TGViewer
HRtech&AI HRtech&AI @hrtechai · 992 subscribers
Post #546 222

Forwarded from HR-аналитика

​​Правила движения в HR: как данные начинают управлять процессом
Раскручиваю пост Когда HR-метрика меняет менеджмент
Задача менеджмента меняется:
Признаем, что не вся ранняя текучесть одинаково вредна
Внедряем процедуру оценки уходящих на «желательную» и «нежелательную» текучесть (это отдельная непростая задача – как сделать объективной оценку)
Внедряем инструменты и процедуры отбора на этапе адаптации
«наши» должны работать максимально долго, «не наши» - максимальны быстро покинуть компанию.

Самое слабое место – субъективность оценки руководителя, который и будет чаще всего выставлять признак «желательной» / «нежелательной» текучести.
Задача HR – верифицировать оценку – сделать ее максимально объективной.
Предлагаю один из инструментов такой верификации.
Скоринговая карта новичка - в конце первой недели новичка мы спрашиваем у новичка, встречался ли с ним руководитель, были ли ему поставлены цели и т.п., и если новичок указывает, что нет, HRBP это проверяет. И если после этого новичок у нас попадает в желательную текучесть на раннем этапе, мы это выносим в отдельную категорию.

Теперь у нас не 2×2, а 3 категории увольнений:
1️⃣Руководитель выполнил обязательства + текучесть желательная → Чистый сигнал. Менеджмент сработал правильно, кандидат не подошёл. Доверяем оценке.
2️⃣Руководитель выполнил обязательства + текучесть нежелательная → Тревожный сигнал. Смотрим глубже: почему ушёл ценный сотрудник? Что пропустили?
3️⃣Руководитель НЕ выполнил обязательства → Стоп. Здесь мы не имеем права классифицировать увольнение как «желательное». Менеджмент не дал новичку честного шанса. Это отдельная категория — «текучесть менеджмента».

Аналитика дополняется такими сентенциями:
«Из 40 желательных увольнений за квартал — 18 пришлись на подразделения, где руководитель не провёл встречу с новичком в первую неделю. Суммарный фонд оплаты труда по этим людям составил X рублей»

- без оценочных выводов.
Это уже не просто аналитика. Это подход к управлению удержанием на основе данных.
Мы видим, что 37% «желательных» проработали больше года, и если копнем глубже, то выясним, что добрая половина сменили руководителя, которому они уже не пришлись по душе.
«Из 37% желательной текучести после года – 19% стали таковыми после смены места работы / руководителя»

Давайте это тоже включим в аналитику и зададимся вопросами:

Почему сотрудник, который вполне устраивал компанию в прежней роли и/или прежнего руководителя, стал желательным на увольнение в новой роли?
Вдогонку вопрос: а если вдруг выяснится, что большая доля желательной текучести происходит после смены руководителя, то может вводить еще испытательный срок для внутренней ротации? С обязательствами менеджмента.

И это все уже не просто сбор данных и HR-аналитика. Это выстраивание бизнес-процесса (в данном случае Удержания персонала) на основе данных. Данные здесь — как дорожная разметка, знаки и светофоры: они не просто показывают, что происходит, а задают правила движения.

Мы в телеге | Наш канал в макс | Наш канал в VK
More from @hrtechai
  1. Sep 30, 2026Короткие видео мешают учиться если 10 минут информации разбить на быстро сменяющиеся корот…
  2. Sep 28, 2026Разработчики Anthropic готовятся к апокалипсису из-за ИИ Сотрудники одной из ведущих AI-ко…
  3. Sep 28, 202670% дерьма Помните, я давал тренд Расхламляемся - HR-тренд 2026? Пост зашел так себе, и зр…
  4. Sep 23, 2026Приоритеты HR-директоров: что сейчас в повестке CHRO Дэйв Ульрич взял 11 исследований 2025…
  5. Sep 20, 2026Как устроен HR в быстрорастущих компаниях Leapsome выпустила Workforce Trends Report 2027…
  6. Sep 18, 2026Коллеги, прошу поучаствовать в научном исследовании в сфере рекрутинга. Всех деталей не мо…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →