HR-аналитика: ключевые фокусы 2025

Чтобы отвечать на новые запросы рынка, HR сегодня важно опираться на данные аналитики, потому что она помогает минимизировать ошибки при движении вперед. Ольга Кочергина, партнер и руководитель практики «Digital и Ритейл» Marksman, рассказала о новых трендах в HR-аналитике.

Аналитика и опора на данные в HR ─ не новый, а уже актуальный тренд. Другой вопрос, что уровень зрелости HR-процессов и инструментов для анализа в компаниях разный. Как следствие, уровни работы с данными отличаются:

В идеальной картине мире аналитика должна охватывать весь HR-цикл ─ от привлечения новых сотрудников, до работы с Alumni (экс-сотрудниками компании) и включать 4 группы метрик:

Например, на этапе найма это могут быть: скорость закрытия позиции — time to fill; стоимость найма; качество найма — через расчет оттока на испытательном сроке; воронка подбора.

Сегодня большая часть метрик собирается и анализируется для того, чтобы улучшить найм и работать с развитием и удержанием персонала, а самый популярный заказчик данных из всех HR-функций ─ команда подбора.

На чем будет сделан акцент в HR-аналитике в 2025?

Во-первых, на адресной аналитике.

Руководителю, HR и сотруднику надо видеть совершенно разные показатели — и руководитель по персоналу в компании должен это осознавать.

Для руководителя важно видеть верхнеуровневые метрики по своей команде в целом. Например, на дату: количество и статус сотрудников работает / в отпуске / на больничном; метрики эффективности, достижения индивидуальных планов и целей; динамику по прохождению обязательного обучения.

Для HR ─ метрики по сотрудникам на разных стадиях HR-цикла. Например, отдельный срез, тех, кто недавно присоединился к компании и находится на испытательном сроке; процент тех, кто ушел с испытательного срока; количество сотрудников на адаптации, а также сотрудников, к которым назначен наставник или бадди.

Для сотрудника — метрики по индивидуальным целям и плану развития в компании. К примеру, для продавца – процент выполнения квартальных целей по продажам на дату, количество проведенных клиентских встреч в сравнении с целевым значением или прогресс по обучению на дату.

Во-вторых, смещение этой адресности на сотрудника, то есть – человекоцентричность в аналитике.

Если в 2023 году компании фокусировались на привлечении сотрудников, то в 2024, учитывая дефицит персонала во всех отраслях и на всех уровнях, фокус сместился на удержание. Это значит, что сотрудник должен быть удовлетворен своим положением, результатами работы и перспективами в текущей компании и хотел в ней развиваться. И наглядное понимание своего прогресса, результатов, доступность данных, как, впрочем, и HR-сервисов в целом – прямой ключ к удержанию.

В-третьих, важно понимать, что стоит за цифрами.

Как понять, какое событие стоит за теми или иными данными? Научиться строить и проверять гипотезы.

Например, HR видит высокий отток на этапе адаптации. Почему? Возможные гипотезы:

У нас не хватает наставников / бадди, новички предоставлены сами себе. Если гипотеза подтвердится, стоит привлечь внутри компании больше сотрудников в институт наставничества и обучить их.

У нас основной источник кандидатов – открытый рынок, те, кто активно рассматривает предложения. Мы нанимаем на должность с высокой конкуренцией за таланты и, выйдя к нам в компанию, кандидаты получают другие предложения по инерции, вдогонку. Если гипотеза подтвердится, стоит диверсифицировать источники привлечения кандидатов.

Адаптационная программа перегружена тренингами / информацией, новички не успевают усваивать её и уходят, подумав, что раз так сложно на адаптации, то дальше будет еще сложнее. Если гипотеза подтвердится, стоит пересмотреть насыщенность обучения; возможно, разнести тренинги по времени в рамках испытательного срока.

И в завершении, важно помнить, что любые HR-метрики необходимо уметь переводить на язык бизнеса.

Таким образом, для HR сейчас важно считать метрики на всем HR-цикле, уметь интерпретировать эти данные и адресовать их нужным категориям (из которых ключевая сейчас – это сотрудник), понимать причины, стоящие за теми или иными данными (генерация и проверка гипотез), и самое главное – уметь переводить HR-метрики на язык бизнес показателей и KPI, чтобы быть услышанным.