Share |

понедельник, 28 сентября 2015 г.

Семинар - практикум "Аналитика для HR", 13-14 ноября 2015 г Астана, Казахстан

Анонсирую семинар "Аналитика для HR", 13-14 ноября 2015 г Астана, Казахстан . Для регистрации воспользуйтесь формой подачи заявки (по ссылке ниже) или напишите мне на электронный адрес edvb@yandex.ru с указанием в теме письма "Аналитика для HR"
Подать заявку на семинар

О семинаре

Семинар про управление HR-бизнес процессами: бизнес ставит проблему, мы ее форматируем, моделируем, оцифровываем данные, выявляем ключевые драйверы, интерпретируем и ... управляем...
На Западе это обозначается как BigData в HR, я называю просто - Аналитика в HR
Формат: мастер-класс. Участники в начале семинара получают раздатку в электронном виде. Семинар представляет из себя последовательное решение в рабочем файле excel кейсов, объединенных логикой подачи материала. 90 % кейсов взяты из реальной практики, чаще всего участниками семинара, которые прошли данный семинар.
Продолжительность: 2 дня по 8 астрономических часов (с 10.00 до 19.00)
Условия участия:
Возможность быть в Астане, 13-14 ноября 2015 года
НАЛИЧИЕ СВОЕГО НОУТБУКА с программой EXCEL (офис 2010-2013) под windows

Для кого

Семинар будет полезен в первую очередь тем, кто хотел бы управлять эффективностью и текучестью персонала: выявлять на этапе подбора наиболее эффективных кандидатов, кандидатов, склонных к быстрому уходу из компании, оценивать эффективность обучения и, в более широком смысле, эффективность практик компании (как, пример, оценить эффективность программы рекомендательного рекрутинга с т.з. повышения эффективности и снижения текучести персонал, как оценить эффективность рекламной компании по привлечению кандидатов, как оценить эффективность обучения и т.д. и т.п.. )
Резюме: для тех, кто хочет показывать бизнесу, как HR влияет на бизнес показатели.
Предупреждение, warning und achtung!
Если вас тошнит от формул, вычислений, Excel – этот мастер-класс вам противопоказан.

Чего не будет:

Я не буду говорить, какие HR-метрики "лучше". Будем учиться применять анализ для понимания того, какие показатели адекватны в какой ситуации.
Я не буду учить строить отчеты: сводные таблицы вам в помощь. Семинар не про построение отчетов, он про анализ информации.
Я не буду учить строить диаграммы: а только, в каком случае какой способ визуализации более релевантен.

Кто ведет

Сайт HRM.RU известен своими уникальными и интересными исследованиями рынка. На семинаре вы встретитесь с главным дизайнером этих исследований – руководителем портала, Бабушкиным Эдуардом.
Отзывы о первом семинаре Аналитика для HR

Ожидаемые результаты

  • Знание базовых терминов и методов аналитики, статистики, социологии;
  • Умение «читать» данные исследований (корпоративных опросов, рынка зарплат, рынка труда и т.п.), бенчмаркинговых отчетов и т.п;
  • Навыки и знания выявлять ключевые драйверы HR бизнес процессов:
    • вовлеченности и удовлетворенности персонала;
    • текучести персонала;
    • ключевых факторов успешности работников;
    • эффективности обучения;
    • эффективности рекрутинговых компаний и т.п...;
  • Навыки "оцифровки" данных;
  • Навык проведения корпоративных исследований, опросов
  • Умение интерпретации результатов и навыки принятия решения на основе анализа данных;
  • Повышение вашей ценности как специалиста на рынке труда.

Программа

Вводная

  • Понятие hr-аналитики и области ее применения.
  • Примеры успешного внедрения аналитик: Западная и российская практика.
  • Правила чтения отчетов (обзоров зарплат, исследований рынка труда, бечмаркинговых отчетов) и практическое их применение.
  • Базовые термины аналитики и статистики.
  • Построение системы сбора данных в компании

Моделирование в аналитике

  • Постановка проблемы: проблему ставит бизнес
  • Переводим на свой язык: цели, модели и форматы решаемых задач
  • Гипотезы
  • "Оцифровка" данных
  • Типы данных
  • Представление и визуализация данных

