Bir şirkette insan kaynaklarını ölçmek ve ölçmek için birçok objektif gösterge vardır. Hangileri "parmağınızı nabızda tutmanıza" izin verir ve hangileri zaman zaman görüntülenebilir - bu makaleyi anlamaya çalışıyoruz.

Nicel göstergeler

Onların yardımıyla, bir şirket veya kuruluş personelinin nicel özelliklerini ölçüyoruz. Ana soru “ne kadar?”

bordro numarası- belirli bir tarihte kabul edilen çalışan sayısı. Buna dikkat edin, çünkü bu gösterge genellikle daha düşük olan başka bir gösterge ile karıştırılır.

Ortalama personel sayısı (SSC)- belirli bir süre için ortalama personel sayısı. Genellikle en az bir aylık bir süre için hesaplanır.

Göstergeyi hesaplamak için iki seçenek vardır:

1. Dönem başındaki personel sayısı, dönem sonunda değerine eklenir ve ikiye ayrılır.
2. Personel kayıtlarından gelen bilgiler, seçilen dönem için personelin tüm görünümleri ve devamsızlığı hakkında bilgi seçmek için kullanılır ve planlanan çalışma süresi dengesine bölünür.

İkinci yöntem daha doğrudur, ancak daha fazla emek gerektirir. Bununla birlikte, çoğu şirkette ve devlet istatistik yetkililerine rapor vermek için kullanılır. Durumun hızlı bir analizi için ilk hesaplama seçeneğini kullanabilirsiniz.

Berrak bolluk- şu anda çalışan tüm çalışanların sayısı. İş seyahatindeki çalışanlar da dikkate alınır.

Ekibin sosyal ve demografik özellikleri

Ortalama yaştüm İK yöneticileri bu göstergenin nasıl kullanılacağını ölçer, ancak her zaman bilmezler. İşe alım çalışmalarını tahmin etmek için yeterince dar personel gruplarının analizinde ve ayrıca sosyal politikaların geliştirilmesinde veya düzenlenmesinde kullanılmalıdır.

Örneğin, 3.000 kişilik bir işletmenin ortalama yaşı hakkında bilgi, yönetimsel kararlar geliştirmek için uygun değildir. Örneğin, mağaza yöneticilerinin ortalama yaşına bakarsanız, ücret ve tazminat politikalarını değiştirme ihtiyacı hakkında sonuçlar çıkarabilirsiniz (farklı yaşlarda farklı önceliklerin olduğu kanıtlanmıştır).

Eğitim düzeyine göre çalışan sayısı- İşletme veya bireysel personel kategorileri için belirli bir genelleştirilmiş eğitim düzeyi gösterir. Örneğin, bir yöneticinin yüksek öğrenime sahip olması gerektiği düşünülmektedir. Ancak, hepsi üniversitelerde eğitim görmedi.

Cinsiyet kompozisyonuekip, erkeklerin ve kadınların sayısı ve oranlarıyla karakterizedir. Bu sayılara meslek veya yönetim düzeyine bakmak ilginçtir. Bazı “kadın” veya “erkek” meslekler vardır.

Son yıllarda ölçmenin geleneksel olduğu belirtilmelidir.çeşitlilik göstergeleri   şirket personeli. Yani, erkek ve kadınların, gençlerin ve yaşa bağlı çalışanların, yerel personelin ve ziyaretçilerin oranını izleyin. Çalışmalar, ekiplerde yüksek düzeyde çeşitliliğin korunmasının performanslarında iyileşmelere yol açtığını doğrulamaktadır. Tabii ki, bu çeşitliliği dikkate alan yüksek bir yönetim seviyesi ile.

Sosyo-demografik özelliklerin diğer göstergeleri şunları içerir:

• medeni hal;
• çalışan çocuk sayısı ve yaşı;
• çalışan başına çalışmayan aile üyelerinin (bakmakla yükümlü olunan kişilerin) sayısı;
• ikamet yerine ve diğer göstergelere göre çalışan sayısı.

İK Kalite Özellikleri

Bu göstergeler grubu, şirkette mevcut olan “insan kaynağının” kalitesi hakkında bilgi sağlayanları içerir.

çıktıortalama çalışan başına. Belirli bir süre boyunca üretilen birimlerin sayısını gösterir. Harcanan işçiliği ölçmek için en evrensel göstergedir.

Üretim, doğal, yarı doğal (emek yoğun göstergeler) ve maliyet birimlerinde ölçülebilir.

Personel bağlılığı- çalışanın şirkete veya işverene karşı hayırsever tutumu. Birkaç yöntem olmasına rağmen ölçmek yeterince zordur. Tipik olarak, çoğu metodoloji, çalışanların başka bir işverenden benzer veya biraz daha iyi koşullar almaları durumunda işverenden ayrılma olasılığını değerlendirir.

Personel katılımı- mümkün olan en iyi şekilde işini yapmasına yardımcı olan bir çalışanın durumu.Katılımın ölçümü hakkında daha ayrıntılı olarak, web sitemizdeki bu konuyla ilgili malzemeye bakın..

Personel Hareket Göstergeleri

Personel cirosu- Belki de personel hareketinin en ünlü göstergesi. İlgili dönemin ortalama personel sayısına göre işten çıkarılan çalışanların yüzdesi olarak hesaplanır.

Aynı zamanda, personel devri ile ilgili nedenlerle işten çıkarılan çalışan sayısı da hesaplamada kullanılır. Onları listeliyoruz:

• gönüllü işten çıkarılma (başka bir iş, emeklilik, ikamet değişikliği vb. bulundu);
• disiplin cezası olarak işverenin inisiyatifine son verilmesi (devamsızlık, iş disiplininin tekrarlanan ağır ihlali, sarhoşken işyerinde görünmek için)

Adalet uğruna, emekliliğin her zaman bir personel "devri" olmayacağını belirtmek gerekir. Örneğin, işveren emekli olarak işten çıkarılmayı özel olarak başlattıysa (teşvik ödemesi veya diğer yöntemler), o zaman bu işten çıkarmayı hesaplamadan çıkarmak daha iyidir.

Resepsiyon Devir Hızı- toplam işe alınan personel sayısının MSS'ye oranı olarak hesaplanır. Yine, fatura dönemini unutmayın.

İşten Çıkarılma Devri- Alım cirosunun tam tersi.

Dahili transfer sayısı- İşletme personelinin iç hareketliliğini gösterir.

Emek değiştirme oranı- işe alınan çalışan sayısının işten çıkarılan çalışan sayısına oranı olarak hesaplanır. Bu katsayı birden azsa, kuruluştaki iş sayısında bir azalma olur. Bu gösterge genellikle istihdam hizmetleri tarafından işgücü piyasasındaki durumu değerlendirmek için kullanılır.

İşletmenin personel rezervi ile çalışmayı karakterize eden göstergeler

Personel rezervi- yüzde göstergesi aşağıdaki gibi hesaplanır. İlk olarak, personel rezervi hazırlamak için gerekli olan görev sayısı belirlenir. Daha sonra, aralarında, önceden hazırlanmış bir personel rezervinin bulunduğu mesajların sayısı not edilir. Ve güvenlik rezervini hesaplıyoruz:

Randevu için rezerv kullanımı- anlam adından anlaşılır. Aşağıdaki gibi hesaplanır:

Hesaplama için sadece personel rezervleri listesinde yer alan pozisyonlar kullanılmalıdır.

