CC BY
123DOI: 10.51692/1994-3776_2021_4_144 УДК: 331.08
К.А. Максимова
ПРИМЕНЕНИЕ HR-АНАЛИТИКИ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ
УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
K. Maksimova. Applying HR analytics to make effective management
decisions
Аннотация. В статье определяется роль HR-аналитики при принятии управленческих решений в организации. Выявлены особенности современной HR-аналитики. Приведены примеры применения HR-аналитики отечественными и зарубежными компаниями для решения различных управленческих задач. Проанализированы исследования,
посвященные HR-аналитике таких компаний, как Deloitte, KPMG, SHL Russia и др. В статье определены преимущества аналитики при принятии управленческих решений, а также трудности с которыми сталкиваются отечественные компании при проведении HR-анализа.
Ключевые слова: HR-аналитика; управленческие решения; управление персоналом; человеческие ресурсы; бизнес-стратегия. Контактная информация: 193023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д.21; e-mail: maksimova.1999ksy@mail.ru
Abstract. The article defines the role of HR analytics in making managerial decisions in an organization. The features of modern HR analytics are revealed. Examples of the use of HR analytics by domestic and foreign companies for solving various management tasks are given. The research devoted to HR analytics of such companies as Deloitte, KPMG, SHL Russia, etc. is analyzed. The article identifies the advantages of analytics in making managerial decisions, as well as the difficulties faced by domestic companies in conducting HR analysis.
Keywords: HR analytics; management decisions; personnel management; human resources; business strategy.
Contact information: 21 Sadovaya street, Saint Petersburg, 193023; e-mail: maksimova. 1999ksy@mail.ru
Для принятия эффективных управленческих решений ключевую роль играет наличие полной и достоверной информации. С точки зрения управленческих решений - это информация о человеческих ресурсах. Эти данные могут быть связаны с количественным и качественным составом персонала, с анализом текучести кадров в организации, с эффективностью использования персонала и т.д. Большинство организаций российского рынка акцентируют внимание на традиционных методах анализа данных в сфере управления персоналом. Это позволяет им определить текущие проблемы и найти пути их решения, например, как повысить производительность труда работников, какие методы помогут снизить текучесть кадров и др. При этом не делается акцент на анализ внешней среды организации, не производится прогноз на ближайшее будущее. То есть основное внимание уделяется оперативным задачам, а стратегические решения остаются нереализованными.
Но на сегодняшний день в условиях нестабильной экономической ситуации перед службами управления персоналом ставятся новые задачи, ориентированные на решение стратегических задач. Это является причиной переноса внимания с оперативных задач, на стратегические планы развития организации [2].
Максимова Ксения Алексеевна - студент Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
K. Maksimova. - student of the St. Petersburg State Economic University. © Максимова К.А.. 2021.
Все это обуславливает необходимость использования не только традиционных статистических методов анализа информации, но и учет неформальных аспектов. Например, анализ отношений (организационная культура, межличностное общение персонала, увлечения и интересы сотрудников и пр.), знаний, перспектив сотрудников. Также внимание следует уделить внешним факторам, например, потенциалу компаний-конкурентов, их стратегиям развития на ближайшее будущее и т.д. Все это в совокупности позволит организации не просто устранять текущие проблемы, но и создавать модели развития организации в целом, учитывая инновации и изменения в обществе.
Для анализа такого объема информации службе управления персоналом требуется обратиться к такому инструменту управления как НК-аналитика.
За последние несколько лет в научной литературе появилось немало исследований, посвященных НК-аналитике. Так, изучением возможностей применения НК-аналитики занимались такие специалисты, как: В.Г Коновалова., А.И. Тихонов, Н.К. Яворский и другие.
В.Г. Коновалова определяет НК-аналитику как выявление наиболее ценных ключевых индикаторов индивидуальной и организационной эффективности, которые являются движущей силой реализации бизнес-стратегий [3, с. 48].
А.И. Тихонов считает, что НК-аналитика - это одно из самых актуальных и стремительно развивающихся направлений в сфере управления персоналом [5, с. 541].
Н.К. Яворский отмечает, что НК-аналитика состоит из двух основных элементов:
1. сбор, обработка, нормализация и анализ данных с помощью математических моделей;
2. определение основных причин кадровых проблем и поиск путей для их решения [7, с.
262].
