Матрица текучести
Еще один угол зрения на текучесть. Еще одна HR-метрика. Очень простая схема. Мы все помним, что второй год подряд Удержание главный приоритет HR (а еще при этом стоит таки поучаствовать в опросе Приоритеты HR 2025), и многие компании начали крестовый поход против текучести персонала.
Но, как говорили в одной известной рекламе, не всякая текучесть одинакова полезна. На Западе текучесть делят на функциональную и дисфункциональную, в России чаще обозначают как желательную и нежелательную текучесть.
Желательная – хорошо, нежелательная – плохо. Чаще всего этот признак выставляется в системе руководителем или HRBP при увольнении сотрудника. Если совсем просто, то вопрос стоит так: жалеете, что сотрудник уходит из компании или нет.
Отсюда простая задача: желательная текучесть должна быть на ранних этапах жизни сотрудника в компании, нежелательная желательно на поздних. Т.е. если мы сотрудника отнесли к категории желательной текучести, но он проработал 2,5 года, то не кажется ли вам логичным вопрос, а куда смотрел руководитель и другие заинтересованные лица все эти 2,5 года? И чем быстрее мы избавимся от такого сотрудника, тем, как минимум, больше сэкономим.
На диаграмме (простой скрин из Excel) показаны данные реальной компании. Для простоты восприятия я взял порог в один год работы. Это сводная таблица с % по строке.
• 37 % сотрудников из категории желательной текучести отработали более года, и эту текучесть можно назвать «плохой», потому что более года эти сотрудники отжимали ресурсы компании;
• 44 % из нежелательной текучести ушли, не отработав года, и эту текучесть также можно назвать «плохой», поскольку компания не «отбила» свои инвестиции в сотрудника: поиск, найм, адаптация, обучение и т.п...
Что остается за рамками этого поста, но важно в контексте данной темы:
• Объективности оценки «желательная» / «нежелательная»
• Инструменты работы для профилактики желательной работы.
• Трудовое законодательство. Мы ограничены в инструментах увольнения.
• Производные формулы – из матрицы можно вывести единый, более точный показатель текучести, например, за счет усреднения «плохой» текучести.
Мне могут возразить и сказать, надо работать над тем, чтобы компания стремилась минимизировать желательную текучесть, желательная текучесть это ошибка найма, и я с этим совершенно не спорю, но даже самые ярые приверженцы валидности моделей оценки кандидатов согласятся, что ошибки есть всегда, а Ласло Бок (бывший вице-президент Google по персоналу) показал, что отбор кандидатов это ближе к лотерее. В любом случае валидность инструментов оценки не высока, и само применение этих инструментов чревато:
1. Увеличением сроков воронки
2. Можно не взять таланта по ошибке.
В условиях сами знаете какого рынка труда это не комильфо. Поэтому компании часто отказываются от излишних инструментов оценки и строят стратегию на раннем выявлении не подходящих сотрудников. И для этой стратегии матрица текучести самое то.
Телеграм канал HR-аналитики
Еще один угол зрения на текучесть. Еще одна HR-метрика. Очень простая схема. Мы все помним, что второй год подряд Удержание главный приоритет HR (а еще при этом стоит таки поучаствовать в опросе Приоритеты HR 2025), и многие компании начали крестовый поход против текучести персонала.
Но, как говорили в одной известной рекламе, не всякая текучесть одинакова полезна. На Западе текучесть делят на функциональную и дисфункциональную, в России чаще обозначают как желательную и нежелательную текучесть.
Желательная – хорошо, нежелательная – плохо. Чаще всего этот признак выставляется в системе руководителем или HRBP при увольнении сотрудника. Если совсем просто, то вопрос стоит так: жалеете, что сотрудник уходит из компании или нет.
Отсюда простая задача: желательная текучесть должна быть на ранних этапах жизни сотрудника в компании, нежелательная желательно на поздних. Т.е. если мы сотрудника отнесли к категории желательной текучести, но он проработал 2,5 года, то не кажется ли вам логичным вопрос, а куда смотрел руководитель и другие заинтересованные лица все эти 2,5 года? И чем быстрее мы избавимся от такого сотрудника, тем, как минимум, больше сэкономим.
На диаграмме (простой скрин из Excel) показаны данные реальной компании. Для простоты восприятия я взял порог в один год работы. Это сводная таблица с % по строке.
• 37 % сотрудников из категории желательной текучести отработали более года, и эту текучесть можно назвать «плохой», потому что более года эти сотрудники отжимали ресурсы компании;
• 44 % из нежелательной текучести ушли, не отработав года, и эту текучесть также можно назвать «плохой», поскольку компания не «отбила» свои инвестиции в сотрудника: поиск, найм, адаптация, обучение и т.п...
Что остается за рамками этого поста, но важно в контексте данной темы:
• Объективности оценки «желательная» / «нежелательная»
• Инструменты работы для профилактики желательной работы.
• Трудовое законодательство. Мы ограничены в инструментах увольнения.
• Производные формулы – из матрицы можно вывести единый, более точный показатель текучести, например, за счет усреднения «плохой» текучести.
Мне могут возразить и сказать, надо работать над тем, чтобы компания стремилась минимизировать желательную текучесть, желательная текучесть это ошибка найма, и я с этим совершенно не спорю, но даже самые ярые приверженцы валидности моделей оценки кандидатов согласятся, что ошибки есть всегда, а Ласло Бок (бывший вице-президент Google по персоналу) показал, что отбор кандидатов это ближе к лотерее. В любом случае валидность инструментов оценки не высока, и само применение этих инструментов чревато:
1. Увеличением сроков воронки
2. Можно не взять таланта по ошибке.
В условиях сами знаете какого рынка труда это не комильфо. Поэтому компании часто отказываются от излишних инструментов оценки и строят стратегию на раннем выявлении не подходящих сотрудников. И для этой стратегии матрица текучести самое то.
Телеграм канал HR-аналитики