Ekonomik performans

İK analizlerinde önemli bir engel. Genellikle İK yöneticilerinin ekonomide yetersiz tecrübeye sahip olduğuna inanılmaktadır. Düzeltmeye çalışalım.

Rusya Federasyonu'nda kabul edilen uygulamaya göre, personele yapılan tüm ödemeler üç türe ayrılmıştır:

1. ücret faturası
2. Ücret ve sosyal yardımlar ile ilgili olmayan personel giderleri

Böyle bir dağıtım istatistik ofislerinde kullanılır, ayrıca yönetim muhasebesi ve maliyet analizi için bazı değişikliklerle de kullanılabilir.

Vergi muhasebesi amacıyla, Rusya Federasyonu Vergi Kanunu'nun 255. Maddesinde daha ayrıntılı olarak açıklanan biraz farklı bir yaklaşımın kullanıldığı söylenmelidir.

ücretler fon- İşverenin tüm fonları, işi için ödeme yapan personele ödeme yapmayı amaçlamıştır. Şunları içerir:

• çalışılan saatler için ödeme (ücret, TC için ek ücretler ve ödenekler vb.)
• işlenmemiş süre için ödeme (tatil ödemesi, kesinti ödemesi, vb.)
• bir kerelik teşvik ödemeleri
• yiyecek, konut ve yakıt ödemeleri

Sosyal yardımlar- bu gider kategorisi, şirketin tedavi, dinlenme, seyahat, yemek, işten çıkarılma tazminatı vb. giderlerini, yani şirketin sosyal politikasının uygulanması için tüm giderleri içerir.

Diğer personel maliyetleri- seyahat masrafları, vardiya yöntemi için ödenek, öğrenim, kültürel etkinliklerin organizasyonu ve diğer masraflar.

İstatistiksel raporlar oluştururken ve devlet kurumlarının temsilcileriyle iletişim kurarken böyle bir masraf dağılımını hesaba katmak gerekir. Bununla birlikte, personel maliyetlerinin yönetim muhasebesi ve analizi için farklı bir maliyet yapısı kullanmak daha uygundur:

1. Bordro kesintileri
2. Sosyal giderlerin bütçesi (kurum kültürünün sürdürülmesi ve oluşturulması için giderler)
3. Personel geliştirme bütçesi (çalışanlar için öğrenim ücretleri de dahil olmak üzere tüm form ve formlarındaki öğrenim ücretleri)
4. İdari giderlerin bütçesi (iş gezileri, işyerleri ve ofislerin ekipman ve bakımı, ofis, postane vb. İçin)

Genel büyük harcama gruplarına ek olarak, birkaç temel ekonomik gösterge vardır. Durum analizi ve karar verme için önemlidirler.

Ortalama maaş- tüm işçilik maliyetleri (kesinti olmadan) şirketin ortalama personel sayısına bölünür. Aşağıdaki “bölümlerde” FFP'yi dikkate almanız önerilir:

• birimlere göre
• mesleğe göre
• yönetim seviyesine göre
• bölgelere veya şirketin bölümlerinin (işletmelerinin) konumuna göre

Sosyal adalet ve eşit hak ve fırsatların sağlanması açısından, erkekler ve kadınlar için bir FFP karşılaştırması yapılmalıdır.

Bordro ürünleri- Belirli bir hacimdeki ürünlerin üretimi için ne kadar para gerektiğini gösterir. Örneğin, bordro şu şekilde gösterilebilirruble / tonveya ruble / ruble.

Bazı kullanım sorunları

Acemi ve İK yöneticileri için, bazen karar vermek için belirli göstergelerin uygulanmasının sıklığı ve uygunluğu hakkında sorular ortaya çıkar. Bazı öneriler verelim:

• haftalık olarak, personel hareket göstergelerini gözden geçirin: kaç kişi işe alındı \u200b\u200bve işten atıldı, personelin hangi mesleklerde dolaştığı; ayrıca personel için belirlenen ek ücretlerin ve ödeneklerin sayısını da kontrol eder (fazla mesai, hizmet alanlarının genişletilmesi, vb.)
• aylık bazda, ücret göstergeleri ve belirli sosyal ödeme türlerini (maddi yardım, işletme tarafından verilen krediler, seyahat tazminatı vb.), personel cirosunu, çalışan sayısını, ortalama ücret, çıktı, maaş yoğunluğu ve diğer ekonomik göstergeleri göz önünde bulundurun

İK analitiği, hizmetlerin verimliliğini artırmak için gerekli olan çeşitli analiz ve veri işleme yöntemlerini içerir. Konu hakkında daha fazla bilgi - makalede.

Makaleden öğreneceksiniz:

İK analitiği nedir?

İK analizi, İK verilerini değerlendirmek için bilgi işleme ve iş zekası (BA) yöntemlerinin kullanıldığı bir süreçtir. Ona sıklıkla yetenek analizi denir. Veri madenciliği, yeni bilgi oluşturmak için veri tabanlarının incelenmesi uygulamasına atıfta bulunur. Bununla birlikte, birkaç ana hedef vardır: içgörü sağlamak ve temel parametreleri tanımlamak.

Hedeflerin özellikleri:

1. İlk amaç, çalışanların yönetilmesine yardımcı olan şirketin kendi operasyonları hakkında bilgi vermektir. Analizler, hedeflere etkili bir şekilde ulaşılmasını sağlayabilir.
2. İkinci temel işlev: şirketin tanımlaması gereken İK hizmetlerinin en iyi performans göstergelerini belirlemek için bilgileri tanımlamaya yardımcı olur. Bir şirketin beşeri sermayeye yüksek yatırım getirisi (YG) elde etme yollarını tahmin etmek için modeller sunar.

İK analitiklerinin görevleri, ilgili veri hacimlerinin kullanımını en üst düzeye çıkarmaktır. insan kaynaklarıçoğu şirket tarafından toplanır. Firmaların genellikle çalışanların demografik özellikleri, çalışma kayıtları vb. Verileri vardır. Ayrıntılı bir analiz, onlardan daha fazla çalışmaya yardımcı olacak önemli bilgileri çıkarmanızı sağlar.

İlgili belgeleri indirin:

Son zamanlarda, çok sayıda bilgi yapılandırıldığında ve tablolara yerleştirildiğinde, bazı şirketler İK'da büyük veri kullanmaktadır. Bu durumda, hesaplamalar yapmanıza ve analiz yapmanıza izin veren özel programlar kullanmanız gerekir. Kuruluşta 1000'den fazla kişi çalışıyorsa yöntemler rasyonel olarak uygulanır.

İK göstergelerini neden tanımlamalı?

