TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Максим Кубарь: Превращаю данные в прибыль

23 Jul, 19:30

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Prev Next
Цена поспешных решений или во что обходятся “кадровые качели”

В прошлый раз я показал, как переменная часть ФОТ росла без оглядки на прибыль, словно ее раздавал щедрый Санта. Казалось бы, вот он, корень проблемы: перестройте KPI, и прибыль вернётся.

Но опыт подсказал еще помучать данные.

В кейсе ЭТП пришлось погрузиться на несколько уровней причинно-следственных связей, чтобы докопаться до настоящего корня. Вот как это выглядело.

🔍 Уровень 1. Очевидное. Исходная установка: чтобы увеличить прибыль, нужно больше продавать. Но рост выручки не гарантировал роста прибыли. Причина: убыточные направления и переменная составляющая в постоянных расходах “съедали” усилия коммерсантов.

🔍 Уровень 2. Логичное. Потенциальное решение - сокращать персонал и замораживать зарплаты. Но кого увольнять? Как удержать “локомотивов”? Риск: потерять ключевых людей и сделать только хуже.

🔍 Уровень 3. Глубокое. Существенная переменная часть ФОТ не привязана к финансовым результатам. Решение - перестроить систему мотивации под цели компании. Но на что мотивировать тех, кто не влияет на прибыль напрямую? Какие гарантии, что новые KPI сработают?

🔍 Уровень 4. Корень. Дальнейший анализ показал: новую систему KPI не на что сажать. Оргструктура плавает. Если руководителей среднего звена методично сокращали весь год (итого на 20%), то с линейными специалистами - разнонаправленные метания:

- Старших специалистов сначала наняли (+15% во 2-м квартале), а к концу года сократили (–18%).

- Мидлов сначала наняли (+8%), потом сократили (–10%).

- Джунов то нанимали (+2%), то сокращали (–3%), то снова нанимали (+3%).

Стабильное ядро персонала - только 60%.

Прямые потери от ошибочного найма случайных сотрудников (не прошли испытательный срок или сами ушли отработав до 3-х месяцев) - 8 млн.руб..

Прямые потери вызванные увольнениями сотрудников (экстра выплаты) - 6 млн.руб..

Истинная причина - спонтанные кадровые решения. Без стратегии. Без привязки к бизнес-целям. И только после того, как это стало ясно, появилось осмысленное решение: сначала спроектировать оргструктуру, а уже потом - систему мотивации.

Этот каскад вопросов - не просто аналитика, а метод, который не позволяет остановиться на первом удобном ответе. Метод: продолжать задавать вопросы, пока не становится понятен следующий шаг, его цена и последствия.

Такой разбор требует заглянуть в “чувствительные” зоны - зарплаты, штатное расписание. Но именно там прячутся миллионы. Если вы готовы посмотреть - напишите мне слово «КАДРЫ» в личные сообщения. Я подскажу, какие данные собрать и как за 30 минут найти первые признаки кадровых качелей.

➡️ MAX

180 0 0 7
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot