Data Driven в HR. Employee Experience Management:

добрый день коллеги место среди подарков я возглавляю практикуется в агентстве пайпер place в одном из предыдущих видео мы с вами начинали такую важную тему как им play experience менеджер по сути это то какие подходы из продуктовой

разработке продуктов маркетинга гибких систем ведения проектов и из классического маркетинга который можно использовать для решения чарльз задачи то есть взаимодействии с сотрудниками то что они вливали вовлечены продуктивный и не покидали компанию и мы поговорили о том какие бывают предпосылки к переходу такой борьбы активный и системной стратегии управления опытом сотрудника на говоря о том что бывает связана с трансформацией компании бывает связана с клиента центричной компания будет связано с тем что это может быть такими дифференциалом бренда работодателя относительно других конкурентов то есть там где мы не можем поспорить на уровне бренд коммуникации либо все другие игроки рынка тоже активно там проблемы коммуникации говорят делают и репьев красивый спецпроекты так далее мы для того чтобы показать дополнительные преимущества тоже переходим комплекс пиринг менеджмента и показываем какие мы клиента в данном случае сотрудника центричной и вот в общем в предыдущем видео можете посмотреть про основные предпосылки переход теперь мы с вами

поговорим о том а из чего же состоит вот этот процесс этого самого менеджер первое что нужно сказать что в рамках процедуры xm можно выделить по сути

такие ключи ключевые четыре направления работ которые развертываются компании последователя первое это формирование

стратегии причем здесь имеется в виду прежде всего такая чтобы как система сбалансированных показателей ну и вообще очень полезное слово alignment то есть это выравнивание стратегии организации с теми задачами которые будут стоять перед mpx с менеджмента есть какие у нас есть ключевые параметры по которым будем оценивать вот наши инициативы вообще нужны либо не нужны а потому что повторю опять же мысль которая говорил в прошлой в прошлом видео в зависимости от того на что направлено инициатива вот очень меняются наши реализационные решение но грубо говоря если мы переходим к стратегии оптимизации с точки зрения всей компании это у нас импульс менеджмент должен быть один если мы переходим к клиенты с int речным стратегиям то другой если мы трансформируем организацию этого сопровождаем ведь что трансформацию тот третий то есть от этого очень серьезно меняется и здесь мы вот в первом блоке описывает миссию видение связку с бизнесом и как следствие формируем такие большие опережающие ключевые показатели эффективности все инициативы в цех 2 а

вторая важная затея состоит в том чтобы мы должны внедрить да это гривен подходы для того чтобы наш проект не превратился в в ухаживании и повышение эфемерного счастья сотрудников наша задача внедрить подходы которые позволят сразу замерять эффективность тех или иных инициатив направленных на сотрудников и в привязке к собственно вовлеченности лояльности и снижению текучести сотрудников и привязки в к этим самым бизнес параметров этот такой второй большой этап третий этап это новые подходы

обычно наиболее болезненный этап с точки зрения реализации поскольку в какой-то момент внедрением по экспресс менеджмента оказывается что наша текущая оргструктура например саппорт служб а наши текущие подходы к рациональному взаимодействию наши текущие подходы к совещаниям а не очень подходит для реализации тех или иных инициатив ну например мы выясняем что какой-то участок бизнес-процесса взаимодействие сотрудникам оказывается неэффективным его нужно менять ну например процесс обучения каким-то моментом связанном с работы с документацией в этом моменте путешествия на самом деле оказывается завязанное большого количества служб это и люди из обучения этой люди там визы чар пи это люди и руководителей этого самого сотрудника это на самом деле клиенты которые сталкиваются как бы с последствиями эффективного документооборота на и возникает боль шайа большая задача совместить в радостном порыве все это поправить вот довольно большое количество разных людей поэтому здесь внедряются новые подходы опять же те из вас кто знаком с продуктовой разработкой гибкой разработкой и вот такими современными подходами к проектному менеджменту понимает что здесь обычно происходит в эти изменения по другому формируются курсом национальной команды внедряются какие-либо канбан системы внедряются даже борды для оценки эффективности уже не только параметров тому самому верхнего уровня но и параметров связанных с проектом в общем классические такие вещи связаны повторюсь проектный менеджмент винс 4

что реализуется это собственно трансформация у нас начинают реализовываться инициативы например при вход на еду или например изменение персонализация benefit най корзина для сотрудников или нам изменение офисного пространства для того чтобы мы могли гибридно эффективно работают большое количество инициатив трансформационных они начинают происходить наш задачи их во время 3 чуть и с точки зрения план факта формате планировали чтобы так фактически получилось так и формате того в общем что сотрудники по этому поводу думают как это происходит на сколько они готовы тем изменением которые происходят из глобально задача вот мы можем считать что экспириенс менеджмент появился когда мы прошли все через все эти четыре этапа и они работают уже планомерно развиваются в так называемых аран логик ах да то есть это все очень есть еще экран все они мы с вами подробнее

поговорим про daydream подходы с точки зрения работы с данными понятно дело что нас центре находится сотрудник вот но на его вовлеченность эффективность и другие параметры которые влияют на бизнес-показателей компании мы можем смотреть с очень разных сторон из очень разных наборов данных первое что

находится там наверху это так называемая формула прибыли как вы знаете у нас в единстве есть собственная разработка эта формула формулы прибыли мы ее используем в том числе и для решения чар задач в замене а например средние чеки на производительность а повторные покупки на стаж работы в компании опять же у нас есть по этому поводу отдельное видео в комментариях к этому занятию вы найдете вот на него ссылку можно будет посмотреть из него нас волнует в основном как бы финансовый бизнес показатели из формулы прибыли нас интересует об стоимость найма нас интересует производительность человека среднее нас интересует текучесть которая там опосредованно формуле присутствует и так далее то есть мы понимаем насколько хорошо реализуется та или иная инициатива ибо экспириенса с точки зрения но по сути финансовых показателей компании помимо этого у нас есть так

называемые user experience данный отель те показатели которые мы как правило выявляем через опросы а здесь нас интересует в базе своей ленте вовлеченность нас интересует лояльность или нпс ну и любые другие параметры которые мы уже замираем замеряем а это в базе своей на самом деле эффективный imply эксперимента только на уровню вовлеченности лояльности невозможен вот поскольку он будет учитывать только вот какие то вещи которые резонно считает развод вот и применительно к человеку и организации в целом для того чтобы менеджмент был эффективен нам нужно еще и к этапам взаимодействия сотрудников компании привязать поэтому здесь

появляются с одной стороны как подход так называемый путь запросы когда мы ни разу год промеряем к показатели с довольно высокой периодичностью причем либо в привязке к хронологии формате раз две недели либо в привязке к каким-либо событиям любой человек прошедший сегодня курс какой-нибудь нашей адаптации получает свой опрос и дополнительным там возникают вопросы завязанные на выгорание общую удовлетворенность неудовлетворенность ну и дополнительные вопросы они могут быть в разном формате в зависимости от целей и задач но вопросы касаемо их этапов и точек контакт у нас например есть какое-то понимание что людям не очень нравится формат выдачи в справке какой-нибудь нам справки о доходах или и мне очень нравится предоставление отчетности о командировках да и мы тоже должны исследовать и знать удовлетворенность по этому параметру от человек а то есть к user experience данном относится все параметры которые нам называют сам человек в прежде всего через запрос и безусловно здесь могут быть интервью вот но если мы имеем дело с большой организации а еще и хотим все эти данные утащить в даже борды и собирать их на регулярной основе вот без опросов причем в пульс форматах здесь не обойтись довольно часто встречается такая аргументация критика это история связана с тем что сотрудники задолбались проходить наши опросы и вовлеченность падает с каждым вопросом по ним причем и response рейд то есть сколько или какой приз людей отвечает вот и сам показатель вовлеченности тоже падать на мой взгляд это прежде всего связана не с количеством вопросом по людям вот с тем как мы с этими данными работы действительно если меня раз в год спрашивают вот насколько удовлетворенно а потом не очень что-то с этим делают а потому что я тоже спрашивает раз в день и ничего по-прежнему не происходит я наверно в какой-то момент перестану к этому хоть как-то относитесь вот но если эти мои данные и данные моих коллег находят свое отражение в реальных инициативах и чарли службы саппорты службы и вот в целом apple экспириенс команды конечно же я буду в этом участвовать проц потому что для меня это по сути такой банк идей и возможность обратная связь в общем много об этом

хорошего написано в книжке сильнейшие про культуру netflix и можете подробнее про это почитать где там собственно сами ай-ти специалист ее сотрудники netflix а вы выступили с инициативой там проводите опросы а делать их не анонимными просто там касалось история скорее передач обратной связи друг другу то есть оценки 360 вот ну ту же логику можно с радостью переложить и на параметр связанные с взаимодействием с компанией в целом второй набор данных который нас

возникает и сейчас начинает все более активно использоваться это так называемые транзакционные данные либо текз это те параметры которые хранятся в наших системах это мужик какой-то rp системы может быть какие-то мессенджеры это может быть какой-нибудь workplace почта и так далее в общем виде это все что касается такой истории как дичь the workplace есть цифрового рабочего места так этим параметрам относятся количество сообщений которые оставляют человек с кем он взаимодействует что он пишет какие пик коммуникации он получает и так далее здесь довольно много сейчас есть интересных исследований на тему того что например предиктором выгорания которые мы в вопросе например увидим вот например только 1 месяц предиктором выгорания может являться снижение активности человека в каких-то общих корпоративных чатах той мы можем на графике видеть эту историю и заранее понимать что скорее всего вопросе о народном расскажут про выгорание вот и мы можем какие-то предупредительные действия по этому поводу сделать ну либо мы знаем историю про то что можно математически посчитать предикторы и выявить что предиктором увольнение в некоторых организации служат доля писем получаемых после восьми вечера в общем многих интересуют час транзакционные данные и их нужно конечно же собирать проблема здесь состоит в том что не у всех мягко говоря внедрен отечества workplace под внедрения мими виду не то что мы там оплатили подписку microsoft teams либо внедрили битрикс24 а то что в нем реальное взаимодействие происходит а зачастую организация живет отдельно от условного битрикс битрикс24 вот и поэтому операции на эти данные невозможно это первая большая проблема связана с транзакционными данными вторая большая проблема связана с тем что они бывают либо нет связанные с другими параметрами либо выводы по ним делаются в лоб на классическим примером здесь является курьезный случай если не считать что большое количество людей от него пострадали вот с компанией xoтeлocь где собственно на уровне оценки того как часто люди пользуются confluence и это такое решение от компании атласе завязаны на базу знаний вот на уровне обзор оценки в процентах сколько времени человек там проводят времени проводят вот принималось решение довольно серьезная оба увольнение людей я не буду сейчас погружаться в дебри то истории там насколько эта реальная фактура совпадало с задачами бизнеса и так далее только скажу что вот в том примере который нам известен наверно довольно странно исходя из параметра доля времени и рабочего затрачиваемое на использование базы знаний делать вывод о том что человек не вовлечен человек непродуктивен и неэффективен то есть это какой-то очень одномерный взгляд то есть вторая проблема здесь состоит в том что не только нужно собирать данные но и уметь их правильно и по бизнеса вам интерпретировать

интерпретировать есть еще третий набор данных которая нас здесь возникает мы их условно называем и чада данные то есть это те параметры которые либо присуще человеку самим себе этом 700 м либо те параметры которые у него возникают в связи с профессиональной деятельностью например стаж причем может быть стаж у нас а может быть старше компаний либо те параметры если и они уж не отражены в транзакционному опыте но мы их можем вытащить на при этом из 1с системы либо из sap а вот который касается его там перемещений перемещение имеется ввиду рост зарплаты ну и собственно грейды и другие перемещения таким образом у нас есть

