Новые метрики
для нового мира

За последние 5 лет произошло много событий. Вот те из них, которые больше всего повлияли на HR:

• Регулирования в области хранения данных. Европейский GDPR 2018 года, российский закон о "приземлении" ИТ-компаний, Китай, Бразилия и другие страны (или штаты, Калифорния и др.) приняли аналогичные законы или ужесточили существующую практику именно в последние 5 лет.
• Пандемия Covid-19. Принесла много новых процессов и форматов работы, которые прежде не были так популярны, скачок в цифровизации и количестве генерируемых данных. С ними пришли и новые метрики.
• Рост внимания к ESG. ЕС, Китай, США и другие страны приняли ряд законов, направленных на стандартизацию ESG-отчетности и повышение требований к раскрытию информации. HR-блок также появился в стандартах ESG.
• Россия и Украина. Конфликт принес "метрики войны", волны релокации, санкции, уход иностранных компаний из России, импортозамещение.
• Взлет генеративного AI. Самой главной вехой можно назвать запуск ChatGPT в публичный доступ 30 ноября 2022 года.

Помимо сказанного, развивается и сам HR.

• Зрелость информационных систем. Многие решения, завязанные на информационные системы, достигли зрелости (учетные системы, чат-боты, базовая отчетность), развивались инструменты анализа и визуализации данных.
• Базовая отчетность побеждена (там, где ее хотели победить). Компании движутся к расширенной отчетности и предиктивной аналитике. Да, говорили про предиктивную аналитику, не прекращая, последние лет десять. Но количество реальных проектов как будто существенно увеличилось в последние годы.
• На аналитику стали выделять ресурсы. Многие крупные компании создали полноценные подразделения HR-аналитики. Количество вакансий HR-аналитиков выросло кратно. Количество курсов по HR-аналитике выросло кратно.

И мы бы синхронно двигались со всем миром, если бы не проступающие черными пятнами военные конфликты, области сбывающегося киберпанка: Россия-Украина, Армения-Азербайджан, Израиль-Палестина. «Киберпанк — поджанр научной фантастики, отражающий упадок человеческой культуры на фоне технологического прогресса в компьютерную эпоху» (Википедия).

Рассмотрим новые метрики по тематическим блокам:

• Метрики, связанные с AI
• Метрики для Skills-Based Organization
• Метрики удаленной работы
• Метрики HR-продуктов
• Метрики для регуляторов и благодаря регуляторам
• Метрики военного времени

Что случилось?
Генеративный AI едва успел запрыгнуть в нашу пятилетку, как с ним стали связаны самые большие надежды: трансформация процессов обучения, адаптации, автоматизация процессов создания контента, изменение интерфейсов HR-сервисов, индивидуализация опыта сотрудников и многое другое. Объединим генеративный AI с другими видами AI и перейдем к метрикам.

Метрики
Индикаторы проникновения технологии в различные HR-процессы:

• Доля HR-процессов/инструментов, в которые интегрирован AI.
• Доля задач, которые AI-инструмент выполняет успешно без вмешательства человека.
• Охват сотрудников/подразделений, которым оказываются сервисы на основе AI.

Эффекты, которые дало применение AI, выраженные в классических метриках. Что по сути является скорее новыми срезами данных, чем собственно новыми метриками:

• Сокращение времени на подбор кандидатов и заполнение вакансий благодаря AI-инструментам.
• Изменение скорости ответов на вопросы кандидатов о компании благодаря AI-чату.
• Увеличение вовлеченности сотрудников в программы обучения благодаря персонализированным AI-рекомендациям.

Метрики несовершенства технологии. Как и в большинство подразделений, использующих ботов, в HR пришли метрики:

• Процент завершенных взаимодействий.
• Коэффициент перенаправления на оператора/сотрудника HR-функции (доля эскалации) и другие. Они же будут использоваться для оценки голосовых/текстовых AI-помощников, проверяльщиков учебных заданий и т.д.

Влияние инструментов прогнозирования.
Инструменты прогнозирования позволили нам «расширить» горизонт для уже существующих метрик и оценивать вероятность наступления определенных событий:

• Оценка вероятности ухода сотрудника
• Прогноз срока закрытия вакансии
• Прогноз текучести в подразделении в таком-то месяце и т.д.

Вместе с новыми инструментами не только аналитикам, но и руководителям придется разобраться в специфичных метриках, позволяющих оценивать качество прогнозных моделей, если они конечно хотят выступать заказчиками и потребителями предиктивной аналитики:

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F-score и другие.

