В работе с персоналом важно не только собирать данные, но и правильно их анализировать, чтобы принимать эффективные управленческие решения. На платформе Happy Job реализованы базовые статистические методы: например, вычисление среднего и медианы, разрезы по подразделениям, отраслям и другим показателям. Это помогает быстро получить общее представление о результатах.
Но иногда усредненных данных мало, и тогда на помощь приходят более сложные статистические методы. В этой статье расскажем, какие из них мы используем, зачем они нужны и как помогают бизнесу.
1. Описательная статистика: среднее, медиана, мода, квартиль и стандартное отклонение
Описательная статистика (реализована на платформе Happy Job) применяется для первичного анализа данных, когда нужно быстро получить общие показатели, выявить проблемные зоны, сэкономить время HR и уменьшить необоснованные расходы. Важно: она помогает увидеть общие тенденции, но не объясняет причины.
Примеры запросов:
2. Тесты значимости (t-тест, ANOVA)
Метод применяется для сравнения средних значений показателей между двумя (t-тест) или более (ANOVA) группами. Позволяет объективно оценивать эффективность HR-стратегий и обосновывать инвестиции, а также понять, действительно ли наблюдаемые различия важны, а не случайны.
Примеры запросов:
- Есть ли значимая разница в вовлеченности между филиалами или возрастными группами?
- Есть ли эффект от внедренных HR-программ?
- Значимо ли различие в текучести кадров между департаментами компании?
3. Корреляционный анализ
Корреляционный анализ позволяет выявить взаимосвязи между показателями, а также понять, какие факторы важны для стратегии развития персонала. Важное уточнение: корреляции не показывают причинно-следственные связи.
Примеры запросов:
- Какие факторы связаны с вовлеченностью сотрудников компании?
- Как связаны счастье сотрудников и их лояльность?
- Есть ли связь между вовлеченностью и текучестью кадров в компании?
4. Регрессионный анализ
Для более сложного моделирования взаимосвязей нескольких факторов одновременно и прогнозирования значений показателей применяется регрессионный анализ. Он дает возможность более точно оценить эффект HR-инициатив и сформировать стратегию для снижения затрат, связанных с текучестью персонала, и роста производительности.
Данная аналитика тоже применяется на нашей платформе, однако модели сформированы на общих выборках. Для более точной информации мы рекомендуем обучать модель для конкретной компании. В стандартных исследованиях Happy Job мы работаем с 600+ ответами на одну исследуемую выборку (организация, подразделение, филиал), т. к. изучаем взаимодействие большого количества переменных (от 60).
Примеры запросов:
- Какие метрики вовлеченности наиболее сильно связаны с текучестью?
- Какие действия приведут к повышению лояльности сотрудников?
- Какой станет эффективность персонала, если мы поднимем удовлетворенность оплатой труда на 0,5 балла?
5. Кластерный анализ
Кластерный анализ используется для разделения сотрудников по схожим характеристикам без заранее заданных категорий. Благодаря ему можно создавать персонализированные HR-программы и повышать их эффективность.
Примеры запросов:
- определить категории сотрудников с разными результатами вовлеченности;
- распределить сотрудников по группам по уровню стресса и удовлетворенности работой;
- выявить кластеры по результатам вовлеченности и возрастным показателям сотрудников.
6. Факторный анализ и анализ главных компонент (PCA)
Факторный анализ помогает «сжать» много вопросов в группу ключевых факторов. Это уменьшает когнитивную нагрузку на сотрудников во время опросов и повышает вероятность получения качественных данных. Таким образом, вы получите более достоверные выводы и сможете принять обоснованные решения.
Примеры запросов:
- упростить модель опроса клиента;
- сократить перечень дополнительных вопросов в анкете, выделив наиболее значимые;
- выделить ключевые группы факторов, формирующих модель клиента.
7. Анализ временных рядов
Нужно выявить закономерности и спрогнозировать будущие значения? Тогда используйте анализ временных рядов. Он будет полезен для грамотного планирования финансов и ресурсов. Для качественного прогноза важно наличие стабильных тенденций и сезонных паттернов.
Примеры запросов:
- Какой уровень лояльности ожидается в следующем году?
- Какова динамика вовлеченности подразделений за последний год и ее прогноз?
- Как будет меняться уровень текучести сотрудников по кварталам в следующем году?
8. Байесовские методы
Байесовские методы применяются для улучшения точности моделей при появлении новых данных. Помогают принимать более точные решения в условиях неопределенности, а значит, снижать риски и улучшать результаты.
Примеры запросов:
- Каков эффект от внедрения новой HR-программы, учитывая прошлые данные и результаты ее реализации?
- Как связаны факторы вовлеченности с лояльностью на основе последнего цикла опроса с учетом данных прошлых лет?
- Как изменится лояльность персонала при повышении удовлетворенности условиями труда на 0,5 балла при учете данных прошлых исследований?
9. Психометрический анализ
Психометрический анализ необходим при разработке или адаптации анкеты для оценки ее качества. Он повышает достоверность данных и снижает шум в ответах — это позволяет принимать более точные управленческие решения и формировать эффективные HR-стратегии.
Примеры запросов:
- оценить качество опросника;
- исключить из опросника неинформативные вопросы, чтобы повысить точность и снизить когнитивную нагрузку на сотрудников;
- проверить валидность шкал и соответствие структуры опросника теоретической модели.
Ценность углубленной аналитики для бизнеса и HR
Каждая компания уникальна. Иногда для понимания текущей ситуации достаточно простого анализа, а иногда нужны углубленные исследования. Платформа Happy Job оснащена базовыми инструментами, но наша команда готова предложить и более продвинутые методы аналитики, адаптированные под ваши задачи.
Использование статистических методов даст вам:
- четкое понимание ключевых факторов и рисков;
- возможность управлять HR-процессами и наблюдать финансовый эффект;
- повышение эффективности HR-программ и оптимизацию расходов;
- экономию на найме и обучении;
- рост прибыли за счет более мотивированной команды.
Мы поможем реализовать любой из описанных методов с учетом ваших целей и доступности данных. Однако важно понимать: чем сложнее статистический метод, тем больше условий должно выполняться для его успешного применения. Для удобства мы составили таблицу с кратким описанием каждого метода и условиями его реализации.
Все перечисленные методы можно комбинировать, поэтому если вы не нашли пример запроса, похожего на ваш, оставьте заявку и получите персональную консультацию от аналитика Happy Job.
