Recruiting Innovations Bullseye /
Инновации в рекрутинге от Gartner
Источник
В этой иллюстрации прекрасно все:
1. набор самих инструментов
(Палитра - от TikToc-а до RPA и Blockchain)
2. Визуализация с множеством заложенных в нее параметров:
* разделение на 4 группы процессов
* удаленность от центра показывает степень проработки
* размер круга - текущий уровень ценности для рекрутинговых процессов (низкий, средний и высокий)
* цвет круга - 3 уровня прогнозируемой важности для постановки целей на ближайшие 2 года: низкий / средний / высокий
3. Сами тренды по группам:
Sourcing and Lead Generation /
Сорсинг и лидогенерация
Первое место у реферальных платформ для сотрудников
Candidate and New-Hire Engagement /
Взаимодействие с кандидатами и новыми сотрудниками
Ключевой приоритет у карьерных сайтов с мобильной версией
Assessment and Selection / Оценка и отбор
Инструменты для оценки способностей в принятии решений становятся важнее чем оценка по резюме
Hiring Management Tools / Управление наймом
Расширенная аналитика и отчетность (Функции по подбору персонала стремятся получить представление о все более сложных внутренних и внешних данных)
Инновации в рекрутинге от Gartner
Источник
В этой иллюстрации прекрасно все:
1. набор самих инструментов
(Палитра - от TikToc-а до RPA и Blockchain)
2. Визуализация с множеством заложенных в нее параметров:
* разделение на 4 группы процессов
* удаленность от центра показывает степень проработки
* размер круга - текущий уровень ценности для рекрутинговых процессов (низкий, средний и высокий)
* цвет круга - 3 уровня прогнозируемой важности для постановки целей на ближайшие 2 года: низкий / средний / высокий
3. Сами тренды по группам:
Sourcing and Lead Generation /
Сорсинг и лидогенерация
Первое место у реферальных платформ для сотрудников
Candidate and New-Hire Engagement /
Взаимодействие с кандидатами и новыми сотрудниками
Ключевой приоритет у карьерных сайтов с мобильной версией
Assessment and Selection / Оценка и отбор
Инструменты для оценки способностей в принятии решений становятся важнее чем оценка по резюме
Hiring Management Tools / Управление наймом
Расширенная аналитика и отчетность (Функции по подбору персонала стремятся получить представление о все более сложных внутренних и внешних данных)
Виртуальные позиции
Т.к. с недавних пор я имею некоторое отношение к созданию и развитию продукта по автоматизации работы с оргструктурой, то, пользуясь случаем, проведу микро кастдев)
Знаете ли вы что такое "виртуальные позиции"?
Везде, где я работала, они были в том или ином виде. Иногда это связано с организационной структурой, а иногда - с необходимостью корректно разносить затраты.
Например:
1. Отдельное подразделение для:
* оформления сотрудников до момента открытия нового магазина.
* для оформления сотрудников-новичков на время обучения.
2. Отдельные позиции для:
* перемещения на них декретниц на период декретного отпуска
* временного оформления сотрудников на период передачи дел
* открытия вакансий на замену еще работающему сотруднику
А в ваших компаниях есть такая штука?
👍🏻 - конечно, есть 👎🏻 - что за дичь?
Т.к. с недавних пор я имею некоторое отношение к созданию и развитию продукта по автоматизации работы с оргструктурой, то, пользуясь случаем, проведу микро кастдев)
Знаете ли вы что такое "виртуальные позиции"?
Везде, где я работала, они были в том или ином виде. Иногда это связано с организационной структурой, а иногда - с необходимостью корректно разносить затраты.
Например:
1. Отдельное подразделение для:
* оформления сотрудников до момента открытия нового магазина.
* для оформления сотрудников-новичков на время обучения.
2. Отдельные позиции для:
* перемещения на них декретниц на период декретного отпуска
* временного оформления сотрудников на период передачи дел
* открытия вакансий на замену еще работающему сотруднику
А в ваших компаниях есть такая штука?
👍🏻 - конечно, есть 👎🏻 - что за дичь?
Что такое дашборд – «слайд» или интерактивная панель?
Честно говоря, мне совсем не нравятся те образцы HR дашбордов, что предлагает интернет (разбор 2х был тут и тут), поэтому поделюсь своим опытом работы над визуализациями.
Как выбрать количество показателей для одновременной визуализации?
Мы постоянно об этом дискутируем и ищем компромиссы.
Одна крайность – все нужные пользователю разрезы должны быть видны одновременно, для того, чтобы сравнивать их между собой, анализировать и делать выводы.
Вторая крайность – есть 1 визуализация, а все остальное решается с помощью фильтров и переключений, т.к. дашборд - это, в первую очередь, интерактив.
В продажах самые распространенные пары - это штуки и килограммы, штуки и деньги.
В HR самый показательный пример, это текучесть, где есть люди и %.
И, кажется, для полной картины нужны в идеале 2х2 = 4 визуализации:
• в людях и в %,
• помесячно и накопительным итогом (YTD)
(еще желательно, тут же, сравнение с прошлым годом, но тогда это еще х2)
Как делаем мы?
Сначала делаем развернутый макет со всеми 4мя визуализациями, а потом смотрим что с чем можно объединить без потери качества и скрываем это под "🔁"
Получается переключатель хочешь смотришь помесячно, хочешь накопительным итогом.
Очень удобно :)
Честно говоря, мне совсем не нравятся те образцы HR дашбордов, что предлагает интернет (разбор 2х был тут и тут), поэтому поделюсь своим опытом работы над визуализациями.
Как выбрать количество показателей для одновременной визуализации?
Мы постоянно об этом дискутируем и ищем компромиссы.
Одна крайность – все нужные пользователю разрезы должны быть видны одновременно, для того, чтобы сравнивать их между собой, анализировать и делать выводы.
Вторая крайность – есть 1 визуализация, а все остальное решается с помощью фильтров и переключений, т.к. дашборд - это, в первую очередь, интерактив.
В продажах самые распространенные пары - это штуки и килограммы, штуки и деньги.
