А вот к чему. Недавно написал небольшой комментарий к заметке Алексея Лосева “Персики, лимоны, рынок вакансий в IT и как все это связано”. Комментарий этот выглядел так: “При разговорах о творческом персонале я (да и не только я, а и грамотные HR-менеджеры тоже ) оперировал бы не аналогиями с готовыми к употреблению фруктами (персиками) и "фруктами" (лимонами), а плодовыми деревьями, за которыми работодатель ("садовник") должен заботливо ухаживать, дабы собирать с них (не без пользы для себя) хороший "урожай". Ведь мало приобрести хорошие "саженцы". На "плохой почве" они "сгниют на корню". Причем почва эта -- не только материальные стимулы. Но и нематериальные тоже. Только не надо путать нематериальные стимулы с соцпакетами! Они (нематериальные стимулы) тесно связаны с корпоративной культурой, которая, в свою очередь, в немалой степени зависит от стиля руководства”.
На этот комментарий от Алексея Лосева пришел такой отклик: “Хорошая аналогия. Про персонал, согласен, даже лучше чем персики и лимоны. Вот только очень мало кто про это задумывается и реализует на постоянной основе. Иначе не ходила бы присказка, про то, что в компанию приходят по сотне причин, а вот уходят, как правило, от непосредственного начальника”.
C приведенным выше тезисом о единственной причине увольнений не согласен.
Да, низкий уровень зарплаты – достаточно частая причина увольнений. Но не единственная и не всегда самая главная. Ниже вы видите слайд из доклада руководителя проекта HRM.RU Эдуарда Бабушкина “Управление текучестью персонала на основе данных”, в котором рассматривались ключевые факторы удержания и текучести персонала. Сей доклад был прочитан участникам мартовского международного форуму “Бизнес и ИТ. Вокруг ЦОД. Вокруг Облака. Вокруг IP” в рамках однодневной конференции “HR Клуб”.
Из данного слайда следует, что в компаниях, которые исследовались в рамках проекта HRM.RU, низкая зарплата является причиной менее половины уходов по собственному желанию. На втором месте (с долей 24%) стоит “Отсутствие перспектив роста”, а на третьем (11% случаев) – конфликт с руководством. Рейтинг других причин увольнений сильно ниже. Как известно, в любом конфликте обычно виноваты обе стороны. Но ведь начальник должен быть мудрее подчиненного. Поэтому “тушить разгорающиеся пожары” в первую очередь должен руководитель.
Ниже вы видите другой слайд из вышеупомянутого доклада Эдуарда Бабушкина, который, по всей видимости, характеризует итоги исследования причин увольнений не “усредненных сотрудников” (как в круговой диаграмме), а так называемой “творческой интеллигенции”. Здесь в рейтинге причин увольнений низкая зарплата стоит даже не на первом, а лишь на третьем месте (21% случаев), уступая таким причинам как “Усталость и жажда перемен” (23% случаев) и “Скучные задачи, неинтересная работа” (25% случаев)”. Но и здесь доля “Конфликтов с руководством” достаточно велика (11% случаев).
Интересно отметить, что в большинстве случаев HR-команды крупных предприятий не исследуют причины увольнений сотрудников по собственному желанию, считая, что при проведении EXIT-интервью уровень достоверности ответов очень низок. Тем не менее, перед HR-командами обычно ставится задача сокращения уровня текучести персонал. Так как чем этот уровень выше, тем, как правило, выше издержки работодателя.
Эдуард Бабушкин считает, что для выработки мер по сокращения уровня текучести персонала следует прежде всего анализировать диаграммы распределения стажа. Типичный пример такой диаграммы (где по оси “X” отложено количество месяцев, которые сотрудник проработал в компании) вы видите ниже. Легко сообразить, что текучесть кадров, выраженная в процентах, сильно коррелирует с медианой этого графика, характеризующей средний стаж работы сотрудника в компании. И если “горб” данной диаграммы сдвинуть немного вправо, то её медиана тоже сползет вправо, а уровень текучести кадров, выраженный в процентах, сильно уменьшится.
Но что необходимо сделать для перемещения “горба” приведенной выше диаграммы вправо? Руководитель проекта HRM.RU рекомендует исследовать её отдельные столбики этой диаграммы с использованием технологий Big Data. А если соответствующие инструменты недоступны, то различными методами математической статистики, некоторые из которых, кстати говоря, были упомянуты в заметке “Аналитики Big Data. Где они нужны и сколько стоят?”.
Разумеется, обрабатывать надо не сами столбики, а связи этих столбиков с причинами увольнений. Например, в процессе Exit-интервью увольняющимся можно задавать такой вопрос: “Благодарил ли вас руководитель за достижения?”. При этом могут выявиться совершенно неожиданные вещи (факты). Если, к примеру, разделить увольняющихся на две категории (тех, кого благодарили за достижения и тех, кого не благодарили), то окажется, что для первой категории медиана диаграммы распределения стажа (проще говоря, средний срок работы в компании) составляет 17 месяцев, а для второй – лишь 8 месяцев
На мой взгляд, этот пример (он взят из практики конкретной компании) наглядно говорит о том, что добрые слова приятны не только кошкам. Более того, их произнесение (со стороны руководителей в адрес подчиненных) может принести предприятию и его акционерам немалые материальные выгоды. Ведь чем ниже текучесть кадров, тем предприятие, как правило, рентабельнее.
Технологии Big Data позволяют выявить и более тонкие закономерности. К примеру, понять, в каком “возрасте” (при каком стаже работы) “кошки” (подчиненные) наиболее чувствительны к добрым словам со стороны руководства. Ниже вы видите слайд, где синие столбики соответствуют уволившимся, которые во время Exit-интервью утвердительно отвечали на вопрос “Благодарил ли вас руководитель за достижения?”. А красные столбики соответствуют уволившимся, которые во время Exit-интервью отвечали на данный вопрос отрицательно. Если внимательно приглядеться к этим столбикам, то легко заметить, что наиболее чувствительны к “похвалам/непохвалам” молодые сотрудники. А вот для тех, кто смог продержаться в компании достаточно долго, фактор похвал/непохвал со стороны руководства уже не так значим, как для “молодняка”
Пример результатов исследования зависимости между средним стажем и добрыми словами со стороны руководства.
Источник: доклад Владимира Бабушкина “Управление текучестью персонала на основе данных”, март 2015 г.