четыре набора данных который по хорошему стоит собирать по сотруднику для того чтобы иметь возможность повторюсь затем производить с этим какие-то действия да то есть мы вот сейчас и говорим про вторую строчку да и наша задача на какие-то из этих параметров влиять на какие-то параметры не влиять каким образом мы обычно эти данные используем с точки зрения реализации проектов первая наша задача выделить здесь во всех этих параметров те которые являются для нас ключевыми с точки зрения бизнес-задач ну например это возможно крамольная мысль с точки зрения классики и чат но не всегда с точки зрения текущих особенно краткосрочных задач бизнеса на сможем может волновать вовлеченность например или даже лояльность могут ли между собой быть завязаны эти параметры быть там корреляция да конечно но если мы говорим что для нас сейчас лояльность вовлеченность важны менее чем работа с выгоранием то инициативы которая будет возникать потом то есть трансформация будет направлена другое авось мы будем говорить о том чтобы каким-то образом отпускать людей водить направлении связаны с психологической поддержкой снижается их уровень загрузки и так далее в общем работает над ментальным здоровьем и работать над за грузом людей напрямую не следует инициативы если мы ориентировались только на лояльность и только на вовлеченность на то есть наша задача выделить параметры которые для нас являются важными с точки зрения а бизнеса а тут мы берем бизнес-задачи берем задачей с вот этой формулы и чар и затем формируем те на которые в первую очередь ориентируемся второе что здесь важно сделать это выделить и описать эти системы в которых эти данные собираются и либо могут собираться вот и на каком уровне а еще выделить каким образом мы можем между собой их собирать на этом уровне бывает такая еще сохраняется голубая мечта завязанная на то что есть какая-то вот одна система в которой эти данные все могут загружаться и мы будем видеть волшебные график который связывает все параметры между собой к сожалению конкуренция на уровне айти платформ вот и довольно большой айти зоопарк в любой даже уже не очень большой организации подсказывает нам что-то невозможно на то есть никакой бизнес не пойдет на то чтобы перейти в какую-то одну монструозную систему отринув все что у него была до этого чтобы собирать вот такие чар параметры а поэтому в случае с со сбором нам действительно нужно возможно где-то добавить какие-то новые форматы сбора информации но прежде всего user experience это например проведением этих самых пульс опросов причем неважно через что через сеть google формы в серве monkey любых других сервисах с другой стороны нам нужно подумать а как же мы в будущем сможем эти данные интегрировать на уровне связывания аиде разного рода сотрудников в единый едины и даже борды да. мы здесь говорим про так называемые озеро данных когда из разных систем выгружаются параметры и мечется между собой для того чтобы мы могли глубокие выводы делать есть некоторое ограничение связано с тем что сотрудники не очень любят согласно опять же легендам вот и какой-то российской действительности на самом деле вот не очень любят не анонимно задавать вопросы вот и бояться за последствия причем некоторых организациях вполне резонно но этот вопрос корпоративной культуре а поэтому возможно мы будем данные сдавать не на уровне а иди и выводы делать не на уровне айди конкретных людей а на уровне подразделений над где мы вот в общем соблюли анонимность но при этом какая-то хотя бы узость выводов в хорошем смысле этого слова сохраняется вот третье что мы делаем это фиксируем собственно с ес все параметры вот какие есть у нас сейчас четвертое что мы делаем это смотрим взаимосвязи на то есть наша задача просмотреть а какие же параметры влияют на какие параметры в результате

мы знаем какие параметры и где мы хотим собирать для того чтобы оценивать наши инициативы будущий знаем как привязывать их бизнес показателям знаем что нам предстоит дополнить система для того чтобы те вещи которые мы пока по сотрудникам не знаем начали собираться это например история про пульс запросы и можем завизуализировать ситуацию как оно есть сейчас в каких либо управленческих дашбордов на этом история про то как выстраивать дайте driving культуру с точки зрения экспириенса на сегодня закончим вот понятное дело что это такое видение и общие вещи но я думаю что это даёт представление о том какие процедуры необходимо пройти в описании к этому

видео вы найдете а также от нас дополнительный материал на такую схему возможно мы и даже выведем частный экран и тут зависит от наших монтажёров которая показывает связь не на уровне данных а на уровне систем вот которые должны быть включены вот в эту вот эту всю историю для того чтобы вот нужную картинку нам получить откуда какие данные мы тащу а на этом на сегодня от меня все всего доброго и до новых встреч