В своем исследовании «Международные тенденции в сфере управления персоналом — 2020» компания Ое1о1йе выделяет НК-аналитику в качестве одной из глобальных тенденций в управлении персоналом. При этом утверждается, что НК-аналитика перешла от выявления рисков, связанных с персоналом к управлению планированием персонала. В связи с этим требуется выявить особенности современной НК-аналитики, чем она отличается от традиционных статистических методов анализа информации.
Теоретической и методологической основой работы являются труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам НК-аналитики и ее связи с принятием управленческих решений в компании. Анализ теоретической базы предполагает применение таких методов, как анализ источников литературы, сравнение, обобщение, методы группировки и другие.
На сегодняшний день НК-аналитика призвана решать не только задачи, стоящие перед кадровой службой, но и достигать бизнес-задач предприятия в целом.
Еще одним отличием является расширение объема анализируемых данных. Анализу подвергается не только корпоративная информация, но и социальные сети, внешняя среда предприятия, государственные и муниципальные источники и др. В процессе анализа все больше применяются новые технологии, такие как искусственный интеллект, предиктивная аналитика, цифровизация и пр. И, наконец, аналитика используется для составления прогнозов влияния принимаемых управленческих решений на реализацию бизнес-стратегии организации (прогнозная аналитика).
В исследовании компании КРМО «Будущее НК 2019», в котором приняло участие 1200 руководителей НК-подразделений компаний со всего мира, отмечается, что дальновидные НК-директора вовлекают НК-аналитику в достижение стратегических целей. По данным исследования 60% респондентов планируют в ближайшие 1 -2 года увеличить свои инвестиции в сферу аналитики данных [1].
Так, в российских компаниях уже есть опыт успешного применения НК-аналитики. Основные отрасли, которые прибегают к применению НК-аналитики - услуги для бизнеса, 1Т-
сфера, строительство, продукты питания, ритейл. В основном для анализа используются такие метрики, как: текучесть персонала; фонд оплаты труда; среднее время закрытия вакансий; соотношение уровня оплаты труда с показателями на рынке [6, с. 44].
Например, ПАО «Газпром нефть» внедрило корпоративную платформу управления данными (RHD - Reporting HelpDesk). Данный проект в перспективе ориентирован на трансформацию ПАО «Газпром нефть» в компанию, которая осуществляет свою деятельность на основе данных и цифровых двойников. Проект RHD позволит обеспечить быстрый доступ в Big Data, гарантировать прозрачность данных для всей сотрудников, организовать data linage (движение данных от источника по всем остальным каналам), использовать методы self-service BI (практичные инструменты для самостоятельного проведения анализа данных). Таким образом, компания ожидает от проекта облегчение получения доступа к базам данных, повышение качества получаемой информации, что в совокупности позволит эффективно решать управленческие задачи.
ПАО «МегаФон» на основе метода анализа данных запустило программу «Цифровой подбор линейного персонала». Благодаря применению HR-аналитики личностных и профессиональных качеств кандидатом был составлен портрет «идеального» сотрудника компании. Это позволило укомплектовать штат компании на 98%. Существенно сократились затраты на подбор и обучение персонала.
В Xerox остро стояла проблема увольнения сотрудников в call-центрах. Благодаря анализу больших объемов данных удалось снизить уровень текучести персонала на 20%, а также уменьшить инвестиции в сотрудников, которые не планируют «задерживаться» в компании. Как оказалось основной причиной увольнения сотрудников стала самая банальная проблема -удаленность офиса от дома. Выявить такую проблема в целом не сложно, но только не в том случае, если штат насчитывает 24700 сотрудников. Так, аналитика данных позволила существенно сократить затраты компании на найм персонала и его обучение.
Компания Deloitte разработала собственный аналитический аппарат для решения проблемы текучести кадров. Он способен анализировать не только показатели текучести на предприятии по отдельным профессиям, но и выявлять первопричины оттока сотрудников, а также спрогнозировать вероятность текучести кадров за определенный период времени. В процессе такого анализа применяются методы машинного обучения, проводятся статистические тесты, а также реализуется концепция deep learning (глубокое обучение). Благодаря такому аналитическому аппарату корректируется деятельность кадрового отдела организаций, в связи с прогнозом увольнения сотрудников в конкретный промежуток времени можно планировать деятельность по удержанию персонала, так как определяется степень влияния текучести кадров на стратегические цели компании, то снижаются затраты на разработку мер по удержанию персонала [10].
