#Рекрутмент - одна из самых популярных областей с точки зрения HR-аналитики.
Для удобства собрала популярные посты по рекрутменту в одном месте:
Данные о кандидате
https://yangx.top/whrdata/33
Аналитика использования job-сайтов
https://yangx.top/whrdata/37
Анализ эффективности рекламных кампаний в рекрутинге
https://yangx.top/whrdata/39
Честная воронка подбора
https://yangx.top/whrdata/53
Data science рекрутмент
https://yangx.top/whrdata/136
Временные метрики
https://yangx.top/whrdata/158
Где финальная точка рекрутмента - оффер или найм?
https://yangx.top/whrdata/169
Рекрутмент & Employer Brand
https://yangx.top/whrdata/174
Candidate experience
https://yangx.top/whrdata/183
5 ошибок при построении воронки подбора
https://yangx.top/whrdata/184
1DayOffer
https://yangx.top/whrdata/240
Сроки этапов подбора
(Недостаточность данных)
https://yangx.top/whrdata/289
35 HRTech решений для подбора
https://yangx.top/whrdata/319
Для удобства собрала популярные посты по рекрутменту в одном месте:
Данные о кандидате
https://yangx.top/whrdata/33
Аналитика использования job-сайтов
https://yangx.top/whrdata/37
Анализ эффективности рекламных кампаний в рекрутинге
https://yangx.top/whrdata/39
Честная воронка подбора
https://yangx.top/whrdata/53
Data science рекрутмент
https://yangx.top/whrdata/136
Временные метрики
https://yangx.top/whrdata/158
Где финальная точка рекрутмента - оффер или найм?
https://yangx.top/whrdata/169
Рекрутмент & Employer Brand
https://yangx.top/whrdata/174
Candidate experience
https://yangx.top/whrdata/183
5 ошибок при построении воронки подбора
https://yangx.top/whrdata/184
1DayOffer
https://yangx.top/whrdata/240
Сроки этапов подбора
(Недостаточность данных)
https://yangx.top/whrdata/289
35 HRTech решений для подбора
https://yangx.top/whrdata/319
Утилизация рабочих мест.
При массовом распространении гибридного формата работы будет полезным присматривать за утилизацией рабочих мест.
Часто бывает так, что рабочие места распределяются между подразделениями поровну или пропорционально численности.
Например,
20 мест для финансового департамента и 20 для ИТ.
При этом 20 "финансовых" мест заняты постоянно, 4-5 дней в неделю, а места для ИТ-шников заняты не больше 3 дней в неделю.
Получается, что утилизация рабочих мест финансистов = 4,5/5 = 90%, а утилизация мест ИТ = 60% (т.е. у финансов регулярно, в течение недели, занято 18 мест (90%), а у ИТ - 12 мест (60%)
Для того, чтобы повысить утилизацию мест ИТ до тех же 90% им будет достаточно: 12/0,9 = 13, максимум 14 мест.
Таким образом, у ИТ может высвободиться 6 мест для других подразделений.
Задачка "на подумать":
есть всего 40 мест для финансов и ИТ.
Какое количество мест должно быть у каждого подразделения, чтобы их утилизация была одинаковой при той же посещаемости, что в примере выше.
При массовом распространении гибридного формата работы будет полезным присматривать за утилизацией рабочих мест.
Часто бывает так, что рабочие места распределяются между подразделениями поровну или пропорционально численности.
Например,
20 мест для финансового департамента и 20 для ИТ.
При этом 20 "финансовых" мест заняты постоянно, 4-5 дней в неделю, а места для ИТ-шников заняты не больше 3 дней в неделю.
Получается, что утилизация рабочих мест финансистов = 4,5/5 = 90%, а утилизация мест ИТ = 60% (т.е. у финансов регулярно, в течение недели, занято 18 мест (90%), а у ИТ - 12 мест (60%)
Для того, чтобы повысить утилизацию мест ИТ до тех же 90% им будет достаточно: 12/0,9 = 13, максимум 14 мест.
Таким образом, у ИТ может высвободиться 6 мест для других подразделений.
Задачка "на подумать":
есть всего 40 мест для финансов и ИТ.
Какое количество мест должно быть у каждого подразделения, чтобы их утилизация была одинаковой при той же посещаемости, что в примере выше.
