HR-команда как единый механизм
Как сделать так, чтобы специалисты в команде понимали задачи одинаково, говорили на одном языке и не пересобирали отчёты по несколько раз?
Помимо консалтинга, исследований и онлайн-курсов, мы проводим корпоративные обучения.
Помогаем командам выровнять подходы к аналитике, работе с талантами и исследованиям.
На наших программах мы вовлекаем участников в решение бизнес-кейсов, знакомим с лучшими практиками, вместе строим «дорожные карты» внедрения новых инструментов.
Мы постоянно совершенствуем наше обучение, чтобы оно могло решать актуальные задачи компаний.
Сейчас мы пересобрали курс: «Основы HR-аналитики»: обновили программу и добавили больше практики.
Подробнее об обновлённом курсе расскажет Мария Саенко – руководитель разработки корпоративных программ⬇️
Как сделать так, чтобы специалисты в команде понимали задачи одинаково, говорили на одном языке и не пересобирали отчёты по несколько раз?
Помимо консалтинга, исследований и онлайн-курсов, мы проводим корпоративные обучения.
Помогаем командам выровнять подходы к аналитике, работе с талантами и исследованиям.
На наших программах мы вовлекаем участников в решение бизнес-кейсов, знакомим с лучшими практиками, вместе строим «дорожные карты» внедрения новых инструментов.
За 13 лет больше 1000 специалистов прошли наши корпоративные программы.
Мы постоянно совершенствуем наше обучение, чтобы оно могло решать актуальные задачи компаний.
Сейчас мы пересобрали курс: «Основы HR-аналитики»: обновили программу и добавили больше практики.
Подробнее об обновлённом курсе расскажет Мария Саенко – руководитель разработки корпоративных программ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Обновлённая программа корпоративного обучения: «Основы HR-аналитики»
Чему научится ваша команда?
✅ Проверять выгрузки на корректность и «чистоту»
✅ Подбирать метрики под задачу
✅ Формулировать запросы на данные для других подразделений
✅ Анализировать метрики и делать выводы
✅ Проектировать отчёты под нужды пользователей
✅ Оформлять аналитический вывод в отчуждаемом формате
✅ Интерпретировать данные с учётом контекста
✅ Работать с визуализацией: от выбора графика до подачи смысла
Чтобы ознакомиться с подробной программой и запросить обучение, переходите по ссылке ниже⬇️
Изучить программу и запросить обучение
Чему научится ваша команда?
Чтобы ознакомиться с подробной программой и запросить обучение, переходите по ссылке ниже
Изучить программу и запросить обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3❤2
Как понять, что AI в обучении работает и дает необходимый эффект?
Без цифр и метрик – никак:)
Недавно мы провели онлайн-митап: «Как AI трансформирует обучение крупных компаний»
И первое, что сделали – попросили спикеров заполнить паспорт проекта: что разрабатывали, как внедряли, с какими сложностями столкнулись и какой был результат в цифрах.
В карточках выше 👆прикрепили часть слайдов из выступления Льва Мудрова – продакт-менеджера Т-банка. Он рассказал, как создавался копайлот преподавателя. Поделился процессом, цифрами, а также честно подсветил как положительные, так и отрицательные моменты проекта.
Кейсы очень разноплановые, поэтому сборник будем полезен всем:
✔️кто-только изучает тему AI в обучении, не знает, с чего начать и имеет небольшой бюджет.
✔️ тем, кто уже давно в «теме», но хочет узнать больше и сравнить свои компанию с другими игроками рынка.
✔️ а также тем, кому интересны технические моменты внедрения (в сборники есть демо-тестирования, технические карты, которые можно показать IT-специалистам)
Чтобы подробно изучить каждый кейс: с презентацией, раздаточными материалами и видео от экспертов, переходите по ссылке ниже ⬇️
Получить доступ к сборнику
Без цифр и метрик – никак:)
Недавно мы провели онлайн-митап: «Как AI трансформирует обучение крупных компаний»
И первое, что сделали – попросили спикеров заполнить паспорт проекта: что разрабатывали, как внедряли, с какими сложностями столкнулись и какой был результат в цифрах.