Personel kararları genellikle İK göstergeleri belirlenirken dikkate alınması gereken profesyonel içgüdülere ve sezgiye dayanır. İşe alım genellikle işe alım yapan kişinin pozisyon için adayla kurmayı ya da kurmayı başaramayacağı kişiye bağlıdır. İçgüdüler ve sezgi ile ilgili sorun, kötü uygulamaların kök salmasıdır. Örneğin, adaletsizlik fark edilmeyebilir. Buna iyi bir örnek, kadınlar ve erkekler arasındaki ücret boşluğudur. Yöneticiler, kesin verileri incelemiyorlarsa aynı ödemeyi yaptıklarını düşünebilirler.

İK analitiği artmaya yardımcı oluyor emek verimliliğibaşarılı modelleri tahmin edebilir. Bu, karar vermede bazı hataları ortadan kaldırır. Örneğin, hangi departmanların veya grupların zaten aşırı yük taşıdığını ve sadece daha fazla sorumluluk almasına izin veren veriler uygulandığında yük yönetimi daha etkili olacaktır.

Uzmanlar, analitiklerin kuruluşun hızlı büyümesine katkıda bulunduğunu kanıtladı. MIT ve IBM tarafından yürütülen araştırmalar, insan kaynakları analitiğinin yüksek düzeyde kullanılmasının şunları sağlayabileceğini göstermiştir: satışlarda artış, net işletme geliri, çalışan başına satış.

İK analizinin temel alanları

Analitik alanlar çok geniştir ve kuruluşların odaklanması gereken göstergeler doğrudan sektöre ve işletmenin doğasına bağlıdır.

İşte temel İK metriklerine bazı örnekler:

1. organizasyondaki işten çıkarma katsayısı;
2. çalışanların işe alınma zamanı;
3. farklı gruplar için personel devir hızı;
4. uzman başına gelir.

Yukarıdaki göstergeler ve diğer benzer veriler, iş performansı. Bu durumda, bilgilerin yardımcı olabileceği kilit alanlar şunlardır:

İşe Alım   - Analytics, açık pozisyonlar için ideal adayları bulma ile ilgili sorulara yanıtlar sağlar. Örneğin, bilgi en iyi sonuçları veren adayların niteliklerini belirlemek için kullanılır. Ayrıca, kuruluşta kalan adayların verilerini karşılaştırabilir, aralarında aynı paydaları bulabilirsiniz.

İş Güvenliği   - İK analizi, sorunlu alanları belirlemenizi sağlar. Veriler rolleri, çalışma yerlerini ve yüksek kaza oranına sahip diğer benzer faktörleri göstermektedir.

Çalışanların elde tutulması   - Bilgiler sayesinde, değerli uzmanların kuruluşa alıkonması hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Etkileşimi artıran unsurları belirlemek için İK analizlerini kullanabilirsiniz. personel.

Yetenek boşlukları   - Bilgiler şirketteki boşlukların belirlenmesine yardımcı olur. Örneğin, bazı departmanlar diğerlerinden daha kalifiye çalışanlara sahiptir ve bu, kuruluşun genel çalışmasına büyük ölçüde müdahale edebilir.

Satış performansı   - Bu İK analitiği alanı, performansın nasıl artırılacağının ayrıntılarını anlamaya yardımcı olur. Belirli bir yeteneğin daha iyi çalışmasına yardımcı olduğunu ve programların anında geri döndüğünü fark edebilirsiniz.

İK performans analizi

Her organizasyonda, zaman zaman sorunları zamanında tanımlamak için İK performans göstergelerinin bir analizi yapılmalıdır. Özellikle sık sık bir krizde, ekip üzerinde minimum etki ile maliyetleri veya daha sonra sadakat ve motivasyonunu azaltmanız gerektiğinde gerçekleştirmeniz gerekir.

Gösterge No. 1.

Gösterge No. 1. İşçiler için bütçeye uyum

İK analistleri bu göstergeyi her zaman iş kullanılarak değerlendirilen kuruluşlarda kullanırlar. KPI. Aşağıdaki gibi hesaplanır:

Cmt \u003d Zf: Zp ×% 100, burada:

• Cmt - ana bütçe ölçümü;
• Zf - şirket çalışanlarının gerçek maliyetleri;
• Зп - uzmanlar için planlanan masraflar.

Bütçenin aşıldığı belirtilirse, işçilik maliyetini en son kesilen tutarda ödeyin. Ancak, örneğin, bir sosyal paketin maliyetini daha cesurca azaltın. İK analiz yöntemlerini kullanarak personel eğitim maliyetlerine farklı yaklaşın. Kesilmesi istenmeyen ve feda edilebilecek olanları vurgulayın. Diyelim ki “Mesleki yeterlilik düzeyinin iyileştirilmesi” için fonlar planlanmalıdır. Ve böyle bir eğitimin gerçekten gerekli olduğu teorik seminerleri finanse edin.

Gösterge numarası 2.

Çalışan maliyetlerinde cari finansal getiri

Ei \u003d Op: Zf, burada:

• Ei - çalışanlara yapılan yatırımların etkinliğinin bir göstergesi;
• Op - parasal olarak hesaplanan üretim hacmi;
• Zf - çalışanların gerçek finansal maliyetleri.

Şirketin personel için harcanan her bir ruble için kaç ürün ürettiğini göreceksiniz. Formül, şirket endüstrisinin özelliklerini dikkate alarak kolayca ayarlanabilir. İK, satışların yanı sıra üretim maliyetlerini de etkiliyorsa, brüt kar marjına bağlı bir KPI oluşturmak en iyisidir. Bu durumda, İK analitiği basit hesaplamalara bağlanacaktır. Hesaplama formülü aşağıdaki gibidir:

Ei \u003d (Pv - Zf): Zf, burada:

• Ei - çalışanlara yapılan yatırımların etkinliğinin ana göstergesi;
• Pv - brüt kar;
• Zf - işçilerin gerçek maliyetleri.

Gösterge No. 3.

Emek verimliliği

Bu parametre, çalışan başına tam olarak kaç ürün olduğunu gösterir. Puan ne kadar yüksek olursa o kadar iyidir. Aşağıdaki gibi hesaplanır:

Cum \u003d Op: Tz, burada:

• Cum - emek verimliliği;
• Op - üretim hacmi;
• TK - İşçilik maliyetleri

Hesaplama kolaylığı için değiştirin işçilik maliyetleri   belirli bir dönemde hepsinin aynı gün çalıştığını varsayarsak, ortalama çalışan sayısı. İK analisti, parametreleri daha sonra hesaplamak için tüm nüansları hesaba katmalı, raporlama belgelerine veri girmelidir.

Gösterge No. 4.

Personel cirosu

Personel devir hızı, tüm hizmetin ve özellikle İK direktörünün çalışmalarını değerlendirmenizi sağlar. Verimi hesaplamak için formül aşağıdaki gibidir:

Tk \u003d Su: Co ×% 100, burada:

• TK - Doğru bir gösterge akış;
• Su - işten çıkarılan işçi sayısı;
• Eş - toplam çalışan sayısı.

Değiştirme masraflarına dikkat edin profesyonel tutmak için ödediğiniz fiyat. Eğer aşarlarsa, benzersiz uzmanlar arasındaki ciro, şirket için seçim maliyetlerinde bir artışa neden olabilir. Bundan nasıl kaçınılır? Çalışanlar arasında bir risk grubunu vurgulayın. Kural olarak, bunlar şirketin kilit yöneticileridir. Şimdi kontrolsüz akışkanlığı yönetilebilir hale getirin.

