Технології Big Data на службі у ейчаров. Аналітична модель добровільної плинності персоналу

Технології Big Data на службі у ейчаров. Аналітична модель добровільної плинності персоналу фото

Ми звикли думати, що Штучний інтелект ще не скоро зможе встановити справжні мотиви наших вчинків і як наслідок передбачити їх. Однак вже сьогодні технології Big Data (різні інструменти, підходи і методи обробки структурованих і неструктурованих даних величезних обсягів і значного різноманіття) дозволяють досить точно визначити реальні причини плинності персоналу (в конкретній організації), спрогнозувати її рівень на наступні періоди, а також запропонувати найбільш ефективні способи боротьби з нею.

Так, наприклад, в 2017 році за допомогою технології Big Data фахівцями американського Науково-дослідного інституту ADP Research Institute® (ADP RI) була описана загальна структура обороту робочої сили (в США), встановлені контрольні показники плинності персоналу по галузях і розроблена аналітична (множинна регрессионная) модель добровільної плинності персоналу.

 
 

Пара слів про самому інституті:

ADP RI є одним з найбільших в світі постачальників кадрових послуг (обслуговує більш ніж 700 000 клієнтів в 113 країнах світу); здійснює аналіз поточних і прогноз майбутніх тенденцій в сфері управління людським капіталом і зайнятості населення; формує підходи, щоб забезпечити зростання ефективності бізнесу.

Фахівці ADP RI проаналізували щомісячні анонімні дані по заробітній платі підприємств з чисельністю співробітників понад 25 осіб за період з січня 2015 року по грудень 2016 року (за 2 роки). Вийшла вибірка, що складається з 41 000 компаній і 12,5 млн. Співробітників. Згодом з цієї вибірки були відібрані 1 900 компаній із загальним числом співробітників (по всіх компаніях) близько 7 мільйонів.

Результати дослідження показали, що середньомісячний оборот робочої сили (з усіх галузей) знаходиться на рівні приблизно 5%, при цьому його значення змінюється в залежності від місяця: найнижчий рівень спостерігається в березні, найвищий в вересні. Крім того, в процесі дослідження було встановлено, що від 60 до 70% обороту робочої сили в кожній галузі обумовлено добровільним відходом співробітників з організацій (звільнення за власним бажанням) і визначені приблизно 40 чинників, що спонукають працівників до звільнення (фактори добровільної плинності). Ці фактори були згруповані за чотирма категоріями плинності. Категорії представлені нижче на рис. 1.

Категории текучести, рис. 1

В цілому отримані фактори добровільної плинності не спричинили особливого подиву. Як і очікувалося найбільш важливими з них (для всіх галузей), стали: рівень винагороди і просування по службі, обсяг понаднормової роботи і її оплата, час на поїздку на роботу і з роботи, а також досвід і стаж роботи (рис. 2).

Основные факторы добровольной текучести персонала, рис. 2

Що цікаво з'ясувалося: демографія співробітників також може впливати на їх поведінку. Так, наприклад, співробітники - мілленіали (народжені між 1980-м (1985-м в Росії) і 2000 роком) не тільки більш схильні до зміни робочих місць, а й більш стурбовані питанням досягнення балансу між роботою та особистим життям. У зв'язку з цим зміна режиму робочого часу і / або обтяжлива понаднормова робота можуть вплинути на поведінку цих співробітників набагато значніше, ніж на поведінку їх більш старших колег.

Крім того, було встановлено, що міжособистісні конфлікти співробітників з керівництвом і / або колегами, а також невідповідність співробітників корпоративній культурі організації можуть виступати як фактори плинності. Тут доречно згадати, що за даними Forbes наслідком саме цих чинників є висока добровільна плинність персоналу протягом перших 30-90 днів роботи.

Інший поширений фактор добровільної плинності, як показало дослідження, пов'язаний зі зміною життєвих обставин працівників. Наприклад, звільнення протягом перших років після народження дітей.

Принципово важливо розуміти, що всі фактори, виявлені за підсумками дослідження, носять динамічний характер: їх відносне зважування змінюється від галузі до галузі, від організації до організації і від співробітника до співробітника. Вони варіюються від таких цілком очікуваних ознак, як рівень посади і досвід роботи до таких менш очікуваних і важко піддаються кількісній оцінці, як час на поїздку на роботу і з роботи.

Як результат аналітична модель добровільної плинності персоналу дозволяє в 5-6 разів точніше виявляти співробітників "з групи ризику" (співробітників з високою ймовірністю добровільного відходу з організації), ніж за допомогою традиційного показника плинності персоналу (за попередні періоди діяльності організації). Більш того отримана модель надає можливість керувати процесом добровільного обороту персоналу, в тому числі за допомогою розробки відповідних стратегій утримання співробітників. Для прикладу в таблиці 1 представлені можливі варіанти базових складових (елементів) таких стратегій.

Вид фактора добровольной текучести персонала и способ его нейтрализации, таблица 1

Таким чином, застосування технологій Big Data в HR-сфері, зокрема при розробці прогнозів плинності персоналу, дозволяє керівникам компаній спрацювати на випередження і отримати неймовірне конкурентну перевагу. Адже, як відомо: бізнес-процеси і продукти можна досить легко скопіювати, а ось відтворити навички співробітників конкуренту ніколи не буває легко.

За матеріалами Hr-Portal.ru