В HR самый показательный пример, это текучесть, где есть люди и %.
И, кажется, для полной картины нужны в идеале 2х2 = 4 визуализации:
• в людях и в %,
• помесячно и накопительным итогом (YTD)
(еще желательно, тут же, сравнение с прошлым годом, но тогда это еще х2)
Как делаем мы?
Сначала делаем развернутый макет со всеми 4мя визуализациями, а потом смотрим что с чем можно объединить без потери качества и скрываем это под "🔁"
Получается переключатель хочешь смотришь помесячно, хочешь накопительным итогом.
Очень удобно :)
Чеки из магазинов,
или #данные_о_нас , ч.2.,
(#данные_о_нас, ч.1)
Мне на почту начали приходить сообщения с чеками покупок в Перекрестке от БилайнБизнес.
Ума не приложу когда и как я давала им на это согласие…
Стала разбираться, оказалось, что «организация «Билайн» выступает посредником для рассылки электронных чеков вместо печати бумажных чеков», которую я настроила в приложении «Перекресток»
Это значит, что теперь телеоператор получает инфо о:
• Суммах покупок
• Категориях покупаемых товаров
• Локации магазинов, которые я посещаю
• Времени их посещения
В общем то они и так знали все о моих перемещениях, а теперь еще о затратах получат информацию.
Будьте внимательнее, когда на что-то подписываетесь 😊
@whrdata
или #данные_о_нас , ч.2.,
(#данные_о_нас, ч.1)
Мне на почту начали приходить сообщения с чеками покупок в Перекрестке от БилайнБизнес.
Ума не приложу когда и как я давала им на это согласие…
Стала разбираться, оказалось, что «организация «Билайн» выступает посредником для рассылки электронных чеков вместо печати бумажных чеков», которую я настроила в приложении «Перекресток»
Это значит, что теперь телеоператор получает инфо о:
• Суммах покупок
• Категориях покупаемых товаров
• Локации магазинов, которые я посещаю
• Времени их посещения
В общем то они и так знали все о моих перемещениях, а теперь еще о затратах получат информацию.
Будьте внимательнее, когда на что-то подписываетесь 😊
@whrdata
Аналитика G&A функций
Обычно мы привыкли смотреть на HR-аналитику через призму материалов, написанных специально для HR, но интересно посмотреть на то, как пишут об HR аналитике для более широкой аудитории, какие акценты ставят. Ведь это то как видят цели, задачи, приоритеты HR наши коллеги из других "поддерживающих" функций.
Интересная статья на эту тему про аналитику G&A функций от McKinsey (Источник)
Там много интересного, вот, например, 3 момента:
1. HR с АХУ связаны гораздо ближе, чем казалось ранее (благодаря вопросам гибких графиков, гибридных рабочих мест и т.п.)
2. Коллеги предлагают внедрять аналитику постепенно, от более легкого к более сложному, и вот что по их мнению "легкое" и "сложное" в HR:
basic level
* понимание драйверов удержания
* прогноз потребности в навыках будущей "рабочей силы"
* установление предикторов производительности труда
intermediate level
* поиск талантов
* эффективность команды продаж
* эффективность менеджмента
* мотивация сотрудников
most complex and ambitious
* предиктивный поиск и найм
* прогнозирование абсентеизма
* планирование преемственности
* аудит управления временем и расходами
3. Немного печально, что среди 6 категорий "помощников" группа "таланты" на последнем месте :(
Организация, технологии, модели...
по мнению участников опроса все это важнее и дает бОльший вклад в успех внедрения продвинутой аналитики.
Вот что значит опрос проходили не только HR :)
Обычно мы привыкли смотреть на HR-аналитику через призму материалов, написанных специально для HR, но интересно посмотреть на то, как пишут об HR аналитике для более широкой аудитории, какие акценты ставят. Ведь это то как видят цели, задачи, приоритеты HR наши коллеги из других "поддерживающих" функций.
Интересная статья на эту тему про аналитику G&A функций от McKinsey (Источник)
Там много интересного, вот, например, 3 момента:
1. HR с АХУ связаны гораздо ближе, чем казалось ранее (благодаря вопросам гибких графиков, гибридных рабочих мест и т.п.)
2. Коллеги предлагают внедрять аналитику постепенно, от более легкого к более сложному, и вот что по их мнению "легкое" и "сложное" в HR:
basic level
* понимание драйверов удержания
* прогноз потребности в навыках будущей "рабочей силы"
* установление предикторов производительности труда
intermediate level
* поиск талантов
* эффективность команды продаж
* эффективность менеджмента
* мотивация сотрудников
most complex and ambitious
* предиктивный поиск и найм
* прогнозирование абсентеизма
* планирование преемственности
* аудит управления временем и расходами
3. Немного печально, что среди 6 категорий "помощников" группа "таланты" на последнем месте :(
Организация, технологии, модели...
по мнению участников опроса все это важнее и дает бОльший вклад в успех внедрения продвинутой аналитики.
Вот что значит опрос проходили не только HR :)
Маркетинговая аналитика
для пользы HR
Я стараюсь смотреть на работу с данными о людях максимально широко, потому что обычно можно подсмотреть для себя что-то интересное.
Послушала доклад про исследование потребительских привычек клиентов от команды Tinkoff Data на осенней конференции Matemarketing.
На основе данных о 27 миллионах клиентов и их транзакциях ребята могут:
1. определить соц-дем профиль покупателей для клиентов-юрлиц
2. посчитать количество покупок и покупателей и динамика трат по категориям
3. ответить на какие-то более конкретные аналитические запросы, например, имеет ли успех вышедшая на рынок новая фаст-фуд сеть и как при этом чувствуют себя оставшиеся сети, изменились ли их доли рынка?
Пока слушала поняла, что эти данные можно было бы использовать и нам, HR-ам
Например, ребята делают аналитику для предпринимателей по конкурентному анализу на основе географии расположения точек продаж и получают 2 факта:
1. Частота покупок в категориях «супермаркеты» и «фастфуд» год к году не упали или даже выросли
2. Для заведений общественного питания, продуктов и салонов красоты предлагают анализировать конкурентов в радиусе 500 метров от «своей» точки, т.к. в радиусе 4 километров располагается уже 1000 (!) торговых точек и картина становится размытой.
