HR для людей: как бихевиоральная экономика может заново создать HR. Часть 2

Как улучшить практику найма, повысить рентабельность или подтолкнуть персонал к каким – то решениям? Использование социометрических данных для принятия решений в HR

В целом, много можно достигнуть и с использованием традиционных источников данных. Ласло Бок отмечает, что результаты рабочих проб, тестирование общих когнитивных способностей, результаты структурированных интервью и тестирование некогнитивных качеств, таких как ответственность, все вместе (в определенных пропорциях) могут предсказать будущие результаты работы.

Как и следовало ожидать, сочетание этих методов оценки в единую прогнозирующую модель превосходит любой из них по отдельности.

Мы поговорили со страховыми компаниями, компаниями выпускающими потребительские товары и розничными продавцами, которые используют аналитические методы, чтобы определить характеристики лучших исполнителей, а затем применить их на практике:

 

  • Сеть кинотеатров радикально изменила свою практику найма — и повысила рентабельность — после изучения характеристик команд с высокими уровнями продаж попкорна.
  • Розничный продавец определил когнитивные навыки, необходимые для эффективных продаж косметики и изменил свой найм, чтобы сосредоточиться на когнитивных способностях, а не только на красоте и обаянии.
  • Дистрибьютор спортивных товаров обнаружил, что «люди, которые любят быть на открытом воздухе» гораздо продуктивнее, чем те, у кого сильные технические навыки в их сфере.

 

Имея различные трудовые ресурсы, практики и потребности, компании должны экспериментировать и учиться на собственном опыте, чтобы постоянно совершенствовать процесс приема на работу. Google, которая публично делится большой частью своих экспериментов, проанализировала свои собственные данные, чтобы резко изменить свою практику найма. Например, компания:

 

  • Перешла от почти десятка интервью лишь к четырём после анализа, установившего, что полезность интервью после первых четырех была практически равна нулю.
  • Запретила использование на интервью вопросов – головоломок, таких как «Сколько мячей для гольфа поместится в школьный автобус?», после того, как определила, что они не имеют прогностической ценности.
  • Перестала придавать особое значение выпускникам элитных университетов, понимая, что отличные кандидаты от менее известных учреждений при этом упускались из виду.

 

Главная тема здесь — научный подход: сбор, стандартизация и анализ данных, полученных в процессе интервью, который не даёт процессу из Системы 2 скатываться к “интуитивным” решениям. Линда может подтвердить, что это приводит к принятию более эффективных решений.

Кроме того, организации становятся все более опытными в работе с данными, становятся все более практичными в построении прогностических моделей, чтобы облегчить себе процесс найма. Жесткие диски и картотеки HR – департаментов заполнены данными, которые содержат: истории работы сотрудников и кандидатов, образования, предыдущих работодателей, роли и названия должностей, оценки производительности, и даже тесты. Одна крупная компания – разработчик программного обеспечения, например, обнаружила, что кандидаты с успешным опытом работы на конкретного конкурента почти всегда оказывались эффективными работниками в продажах. Другая компания нашла, что наиболее прогностическим фактором для кандидатов, которые уволились за первый год работы, были «опечатки и орфографические ошибки в их резюме.»

 

HR – отделы могут также использовать нетрадиционные источники данных о поведении и образе жизни в дополнение к традиционным данным. Фундаментальная истина практически любого вида предсказаний о людях в том, что прошлое поведение является лучшим предсказателем будущего поведения. Кроме того, “цифровые хлебные крошки», которые мы постоянно оставляем после себя в нашей цифровой жизни, являются поведенческими источниками данных, которые могут быть использованы в новых направлениях. Например, разного рода данные об образе жизни, традиционно применяемые для целевых маркетинговых акции и каталогов, смогли помочь крупной финансовой компании лучше прогнозировать, какие торговые агенты, скорее всего, пройдут интервью и будут добиваться успеха на работе.

 

Складывающимся типом поведенческих данных, имеющих отношение к HR, являются социометрические данные. Социометрические маркеры, используемые записывающими устройствами, способны измерять паттерны невербального общения и взаимодействия команды. Например, были определены социометрические данные, предсказывающие, какие разговоры колл – центра, скорее всего, закончатся хорошо, какие врачи с большей или меньшей вероятностью получат судебные иски за злоупотребление служебным положением (подсказка: пациенты подают в суд на симпатичных врачей реже), и какие банковские служащие, скорее всего, продадут больше продуктов и услуг.