Risk altında, şirketten ayrılabilecek en sadakatsiz kişileri belirleyin. Önceden bir yedek arayın. İşgücü piyasasını analiz edin ve benzer beceri düzeyine sahip uzmanları bir görüşmeye davet edin. Sonunda, adayın serbest olduğu zaman pozisyon almaya hazır olup olmayacağını sorun.

Gösterge numarası 5.

devamsızlık düzeyi

Devamsızlık - çalışma saatlerinde alan uzmanlarının eksikliği. Önemli değil, iyi bir sebepten veya okuldan kaçma yüzünden önemli değil, ama   analist onları saymalıdır. Gösterge yüksekse, personel görevlerini verimli bir şekilde yerine getirmeye çalışmaz. Aşağıdaki gibi hesaplanır:

Ap \u003d Dor:% 100'e kadar, burada:

• Ap personel arasında bir göstergedir;
• Dor - yokluğun gün sayısı;
• Kime - dönemdeki toplam gün sayısı.

Gösterge No. 6.

İş memnuniyeti

Bir anketle memnuniyeti ölçün. Formül:

Lp \u003d Sl: Co ×% 100, burada:

• Lp - çalışan bağlılığının bir göstergesi;
• Сл - sadık uzmanların sayısı;
• Co - ankete katılan toplam kişi sayısı.

İK analitiğini, gerçekte ne olduğunu ve çözmek için tasarlandığı görevleri anladıklarından çok daha fazla yazar ve konuşurlar.

Bu makale, uygulamadaki ana zorlukların neler olduğu ve analize nasıl başlanacağı ile ilgilidir.

Kamusal alanda iken İK analitiği, hem metrikler hem de sayılarla çalışmak, yerel süreçlerin veya departmanların göstergesi olan İK'daki istatistikler veya İK verilerinin arşivlerini oluşturmak için BT departmanının nasıl bağlanacağıyla ilgili vakaları paylaşmak anlamına gelir. Aslında, İK analitiği şirketin stratejik geliştirme görevlerini çözer, ana prognostik eğilimleri belirler.

Peki İK analitiği nedir?

İK analizi, İK veri işlemeye veri işleme ve iş zekası (BA) yöntemlerinin uygulandığı bir süreçtir. Bazen yetenek analizi de denir. Ek olarak, bu bağlamda veri madenciliği, yeni bilgi oluşturmak için veritabanlarının incelenmesi uygulamasına atıfta bulunmaktadır.

Ekonomi, iş dünyası ve insanın küresel dijitalleşmesi ışığında bu şimdi neden bu kadar alakalı? Veri, arkadaşlar! Büyük veri her yerde!

Ve burada sinirbilimler zaman içinde geldi ve bize insan kararlarının rasyonel bir yaklaşım yerine öznel ve duygularla nasıl dolu olduğunu gösterdi.

Şimdi onunla nasıl yaşayabilirim?

Elbette, karar vermenin başka bir yoluna ihtiyacımız var - böylece her şey mantıklı, makul, verilere dayalı ve garantili bir sonuçla. Kim istemez ki? Herkes istiyor! Neden olmasın?

İK analitiğini kullanma isteği ciddi bir sorun olmaya devam etmektedir. Deloitte 2017 raporuna göre, bu konunun yıllar süren tartışmasının ardından, katılımcıların sadece% 8'i faydalı verilere sahip olduklarını söyledi; sadece% 9'u çalışanlarının kuruluşlarında hangi özelliklerin başarıya ulaştığını iyi bildiklerine inanmaktadır; ve yalnızca% 15'i hat yöneticileri için İK ve yetenek metriklerini konuşlandırdı.

“Bu son on yılda bir gizemdi - neden insan sermayesinin bariz önemi ile kuruluşlara yatırım yapmıyor ve liderlerin kanıta dayalı analitik kullanan kişiler hakkında karar vermelerini gerektirmiyor?” (“).

Peki anlaşma nedir? Neden analitikleri gerçek işlerde kullandıklarından çok daha fazla kullanma ve yararları hakkında konuşuyor ve yazıyorlar?

Bu fenomene farklı açılardan bakalım.

Zorluk nedir?

Her şeyden önce, şirket liderleri adına böyle bir "engellemenin" derin, temel nedenlerini düşünmeye değer. Bunu Pete Ramstad ve John Boudreau'nun LAM modeli (LAMP - mantık, analitik, ölçüler ve süreç).

Bu modelde anlatılanları basitleştirmek için, analitik kullanımının yavaşlamasının nedenleri şunlardır:

• mantık:   yüksek performanslı iş sistemlerinin neden çalıştığını açıklayamayız. Hala bir kara kutu olarak kalıyor. Nüanslar arasında belirli bir ilişki olduğunu anlıyoruz, ancak kesinlikle Y'yi elde etmek için X ile ne yapmamız gerektiğine doğrudan neyin bağlı olduğunu söyleyemeyiz.

• Analytics:   burada, geleneksel olarak, analitik modellerin derinliği ve derinliği eksikliği vardı. Google ve diğer önde gelen şirketlerin liderleri, örneğin çok sayıda faktörü dikkate alan modellerin olduğu roket bilimi gibi endüstrilere yöneliyor. Basitçe söylemek gerekirse, metodolojik olarak güvenilir değildir.

• metrikleri: çoğu zaman, veri setleri mevcut istihdam durumu, çalışan maliyetleri ve İK programları ile ilgilidir. En iyi ihtimalle, bu veriler operasyonel veya gelişmiş raporlamadır ve analizleri, çalışan segmentasyonunu içeren ve stratejik planlama ile yakından entegre olan stratejik veya tahmine dayalı analitik değildir.

• süreci:   Bu karar vericilere analitik bir sunum. Burada ana başarı faktörleri, sunulan verilerin zamanında ve görsel olarak çekiciliğidir. Karar vermek için erişilebilir ve anlaşılabilir bir biçimde gerçek zamanlı veri elde etme meselesidir ve yapay zeka kullanan bu tür araçlar sadece geliştirilmektedir. Örneğin, çoğu yöneticinin çalışan devir hızlarının nasıl yorumlanacağı hakkında hiçbir fikri yoktur, çünkü genellikle düşük cironun her zaman karlı olmadığını bilirler ve bunun tersi de, karşılaştıkları durumda neyin en iyi olduğunu nasıl belirleyeceklerini bilmezler. Bu açıdan, İK araçlarını gözden geçirme aşamasındayız.

Yukarıdakilerden sorunun karmaşıklığı ve derinliği biraz daha açık görünüyor. Dolayısıyla, analize yatırım yapmanın oldukça riskli bir olay gibi görünmesinin nesnel nedenleri var. Kabaca,   Analitiğe dayalı kararlar almak için açık, güvenilir, açık araçlarımız yok.Daha doğrusu, çok basit yerel alanlar için vardır, ancak maliyete değmezler. Bu başarının maliyetleri, iş başarısı için önemli bir rol oynayan güvenilir tahmin eğilimleri elde edebiliyorsak anlamlıdır. Ve bu analist tek başına garanti edemez.