Если посмотреть на эти же данные глазами HR-а, и прикинуть, что в каждую торговую точку нужно минимум по 2-3 работника, то это полезные данные о конкуренции на рынке труда на конкретной территории и может стать ответом на вопрос, почему в такой-то локации узкая воронка кандидатов на входе.
Это я к тому, что, вполне возможно, в маркетинге вашей компании уже есть купленные для целей бизнеса данные, которые могут помочь в исследовании рынка труда на сложной территории или обосновании каких-то других HR кейсов.
Сходите, поинтересуйтесь 😉
для пользы HR
Я стараюсь смотреть на работу с данными о людях максимально широко, потому что обычно можно подсмотреть для себя что-то интересное.
Послушала доклад про исследование потребительских привычек клиентов от команды Tinkoff Data на осенней конференции Matemarketing.
На основе данных о 27 миллионах клиентов и их транзакциях ребята могут:
1. определить соц-дем профиль покупателей для клиентов-юрлиц
2. посчитать количество покупок и покупателей и динамика трат по категориям
3. ответить на какие-то более конкретные аналитические запросы, например, имеет ли успех вышедшая на рынок новая фаст-фуд сеть и как при этом чувствуют себя оставшиеся сети, изменились ли их доли рынка?
Пока слушала поняла, что эти данные можно было бы использовать и нам, HR-ам
Например, ребята делают аналитику для предпринимателей по конкурентному анализу на основе географии расположения точек продаж и получают 2 факта:
1. Частота покупок в категориях «супермаркеты» и «фастфуд» год к году не упали или даже выросли
2. Для заведений общественного питания, продуктов и салонов красоты предлагают анализировать конкурентов в радиусе 500 метров от «своей» точки, т.к. в радиусе 4 километров располагается уже 1000 (!) торговых точек и картина становится размытой.
Если посмотреть на эти же данные глазами HR-а, и прикинуть, что в каждую торговую точку нужно минимум по 2-3 работника, то это полезные данные о конкуренции на рынке труда на конкретной территории и может стать ответом на вопрос, почему в такой-то локации узкая воронка кандидатов на входе.
Это я к тому, что, вполне возможно, в маркетинге вашей компании уже есть купленные для целей бизнеса данные, которые могут помочь в исследовании рынка труда на сложной территории или обосновании каких-то других HR кейсов.
Сходите, поинтересуйтесь 😉
Facility analytics
/ аналитика управления объектами / хозяйственная аналитика
С одной стороны, офис - это чисто утилитарная штука: здание, коммуникации, мебель, оборудование, а с другой - место, которое "обеспечивает социальное взаимодействие, возможности для творчества и сотрудничества"
Также и показатели,
кроме стоимости ремонта, количества энергозатрат и времени выполнения заявок на обслуживание, есть также показатели, смежные с HR и расширяющие people аналитику.
Например:
* самые посещаемые дни
* тепловая карта офиса (плотность бронирования рабочих мест, переговорных комнат, гостевых зон)
* утилизация рабочих мест (самые часто используемые (=удобные) рабочие места, переговорки)
Реальный кейс про расчет утилизации рабочих мест был тут: https://yangx.top/whrdata/454
Кроме того, что это позволяет эффективно управлять затратами на аренду офисных помещений, эти данные также могут стать ценной базой для анализа взаимодействий:
* бывают ли участники одной команды в офисе вместе в один день
* бывают ли сотрудники в офисе одновременно со своим руководителем
* кто с кем работает рядом при свободном размещении, а кто с кем обедает
На одном из моих ооочень давних мест работы к бэйджам было привязано все:
* въезд на парковку и ее оплата
* вход во все объекты (офис и производство)
* оплата в столовой
С одной стороны это очень удобно - ты вообще ни за что не платишь, у тебя просто списывают все в день зарплаты, а с другой всегда можно понять где ты находишься и где сколько времени проводишь.
Так что с коллегами из АХУ тоже иногда полезно пообщаться :)
Написано по мотивам статьи тут
/ аналитика управления объектами / хозяйственная аналитика
С одной стороны, офис - это чисто утилитарная штука: здание, коммуникации, мебель, оборудование, а с другой - место, которое "обеспечивает социальное взаимодействие, возможности для творчества и сотрудничества"
Также и показатели,
кроме стоимости ремонта, количества энергозатрат и времени выполнения заявок на обслуживание, есть также показатели, смежные с HR и расширяющие people аналитику.
Например:
* самые посещаемые дни
* тепловая карта офиса (плотность бронирования рабочих мест, переговорных комнат, гостевых зон)
* утилизация рабочих мест (самые часто используемые (=удобные) рабочие места, переговорки)
Реальный кейс про расчет утилизации рабочих мест был тут: https://yangx.top/whrdata/454
Кроме того, что это позволяет эффективно управлять затратами на аренду офисных помещений, эти данные также могут стать ценной базой для анализа взаимодействий:
* бывают ли участники одной команды в офисе вместе в один день
* бывают ли сотрудники в офисе одновременно со своим руководителем
* кто с кем работает рядом при свободном размещении, а кто с кем обедает
На одном из моих ооочень давних мест работы к бэйджам было привязано все:
* въезд на парковку и ее оплата
* вход во все объекты (офис и производство)
* оплата в столовой
С одной стороны это очень удобно - ты вообще ни за что не платишь, у тебя просто списывают все в день зарплаты, а с другой всегда можно понять где ты находишься и где сколько времени проводишь.
Так что с коллегами из АХУ тоже иногда полезно пообщаться :)
Написано по мотивам статьи тут
Конференция "Make your Data Speak"
Алексей Колоколов снова сделал что-то интересненькое для сообщества аналитиков: на днях он провел премию Make your Data Speak на лучший дашборд, а также сторителлинг-проект.
500 участников и 40 членов жюри с каждого континента.