Кажется, в мире HRTech за последние несколько месяцев значительно увеличилась динамика.
Тренды 2022, которые я наблюдаю в HRTech в последнее время:
1. Крупный бизнес, который занимался собственной разработкой, выходит на рынок (Сбер с Пульсом, Росатом с Рекордом, ВТБ с AIR)
2. Решения, традиционной специализацией которых ранее был документооборот и финансы, активно пошли в HR. В первую очередь через развитие кадрового документооборота (Directum, ELMA, Актион, Контур)
3. Активный рост КЭДО после подписания закона и активное развитие платформ КЭДО (HRLink, LightDoc, + те же Directum, ELMA)
4. Ранее нишевые решения активно позиционируют себя как HCM, развиваются в сторону расширения функционала самостоятельно или через партнерство и создание экосистем (Skillaz, WebSoft, инвестиции HH в HRLink)
5. Растет количество HRTech стартапов и внимание акселераторов и инвесторов к HRTech и WorkTech
записано @whrdata
при поддержке
@hrtechru и @hrcoreru
Тренды 2022, которые я наблюдаю в HRTech в последнее время:
1. Крупный бизнес, который занимался собственной разработкой, выходит на рынок (Сбер с Пульсом, Росатом с Рекордом, ВТБ с AIR)
2. Решения, традиционной специализацией которых ранее был документооборот и финансы, активно пошли в HR. В первую очередь через развитие кадрового документооборота (Directum, ELMA, Актион, Контур)
3. Активный рост КЭДО после подписания закона и активное развитие платформ КЭДО (HRLink, LightDoc, + те же Directum, ELMA)
4. Ранее нишевые решения активно позиционируют себя как HCM, развиваются в сторону расширения функционала самостоятельно или через партнерство и создание экосистем (Skillaz, WebSoft, инвестиции HH в HRLink)
5. Растет количество HRTech стартапов и внимание акселераторов и инвесторов к HRTech и WorkTech
записано @whrdata
при поддержке
@hrtechru и @hrcoreru
Место для нового
За выходные дважды встретилась с мыслью про то как новое приходит на сменустарому устоявшемуся
1 - сериал "Позолоченный век", про новых людей в американской элите 19 века
2 - пост про Blackberry, не сумевшему вовремя перестроиться и безнадежно уступившему место Apple
Ведь так и в частной профессиональной жизни.
Например, долго делаешь какую-то модель, усовершенствуешь ее, улучшаешь, уточняешь...
а потом смотришь на нее новыми глазами и оказывается, что это все уже неактуально.
Или инструменты: как часто мы, например, ворочаем огромные таблицы excel, ВПР-им, вместо того, чтобы освоить новые инструменты.
Здесь должна быть реклама Power Query или чего-то подобного, но ее не будет)
Просто посмотрите на привычную работу новыми глазами, вдруг уже есть что-то от чего можно отказаться и заменить чем-то новым?)
За выходные дважды встретилась с мыслью про то как новое приходит на смену
1 - сериал "Позолоченный век", про новых людей в американской элите 19 века
2 - пост про Blackberry, не сумевшему вовремя перестроиться и безнадежно уступившему место Apple
Ведь так и в частной профессиональной жизни.
Например, долго делаешь какую-то модель, усовершенствуешь ее, улучшаешь, уточняешь...
а потом смотришь на нее новыми глазами и оказывается, что это все уже неактуально.
Или инструменты: как часто мы, например, ворочаем огромные таблицы excel, ВПР-им, вместо того, чтобы освоить новые инструменты.
Здесь должна быть реклама Power Query или чего-то подобного, но ее не будет)
Просто посмотрите на привычную работу новыми глазами, вдруг уже есть что-то от чего можно отказаться и заменить чем-то новым?)
Good & bad attrition
Одна из самых базовых HR-метрик, которая измеряется почти в каждой компании - это текучесть.
Принято считать, что текучесть чем меньше тем лучше и нужно стремиться ее сокращать.
Поэтому мы определяемся с методологией, анализируем причины увольнения, ищем ключевые драйверы и работаем с ними для удержания сотрудников.
Но, часто, в команде есть сотрудники, потеря которых не станет критичной и которых не будут удерживать.
