Этот специалист занимается сбором, анализом и интерпретацией данных, связанных с управлением человеческими ресурсами. Его работа направлена на оптимизацию процессов и повышение эффективности работы сотрудников.

Эйчар-аналитик изучает и описывает бизнес-процессы с точки зрения финансовых затрат и человеческих ресурсов, ищет в них слабые места. Проводит исследования целевой аудитории – как сотрудников, так и кандидатов, анализирует показатели мотивации и эффективности сотрудников. По результатам своих исследований он формирует гипотезы и предлагает решения.

Грамотный эйчар-аналитик может сэкономить компании существенную часть бюджетов, спрогнозировать будущие проблемы и заблаговременно предложить решения, увеличить эффективность работы сотрудников путём оптимизации процессов. Его задачи объёмны и весьма трудозатратны: сначала необходимо собрать большой объём информации, потом посчитать, систематизировать, сделать выводы, наглядно это всё оформить.

Приведу наиболее простые и популярные примеры метрик, с которыми работает эйчар-аналитик, – стоимость сотрудника и уровень текучести:

1. Стоимость сотрудника – общая сумма денежных средств, затраченная на привлечение одного специалиста. Расчёт себестоимости привлеченного сотрудника – очень важный элемент системного рекрутинга. Эйчар-аналитик возьмёт для расчётов стоимость инструментов рекрутинга: публикации вакансий, доступа к базе резюме, оплаты реферальных программ, публикаций в социальных сетях – одним словом, всё, что используется для привлечения кандидатов. Затем он сделает привязку этих инструментов к сотрудникам, которых компания получила с помощью каждого из инструментов, с разбивкой по должностям и регионам. Прибавит инструменты оценки и детализированный расчёт зарплаты каждого из рекрутеров с учётом времени работы по каждой вакансии и использования каждого инструмента. Включит в расчёт зарплату заказчиков вакансии и нанимающих менеджеров исходя из объёма рабочего времени, затрачиваемого ими на рекрутинг, а также зарплату других сотрудников – например, службы безопасности, осуществляющей проверку кандидатов. Так компания получит информацию о стоимости привлечения кандидатов по каждому из инструментов на каждую из вакансий в каждый из регионов для каждого рекрутера. Если копнуть чуть глубже, то можно определить себестоимость кандидата на любом из этапов рекрутинговой воронки.

2. Текучесть персонала – соотношение количества уволенных за определённый период сотрудников к общему числу работающих в компании. Эйчар-аналитик сможет провести сегментацию увольняющихся по должности, срокам работы в компании, полу и возрасту, определив подразделения и типажи сотрудников, которые находятся в «зоне риска» и на которых следует обратить внимание. Он может провести корреляцию увольнений и показателей удовлетворённости, вовлечённости, определить средний «срок жизни» сотрудника в компании и т. д.

Как и специалист по компенсациям и льготам, эйчар-аналитик нужен в первую очередь крупным компаниям. Организации, в которых работают не более тысячи человек, могут обойтись и без этого специалиста при условии, что используемые в них процессы управления персоналом достаточно просты и не требуют глубокого анализа данных. Однако с увеличением штата, ростом числа всевозможных процессов и усложнением организационной структуры в целом необходимость в систематизации данных и их анализе возрастает.

Поскольку профессия эйчар-аналитика ещё очень молодая, релевантных кандидатов с соответствующим опытом на рынке труда не много. Стандарты обязанностей, требований и условий ещё не сформировались. К сожалению, в небольшом городе найти такого специалиста практически невозможно. Компании придётся идти на компромисс и выбирать кандидата из области аналитики данных, продуктовой аналитики или специалиста из другой сферы эйчар без профильного опыта. В этом случае хорошим подспорьем могут стать профильные курсы по эйчар-аналитике.

Такой специалист должен уметь донести результаты своих исследований до других членов команды, объяснить сложные данные простым языком и предложить конкретные рекомендации. Также стоит обратить внимание на его опыт работы с различными инструментами и методами анализа данных. Это могут быть как традиционные статистические методы, так и современные инструменты для работы с большими данными. Опыт работы с программным обеспечением для анализа данных в этом случае будет обязательным условием, а знание языков программирования, моделирования бизнес-процессов и математического анализа станет большим плюсом. Естественно, процедуру оценки этих навыков у кандидата надо продумать заранее.