Вы возглавляете HR-аналитику. Что теперь? Часть 5. Переоцененное vs недооценённое

Перевод статьи Коула Нэппера [1]

В качестве новогоднего обещания в этом году, я решил изложить некоторые свои мысли и опыт в виде статей, чтобы посмотреть, предоставят ли они понимание и/или руководство другим. Я запускал функции HR-аналитики в нескольких организациях, поэтому какая тема может быть лучше для обсуждения, чем серия, которую я называю «Вы возглавляете HR-аналитику. Что теперь?»

Пятая часть серии это: какие концепции в HR-аналитике переоценены, а какие недооценены.

Переоцененное vs недооценённое: продвинутые концепции в HR-аналитике

Открытие дебатов

Новому руководителю функции HR-аналитики будет разумно ориентироваться на темы, которые считаются лучшими практиками, ведущими трендами и актуальными в этой области. Также важно создать широкую сеть, чтобы быть информированным и подготовленным. Однако, одним из вызовов, когда вы обучаетесь как новый руководитель, является отделение «полезного от хайпового». Один из моих любимых эклектичных и аналитических подкастов «Разговоры с Тайлером» [2], ведущий которого Тайлер Ковен известный экономист, который также автор популярного блога «Маргинальная революция» [3]. Иногда в подкасте Тайлера есть рубрика «переоцененное vs недооцененное». Я подумал, что было бы интересно попробовать сравнить переоцененные и недооцененные темы HR-аналитики: те, которые переоценены, и те, которые недостаточно используются. Имейте в виду, что это исходит только из моей предвзятой точки зрения, и я ожидаю, что существует много разных мнений. Я надеюсь, что эта тема не превратится в никогда не заканчивающиеся дебаты (такие как R против Python [4], фу…), так что давайте будем добрыми.

Однако прежде, чем мы начнем, давайте представим систему координат, которую я использую в HR-аналитике. Не уверен, что другие специалисты в области таким образом формулируют HR-аналитику, поэтому ваша обратная связь приветствуется. Моя система координат это: «HR-аналитика — это не наука о данных». Хотя эти два понятия часто путают, HR-аналитика, на мой взгляд, намного более сложная, чем наука о данных, что делает её более увлекательной. Эта система координат отражает мою точку зрения в приведенном ниже упражнении «переоцененное vs недооцененное». Позвольте мне объяснить:

HR-аналитика – это не наука о данных

Источник

Давайте взглянем на типичный рабочий процесс в науке о данных через призму «вход-процесс-выход» [5]. Наука о данных выглядит так:

Цифровые данные (вход) -> Цифровые алгоритмы (процессы) -> Цифровые результаты (выход)

Чтобы прояснить ситуацию, вот часто упоминаемый пример науки о данных, обнаружение мошенничества:

Транзакции по кредитным картам (вход) -> Алгоритм обнаружение мошенничества -> Механизм маркировки кредитных карт (выход)

В то время как рабочий процесс в HR-аналитике более сложный. Сложность возникает потому, что HR-аналитика требует выхода из цифровой сферы в реальный мир. Вот как выглядит типичный рабочий процесс в HR-аналитике:

Качественные или количественные данные (вход) -> Аналитическое моделирование (процесс 1) -> Изменение поведения человека (процесс 2) -> Результат на уровне людей (выход 1) И/ИЛИ бизнес-результат (выход 2)

Вот другой распространенный пример моделирования в HR-аналитике: прогноз текучести.

Данные HCM системы и опросов (вход) -> Модель прогноза текучести (процесс 1) -> Инициативы по удержанию сотрудников (процесс 2) -> Более высокий уровень удержания (выход 1) И/ИЛИ окупаемость инвестиций (выход 2)

Надеюсь, это имеет смысл. Итак, без лишних слов, давайте перейдем к переоцененному vs недооцененного. Наслаждаться!

Переоцененное vs недооценённое

Если вы обратите внимание, вы увидите, что многие недооцененные концепции сочетаются с соответствующими переоцененными концепциями – такие как количественный vs качественный анализ. Полагаю, что так будет интереснее и веселее сформулировать статью. Однако я хочу подчеркнуть: если я говорю, что что-то переоценено, это НЕ означает, что это не важно. Я поддавался хайпу, связанному с переоцененными вещами, и усвоил свой горький опыт, чтобы другим новым лидерам в области HR-аналитики не пришлось этого делать. С учетом вышесказанного, начнем самое интересное:

Переоцененное

Источник

Количественный анализ/подсчет вещей – давайте внесем ясность, подсчёты — это ключевая часть HR-аналитики. Тем не менее, каждая книга, статья, конференция, вебинар и т. д., с которыми сталкивается новый руководитель HR-аналитики, начинается с обсуждения необходимости количественной оценки данных о людях. Учитывая этот контекст в качестве исходного уровня, трудно представить, чтобы «количественная оценка» не была переоценена. Возвращаясь к «Человек, который изменил всё» [6] и основополагающей статье по HR-аналитике «Битва за таланты» [7] написанной более десяти лет назад, мы видим, что наша сфера деятельности любит считать вещи и сообщать другим, что мы посчитали. (Кстати, все, кто работает в сфере аналитики, должны быть благодарны «Человеку, который изменил всё» за существование нашей работы).
Модели прогноза текучести (в общем виде «Искусственный интеллект в HR») – нет ничего более хайпового в HR-аналитике, чем искусственный интеллект в моделях прогноза текучести. Многие вендоры даже продают предиктивные модели, как готовое решение. «Прогнозирование» рассматривается большинством команд HR-аналитики как Святой Грааль. Однако, согласно модели зрелости HR по МcKinsey [8] (одна из лучших моделей зрелости, которые я когда-либо видел), создание «надежных прогнозов» активно не происходит ни в одной из ведущих организаций, занимающихся HR-аналитикой. Это хайп. Моя гипотеза относительно того, почему это так, возможно, заключается в том, что «надежные прогнозы» на самом деле не являются целью HR-аналитики. Возможно, ценность находится в другом месте. Наверное, мне стоит написать более длинную статью на эту тему.
Прогнозирование (в более общем плане в HR) – это может показаться избыточным после предыдущего пункта. Однако, любой статистик подтвердит, что существует ключевая разница между предиктивным алгоритмом и методологией прогнозирования. Работа Адама МакКиннона по анализу причинно-следственных связей это интригующий пример использования прогнозирования в HR. Если оставить в стороне сильные примеры использования, если вы не знакомы с критикой прогнозирования, возможно, вам захочется прочитать о нем. Будущие часто не похоже на прошлое, что хорошо объясняется в этой статье [9] не говоря уже про «Черных лебедей» [10] (которых у нас было предостаточно в последние несколько лет). Чтобы увидеть дополнительную переоценку прогнозов, посмотрите следующий пункт – стратегическое планирование численности.
Стратегическое планирование численности – я начинал свою карьеру в HR-аналитике также как и многие другие со стратегического планирования численности. Я люблю это. Это интересная и интеллектуальная работа. Одна вещь, с которой я, однако, боролся, это то, что стратегическое планирование часто ошибочно и расточительно. И вот почему: предсказало ли хоть одно стратегическое планирование следующие события за последние три-пять лет (обычно прогноз делается на 3-5 лет вперед): пандемию коронавируса, заоблачную инфляцию, войну, дефицит в энергетике, сбои в цепочках поставок, нехватку рабочей силы, резкое увеличение стоимости оплаты труда, массовые увольнения в начале пандемии, удаленную работу и т.д. И это случилось только за последние два года. Все эти события оказали огромное влияние почти на все отрасли и организации. Стратегическое планирование численности, а более точно планирование сценариев [11] ставит своей целью «заглянуть за угол» и подготовить кадровую стратегию для таких случаев. Я бы утверждал, что ни одна организация не была готова. Для меня этот факт является как минимум промахом и как максимум признанием недействительности подхода.
Набор навыков – я искренне озадачен тем, что в последнее время столько внимания уделяется набору навыков, прогнозированию навыков и тому подобному. Иногда организации даже импортирую профили сотрудников с LinkedIn чтобы лучше измерять навыки (без разрешения с их стороны). Дело не в том, что я не считаю данные о навыках ценными; дело в том, что я также знаю, что у организаций нет ни навыков, ни желания предпринимать действия в отношении информации в больших масштабах. Сотрудники знают, что заполнение опросников по навыкам — это пустая трата времени, и это должно сказать вам все, что вам нужно знать об этом хайпе.