Один из интересных разрезов анализа движения сотрудников - то, что называется "Good & Bad attrition"
Это когда в параллели с текучестью по собственному желанию vs инициативе администрации можно смотреть на желательную и нежелательную текучесть.
Нет четких определений для желательной текучести,
но, например, это могут быть сотрудники:
* уволенные по инициативе СБ
* с низкой оценкой за результат
* с низкой оценкой потенциала в течение N лет подряд
* с низкой вовлеченностью (если только это не анонимный опрос)
и т.п.
Полезно иногда смотреть на привычное под новым углом
Одна из самых базовых HR-метрик, которая измеряется почти в каждой компании - это текучесть.
Принято считать, что текучесть чем меньше тем лучше и нужно стремиться ее сокращать.
Поэтому мы определяемся с методологией, анализируем причины увольнения, ищем ключевые драйверы и работаем с ними для удержания сотрудников.
Но, часто, в команде есть сотрудники, потеря которых не станет критичной и которых не будут удерживать.
Один из интересных разрезов анализа движения сотрудников - то, что называется "Good & Bad attrition"
Это когда в параллели с текучестью по собственному желанию vs инициативе администрации можно смотреть на желательную и нежелательную текучесть.
Нет четких определений для желательной текучести,
но, например, это могут быть сотрудники:
* уволенные по инициативе СБ
* с низкой оценкой за результат
* с низкой оценкой потенциала в течение N лет подряд
* с низкой вовлеченностью (если только это не анонимный опрос)
и т.п.
Полезно иногда смотреть на привычное под новым углом
PAM /TAM / SAM / SOM
В силу профессионального интереса и просто из любопытства, я посматриваю презентации и питчи HRTech стартапов. Часто там есть цифры внутри этих 3-4х кругов. Посмотрела что это такое. Если интересно, то теория ниже)
Но я вот что подумала: как круто иногда думать про любые свои проекты в таких вот ооочень разных рамках: то сжимая, то развдвигая их.
PAM (Potential Available Market): потенциально доступный рынок. Это весь объём рынка с учётом того, как он изменится за интересующее вас время.
TAM (Total Addressable Market): общий объём рынка, где можно продать ваш продукт. Включает всех потенциальных клиентов — в том числе тех, кто уже покупает у конкурентов или даже не покупает товары-аналоги.
SAM (Served/Serviceable Available Market): доступный объём рынка. Показывает, сколько денег уже тратится на похожие решения.
= рынок прямых конкурентов и аналогов.
SOM (Serviceable & Obtainable Market): реально достижимый объём рынка.
=Объём продаж, который компания может получить с помощью доступных ей инструментов.
В силу профессионального интереса и просто из любопытства, я посматриваю презентации и питчи HRTech стартапов. Часто там есть цифры внутри этих 3-4х кругов. Посмотрела что это такое. Если интересно, то теория ниже)
Но я вот что подумала: как круто иногда думать про любые свои проекты в таких вот ооочень разных рамках: то сжимая, то развдвигая их.
PAM (Potential Available Market): потенциально доступный рынок. Это весь объём рынка с учётом того, как он изменится за интересующее вас время.
TAM (Total Addressable Market): общий объём рынка, где можно продать ваш продукт. Включает всех потенциальных клиентов — в том числе тех, кто уже покупает у конкурентов или даже не покупает товары-аналоги.
SAM (Served/Serviceable Available Market): доступный объём рынка. Показывает, сколько денег уже тратится на похожие решения.
= рынок прямых конкурентов и аналогов.
SOM (Serviceable & Obtainable Market): реально достижимый объём рынка.
=Объём продаж, который компания может получить с помощью доступных ей инструментов.
📘 С трудом прочитала половину, пока, на мой вкус, сплошная вода.
А вам как?
На сайте Альпина 890 р. бумага
В Читай-городе 890 р. бумага
На Литрес 449 р. онлайн
А вам как?
На сайте Альпина 890 р. бумага
В Читай-городе 890 р. бумага
На Литрес 449 р. онлайн
Как вам книга HR-аналитика?☝️
Anonymous Poll
6%
Интересно
9%
Вода
51%
Еще не читал(а)
34%
Я просто посмотреть)
Признание
Знаете, если честно, то не очень то легко вести канал, в котором каждый день новые, самостоятельно придуманные посты:
* не перепосты чужих иностранных статей,
* не перепосты новостей из интернета,
* не перепосты своих постов 2хлетней давности,
а мысли и кейсы из своего собственного опыта.
