Тенденции в оценке персонала

Zsolt Feher, управляющий директор Hogan Assessments Europe, выделил 5 современных тенденций в оценке персонала: геймификация, аналитика в социальных сетях, непрерывное управление эффективностью, Big Data, оценка вовлеченности и обратная связь. Мы покажем на примерах то, как эти тенденции проявляются в бизнесе и исследовательской практике.

tendencii-v-ocenke-personala-.png

1. Геймификация

Сегодняшние молодые специалисты – поколение миллениалов. Их детство и взросление пришлись на период глобализации, стремительного развития коммуникаций, цифровых технологий, интернета и мобильных устройств. Поэтому при подборе и оценке сотрудников поколения Y все чаще применяется геймификация.

Геймификация, помимо подбора и оценки, позволяет эффективно управлять персоналом, повышать производительность труда, определять лидеров в командах, психологические и социальные особенности участников команды, улучшать коммуникацию и взаимоотношения в команде в результате эмоционального вовлечения.

Так маркетинговая компания Upstream, офисы которой находятся более чем в сорока странах мира, создала игру The Challenge для привлечения и отбора менеджеров. Игра длится час и состоит из семи миссий. В каждой миссии необходимо решить вопросы различных аспектов маркетингового анализа. Участники, получившие по результатам игры наивысшие показатели, становятся сотрудниками Upstream.

2. Аналитика профилей в социальных сетях

С каждым годом люди оставляют все больше информации о себе в социальных сетях. Исследователи из University of Pennsylvania и The Psychometrics Centre, University of Cambridge опубликовали результаты анализа профилей и активности в социальных сетях.

Анализ активности 58 тысяч человек на Facebook показал, что по лайкам можно предсказывать принадлежность к расе и полу, сексуальную ориентацию, политические взгляды, религиозную принадлежность. В отношении личностных черт прогностическая валидность сопоставима с валидностью личностных опросников. Лайки рассматриваются как предикторы характеристик, на основе которых можно определить уровень интеллекта и черты личности по модели «Большая пятерка»: открытость опыту, экстраверсия, эмоциональная устойчивость, добросовестность и доброжелательность.

Так, публичные страницы на Facebook «Моцарт», «Властелин колец» и журнала Science свидетельствуют о высоком уровне IQ, а Sephora и Harley Davidson – о низком; страницы «Гордый быть христианином» и «Будучи консервативным» – об удовлетворенности жизнью, а «Наука и Ipod» – о неудовлетворенности; «Оскар Уайлд», «Леонард Коэн», «Чарльз Буковски» – об открытости опыту, а Oklahoma State University и телешоу «Холостяк» – о консервативности; «Христианство» – о кооперативности, а «Фридрих Ницше» – о конкурентности; Weight Watchers – о том, что человек состоит в отношениях, а «Мария Шарапова» и «Усейн Болт» – об отсутствии семьи; Slayer и Rob Zombie – о том, что человек курит, а Honda – об отказе от курения.

3. Непрерывное управление эффективностью (Performance management)

По данным исследования HCI (Human Capital Index), в 72% компаний индивидуальные результаты деятельности оцениваются раз в году. Таким образом, традиционная система постановки целей и годовой оценки достижений сосредоточена на прошлых результатах, а не на текущей и будущей эффективности сотрудника. Поэтому значимость оценок и обратной связи для сотрудников снижается, что не позволяет корректировать их поведение в процессе выполнения рабочих задач.

Поэтому в управлении эффективностью персонала все больше компаний переходит на непрерывный процесс постановки целей, оценивания и обратной связи.

General Electric в 2016 году пересмотрела свою систему управления эффективностью. Ранее на ежегодную оценку персонала компания тратила суммарно пять месяцев и использовала рейтинги индивидуальной эффективности. С внедрением нового подхода систему рейтинга отменили, увеличили время взаимодействия менеджера и сотрудника, изменили критерии оценки. Например, «уровень экспертизы» и «ясность мышления» заменили на более динамичные «стремление учиться» и «умение адаптироваться».

Также в General Electric автоматизировали процесс предоставления обратной связи: каждый сотрудник может принять отзыв о своей работе или оценить другого при помощи специального мобильного приложения PD@GE.

4. Оценка вовлеченности и обратная связь

Рынок исследования удовлетворенности и вовлеченности сотрудников превратился в динамичный мир опросов в реальном времени (real-time survey), сервисов для анализа настроения, инструментов анализа организационных сетей (ONA) и продуктов, которые автоматически запрашивают обратную связь, чтобы организовать для сотрудника коучинг в реальном времени.

При этом развивается новый тренд в оценке настроения сотрудников – пассивные методы, с помощью которых можно анализировать эмоциональность текста в электронных письмах и сообщениях (например, Tone Analyzer). Преимущества для сотрудников тоже очевидны: они могут давать обратную связь без активного вовлечения.

В компании Facebook обнаружили, что самые простые вопросы, например, сколько времени сотрудники намерены оставаться в штате, дают высокий прогноз о вероятной текучести персонала. По мнению руководства Facebook, из опросов можно узнать многое, даже когда сотрудники в них не участвуют, поскольку не заполняющие ни одного ежегодного опроса имеют в 2,6 раза больше шансов уйти из компании в следующие шесть месяцев.

5. Big Data

Большие данные становятся основным инструментом для специалистов по персоналу практически во всех аспектах планирования работы. Самые передовые алгоритмы могут обрабатывать и анализировать данные для принятия стратегических решений по управлению персоналом, прогнозируя будущие действия. В основе лежит принцип I/O: прошлое поведение предсказывает будущее поведение.

На корпоративном уровне растет рынок аналитики организационной сети (ONA, Organizational Network Analysis). Таким образом устанавливается новый мир аналитики отношений (Relationship Analytics). Теперь можно оценить ключевые данные HRMS (текучесть, стаж, оценка продуктивности), данные отношений (с кем знаком сотрудник, с кем проводит время, в каких состоит командах), данные благосостояния (активность, энергия, благополучие сотрудника) и данные о чувствах и мнении сотрудника (обратная связь, настроение, чувство принадлежности).

Анализируя эту информацию, можно предсказать ключевые аспекты работы, например, кто из сотрудников вскоре покинет компанию, кто сможет работать в одной команде эффективно или кто будет лучшим кандидатом на должность.

Например, Google использует data-based decision-making (принятие решений на основе данных), algorithm based decision-making (принятие решений на основе алгоритма) или fact or evidence-based decision-making (принятие решений на основе фактов и доказательств). В основе подхода лежит работа с большими данными. Так, математический алгоритм проактивно и успешно предсказывает, кто из работников создаст проблемы своим уходом из компании. Это позволяет планировать профилактические действия до возникновения трудностей с сотрудником и персонализировать работу по удержанию.

 Тренды-2018.png

Источник: Zsolt Feher. Managing Director, Hogan Assessments Europe. The Future of HR Assessment in 2018: 5 Hot Trends Shaping the Industry