Стоит уделить внимание еще одному исследованию KPMG - «HR 2H14 COE Pulse Survey» (см. рис. 1) [8].
Процесс найма с помощью оценки фактов Где HR не приносит ценность для бизнеса? Изменение навыков ценного HR-специалиста Меньше концентрации на транзакционной работе Управление талантами с помощью HR-аналитики Объективная оценка пользы для бизнеса HR более критичен в требованиях к талантам Повышение ценности HR для бизнеса HR - стратегический "партнер"
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Рисунок 1. Как использование аналитики изменит работу HR-подразделений
На основе проведенного исследования можно отметить, что HR-аналитика оказывает влияние не только на технологию управления персоналом, но и на реструктуризацию деятельности кадрового отдела организаций.
Сервис Работа.ру, предоставляющий услуги по подбору персонала и поиска работы, провел исследование, в котором приняли участие 300 представителей различных российских компаний. В результате данного исследования были выявлены основные потребители результатов HR-аналитики: директор по персоналу/начальник отдела персонала; топ-менеджмент компании; первое лицо; сотрудники HR-подразделения; акционеры/учредители; все сотрудники компании; органы государственной статистики (см. рис. 2). При этом руководители компаний и топ-менеджеры используют показатели НЯ-анализа для принятия управленческих решений в вопросах бюджетирования и реструктуризации компании.
70 60 50 40 30 20 10 0
63
¿Г
56
0°
38
38
</ /
24
/ У
Рисунок 2. Потребители HR-анализа, %
7
6
В настоящее время НК-аналитика применяется для принятия эффективных управленческих решений в различных направлениях развития компаний.
В качестве преимуществ использования НК-аналитики при принятии управленческих решений можно выделить:
— планирование развития бизнес-стратегий, прогнозирование рисков и влияния факторов внешней среды за счет реализации методов предиктивной аналитики;
— повышение объективности принятия управленческих решений благодаря полученным в результате анализа статистическим данным;
— оценка соответствия методов и инструментов управления персоналом с помощью проведения оценки показателей имеющихся и разрабатываемых программ управления;
— увеличение скорости принятия управленческих решений благодаря автоматизации процесса анализа данных, которая сокращает время на сбор и подготовку необходимой информации;
— благодаря аналитике сокращается число ошибок и, как следствие, повышается качество принимаемых управленческих решений.
Так, компанией Р4^ был разработан кейс «Разработка системы кластеризации городов для повышения прозрачности оплаты труда» [9]. Необходимо было принять конкретные управленческие решения по созданию системы оплаты труда и формирования фонда оплаты труда. Данные задачи необходимо было решить посредством анализа бизнес-показателей и данных рынка труда. Был проведен структурный анализ по нескольким категориям:
— организационная структура;
— финансы; персонал;
— клиенты и склады;
— демография;
— интенсивность рынка труда;
— экономика;
— уровень конкуренции за труд.
В ходе решения проекта компания пришла к следующим результатам:
— был разработан план использования фонда оплаты труда (решения принимаются полностью на основе статистических данных без субъективного мнения менеджеров и руководителей);
— сформирована система грейдов и вилка оплаты труда сотрудников в новых филиалах;
— реальная экономия временных и денежных ресурсов.
Следует обратить внимание на то, что как в зарубежных, так и в отечественных компаниях НК-аналитика может применяться на разных уровнях в зависимости от степени развития.
Так, компания «АСУ-аналитика» (поставщик программных продуктов и решений в области анализа данных) разработала пирамиду уровней НК-аналитики:
1. уровень отчетности (описательный анализ) — данный уровень характеризуется низким значением результатов анализа для всей компании, но в то же время данная информация всегда актуальна и доступна;
2. оперативный уровень (работа с метриками и коэффициентами) — на данном уровне происходит оценка эффективности и результативности НК-процессов в компании. В основном на данной уровне развития для проведения анализа используют такие показатели, как: стоимость процедур найма персонала; время, потраченное на закрытие вакансий; время, потраченное на обучение персонала;
3. тактический уровень (инсайт) — данный уровень отличается тем, что здесь происходит ориентация на бизнес-планы и бизнес-стратегии организации в целом. Управленческие
решения принимаются на основе метрик, позволяющих проводить прогнозирование, таких как выявление особенностей успешного найма, определение рисков, связанных с оттоком сотрудников, выявление потенциальных сотрудников с высокой/низкой производительностью труда;
4. стратегический уровень - на данном уровне происходи слияние человеческих ресурсов и бизнес-показателей. В рамках аналитики на данном уровне происходит активное взаимодействие разными подразделениями компании в рамках проектов. Происходит сравнительный анализ показателей компаний-конкурентов и перенятие лучших решений с учетом имеющихся прогнозов - бенчмаркинг.