Обработка и анализ данных

  • Вычисления в excel (формулы, сводные таблицы, "Пакет анализа")
  • Статистические методы обработки информации (матстатистика для HR)
  • Основные статистические критерии и методы
  • Программы обработки данных: excel, SPSS

Интерпретации

  • Что докладывать Совету Директоров: представление решений и визуализация результатов
  • Что взять себе: новые гипотезы
  • Заключение. Подведение итогов семинара

В стоимость включены: презентации, кейсы, сертификат о прохождении семинара, кофе-паузы. Для регистрации воспользуйтесь формой подачи заявки (по ссылке ниже) или напишите мне на электронный адрес edvb@yandex.ru с указанием в теме письма "Аналитика для HR"
Подать заявку на семинар

воскресенье, 20 сентября 2015 г.

Новая рекрутинговая программа Google: поиск поисковых слов кандидатов

Если на вашей странице поиска в Google появилось выражение "You speak our language", значит вы интересны Google как специалист.
Google следит за тем, какие поисковые слова, выражения вводит потенциальный кандидат и вылавливает тех, кто компании потенциально интересен. И если кандидат оказался интересен, то ему могут предложить порешать задачку от Google, чтобы оценить его уровень как спеца.
Этой программе уже более полугода, но текстов мало, более или менее подробный я нашел у Д-ра Салливана Google’s Rabbit Hole — Innovatively Sourcing Top Talent Based On Their Search Words.
Механизм вылавливания таких специалистов достаточно очевиден. Для сравнения можно привести метафору из продаж: если вы знаете, какие поисковые слова вводили на вашем сайте интернет магазина те люди, кто потом купили ваш товар, то вы можете уже заранее прогнозировать, кто близок к покупке и брать таких людей на заметку.
Новая рекрутинговая программа Google: поиск поисковых слов кандидатовДумаю, что в Google составлен тезаурус слов, выражений, которые используют сотрудники компании для решения рабочих задач, а затем используют эти выражения для поиска потенциальных кандидатов в интернете. Это кстати, ставит еще задачу - как вытащить тезаурус. Подозреваю, что идет анализ текстов переписки, обсуждений на форумов и, конечно же, поисковых запросов самих сотрудников Google.
Не пугайтесь, речь не идет о контроле того, что пишут сотрудники, тексты анализируют не люди, а машинки по статистической обработке данных.
И не стоит думать, что эта технология недоступна нам: мы не сможем "выцепить" поисковые слова, но у нас всегда есть возможность анализировать тексты кандидата через резюме, через анкеты, через социальные сети и блоги.
Вспомнил недавно один интересный факт в тему: на экзамене в США задавали вопрос, какой из двух президентов (не помню уже, кого именно брали) был более "крутой". У этого вопроса нет в принципе правильного ответа, но студенты, которые выбирали определенного президента, показывали в дальнейшем более высокие показатели в обучении.
Поэтому не за горами время, когда российские компании будут делать скрининг кандидатов по словам, которые те используют в социальных сетях и текстах. Причем, обращаю внимание, не просто отбор кандидатов, но и делать прогноз о потенциальной успешности этих кандидатов.

И еще о Google. 

Коллеги, рекомендую книгу вице президента Google по персоналу Ласло Бок "Работа рулит!". Я на своих семинарах Аналитика для HR разыгрываю книгу Ласло Бока среди участников. На фото: первый обладатель книги "Работа рулит!" - директор по персоналу белгородского региона Мираторг Ирина Косова. Мужик рядом - это я. Книгу разыграли на семинаре по аналитике в Воронеже.
О книге "Работа рулит!" на сайте издательства МИФ

С чего начинается культура обучения (уроки военной стратегии)

