«И что?»: 5 неудобных истин об HR-аналитике, которые меняют правила игры

Всем привет!

Меня зовут Прокопович Наталья, я руковожу направлением зарплатной аналитики в Сбере и работаю на стыке HR, данных и бизнеса. Также являюсь амбассадором исследовательских подходов в people analytics. Еще преподаю в МГИМО и пишу о том, как превращать данные в практические решения для бизнеса. Сегодня поговорим о базе – о ловушках, которые как говорится “исторически сложились” в профессии.

В крупных корпорациях сотрудники всех уровней часто попадают в ловушку «зеленых дашбордов», когда на экранах всё светится успокаивающим изумрудным светом, а в реальности бизнес «горит»: люди уходят, вакансии висят месяцами, а вовлеченность падает. Аналитика в таких случаях превращается в дорогую декорацию. Чтобы перестать «махать цифрами» и начать реально влиять на бизнес, нужно признать несколько неудобных истин.

Ваш мозг – самый ненадежный инструмент

Любое управленческое решение принимается в условиях ограниченного времени, пространства и мышления ^[1]. Мы часто полагаемся на «экспертную оценку», но на деле это часто лишь попытка «натянуть сову на глобус», основываясь на личных травмах и профдеформациях. В психологии выделено около 200 своеобразных проекций, через которые мы смотрим на мир.

Аналитика признана, и призвана для того, чтобы это мышление чуть-чуть расшатать и расширить. Если вы хотите глубоко разобраться в том, как мы обманываем сами себя, крайне советую книгу Никиты Непряхина «Анатомия заблуждений».

Небольшой совет:

• Не пытайтесь запомнить названия всех искажений. Просто анализируйте свое «ретро»: смотрите на прошлые решения и честно спрашивайте себя, через какую проекцию вы тогда смотрели на ситуацию или на данные.

• Изучайте искажения заказчика. Если вы понимаете, в какую ловушку мышления попал человек перед вами, вы сможете выстроить стратегию переговоров так, чтобы вернуть его к реальности.

Самый опасный вопрос: «Как подтвердить гипотезу?»

Как только аналитик задается целью подтвердить свою или чью-то правоту, объективность умирает. Начинается подгонка данных под результат, который хочет кто-то услышать.

Самое полезное, что вы можете сделать – попытаться свою гипотезу опровергнуть. Станьте собственным оппонентом. Если вы пытаетесь доказать обратное, но факты все равно стоят на своем – значит, вы нащупали истину.

Чтобы не плодить «мыльные пузыри»:

• Фиксируйте гипотезу «на берегу»: Используйте жесткий шаблон: «Если [условие / причина], то [результат / эффект], особенно у [группа/сегмент]». Записывайте это до того, как открыли данные.

• Ищите альтернативы: Всегда задавайте вопрос: «Какое еще может быть объяснение у этого вывода?».

Испорченный телефон

В больших структурах запрос на аналитику проходит длинный путь. HR-директор говорит одно предложение бизнес-партнеру. Тот передает аналитику уже десять предложений, приправив их своими домыслами. Аналитик, в свою очередь, додумывает еще на двадцать предложений.В итоге вы отдаете ответ который не закрывает реальную «боль» заказчика.

Правила выживания:

• «Душните» и задавайте «пять почему», пока не докопаетесь до корня проблемы.

• По возможности связывайте всех интересантов в одну рабочую группу.

• Если чувствуете, что вас «газлайтят» и запрос меняется на лету – не бойтесь эскалировать проблему. Лучше быть «въедливым», чем потратить бюджет впустую.

Правило «И что?»: Аналитика без действия – это просто шум

Многие путают аналитику с отчетностью. Отчетность – это скучная констатация факта: «Текучесть массовки составляет 17%». Бизнесу на это плевать. Ему нужен смысл. Аналитика начинается там, где появляется ответ на вопрос: «И что?».

17% – это много или мало? Это из-за того, что в соседнем селе открылся «свечной заводик» и переманил людей, или потому что наши руководители демотивируют команду?

Как проверить качество своего вывода:

• Принцип ребенка: Если вы не можете объяснить суть своего исследования ребенку простыми словами – вы сами в нем не разобрались.

• Управленческий смысл: Руководителю не нужны ваши Python-скрипты и сырые данные. Ему нужно решение. Исследовательский цикл закрыт только тогда, когда за данными последовало действие. Если вы не можете превратить цифру в действие, аналитика бессмысленна.

И в заключение, HR-аналитика как социальная функция

За каждой цифрой в отчете – будь то текучесть или вовлеченность – стоят судьбы людей, их кредиты, карьерные амбиции и мотивы.

Лучший аналитик – это не тот, кто виртуозно пишет код, а тот, кто умеет связывать данные с человеческими потребностями ^[2] и бизнес-контекстом. Когда аналитика становится элементом организационного обучения ^[3], компания перестает наступать на одни и те же грабли.

Когда вы в последний раз смотрели на свой отчет и честно спрашивали себя: «И что?»