А мы тут с коллегами решили организовать 10-дневный марафон расчетных кейсов, чтобы постами делами доказать, что мы умеем не только рассказывать о том, как корабли бороздят просторы Вселенной о трендах, но и считать тоже 🙂.

Я хочу поделиться тем, как можно оцифровать кадровую безопасность организации.

✅Важно! Чтобы посчитать обсуждаемую ниже метрику, в компании должны быть приняты четкие критерии того, что есть «критичные» должности в вашей организации, кто есть «преемник» и стадии готовности преемника к той должности, на которую мы его готовим (например: готов к новому назначению прямо сейчас, готов через год, через два года и далее).

✅Итак! Есть такая метрика: Talent Bench Strengh. Перевод звучит, конечно, громоздко, но я хотела сохранить смысл: общий уровень укомплектованности и готовности кадрового резерва в компании.

Этот показатель полезен для организаций, которые хотят оценить эффективность планирования преемственности и чётко понимать, какой процент критичных должностей в организации обеспечен преемниками с высоким уровнем готовности («готов сейчас» RN \ «готов через год» R1).

Формула расчета⬇️

количество позиций, для которых есть преемники с уровнем готовности RN либо R1\общее количество критичных позиций в организации × 100.

Измеряется метрика в процентах.

✅Пример: у вас в организации 20 критичных позиций и на 9 из них у вас есть преемники RN/R1. Считаем: 9\20*100=45%. Честно говоря, цифра сама по себе не очень высокая, но чтобы выносить окончательное суждение, надо ее сравнить. С чем?⬇️

Чтобы сделать метрику емкой и понимать динамику процесса, фактический % должен отражаться нарастающим итогом с начала года (YTD) и сравниваться с: 1) % за предыдущий год (vs LY) — для оценки прогресса и 2) целевым показателем, тем, что вы запланировали в бизнес-плане на текущий год (vs BP).

Так что если в прошлом году этот показатель был 25%, а в этом году к октябрю он 45%, и поступательно растет, так что вы понимаете, что к концу года достигнете запланированных 50% (то есть удвоите показатель по сравнению с прошлым годом), то и метрика, и ваша работа предстанут в совершенно другом свете.

Что нам дает эта метрика? Она показывает, насколько эффективно организация определяет и развивает преемников до уровня RN/R1 для критичных должностей. Результат, приближённый к 100% или равный ему, считается исключительно высоким.

Это означает, что для подавляющего большинства (или для всех позиций, если показатель составляет 100%) преемники уже определены и подготовлены. HR молодец, бизнес может быть спокоен – он кадрово защищен!❤️‍🔥

Первый кейс нашего марафона опубликован в канале Science of HR. Следующий кейс появится завтра в канале Читай про HR и менеджмент

#HR_умеет_считать

Как хорошо уметь считать: 10 расчетных кейсов

На прошлой неделе мы с коллегами завершили марафон #HR_умеет_считать. 10 дней, много цифр, вопросов, споров и инсайтов. Мы вместе считали, сравнивали, делали выводы — и сделали еще один шаг навстречу HR, который умеет опираться на данные, а не на мнения. Умение считать — это не столько про знание формул и выбор корректных метрик, сколько про умение находить общий язык с бизнесом. Когда за решениями стоят конкретные цифры, HR становится частью бизнес-логики, в которую можно и нужно инвестировать, а не поддерживающей функцией-растратчицей бюджета.

Для тех, кто не успел пройти марафон с нами или хочет вернуться к отдельным кейсам, я собрала все ссылки в одном посте #дайджест #кейсы

💙 Снижать текучесть или снижать потери от текучести? Считаем и выбираем вместе

💙 Как оценить состояние кадрового резерва

💙 Как оценить потери компании при увольнении и замене

💙 Как рассчитать истинную стоимость работы с подрядчиком

💙 Внедряем корпоративный портал с доступом к LLM

💙 Как обосновать внедрения ЭДО по отпускам

💙 Как НЕ нужно считать показатели. Работа над ошибками

💙 Как обосновать новый бонус и перевыполнить план продаж

💙 Когда экономических расчетов не достаточно

💙 Рекомендации для тех, кто планирует бюджет

Читайте с пользой и удовольствием!

Марафон расчетных кейсов или #HR_умеет_считать

Продолжаю наш замечательный марафон, который продолжается уже вторую неделю и несу для него такую вот проблему.