Поэтому если вдруг:
* вы читаете мои посты и думаете, что можете написать лучше, или
* думаете начать вести свой канал, но никак не решаетесь или
* просто хотите попробовать что-то написать,
то я буду рада дать вам пространство для публикации в своем канале, где очень крутые и отзывчивые читатели! ;)
Знаете, если честно, то не очень то легко вести канал, в котором каждый день новые, самостоятельно придуманные посты:
* не перепосты чужих иностранных статей,
* не перепосты новостей из интернета,
* не перепосты своих постов 2хлетней давности,
а мысли и кейсы из своего собственного опыта.
Поэтому если вдруг:
* вы читаете мои посты и думаете, что можете написать лучше, или
* думаете начать вести свой канал, но никак не решаетесь или
* просто хотите попробовать что-то написать,
то я буду рада дать вам пространство для публикации в своем канале, где очень крутые и отзывчивые читатели! ;)
Анализ бюджета на ДМС
В личку задали вопрос как можно анализировать ДМС, "что вообще там можно анализировать?".
Одна часть ответа, верхнеуровневая, на картинке.
Что здесь есть:
* динамика расходов (ежемесячные факты по счетам + бюджетное значение)
* количество прикрепленных к программе сотрудников с динамикой добавленных / удаленных в течение месяца)
Это позволяет видеть общую картинку использования бюджета.
Вторая часть ответа, более глубокий анализ, есть вот тут:
https://yangx.top/whrdata/77
P.S. пишите свои вопросы, по мере возможности буду на них отвечать!
В личку задали вопрос как можно анализировать ДМС, "что вообще там можно анализировать?".
Одна часть ответа, верхнеуровневая, на картинке.
Что здесь есть:
* динамика расходов (ежемесячные факты по счетам + бюджетное значение)
* количество прикрепленных к программе сотрудников с динамикой добавленных / удаленных в течение месяца)
Это позволяет видеть общую картинку использования бюджета.
Вторая часть ответа, более глубокий анализ, есть вот тут:
https://yangx.top/whrdata/77
P.S. пишите свои вопросы, по мере возможности буду на них отвечать!
Аккуратная табличка
Молодые аналитики любят забрасывать в пользователя огромную выгрузку. По-моему, это не очень то вежливо.
Что нужно сделать перед отправкой?
Удалить:
*дубликаты столбцов, после объединения 2х таблиц
*столбцы с данными в виде ненужных кодов
*один из столбцов, если есть 2 с полным и с коротким названием
*слово NULL и заменить его понятным для пользователя значком "-" или нужным словом
Перегруппировать столбцы слева направо по какой-то логике
Отсортировать по полезному столбцу (дате найма, ФИО / подразделение по алфавиту и т.п.)
Выделить наименования столбцов в «шапке»
Закрепить верхнюю строчку для удобного скроллинга вниз
Добавить:
*какую-то сводную таблицу по заданной теме
*столбец с признаком, если он использовался при обработке данных, но не присутствовал в выгрузке в явном виде
Добавить в теле письма пояснения:
*к всякого рода заливкам, если они были применены для листа с выгрузкой (один, максимум 2!)
*к набору данных (например, период выгрузки или примененные ограничивающие фильтры)
Молодые аналитики любят забрасывать в пользователя огромную выгрузку. По-моему, это не очень то вежливо.
Что нужно сделать перед отправкой?
Удалить:
*дубликаты столбцов, после объединения 2х таблиц
*столбцы с данными в виде ненужных кодов
*один из столбцов, если есть 2 с полным и с коротким названием
*слово NULL и заменить его понятным для пользователя значком "-" или нужным словом
Перегруппировать столбцы слева направо по какой-то логике
Отсортировать по полезному столбцу (дате найма, ФИО / подразделение по алфавиту и т.п.)
Выделить наименования столбцов в «шапке»
Закрепить верхнюю строчку для удобного скроллинга вниз
Добавить:
*какую-то сводную таблицу по заданной теме
*столбец с признаком, если он использовался при обработке данных, но не присутствовал в выгрузке в явном виде
Добавить в теле письма пояснения:
*к всякого рода заливкам, если они были применены для листа с выгрузкой (один, максимум 2!)
