В Гарвадском университете в течение нескольких лет исследовали командную работу на примере подразделений американской разведслужбы, пытаясь определить, какие факторы наибольшим образом влияют на высокую эффективность команд. И пришли к неожиданному выводу - что лучше всего высокие результаты командной работы предсказывает один-единственный фактор, и это - количество помощи, которую члены команды оказывают друг другу.
Причем ни уровень подготовки специалистов, ни стиль руководства, ни наличие ясных и четких целей или программ мотивации не имеет столь же решающего значения. Существует ли в команде культура "делиться" - вот что определяет всё.
В статье, где описано это исследование, справедливо отмечается, что когда члены команды чаще и активнее помогают другу другу, это ускоряет процессы обмена знаниями и обучения, увеличивает сплоченность и взаимовыручку, позволяет обсудить идеи и протестировать догадки в "безопасной" обстановке, получить честную и ценную обратную связь, равномернее распределять работу в рамках команды. Я бы еще добавила к этому общий уровень психологического комфорта и доверия, который устанавливается в команде, взаимодействующей по принципу "делиться", а, соответвенно, и повышенный уровень удовлетворённости рабочим процессом.
Таким образом первым шагом к повышению эффективности организации мог бы стать тест на тип корпоративной культуры: находится ли компания ближе к культуре "делиться" или к культуре "забирать", или же располагается где-то посередине с культурой взаимозачетов по принципу "ты мне, я тебе". Помогают также индивидуальные психологические тесты на выявление сотрудников с выраженной склонностью "забирать" вместо "делиться" и антагонистическим поведением, которое может свести на нет усилия по созданию культуры "делиться" со стороны прочих членов команды.
Поощрять усилия по созданию культуры "делиться" будет эффективнее не со стороны руководства, а со стороны тех же коллег по команде. Этому могут помочь программы небольших спонтанных публичных поощрений типа "спасибо"-стикеров, награждения коллег виртуальными бейджами или токенами, которые впоследствии можно обменять на вполне реальные призы и подарки, как в программе нематериальной мотивации "Пряники", о которой я писала вот тут.
Программы мотивации в формате "Пряников" достаточно неформальны и, возможно, подойдут не каждой компании. Но компаниям точно стоит задуматься вот над этим фактом из поста Джоша Берсина: организации, в которых хорошо развита культура "признания заслуг", в 12 раз эффективнее, чем сопоставимые компании, а уровень текучести персонала у них на 30% ниже. И под культурой признания заслуг имеется в виду не награждение памятными знаками за каждую отработанную в компании пятилетку, а регулярные, если не каждодневные, возможности признание получить или выразить. Рынок поставщиков подобных услуг динамично растет (Берсин советует следить за Globoforce и Achievers - загляните на их сайты, это, действительно, любопытно). Так что скоро может оказаться, что проекты, подобные "Пряникам", из периферии услуг по управлению персоналом переместятся в самый центр.
четверг, 11 апреля 2013 г.
воскресенье, 7 апреля 2013 г.
Big Data в управлении персоналом
Феномен Big Data (для которого пока не появилось устоявшегося русского термина) связан с осознанием того факта, что количество информации, ежесекундно производимой миром, уже достигло невероятных величин и при этом постоянно растет. С точки зрения Big Data это ни в коем случае не информационный шум, а ценная совокупность данных, которая скрывает в себе тренды и модели, детальные характеристики объектов и процессов, возможности строить высокоточные прогнозы и массу чего другого.
Публикации на тему использования Big Data в бизнесе подчеркивают тот факт, что компании, которые основываются на результатах анализа Big Data при определении своей стратегии или принятии ключевых решений, оказываются в целом эффективнее своих конкурентов по ряду финансовых и рыночных показателей.
Наиболее очевидны преимущества Big Data для маркетинга и ценообразования: на основе множества характеристик возможно составить подробный портрет покупателя, оценить его предпочтения и привычки, терпимость к тому или иному ценовому порогу, реакции на те или иные условия покупки - и сформировать предложение, точно отвечающее даже невысказанным и неосознанным потребностям. В финансовой и страховой сферах применение Big Data помогает лучше управлять рисками. В логистике и управлении запасами - в разы повышать эффективность операций.
А что же в управлении персоналом? Анализ какой масштабной, неструктурированной, меняющейся во времени информации мог бы здесь представлять ценность и быть источником инсайтов для бизнеса?