Sadece verileri işlemek istemiyoruz. Az ya da çok garantili bir sonuçla iş kararları almak için güvenilir araçlara sahip olmak istiyoruz. Ve bu anlamda - ana şey kişide kalır:

• stratejik olarak ilgili sorular sorma ve bunları personel yönetimi alanındaki yatırımlar ile kritik organizasyon sonuçları arasındaki ilişkiyi gösteren mantıklı bir yapıda temsil etme yeteneği;

• işiniz hakkında derin bilgiye sahip olmak;

• analitik modellerin mantıklarını bir kurumdaki hayati süreçleri açıklamak ve çok daha fazlası için uygulanabilirlik anlamında anlamak.

Çok basit sözcüklerle özetlemek gerekirse, analitiklerin verilerle çalışmanın bir yolu olarak temel zorluğu, öncelikle hangi sonuçları elde etmek istediğimizi belirlememiz gerektiğidir. Ve bunun için, işin derinlemesine anlaşılmasını gerektiren çok doğru sorular sormanız, daha sonra bu sonuçlara hangi analitik modelle ulaşabileceğimizi belirlemeniz gerekir, buna göre hangi verilere ve ne ölçüde ihtiyacımız olduğunu belirler ve ancak daha sonra onları tam olarak gerekli olduğu şekilde nasıl elde edebiliriz.

Bütünleşik yaklaşım

Yaklaşımın karmaşıklığını göstermek için İK analitiğinde uzman ekibinin kompozisyonunu gösteren resme bakın:

Hepsi bu kadar değil. Genel olarak “İK analitiği” ifadesinin günümüzde araştırmacı ve yazarların çalışmalarında son derece nadir olduğunu hatırlamak çok önemlidir. Bu çok tanıdık bir Rus terimi. İngilizcede, People Analytics kavramı artık kullanılmaktadır - people analytics. Bu basit bir eşanlamlı değildir. Aksine. Batı'da sadece İK - akışkanlık, işe alım ölçütleri, istihdam durumu vb. İle ilgili yerel bölgelerden, küresel “insan analitiği” veya “insan analitiği” ne geçtiler. İnsanlar hakkındaki tüm veriler - hareketleri, sağlık durumları, sosyal ağlardaki faaliyetleri vb. Yalnızca tam miktarda veri kullanarak, tahminlerin ve stratejik kararların kabul edilebilir derecede güvenilirliğinden bahsedebiliriz. Bu tür verileri toplamak için şirketler, yalnızca mobil uygulamalara değil, aynı zamanda mobil uygulamalara dayalı yeni araçlar sunmalı ve onunla çalışabilecek uzmanları çekmelidir.

Ama bu sorunların sonu değil, bu sadece onların başlangıcı.

Bağlam. Büyük ve yoğun verileri birleştirme

Önemli olan bağlamdır. Bu ne anlama geliyor? Bu, büyük verilere ek olarak, sözde yoğun veri: insanlardan elde edilen, hikayeler, duygular, iletişim gibi değerli bilgilerin hepsi ölçülemez, ancak inanılmaz bir derinlik değeri taşır. İnsanların söylediklerinin doğru algılanması deneyimiyle derinleşiyorlar - bu, prognostik modellerde boşlukları ve boşlukları fark etmeye yardımcı olan şeydir. Yoğun veriler iş sorunlarını insan sorunlarına daldırır - bağlamı netleştirir. Bu nedenle, büyük ve yoğun verilerin kombinasyonu daha derin bir resim verir. Hem toplanan hem de toplanmayan verilerle çalışıyorsunuz: bu doğru soruların “neden?” Sorusunu sormayı mümkün kılıyor. Bu neden oluyor?

Bağlamın önemini göstermek için iki örnek vereceğim: negatif ve pozitif.

Olumsuz örnek   - Bu, formun zirvesinde pazardan nasıl uçabileceğinizin üzücü bir örneği haline gelen Nokia'nın hikayesi. Temel stratejik yanlış hesaplamanın özü, şirket liderlerinin dizideki büyük verilerle karşılaştırılamayan yoğun verileri görmezden gelmesi, ancak nüfusun en dezavantajlı kesimleri arasında bile akıllı telefonlara olan büyük ilgiyi doğru bir şekilde tahmin etmesiydi.

bir olumlu örnek   ayrıca açık görüşte. Bu Netflix'in fantastik büyümesi. Aksine, analitik modellerde boşluklar gördüler ve teknolojik bir etnografı (zaten böyle bir uzmanlık var) yoğun verilerle çalışmaya davet ettiler. Ve büyük verilerde görünmeyen bir şey buldu. Etnograf, insanların TV'ye "yapışmayı" sevdiklerini, bunun için suçlu hissetmediklerini, ancak bunun keyfini çıkardıklarını kaydetti. Büyük verileri yoğunla birleştirerek, basit ama etkili bir şey yaptılar: çok türlü seriler göstermek yerine, insanların "yapışmasını" kolaylaştırmak için aynı verileri bükmeye başladılar. Ancak hepsi bu kadar değildi; bu sonuçlara göre yayıncılık pratiğini değiştirdiler. Büyük ve yoğun verileri bir araya getirerek, sadece işlerini geliştirmekle kalmadılar, aynı zamanda insanların medya bilgilerini tüketme şeklini de değiştirdiler. Önümüzdeki birkaç yıl içinde stoklarının ikiye katlanması bekleniyor.

Veri hiçbir şey değildir. Bağlam her şeydir!

kaynaklar

Sorunumuzu göz önünde bulundurarak kademeli olarak ilerliyoruz ve hala bizimle birlikteyseniz, son burç ileride.

Bunlar kaynaklar. Yukarıdakilerden de görebileceğiniz gibi, verilerle yapılan ciddi çalışmalar “ağır” ve pahalı yazılımlar, yüksek nitelikli uzmanlar ve çok zaman gerektirir. Tüm bunlar, çoğu kuruluş için neredeyse dayanılmaz olan maliyetlere katkıda bulunur. Konuyu takip ederseniz, yayınlanan vakaların çoğunun küresel araştırmayı tanımlayan büyük şirketlerin vakaları olduğunu fark etmiş olabilirsiniz. Bu durumda, sözde hakkında hatırlamanız gerekir. hayatta kalanın hatası.

Yayınlanmış vakalar çoğunlukla işe yarayan vakalardır. Ve aynı maliyetle çalışmayanlardan kaç tanesi? Şimdiye kadar, düşük maliyetli ve nispeten basit araçlar ve modeller yoktur. Ancak pazar bir pazardır ve büyük olasılıkla bir süre sonra birikmiş deneyimin bir sonucu olarak ortaya çıkacaktır. Bu nedenle, büyük şirketler şimdi deniyor ve herkes, ilkinin faaliyetleri sonucunda daha uygun bir şey ortaya çıktığında bekliyor.

