DEYNEKINA HR&BA

Прогнозирование текучести. Часть 2. Как построить прогноз Друзья, добрый день! Продолжаем разбирать #вопрос читателя, поступивший в чат-бот: Добрый день! Очень нужна помощь начинающему специалисту! Подскажите, пожалуйста, как правильно прогнозировать текучесть персонала? Массовый подбор, вакансия продавец-кассир. 👉Первая часть ответа уже есть в нашем тг-канале. Когда данные собраны, можно переходить к прогнозированию. На практике чаще всего используются три подхода. 1️⃣Экстраполяция Самый простой вариант. Для этого нужно взять данные за 2-3 года, чтобы понять тенденции, сезонность. Имея эту статистику, вы сможете спрогнозировать добровольную текучесть. Но обратите внимание, чтобы в эти периоды, на основе которых вы делаете прогнозирование, не произошли изменения в оплате, графиках или ситуации на рынке труда. То есть всех факторов, которые могли бы спровоцировать изменения в оттоке сотрудников. Например, если за 2-3 года текучесть в летние месяцы составляет 10-12% среднемесячно, то при отсутствии серьезных изменений этот же уровень можно закладывать и на следующий период. 2️⃣Прогноз по когортам Для массового подбора этот метод обычно оказывается гораздо точнее средней текучести. Вместо общей текучести анализируется поведение каждой группы новых сотрудников. Например: Из 100 принятых сотрудников за месяц 🌟в первый месяц ушли 20; 🌟во второй — еще 10; 🌟в третий — еще 5. Получается, что в течение испытательного срока компания теряет 35% новичков. Если планируется принять 200 человек, можно предположить, что примерно 70 из них с высокой вероятностью придется заменить в первые 3 месяца. 3️⃣Прогноз с учетом риска Не все ситуации будут предусмотрены в исторических данных. 👉Перед праздниками или летом сотрудники могут уволиться и усилиться конкуренция за персонал. 👉Конкуренты могут повысить зарплаты. 👉Условия работы или график тороговой точки может измениться. Имеет смысл добавить к прогнозу небольшой резерв. Например, если историческая текучесть составляет около 15%, можно планировать 18–20%, если ожидаются факторы, способные увеличить отток. Но такой запас должен быть обоснованным, а не взятым "на всякий случай". Прогнозирование текучести - это не попытка угадать, сколько сотрудников уволится. Его цель — заранее понять, сколько людей потребуется бизнесу, чтобы обеспечить бесперебойную работу. Хороший прогноз всегда начинается не с расчета формулы, а с вопроса: Почему сотрудники уходят именно так, как уходят? Ответы на другие вопросы читателей вы можете найти по #вопрос.

Прогнозирование текучести. Часть 1. Какие данные нужны, чтобы прогноз был полезным #Вопрос из чат-бота: Добрый день! Очень нужна помощь начинающему специалисту! Подскажите, пожалуйста, как правильно прогнозировать текучесть персонала? Массовый подбор, вакансия продавец-кассир. В массовых позициях большинство увольнений происходит во время испытательного срока. Поэтому предлагаю начать разбирать этот вопрос не с прогноза, а с анализа того, когда и почему уходят люди. Прогнозирование нам необходимо для планирования стратегии найма. 🌟Посмотреть историю за 2–3 года. Для прогнозирования именно потребности в найме обращайте внимание именно на добровольную текучесть. Увольнения по инициативе компании - говорят о качестве подбора. А это другой большой вопрос. По каждому месяцу смотрим: 🌟сколько сотрудников уволилось; 🌟сколько из них — по собственному желанию. 🌟Отдельно проанализировать увольнения новичков. Именно здесь чаще всего скрывается основная проблема. Постройте простой график. По оси X — день работы сотрудника (1-й, 2-й… 90-й). По оси Y — количество увольнений. Очень часто такой график сразу показывает закономерности. Например: 🌟пик на 3–5 день — возможно, ожидания не совпали с реальностью или не было наставника; 🌟пик сразу после первой зарплаты — повод проверить систему оплаты или график работы. Такой анализ помогает не только прогнозировать найм, но и понимать, где именно теряются сотрудники. 🌟Посмотрите данные по срезам. Иногда текучесть в одном магазине составляет 12%, а в соседнем — 30%. Поэтому стоит посмотреть показатели: - по магазинам; - по руководителям; - по сменам; - по причинам увольнений. Это позволит увидеть локальные проблемы, которые скрываются за общей цифрой. И еще один момент. Не стоит зацикливаться на внешних бенчмарках по отрасли. Даже если крупные компании публикуют свои показатели, использовать их как норматив неинформативно. Гораздо полезнее сравнивать компанию с самой собой - то есть делать внутренний бенчмаркинг. Если добровольная текучесть была 22%, затем стала 27%, а потом 34% — это уже сигнал для анализа, независимо от того, какие цифры показывает рынок. Во второй части поста покажу несколько простых способов, как на основе этих данных построить прогноз потребности в найме.

