MIT Sloan Management Review совместно с Deloitte провели исследование с целью определить, как компании лучше всего удерживать своих сотрудников.
Авторы работы опросили около 4 000 управленцев, менеджеров и аналитиков организаций со штатом разного размера со всего мира и провели 18 интервью с управляющими крупных компаний (Schneider Electric, Henry Ford Health System, DBS Bank (Сингапур), Marriott, Domino's и др.).
Как оказалось, сотрудники любой компании прежде всего ценят наличие перспектив, то есть возможность сменить направление деятельности, выбрать другой проект, выучить и применить новые навыки. Компании, в которых хорошо развит так называемый "маркетплейс перспектив" (opportunity marketplace), не имеют проблемы оттока сотрудников.
Маркетплейс перспектив - это виртуальное пространство, биржа небольших проектов или курсов с возможностью найти ментора и просто пообщаться.
74% респондентов считают, что их компании важно, чтобы скиллы сотрудников поддерживались на хорошем уровне,
34% довольны инвестициями компании в развитие скиллов сотрудников, из них 39% довольных топов и только 29% обычных сотрудников.
Cреди довольных 61% опрошенных указали, что в последние полгода их обучили новому навыку, а среди недовольных обучение проходили только 18%.
- 20% респондентов уверены, что их скиллы устареют уже через год, а 50% считают, что это случится в течение двух-четырех лет.
Половина участников опроса уверены, что компания больше заботится о клиентах, чем о собственных сотрудниках. Половина респондентов считают, что компания никак не инвестирует в развитие их навыков.
45% опрошенных хотели бы получить предложение уволиться с хорошим выходным пособием.
31% опрошенных утверждают, что компания постоянно измеряет их производительность. При этом только 61% подтверждает наличие обратной связи по этому показателю, которая помогает им улучшаться. И только 64% имеют свободный доступ к показателям своей производительности.
Авторы исследования считают, что при формировании стратегии развития сотрудников необходимо вместо вопроса "Каким образом лучше всего инвестировать в талант сотрудников?" задавать себе вопрос "Каким образом мотивировать сотрудников инвестировать свое время и ресурсы в самих себя?". (я тоже ищу ответ на этот вопрос)
Schneider Electric запустила внутрикорпоративную "биржу талантов". Используются алгоритмы AI для мэтча сотрудников с подходящими им краткосрочными проектами, полезными для развития навыков задачами, подработками, фулл-тайм позициями и менторами. В компании уверены, что если сотрудник выполняет каждый день только свою рутинную работу, он никак не развивается, и проигрывает от этого не только он сам, но и вся компания. Поэтому организация продвигает модерновую гигномику - внутренний фриланс для сотрудников.
Что делать с сотрудниками, которые не хотят учиться? Marriott считает, что мотивировать человека получить новые знания легко может начальник, который сам регулярно проходит курсы повышения квалификации. А в Ceridian (HR софт и услуги) считают, что вместо попыток мотивировать глубоко немотивированных сотрудников, лучше их просто уволить и сэкономить ресурсы компании.
По результатам исследования MIT предлагает три шага к созданию маркетплейса перспектив:
1. Разработайте собственную метрику "перспектив". Оцените, насколько сотрудники довольны возможностями личностного и профессионального роста внутри компании, мобильностью между позициями; насколько они мотивированы к этому росту и мобильности со стороны компании и менеджмента.
2. Спроектируйте систему аналитики для формирования контента вашего маркетплейса: прогнозируйте спрос тех или иных навыков, предлагайте тренинги релевантным кадрам, мотивируйте менеджмент поддерживать мобильность внутри компании.
3. Определите связь демографических признаков и восприятия собственных перспектив в компании. Для кого-то в жизни важна возможность поменять компанию, а для кого-то, например, чаще всего для поколения Z, важна стабильность, и они хотели бы менять проекты внутри компании, а не искать новое место работы.
@internetanalytics
Авторы работы опросили около 4 000 управленцев, менеджеров и аналитиков организаций со штатом разного размера со всего мира и провели 18 интервью с управляющими крупных компаний (Schneider Electric, Henry Ford Health System, DBS Bank (Сингапур), Marriott, Domino's и др.).
