ЕС и Норвегия продолжат санкционную политику в отношении России

Проект "как Neon HRM поддержала запуск «Школы Мастеров» в группе компаний «Нацпроектстрой»  участвует в номинации Digital Solution

Сегодня хочу вам рассказать про наш HR-проект «Системная работа с детьми сотрудников как инструмент повышения лояльности и вовлеченности».

Есть разница между вскрытием и диагностикой. Exit-интервью — это вскрытие. Мы разговариваем с человеком, который уже принял решение, уже подписал оффер, уже мысленно освободил рабочий стол — и просим его объяснить, что пошло не так. Он объясняет вежливо и обтекаемо. А мы записываем причины ухода в тот момент, когда сделать с ними уже ничего нельзя. Прогнозная аналитика предлагает другую логику: человек уходит не в день подачи заявления. Он уходит медленно, задолго — и оставляет следы этого ухода за месяцы до того, как произнесёт слово «увольнение». Сегодня, эксклюзивно для TheHRD.ru, Марианна Симонян — признанный лидер и эксперт в области HR-технологий и аналитики персонала, приглашённый преподаватель НИУ ВШЭ, МФТИ и МИФИ, автор книги «Дао женской карьеры» поделится своей экспертизой.

В сегменте премиальных продуктов и услуг действуют особые требования к клиентскому сервису. Сам продукт, безусловно, должен быть безупречен, но с ростом цены к нему добавляется возрастающая значимость сервиса. Чем дороже услуга, тем меньше клиент готов тратить на нее собственную энергию – заново объяснять, кто он и чего хочет, повторять сказанное в прошлый раз, следить, чтобы все шло по плану. От персонала в этом сегменте ожидают больше, чем просто формального обслуживания: необходимо проявлять искренний интерес к клиенту, помнить контекст общения, соблюдать личные границы, предлагать помощь раньше, чем о ней попросят, и не становиться навязчивыми.

Текучесть персонала — показатель, который сообщает о проблеме с опозданием: сотрудник уже решил уйти, а компании предстоит искать ему замену, передавать задачи и восстанавливать утраченную экспертизу. Прогнозная аналитика помогает заметить риск раньше. Но начинать нужно не с машинного обучения, а с проверки исходной информации. Если компания собирает её нерегулярно или по разным правилам, модель не исправит ситуацию. Надёжный прогноз начинается с качественных данных.

Проект: “Лучшие люди”

Я представляю вам наш кейс «Цифровая экосистема Еврохима: от кандидата до эффективного сотрудника». Нашей задачей было упростить путь нашего сотрудника, начиная от первого контакта с рекрутером и в целом от подачи заявки на подбор до получения допуска к самостоятельной работе и выхода на эффективность наших новичков.

Найти специалиста с редкой экспертизой становится все сложнее. Подходящих кандидатов на рынке немного, а многие из них уже работают и не откликаются на вакансии. В результате стандартный сценарий «разместить вакансию и ждать откликов» дает все меньше возможностей для поиска сильных специалистов.