Comments 26
Мы сэкономили 1.4М на предсказании
Сначала подумал, что сэкономили аж целую дискету...
А ситуацию в мире вы учли?
У вас же контрольной группы нет. Типа людей которых ваша модель отбрасывает, вы все же их берете, и они таки уходят (ну или не уходят, ошибка модели). Без этого (извините за прямоту) вы не 1.4 м сэкономили а на 1.4 м повесили лапши на уши заказчику, выглядит так. Статистика ранних увольнений на таком количестве спокойно может быть выбросом (особенно учитывая ситуацию прошлого года). С другой стороны, сам подход имеет право на жизнь, возможно вы с параметрами угадали, время покажет.
Но описано толково и подробно, было интересно, так что, в любом случае спасибо и поставлю плюс
Это очень прекрасный вопрос. Мы начали внедрять эту систему только в этом году (очень мало времени), у нас в компании всего 200+ человек (очень мало людей). Большая часть предикторов про увеличение средней продолжительности жизни, а не про текучку на испытательном (если конечно, в компании средний срок жизни не три месяца). Комментарием выше заметили, что во всем могут быть виноваты внешние факторы. Часть ответственности я, конечно, перекладываю на изначальное исследование. Но изначально эта статья сделана как рекламная, чтобы привлечь больше людей к этому исследованию и обмену данными.
У с себя в компании, мы пока не принимаем официально окончательные решения по кандидатам на основании этого чек-листа. Нанимающий менеджер не видит оценки по нему. Из относительно приличной идеи про контрольные группы, я решил что мы ждем окончания года, когда еще раз соотнесем набранные баллы и срок жизни и подтвердим пороговые значения. После чего, в определенной части случаев будем строго учитывать баллы по чек-листу для принятия решения. Но там тоже много нюансов. Очень надеюсь, что попадутся коллеги с большим объемом подбора, кто сможет воспользоваться этой идеей и повторить исследование в более чистом виде.
Предикторы, говорящие, что продолжительность жизни кандидата будет выше среднего
Ожидал ниже нечто подобное:
"Не курит, не пьет. Очень хороший и весёлый человек. Характер общительный. Не женат" :)
Всё-таки не Жорж Батай, а Жан Бодрийяр наверное. Вы специально допустили эту ошибку? ?
Я бы сказал, что это то, о чем можно порассуждать) Отсылка - это день моему философскому образованию. +очень люблю философию постмодернизма. Термин греческий, в тот период про него первым (ну или одним из первых) вспомнил Жорж Батай (на которого, в этом контексте, ссылаются Лиотар и Клоссовский). Но более популярный вариант понимания симулякра за Бодрийяром.
А можно эту методику наоборот, чтобы отсеять забавные компании которые любят налить в уши какие они крутые и какая честь работать у них.
1.4 за квартал? - это з.п. одного программиста. Сколько ушло вашего времени на этот метод?
При 200+ программеров, +/-1 человек - отличная чистка умов.
По мне так типичная проблема больших компаний, где надо всем показать, что они работают и нужны ;)
1.4 за три квартала (еще грустнее). Но с учетом того, что это "бета-тест" мы только на этапе сбора данных и еще не принимаем кардинальные решения на основании этой системы, я думаю хороший результат. Увеличение среднего срока жизни сотрудника гораздо более приятные эффект от этой системы, но чтобы его увидеть должно пройти больше времени.
Ну и 1.4 это очень скромный подсчет дополнительных затрат. Это без зп людей, которые проработали в компании от одного до трех месяцев.
По времени не разработку метода, наверное, сложно сказать, короткие подход растянулись на длительный период. Суммарно, где-то неделю.
Обнаружение резких различий между объявлением о вакансии и реальной работой.
Слабая адаптация.
Отсутствие начального обучения.
Руководитель имеет историю высокой текучести кадров.
Я правильно понял, вы косяки своей компании записываете в минусы кандидатам?