В карточках выше 👆прикрепили часть слайдов из выступления Льва Мудрова – продакт-менеджера Т-банка. Он рассказал, как создавался копайлот преподавателя. Поделился процессом, цифрами, а также честно подсветил как положительные, так и отрицательные моменты проекта.
Это лишь малая часть того, что рассказывал Лев. А были ещё и другие спикеры: из Сбера, Синергии, Ростелекома, Норникеля, Северстали, ЦИАНа. Все выступления мы записали и упаковали в сборник кейсов и решений, который вы можете получить и перенять опыт профи.
Кейсы очень разноплановые, поэтому сборник будем полезен всем:
✔️кто-только изучает тему AI в обучении, не знает, с чего начать и имеет небольшой бюджет.
✔️ тем, кто уже давно в «теме», но хочет узнать больше и сравнить свои компанию с другими игроками рынка.
✔️ а также тем, кому интересны технические моменты внедрения (в сборники есть демо-тестирования, технические карты, которые можно показать IT-специалистам)
Чтобы подробно изучить каждый кейс: с презентацией, раздаточными материалами и видео от экспертов, переходите по ссылке ниже ⬇️
Получить доступ к сборнику
🔥6❤2👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаем делиться с вами материалами из нашего сборника кейсов и решений по AI в обучении.
В видео выше ☝️ фрагмент выступления Андрея Комиссарова, директора по искусственному интеллекту корпорации «Синергия».
Поделился примерами, техническими приёмами и лайфхаками, как реально выстроить фабрику AI-контента и зачем нужны цифровые двойники.
Полное выступление Андрея, а также доклады других спикеров из Сбера, Норникеля, Ростелекома, Циана, T-Банка, Северстали вы можете посмотреть в сборнике кейсов и решений.
Подробная информация о наполнении сборника по ссылке ниже 👇🏻
Получить доступ к сборнику
В видео выше ☝️ фрагмент выступления Андрея Комиссарова, директора по искусственному интеллекту корпорации «Синергия».
Он рассказал, как их команда сначала ускорила создание обучающего контента в 8, а затем — в 15 раз с помощью AI.
Поделился примерами, техническими приёмами и лайфхаками, как реально выстроить фабрику AI-контента и зачем нужны цифровые двойники.
Полное выступление Андрея, а также доклады других спикеров из Сбера, Норникеля, Ростелекома, Циана, T-Банка, Северстали вы можете посмотреть в сборнике кейсов и решений.
Подробная информация о наполнении сборника по ссылке ниже 👇🏻
Получить доступ к сборнику
🔥4❤3
Подборка полезных бесплатных материалов ⬇️
Рады видеть новых подписчиков— коллег, которым интересна HR-аналитика и работа с данными.
Здесь мы делимся полезными материалами, которые можно использовать в работе HR.
Вот с чего стоит начать:
📊 Шаблон HR-дашборда
Если отчёты «горят», а BI под рукой нет — скачайте шаблон Excel-дашборда по текучести и укомплектованности.
Сделан на Power Query и Power Pivot, обновляется за минуту, легко адаптируется под ваши данные.
👉 Получить шаблон дашборда
📚 Глоссарий по HR-аналитике
Чтобы говорить об аналитике на одном языке:
простые определения и перевод аналитики на HR-реальность.
Подходит для индивидуальной работы и как справочник для всей команды.
👉 Скачать глоссарий
📈 5 метрик из исследования Human Capital Index
Сравните свои показатели с рынком:
1️⃣ Текучесть
2️⃣ Увольнения по инициативе
3️⃣ Срок закрытия вакансий
4️⃣ Коэффициент численности HR
5️⃣ eNPS
Материалы вышлем по итогам исследования всем, кто заполнит короткую форму
👉 Заполнить форму
📝 Полезные статьи на сайте
Наши эксперты регулярно делятся опытом и выпускают статьи.
Например, недавно вышли статьи Людмилы Роговой – руководителя консалтинговой практики TalentCode «5 способов визуализировать текучесть»
А уже совсем скоро мы анонсируем бесплатные открытые уроки с нашими экспертами. Не пропустите!
Будем рады вопросам, комментариям и реакциям ❤️
Рады видеть новых подписчиков— коллег, которым интересна HR-аналитика и работа с данными.
Здесь мы делимся полезными материалами, которые можно использовать в работе HR.