Коллеги, ну что, давайте разбираться в нашем шутливом несерьезном вопросе. Как понять, что наш гардероб эффективен? Давайте вспомним, что такое эффективность. Эффективность - это результат/затраченные ресурсы. Затраченные ресурсы - сколько стоит вещь. Результат - сколько мы носим эту вещь. Какие метрики нам тут могут помочь? Я предлагаю разбить метрики на направления: ⭐ Общая стоимость гардероба (стоимость) ⭐ Количество вещей в гардеробе (количество) ⭐ Средняя стоимость вещей/аксессуаров (стоимость) ⭐ Длительность использования вещи (количество сезонов, например) (время) ⭐ Стоимость выхода = стоимость вещи/количество выходов (стоимость) ⭐ Количество возможных комплектов, собираемых из имеющихся вещей (количество) ⭐ Производительность гардероба = комплекты/количества вещей в гардеробе (качество) ➖Высокая производительность (>5 комплектов на 1 вещь): идеальная капсула, все дружат между собой ➖Низкая производительность (<2): вещи-одиночки. ⭐ Процент вещей, которые составляют только 1 комплект или требующих дополнительных затрат ⭐ Коэффициент носибельности = Количество надетых хоть раз за год вещей / Общее количество вещей (качество) ⭐ Топ-10 любимых вещей в каждом сезоне - это ваш реальный гардероб ⭐ Стоимость потерь = стоимость вещей, которые не надели ни одного раза за год (стоимость) ⭐ Удовлетворенность гардеробом: средняя оценка каждой вещи от 1 - "надеваю, только если нечего", до 5 - "готов(а) носить всегда" (обратная связь, удовлетворенность) ⭐ Скорость принятия решений - "За какое время вы собираете стандартный образ (по категориям - на работу, прогулку, на торжественное мероприятие)? (длительность) ⭐ Коэффициент обновления - сколько вещей пришло и ушло за сезон/год? Если коэффициент выше 100%, значит, вещей покупается больше - захламление. ⭐ Индекс обновления (ремонта) - сколько вещей вы обновили, отремонтировали, вместо того, чтобы выкинуть и купить новое? Надеюсь, этот пост показал вам, что любой процесс можно оцифровать. А уж HR-процесс и подавно!

Как оцифровать то, что кажется невозможным? Коллеги, добрый день! Я периодически говорю, что оцифровать можно все или почти все. Главное - понимать цель. И в качестве примера беру какие-то сферы, далекие от работы, HR, чтобы доказать это. Мы уже ранее разбирали с вами, как оцифровать успешность спектакля. Сегодня снова хочу предложить вам размять мозги. Я недавно проходила небольшой курс по стилю и поняла, что тут тоже есть место для аналитики. Как оценить эффективность вашего гардероба? Пишите идеи в комментариях, как вы могли бы понять, что ваш гардероб эффективный для вас или что нужны какие-то изменения?

Друзья, добрый день! Еще в 19 веке предприниматели понимали, что нужно создавать комфортные условия труда для сотрудников. Когда еще понятия бренд работодателя не было, над ним уже работали. Прошло больше 130 лет, а далеко не во всех компаниях этот базовый гигиенический фактор закрыт.