Один из конкретных кейсов разбирается в статье "Making Advanced Analytics Work for You"(HBR, окт.2012). Глобальная компания, пытаясь снизить издержки на персонал, часто оказывалась в ситуации нехватки людей в разных регионах своего присутствия, в результате чего несла большие расходы на оплату овертайма, да и эффективности операций это тоже не способствовало. Чтобы как-то бороться с проблемой, небольшая группа аналитиков и ИТ-специалистов разработали предсказательную модель на основе таких факторов, как время отпусков сотрудников, абсентиизм и условия трудовых договоров. Они снабдили модель удобным визуальным интерфейсом, так чтобы любой менеджер в любом регионе мог воспользоваться результатами анализа данных и лучше спланировать, сколько людей может понадобиться на конкретный период. Это значительно улучшило планирование численности в компании и снизило потребность в найме, равно как и в переработках.
Это пример использования Big Data для "хард" задач. Может ли сложная аналитика быть также применима к "софт" задачам управления талантами?
Безусловно да. Хотя в этом случае компании столкнутся с менее структурированными и более разнообразными данными о сотрудниках - от демографических характеристик и оценок эффективности до характера поведения в корпоративных соцсетях. Важна будет также готовность менеджмента компании сменить привычную парадигму приниятия решений в управлении персоналом (особенно в вопросах карьерных перемещений) с "управления по интуиции" на "управление по данным".
А правильно выстроенный анализ данных о сотрудниках может в корне поменять эффективность работы компании. Вот небольшой пример. Компания сектора финансовых услуг всегда нанимала новых сотрудников, руководствуясь престижностью их учебного заведения и оценками, полученными во время учебы. Несмотря на идентичность критериев отбора в работе нанятые сотрудники всё равно проявляли себя по-разному. Тогда компания провела несложный анализ в попытке выделить факторы, которые сильнее всего коррелировали с тем, насколько успешно сотрудники проявляли себя в дальнейшем. Таких факторов оказалось несколько - и, как ни удивительно, ни место учебы, ни оценки, ни уровень рекомендаций в их число не вошли. А вошли: аккуратность резюме (без опечаток и грамматических ошибок), наличие в принципе диплома обокончании вуза и еще ряд конкретных навыков и желательный опыт прошлой работы. С учетом полученных результатов компания поменяла подход к подбору и найму сотрудников и в следующем финансовом периоде увеличила выручку на 4 млн.долларов.
От найма к удержанию и развитию: в сфере управления талантами, вплоть до управления кадровым резервом, Big Data также становится мощным инструментом для компаний. Компании, которые хотят максимально эффективно управлять своими сотрудниками, выстраивая программы развития, карьерные лестицы и максимально точно подбирая сотрудника под задачи, которые необходимо решать на конкретной должности, собирают множество данных, включая анализ компетенций, оценки результативности, данные о достижениях и потенциале своих сотрудников, подвергают их многостороннему анализу и используют результаты в процессах развития и карьерного продвижения.
Для ряда компаний HR проекты, основанные на Big Data, уже перешли из разряда единичных кейсов в каждодневную реальность. В первых рядах находится (угадайте, кто?) - Google со специальным отделом People Analytics. Внутренние Big Data HR проекты ведет SAP. И этот список не ограничивается технологическими компаниями: компании из таких разных секторов, как Morgan Stanley и JetBlue Airways также имеют у себя отделы по Talent Analytics. Ну и, конечно, есть уже компании, которые предлагают консультационные услуги по Big Data проектам в области HR.
Авторитетные источники утверждают, что потенциал Big Data сейчас используется только на 13% (3% информации, снабженной мета-тегами, из 23% информации полезной для целей Big Data анализа). Это в целом, и надо полагать, что в областях, относящихся к управлению персоналом, эта цифра значительно ниже. Но можно представить, какие горизонты возможностей раскроются для компаний при правильном использовании разнообразной аналитики в управлении персоналом. Насколько точнее станут процессы планирования, насколько ниже - расходы на персонал и HR риски, а удовлетворенность сотрудников, выполняющих работу, которая соответствует их возможностям, потребностям и потенциалу, возрастет в разы. Не стоит это упускать.
Публикации на тему использования Big Data в бизнесе подчеркивают тот факт, что компании, которые основываются на результатах анализа Big Data при определении своей стратегии или принятии ключевых решений, оказываются в целом эффективнее своих конкурентов по ряду финансовых и рыночных показателей.
Наиболее очевидны преимущества Big Data для маркетинга и ценообразования: на основе множества характеристик возможно составить подробный портрет покупателя, оценить его предпочтения и привычки, терпимость к тому или иному ценовому порогу, реакции на те или иные условия покупки - и сформировать предложение, точно отвечающее даже невысказанным и неосознанным потребностям. В финансовой и страховой сферах применение Big Data помогает лучше управлять рисками. В логистике и управлении запасами - в разы повышать эффективность операций.