Вот с чего стоит начать:
📊 Шаблон HR-дашборда
Если отчёты «горят», а BI под рукой нет — скачайте шаблон Excel-дашборда по текучести и укомплектованности.
Сделан на Power Query и Power Pivot, обновляется за минуту, легко адаптируется под ваши данные.
👉 Получить шаблон дашборда
📚 Глоссарий по HR-аналитике
Чтобы говорить об аналитике на одном языке:
простые определения и перевод аналитики на HR-реальность.
Подходит для индивидуальной работы и как справочник для всей команды.
👉 Скачать глоссарий
📈 5 метрик из исследования Human Capital Index
Сравните свои показатели с рынком:
1️⃣ Текучесть
2️⃣ Увольнения по инициативе
3️⃣ Срок закрытия вакансий
4️⃣ Коэффициент численности HR
5️⃣ eNPS
Материалы вышлем по итогам исследования всем, кто заполнит короткую форму
👉 Заполнить форму
📝 Полезные статьи на сайте
Наши эксперты регулярно делятся опытом и выпускают статьи.
Например, недавно вышли статьи Людмилы Роговой – руководителя консалтинговой практики TalentCode «5 способов визуализировать текучесть»
А уже совсем скоро мы анонсируем бесплатные открытые уроки с нашими экспертами. Не пропустите!
Будем рады вопросам, комментариям и реакциям ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍4❤1
Как в вашей команде обучаются HR-специалисты?
Чаще всего HR-специалистов обучают точечно. Кто-то сам выбирает курс и проходит его. Кого-то отправляют на обучение по запросу.
Каждый вроде что-то знает, но говорит на своём языке. Отчёты пересобираются, данные трактуются по-разному, а единый подход так и не складывается.
Такой вывод мы сделали на основании личного опыта: мы успешно проводим обучение HR-команд с 2011 года и видим результаты
Один из самых востребованных курсов для команд — «Основы HR-аналитики»
По нему мы регулярно получаем положительные отзывы и заявки на обучение
Отзывы с прошлых программ вы можете посмотреть выше☝️
Что чаще всего отмечают участники?
1️⃣ Высокий уровень экспертов. Обучение ведут Сергей Юлдашев и Людмила Рогова.
Сергей – генеральный директор TalentCode, эксперт в управлении талантами, оценке, дашбордах и метриках. Более 10 лет реализует проекты для крупнейших российских компаний.
Людмила Рогова — руководитель консалтинговой практики, 10+ лет работы в HR в крупнейших банках. За плечами внедрение HR-аналитики от простых отчётов до предиктивных моделей.
2️⃣ Практику, максимально приближенную к реальным задачам
3️⃣ Понятные и применимые инструменты, которые легко интегрировать в работу.
Сейчас рады поделиться с вами новостью, что мы обновили и усовершенствовали программу.
Собрали обратную связь, добавили больше практики, шаблонов и кейсов — чтобы обучение было ещё полезнее и прикладнее.
Если в этом году вы планируете выровнять аналитический уровень своей команды — смотрите обновлённую программу курса по ссылке и присоединяйтесь к обучению по новой программе⬇️
Смотреть программу
Чаще всего HR-специалистов обучают точечно. Кто-то сам выбирает курс и проходит его. Кого-то отправляют на обучение по запросу.
Каждый вроде что-то знает, но говорит на своём языке. Отчёты пересобираются, данные трактуются по-разному, а единый подход так и не складывается.
Лучшие практики чаще всего рождаются именно на корпоративных обучениях — когда вся команда одновременно проходит один и тот же путь: получает единый язык, инструменты и ориентиры.
Такой вывод мы сделали на основании личного опыта: мы успешно проводим обучение HR-команд с 2011 года и видим результаты
Один из самых востребованных курсов для команд — «Основы HR-аналитики»
По нему мы регулярно получаем положительные отзывы и заявки на обучение
Отзывы с прошлых программ вы можете посмотреть выше☝️
Что чаще всего отмечают участники?
1️⃣ Высокий уровень экспертов. Обучение ведут Сергей Юлдашев и Людмила Рогова.
Сергей – генеральный директор TalentCode, эксперт в управлении талантами, оценке, дашбордах и метриках. Более 10 лет реализует проекты для крупнейших российских компаний.