Номинацию Business Dashboards вручал Pradeep Kumar, призер Information is Beautiful 2022
(я делала свой разбор этого дашборда тут)
а 2 из 3х призовых мест в номинации Business Dashboards заняли девушки с HR-дашбордами:
🥈 Sofia Semenova с HR-дашбордом в Tableau.
🥉 Natalia Veselova тоже с дашбордом по HR-аналитике, но в Power BI.
Разберу дашборд позднее, а пока просто спасибо Алексею и всей команде организаторов за вклад в развитие сообщества. И, судя по результатам, за вклад в развитие HR-аналитики тоже ;)
Алексей Колоколов снова сделал что-то интересненькое для сообщества аналитиков: на днях он провел премию Make your Data Speak на лучший дашборд, а также сторителлинг-проект.
500 участников и 40 членов жюри с каждого континента.
Номинацию Business Dashboards вручал Pradeep Kumar, призер Information is Beautiful 2022
(я делала свой разбор этого дашборда тут)
а 2 из 3х призовых мест в номинации Business Dashboards заняли девушки с HR-дашбордами:
🥈 Sofia Semenova с HR-дашбордом в Tableau.
🥉 Natalia Veselova тоже с дашбордом по HR-аналитике, но в Power BI.
Разберу дашборд позднее, а пока просто спасибо Алексею и всей команде организаторов за вклад в развитие сообщества. И, судя по результатам, за вклад в развитие HR-аналитики тоже ;)
Факты и Контекст
У нас, аналитиков, есть такая привычка - оперировать фактами как чем-то безусловным, строить на них теории и доказательства своих идей, т.к. "они же подтверждены цифрами, а не просто какое-то там высказанное кем-то мнение".
Но дело в том, что восприятие фактов очень сильно зависит от контекста, в который они помещены.
На прошлой неделе я ездила в Стамбул, на концерт.
Факт 1:
Погода была максимально неподходящей для поддержания хорошего настроения туристов: холод, ливень, шквальный ветер, в общем ужас.
Факт 2:
Мы приехали на концерт, поэтому не могли выбирать другие дни, так что плохая погода оказалась не так уж и важна.
Факт 3:
6 февраля случилось землятресение и вслед за этим концерт отменили. В таком контексте стали не важны не только плохая погода, но и факт отмены концерта.
Таким образом, за 3 дня мой контекст поменялся 2 раза просто кардинально: от ситуации когда ожидание концерта было "основой для радости" до того когда лишившись этой "основы", мы не посчитали, что что-то потеряли.
Это я к тому, что даже если вы обладаете бесспорными фактами (такими как, в нашем случае, погода и билеты на концерт), то в зависимости от внешнего контекста они могут быть как определяющими, так и максимально незначительными.
Поэтому:
* не считайте свои факты непреложной истиной,
* следите за внешним контекстом,
* будьте готовы к изменениям
У нас, аналитиков, есть такая привычка - оперировать фактами как чем-то безусловным, строить на них теории и доказательства своих идей, т.к. "они же подтверждены цифрами, а не просто какое-то там высказанное кем-то мнение".
Но дело в том, что восприятие фактов очень сильно зависит от контекста, в который они помещены.
На прошлой неделе я ездила в Стамбул, на концерт.
Факт 1:
Погода была максимально неподходящей для поддержания хорошего настроения туристов: холод, ливень, шквальный ветер, в общем ужас.
Факт 2:
Мы приехали на концерт, поэтому не могли выбирать другие дни, так что плохая погода оказалась не так уж и важна.
Факт 3:
6 февраля случилось землятресение и вслед за этим концерт отменили. В таком контексте стали не важны не только плохая погода, но и факт отмены концерта.
Таким образом, за 3 дня мой контекст поменялся 2 раза просто кардинально: от ситуации когда ожидание концерта было "основой для радости" до того когда лишившись этой "основы", мы не посчитали, что что-то потеряли.
Это я к тому, что даже если вы обладаете бесспорными фактами (такими как, в нашем случае, погода и билеты на концерт), то в зависимости от внешнего контекста они могут быть как определяющими, так и максимально незначительными.
Поэтому:
* не считайте свои факты непреложной истиной,
* следите за внешним контекстом,
* будьте готовы к изменениям
кто критикует и ставит дизлайки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Мониторинг открытия вакансий
Один из моих аналитиков сейчас активно занимается созданием инструмента для мониторинга открытия вакансий.
Для планирования загрузки команды рекрутмента идеально когда загрузка равномерна по году:
* вакансии есть в каждом месяце года
* количество вакансий в месяц +/- одинаковое
В реальности обычно все по другому.
Например, менеджеры:
* "выкатывают" все вакансии в начале года
* или, наоборот, не создают заявки на подбор не смотря на наличие вакансий в штатке
Именно поэтому мы и делаем инструмент, чтобы смотреть на динамику открытия вакансий в течение года и за счет этого:
* мониторить загрузку команды рекрутмента (как в сторону недозагрузки, так и в сторону риска превышения capacity команды)
* давать обратную связь менеджерам о "балансе" заявок на подбор и незанятых позиций в штатном расписании
* делать прогнозы о найме и численности до конца года для последующего использования этих данных при квартальных срезах по прогнозу ФОТ
P.S. посмотрите картинку.
Там наша (HR) реальная реальность)
Один из моих аналитиков сейчас активно занимается созданием инструмента для мониторинга открытия вакансий.
Для планирования загрузки команды рекрутмента идеально когда загрузка равномерна по году:
* вакансии есть в каждом месяце года
* количество вакансий в месяц +/- одинаковое
В реальности обычно все по другому.
Например, менеджеры:
* "выкатывают" все вакансии в начале года
* или, наоборот, не создают заявки на подбор не смотря на наличие вакансий в штатке
Именно поэтому мы и делаем инструмент, чтобы смотреть на динамику открытия вакансий в течение года и за счет этого:
* мониторить загрузку команды рекрутмента (как в сторону недозагрузки, так и в сторону риска превышения capacity команды)
* давать обратную связь менеджерам о "балансе" заявок на подбор и незанятых позиций в штатном расписании
* делать прогнозы о найме и численности до конца года для последующего использования этих данных при квартальных срезах по прогнозу ФОТ
P.S. посмотрите картинку.