Управление – в недавно вышедшей книге «Совершенство в HR-аналитике» [12] (прим. пер. мой обзор этой книги) авторы посвящают первую главу книги управлению в HR-аналитике. Это означается важность для авторов. Когда дело доходит до HR-аналитики, меня по сути не беспокоит управление как концепция. И тем не менее, лидеры в нашей области, похоже, имеют два определения управления, и эти лидеры, похоже, смешивают их. Одно определение касается корпоративных процессов, лучших практик и законов/процедур, которые команды HR-аналитики должны соблюдать. Это тот тип управления, который я рекомендую и могу поддержать. Второе определение описано более сдержанно и затуманено, но суть его, по-видимому, заключается в следующем: создание контрольного комитета, который помогает HR-аналитикам разобраться в организационной политике. Это рекомендуемое определение кажется довольно позитивным, но у него есть один плюс и один минус. Плюсом является то, что этот контрольный комитет разрушит барьеры, даст команде поддержку и ресурсы и обеспечит поддержку руководства. Минус в том, что контрольный комитет умаляет объективность команды по анализу персонала и значительно увеличивает вероятность того, что работа команды будет использована в качестве политического оружия — команда уже не будет искать истину, а будет подтверждать уже существующие убеждения комитета. Ну и что...
Плохие опросники – я думаю о написании целого поста о корпоративных опросах и анализе опросов (дайте знать, если вас интересует эта тема). Проблема плохих опросов в том, что они часто звучат как хорошие идеи. "Эй, давайте опрашивать наших сотрудников каждый день, чтобы узнать, подняли ли они большой палец вверх/вниз (или eNPS и т.д.) по поводу своего настроения. Это даст отличное представление о настроении сотрудников!" Звучит здорово и интересно, правда? Как не удивительно, такие практики имеют несколько недостатков, два из которых: 1) люди перестанут хотеть проходить опрос каждый день, если не увидят действий по их отзывам, и 2) научно невозможно знать, почему человек поднял большой палец вверх/вниз, без дополнительного контекста о первопричине их настроения. Таким образом, измерение становится прогнозом погоды (например, "о, сегодня тепло") и ничего не происходит. Имейте в виду, существует тысяча других способов провести корпоративный опрос плохо. Я просто сосредоточился на этом, потому что недавно видел его преувеличенное обсуждение.
Опыт сотрудников – меня чрезвычайно мотивирует идея улучшения опыта сотрудников на рабочем месте. На самом деле, я построил всю свою карьеру, прилагая усилия для этого. Проблема с "опытом сотрудника", как о нем говорят в его нынешнем понимании – это его намеренно неоднозначное определение и отсутствие ответственности как таковой. Связано ли улучшение "опыта сотрудника" с опросами сотрудников, или с технологиями HR, или с дистанционной работой, или с цифровизацией HR, или с тем, что говорит поставщик XYZ, или, или, или...? Опыт сотрудников стал новым универсальным инструментом для консультантов и, как следствие, слишком расхвален. Моя личная гипотеза о том, что на самом деле определяет опыт сотрудников, такова (и это в основном вне контроля команды HR-аналитиков): прибыль организации имеет наивысшую корреляцию с опытом сотрудника из всего, что я видел (прим. пер. что согласуется с моими многочисленными исследованиями). Компании с высокой маржой могут позволить себе очень хорошо относиться к своим сотрудникам (например, роскошные льготы, зарплата выше 50-го процентиля, отличная медицинская страховка, новые технологии и т.д.), в то время как компании с низкой маржой всегда ищут прибыль, где это возможно, и часто это происходит за счет сотрудников и их опыта. Судите сами.
Работа будущего – по моим оценкам, HR-аналитика, наконец, достигла "Склона просвещения" согласно модели цикла хайпа от Gartner [13] (ура!). Однако " работа будущего" четко размещено на вершине "Пика раздутых ожиданий" — особенно на фоне угасающей пандемии и реальности того, что многие сотрудники готовы вновь вступить в "работу прошлого" (например, рабочие графики с 9 до 5, пятидневные поездки на работу, нечеловеческие кабинки или что хуже, концепции открытого офиса [14] и т.д.). Эта статья [15] очень хорошо объясняет, как работа будущего опередила саму себя. Каждый раз, слыша о работе будущего, я думаю о цитате: "будущее уже здесь, оно просто распределено неравномерно". Если это так, то будущее — это наше настоящее, и наше настоящее разбросано повсюду в отношении того, какой выглядит работа будущего.

