💸 HR-аналитика без Data Scientist: как собирать метрики силами отдела

Коллеги, знакомая ситуация? Руководство просит «цифры по людям»: кто уходит, почему, сколько стоит найм. Бюджет на софт не дадут, аналитика в штате нет.

Хорошая новость: для старта не нужны сложные системы. Достаточно фокуса, дисциплины и бесплатных инструментов.

‼️ Главное правило: начинайте не с данных, а с вопроса бизнеса. «Почему растёт текучесть?» → «Сколько стоит замена?» → «Где теряем?» — и только потом собирайте цифры.

➡️ ШАГ 1: ВЫБЕРИТЕ 3 КЛЮЧЕВЫХ KPI Не пытайтесь измерить всё. Начните с метрик, которые влияют на бизнес-результаты: 🟣 Time to Fill — время закрытия вакансии (Дата выхода − Дата открытия) 🟣 Cost of Turnover — стоимость замены ((ЗП × 3) + найм + адаптация) 🟣 Retention после обучения — % сотрудников, оставшихся через 6 месяцев 🟣 eNPS на испытательном сроке — % промоутеров − % критиков Возьмите по одной метрике из групп: найм, удержание, вовлечённость. ➡️ ШАГ 2: НАСТРОЙТЕ СБОР ДАННЫХ БЕЗ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ Источники, которые уже есть: 🟣 1С:ЗУП / Контур.Персонал — экспорт дат, окладов, подразделений в Excel раз в месяц 🟣 Excel для подбора — этапы воронки, причины отказов, источники 🟣 Яндекс.Формы— eNPS, обратная связь после адаптации 🟣 Календарь обучения — кто прошёл курс, оценки Чек-лист для старта: ✔️ Единая «база метрик» в Google Таблицах ✔️ Формулы расчёта для каждого KPI (пропишите один раз) ✔️ Ответственный за обновление данных (раз в 2 недели) ✔️ Выпадающие списки для категорий (причины ухода, источники) ✔️ Условное форматирование: красным — отклонения >15% Начните с одного подразделения. Отработайте процесс на малом масштабе — потом масштабируйте. ➡️ ШАГ 3: АНАЛИЗИРУЙТЕ, ИЩИТЕ ПАТТЕРНЫ Ценность — в сравнениях и трендах. Задавайте три вопроса: 🟣 «По сравнению с чем?» → Time to Fill 45 дней — это много? Сравните с прошлым кварталом, другими ролями, бенчмарками. 🟣 «Что изменилось во времени?» → Постройте график текучести по месяцам. Рост после изменения политики? Падение после запуска адаптации? 🟣 «Где разрыв?» → Конверсия с собеседования на оффер 20%, а с оффера на выход — 40%. Где «слив»? Пример: Текучесть на испытательном сроке в ИТ-отделе Янв-Мар: 28% → Апр-Июн: 15% Что изменилось в апреле? Запустили наставничество и чек-лист адаптации. Вывод: структурированная адаптация снижает раннюю текучесть.

➡️ ШАГ 4: ВИЗУАЛИЗИРУЙТЕ 🟣 Яндекс.Документы + Таблицы 🟣 МойОфис Таблица / Р7-Офис 🟣 Российские BI-платформы: Visiology, PIX BI, Polymatica 3 правила презентации: — Говорите на языке бизнеса: не «текучесть», а «потери на замену и простой» — Показывайте причинно-следственную связь: «после Х произошло У» — Завершайте призывом к действию: что нужно решить/одобрить/запустить

➡️ ЧЕК-ЛИСТ: ЗАПУСК ЗА 2 НЕДЕЛИ НЕДЕЛЯ 1: ✅ Согласуйте 3 приоритетных KPI с руководством ✅ Создайте базу в Google Таблицах с формулами ✅ Настройте экспорт из 1С / Контур / таблицы подбора

НЕДЕЛЯ 2: ✅ Соберите данные за квартал ✅ Постройте простые графики ✅ Подготовьте 1-страничный инсайт по шаблону ✅ Презентуйте результат и запросите обратную связь

‼️ Важно: не стремитесь к идеальной точности на старте. Лучше приблизительная метрика, которую используют, чем идеальная, которую никто не видит.

*Если полезно - ставьте ❤️. Будем очень признательны. 🙏🏻

И не пропустите наши лучшие события апреля:* Онлайн-конференция ОРГДИЗАЙН + ИИ | Открытый урок HR Tech 2026