Там наша (HR) реальная реальность)
Годовой отчет Яндекса 2022
Яндекс опубликовал отчетность за 2022 год.
Не так много показателей о людях, но вот те, что выделены:
• Количество сотрудников – 20800+
• Средний возраст сотрудников - >31 года
• Доля разработчиков – 38%
• Доля женщин среди сотрудников – >35%
• Доля женщин среди руководителей – 32%
• Рост количество сотрудников год к году – 16%
• Сумма дополнительных выплат сотрудникам – 18,5 млрд. рублей
("включая единоразовую выплату 13-й зарплаты всем сотрудникам в марте 2022 и выплаты в течение 2022 года (около 10 тысяч участников программы), компенсирующие потерю опционов")
Интересно, что в русскоязычной и англоязычной версиях презентации немного разные визуализации и разные показатели. Например, в англоязычной версии есть диаграмма о распределении численности по категориям (Sales / Product / SG&A), а в русскоязычной версии на аналогичном слайде только финансовые показатели.
Еще посты про корпоративные отчеты, если интересна эта тема:
Годовой отчет Microsoft 2020
https://yangx.top/whrdata/227
Годовые и квартальные отчеты, VK
https://yangx.top/whrdata/546
Квартальные отчеты Q3 2022
https://yangx.top/whrdata/623
Яндекс опубликовал отчетность за 2022 год.
Не так много показателей о людях, но вот те, что выделены:
• Количество сотрудников – 20800+
• Средний возраст сотрудников - >31 года
• Доля разработчиков – 38%
• Доля женщин среди сотрудников – >35%
• Доля женщин среди руководителей – 32%
• Рост количество сотрудников год к году – 16%
• Сумма дополнительных выплат сотрудникам – 18,5 млрд. рублей
("включая единоразовую выплату 13-й зарплаты всем сотрудникам в марте 2022 и выплаты в течение 2022 года (около 10 тысяч участников программы), компенсирующие потерю опционов")
Интересно, что в русскоязычной и англоязычной версиях презентации немного разные визуализации и разные показатели. Например, в англоязычной версии есть диаграмма о распределении численности по категориям (Sales / Product / SG&A), а в русскоязычной версии на аналогичном слайде только финансовые показатели.
Еще посты про корпоративные отчеты, если интересна эта тема:
Годовой отчет Microsoft 2020
https://yangx.top/whrdata/227
Годовые и квартальные отчеты, VK
https://yangx.top/whrdata/546
Квартальные отчеты Q3 2022
https://yangx.top/whrdata/623
Функция СЛУЧМЕЖДУ()
Если вы когда-нибудь были озадачены созданием датасета с тестовыми данными, то знаете, что это может быть очень утомительно.
Для создания списка фамилий и имен в интернете существуют сайты-генераторы, которые формируют любые списки:
* фамилия, имена, отчества
* мужские или женские
* похожих на настоящие или сказочные
А для формирования ряда данных в excel есть формула СЛУЧМЕЖДУ (или RANDBETWEEN), которая генерит ряд случайных целых чисел из заданного интервала. Это делается очень просто, задав интервал "От" и "До" и все.
Единственный момент, ряд меняется при каждом шаге, поэтому в какой-то момент его нужно скопировать "как значения".
Если вы когда-нибудь были озадачены созданием датасета с тестовыми данными, то знаете, что это может быть очень утомительно.
Для создания списка фамилий и имен в интернете существуют сайты-генераторы, которые формируют любые списки:
* фамилия, имена, отчества
* мужские или женские
* похожих на настоящие или сказочные
А для формирования ряда данных в excel есть формула СЛУЧМЕЖДУ (или RANDBETWEEN), которая генерит ряд случайных целых чисел из заданного интервала. Это делается очень просто, задав интервал "От" и "До" и все.
Единственный момент, ряд меняется при каждом шаге, поэтому в какой-то момент его нужно скопировать "как значения".
Из excel-я в excel
У вас был такой опыт, когда вам надо было из одного excel-файла что-то переложить в другой excel-файл?) У меня было много раз.
Особенно это распространено в федеральных компаниях с множеством филиалов / региональных центров.
Этот волшебный запрос из центрального офиса "Нужно собрать сводную" с прикрепленным шаблоном.
"Собирать сводные..."
Я терпеть это не могла, потому что более пустую трату времени сложно было представить.
Я тогда еще не была аналитиком, а была Региональным HRBP и работало это примерно так:
* 4 таких же Региональных HRBP выгружали данные из SAP HR, преобразовывали их в нужный шаблон, отправляли каждый свой файл своему руководителю, Территориальном HRBP
* Территориальный объединял наши файлы в один и отправлял кому-то из руководителей HR функций в центральном офисе,
* там собрали все получившиеся файлы в 1 и начали их анализировать (укомплектованность, производительность, подбор...)
(Жанна,👋 :)
Я, кстати, тогда стала делать отчет сразу за всех 4х Региональных HRBP и отправлять своему руководителю готовый отчет за нас всех, сэкономив своим коллегам ~4х1час каждый месяц, потому что, чтобы подогнать выгрузку под шаблон, мы все делали одни и те же операции.
Если вы сейчас такой же руководитель функции, которому нужны "сводные", чтобы что-то поанализировать, подумайте, плиз, о людях и автоматизации :)
У вас был такой опыт, когда вам надо было из одного excel-файла что-то переложить в другой excel-файл?) У меня было много раз.
Особенно это распространено в федеральных компаниях с множеством филиалов / региональных центров.
Этот волшебный запрос из центрального офиса "Нужно собрать сводную" с прикрепленным шаблоном.
"Собирать сводные..."
Я терпеть это не могла, потому что более пустую трату времени сложно было представить.
Я тогда еще не была аналитиком, а была Региональным HRBP и работало это примерно так:
* 4 таких же Региональных HRBP выгружали данные из SAP HR, преобразовывали их в нужный шаблон, отправляли каждый свой файл своему руководителю, Территориальном HRBP
* Территориальный объединял наши файлы в один и отправлял кому-то из руководителей HR функций в центральном офисе,
* там собрали все получившиеся файлы в 1 и начали их анализировать (укомплектованность, производительность, подбор...)
(Жанна,
Я, кстати, тогда стала делать отчет сразу за всех 4х Региональных HRBP и отправлять своему руководителю готовый отчет за нас всех, сэкономив своим коллегам ~4х1час каждый месяц, потому что, чтобы подогнать выгрузку под шаблон, мы все делали одни и те же операции.
Если вы сейчас такой же руководитель функции, которому нужны "сводные", чтобы что-то поанализировать, подумайте, плиз, о людях и автоматизации :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как вы относитесь к тому, чтобы перенести что-то из excel-я в excel, если знаете, что из этого получится что-то интересное?
Anonymous Poll
38%
Нет проблем, я постоянно это делаю)
5%
Ну уж нет, я и так постоянно это делаю(
9%
Что интересного может получится из excel-я?
13%
Какой excel, 21 век на дворе!
34%
Я просто посмотреть
Планирование численности исполнителей работ на стройке
Кейс ребят из группы ПИК
(Виктория Пролетарская и Георгий Плищенко) с конференции "Матемаркетинг", 18.11.2022
о предсказании потребности в исполнителях на стройке в разрезе по отделочным работам (штукатурщики, шпаклевщики, электрики, сантехники и т.п.)
Интересно (но печально), что кейс представляли не HR-ы, а 2 руководителя отделов аналитики
Модель расчета базировалась на следующих данных:
* Технологии (профессии, скорость выполнения работ)
* Объем задания (в метрах/квартирах, переведенные в трудозатраты)
* Навыки исполнителей
* Объекты
Ребята сделали математическую модель, но она не сработала.
Оказалось, что в ней:
• Не учтены реальности реального мира (неработающий лифт => долгий ручной подъем, проблемы с отоплением => не высохла краска)
• Не учтены технологические перерывы между работами
• Неправильная оценка длительности работ в заданиях
• "Мы работаем с людьми, а, значит, нужно учитывать специфику привлечения, вывода на объекты, удержания исполнителей"
Интересно, что, по словам ребят, решение этих вопросов, лежащее на поверхности, тоже не очень помогло:
* Нормирование работ не помогло, т.к. длительность зависит от особенностей зданий
* Усреднение технологических перерывов тоже ухудшило результаты
Что сделали в итоге:
1. Измерили типовой объект: составили максимально точный график работ в человеко-часах по всем работам в разрезе профессий
2. Вывели коэффициенты для разных типовых построек на базе соотношения в % объемов работ по технологиям
3. Научились «растягивать» план по исполнителям на любые сроки (мой мозг HR не смог понять эту часть, но в презентации были пояснения)
4. Наложили графики на производственный календарь
5. Произвели мэппинг на фактические данные, т.к. они ведутся в другом виде.
В итоге получили:
* график производства по видам работ на объектах для подрядчиков
* планирование объема работ по объектам и потребности в исполнителях на 1-2 года вперед
Классный кейс. Жаль что делался совсем без участия HR :(
(я уточняла у HRD)
Кейс ребят из группы ПИК
(Виктория Пролетарская и Георгий Плищенко) с конференции "Матемаркетинг", 18.11.2022
о предсказании потребности в исполнителях на стройке в разрезе по отделочным работам (штукатурщики, шпаклевщики, электрики, сантехники и т.п.)
Интересно (но печально), что кейс представляли не HR-ы, а 2 руководителя отделов аналитики
Модель расчета базировалась на следующих данных:
* Технологии (профессии, скорость выполнения работ)
* Объем задания (в метрах/квартирах, переведенные в трудозатраты)
* Навыки исполнителей
* Объекты
Ребята сделали математическую модель, но она не сработала.
Оказалось, что в ней:
• Не учтены реальности реального мира (неработающий лифт => долгий ручной подъем, проблемы с отоплением => не высохла краска)
• Не учтены технологические перерывы между работами
• Неправильная оценка длительности работ в заданиях
• "Мы работаем с людьми, а, значит, нужно учитывать специфику привлечения, вывода на объекты, удержания исполнителей"
Интересно, что, по словам ребят, решение этих вопросов, лежащее на поверхности, тоже не очень помогло:
* Нормирование работ не помогло, т.к. длительность зависит от особенностей зданий
* Усреднение технологических перерывов тоже ухудшило результаты
Что сделали в итоге:
1. Измерили типовой объект: составили максимально точный график работ в человеко-часах по всем работам в разрезе профессий
2. Вывели коэффициенты для разных типовых построек на базе соотношения в % объемов работ по технологиям
3. Научились «растягивать» план по исполнителям на любые сроки (мой мозг HR не смог понять эту часть, но в презентации были пояснения)
4. Наложили графики на производственный календарь
5. Произвели мэппинг на фактические данные, т.к. они ведутся в другом виде.
В итоге получили:
* график производства по видам работ на объектах для подрядчиков
* планирование объема работ по объектам и потребности в исполнителях на 1-2 года вперед
Классный кейс. Жаль что делался совсем без участия HR :(
(я уточняла у HRD)
Красивые картинки #3.
Разбор дашборда от Натальи
Среда перед длинными выходными днями – как будто маленькая пятница, поэтому я хочу вспомнить про HR-дашборд, который я упоминала недавно в посте про конкурс.
Я совсем не знакома с Натальей, и поэтому решила пойти нестандартным путем и, вместо того, чтобы делать разбор дашборда, я попросила Наталью рассказать о своей идее и о том, как она его делала.
Ее описание не просто превзошло мои ожидания, но и показало насколько важны заинтересованность, внимательность, трудолюбие и гибкий ум.