*к набору данных (например, период выгрузки или примененные ограничивающие фильтры)
Аналитика своей собственной работы
В одной из компаний, где я работала, мы настраивали автоматизацию расчета премий для розницы: тестировали, доделывали, все как надо. Перешли.
Количество ручного труда по расчетам в excel-ях значительно сократилось, но я заметила, что количество звонок моему эксперту по премиям для розничного персонала значительно выросло. И если раньше она неделю до выплаты считала премии, то теперь она стала неделю после выплаты отвечать на вопросы.
Эти звонки меня очень беспокоили. Для меня, как руководителя, это непродуктивное использование ценного времени дорогостоящего специалиста.
Что мы с этим сделали
В одной из компаний, где я работала, мы настраивали автоматизацию расчета премий для розницы: тестировали, доделывали, все как надо. Перешли.
Количество ручного труда по расчетам в excel-ях значительно сократилось, но я заметила, что количество звонок моему эксперту по премиям для розничного персонала значительно выросло. И если раньше она неделю до выплаты считала премии, то теперь она стала неделю после выплаты отвечать на вопросы.
Эти звонки меня очень беспокоили. Для меня, как руководителя, это непродуктивное использование ценного времени дорогостоящего специалиста.
Что мы с этим сделали
Текучесть "новичков"
Текучесть сотрудников на испытательном сроке довольно часто используемый показатель.
Но у него есть 2 варианта расчета, будьте внимательны и считайте именно то, что надо именно вам:
1. Доля уволенных новичков от общего количества уволенных.
Это ответ на вопрос:
"Кто чаще уходит - новенькие или старенькие?"
2. Доля уволенных новичков от общего количества новичков.
А это ответ на вопрос:
"Как "закрепляются" / адаптируются новички?"
Текучесть сотрудников на испытательном сроке довольно часто используемый показатель.
Но у него есть 2 варианта расчета, будьте внимательны и считайте именно то, что надо именно вам:
1. Доля уволенных новичков от общего количества уволенных.
Это ответ на вопрос:
"Кто чаще уходит - новенькие или старенькие?"
2. Доля уволенных новичков от общего количества новичков.
А это ответ на вопрос:
"Как "закрепляются" / адаптируются новички?"
📙 Книга известного мирового эксперта в области визуализации данных.
Пока прочитала 2 главы, первые впечатления такие:
* примеры скачут от банальных "столбики должны начинаться от оси с 0" до 3х вариантов диаграммы рассеяния
* книга точно больше про дата журналистику, чем про бизнес
* ну эти примеры из американской политики...
Выбор цветов для иллюстраций внутри книги, на это фоне, ярко оранжевый 🟧 и нейтральный серый ⬜️ тоже очень любопытен.
Есть довольно нестандартные примеры, например графики на стр. 61 и 63 достойны отдельного осмысления)
(скоро сделаю пост про такой вид диаграммы для тех кто не будет читать книгу)
И еще вопрос к издателям, конечно, зачем на обложке писать российского издания писать "очень своевременная книга", если очевидно, что это не отражает смысла книги для российского читателя🤷
Пока прочитала 2 главы, первые впечатления такие:
* примеры скачут от банальных "столбики должны начинаться от оси с 0" до 3х вариантов диаграммы рассеяния
* книга точно больше про дата журналистику, чем про бизнес
* ну эти примеры из американской политики...
Выбор цветов для иллюстраций внутри книги, на это фоне, ярко оранжевый 🟧 и нейтральный серый ⬜️ тоже очень любопытен.
Есть довольно нестандартные примеры, например графики на стр. 61 и 63 достойны отдельного осмысления)
(скоро сделаю пост про такой вид диаграммы для тех кто не будет читать книгу)
И еще вопрос к издателям, конечно, зачем на обложке писать российского издания писать "очень своевременная книга", если очевидно, что это не отражает смысла книги для российского читателя🤷
Метрики и Показатели
Готовим с ребятами из Яндекс Практикума free track курса HR-аналитика.