Допустим, есть некое подразделение с высокой текучестью и, соответственно, хронической недоукомплектованностью штата. Чтобы выполнять цели, сотрудников приходится выводить на переработки, а переработки мы как законопослушная компания плюс минус по закону оплачиваем. Но так как люди много работают, они болеют много, то есть абсентеизм высокий. И тем не менее, в какой-то момент ты как HR замечаешь, что эта ситуация с недонабором, ростом незапланированных отсутствий и переработками нравится всем, кроме тебя и финансового директора. И все попытки обосновать системный план с решением этой проблемы встречаются с неявным, а иногда и явным сопротивлением. Потому что некоторым не надо напрягаться со всем этим эффективным управлением, а другие сильно повышают свой доход за счет переработок (спина болит, да, но деньги важнее).

Поэтому предлагаю посчитать на условном кейсе, что выгоднее для бизнеса: снижать незапланированные отсутствия сотрудников или продолжать закрывать нехватку людей переработками?

Например, в некоем сервисном подразделении работает 40 человек. При полной укомплектованности и нормальной загрузке подразделение приносит компании 96 млн руб. маржинального вклада в год.

Проблема: краткосрочные незапланированные отсутствия - больничные на несколько дней, внезапные невыходы, срочные отгулы. Их общий объем составляет 10% рабочего времени.
Из этого времени:

🔴60% компания закрывает переработками других сотрудников;
🔴40% никак не компенсирует, и это приводит к потере маржинальности.

Для расчетов известно следующее:

➡️каждый 1% потерянного рабочего времени эквивалентен 960 000 руб. недополученного маржинального вклада в год;
➡️стоимость компенсации 1% рабочего времени за счет переработок - 300 000 руб. в год.

HR предлагает проект, цель которого - снизить незапланированные отсутствия за счет различных мероприятий. Стоимость проекта - 2 млн руб. в год.
Ожидаемый результат - снижение незапланированных отсутствий с 10% до 7%.

Вопросы для расчета:

1️⃣Во сколько бизнесу обходится текущая ситуация за год?
2️⃣Какой экономический эффект даст HR-проект?
3️⃣Окупится ли он в первый год?

P.S. Мне кажется, пост очень логично продолжает вчерашнюю тему комментариев предложения Дерипаски :).

Много цифр

А вот и решение кейса! Судя по количеству предложенных решений в комментариях, все же реальных любителей цифр в HR у нас чуть-чуть меньше заявляемых ☺️. Тем, кстати, радостнее, что с @MariyaChernysh мы совпали в подходах 🫶

Итак, какая логика расчетов у меня?

Учитываем: 1) потери в то время, которое вообще не закрыто 2) расходы на переработки 3) стоимость HR-проекта.

🏳️ Во сколько бизнесу обходится текущая ситуация за год.

Уровень незапланированных отсутствий - 10% рабочего времени.
Каждый 1% потерянного рабочего времени = 960 000 руб. недополученного маржинального вклада в год.
Значит, общий объем недополученной маржи:
10 × 960 000 = 9 600 000 руб.
Из него:
🟣40% не компенсируется и теряется,
🟣60% закрывается переработками.
Потеряно
9 600 000 × 40% = 3 840 000 руб.

🏳️ Стоимость переработок
Закрывается переработками:
10% × 60% = 6% рабочего времени
Стоимость компенсации 1% выпадающего времени переработками = 300 000 руб.
Значит:
6 × 300 000 = 1 800 000 руб.

Общая стоимость текущей ситуации
3 840 000 + 1 800 000 = 5 640 000 руб. в год

🏳️ Какой экономический эффект даст HR-проект

После проекта уровень незапланированных отсутствий снижается с 10% до 7%.

Потерянная маржа
7 × 960 000 = 6 720 000 руб.

Потерянный маржинальный вклад после проекта
6 720 000 × 40% = 2 688 000 руб.

Стоимость переработок после проекта
Компенсируется:
7% × 60% = 4,2% рабочего времени
Значит:
4,2 × 300 000 = 1 260 000 руб.

🏳️ Общая стоимость проблемы после проекта
2 688 000 + 1 260 000 = 3 948 000 руб.
Экономический эффект проекта
5 640 000 − 3 948 000 = 1 692 000 руб. в год

➡️Окупится ли проект в первый год
Стоимость проекта:
2 000 000 руб. в год
Чистый эффект:
1 692 000 − 2 000 000 = –308 000 руб.
То есть в первый год проект не окупается.

Но это 1) с учетом того, что мы сделали допущение, что зависимость между отсутствиями и потерями линейная и 2) не учитывали косвенные эффекты - например, стоимость текучести, возможное падение качества сервиса и проч. Если посчитать и их, общий вывод с высокой степенью вероятности изменится!

В общем, расчеты в нашем деле - вещь крайне полезная, в очередной раз убедилась я, прочитав все посты участников нашего марафона. Я передаю завершающую эстафетную палочку Ольге Ивановой, автору канала «Управление людьми по науке» - https://t.me/science_of_HR/942 и рекомендую вам пройтись по хэштегу #HR_умеет_считать и почитать все посты. Отлично профессионально обогащает :).