Читать книгу - "Тесты для оценки персонала: Как принимать кадровые решения на основе данных, а не ощущений - Юрий Шатров"

and the rest — «лучшие и все остальные») [156]. Получается, что типичные оценки эффективности прямо противоположны тому, как эффективность устроена в реальности. Они не дифференцируют сотрудников и с трудом могут использоваться для проверки точности тестов.

Распределение оценок по эффективности у сотрудников во многих организациях (серым) против нормального распределения (черная линия). У большинства сотрудников высокие оценки

• Данные разрознены. Это частая проблема в архитектуре HR-систем — используется много платформ, между которыми нет интеграции. У одного нашего клиента данные об эффективности хранились в трех системах, в том числе в Excel.

Поэтому выбор и сбор данных в отношении эффективности особенно важны.

Выбор данных

Прежде чем приступить к анализу, нужно понять, соответствуют ли ваши данные базовым требованиям. Если не соответствуют, их использовать нельзя: результаты анализа все равно не будут достоверными.

Предпочтение нужно отдавать объективным данным — на них слабее влияет возможная предвзятость руководителя. Если объективных данных нет (а их нет в большинстве случаев), следует использовать количественные KPI, когда руководитель оценивает достижение целей сотрудника в процентах.

Также нужно проверить, есть ли в данных достаточный разброс. Для проверки точности теста не обязательно, чтобы оценки идеально соответствовали нормальному распределению. Но они должны различать сотрудников: если почти все получили одинаково высокие оценки, критерий непригоден. Конкретно нужно посмотреть, насколько разные оценки получили сотрудники. Если у них преимущественно высокие оценки по эффективности, например 90% сотрудников делает план на 87–91%, эти данные не подходят для анализа. Я понимаю, что данные по эффективности распределены преимущественно ненормально, поэтому моя рекомендация щадящая: минимум 20% сотрудников должны иметь низкие оценки по эффективности.

Если у вашего бизнеса выраженная сезонность, берите оценки эффективности за полный годовой цикл — короткий период (квартал) захватит только один сезон и исказит картину. Либо, если сравниваете периоды между собой, сравнивайте одинаковые сезоны: декабрь с декабрем, а не декабрь с летом.

Сбор и обработка данных

Допустим, ваши данные эффективности не соответствуют требованиям, но вы хотите понять, насколько хорошо работают ваши тесты. В этом случае эти данные можно собрать, проведя опрос руководителей об эффективности их сотрудников.

Я рекомендую собирать данные в формате принудительного распределения: попросить каждого руководителя выбрать среди его сотрудников 20–30% эффективных и 20–30% неэффективных. Остальные сотрудники не попадут в какую-либо категорию. Формулировка эффективности может звучать как «вносит (или не вносит) вклад в работу подразделения».

Формат принудительного распределения противопоставляется обычному рейтингованию, в котором каждый руководитель оценивает эффективность каждого сотрудника. Я предостерегаю от использования обычного рейтингования в исследованиях точности тестов, так как в нем руководитель практически всем сотрудникам поставит высокие оценки.

11.2. Лидерство

Есть тесты, которые ориентированы на отбор людей, способных стать эффективными лидерами. В первую очередь это тесты потенциала и специальные личностные опросники.

Я не буду здесь углубляться в рассуждения о различиях между менеджерами и лидерами. Лидер — это человек, который берет ответственность за что-либо, что шире его задач как исполнителя. Есть вертикальное лидерство, когда человек отвечает за команду. И есть горизонтальное (или экспертное) лидерство, когда человек отвечает за какую-то содержательную область.

Выбор данных

В качестве внешнего критерия лидерства можно взять несколько типов данных.

Первый тип данных — это эффективность сотрудника в новой должности. Когда мы повышаем человека, даем ему новую должность или расширяем зону ответственности, а потом смотрим на динамику его эффективности — она повышается или снижается. Требования к данным эффективности в этом случае такие же, как описанные выше.

Второй тип данных — это уровень должности сотрудника. С помощью этого критерия можно проверить, действительно ли сотрудники с более высоким баллом по тесту находятся на более высоком уровне должности. Если да, получается, тест работает. Мне этот тип данных кажется наиболее простым для сбора, так как его можно взять из штатного расписания или классификации грейдов.

Третий тип данных — это оценки в других инструментах. Например, в опросах «360 градусов», когда сотрудники оценивают, насколько они довольны своим руководителем или кого они считают экспертом в какой-то области. Или в центре оценки.

Сбор и обработка данных

Эффективность в новой должности следует измерять спустя 6–12 месяцев после назначения сотрудников на нее. За это время они продемонстрируют, насколько хорошо освоили необходимые навыки и знания.

Если вы решили использовать уровень должности в качестве критерия лидерства и при этом не доверяете штатному расписанию, можно провести опрос среди сотрудников относительно их уровня должности. Только нужно быть внимательным с этими данными, так как люди могут неправильно понимать свой уровень должности. Например, в одном инвестиционном банке никто не считал себя специалистом или линейным менеджером, все сотрудники видели себя минимум средними менеджерами.

В статистике есть один интересный случай, иллюстрирующий неправильное толкование людьми своего статуса. По итогам переписи населения России 2002 г. число женщин, указавших, что они состоят в браке, превысило число мужчин, указавших то же, на 67 тысяч человек [157]. Конечно, это свидетельствовало не о многоженстве в РФ, а о различной оценке своих отношений мужчинами и женщинами.

Получившиеся данные я советую трансформировать в следующие категории:

• специалист (нет подчиненных);

• линейный менеджер (мои подчиненные — специалисты);

• средний менеджер (мои подчиненные — руководители);

• средний или старший менеджер, но не в прямом подчинении у генерального директора;

• старший менеджер в прямом подчинении у генерального директора;

• генеральный директор / президент.

В опросах «360 градусов», которые направлены на измерение лидерства, важно, чтобы сотрудники верили, что их оценки собираются только для целей развития или исследования точности оценки; что они не будут использоваться для повышения. Это повысит достоверность данных.

11.3. Текучесть и эффективность адаптации

Иногда организация пытается с помощью тестирования снизить текучесть или повысить шанс того, что сотрудник адаптируется и не уйдет через определенное количество месяцев после найма. Особенно эта задача актуальна на массовых профессиях с высокой текучестью. Крупные ритейл-компании даже ставят задачу отобрать людей, которые проработают минимум шесть месяцев — далее затраты на их наём окупаются и задача удержания уже не стоит так остро.

Выбор данных

Преимущество текучести как внешнего критерия состоит в том, что ее легко посчитать и эти данные будут количественными и объективными и не будут зависеть от мнения менеджеров. Есть несколько типов данных, которые отражают текучесть как внешний критерий.

Лучший тип данных по текучести — собранные в лонгитюде, то есть в течение долгого срока. Это данные, когда множество сотрудников прошло тест, далее через 6–12 месяцев оценивается, кто из них ушел, а кто остался. Но, как вы поняли, эти данные требуется достаточно долго собирать.

Более простой для сбора тип данных — это стаж, или количество времени, которое оцененные сотрудники проработали в организации или в должности. Тогда мы смотрим, связаны ли результаты теста со стажем — или, иными словами, имеют ли