Социометрические данные и метаданные электронной почты могут также дать полезную информацию путем изучения моделей сотрудничества. Например, некоторые исследования показали, что в таких сферах, как машиностроение, исследования и консалтинг, люди с более крупными “внутренними сетями» опережают тех, кто работает самостоятельно. Социальные установки и быстрое мышление могут говорить, что надо просто брать и делать свою работу, но медленное мышление основанное на данных говорит нам, что следует потратить некоторое дополнительное время, чтобы встретиться с нашими коллегами и построить сеть партнеров в организации.

 

Принцип 2: Архитектура выбора или как маленькие подталкивания могут привести к большим переменам.

 

Основным тезисом классической экономики является то, что когда Экон логически вычислил оптимальный выбор, он или она без колебаний действует в соответствии с этим выбором. Но десятилетия исследований в бихевиоральной экономике показывают, что большое количество того, что Талер называет «якобы не относящиеся к делу факторы», влияет на наш выбор, и часто сильно.

 

бихевиоральная экономика для HR

Так выглядит наш мозг в момент принятия решения

 

Например, мы, скорее всего, дадим чаевые водителю такси в 20 процентов (а не меньше), если экран платежа предлагает вариант 25 процентов; мы, как правило, сократим наше потребление электроэнергии, если нам сообщили, что это намного выше, чем у соседей, живущих в подобных домах (и это более эффективно, чем какие – либо экономические аргументы или экологические мольбы); и мы, скорее, купим банку варенья, если мы выбираем из пяти вкусов, чем если выбирать приходится из перегруженного массива в 25 вкусов.

Уроки по архитектуре выбора, которые дают Талер и Санстейн в своём “Подталкивании” (“Nudge”), по нашему мнению, вполне применимы к HR: учитывая сколькими различными факторами окружающая среда влияет на наше поведение, мы можем намеренно проектировать эту среду таким образом, чтобы подтолкнуть людей к краткосрочным действиям, которые согласуются с их долгосрочными целями.

 

Рассмотрим задачу, как подтолкнуть людей к использованию лестниц на работе. Если офисные лестницы стильные и в центре здания (вспомните последние сезоны “Mad Men”), в то время как лифт невзрачный и требует ключ – карту, люди, вероятно, будут использовать лестницы чаще, чем если бы все было наоборот. Это поощряет движение, дает людям возможность передвигаться, и даже создает более открытую рабочую среду. (Аналогичные исследования показали, что люди, работавшие в рабочих пространствах с большим количеством света, были счастливее и более тесно сотрудничали, чем в тусклых офисах. Очевидно, многие люди, в отличие от Эконов, являются любителями солнечного света).

Основное вдохновение и воздействие архитектуры выбора коренится в ориентированном на пользователя дизайне. Например, IPad – ы и iPhone – ы сконструированы таким образом, что даже дети могут взять их и, с небольшим количеством инструкций, начать использовать. Почему мы не можем конструировать формы, политики, программы, да и вообще всю физическую среду выбора в таком же прозрачном, ориентированном на человека, духе?

Как это бывает, одна из самых больших на сегодня историй успеха архитектуры выбора находится в области HR: побуждение сотрудников сохранять больше денег для пенсии. Знание, что идиосинкразические Люди, как правило, разводят руками и выбирают «выбор по умолчанию», позволило Талеру предположить, что компании могут автоматически зачислять средства служащих на их сберегательные пенсионные счета (предлагая выбрать вариант “отменить”, если они не хотят выбора по умолчанию). Классическая экономика прогнозирует, что установка “по умолчанию» (казалось бы, ненужный фактор), даст незначительный эффект: разве уважающий себя Экон позволил бы заполнению какой – то глупой формы стоять на своём пути к процветающему будущему на пенсии? Тем не менее, последствия могут быть огромными: раннее исследование показало прыжок с 49 до 86%. И этот бесплатный шаг в корректировке архитектуры выбора дает масштабный эффект, который приносит пользу работникам (и обществу).

 

Продолжение следует.

Источник:
Автор:
James Guszcza, Josh Bersin, & Jeff Schwartz
Обратная связь