Bunlar aslında, katılımcıların sadece% 8'inin faydalı verilere sahip olduklarını söylemelerinin temel nedenleridir; sadece% 9'u çalışanlarının kuruluşlarında hangi özelliklerin başarıya ulaştığını iyi bildiklerine inanmaktadır; ve yalnızca% 15'i hat yöneticileri için İK ve yetenek metriklerini konuşlandırdı.

Ancak verilerle çalışmanın gerekliliği ve yararı açıktır ve tartışmaya açık değildir. Peki ne yapmalı?

Şirketler nereden başlayabilir?

İnsan analizi, çözülen görevlerin küresel doğası nedeniyle büyük ölçekli bir yön ve oldukça yenidir. Bununla birlikte, analitik yaklaşımlar arasında, bölümler zaten uzun ve iyi gelişmiştir. Güçlü ve aynı zamanda uygun fiyatlı araçlar sağlarlar ve şirkete önemli bilgiler verebilirler. Böyle bir yaklaşım ağ analizi   (ONA, Örgütsel Ağ Analizi). Bu ne

ONA'nın amacı, insanlar, gruplar veya kuruluşlar arasındaki ilişkileri ve akışları ölçmek ve göstermektir. ONA'nın benzersizliği, başka bir şekilde bir organizasyondaki insanlar arasında gerçek bağlantıları görmenin mümkün olmaması gerçeğinde yatmaktadır. Aslında bu, kuruluşunuzun bir röntgeni veya kuruluşunuzun dış pazarla, personelinizle veya aday havuzuyla ilişkisidir. Kısacası, ihtiyacınız olan ve analiz edilebilen ilişkiler.

ONA, sosyometri ve ağ analizinin kesişim noktasında ortaya çıktı ve son derece yararlı bir araç gibi görünüyor.

Bu yaklaşımın en büyük avantajı görünebilirliğidir.

Örneğin: büyük bir petrol şirketinin arama ve üretim birimindeki liderlerin analizi, resmi ve fiili organizasyon yapısı arasında aşağıdaki farkı verdi (Şek. rob Cross tarafından yazılmış blog yazısı):

Sağdaki rakam şirketin resmi yöneticilerden birine, belirli bir Cole'a (Cole, soldaki şekle bakın) sahip olduğunu ve resmi hiyerarşide neredeyse görünmez olduğunu gösteriyor, ancak aslında tüm bilgi akışları ve işin gerçek dağılımı. Ana bilgi düğümüdür ve kime hangi bilgileri ileteceğine karar verir. Başkan yardımcısı çok uzak bir çevrede ve aslında operasyonel yönetim üzerinde bir etkisi yok.

Bu tür bir planın örneğin değişiklik yönetiminde nasıl bir rol oynayabileceğini tahmin etmeye başladığınızı düşünüyorum.

ONA için bir sonraki büyük endüstri elbette bilgi yönetimidir. Girişte “İşteki en havalı uzman kim?” Gibi sorular sorarsanız, çıktıdaki resim kuruluştaki uzmanlığın ana taşıyıcılarını gösterecektir.

Bir şirkette bilgi alanı yaratma görevinden nasıl bahsedilemez? Herhangi bir iletişim yöneticisi, körü körüne gitmek istemiyorsa, bu tür bir analize sahip olmak zorundadır. Böyle bir analiz, departmanlar arasında, şirket ile diğer paydaşlar arasında ve insanlar arasındaki ilişkileri ve bilgi akışlarını gösterebilir. “HR Unvarnished” eğitim kursumuzda bu konuya daha ayrıntılı olarak değiniyoruz.

Örneğin, şirketinizde finans ve pazarlama arasındaki etkileşim gerçekten nasıl gerçekleşiyor? Tüm bilgiler kimin aracılığıyla gidiyor (resim. rob Cross'un blogu)?

Aynı şey herhangi bir yenilik, liderlik, yetenek gelişimi vb. İçin de geçerlidir.

Organizasyon içinde ONA kullanma olasılıklarını inceledik, ancak aynı başarı ile bu araç, rakipler, tedarikçiler ve yükleniciler vb.Ile dış ilişkileri analiz etmek için de kullanılabilir.

ONA'nın Temel Uygulamaları

ONA faydalı sonuçlar alma sanatıdır: sizi gerçekten iyi sorulara yönlendiren haritalar ve göstergeler alırsınız. Yani, ONA, herhangi bir analitik araç gibi, “Neden?” Sorusuna cevap vermez, Sadece bir kişi bu yanıtı verebilir. Ancak kartlar iki şey yapar:

• Keşfetmek için ilginç bir şeyin nerede olabileceğine dair göstergeler sağlarlar.

• Sonuç öykülerini desteklemek için ilginç görsel sonuçlar sağlarlar.

Tabii ki, gerçekte bu ilk bakışta göründüğü kadar basit değil. Tüm bu ilham verici güzelliğin ve görünen sadeliğin arkasında ciddi bir matematiksel cihaz ve temel araştırma yatıyor, ancak bugün "büyük analitik" te olandan çok daha basit. ONA hemen size son derece faydalı sonuçlar verir ve kaynak tasarrufu sağlar.

Victoria Buznik   ve Lilia Grabovskaya, Talent Management.com.ua kaynağının yazarları ve “süslemesiz İK” eğitim kursu

Betimsel (tanımlayıcı) analitik.   Mevcut bilgileri kullanarak, incelenmekte olan nesnenin / durumun objektif ve maksimum düzeyde doğru bir tanımını oluşturur. Soruyu cevaplar: "Şimdi ne oluyor?". Bu, İK'daki herhangi bir analizin temelidir. Personel yapısı, işgücü standartları, personel sayısı standartları, maaş incelemeleri, süreç verimliliği ölçütleri, iç ve dış ölçütler gibi veriler üzerinde çalışır.

Öngörücü analitik.   Dayanarak   bariz bağımlılıklar ve onaylanmış istatistiksel hipotezler, sayıyı tahmin etmek ve personel yükünü planlamak yoluyla yakın gelecekte "bakmanıza" olanak tanır. Başarılı uzmanların bir profilini formüle etmeyi, katılımlarını artırmak için bir eylem planı geliştirmeyi, testleri geçmek için standartları belirlemeyi mümkün kılar.

Öngörücü (tahmine dayalı) analiz. kullanımları açık olmayan bağımlılıklar, tanımlayıcı analiz, öngörücü analiz ve "uzak geleceğin olaylarını etkilemek" için Büyük Veri. Yapay zeka (AI) kullanarak otomatikleştirin. Bu gerçekleşmeden önce çalışanların işten çıkarılma nedenlerini önlemek / tahmin etmek / tanımlamak, belirli bir pozisyondaki olası başarılarını / başarısızlıklarını tahmin etmek için kullanılırlar.

Öngörücü modelleme, hem geleneksel hem de yenilikçi analiz yöntemlerini kullanır:

Teorik olarak, İK ile birlikte İK'da öngörücü analitik aşağıdakiler için tasarlanmıştır:

• şirketin uzun vadeli sonuçlarını elde etmek (kar);
• personel cirosuyla ilgili sorunları tespit etmek ve çözmek için yollar önermek;
• yeni uzmanları cezbetme ve mevcut uzmanları elde tutma maliyetlerini izleyerek işletme maliyetlerini düşürür.

