Собрали пять способов оценить, насколько хорошо выстроен онбрдинг в компании. И какие поправки надо сделать, чтобы получить максимально честные показатели.
Качественная адаптация увеличивает вовлеченность новых сотрудников и ускоряет выход на тот уровень эффективности, который нужен компании. Ещё хорошо проведенная адаптация позволяет удержать сотрудника и сократить расходы компании.
По данным Aberdeen Group, 86% новых сотрудников решают остаться или покинуть компанию в течение первых шести месяцев, а вероятность того, что новые сотрудники останутся на работе дольше трех лет, на 69% выше, если они пройдут хорошо структурированную адаптацию.
Но по каким критериям можно оценить, что система адаптации работает правильно?
Два правила замеров
Чтобы данные собирались корректно, необходимо соблюдать следующие условия:
Последовательность
Установите периоды, когда вы будете проводить замеры. Это может быть неделя, месяц или больше. Главное, чтобы эти сроки строго соблюдались.
Снимать данные моменты можно обезличенно, например, сколько вообще человек уволилось за период. А можно привязываться к дате найма определенного сотрудника. В любом случае точка отсчёта не так важна, как соблюдение графика замеров.
Сегментация
Разбивайте данные по командам, отделам и территориям. Так вы сможете получить более корректные данные и понять, где ваша адаптация работает хорошо. Так, в торговых точках или колл-центре текучка может быть намного выше, чем в финансовом отделе, но если смешать эти цифры, то данные в целом будут печальными.
Также могут быть региональные особенности. Например, текучка в городе-миллионнике может оказаться выше, чем в городе, где живёт до 500 000 человек.
Метрика 1. Неявка в первый день
Этот замер можно назвать ещё «коэффициент удержания до приёма на работу»:
Коэффициент удержания до приёма = количество вышедший в первый день / количество принятых предложений
Например, вы отправили 10 офферов и все они были приняты. Но в назначенный день вышло только 4 сотрудника, а остальные исчезли без предупреждения.
Таким образом коэффициент будет: 10/4=2,5.
А вот хороший это показатель или нет зависит от отдела, для которого вы этот коэффициент считаете.
Метрика 2. Коэффициент удержания во время адаптации
Майкл Уоткинс в книге «Первые 90 дней» утверждает, что точка безубыточности нового сотрудника наступает через 6,2 месяца после найма. То есть через 180 дней работник приносит больше дохода, чем на него тратит компания.
Обычно под периодом адаптации подразумевают 90 дней, поэтому коэффициент рассчитывается для этого периода. Под метрику попадают сотрудники, которые покинули компанию во время испытательного срока. Но для более точных расчётов, 90 в формуле можно заменить на 180.
Коэффициент удержания во время адаптации = количество сотрудников, остающихся на 90 дней / количество нанятых
Чем ближе коэффициент будет к значению 1, тем лучше работает программа адаптации в конкретной команде или подразделении.
Особенно важным коэффициент удержания становится при расчёте на отдельного руководителя. Если показатели низкие, то опыт такого руководителя имеет смысл донести и до остальных менеджеров.
Метрика 3. Качество адаптационной программы
Этот показатель также называют CSI. Расчёт метрики проходит в два этапа:
- Нужно составить опросник и попросить оценить каждый пункт по шкале от 1 до 10.
- Подсчитать средний балл по формуле
Оценка адаптации = Сумма баллов \ Количество оценок
Например, опрос из 10 пунктов прошло 16 человек, и они выставили 160 оценок. Сумма баллов 932. Итого оценка адаптации — 5,8.
Проводить такие расчёты можно на каждом этапе адаптации: через неделю, месяц, квартал или год.
Рома Сукманов
Подробное изучение ответов покажет наиболее проблемные узлы в процессе адаптации. И при желании HR сможет спросить у новичков, что стоит изменить в процессе адаптации.
Метрика 4. Процент доходимости вводных курсов
Этот показатель показывает, сколько новых сотрудников успешно завершили необходимое вводное обучение. Ещё эту метрику называют COR.
Процент доходимости = (Количество завершивших / Количество начавших обучение) × 100%
Если обучение назначено на 50 сотрудников, а закончило его 37, то процент доходимости будет 74%.
Расчёт COR позволяет обнаружить проблемы с качеством программ: слишком сложные, оторванные от практики или просто непонятные. В этом случае процент будет низким. Но если процент очень высок, возможно, программы слишком простые или новички их просто перелистывают.
Но также процент доходимости может выявить и проблемы в отдельном подразделении. Например, в отделе А COR составляет 56%, а в отделе Б — 89%. При этом программы адаптационного обучения там одинаковые. Значит, в отделе А есть проблемы с графиком сотрудников: их сильно нагружают, не выделяют время для обучения и так далее.
На доходимость может влиять и характер работы. Если обучение проходит через десктопную LMS, то у сотрудников с разъездной работой будет меньше возможностей обучаться. Поэтому для них нужно запускать мобильное обучение и сравнивать доходимость таких курсов с дескотпными показателями.
Метрика 5. Выход на полную продуктивность
Компания заинтересована в том, чтобы сотрудник как можно раньше начал приносить доход или закрывать задачи. Во-первых, так быстрее окупаются затраты на сотрудника. А во-вторых, выход на продуктивность позволяет сотруднику чувствовать себя уверенно и вероятность его ухода снижается.
Есть и третья причина. Пока более опытные коллеги обучают сотрудника, они теряют своё рабочее время, а значит и компания несет убытки.
При расчёте это метрики может возникнуть сложность: руководитель новичка может считать его недостаточно эффективным, потому что в его команде принято выкладываться на 110%. И если брать субъективное мнение менеджера, то качественных данных не получить.
Чтобы сгладить это искажение, можно воспользоваться должностной инструкцией сотрудника. Когда новичок может самостоятельно выполнять все прописанные там задачи, то его можно признать «полностью продуктивным».
Время выхода на продуктивность = дата «полной продуктивности» - дата приёма на работу
Например, сотрудника приняли на работу 16 декабря. Все свои задачи он выполняет сам 4 марта. Итого период выхода на продуктивность составил 79 дней.
Рома Сукманов
Есть и другие метрики, которые позволяют оценить эффективность адаптации. Но и этих пяти показателей достаточно, чтобы внести правки в онбординг и воспользоваться современными инструментами для адаптации и обучения.
Комментарии