Людмила Рогова — руководитель консалтинговой практики, 10+ лет работы в HR в крупнейших банках. За плечами внедрение HR-аналитики от простых отчётов до предиктивных моделей.
2️⃣ Практику, максимально приближенную к реальным задачам
3️⃣ Понятные и применимые инструменты, которые легко интегрировать в работу.
Сейчас рады поделиться с вами новостью, что мы обновили и усовершенствовали программу.
Собрали обратную связь, добавили больше практики, шаблонов и кейсов — чтобы обучение было ещё полезнее и прикладнее.
Если в этом году вы планируете выровнять аналитический уровень своей команды — смотрите обновлённую программу курса по ссылке и присоединяйтесь к обучению по новой программе
Смотреть программу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2😍2
Познакомьтесь с нашими экспертами и получите бесплатно актуальные знания
В августе мы решили провести два открытых онлайн-урока от наших экспертов. Темы подобрали максимально актуальные — те, что действительно волнуют HR-специалистов и руководителей:
1️⃣ Как понять, что за цифрами в отчёте скрываются проблемы
2️⃣ Какие HR-метрики считать нормальными в разных контекста
📅 13 августа в 10:00 (МСК)
Открытый урок: Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»
Ведущий: Сергей Юлдашев, генеральный директор TalentCode.
На уроке разберёмся, как нас могут вводить в заблуждение цифрами. Сергей покажет кейсы, где в отчётах всё выглядело «правильно», но реальность была совсем другой. Поговорим о манипуляциях, выборках, подаче данных — и о том, как не вестись на красиво оформленную «аналитику».
📅 19 августа в 10:00 (МСК)
Какие значения метрик считать нормальными?
Ведущая: Людмила Рогова, руководитель консалтинговой практики TalentCode.
Людмила расскажет, как работать с метриками в контексте: где проходит граница между нормой и риском, почему «средняя температура по больнице» — не всегда показатель, и как интерпретировать данные, не теряя суть.
Можно выбрать тот урок, который сейчас актуальнее для вас и вашей компании.
Но мы рекомендуем регистрироваться на оба, чтобы получить более объёмное представление о том, как анализировать данные и не попадаться на манипуляции.
Не упустите эту возможность. Мы не проводим такие открытые уроки часто.
Зарегистрироваться и посмотреть подробные программы уроков можно по ссылке ниже⬇️
Прийти на открытые уроки
В августе мы решили провести два открытых онлайн-урока от наших экспертов. Темы подобрали максимально актуальные — те, что действительно волнуют HR-специалистов и руководителей:
Открытый урок: Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»
Ведущий: Сергей Юлдашев, генеральный директор TalentCode.
На уроке разберёмся, как нас могут вводить в заблуждение цифрами. Сергей покажет кейсы, где в отчётах всё выглядело «правильно», но реальность была совсем другой. Поговорим о манипуляциях, выборках, подаче данных — и о том, как не вестись на красиво оформленную «аналитику».
Какие значения метрик считать нормальными?
Ведущая: Людмила Рогова, руководитель консалтинговой практики TalentCode.
Людмила расскажет, как работать с метриками в контексте: где проходит граница между нормой и риском, почему «средняя температура по больнице» — не всегда показатель, и как интерпретировать данные, не теряя суть.
Можно выбрать тот урок, который сейчас актуальнее для вас и вашей компании.
Но мы рекомендуем регистрироваться на оба, чтобы получить более объёмное представление о том, как анализировать данные и не попадаться на манипуляции.
Не упустите эту возможность. Мы не проводим такие открытые уроки часто.
Зарегистрироваться и посмотреть подробные программы уроков можно по ссылке ниже
Прийти на открытые уроки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤🔥3❤2😱1
А вы уверены, что вами не манипулируют? 😏
Например, на планерках и совещаниях, когда дают «аналитику»;) Где вроде все хорошо и гладко, а на деле …
Так работает псевдоаналитика. Её можно встретить от подрядчиков, внутри команды, в отчётах коллег. Потому что мало кто хочет рассказывать, что где-то ситуация не очень, особенно по их вине. Проще красиво представить данные, будто ничего и не было.
Но как распознать, что манипулируют данными и вами сразу? А не тогда, когда уже поздно?
Расскажем и покажем на нашем бесплатном открытом уроке
🗓️ 13 августа в 10:00 (МСК)
Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»
Вести открытый урок будет Сергей Юлдашев, генеральный директор TalentCode. В аналитике он уже больше 10 лет. До TalentCode работал в Экопси в направлении Talent management и Департаменте кадровой политике Сбербанка.
Про манипуляции лучше не рассказывать, а сразу показывать. Поэтому на открытом уроке Сергей с участниками разберёт кейсы
Кейс 1. Удовлетворённость сотрудников растёт (а вот и нет)
— Почему среднее значение может быть обманчивым
— Что скрывают данные по отдельным группам
— Как влияет формулировка вопросов и выборка
Кейс 2. Маркетинг и продажи снова молодцы / успех или искусство цифр
— Как показать лучшие результаты, скрыв провалы
— Использование процентов без исходных данных
— Игнорирование факторов вроде сезонности
Кейс 3. По всем цифрам провайдер А лучше остальных
— Почему важно смотреть на метод сравнения
— Несопоставимые условия и предвзятая интерпретация
— Как красиво подбираются удобные метрики
Тем, кто хочет разобраться в манипуляциях и не дать себя обмануть, регистрируйтесь и приходите
Участие – бесплатное!
Записаться на открытый урок
Например, на планерках и совещаниях, когда дают «аналитику»;) Где вроде все хорошо и гладко, а на деле …
— среднее значение "скрывает" падение по группам,
— в отчёте использованы только «удобные» данные,
— результаты не учитывают сезонность, контекст или разные условия,
— или просто красиво подана картинка, за которой пусто.
Так работает псевдоаналитика. Её можно встретить от подрядчиков, внутри команды, в отчётах коллег. Потому что мало кто хочет рассказывать, что где-то ситуация не очень, особенно по их вине. Проще красиво представить данные, будто ничего и не было.
Но как распознать, что манипулируют данными и вами сразу? А не тогда, когда уже поздно?
Расскажем и покажем на нашем бесплатном открытом уроке
Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»
Вести открытый урок будет Сергей Юлдашев, генеральный директор TalentCode. В аналитике он уже больше 10 лет. До TalentCode работал в Экопси в направлении Talent management и Департаменте кадровой политике Сбербанка.
Про манипуляции лучше не рассказывать, а сразу показывать. Поэтому на открытом уроке Сергей с участниками разберёт кейсы
Кейс 1. Удовлетворённость сотрудников растёт (а вот и нет)
— Почему среднее значение может быть обманчивым
— Что скрывают данные по отдельным группам
— Как влияет формулировка вопросов и выборка
Кейс 2. Маркетинг и продажи снова молодцы / успех или искусство цифр
— Как показать лучшие результаты, скрыв провалы
— Использование процентов без исходных данных
— Игнорирование факторов вроде сезонности
Кейс 3. По всем цифрам провайдер А лучше остальных
— Почему важно смотреть на метод сравнения
— Несопоставимые условия и предвзятая интерпретация
— Как красиво подбираются удобные метрики
Тем, кто хочет разобраться в манипуляциях и не дать себя обмануть, регистрируйтесь и приходите
Участие – бесплатное!
Записаться на открытый урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥4❤2
Одна метрика — разный смысл.
Как понять, что «норма» — это действительно норма? В одной компании 20% текучести — катастрофа. В другой — штатная история. Где-то 60% вовлечённости вызывает тревогу, а где-то – считается отличным результатом.
Цифра одна и та же. А смысл разный. Всё зависит от контекста: отрасли, масштаба, стадии развития и задач периода.
❓ Как в таких условиях вообще понять, какие значения метрик считать нормальными?
Чтобы разобраться, приглашаем на бесплатный открытый урок TalentCode
🗓 19 августа в 10:00 (МСК) Тема: Какие значения метрик считать нормальными?
Ведущая — Людмила Рогова, руководитель консалтинговой практики TalentCode с 10 летним опытом работы в HR в крупнейших банках
Что обсудим:
✔️Два подхода к определению нормы: внутренние ориентиры и внешние бенчмарки.
✔️ Почему диапазон лучше одной цифры: он сглаживает шум и помогает видеть суть.