Будущее
Ряд работ искусственный интеллект начал и продолжил частично или полностью забирать на себя. Функции корректора, иллюстратора, дизайнера, программиста, аналитика, а, со временем, и линейного менеджера будут трансформированы.
Создаст ли это новые проблемы или эффекты? Возможно. И измерять их мы будем новыми метриками. Также я почти не сомневаюсь, что провайдеры сервисов и консультанты придумают новые индексы для комплексной оценки "зрелости"/"внедренности"/"эффективности" и т.д. применительно к AI-инструментам.

Что случилось?
Организация, основная на навыках (Skills-Based Organization) - новый подход, продвигаемый большими консультантами и рядом экспертов. Суть в том, что компаниям нужно аккумулировать и управлять скорее навыками (скиллами), нежели традиционными понятиями работы, ролей или должностей. Почему? Потому что все быстро меняется, и нам нужна гибкость, у нас нет "рабочих мест", у нас есть "работа", которую нужно делать, а для работы нужны скиллы, а не должности или роли (концепция Work without Jobs). Концепция интересная, хотя, как обычно, "не все так однозначно", мир и структура деятельности не переворачиваются в одночасье.

Наиболее интересной частью этого подхода, на мой взгляд, является Data-Driven Skill Management и использование AI для отслеживания и управления навыками сотрудников, выявления гэпов и эффективный мэтчинг задач и скиллов и более эффективная аллокация трудовых ресурсов. И тут мы приходим к еще двум относительно новым концепциям.

Talent Intelligence – использование продвинутой аналитики для talent management и workforce planning. Вы скажете: «Да это же HR-аналитика», и будете правы. Но есть нюанс. Классическая HR-analytics или People Analytics (часто идут как синонимы, но есть и те, кто выделяет разницу в скоупе решаемых задач) фокусируются в большей степени на внутренних процессах и сотрудниках, тогда как Talent Intelligence смотрит шире, анализирует ситуацию с людьми и их навыками на внутреннем и внешнем рынке, выявляет дефицит навыков, анализирует глобальные тренды и т.д.

Internal Talent Marketplace – внутренний маркетплейс талантов, восходящая звезда HR-технологий, замеченная даже Gartner. Кратко говоря, внутренний подбор с помощью хорошей платформы, с прозрачными правилами и желательно AI-based механизмами мэтчинга людей и вакансий.

Метрики
Метрики оценки качества и гибкости человеческого капитала компании. Оценка организации предполагает измерение таких метрик, как organizational agility, skills diversification, workforce mobility и других подобных. Эти метрики рассчитываются как индексы и включают в себя несколько составляющих, рынок пока не пришел к единой методологии их расчета. Аналогично - тестируются новые подходы для оценки организационных skills gaps.

Новые метрики оценки сотрудников - обновляются подходы, шкалы и методы измерения уровней развития навыков (Skill Proficiency) и гэпов, компании начинают измерять скорость освоения новых навыков (Skill Acquisition Rate) и скорость применения новых навыков (Skill Application Rate) или использовать комплексные метрики, такие как Learning Agility. Так появляются новые метрики, такие как интерес к освоению навыков (Interest Level in Skill).

Метрики рескиллинга

• Reskilling ROI - финансовая отдача от корпоративных программ рескиллинга.
• Коэффициент адаптации к новой роли после рескиллинга (доля тех, кто закрепился в новой роли).
• Отдельно начали измерять вовлеченность и удовлетворенность после рескиллинга (Post-Reskilling Employee Engagement and Satisfaction).
• Коэффициент продвижения тех, кто прошел рескиллинг, и другие метрики, также являющиеся классическими, но рассматриваемые в разрезе рескиллинга.

Метрики внутреннего маркетплейса талантов. Маркетплейсы талантов привели к появлению ряда метрик:

• Метрики охвата этим инструментом: должностей, профессий, скиллов и т.д.
• Классические метрики продукта, применимые к маркетплейсу: размеры дневной/ месячной аудитории (MAU, DAU), удовлетворенность, NPS и т.д.
• Talent management метрики в разрезе данного подхода: доля закрытых маркетплейсом вакансий, сроки найма, метрики воронки и т.д.

Что случилось?
Скачкообразный и массовый переход на удаленку в связи с COVID-19 привел к ряду важных последствий:

• Увеличение количества и качества данных: совещания в цифровом формате, обучение в цифровом формате, постановка задач, контроль и т.д. - много ушло в цифру и многое там осталось.
• Слом контроля и оценки эффективности через "присутствие" сотрудников на рабочем месте.
• Рост потребности в цифровой безопасности.