Во время подготовки сломали голову как по-простому объяснить в чем разница между метриками и показателями:
У абстрактного сырка в магазине есть Х характеристик:
* брэнд
* тип упаковки
* вес
* дата изготовления
* срок годности
* количество калорий
* количество белков/ жиров/ углеводов
* энергетическая ценность
* цена
Те, к которым можно подставить цифру - это метрики (т.е. все, кроме брэнда и типа упаковки). Цифра - это значение.
Теперь посмотрим на сырок, как на продукт для покупки, т.е. в этом случае у нас появилась цель.
Вариант1: сырок покупает бедный студент.
Ему важны 2 вещи: низкая цена и срок годности.
Вариант 2: сырок покупает женщина на диете.
Ей скорее важны: количество калорий, жиров и, все тот же, срок годности.
У нашего сырка много метрик.
Но, в зависимости от цели, каждый выбирает и следит только за некоторыми из них.
Метрики, за которыми мы следим для достижения цели, это показатели.
Как вам?😊
Готовим с ребятами из Яндекс Практикума free track курса HR-аналитика.
Во время подготовки сломали голову как по-простому объяснить в чем разница между метриками и показателями:
У абстрактного сырка в магазине есть Х характеристик:
* брэнд
* тип упаковки
* вес
* дата изготовления
* срок годности
* количество калорий
* количество белков/ жиров/ углеводов
* энергетическая ценность
* цена
Те, к которым можно подставить цифру - это метрики (т.е. все, кроме брэнда и типа упаковки). Цифра - это значение.
Теперь посмотрим на сырок, как на продукт для покупки, т.е. в этом случае у нас появилась цель.
Вариант1: сырок покупает бедный студент.
Ему важны 2 вещи: низкая цена и срок годности.
Вариант 2: сырок покупает женщина на диете.
Ей скорее важны: количество калорий, жиров и, все тот же, срок годности.
У нашего сырка много метрик.
Но, в зависимости от цели, каждый выбирает и следит только за некоторыми из них.
Метрики, за которыми мы следим для достижения цели, это показатели.
Как вам?😊
Диаграмма с параллельными координатами
Та, о которой я писала в посте о книге Альберто Кайро.
Она чем-то похожа на диаграмму отсюда, но разница в том, что в этой 2 оси - 2 разных показателя, а не изменение одного во времени.
Перерисовала ее так как она могла бы выглядеть в HR.
Не могу сказать, что она какая-то очень удобная и наглядная.
В принципе для небольшого количества значений норм, но рисовать ее, даже в PowerPoint, неоправданно долго.
Но все равно полезно знать, что такое тоже есть.
Та, о которой я писала в посте о книге Альберто Кайро.
Она чем-то похожа на диаграмму отсюда, но разница в том, что в этой 2 оси - 2 разных показателя, а не изменение одного во времени.
Перерисовала ее так как она могла бы выглядеть в HR.
Не могу сказать, что она какая-то очень удобная и наглядная.
В принципе для небольшого количества значений норм, но рисовать ее, даже в PowerPoint, неоправданно долго.
Но все равно полезно знать, что такое тоже есть.
Ключевые конференции сентября по "хардовым" HR темам по ссылке тут: https://yangx.top/whrdata/441
А вот еще ряд мероприятий ближайшего периода:
🗓 13-14 сент
HRTech от HR Кухня
https://hrkitchen.ru/hrtech2022
🗓 13-15 сент.
TeamConference
https://teamconference.ru/
🗓 17 сент.
GeekRel Conference 2022
https://ithrconference.timepad.ru/event/2120255/
🗓 20-21 сент.
Конференция ПОТОК
https://vk.cc/cg0GC2
🗓 23 сент.
HR Day от Актион Кадры и HR
https://action-kadry.ru/hr-day-2022
🗓 28-30 сент.
РивелтиКонф
https://conf.rivelty.ru/
🗓 30 сент.
ЗАРПЛАТА.FEST 2022, Новосибирск
https://event.zarplata.ru/novosib
А вот еще ряд мероприятий ближайшего периода:
🗓 13-14 сент
HRTech от HR Кухня
https://hrkitchen.ru/hrtech2022
🗓 13-15 сент.
TeamConference
https://teamconference.ru/
🗓 17 сент.
GeekRel Conference 2022
https://ithrconference.timepad.ru/event/2120255/
🗓 20-21 сент.
Конференция ПОТОК
https://vk.cc/cg0GC2
🗓 23 сент.