А что же в управлении персоналом? Анализ какой масштабной, неструктурированной, меняющейся во времени информации мог бы здесь представлять ценность и быть источником инсайтов для бизнеса?
Один из конкретных кейсов разбирается в статье "Making Advanced Analytics Work for You"(HBR, окт.2012). Глобальная компания, пытаясь снизить издержки на персонал, часто оказывалась в ситуации нехватки людей в разных регионах своего присутствия, в результате чего несла большие расходы на оплату овертайма, да и эффективности операций это тоже не способствовало. Чтобы как-то бороться с проблемой, небольшая группа аналитиков и ИТ-специалистов разработали предсказательную модель на основе таких факторов, как время отпусков сотрудников, абсентиизм и условия трудовых договоров. Они снабдили модель удобным визуальным интерфейсом, так чтобы любой менеджер в любом регионе мог воспользоваться результатами анализа данных и лучше спланировать, сколько людей может понадобиться на конкретный период. Это значительно улучшило планирование численности в компании и снизило потребность в найме, равно как и в переработках.
Это пример использования Big Data для "хард" задач. Может ли сложная аналитика быть также применима к "софт" задачам управления талантами?
Безусловно да. Хотя в этом случае компании столкнутся с менее структурированными и более разнообразными данными о сотрудниках - от демографических характеристик и оценок эффективности до характера поведения в корпоративных соцсетях. Важна будет также готовность менеджмента компании сменить привычную парадигму приниятия решений в управлении персоналом (особенно в вопросах карьерных перемещений) с "управления по интуиции" на "управление по данным".
А правильно выстроенный анализ данных о сотрудниках может в корне поменять эффективность работы компании. Вот небольшой пример. Компания сектора финансовых услуг всегда нанимала новых сотрудников, руководствуясь престижностью их учебного заведения и оценками, полученными во время учебы. Несмотря на идентичность критериев отбора в работе нанятые сотрудники всё равно проявляли себя по-разному. Тогда компания провела несложный анализ в попытке выделить факторы, которые сильнее всего коррелировали с тем, насколько успешно сотрудники проявляли себя в дальнейшем. Таких факторов оказалось несколько - и, как ни удивительно, ни место учебы, ни оценки, ни уровень рекомендаций в их число не вошли. А вошли: аккуратность резюме (без опечаток и грамматических ошибок), наличие в принципе диплома обокончании вуза и еще ряд конкретных навыков и желательный опыт прошлой работы. С учетом полученных результатов компания поменяла подход к подбору и найму сотрудников и в следующем финансовом периоде увеличила выручку на 4 млн.долларов.
От найма к удержанию и развитию: в сфере управления талантами, вплоть до управления кадровым резервом, Big Data также становится мощным инструментом для компаний. Компании, которые хотят максимально эффективно управлять своими сотрудниками, выстраивая программы развития, карьерные лестицы и максимально точно подбирая сотрудника под задачи, которые необходимо решать на конкретной должности, собирают множество данных, включая анализ компетенций, оценки результативности, данные о достижениях и потенциале своих сотрудников, подвергают их многостороннему анализу и используют результаты в процессах развития и карьерного продвижения.
Для ряда компаний HR проекты, основанные на Big Data, уже перешли из разряда единичных кейсов в каждодневную реальность. В первых рядах находится (угадайте, кто?) - Google со специальным отделом People Analytics. Внутренние Big Data HR проекты ведет SAP. И этот список не ограничивается технологическими компаниями: компании из таких разных секторов, как Morgan Stanley и JetBlue Airways также имеют у себя отделы по Talent Analytics. Ну и, конечно, есть уже компании, которые предлагают консультационные услуги по Big Data проектам в области HR.
Авторитетные источники утверждают, что потенциал Big Data сейчас используется только на 13% (3% информации, снабженной мета-тегами, из 23% информации полезной для целей Big Data анализа). Это в целом, и надо полагать, что в областях, относящихся к управлению персоналом, эта цифра значительно ниже. Но можно представить, какие горизонты возможностей раскроются для компаний при правильном использовании разнообразной аналитики в управлении персоналом. Насколько точнее станут процессы планирования, насколько ниже - расходы на персонал и HR риски, а удовлетворенность сотрудников, выполняющих работу, которая соответствует их возможностям, потребностям и потенциалу, возрастет в разы. Не стоит это упускать.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)