Все это вызвало множество вопросов и в области оценки эффективности, и в области компенсации сотрудников из разных регионов, и в области управления новым рабочим пространством. В сложной ситуации оказались и многие сотрудники: тревожность, невозможность сменить обстановку, недостаток общения и т.д. привело к актуализации вопросов психологического комфорта.

Метрики
Метрики форматов работы и рабочего пространства

• Доля сотрудников, работающих в разных форматах: удаленка/частичная удаленка/полная удаленка и т.д.
• Степень занятости рабочих мест (занятых рабочих мест от общего числа рабочих мест в офисе), включая анализ пиковых часов и времени наименьшего использования.
• Среднее время присутствия в офисе на одного сотрудника.

Метрики использования цифровых инструментов

• Общее количество активных пользователей цифровых инструментов (видео-конференций, учебных платформ, систем учета задач и т.д.).
• Доля внутренних совещаний/клиентских встреч, проводимых в цифровом формате.
• Средняя продолжительность цифровой встречи.
• Метрики скорости ответа с помощью цифровых инструментов (email response time и т.д.).

Многие поставщики софта, такие как Microsoft, предлагают свои системы метрик для мониторинга использования инструментов.
Метрики эффективности работников на удаленке (и сравнение с офисными)
Сами метрики эффективности в большой степени остаются прежними. Выделим основные подходы к измерению:

• Метрики формального контроля: они часто почти идентичны метрикам использования цифровых инструментов, принимая на себя роль "Большого брата". Некоторые организации активно смотрят на время начала рабочих сессий, скорость и период ответов на сообщения, период активных сессий основных рабочих программ и т.д.
• Оценка человеком: другой подход делает ставку на регулярные самоотчеты и/или оценку непосредственным руководителем продуктивности сотрудника и качества выполняемых задач.
• Оценка метрик процессов и бизнес-метрик. Если есть возможность, компании измеряют метрики процессов, результатов, удововлетворенности клиентов и сопоставляют их, выводя office/remote eNPS Ratio и другие аналогичные метрики, включая классические HR-метрики, такие как вовлеченность и текучесть. Из интересных метрик можно выделить Productivity-to-Presence Ratio, показатель может косвенно подсказать, насколько вы "загнали" ваших сотрудники в формат «обязательности присутствия».

Метрики организационно-сетевого анализа (ONA)
Стоит отдельно выделить метрики ONA, т.к. после массового перехода в цифру, организации получили кратный прирост данных для ONA. Метрики оценки сотрудников, размер их сетей, количество и прочность их связей, основные каналы прохождения информации, узкие места и "структурные дыры", качество межфункционального взаимодействия, - все это может быть ценнейшим ресурсом при умелом использовании.

Метрики анализа контента сообщений
При умелом использовании технологий text mining компании могут вытаскивать и анализировать как контентную составляющую переписки - актуальные темы, так и эмоциональную - эмоциональный тон в переписке в различных подразделениях и при обсуждении различных тем. А если добавить сюда транскрибацию совещаний, которая стала базовой функцией многих платформ, то потенциал этого направления кажется безграничным.
Возможно, уже завтра AI нового поколения сможет оценивать не только тему и эмоции по тексту, но и рациональность, профессионализм и даже "токсичность" участников коммуникации, и отпадет необходимость в performance review.

Метрики удовлетворенности и ментального здоровья
Удаленка подстегнула внимание уровню стресса сотрудников, выгоранию, чувству одиночества, недостатку живого общения, снижению удовлетворенности работой и т.д. Уже перечисленные методы сбора информации, от опросов до ONA и text mining, могут и уже используются для выявления и анализа этих проблем. И если метрики контроля заботятся о том, чтобы сотрудники работали, метрики ментального здоровья заботятся о том, чтобы он отдыхал - некоторые компании уже отслеживают наличие перерывов в работе, фиксируют работу в выходные дни. Также разрабатываются более сложные метрики:

• индекс цифрового стресса
• индекс социальной изоляции
• метрики и индексы непродуктивного отвлечения сотрудников (distraction metrics) и др.

Что случилось?
Цифровизация, спрос на эффективность, потребность в стандартизованных и масштабируемых решениях в последние годы приводит к развороту HR от сервисной модели, с ориентацией на процессы и удовлетворение входящих запросов к продуктовой модели с фокусом на создание работающих тиражируемых продуктов. Это созвучно с идеей zero HR и стремлением дать бизнесу и сотрудникам экосистему HR-инструментов, снизив роль HR-ов в HR-процессах, а заодно и затраты, и колебания в качестве услуг.

«Сотрудник, вот тебе бот, не приходи больше в кадры за справкой». «Руководитель, вот тебе HR-дашборд, не проси больше подготовить тебе аналитику» и т.д. Некоторые направления в большей степени подвержены «продуктовизации», некоторые - в меньшей. Там, где этот процесс происходит, команды чаще переходят на agile, работают спринтами, ведут бэкглог продукта и измеряют ключевые продуктовые метрики.

Метрики
Метрики разработки продукта

• Время разработки продукта: создания нового бота, дашборда, разработки курса (time to market).

Метрики охвата и востребованности

• Доля HR-запросов, которые решаются с помощью работающих в компании селф-сервис инструментов.
• Процент пользователей (руководителей/сотрудников), начавших использовать продукт (activation rate).
• Частота использования продукта.
• Недельная/месячная аудитория пользователей (DAU/MAU).
• Коэффициент отказов: процент пользователей, покидающих сервис/приложение после короткого просмотра (bounce rate)
• Метрики удержания/оттока пользователей (число/доля пользователей, забросивших продукт).

Метрики качества продукта

• Количество/частота возникновения ошибок в продукте.
• Скорость исправления ошибок или багов в продукте.
• Время простоя продукта/сервиса.

Метрики удовлетворенности и лояльности

• NPS продукта
• CSI продукта
• Метрики в разрезе CJM: удовлетворенность по этапам/конверсии/отказы на разных этапах пути и т.д.

Финансовые метрики

• ROI (Return on Investment) применительно к продукту.
• Метрики соотношения затрат на операцию с новым продуктом, по сравнению с прежним решением или внешним провайдером.

Что случилось?
За последние 5-10 лет упомянутые выше регуляторные инициативы привели компании к необходимости соблюдения целого ряда регуляторных требований. Суть и объем требований сильно зависят от региона и желания компаний соответствовать GDPR и аналогам, стандартам в области ESG (Environmental, social, and corporate governance) и DEI (Diversity, equity, and inclusion). Традиционно, за новыми практиками следуют метрики. Например, DEI-повестка стала закрепляться законодательно с 1963 года (Equal Pay Act в США), но комплексные системы метрик и даже DEI-дашборды появились относительно недавно: законодательные инициативы Евросоюза и отдельных штатов пришлись на 2014-2023 гг. Часть регуляторных метрик стали стандартом, но многие расчетные индексы еще не стандартизованы.
Статистические бюро также не дремлют. Американское Bureau of Labor Statistics и Европейский Eurostat за последние годы ввели ряд новых метрик в области HR для компаний.

Что случилось?
Пока компании в одних странах тюнингуют свои системы метрик, связанных с новыми технологиями и инклюзивностью, другие компании оценивают влияние мобилизации на бизнес и свои трудовые ресурсы. За последние 5 лет полная или частичная мобилизация затронула Украину, Россию, Армению, Азербайджан, Израиль.

Метрики

• Доля мобилизованных сотрудников.
• Доля забронированных от мобилизации сотрудников.
• Доля отсрочек от мобилизации от числа сотрудников.
• Доля закрытых личных дел (смертей).
• Доля выплат по смерти от ФОТ.
• Доля раненых в ходе боевых действий сотрудников.
• Число/процент сотрудников, находящихся в зоне конфликта.
• Доля сотрудников, потерявших жильё или имущество в результате военных действий.
• Количество случаев психологической травмы.
• Число/доля сотрудников, потерявших родственников или близких.
• Число/доля сотрудников, взявших отпуск/отгул по причинам, связанным с военной ситуацией.
• Процент сотрудников, вернувшихся после службы.
• Доля сотрудников, переехавших в более безопасные регионы из-за военных действий.

На военных предприятиях повышено внимание к переутомлению сотрудников, травматизму и изменению производительности в связи с интенсивной работой.

Являются ли эти метрики принципиально новыми? Нет. Являются ли они новыми для текущего поколения HR-ов? Для большинства стран - да.

Помимо описанных областей, можно отметить, что растет интерес к метрикам, связанным с опытом сотрудников (employee experience), а также с измерением приоритетных навыков, таких как информационная грамотность или аналитическая культура компании.

Изменения накапливаются медленно. Метрики, которые мы смотрели год назад и которые смотрим сейчас, почти не изменились. Но если взять больший горизонт, то видно, что новое все-таки есть. Метрики - своего рода зеркало процессов и технологий. Пусть только поводы смотреть на новые объекты в этом зеркале будут хорошими.