HR Day от Актион Кадры и HR
https://action-kadry.ru/hr-day-2022
🗓 28-30 сент.
РивелтиКонф
https://conf.rivelty.ru/
🗓 30 сент.
ЗАРПЛАТА.FEST 2022, Новосибирск
https://event.zarplata.ru/novosib
Подборка постов про текучесть
Текучесть, пожалуй, самая распространенная метрика в HR. Что можно делать, анализируя текучесть, читайте в постах @whrdata:
Бесполезная метрика из годового отчета
https://yangx.top/whrdata/50
Анализ причин увольнения
https://yangx.top/whrdata/62
Правило Парэто
https://yangx.top/whrdata/153
Voluntary / NonVoluntary текучесть
https://yangx.top/whrdata/186
Влияние методологии на расчет метрики
https://yangx.top/whrdata/369
Good & Bad attrition
https://yangx.top/whrdata/460
Текучесть новичков
https://yangx.top/whrdata/475
Текучесть, пожалуй, самая распространенная метрика в HR. Что можно делать, анализируя текучесть, читайте в постах @whrdata:
Бесполезная метрика из годового отчета
https://yangx.top/whrdata/50
Анализ причин увольнения
https://yangx.top/whrdata/62
Правило Парэто
https://yangx.top/whrdata/153
Voluntary / NonVoluntary текучесть
https://yangx.top/whrdata/186
Влияние методологии на расчет метрики
https://yangx.top/whrdata/369
Good & Bad attrition
https://yangx.top/whrdata/460
Текучесть новичков
https://yangx.top/whrdata/475
01.09.2022 вступили в силу поправки к Федеральному закону 152-ФЗ «О персональных данных»
Я редко делаю перепосты, но тут действительно важно,
и источник официальный
Что нового?
1. Операторы обязаны уведомлять Роскомнадзор об инцидентах с утечками персональных данных граждан (ПД);
2. Обработка ПД в рамках исполнения договора не должна ограничивать права и свободы субъекта ПД;
3. Предоставление биометрических ПД не может быть обязательным, за исключением случаев, предусмотренных законодательством РФ.
4. Оператор обязан предоставлять гражданину и в Роскомнадзор исчерпывающую информацию о деятельности по обработке ПД в срок до 10 дней;
5. Необходимо уведомлять Роскомнадзор о начале или осуществлении обработки ПД;
6. Возникает новая обязанность для операторов ПД об уведомлении Роскомнадзора об осуществлении деятельности по трансграничной передаче ПД.
Все изменения призваны надежнее защищать персональные данные граждан и максимально эффективно бороться с утечками.
И что такое ПД ? (пятничное :)
Я редко делаю перепосты, но тут действительно важно,
и источник официальный
Что нового?
1. Операторы обязаны уведомлять Роскомнадзор об инцидентах с утечками персональных данных граждан (ПД);
2. Обработка ПД в рамках исполнения договора не должна ограничивать права и свободы субъекта ПД;
3. Предоставление биометрических ПД не может быть обязательным, за исключением случаев, предусмотренных законодательством РФ.
4. Оператор обязан предоставлять гражданину и в Роскомнадзор исчерпывающую информацию о деятельности по обработке ПД в срок до 10 дней;
5. Необходимо уведомлять Роскомнадзор о начале или осуществлении обработки ПД;
6. Возникает новая обязанность для операторов ПД об уведомлении Роскомнадзора об осуществлении деятельности по трансграничной передаче ПД.
Все изменения призваны надежнее защищать персональные данные граждан и максимально эффективно бороться с утечками.
И что такое ПД ? (пятничное :)
Разрезы для анализа, ч.1
При анализе численности, текучести, эффективности подбора и других HR-метрик часто встречается фраза: "анализ можно проводить в разрезе по подразделениям, регионам и другим разрезам"
Давайте посмотрим какие они могут быть и, главное, зачем?
1. По ЮЛ / подразделениям: дивизионы, департаменты, отделы, группы, в зависимости от нужного уровня детализации).
2. По географии: филиалы, регионы, территории, страны, города и т.п.
У пп. 1-2 цель общая: внутренний бенчмаркинг, сравнение, составление рейтинга.
3. По соц-дем характеристикам: возрасту, полу, уровню образования, наличию детей.