✔️Как адаптировать интерпретацию под контекст: стадия компании, функция, масштаб
Урок пройдёт онлайн. Участие — бесплатное. Записаться можно по ссылке ниже👇
Записаться на открытый урок
Как понять, что «норма» — это действительно норма? В одной компании 20% текучести — катастрофа. В другой — штатная история. Где-то 60% вовлечённости вызывает тревогу, а где-то – считается отличным результатом.
Цифра одна и та же. А смысл разный. Всё зависит от контекста: отрасли, масштаба, стадии развития и задач периода.
Чтобы разобраться, приглашаем на бесплатный открытый урок TalentCode
Ведущая — Людмила Рогова, руководитель консалтинговой практики TalentCode с 10 летним опытом работы в HR в крупнейших банках
Что обсудим:
✔️Два подхода к определению нормы: внутренние ориентиры и внешние бенчмарки.
✔️ Почему диапазон лучше одной цифры: он сглаживает шум и помогает видеть суть.
✔️Как адаптировать интерпретацию под контекст: стадия компании, функция, масштаб
Урок пройдёт онлайн. Участие — бесплатное. Записаться можно по ссылке ниже
Записаться на открытый урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2🙏2❤🔥1👍1
Как измерить, что работает в HR, и доказать это бизнесу
В управлении талантами одной интуиции мало. Чтобы обосновать решения, оптимизировать процессы и говорить с бизнесом на одном языке — нужны метрики.
Они помогают:
✔️ превратить «мягкие» темы в конкретные цифры,
✔️ оценить эффективность кадровых практик,
✔️ понять, что работает, а что просто съедает бюджет,
✔️ вовремя скорректировать стратегию.
🗂 Мы собрали для вас все необходимые метрики по управлению талантами в одном файле.
Скачивайте бесплатно, пользуйтесь и применяйте в работе.
Вот ссылка для скачивания👇
Скачать метрики
В управлении талантами одной интуиции мало. Чтобы обосновать решения, оптимизировать процессы и говорить с бизнесом на одном языке — нужны метрики.
Они помогают:
Скачивайте бесплатно, пользуйтесь и применяйте в работе.
Вот ссылка для скачивания
Скачать метрики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2❤🔥1
А сотрудники точно довольны работой в компании?
Давайте разберемся на примере кейса.
На совещании руководитель представляет график (смотрите изображение 1).
«Средняя удовлетворённость выросла с 75% до 80%! Это отличный результат».
И вроде все здорово! Показатели хорошие, график красивый. Но точно ли всё так замечательно, как показывают?
Нет, потому что мы видим «сырые данные». Некоторые аспекты были проигнорированы или специально искажены в отчёте:
1️⃣ Во-первых, среднее значение чаще всего может быть обманчивым из-за множества неучтенных моментов.
2️⃣ Во-вторых, в представленном графике данные сгруппированы только по отделам, а изменений внутри групп не показано.
А если сгруппировать ответивших по отделам, то вырисовывается совсем другая картина (смотрите изображение 2)
✔️ В некоторых отделах удовлетворённость сотрудников упала
✔️ Рост общей цифры обеспечили в основном новички, которые недавно прошли адаптацию и ещё смотрят на компанию через «розовые очки».
✔️ Если смотреть по группам, видно, что опытные сотрудники как раз стали более недовольны.
В итоге среднее значение «сгладило» проблему, и она осталась за кадром. А значит, руководство не узнает о рисках, пока ситуация не ударит по результатам.
Это — один из трёх кейсов, которые мы разберём на бесплатном открытом уроке с Сергеем Юлдашевым: «Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»
⏰ Он состоится уже завтра, в 10:00 по мск. Участие – бесплатное.
Регистрация пока открыта, присоединяйтесь, чтобы узнать ещё больше манипуляций и научиться их распознавать⬇️
Зарегистрироваться на урок
Давайте разберемся на примере кейса.
На совещании руководитель представляет график (смотрите изображение 1).
«Средняя удовлетворённость выросла с 75% до 80%! Это отличный результат».
И вроде все здорово! Показатели хорошие, график красивый. Но точно ли всё так замечательно, как показывают?
А если сгруппировать ответивших по отделам, то вырисовывается совсем другая картина (смотрите изображение 2)
В итоге среднее значение «сгладило» проблему, и она осталась за кадром. А значит, руководство не узнает о рисках, пока ситуация не ударит по результатам.