На картинке пример того, как могла бы выглядеть такая воронка, с учетом комментариев. Сроки закрытия вакансии и распределение по отказам выдуманные, я их поставила, чтобы показать, как может выглядеть воронка. Теперь можем приступить к интерпретации конверсии. Низкая конверсия на первых этапах - это норма, так как именно на этих этапах происходит максимальный отсев. Вопросы, которые нужно прояснить: 1️⃣Почему отсеиваются кандидаты на этапе перехода от Отправлено письмо к Интервью с HR. Нужно понимать, кто отказывается - кандидат дальше не идет или компания уже на этом этапе отсеивает. 2️⃣Я бы еще раз сняла запрос с заказчика - кандидат прошел уже техническое интервью и все равно только 51% конверсии. Что не устраивает и можно ли эти вопросы/фильтры поднимать на этапах выше, чтобы до заказчика доходили самые релевантные. Опять же вопрос в причинах отказа. Может быть, это кандидаты не хотят идти дальше. Нужно исследовать. 3️⃣По какой-то причине треть кандидатов отказывается от оффера. Это вопрос либо в бренде работодателя, либо в сроках подбора - устают ждать, находят работу быстрее, либо кандидатов не удовлетворяют условия, которые не были обговорены раньше. 4️⃣Почему-то не все доходят от оффера до выхода на работу. Возможно, не достаточно эффективно выстроен процесс пребординга - кандидат остается сам по себе, его не продолжают вести до выхода.

Спасибо за вопрос. Перед тем, как перейти к интерпретации, я хочу обратить внимание на внешний вид воронки. 1️⃣ Я бы почистила этапы, так как сейчас смешаны этапы и статус кандидатов. Подумать, 2 очередь - это статус по кандидату, но не этап воронки. Мы можем помечать таким образом кандидатов, они будут оставаться том этапе, на котором мы их оставляем. Принятие решения - тоже некий статус, но не этап. Пока не приняли решение по кандидату, он остается на этом этапе. Приняли - передвинули. Нужно помнить, для чего нужна воронка - это инструмент оценки качества процесса подбора: сколько прошло кандидатов, сколько перешло, какой процент потерь на каждом этапе. Если мы хотим анализировать статус кандидатов - это может быть другая диаграмма: можно смотреть на причины отказа кандидатов на каждом этапе, например. 2️⃣ Текущая конверсия не показывает потери на каждом этапе. Формула конверсии этапа = количество кандидатов на следующем этапе / количество кандидатов на предыдущем этапе х 100% А сейчас я вижу, что конверсия считается от первого самого этапа. Это непоказательно, не учитываются потери с предыдущего этапа, нет возможности оценить процент отсева. В принципе, дополнительные столбцы с расчетом Прошли этап, отказ и Без движения не несут большой ценности, потому что прошли этап - и так видно по количеству в первом столбце, а Отказ сам по себе не показателен, потому что не понятно, по чьей инициативе - кандидата или компании. Как уже писала выше, я бы добавляла информацию в диаграмме отдельной по статистике и причинам отказа. 3️⃣Сейчас первый этап воронки почему-то равен не 100%, а сразу 93,6% - новых кандидатов в воронке. При этом конверсия считается от общего количества, которое здесь не указано, я бы это добавила: Всего кандидатов - 100% и количество. 4️⃣ Я бы добавила в воронку источники кандидатов: отклики или активная работа рекрутеров. Это нужно для аргументации руководителям. Показать, что рекрутеры не просто сидят и ждут, пока к ним придут кандидаты, но и сами заполняют воронку. 5️⃣Не хватает в воронке столбца с медианным сроком перехода с этапа на этап кандидатов и общий медианный срок закрытия вакансии . Иначе сложно оценить качество процесса. 6️⃣Тестовое задание - этап, который практически не используется, лишь 2 человека на него попали. Если это скорее исключение, а не нормальный процесс отбора, то тоже можно убрать из воронки.

Анализ воронки читателя Друзья, добрый день! Сегодня отвечаю на #вопрос в боте. Как бы вы интерпретировали вот такие результаты конверсии подбора и какие бы еще показатели смотрели для составления полной картины о качестве подбора?