Источник

Недооцененное

Качественный анализ – качественный анализ > количественный анализ. Согласно правилу 80/20, двадцать процентов вашего таланта обеспечивают 80 организационных результатов. Качество важнее количества в моем понимании — несмотря на цитату Сталина. Ниже приведено несколько конкретных примеров качественного анализа, которые, по моему мнению, являются золотым стандартом для количественной оценки качества, которому новый руководитель HR-аналитики может и должен уделять приоритетное внимание. Примеры: качество найма, качество менеджеров, обратная связь 360, ONA, опросы сотрудников и другие.
Научный метод – научный метод > искусственный интеллект в HR. Я думаю, вам достаточно прочитать мою статью о запуске эффективного проекта по HR-аналитике [16] чтобы объяснить, почему я считаю, что научный метод недооценен. Здесь нет необходимости подробно останавливаться на этом вопросе. Наука – это то, что отличает нас от обезьян.
Исторические тренды – исторические события > прогнозирования. Лонгитюдные данные, особенно за обширные периоды времени, невероятно редки и ценны в HR-аналитике. «История никогда не повторяется, но она часто рифмуется» – известная цитата, приписываемая Марку Твену [17]. Точно так же цитата «Кто не помнит своего прошлого, обречён пережить его вновь» Джорджа Сантаяна, выделяется своим пророчеством. Генеральный директор на моем предыдущем месте работы был радикально убежден, что прогнозирование — это фундаментально ошибочное занятие и единственный полезный способ планировать будущее – это исторический анализ 50- и 100-летних тенденций. Его тезис заключался в том, что лучший способ подготовиться к будущему — это найти аналогичные обстоятельства в прошлом и сделать противоположное тому, что сделала бы толпа. Тогда я думал, что он сумасшедший. Чем больше времени проходит, тем больше я думаю, что он был гений.
Оперативное планирование численности – оперативное планирование численности > стратегическое планирование численности. Мое определение оперативного планирования заключается в том, чтобы заглянуть максимум на 180 дней в прошлое (с помощью входных данных, таких как воронки набора персонала) и на 180 дней в будущее (для таких результатов, как прогнозируемый спрос на рабочую силу). 90 дней ещё лучше. При эффективном выполнении оперативное планирование радикально улучшает надежность, устойчивость, пропускную способность и оперативная эффективность бизнеса благодаря наличию нужных специалистов в нужном месте в нужное время. Когда это работает, это чрезвычайно полезно в контексте операций.
Этика и конфиденциальность – этика и конфиденциальность > управления. HR-аналитика может быть ооочень жуткой и мрачной без соблюдения этических норм и мер конфиденциальности. Одна из мантр моей команды: «Не проектируйте будущего, в котором не хотите жить». Я думаю, что если все команды HR-аналитиков жили по этому принципу, то доверие к HR-аналитике никогда бы не пошатнулось.
Хорошие опросники – хорошие опросники > плохие опросники. Хороший опросник сотрудников — это магическая вещь. Он дает потрясающие данные, настоящие инсайты о том, какие действия предпринимать, возможность улучшить жизнь сотрудников, а также полезную обратную связь для других опросов в будущем. Хороший опрос сотрудников является психометрически обоснованным, измеряет концепции, подтвержденные исследованиями (например, вовлеченность и пр.), среди других характеристик использует сильные методы организационного развития/управления изменениями. У IBM есть отличное высказывание про опросники, которое я заимствовал: «Вы говорили, мы слушали, мы менялись». Если следовать этой процедуре, заполнение опросов будет стоить времени и усилий сотрудника, а также принесет пользу команде HR-аналитики.
Ценностное предложение для сотрудников – ценностное предложение для сотрудников > опыт сотрудников. Честно говоря, я думаю, что «опыт сотрудников» — это всего лишь обновленная версия ценностного предложения, хотя последнее более ценно потому как определяемо, измеряемо и, следовательно, может быть улучшено. Основная причина непринятия ценностного предложения руководителями HR заключается в том, что организации часто не хотят знать своего настоящего ценностного предложения. Лидерам было бы разумно провести небольшое исследование и по-настоящему измерить своё ценностное предложение. Однако, скорее всего, они этого не сделают, потому что им может не понравиться то, что они найдут... И все же любое самосовершенствование начинается с самосознания.
Пожизненная ценность сотрудника – возможно, это самая недооцененная концепция в HR-аналитике. Есть отличные статьи, такие как эта [18] и эта [19] которые объясняют концепцию довольно хорошо. Однако, по-моему, опыты пожизненная ценность сотрудников лишь поверхностно раскрыла своей потенциал. Некоторые из наиболее поддающихся количественной оценке работ в моей карьере были основаны на пожизненной ценности сотрудников. Это стоит вложений, если вы еще об этом не подумали.
Организационный сетевой анализ – ONA может быть единственным исключением из этого списка, которое на самом деле вызывает много хайпа. Однако хайпа недостаточно. ONA может выявить качественные инсайты, которые не может ни один другой метод в HR-аналитике. Это открывает совершенно новый взгляд на HR-аналитику, за удачное название которого я благодарен Ричарду Розенову «организационная социология». В этой области Роб Кросс и Майкл Арена гиганты. Организационный сетевой анализ – это аналитическая техника, который получил инвестиции и внимание от ведущей организаций, но варианты использования ONA по-прежнему лишь прикасаются к поверхности того, что возможно.

Ссылки: