Недавно наткнулась на такой, казалось бы, скучный кластер метрик: Risk & Compliance.
Вот мы что обычно меряем?
Turnover, Retention, Time to Hire, Cost per Hire итд итп. На более продвинутом уровне - опросы и формы ревью.
А тем временем, Количество и тип жалоб, скорость их решения, процент подтвердившихся - крутой ранний детектор проблем.
🟩Простые, казалось бы, цифры:
⏺️ Количество и тип жалоб (буллинг, дискриминация, некорректный KPI, боссинг)
⏺️Скорость их решения (дни, недели, месяцы?)
⏺️ Процент подтвердившихся случаев
Это же крутейший ранний алёрт, который подсвечивает, что в организации что-то сломалось. И часто задолго до того, как это выльется в увольнение ключевых специалистов, дурацкие трудовые споры или выгорание целых команд.
🟧 Давайте посмотри на это как на мониторинг системы
Представим, что наша HR функция - это IT-продукт.
▪️ Turnover и Retention - бизнесовые метрики (доход, трафик). Всё ли хорошо в целом?
▪️ А Risk & Compliance — это логи и метрики ошибок (error rate, failed requests).
Если сервак начал внезапно падать, вы же не будете смотреть только на итоговую выручку? Вы полезете в логи искать, какой именно запрос его положил, как часто это происходит и при каких условиях.
Жалоба сотрудника - это и есть такой "failed request" корпоративной системы. Игнорируя их агрегацию и анализ, вы сознательно отключаете мониторинг и надеетесь, что в этот раз само пофиксится.
🟧Что нам на самом деле показывают эти метрики?
Количество и тип жалоб: теплокарта аномалий в компании. Внезапный всплеск жалоб на дискриминацию в одном департаменте после смены руководителя - не совпадение, а повод копать.
Скорость решения: прямой показатель эффективности HR-функции. Если жалоба месяцами висит без движения, это говорит не о сложности случая, а о broken process. И о том, что компания посылает сотруднику четкий сигнал: Твоя проблема смехотворна.
Процент подтвердившихся: индикатор качества работы с инцидентами. Низкий процент может означать две вещи: либо у вас культура доносов, либо расследования проводятся спустя рукава и доказательства не собираются. Оба варианта ну такое себе.
🟧 Ну и куда я без любимого Legacy
Самое опасное в игнорировании этих данных - формирование комплаенс-легаси: проблемы годами замалчиваются, не фиксируются, а их решение имитируется. Похоже на техдолг в коде, только вместо падения сервера вас ждет падение репутации, трудовые споры и тотальное недоверие сотрудников.
❔А вы смотрите в эти метрики? Делитесь в комментах , очень интересно, кого эта тема тоже цепляет.
п.с. Вообще-то я планировала написать пост о том, что я решительно отказываюсь доверять фидбэкам, но об этом в другой раз.
@HRTech_Vision