Друзья, добрый день! А вы встречали в магазинах коллаборацию брендов Магнат и Даниссимо? Честно говоря, меня это поразило. Сейчас расскажу, почему. Провела очень быстрый анализ, может что-то упустила, поправьте, кто в курсе. По сути компании-конкуренты из FMCG объединили свои усилия, чтобы создать совместный продукт. При этом это только российская коллаборация, так как компании уже стали российскими. Меня это заинтересовало в том числе и потому, что я провела в C&B Юнилевера без малого 3 года, они были насыщены интересными и сложными задачами: сопровождение интеграции бизнесов после покупки в части C&B, внедрение системы грейдов для бизнеса мороженого как раз, внедрение системы бережливого производства в блоке вознаграждения. В кризисные времена одной из стратегий для бизнеса, особенно малого и среднего, является объединение, коллаборации. А тут такую кампанию организуют крупные компании. Браво, молодцы. Моя мысль пошла дальше. Сейчас постепенный тренд разворачивается в сторону т.н. полиамории в работе, то есть когда сотрудник работает в нескольких компаниях, потому что а) реальные зарплаты падают, б) останавливается развитие на своем месте, в) выгорает и тд. А если рассмотреть такой вариант, когда несколько компаний договариваются о возможности обмена компетенциями сотрудников для совместных проектов? Затраты делят, прибыль тоже, сотрудники получают новые компетенции, возможность доп.заработка, оформление либо по срочному договору как внешний совместитель, либо как договор оказания услуг. Возможно, это утопичная идея, у нас фактически внутренний маркетплейс компетенций не сильно прижился, хотя тот же Берсин ванговал, что это чуть ли не единственный путь, по которому должны идти все компании, а воз и ныне там. А тут внешний маркетплейс труда по сути. Что думаете?

Как бизнес оценивает HR-проекты/отчеты/презентации На прошедшей кейс-конференции Премии HR бренд рассмотрели, на что же члены жюри (а они все собственники и руководители разных бизнесов) обращают внимание при оценке HR-проектов компаний. Это можно взять для своей работы, чтобы использовать при подготовке собственных отчетов/презентаций. 🌟 Самыми убедительными являются замеры метрик ДО/ПОСЛЕ внедрения и прозрачность, что и как измеряли и сравнивали. ‼️Часто коллеги делают ошибку, замеряя только результаты после, но не измеряя состояние метрик до внедрения. Кроме того, можно столкнуться с ситуацией недоверия со стороны руководства: Почему вы думаете, что именно эти действия повлияли на результат? Что делать в этом случае: сделать тестовые и контрольные группы, где есть какая-то выборка сотрудников, на которых не распространяется ваша HR-инициатива и замерить результаты ДО/ПОСЛЕ для тестовой и контрольной групп. Подробнее об этом можно почитать в моих статьях 👉 тут и тут. 🌟 Руководители хотят видеть в презентации четкую логику: боль-> решение->внедрение->результат. ‼️Многие коллеги пропускают описание боли, переходят сразу к описанию задачи. Например, сотрудникам нужно повысить зарплату. Ошибка: ➖провести анализ рынка, ➖посчитать стоимость повышения, ➖представить это в отчете. Что лучше сделать: ➖проанализировать текучесть по причине зарплаты, ➖измерить стоимость потерь на замене персонала, ➖сделать анализ рынка, ➖посчитать бюджет на повышение, ➖посчитать стоимость варианта, если ничего не делать, ➖рассчитать стоимость последствий, ➖сравнить с бюджетом. 🌟 Что отличает хорошие проекты от лучших (у которых бОльшие шансы на утверждение/согласование/победу и тд): Ясная логика+доказанный эффект+масштабируемость. Масштабируемость будет не так актуальна для внутренних проектов. Но остальные элементы будут актуальны. Для этого мы можем использовать методику BOSCARD, которую я описывала в посте и которую рекомендую всем использовать. Важный момент - при составлении презентации для согласования у руководства всегда задавайте себе вопрос: А что будет, если ничего не делать? Считайте стоимость эффекта от бездействия. И обязательно показывайте его руководителям.