Это — один из трёх кейсов, которые мы разберём на бесплатном открытом уроке с Сергеем Юлдашевым: «Как нас обманывают коллеги, показывая нам «аналитику»
Регистрация пока открыта, присоединяйтесь, чтобы узнать ещё больше манипуляций и научиться их распознавать
Зарегистрироваться на урок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥4❤2
Как HR делают «виноватыми» без причины
В HR-отчётности ложная причинность — частый гость. Это когда связывают два события, между которыми нет прямой связи, но звучит убедительно.
Например: 📈 Текучесть выросла на 15% — HR плохо работает.
А в это же время компания:
❌ закрыла 2 филиала,
❌ сократила непрофильные направления,
❌ перевела часть сотрудников в другие департаменты.
Да, текучесть выросла. Но причина в стратегических решениях бизнеса, а не в HR.
Чтобы видеть такие подмены и защищать свои интересы, 3 сентября мы запускаем онлайн-курс «Манипуляция данными: цифры, которые лгут».
Что ждет участников курса:
✔️ 15 недель обучения
✔️ Более 40 видеоуроков и разбор 10+ реальных кейсов.
✔️ Toolbox с инструментами для проверки данных и поиска манипуляций.
✔️ Домашние задания и обратная связь от эксперта.
Вы научитесь:
✔️ Разумно выбирать источники данных и оценивать их качество.
✔️ Распознавать типы манипуляций и противостоять им.
✔️ Анализировать и сопоставлять данные с первоисточником.
✔️ Фильтровать информацию для принятия решений.
Просмотреть подробную программу курса и забронировать место можно по ссылке ниже⬇️
Узнать подробнее о курсе
В HR-отчётности ложная причинность — частый гость. Это когда связывают два события, между которыми нет прямой связи, но звучит убедительно.
Например: 📈 Текучесть выросла на 15% — HR плохо работает.
А в это же время компания:
Да, текучесть выросла. Но причина в стратегических решениях бизнеса, а не в HR.
Чтобы видеть такие подмены и защищать свои интересы, 3 сентября мы запускаем онлайн-курс «Манипуляция данными: цифры, которые лгут».
Что ждет участников курса:
Вы научитесь:
Просмотреть подробную программу курса и забронировать место можно по ссылке ниже
Узнать подробнее о курсе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤🔥2👍2
Статья, которая поможет разобраться, когда бить тревогу по поводу текучести
Когда бить тревогу по текучести? Кажется, ответ очевиден: когда текучесть высокая. Но как понять, что она действительно высокая?
Эти подходы кажутся логичными. Но если использовать их как рейтинг — можно сделать неправильные выводы.
✔️ Один отдел окажется «хуже всех» просто потому, что он маленький.
✔️ Другой покажет «здоровую стабильность», хотя на деле люди остаются только потому, что у них нет возможностей для роста и перехода.
Чтобы такие сравнения действительно помогали принимать управленческие решения, а не искажали картину, важно использовать внутренний бенчмаркинг — с расширенными метриками и контекстом.
О том, как этот подход работает на практике, рассказала Людмила Рогова в новой статье.
В ней — разбор кейса по текучести:
✔️ с графиками, цифрами и дополнительными метриками,
✔️ с выводами, которые можно использовать в управлении
Переходите по ссылке, чтобы посмотреть, как один и тот же показатель может значить совершенно разное — в зависимости от того, что за ним стоит⬇️
Читать статью
Когда бить тревогу по текучести? Кажется, ответ очевиден: когда текучесть высокая. Но как понять, что она действительно высокая?
Сравнить с другими отделами? Посмотреть динамику? Или свериться с цифрами по рынку?
Эти подходы кажутся логичными. Но если использовать их как рейтинг — можно сделать неправильные выводы.
Чтобы такие сравнения действительно помогали принимать управленческие решения, а не искажали картину, важно использовать внутренний бенчмаркинг — с расширенными метриками и контекстом.
О том, как этот подход работает на практике, рассказала Людмила Рогова в новой статье.
В ней — разбор кейса по текучести:
Переходите по ссылке, чтобы посмотреть, как один и тот же показатель может значить совершенно разное — в зависимости от того, что за ним стоит
Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2