Как оказалось, сотрудники любой компании прежде всего ценят наличие перспектив, то есть возможность сменить направление деятельности, выбрать другой проект, выучить и применить новые навыки. Компании, в которых хорошо развит так называемый "маркетплейс перспектив" (opportunity marketplace), не имеют проблемы оттока сотрудников.
Маркетплейс перспектив - это виртуальное пространство, биржа небольших проектов или курсов с возможностью найти ментора и просто пообщаться.
74% респондентов считают, что их компании важно, чтобы скиллы сотрудников поддерживались на хорошем уровне,
34% довольны инвестициями компании в развитие скиллов сотрудников, из них 39% довольных топов и только 29% обычных сотрудников.
Cреди довольных 61% опрошенных указали, что в последние полгода их обучили новому навыку, а среди недовольных обучение проходили только 18%.
- 20% респондентов уверены, что их скиллы устареют уже через год, а 50% считают, что это случится в течение двух-четырех лет.
Половина участников опроса уверены, что компания больше заботится о клиентах, чем о собственных сотрудниках. Половина респондентов считают, что компания никак не инвестирует в развитие их навыков.
45% опрошенных хотели бы получить предложение уволиться с хорошим выходным пособием.
31% опрошенных утверждают, что компания постоянно измеряет их производительность. При этом только 61% подтверждает наличие обратной связи по этому показателю, которая помогает им улучшаться. И только 64% имеют свободный доступ к показателям своей производительности.
Авторы исследования считают, что при формировании стратегии развития сотрудников необходимо вместо вопроса "Каким образом лучше всего инвестировать в талант сотрудников?" задавать себе вопрос "Каким образом мотивировать сотрудников инвестировать свое время и ресурсы в самих себя?". (я тоже ищу ответ на этот вопрос)
Schneider Electric запустила внутрикорпоративную "биржу талантов". Используются алгоритмы AI для мэтча сотрудников с подходящими им краткосрочными проектами, полезными для развития навыков задачами, подработками, фулл-тайм позициями и менторами. В компании уверены, что если сотрудник выполняет каждый день только свою рутинную работу, он никак не развивается, и проигрывает от этого не только он сам, но и вся компания. Поэтому организация продвигает модерновую гигномику - внутренний фриланс для сотрудников.
Что делать с сотрудниками, которые не хотят учиться? Marriott считает, что мотивировать человека получить новые знания легко может начальник, который сам регулярно проходит курсы повышения квалификации. А в Ceridian (HR софт и услуги) считают, что вместо попыток мотивировать глубоко немотивированных сотрудников, лучше их просто уволить и сэкономить ресурсы компании.
По результатам исследования MIT предлагает три шага к созданию маркетплейса перспектив:
1. Разработайте собственную метрику "перспектив". Оцените, насколько сотрудники довольны возможностями личностного и профессионального роста внутри компании, мобильностью между позициями; насколько они мотивированы к этому росту и мобильности со стороны компании и менеджмента.
2. Спроектируйте систему аналитики для формирования контента вашего маркетплейса: прогнозируйте спрос тех или иных навыков, предлагайте тренинги релевантным кадрам, мотивируйте менеджмент поддерживать мобильность внутри компании.
3. Определите связь демографических признаков и восприятия собственных перспектив в компании. Для кого-то в жизни важна возможность поменять компанию, а для кого-то, например, чаще всего для поколения Z, важна стабильность, и они хотели бы менять проекты внутри компании, а не искать новое место работы.
@internetanalytics
61440-MITSMR-Deloitte-Report-2020.pdf
1.7 MB
Полная версия исследования MIT Sloan Management Review & Deloitte об удержании сотрудников
@internetanalytics
@internetanalytics
Иллюстрации к исследованию выше ⬆️ и наглядная интерпретация того, как люди стрессуют от мониторинга за ними и того, как они оценивают свои скиллы @internetanalytics
Забавно, что некоторые выводы из исследования по удержанию сотрудников перекликаются с выводами из статьи по формированию data-driven культуры.
Найдя эту статью на HBR, я был уверен, что в ней много сути и "мяса", но оказалось, что 10 шагов к data-driven культуре от Harvard Business Review это всего-навсего несложные советы, которые укладываются в здравый смысл. Но на всякий случай - напишем. Возможно, кому-то они помогут. Справедливости ради, отмечу, что советы 2, 5 и 10 действительно ценные.
