noklusējuma tiek izmantots 100%, un, ja jums, tāpat kā Texterra, mēnesī ir miljons unikālu apmeklētāju, pietiks ar 20–30 tūkstošiem. Tātad, mēs izvēlamies 3%.

1. Ja viss ir izdarīts pareizi, izvēlnē parādīsies ziņojums, ka projekts ir gatavs palaišanai, un poga “Ok” tiks atbloķēta.

Pirmos testa rezultātus varēsiet novērtēt dažas dienas pēc eksperimenta sākuma. Lai pārraudzītu testa rezultātus, sarakstā atlasiet atbilstošo eksperimentu un dodieties uz pārskatu lapu.

Idejas, kuru efektivitāti noteikti vajadzētu pārbaudīt, izmantojot A/B testēšanu

Mēs jau teicām, ka testēšana palīdz palielināt tīmekļa lapu efektivitāti. Lai šī metode sniegtu rezultātus, mārketinga speciālistam ir jāģenerē idejas, kas var pozitīvi ietekmēt noteiktus vietnes rādītājus. Jūs nevarat vienkārši izvilkt visas izmaiņas, ieviest tās un pārbaudīt to efektivitāti. Piemēram, jūsu vietnes metrika, visticamāk, nemainīsies, ja vienkārši nolemjat mainīt sākumlapas galvenes fonu, kā tas ir iepriekšējā piemērā.

Mārketinga speciālistam ir jāredz veidi, kā uzlabot lapas, un jāsaprot, kāpēc tām vajadzētu darboties. Sadalītā pārbaude vienkārši palīdz pārbaudīt speciālista pieņēmumus. Taču katrs mārketinga speciālists dažkārt nonāk situācijā, kad visas idejas ir pārbaudītas, bet vajadzīgais rezultāts nav sasniegts. Ja atrodaties šādā situācijā, mēģiniet ieviest šādas izmaiņas un pārbaudiet to efektivitāti:

• Noņemiet nevajadzīgos laukus no konvertēšanas veidlapas. Iespējams, jūsu potenciālie abonenti nevēlas izpaust savas pases datus.
• Publicējiet videoklipu savā galvenajā lapā. Tas parasti pozitīvi ietekmē vairākus rādītājus, tostarp atlēcienu līmeni, reklāmguvumu līmeni un lapā pavadīto laiku.
• Pagariniet periodu, kurā lietotāji var bez maksas pārbaudīt jūsu produktu. Tas ir vienkāršs un efektīvs veids, kā palielināt reklāmguvumu skaitu uzņēmumiem, kas pārdod programmatūru un tīmekļa pakalpojumus.
• Eksperimentējiet ar konvertēšanas pogu krāsu. Dažos gadījumos agresīvas sarkanās pogas darbojas labi. Tomēr dažreiz tie kaitina lietotājus. Izmantojiet A/B testu, lai atrastu savai vietnei visefektīvāko pogu krāsu.
• Soliet bonusus pirmajiem 10 vai 100 klientiem (abonentiem). Nesteidzieties dzēst šo solījumu pat pēc akcijas beigām. Daudzi lietotāji negaida būt starp laimīgajiem, bet tomēr neapzināti reaģē uz ienesīgu piedāvājumu.

Kā un kāpēc pārbaudīt dažādus lapu variantus

A/B testēšana ļauj novērtēt tīmekļa lapu izmaiņu efektivitāti. Šai mārketinga metodei ir praktiska nozīme. Tas ļauj gandrīz pastāvīgi uzlabot lapas, uzlabojot dažādus rādītājus.

Lai pārbaudītu izmaiņas, jums ir jāizveido jauna lapas versija un jāsaglabā vecā. Pēc tam eksperimentu veikšanai jāizmanto kāds no pakalpojumiem, piemēram, Google optimizācija. Rezultātus var novērtēt vismaz divas nedēļas pēc tā palaišanas.

Starp citu, mārketinga hipotēžu eksperimentālā pārbaude, izmantojot A/B testēšanu, ir viena no TexTerra visaptverošās interneta reklāmas sastāvdaļām.