Bununla birlikte, pratikte, her şey düzgün bir şekilde ortaya çıkmaz.

İK ve Kara Kuğu'da öngörücü analitik

Öngörücü modellerin karşıtları, analizin tanımı gereği “öngörücü” olmadığına inanmaktadır. Nassim Nicholas Taleb'in “Kara Kuğu” adlı çalışmasında popüler olduğu fikrini haklı çıkarıyorlar. Öngörülemezlik işareti altında. ” Yazara göre, önemli sonuçları olan tüm olaylar siyah kuğular, yani nadir ve tahmin edilmesi zor.

Referans için.   Siyah bir kuğu gören ilk Avrupalı \u200b\u200bHollandalı gezgin Willem de Vlaminck. Batı Avustralya'da 1697'de oldu. Bundan önce, Eski Dünya temsilcileri kuğuların sadece beyaz olduğu konusunda mutlak bir güven içindeydi. Ve şimdi geri doldurma sorusu: Avrupa sakinlerinin bazılarının bu kuşların görünümünü siyah bir renkle tahmin etme olasılığı nedir?

Taleb’in teorisi doğruysa, İK ile ilgili tahmine dayalı analitik, personel sorunlarının çözümünü önemli ölçüde etkileyebilecek olayları tahmin edemez.

Öte yandan, birçok büyük şirket yapay zekanın gelişimine büyük yatırımlar yapmaya devam ediyor ve İK departmanlarının çalışmalarına tahmini modelleme teknolojileri getiriyor. Bunu neden yapıyorlar? Öğrenmeye çalışın.

Öngörülemeyen tahmini: İK'da öngörülü analitik kullanımına 5 örnek

ABD Özel Kuvvetleri.   Şaşırmış olabilirsiniz, ancak ABD özel kuvvetleri eycharları, hangi adayın elit bir ünitede başarılı bir savaşçı olacağını tahmin etmek için tahmini analitik araçlarını kullanıyor. Gereksinimler zor. En iyisini seçmeniz gerekiyor. Ve böylece, kesinlikle. Tahmin et, havalı bir komandoda doğal olanı tahmin eder: 1) yüksek seviyede IQ; 2) yerden 80 defa sıkma yeteneği; 3) cesaret, dayanıklılık, karakterin sıkılığı? ... Analiz 3. paragrafa işaret etti.

Google.   “Work Steers! Neden dünyadaki çoğu insan Google için çalışmak istiyor? ”İnsan Kaynakları (HRM) Kıdemli Başkan Yardımcısı Laszlo Bock, istatistiklerin Google'daki en önemli İK aracı olduğunu yazıyor. Başvuranla ilk görüşme tamamen otomatiktir, bir bilgisayarda gerçekleştirilir ve en iyi adayı seçmek üzere yapılandırılır. Başka bir arama devi, tahminde bulunan analiz kullanarak şirketten ayrılma olasılığını tahmin ediyor. Bir sonuç: 4 yıl boyunca promosyon almayan yeni satış personelinin şirketten ayrılma olasılığı daha yüksektir.

Hewlett-Packard. HP adamları İK'da öngörücü analizin gerçek hayranlarıdır. Öngörücü teknolojilere güven, şirket 2011 yılında yeniden tanıtıldı. Daha sonra tam zamanlı bilim adamları, personel departmanının verilerini önceki 2 yıl için birleştirdiler ve tahmin modelini kullanarak 300.000 çalışanın her birinin işten çıkarılma olasılığını tahmin etmeye çalıştılar. Sonuç olarak, hangi yöneticilerin sinyalleri işten çıkarmaya zamanında yanıt verebileceğini kullanarak Uçuş Riski göstergesi (geri çekilme riski) oluşturuldu. Bu sayede HP 300.000.000 $ 'a kadar tasarruf sağladı.Başka ne buldunuz: Google'dan farklı olarak Hewlett-Packard çalışanları için bu sadece tanıtım değil, aynı zamanda maaş artışı da önemli; aksi takdirde 5 yıl içinde işten çıkarılırlar.

En iyi satın alma. Bu tüketici elektroniği perakendecisi, öngörülen İK araştırmalarında liderlerden biridir ve bu süre zarfında şirket yönetimi, nişan çalışanlarındaki% 0,1'lik bir artışın yıllık gelirinde 100.000 $ 'lık bir artışa yol açtığını tespit etmiş ve bu sonuçlar iç denetim denetimlerinin sıklığının gözden geçirilmesini sağlamıştır. : Şimdi yılda bir kez değil, üç ayda bir gerçekleştiriliyor.

IBM. Mavi Dev, personel devirini etkilemesi gereken bir dizi kriteri değerlendiren bir Watson IBM süper bilgisayarına sahiptir. Bunlar arasında: eğitimin düzeyi ve kapsamı, saatlik ücretin büyüklüğü, coşku ve iş tatmini, iş seyahatlerinin sıklığı / yokluğu, medeni durum, yaş ve hatta evden iş yerine kadar olan mesafe. Yeşil ile vurgulanan sütun, çalışanın tükenmişliğini (evet / hayır) gösterir (aşağıdaki ekran görüntüsüne bakın).

İK yöneticisi bu bilgileri analiz ederek uzmanın ayrılmasını önleyebilir ve işten çıkarılma nedenini belirleyebilir.

Dikkat et.   Tabloda yapılandırılmış veriler, yani tahmini analitik neredeyse her zaman açıklayıcı (açıklayıcı) analitikle başlar ve biter. Bu nedenle, geleneksel istatistiklerin toplanmasını ihmal etmeyin. Tahmin modelleri geliştirmeye karar verirseniz kullanışlı olurlar.

Öngörülü bir model geliştirmek için 5 adım

Genel olarak, işin seyri aşağıdaki gibi olacaktır (sınıf uzmanlarının isteği ile işten çıkarmalar tahmini örneği):

1. Varsayımların Hazırlanmasıyüksek vasıflı işçilerin neden kendi başlarına bıraktıkları. bilgi:
   • Dış faktörler: yeterlilik talebi, maaş değişikliklerinin dinamiği, işverenin işgücü piyasasındaki konumu.
   • İç faktörler: çalışma saatleri (program, işleme), iş seyahatlerinin varlığı / yokluğu; ofiste rahatlık seviyesi; maaş seviyesi; kariyer büyümesi, gelişim beklentileri; çalışma zamanı.
   • Bireysel özellikler: cinsiyet, yaş, medeni durum, çocukların varlığı; psikolojik profil; yabancı dil bilgisi.
2. Mevcut verileri belirleyin.   Önceki adımda formüle edilen hipotezleri test etmek için gerekli bilgileri nerede bulacağınıza karar verin. Olası kaynaklar:
   1. İşe alım sitelerinden dış veriler, maaş incelemeleri.
   2. Erişim kontrol ve yönetim sisteminin dahili bilgileri (gecikme, aralar, erken ayrılma, yerleşik davranıştaki değişiklikler); ziyaret edilen siteler hakkındaki veriler; katılım ve performans değerlendirme anketlerinin sonuçları; İK kayıtları (maaş ve kariyer değişiklikleri)
   3. Psikodiagnostik sonuçları.
3. Bilgilerin toplanması, doğrulanması ve yapılandırılması. Kural olarak, en uzun aşama.
4. Model geliştirme: 1) oluşturma, 2) test etme, 3) görüntüleme. Gerçek verileri dikkate alarak bir prototip modeli oluşturup test ediyorlar, bir kullanıcı arayüzü geliştiriyorlar, İK yöneticilerini sistemle etkileşime girecek şekilde eğitiyorlar.
5. Modelin uygulanması. İdeal olarak - sadece tahmin değil, aynı zamanda çalışanların işten çıkarılma riskinin göstergelerini (uzaktan dahil) izlemek.