3 интересных факта о Наталье, чтобы вам тоже захотелось почитать:
1. на момент отправки дашборда на конкурс Наталья занималась HR-аналитикой всего 3 дня
2. у Натальи только что закончился «короткий, но очень насыщенный событиями декрет»
3. выбранные Наталье цвета – это «цвета камней и лишайников из путешествия где-нибудь за Полярным кругом»
А полное описание от нее по ссылке
Разбор дашборда от Натальи
Среда перед длинными выходными днями – как будто маленькая пятница, поэтому я хочу вспомнить про HR-дашборд, который я упоминала недавно в посте про конкурс.
Я совсем не знакома с Натальей, и поэтому решила пойти нестандартным путем и, вместо того, чтобы делать разбор дашборда, я попросила Наталью рассказать о своей идее и о том, как она его делала.
Ее описание не просто превзошло мои ожидания, но и показало насколько важны заинтересованность, внимательность, трудолюбие и гибкий ум.
3 интересных факта о Наталье, чтобы вам тоже захотелось почитать:
1. на момент отправки дашборда на конкурс Наталья занималась HR-аналитикой всего 3 дня
2. у Натальи только что закончился «короткий, но очень насыщенный событиями декрет»
3. выбранные Наталье цвета – это «цвета камней и лишайников из путешествия где-нибудь за Полярным кругом»
А полное описание от нее по ссылке
Если вдруг вам нравятся популярные сериалы про психологию, профайлинг, манипуляции и все такое, а "Обмани меня" (Lie to Me) и "Менталист" (The Mentalist) вы уже посмотрели, то вот еще один - "Булл" (Bull).
Команда психологов формирует двойников присяжных, проводит на них пробные суды, замеряет показатели, корректирует поведение адвоката и речь и, конечно же, выигрывают :)
Понятно, что, все немного наивно и никакой науки там нет, но people аналитика на благо подзащитных - так тоже может быть.
Хороших выходных!
Команда психологов формирует двойников присяжных, проводит на них пробные суды, замеряет показатели, корректирует поведение адвоката и речь и, конечно же, выигрывают :)
Понятно, что, все немного наивно и никакой науки там нет, но people аналитика на благо подзащитных - так тоже может быть.
Хороших выходных!
Метрика ССЖ
(Этот пост я написала после просмотра какой-то серии какого-то сериала про юристов пару лет назад и все это время он пролежал у меня в черновиках, потому что я думала, что не стОит публиковать такое в канале для всегда позитивных HR-ов. А сегодня, кажется, это стало релевантно действительности...)
ССЖ (стоимость среднестатистической жизни, или VSL, Value of statistical life)
Вот такая вот метрика рассматривается в жесткой и циничной сфере юриспруденции.
«Условная расчетная экономическая величина, которая может использоваться:
• Для определения компенсационных выплат при травмировании и гибели людей на производстве, в авариях и катастрофах, при террористических актах;
• Для разработки мер безопасности;
• Для планирования деятельности правоохранительной системы, здравоохранения, аварийных служб;
• Для определения страховых сумм, страховых премий и выплат при страховании жизни и здоровья»
Для расчета предлагается использовать:
• Среднегодовой доход от трудовой деятельности
• Экономия в затратах на домашний труд (среднесуточное время, затрачиваемое на домашний труд, * заработную плату неквалифицированных рабочих)
• Дополнительный ненаследуемый доход
• «-» прогнозируемые расходы на личное потребление
Это, конечно, не считая социально-демографических факторов:
• Возраст
• Пол
• Средняя продолжительность жизни
• Состояние здоровья, в т.ч. наличие серьезных болезней
В международном опыте используют также такие понятия как:
• Упущенная выгода (lost income and lost benefits)
• Утраченные бытовые услуги (lost household services)
• Потеря общения (lost companionship)
• Потеря советов и наставлений (lost advice and counsel)
• Прочие (other)
• Расходы на похороны (funeral expenses)
Дай Бог, чтобы нам это никогда не понадобилось!
01.2021
(Этот пост я написала после просмотра какой-то серии какого-то сериала про юристов пару лет назад и все это время он пролежал у меня в черновиках, потому что я думала, что не стОит публиковать такое в канале для всегда позитивных HR-ов. А сегодня, кажется, это стало релевантно действительности...)
ССЖ (стоимость среднестатистической жизни, или VSL, Value of statistical life)
Вот такая вот метрика рассматривается в жесткой и циничной сфере юриспруденции.
«Условная расчетная экономическая величина, которая может использоваться:
• Для определения компенсационных выплат при травмировании и гибели людей на производстве, в авариях и катастрофах, при террористических актах;
• Для разработки мер безопасности;
• Для планирования деятельности правоохранительной системы, здравоохранения, аварийных служб;
• Для определения страховых сумм, страховых премий и выплат при страховании жизни и здоровья»
Для расчета предлагается использовать:
• Среднегодовой доход от трудовой деятельности
• Экономия в затратах на домашний труд (среднесуточное время, затрачиваемое на домашний труд, * заработную плату неквалифицированных рабочих)
• Дополнительный ненаследуемый доход
• «-» прогнозируемые расходы на личное потребление
Это, конечно, не считая социально-демографических факторов:
• Возраст
• Пол
• Средняя продолжительность жизни
• Состояние здоровья, в т.ч. наличие серьезных болезней
В международном опыте используют также такие понятия как:
• Упущенная выгода (lost income and lost benefits)
• Утраченные бытовые услуги (lost household services)
• Потеря общения (lost companionship)
• Потеря советов и наставлений (lost advice and counsel)
• Прочие (other)
• Расходы на похороны (funeral expenses)
Дай Бог, чтобы нам это никогда не понадобилось!
01.2021
Lean Canvas
Недавнее описание работы над HR дашбордом от Натальи напомнило мне о классном инструменте из продуктового подхода, который отлично подходит и для проектирования дашбордов тоже.
Lean Canvas — это одностраничный шаблон бизнес-плана, созданный Ash Maurya, который помогает прояснить все ключевые вопросы, связанные с продуктом.
Обратите внимание, что этот шаблон нужно заполнять не стандартно, слева направо, а в определенной последовательности.
1. Проблема
3 главные проблемы клиентов, проранжированные по важности, и их альтернативы.