= = =
1. Важность данных для принятия решений должна транслироваться сверху: топ-менеджерам стоит взять за правило рассматривать только те предложения от сотрудников, которые подкреплены крепкими аргументами и числами.
2. Используйте метрику 'predictive accuracy through time', то есть оценивайте постфактум, насколько точны ваши метрики. Это дисциплинирует.
3. Не изолируйте дата саентистов от топ-менеджмента. А еще лучше поставьте обязательным требованием для найма в компанию на любую должность наличие навыков программирования и количественного анализа.
4. Предоставьте аналитикам максимум данных, не ограничивайте их горсткой метрик, которые считаете важными.
5. Просите аналитиков оценивать качество предлагаемых ими моделей. Задаваясь вопросом "Насколько я действительно могу доверять своей модели?", аналитик глубже разберется в деталях, а в идеале и предложит альтернативы для экспериментов. Не бойтесь экспериментов.
6. Создавайте простые решения, которые легко быстро раскатать на прод, а затем уже усложняйте и уточняйте их.
7. Проводите обучение в компании релевантное ближайшим задачам, чтобы сотрудники могли сразу применить полученные знания, а не забыть их навсегда.
8. Не центрируйте обучение сотрудников вокруг улучшения продукта или бизнеса. Обучайте сотрудников тем навыкам, которые помогут им в работе: сэкономят время, помогут избежать переделок или позволят набрать недостающие данные.
9. Выберите единые метрики и единый язык программирования для всей компании. Это облегчит как коммуникацию в целом, так и ускорит анализ данных, агрегированных из разных отделов.
10. К любому решению должен прилагаться список отвергнутых моделей и причины, по которым они сработали хуже. Таким образом рассматривается больше вариантов действий, а решения принимаются более осознанно.
@internetanalytics
Найдя эту статью на HBR, я был уверен, что в ней много сути и "мяса", но оказалось, что 10 шагов к data-driven культуре от Harvard Business Review это всего-навсего несложные советы, которые укладываются в здравый смысл. Но на всякий случай - напишем. Возможно, кому-то они помогут. Справедливости ради, отмечу, что советы 2, 5 и 10 действительно ценные.
= = =
1. Важность данных для принятия решений должна транслироваться сверху: топ-менеджерам стоит взять за правило рассматривать только те предложения от сотрудников, которые подкреплены крепкими аргументами и числами.
2. Используйте метрику 'predictive accuracy through time', то есть оценивайте постфактум, насколько точны ваши метрики. Это дисциплинирует.
3. Не изолируйте дата саентистов от топ-менеджмента. А еще лучше поставьте обязательным требованием для найма в компанию на любую должность наличие навыков программирования и количественного анализа.
4. Предоставьте аналитикам максимум данных, не ограничивайте их горсткой метрик, которые считаете важными.
5. Просите аналитиков оценивать качество предлагаемых ими моделей. Задаваясь вопросом "Насколько я действительно могу доверять своей модели?", аналитик глубже разберется в деталях, а в идеале и предложит альтернативы для экспериментов. Не бойтесь экспериментов.
6. Создавайте простые решения, которые легко быстро раскатать на прод, а затем уже усложняйте и уточняйте их.
7. Проводите обучение в компании релевантное ближайшим задачам, чтобы сотрудники могли сразу применить полученные знания, а не забыть их навсегда.
8. Не центрируйте обучение сотрудников вокруг улучшения продукта или бизнеса. Обучайте сотрудников тем навыкам, которые помогут им в работе: сэкономят время, помогут избежать переделок или позволят набрать недостающие данные.
9. Выберите единые метрики и единый язык программирования для всей компании. Это облегчит как коммуникацию в целом, так и ускорит анализ данных, агрегированных из разных отделов.
10. К любому решению должен прилагаться список отвергнутых моделей и причины, по которым они сработали хуже. Таким образом рассматривается больше вариантов действий, а решения принимаются более осознанно.
@internetanalytics
Harvard Business Review
10 Steps to Creating a Data-Driven Culture
For many companies, a strong, data-driven culture remains elusive, and data are rarely the universal basis for decision making. Why is it so hard? Our work in a range of industries indicates that the biggest obstacles to creating data-based businesses aren’t…