Последние исследования говорят: каждый из нас настолько неадекватно оценивает эффективность других людей, что это просто внушает тревогу. Качество, которое мешает нашей способности трезво судить о других, даже получило конкретное название: эффект идиосинкразической оценки.
Об этом уже подробно рассказывал Маркус Бакингем в своем блоге «Почему кадровым данным нельзя доверять». Суть этого эффекта заключается в том, что суждение одного индивидуума по поводу потенциала другого определяется не тем, каков этот оцениваемый человек на самом деле, а собственными идиосинкразиями того, кто оценивает. Иными словами, когда я оцениваю кого-то, моя оценка гораздо больше говорит миру обо мне самом, нежели о другом.
Это означает, что вся информация, на основе которой мы выбираем людей для повышения по карьерной лестнице, никуда не годится. Мы должны остановиться и признаться самим себе, что принятые у нас системы оценки персонала лишь затуманивают общую картину происходящего. Многие из привычных инструментов — ежегодная оценка результатов, матрица из девяти квадрантов, использование методики 360 градусов — скоро навсегда канут в Лету. И на смену им придут другие, более совершенные инструменты — например, большие данные.
Они уже давно и достаточно активно используются в таких направлениях бизнеса, как маркетинг и продажи. Оно и понятно: аналитические инструменты быстрее всего приживаются там, где люди имеют дело с фактами, численными показателями и статистикой. Однако менеджеры по работе с персоналом не отстают от моды и также начинают их использовать.
На первый взгляд, это кажется необычным, ведь считается, что в HR слишком много субъективных факторов, которые сложно алгоритмизировать. Но на деле, оказывается, не так уж и сложно. Например, один из последних методов тестирования соискателей — голосовое профилирование — позволяет с помощью специальной компьютерной программы проанализировать, подходит кандидат на ту или иную должность или нет даже по его голосу. А точнее — сделать вывод о том, как его или ее голос будет влиять на окружающих людей, какие чувства у них вызывать. Согласитесь, для некоторых сотрудников — например, операторов колл-центров — это так же важно, как оценка их IQ и коэффициента эмоционального интеллекта.
Итак, какую реальную пользу большие данные в HR могут принести бизнесу в ближайшем будущем?
Подбор персонала
При собеседовании соискателей использование только одного метода неправильно — существует большое количество субъективных факторов, которые приходится учитывать. Анализ данных в этом случае позволяет выработать входные критерии для кандидатов. Это поможет избежать высокой текучести кадров в будущем. К примеру, одна компания поняла, что самые ее лояльные сотрудники работают в радиусе пяти километров от офиса. В результате руководство приняло решение переехать в более удобный район, что привело к снижению текучести персонала без дополнительных вложений в мотивацию персонала.
Управление талантами
Большие данные помогают избавиться от субъективного мнения о развитии сотрудников, направив средства и внимание руководства на ключевые компетенции, влияющие на прибыль. В одной из фирм, к примеру, для менеджеров по продажам наиболее важной и определяющей успех стала компетенция «эффективная коммуникация». А для руководителей отделов определяющими компетенциями стали «обратная связь» и «ориентация на результат». Если эти качества были развиты у менеджеров, то подразделения, в которых они работали, показывали самые высокие результаты.
Кросс-функциональная интеграция
Вообще кросс-функциональная интеграция является наиболее перспективным путем развития больших данных в HR. Например, поиск корреляции между человеческим капиталом и ростом продаж или анализ связи затрат на персонал и общих непроизводственных издержек компании. Более того, интеграция данных между финансовым отделом, отделом продаж и кадровиками может значительно повысить эффективность бизнеса и возврат инвестиций. Особенно это актуально в ритейле, где эффективность продажников напрямую влияет на рост бизнеса.
Предиктивный анализ
Большие данные в HR позволят сосредоточиться на предиктивном, то есть прогностическом анализе. Но этот метод только обкатывается в российских компаниях. В настоящее время большинство предприятий ограничивается сбором данных о персонале, сравнительному бенчмаркингу этих данных и автоматизации соответствующих отчетов для топ-менеджмента. Построением прогнозов, по данным исследования Bersin by Deloitte, занимаются лишь 4% компаний. Чтобы этот инструмент стал массовым, нужно создать правильную платформу. То есть для начала автоматизировать систему управления персоналом. Это упорядочит хранение данных и облегчит их передачу в стандартизированные отчеты. Эффективное хранение и накопление данных поможет в дальнейшем выбрать наиболее правильную модель для прогностического анализа.
Большие данные необязательно должны помочь в два раза увеличить рентабельность инвестиций в отдел кадров, но точно помогут понять бизнес-лидерам, как человеческий капитал может создать добавочную стоимость внутри компании. Данные и даже «большие данные» — это всего лишь инструмент, а не ответ на все вопросы. Только найдя баланс между чистым HR и чистым бизнес-подходом, мы сможем реализовать идею больших данных в управлении персоналом и вырастить внутри нее кадровиков нового поколения.
Сергей Байтеряков, руководитель практики бизнес-консалтинга, MOLGA Consulting