Özetlemek gerekirse, makale malzemesinin yerli İK gerçeklerine nasıl uygulanacağını düşünün.

Boşluk kapanış maliyeti

Bu, çalışma sahalarında boş pozisyonlar gönderme, işe alım görevlileri ile iletişim kurma, tarama, mülakat maliyetini içeren bir rakamdır - adayların aranması sırasında gerçekleşen her şeyin değeri insan ve zaman kaynakları biçimindedir. Göre araştırma supejob,   2015'te Rusya'da bir boşluğun kapanış maliyeti 10.000 idi. Moskova'da, rakam biraz farklı - ülkeden% 17 daha yüksek. Geçen yıl, bir boşluğun kapanış maliyeti azalmış ve İK maliyetleri önemli ölçüde azalmıştır.

Boşluğu kapatma zamanı

Bir boşluğun kapatılması için gereken zaman bu sürecin maliyeti kadar önemlidir. Ne yazık ki, ortalama bir değer bulamadık. ABD'de bunu biliyoruz yaklaşık 25 gün gerekli   bir boşluğu kapatmak için.

Formül basit: # gün açıkken # gün / işe alınan aday sayısı

Aday Kaynakları

Size en iyi adayları getiren kaynakları bilmek, işe alım sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Teklifi kabul etme anına, boşluğun özelliklerine ve yanıt için mevcut olan tüm platformlara kadar her şeyi düşünmeye değer - geliştirici Facebook'a cevap verdi ve bir kariyer sitesine gitti ve muhasebeci hemen çalışma alanına cevap verdi. Bir fark var. Bu tür analizler sayesinde bir boşluğu kapatma maliyetini azaltabilirsiniz.

İşe Alım Süreci Verimliliği

Seçimin her aşamasında, birisini elersiniz, biri kendi kendinize kaybolur - bu aşamada neden gerçekleştiğinin bir analizi, işe alım sürecini daha etkili bir şekilde oluşturmanıza izin verecektir. Uygun olmayan adayları ayıklayan soruları sorun, şirketin birisine uygun olmayan ilkeleri hakkında konuşun, daha önce test görevleri verin, böylece onları yerine getirmek istemeyen adayların seçim sürecinden hemen kaldırılmasını sağlayın.

Formül aşağıdaki gibidir: (bir sonraki aşamaya geçen # aday / seçimi geçen toplam aday sayısı) X 100

Teklifin kabulü

Her şey kolay - seçimin tüm aşamalarından geçen adayların yüzde kaçı sonunda bir teklif aldı (ve kabul etti)? Sadece bu adayları neden seçtiğinizi değil, başkalarının neden reddettiğini veya bir nedenle seçimin son aşamasına gelmediğini de dikkate almak önemlidir.

analitiği gerek   seçim sürecini geliştirmek için: kurum kültürünü nasıl gösteriyorsunuz? Görüşme sırasında insanları şaşırtan nedir? Adaylar maaş ve ofis bilgilerine nasıl yanıt veriyor?

Personel cirosu

Akışkanlık düzenli olarak izlenmelidir - birkaç ayda bir, altı ayda bir veya her yıl analiz etmek için. Bu, çalışanların neden şirketten ayrıldığını ve bunun yapılması için ne yapılması gerektiğini açıkça anlamanıza izin verecektir - tekrar işe alımdan tasarruf etmekten ve aynı zamanda iyi uzmanlar şeklinde istikrarlı bir temele sahip bir kurumsal kültür inşa etmekten bahsediyoruz.

Formül: Yılda çalışan # çalışan sayısı / toplam çalışan sayısı

Akış hızı

Az tahmin edilen faktör - şirketi terk eden her çalışanın da maliyeti vardır. Kulağa alaycı geliyor, ancak bu, ofisin neden boş olduğunu ve neyi yanlış yaptığınızı düşünmek için bir gerçek ve başka bir neden. Ayrıca, çalışanlar istifa ederse, bu da ekibin genel ruh halini etkiler - sadece değişimden korkan veya aniden ayrılma cesaretine sahip olan diğerleri onu yakalamaya başlayacaktır. Ve yine de - bir çalışanın kaybının size ne kadara mal olacağını bilmeniz gerekir.

Formül (seçenekler olabilir): çalışan ayrıldıktan sonra ödenen fonlar + boşluğun maliyeti + çalışanın değiştirilme maliyeti + ilköğretim ve adaptasyon için ödeme

Ortalama görev süresi

Ortalama olarak, çalışanların belirli bir pozisyonu ne kadar işgal ettiklerini analiz edin. Böylece bir çalışanın ne zaman işten çıkarmaya ne kadar yakın olacağını ve hangi noktada personel değişikliklerine girmenin daha iyi olduğunu anlayabilirsiniz.

Kanal performansı

FB'deki boş pozisyonlarınızda yayın yapmak ne kadar doğru? Gerçekten iyi kaç aday bir çalışma sahasından pozisyona geldi? Kanalların etkinliğinin analizi, yalnızca uygun adayların cevap vermesine izin veren siteleri kullanmanıza izin verecektir.

Açık Pozisyonlar vs. Kapalı pozisyonlar

Bu, büyük şirketlerle ilgili analitik bir makaledir - yeni kapatılan ve işe alım sürecinin etkinliğini yeniden değerlendirmek için ortaya çıkan boşların sayısını karşılaştırmanız gerekir. Bir şirketin az sayıda boş pozisyonu varsa, her şeyi doğru yaptığınız ve şirkette her şeyin oldukça uyumlu olduğu anlamına gelir.

Şirket çalışanlarının ortalama yaşı

Çalışanlarınızın işe alımları daha etkili hale getirmek ve bir şirket kültürü oluşturmak için hangi yaşta olması gerektiğini bilin. Nesiller arasındaki fark hala işyerinde hissettiriyor - Y ve Z kuşağı teorisi Rusya'da bu kadar alakalı olmasa da, işinizde not etmeniz ve düzenli olarak analiz etmeniz gereken çok daha önemli özellikler var.

Katılım ve memnuniyet

Anketlerle en sık ölçülen iki gösterge. İK teknolojisi dünyasındaki etkililiği sorunu akut bir sorudur. Göreviniz, çalışanlarınızın katılımını ve memnuniyetini analiz etmek için şirketiniz için en iyi aracı bulmaktır. Anonim anketler yapacak ya da sadece ekibinizle konuşacak olmanız o kadar önemli değil, asıl önemli olan cevapların gerçeğe yakın olmasıdır.