2. Потребительские сегменты
Потребители, пользователи и все их роли, а также полезно выделить ранних последователей (early adopters).
3. Unique Value Proposition (UVP)
Суть продукта в нескольких словах.
4. Решение
Не спешите описывать техническое решение.
Этот пункт не случайно следует только четвертым. Большинство стартапов и продуктов начинаются именно с идеи решения. Порядок заполнения Lean Canvas заставляет в первую очередь подумать про проблему и целевую аудиторию, и уже через эту призму понять, каким именно должно быть решение.
5. Каналы
Каналы доступа к потребителям можно разделить на две группы.
Inbound (потребители находят Вас сами)
Outbound (Вы находите потребителей)
6. Доходы
Назначайте цену сразу, если Вы намереваетесь зарабатывать на продукте.
7. Расходы
Расходы на ту версию продукта, которая будет достаточно зрелой, чтобы Вы могли за нее назначить цену.
8. Ключевые метрики
Ключевые метрики должны отвечать на два вопроса:
• Движется ли продукт к целям?
• Если не движется, то что идет не так?
9. Уникальное преимущество (Unfair Advantage)
«Уникальное преимущество — это то, что не может быть легко скопировано или куплено.» (Jason Cohen, A Smart Bear blog).
Заполнение Canvas-а стикерами – это еще далеко не все. Впереди предстоит работа по валидации продуктового видения, ведь каждый стикер на Lean Canvas — это всего лишь предположения, которые требуют проверки на реальных клиентах / заказчиках / пользователях.
Недавнее описание работы над HR дашбордом от Натальи напомнило мне о классном инструменте из продуктового подхода, который отлично подходит и для проектирования дашбордов тоже.
Lean Canvas — это одностраничный шаблон бизнес-плана, созданный Ash Maurya, который помогает прояснить все ключевые вопросы, связанные с продуктом.
Обратите внимание, что этот шаблон нужно заполнять не стандартно, слева направо, а в определенной последовательности.
1. Проблема
3 главные проблемы клиентов, проранжированные по важности, и их альтернативы.
2. Потребительские сегменты
Потребители, пользователи и все их роли, а также полезно выделить ранних последователей (early adopters).
3. Unique Value Proposition (UVP)
Суть продукта в нескольких словах.
4. Решение
Не спешите описывать техническое решение.
Этот пункт не случайно следует только четвертым. Большинство стартапов и продуктов начинаются именно с идеи решения. Порядок заполнения Lean Canvas заставляет в первую очередь подумать про проблему и целевую аудиторию, и уже через эту призму понять, каким именно должно быть решение.
5. Каналы
Каналы доступа к потребителям можно разделить на две группы.
Inbound (потребители находят Вас сами)
Outbound (Вы находите потребителей)
6. Доходы
Назначайте цену сразу, если Вы намереваетесь зарабатывать на продукте.
7. Расходы
Расходы на ту версию продукта, которая будет достаточно зрелой, чтобы Вы могли за нее назначить цену.
8. Ключевые метрики
Ключевые метрики должны отвечать на два вопроса:
• Движется ли продукт к целям?
• Если не движется, то что идет не так?
9. Уникальное преимущество (Unfair Advantage)
«Уникальное преимущество — это то, что не может быть легко скопировано или куплено.» (Jason Cohen, A Smart Bear blog).
Заполнение Canvas-а стикерами – это еще далеко не все. Впереди предстоит работа по валидации продуктового видения, ведь каждый стикер на Lean Canvas — это всего лишь предположения, которые требуют проверки на реальных клиентах / заказчиках / пользователях.
HR-Афиша на весну
(Март, Апрель)
Весна, традиционно, сезон для конференций, в том числе про аналитику и автоматизацию в HR:
🗓 28.02.2023
HR МЕТРИКИ И АНАЛИТИКА 2023
от Quorum
http://hrtransformation.online/hrmetrix2023
🗓 14.03.2022
ЦИФРОВИЗАЦИЯ HR от CNews
https://events.cnews.ru/events/cifrovizaciya_hr.shtml
🗓 15-16.03.2022
HRMExpo PROЛюдей
https://hrexpo.pro/
🗓 16.03.2023
COMPENSATION & BENEFITS 2023
от Quorum
http://hrtransformation.online/km2023
🗓 16.03.2023 года
XI Практический HR форум «МОТИВАЦИЯ - 2023» и
Премия «Хрустальная пирамида»
от LBS INTERNATIONAL CONFERENCES
https://hrsummit.ru/motivation
🗓 05.04.2023
Online Demo Day — Цифровизация в HR от Люди и коммуникации
https://hrdigital-conf.ru/
🗓 13.04.2023
HR Mobile от MK Group
https://www.mk-conference.ru/hrmobile
🗓 27.04.2023
HR IT DAY 2023 от Tadviser
ссылка
(Март, Апрель)
Весна, традиционно, сезон для конференций, в том числе про аналитику и автоматизацию в HR:
🗓 28.02.2023
HR МЕТРИКИ И АНАЛИТИКА 2023
от Quorum
http://hrtransformation.online/hrmetrix2023
🗓 14.03.2022
ЦИФРОВИЗАЦИЯ HR от CNews
https://events.cnews.ru/events/cifrovizaciya_hr.shtml
🗓 15-16.03.2022
HRMExpo PROЛюдей
https://hrexpo.pro/
🗓 16.03.2023
COMPENSATION & BENEFITS 2023
от Quorum
http://hrtransformation.online/km2023
🗓 16.03.2023 года
XI Практический HR форум «МОТИВАЦИЯ - 2023» и
Премия «Хрустальная пирамида»
от LBS INTERNATIONAL CONFERENCES
https://hrsummit.ru/motivation
🗓 05.04.2023
Online Demo Day — Цифровизация в HR от Люди и коммуникации
https://hrdigital-conf.ru/
🗓 13.04.2023
HR Mobile от MK Group
https://www.mk-conference.ru/hrmobile
🗓 27.04.2023
HR IT DAY 2023 от Tadviser
ссылка