Мы уже говорили о цифровой трансформации HR и выборе подходящих HR Tech-решений. Пришло время сфокусироваться на том, что на самом деле меняет подход к управлению людьми — на HR-аналитику. Для специалистов уровня HRBP, HR-аналитиков и дженералистов работа с данными перестаёт быть «чем-то дополнительным». Это ключевая компетенция, без которой сложно повлиять на бизнес.
HR-аналитика — это не просто цифры. Это способ выявлять закономерности, делать обоснованные выводы и принимать решения, которые действительно работают.
Что такое HR-аналитика и зачем она нужна?
Раньше в HR многое держалось на интуиции и опыте. Но сейчас, когда бизнесу нужно быстрее, точнее и прозрачнее, данных уже не избежать. HR-аналитика (или People Analytics) помогает находить тренды, прогнозировать события и предлагать решения, которые можно измерить и обосновать.
Мы хотим, чтобы вы понимали, как это работает на практике. Вот несколько ключевых эффектов:
— процессы становятся эффективнее — можно точнее подбирать, учить и удерживать людей;
— риски становятся видимыми — например, текучесть или вовлечённость можно предсказывать и управлять ими заранее;
— HR становится полноценным стратегическим партнёром — с аргументами, цифрами и доказанным влиянием;
— персонализация — опыт сотрудников адаптируется под их реальные потребности, а не «усреднённые ожидания».
Уровни HR-аналитики: от описания к действию
Мы хотим, чтобы вы видели логику: аналитика развивается по уровням — каждый строится на предыдущем.
1. Описательная аналитика отвечает на вопрос «что произошло». Она показывает факты: отчёты по текучести, демография, среднее время найма. Используются Excel, HRIS, BI-инструменты.
2. Диагностическая аналитика ищет ответ на «почему это произошло». Например, почему выросла текучесть в одном отделе. Здесь подключаются корреляции, регрессии и статистика.
3. Прогностическая аналитика фокусируется на «что произойдёт». С помощью моделей и ML можно предсказать увольнение, потребность в найме, успех кандидата.
4. Предписывающая аналитика подсказывает «что делать». Она помогает выбирать действия: например, какие программы обучения снизят текучесть, или как скорректировать компенсации для удержания сотрудников.
Можно представить это в виде пирамиды — чем выше уровень, тем сложнее, но и ценнее выводы.
Где брать данные?
Мы хотим, чтобы вы использовали весь потенциал доступных источников:
- HRIS и HCM — базовая информация о сотрудниках;
- системы ATS, LMS, PMS — найм, обучение, результативность;
- опросы — вовлечённость, удовлетворённость;
- внешние источники — рынок зарплат, демография, экономика;
- корпоративные системы — CRM, ERP, проектный учёт.
Как начать использовать HR-аналитику?
Чтобы не утонуть в данных, двигайтесь пошагово:
Сначала — задайте конкретный вопрос. Например: «Почему новые сотрудники уходят в первые 6 месяцев?»
Затем — определите, какие данные помогут ответить, и где их найти. Соберите и проверьте их на точность.
Проанализируйте — начните с простого анализа. Используйте BI, Excel. Ищите связи, смотрите на динамику.
Покажите результат — визуализация помогает донести идею. Диаграммы и дашборды работают лучше, чем таблицы.
Сделайте выводы — предложите конкретные действия. И, самое главное, после изменений — измерьте, что изменилось.
Мы хотим, чтобы вы чувствовали уверенность: HR-аналитика — это не про сложные модели, а про реальную ценность для вашей команды и компании. Начать можно с малого — и уже через несколько шагов вы увидите, как цифры начинают работать на вас.
Приложения:
Модель компетенций HR-специалиста будущего
Карта цифрового опыта сотрудника (Digital Employee Journey Map)
Отчет по HR-аналитике / Дашборд ключевых HR-метрик
Политика использования HR-данных и этики ИИ в HR
План внедрения HR Tech решения / Дорожная карта цифровизации HR-процесса
Поделиться