Несмотря на стремительную цифровизацию и диджитализацию общества, большинство российских компаний все еще находится на первом уровне развития HR-аналитики.
Согласно исследованию SHL Russia&CIS, в котором приняли участие 190 респондентов, занимающих должности HR-специалистов и руководителей компаний разных отраслей и размера, лишь 16% отметили, что у них есть все данные для успешного применения HR-аналитики [4].
Можно выделить несколько основных причин неразвитости HR-аналитики в практике управления персоналом отечественных компаний:
— неготовность компаний инвестировать денежные, трудовые и временные ресурсы в развитие HR-аналитики и, как следствие, недоверие управленческим решениям, принятым на основе анализа.
— отсутствие единого аналитического аппарата, который был бы направлен и на хранение, и на анализ данных. В связи с этим появляются объективные сложности с проведением анализа больших объемов данных (Big Data);
— следствием второй причины выступает несвязанность баз хранения данных в различных отделах и структурах компании. Это могут быть ERP-системы, информационные HR-системы и т.д. Более того, некоторые сведения и информация вообще не хранится системах данных организации;
— отсутствие достаточного уровня некомпетентности сотрудников компании для анализа больших объемов данных;
— неактуальность, недостоверность или неполнота имеющейся информации.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что HR-аналитика - это уникальный инструмент для развития всех бизнес-процессов организации. На основе анализа внутренней и внешней информации она позволяет принимать эффективные управленческие решения. Однако, при всех достоинствах данного инструмента развития большинство российских компаний испытывает трудности с его внедрением в практическую деятельность.
Литература
1. Будущее HR 2019: что отличает пассивного наблюдателя от активного участника? [Электронный ресурс] / KPMG. URL : https://home.kpmg/ru/ru/home/insights/2018/11/the-future-of-human-resources.html (дата обращения: 19.11.21)
2. Жукова Д.Ю., Погребняк М.И. HR-аналитика как средство поддержки принятия управленческих // Молодой ученый. 2016. № 18 (122). С. 248-250.
3. Коновалова В.Г. Прогностическая HR-аналитика обеспечивает повышение эффективности управленческих решений: Десятый юбилейный кадровый форум Черноземья: Сб. ст. междунар. российско-китайского заседания. 1 марта 2017 г. Воронеж: ВГУ, 2017. С. 47-51.
4. Тенденции в HR и оценке персонала: новые темы и прогнозы на 2019 г. [Электронный ресурс] / SHL Russia&CIS. URL : https://www.shl.ru/uploads/file/2018_LATR_rus_compressed.pdf (дата обращения: 19.11.21)
5. Тихонов А.И. Применение инструментов HR-аналитики в российских компаниях // Московский экономический журнал. 2020. №1. С. 540-546.
6. Чуланова О.Л. Возможности применения дескриптивной, прогнозной, предиктивной и прескриптивной HR-аналитики как цифровых трендов // Материалы Афанасьевских чтений. 2020. №1 (30). С. 40-49.
7. Яворский Н.К. HR-аналитика как один из трендов управления персоналом // Молодой ученый. 2020. № 19 (309). С. 262-264.
8. HR-аналитика как основа для принятия решений [Электронный ресурс] / KPMG. URL : http://www.hrmedia.ru/sites/default/files/alevtina_borisova.pdf (дата обращения: 18.11.21)
9. HR аналитика: основные тенденции, вызовы и практика [Электронный ресурс] / PricewaterhouseCoopers. URL : https://www.pwc.ru/ru/publications/hr-analytics.pdf (дата обращения: 16.11.21)
10. HR-аналитика с помощью методов Data Analytics & Machine Learning, разбор кейсов [Электронный ресурс] / Deloitte. URL : http://www.hrmedia.ru/sites/default/files/cis_dai_hr_analytics_deloitte.pdf (дата обращения: 15.11.21)