Используется, в основном, для описания "портрета" сотрудника и отчетности. Реже для практического применения.
Примерами "практичности" могут быть:
*отслеживание групп численности по возрасту на предприятиях с высоким средним возрастом сотрудников на ключевых ролях с целью подготовки для них заместителей.
*целенаправленная работа над "многообразием" среди руководителей уровня N.
Продолжение следует...
При анализе численности, текучести, эффективности подбора и других HR-метрик часто встречается фраза: "анализ можно проводить в разрезе по подразделениям, регионам и другим разрезам"
Давайте посмотрим какие они могут быть и, главное, зачем?
1. По ЮЛ / подразделениям: дивизионы, департаменты, отделы, группы, в зависимости от нужного уровня детализации).
2. По географии: филиалы, регионы, территории, страны, города и т.п.
У пп. 1-2 цель общая: внутренний бенчмаркинг, сравнение, составление рейтинга.
3. По соц-дем характеристикам: возрасту, полу, уровню образования, наличию детей.
Используется, в основном, для описания "портрета" сотрудника и отчетности. Реже для практического применения.
Примерами "практичности" могут быть:
*отслеживание групп численности по возрасту на предприятиях с высоким средним возрастом сотрудников на ключевых ролях с целью подготовки для них заместителей.
*целенаправленная работа над "многообразием" среди руководителей уровня N.
Продолжение следует...
47 HRTech решений для оценки персонала и проведения опросов.
Собрано @whrdata
при поддержке Юрия Шатрова и @digital_assessment
Системы для онлайн-оценки в составе комплексных решений:
*Мираполис
*Гиперметод
*Beehive
*ХайХаб
Сервисы для онлайн-оценки (лидеры рынка):
*Экопси
*SHLTools
*HTLab
*TalentQ
Исследование вовлеченности:
*HappyJob
*AgileMe
*SiMonitor
Сервисы для онлайн оценки и оценки при подборе персонала:
*Proaction
*Uplatforma
*KeyHabbits
*Conventus
*SkillCode
*Personality
*Squadrille
*CVCode
*Staff&Team
*ExpertMe
*HRScanner
*Skillhouse
Оценка во время игры:
*Emplay.ai
*SberQ
Другие виды оценки:
*MyBrain
*Way2Wei
Сервисы для автоматизации и проведения опросов:
*Startexam
*Effy
*Pnp
*Oprosso
*HappySurvey
*Опросы (TalentTech)
*ЯндексВзгляд
*МойГолос (Гринатом)
Оценка 360:
*Азимут
*360Tools
*Оценка 360 от ТТ
*FeedbackX
*AIDay
*360 (StartExam)
Прокторинг:
*Examus
*ProctorEdu
Оценка благонадежности:
*Midot
Сервисы для проведения видеоинтервью:
*VCV
*Hireman
*Easyhire
*Huntica
*HRBlade
Собрано @whrdata
при поддержке Юрия Шатрова и @digital_assessment
Системы для онлайн-оценки в составе комплексных решений:
*Мираполис
*Гиперметод
*Beehive
*ХайХаб
Сервисы для онлайн-оценки (лидеры рынка):
*Экопси
*SHLTools
*HTLab
*TalentQ
Исследование вовлеченности:
*HappyJob
*AgileMe
*SiMonitor
Сервисы для онлайн оценки и оценки при подборе персонала:
*Proaction
*Uplatforma
*KeyHabbits
*Conventus
*SkillCode
*Personality
*Squadrille
*CVCode
*Staff&Team
*ExpertMe
*HRScanner
*Skillhouse
Оценка во время игры:
*Emplay.ai
*SberQ
Другие виды оценки:
*MyBrain
*Way2Wei
Сервисы для автоматизации и проведения опросов:
*Startexam
*Effy
*Pnp
*Oprosso
*HappySurvey
*Опросы (TalentTech)
*ЯндексВзгляд
*МойГолос (Гринатом)
Оценка 360:
*Азимут
*360Tools
*Оценка 360 от ТТ
*FeedbackX
*AIDay
*360 (StartExam)
Прокторинг:
*Examus
*ProctorEdu
Оценка благонадежности:
*Midot
Сервисы для проведения видеоинтервью:
*VCV
*Hireman
*Easyhire
*Huntica
*HRBlade