Новости HRTech, интересные идеи о Digital HR в нашем канале в Telegram: https://t.me/WebsoftHR

От оценки эффективности обучения к построению модели эффективности работников

Не участвовали в исследовании поиска работы? Участвуем сначала, потом читаем.
Сегодняшний пост родился из вчерашнего Оценка эффективности тренингов по развитию навыков поиска работы.
В каком то смысле этот пост - ответ на вопрос Андрея Стулова, в каком то - ответ Виктору Мордвинову на наши долгие, но не безрезультатные, надеюсь, дискуссии, но глобально, я хочу показать, что из себя должна представлять аналитика в компании.
Я вам показываю пример на своих данных, но вы можете представить свою ситуацию за этим: вы начали с оценки эффективности обучения, а вышли в итоге на самое главное в аналитике - построение прогнозной модели.
И если вы, например, оцениваете влияние тренингов на эффективность работников, то в итоге надо выходить в принципе на построение прогнозной модели эффективности работникв: какие драйверы влияют на эффективность работников и управлять ими

Итак

Кратко прошлый результат: у нас кандидаты, которые проходили тренинги по развитию навыков поиска работы, в результате значимо проигрывали в зарплате в сравнении с теми кандидатами, которые учились чему угодно другому, но только не как правильно находить работу. Естественно, гипотеза о том, что кандидатов на тренингах учат соглашаться на меньшую зарплату не очень красивая, поэтому я предположил, что в основе полученного результата лежит не факт прохождения тренинга, а психологические качества кандидата и/или ситуация, в которой он находится. Кстати говоря, спецы по обучению, мотайте на ус, у вас таких ситуация куча: эта задачка называется задачкой по очищению эффекта, когда вы должны четко понимать, являлось ли повышение продаж заслугой тренера, а не следствием других факторов. 
Логика проверки простая: нам надо найти другой (-е) факторы, которые влияют как на изменение в зарплате, так и на решение кандидата принять участие в тренинге по развитию навыков поиска работы. В нашем случае я смотрел три таких фактора:
  • Уровень зарплаты на старом месте работы;
  • Инициатор увольнения (сам работник или работодатель);
  • возраст кандидата.
Для меня было удивительно (я ставил на инициатора увольнения), что таким факторов оказался возраст: возраст кандидата влияет как на решение об участии в тренинге по развитию навыков поиска работы, так и на выигрыш/проигрыш в зарплате на новом месте работы.
Вот какая связь между возрастом и участием в тренинге по развитию навыков поиска работы

Картинка не очевидная, но мы можем сделать прогноз (по сути портрет) того, кто посещает подобные тренинги (по оси X - возраст кандидата, по оси Y - разница в зарплате между новой и предыдущей работами, зеленые точки - кандидаты, прошедшие тренинг, красные - не прошедшие). 
Итого, мы выяснили (я не только делал визуальный анализ, а строил уравнения, в данном посте я опускаю математическую часть, чтобы не раздувать текст): возрастные кандидаты склонны к посещению тренингов по развитию навыков поиска работы, и они же склонны соглашаться на проигрыш в зарплате при трудоустройстве на новое место работы).

Прогноз зарплаты

Но тут встала более интересная задача: а можно ли взять сейчас уволенного / уволившегося кандидата, опросить его и затем подсказать, на какой уровень зарплаты ему стоит рассчитывать.
Сразу предупреждаю, я не смотрел все факторы, у меня задача была скромнее.
Я вытащил три значимых фактора, которые влияют уровень изменения в оплате на новом месте работы:
  1. Уровень зарплаты на прежнем месте работы;
  2. Инициатор увольнения;
  3. Возраст.
Остальные я просто не смотрел, но работа будет продолжена, поэтому со временем мы сможем улучшить прогноз. Тем более, что у нас есть несколько перспективных факторов (например. время поиска работы - предполагаю, что каждая единица времени влияет на уровень зарплаты на новом месте работы. И т.п..)
Вот такая картинка получилась
По оси X - зарплата на момент увольнения на прежнем месте работы, по оси Y - изменение в заработной плате на новом месте работы (все в тыс рублей), зеленые точки означают кандидатов, которых уволил / сократил работодатель, красные - сами кандидаты ушли.
Заметно, что в дорогом ценовом сегменте увольнения происходили чаще по инициативе работодателя, и из этого же ценового диапазона кандидаты соглашались на меньшую зарплату. 
Для аналитиков сообщаю, что линейная модель прогноза дает нам 21 % объясненной дисперсии, что, согласитесь, для трех факторов не мало. 
Но я построил нелинейную модель, которая дала 26 % объясненной дисперсии, вот что получилось
Управляем зарплатными ожиданиями: что влияет на повышение / понижение зарплаты
У этой модели, повторюсь, точность 26 %, поэтому не рекомендую ее использовать как руководство к действию, но как некий бенчмарк - легко.
Читается эта диаграмма так:
  • Для тех кандидатов, чья зарплата составляла более 155 000 рублей, падение в зарплате на новом месте работы составляет 66 000 рублей по медиане. 
Инициато >= 2.5 означает инициатора увольнения.
Если инициатор увольнения работодатель (левая ветвь), то дальше смотрим по уровню оплаты в 82 000 рублей.
  • Т.е. если у вас зарплата была в диапазоне 82 000 - 155 000 рублей и вас уволил работодатель, то медианное падение зарплаты составляет 29 000 рублей.
  • Если вас сократил работодатель и ваша зарплата была менее 82 000 рублей. то вы остаетесь при своих (0, 43 или 430 рублей не в счет).
Если инициатор увольнения были вы, то 
  • если у вас зарплата была в диапазоне 125 000 - 155 000 рублей, то вы по логике должны выиграть в размере 37 000 рублей;
  • Если же зарплата менее 125 000 рублей и вы старше 40 лет, то ожидайте потери 5 800 рублей (не забываем, что это для случаев, когда кандидат инициатор увольнения);
  • А если ваша зарплата была меньше 125 000 рублей, но вы моложе 40 лет, то ожидайте небольшого прироста в 13 000 рублей.

Внимание вопрос.

Напишите, насколько понятной, читабельной кажется последняя диаграмма? 
И! участвуем в нашем исследовании!!!!


Популярные сообщения из этого блога

Какие инструменты необходимы для организации дистанционного обучения

Как создать курс для мобильного устройства без специальных знаний?

Обновленная версия Courselab Online

Новый вирутальный класс Websoft

Кто владеет информацией тот владеет миром, или как создать быстро работающую базу знаний с «умным» поиском