Прочитал вчера в воспоминаниях Эриха Людендорфа (немецкий военачальник времен первой мировой войны):
"....  русские начали уводить с фронта западнее Вислы, чтобы обратить их на север. .... Контратаки состоялись. Ярость и настойчивость, с которой они велись, создали для нас трудные моменты. Великий князь был настоящим солдатом и полководцем."
Великий князь - Великий князь Николай Николаевич Младший  - внук императора Николая I. Посмотрите, что в Вики пишут про Великого князя:
"Переоценка великим князем своих способностей повлекла в итоге ряд крупных военных ошибок...."
С чего начинается обучение (уроки военной стратегии)
С чего начинается обучение (уроки военной стратегии) Но меня больше интересует Людендорф. Немецкий полководец, замечу мимоходом, был оценен Лиддел Гартом (английский военный историк), как самый талантливый полководец первой мировой войны среди вообще всех военачальников - не только немецких, но среди всех воюющих сторон). Людендорф писал свои мемуары в то время, когда война уже была проиграна, а Россия была уже большевицкой, а сам Великий князь в эмиграции в Италии. И поводов для политического
"поглаживания" противника у Людендорфа не было...
Тем не менее, автор мемуаров упоминает Великого Князя, оценивает его как выдающегося полководца.
А теперь попробуйте вспомнить, чтобы великие русские полководцы писали о противниках в таких же тонах. В 1941-м генерал Еременко обещал Сталину разбить "подлеца Гудериана". Очень лестный отзыв о полководце, верно? При этом, по факту, "подлец" разбил "стратега Еременко".
Есть у меня гипотеза, что Людендорф писал так о Великом князе, поскольку на самом деле испытывал уважение к противнику. К противнику, который заставил его стать сильнее, к противнику, который его чему-то научил.
Вспомните, на контрасте, Достоевского ("Братья Карамазовы"):
"Дайте вы русскому школьнику карту звездного неба, и он завтра же принесет вам ее исправленной"
Цитирую по памяти, но смысл такой. В тоже время в Германии была создана кузница кадров, где ценились знания, обучение - см. Генеральный штаб как учебный центр (или еще раз о культуре обучения).
Вот здесь я ставлю точку, чтобы не начать читать нравоучение, поскольку эта проблема и моя проблема тоже. Желаю всем нам учиться у своих оппонентов.

пятница, 11 сентября 2015 г.

Использование в отборе персонала психологической типологизации

При подборе персонала на основе тестов специалист по отбору видит показатели по шкалам и сравнивает их с профилем успешности. Кандидат в этом случае у нас превращается в набор характеристик. Мне в отборе хотелось решить вопрос использования не просто набора показателей по шкалам, а сочетания шкал - по сути выведения психологических типов кандидатов.
К примеру, у нас три показателя: интеллект, коммуникация, волевые характеристики. Мы смотрим успешность не просто по отдельным шкалам, а говорим, что

  • тип №1 имеет в среднем такие показатели по этим трем показателям (умный, волевой, коммуникативный) - и этот тип в 86 % будет успешным в работе, 
  • тип №2 высокий интеллект, хорошая коммуникация, но невысокие волевые качества, вероятность успешности - 55 % ... и т.п..

Для аналитиков просто скажу, что хотел всегда посмотреть кластерный анализ в прогнозе.

Задача

Я задачу упрощаю специально для большей интерпретабельности. Я беру всего две шкалы для визуализации, что делает пример несколько туповатым, но в принципе это можно делать с большим количеством шкал, и, наверное, главный кайф этого метода - психологи ческая интерпретация типов.
Итак, у нас есть специалисты, часть из которых мы определяем как "звезд", часть - все остальные. И у нас есть результаты входного тестирования этих спецов, когда они еще были кандидатами. Некие шкалы  теста Sp и Fx.
Наши спецы расположены так по шкалам
Использование в отборе персонала психологической типологизации

По оси X - шкала теста SP, по оси Y - шкала Fx. Зеленые точки - эффективные работники, красные точки - все остальные.
Мы видим, что эффективные работники те, что имеют высокие показатели по шкале Sp и низкие показатели по шкале Fx.
Если спросить, какие психотипы можно вывести из данной диаграммы, большинство из нас выведет три типа:

Семинар BigData для HR-директоров, Москва, 05.12. 2017



HR аналитика больше, чем hr-метрики, бенчмаркинг, ROI, модель Киркпатрика и даже больше, чем применение статистических методов анализа данных, а представляет из себя тип мышления менеджера, способ управления.

На семинаре я хочу донести основы это до участников.

Семинар является продолжением семинара Аналитика для HR, но если Аналитика для HR – для тех, кто будет считать – это «лопата» и «грабли», то BigData для HR-директора для тех, кто сам не считает в excel, а является потребителем результатов анализа: ставит задачи, делает выводы, интерпретирует результаты, представляет варианты, принимает решения.

Подать заявку на участие в семинаре (или воспользуйтесь формой подачи заявки ниже)

Формат

Лекция + разбор кейсов

Область результатов

Знания и навыки:
  • технологии выстраивания процессов управления на основе данных в компании (от сбора данных до принятия решения);
  • базовых терминов статистики;
  • чтения  аналитических отчетов (в т.ч. зарплатные обзоры, бечмарки);
  • постановки задачи аналитику (в т. ч. внешнему провайдеру);
  • принципов создания и проведения корпоративных опросов;
  • принципов «оцифровки» данных (и сюда же знание принципов «датификации»);
  • принципов принятия решения на основе данных;
  • "чтения" различных методов визуализации под разные типы решений;
  • постановки задачи ай-ти отделу на автоматизацию сбора данных.

Условия участия

Просмотр фильма «Человек, который изменил все». Опционально (по желанию):
прочитать книгу Большие данные. Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер
скинуть свой кейс мне до семинара (обсуждаем)

Место проведения: PM Expert

Адрес: г. Москва, ул. Каланчёвская, д. 15, м. Красные ворота

Время и продолжительность

5 декабря 2017 года, 8 астрономических часов (10.00-19.00)

Спикер

Бабушкин Эдуард

Содержание семинара

  • Эволюция аналитики: что привнес в HR Moneyball
  • Что объединяет бейсбол, невозврат кредитов, испытания кагоцела и HR-аналитику
  • Какие задачи решает HR-аналитика
  • Как ставить задачу (или: как переводить с языка бизнеса на язык аналитики)
  • Основы моделирования управления процессом на основе данных (например, управления эффективностью и текучестью персонала на основе данных).
  • Методология аналитических методов
    • Чем гипотеза отличается от мнения;
    • Что такое факторы / драйверы процессов;
    • Чем корреляция отличается от причинно-следственной связи;
    • Основные показатели силы взаимосвязи: корреляция, регрессия – и что это нам дает;
    • «Очищение» эффекта влияния факторов;
  • Принятие решения на основе данных: понятие рисков, вероятностей при принятии решения
  • Визуализация: основные принципы решений

Как реализовать в компании

  • Сбор данных
    • сбор данных как процесс, а не проект;
    • какие данные собирать;
    • что такое «оцифровка» данных, что такое «датификация»;
    • отчет как элемент системы сбора данных: элементы отчета;
    • как выстроить систему отчетов;
    • автоматизация сбора данных.
  • Структура баз данных: «матрица».
  • Команда проекта
    • как объяснить айти отделу, что вы хотите получить;
    • как подобрать аналитика: какими скилсами он должен обладать.
  • Лирика: культура данных в компании

Кейсы мастерской (состав может меняться)

  • Прогноз эффективности на основе тестов;
  • Исследование вовлеченности;
  • Создание корпоративного опроса;
  • Чтение зарплатных обзоров;
  • Использование тестов и личностных опросников («психологических тестов») в отборе персонала;
  • Связь между оценкой по компетенциям и KPI;
  • Оценка эффективности обучения;
  • Влияние каналов привлечения (источников трафика) кандидатов на текучесть персонала ;
  • Влияние отношений с руководителем на текучесть персонала;
  • Разрабатываем анкету рекрутера, exit – интервью, опросник.

Стоимость

17 000 р для юр лиц, 11 500 - для физлиц

Для тех, кто участвовал в семинаре "Аналитика для HR"
10  000 р для юр лиц, 6 000 - для физлиц

Подать заявку



четверг, 3 сентября 2015 г.

Как время поиска работы влияет на зарплатные ожидания кандидата


Сначала принимаем участие в исследовании, потом читаем.
Сегодня про связь времени поиска работы и зарплаты, на которые соглашаются кандидаты. И еще про различие корреляции и причинно-следственной связи.
Гипотеза на простом русском языке звучит так: 
чем дольше кандидат ищет работу, тем больше вероятность того, что он согласится на зарплату меньшую, чем он получал на предыдущем месте работы? Или планка зарплаты не зависит от времени поиска работы?

Решение

Как время поиска работы влияет на зарплатные ожидания кандидата
На этой картине по оси Y показана разница в зарплате в тыс рублей на новом и предыдущем месте работы. Т.е. если точка соответствует значению "- 50", то значит кандидат потерял в зарплате 50 000 рублей. И т.п.

рек

Популярные сообщения