Строго говоря нет. На средний срок жизни сотрудника влияют параметры связанные с кандидатом, и параметры связанные с компанией. Чек-лист оценивает совокупность факторов и со стороны компании и со стороны кандидата. Внутри компании есть разные отделы и разные руководители, исследование, на которое я ссылаюсь, говорит о том, что это тоже важно учитывать для управления текучестью.
Второй важный момент, что если человек наберет для конкретной компании мало баллов, это не значит, что в другой компании, по этому чек-листу, он не наберет в два раза больше баллов. Мне кажется (хочется так думать), что это история не про минусы компании или человека. Я представляю это у себя в голове, в виде набора параметров которые нужно сверить компании и кандидату, чтобы понять, все ли хорошо у них сложится.
Человек весь из достоинств, набрал 100500 баллов за свои скиллы и опыт. Ну тыщ 10 ему минусанули, за отсутствие начального обучение, руководителя с высокой текучкой и левое описании вакансии. Всё равно этот крутой чувак имеет больше шансов дольше удержаться на этой замечательной вакансии, чем какой-нибудь малоопытный вчерашний студент без особых достоинств. Так получается?
Чот мне кажется нет. Как раз тот первый скорее плюнет и уйдёт, чем второй, который будет терпеть всё это какое-то время, ради того чтоб опыта в резюме добавить.
А чтобы всё сложилось, надо вот эти вот косяки 1-4 срочно исправлять, раз их уже не просто заподозрили, а даже в баллах оценили.
ну это психологический прием такой, т.к. нельзя же в лицо менеджеру сказать - "ты мудак, у тебя ни один работник дольше месяца не продержался"
Группа #3. Тоже предикторы, говорящие, что продолжительность жизни кандидата будет выше среднего, но другие. Говорят нам то же самое, что и прошлые пять. Но имеют куда меньший вес, меньше влияют на продолжительность жизни, чем параметры из второй группы.
Частая смена работы.
Тут ничего не перепутано? А то Ваши бы слова, да работодателям в уши
Все кто хотел уволится в силу обстоятельств уже это сделали в прошлом году. Модель не выглядит релевантной, так как мала выборка и очень разные обстоятельства политические и военные.
Я согласен, даже если по году смотреть, это очень мало информации. Не говоря уже про наши объемы. Но оригинальное исследование (ссылка на которое есть в статье) проводилось несколько лет, в более спокойное время на компаниях почти в 340 000 человек. Они дают мало аналитических данных, только предикторы, которые получили на основе своих исследований. А я пытаюсь прорекламировать оригинальное исследование, привлечь больше компаний, чтобы собрать как можно больше информации.
Только народ быстро найдет, как это обойти. HR стали требовать опыт, народ начал его просто приписывать. Хотят только по рекомендациям, сотрудники быстро организуют сервис поддержки соискателей. Хотят чтобы человек не прыгал по работам, ну склеим несколько работ в одну.
Это тоже правда. Почти любые преграды можно обойти. И можно подходить к собеседованию с разных позиций. Можно думать, что все компании и все кандидаты пытаются максимально продать на интервью себя, представляют себя только в лучшем свете, даже недоговаривают или откровенно обманывают.
Но такой подход, как я описал выше, экономически невыгоден. Один их факторов ранней текучести - когда кандидат видит сильные расхождения объявления и реальной работы. Если кандидат наврал, отвечая на вопросы о профессиональных навыках, и не может справиться с работой, то и для него, и для компании – это не лучшая ситуация. Это убытки для обеих сторон.
Люди не увольняются сразу и остаются работать в компании надолго, поскольку им нравится в компании и их устраивает эта работа в длительной перспективе. А чек-лист — это просто набор параметров, который говорит, что человеку у вас в компании будет комфортно долгое время.
Мы сэкономили 1.4М на предсказании текучки кадров, используя биг дату крупных корпораций