Эксперт: деньги приносят не технологии, а вовлеченность персонала

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.

Высокая текучесть редко ограничивается расходами на размещение вакансий. За каждым увольнением стоят время руководителей, обучение новичков, незакрытые смены, снижение производительности и недополученный доход. Дарья Костромина, HR-директор, эксперт по эффективности HR-систем и управлению командами, объясняет, как перевести текучесть в деньги и почему ответственность за удержание сотрудников нельзя оставлять только HR.

RMixed – это fashion-бренды MAAG, ECRU, VILET и DUB. Мы формируем среду, где ценятся энергия, креативность и стремление к развитию.

Проект «ЕСОТ: комплексная трансформация системы оплаты труда в компании Еврохим».

HR-темы востребованы деловыми медиа: рынок труда, дефицит кадров, выгорание, гибридный формат работы – все это интересует читателей не меньше, чем экономические и финансовые новости. Однако многие компании с сильной HR-экспертизой так и не доходят до первой публикации.

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.

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.

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.