Size: a a a
2020 June 29
Иллюстрации к исследованию выше
2020 June 30
MIT Sloan Management Review совместно с Deloitte провели исследование с целью определить, как компании лучше всего удерживать своих сотрудников.
Авторы работы опросили около 4 000 управленцев, менеджеров и аналитиков организаций со штатом разного размера со всего мира и провели 18 интервью с управляющими крупных компаний (Schneider Electric, Henry Ford Health System, DBS Bank (Сингапур), Marriott, Domino's и др.).
Как оказалось, сотрудники любой компании прежде всего ценят наличие перспектив, то есть возможность сменить направление деятельности, выбрать другой проект, выучить и применить новые навыки. Компании, в которых хорошо развит так называемый "маркетплейс перспектив" (opportunity marketplace), не имеют проблемы оттока сотрудников.
Маркетплейс перспектив - это виртуальное пространство, биржа небольших проектов или курсов с возможностью найти ментора и просто пообщаться.
74% респондентов считают, что их компании важно, чтобы скиллы сотрудников поддерживались на хорошем уровне,
34% довольны инвестициями компании в развитие скиллов сотрудников, из них 39% довольных топов и только 29% обычных сотрудников.
Cреди довольных 61% опрошенных указали, что в последние полгода их обучили новому навыку, а среди недовольных обучение проходили только 18%.
- 20% респондентов уверены, что их скиллы устареют уже через год, а 50% считают, что это случится в течение двух-четырех лет.
Половина участников опроса уверены, что компания больше заботится о клиентах, чем о собственных сотрудниках. Половина респондентов считают, что компания никак не инвестирует в развитие их навыков.
45% опрошенных хотели бы получить предложение уволиться с хорошим выходным пособием.
31% опрошенных утверждают, что компания постоянно измеряет их производительность. При этом только 61% подтверждает наличие обратной связи по этому показателю, которая помогает им улучшаться. И только 64% имеют свободный доступ к показателям своей производительности.
Авторы исследования считают, что при формировании стратегии развития сотрудников необходимо вместо вопроса "Каким образом лучше всего инвестировать в талант сотрудников?" задавать себе вопрос "Каким образом мотивировать сотрудников инвестировать свое время и ресурсы в самих себя?". (я тоже ищу ответ на этот вопрос)
Schneider Electric запустила внутрикорпоративную "биржу талантов". Используются алгоритмы AI для мэтча сотрудников с подходящими им краткосрочными проектами, полезными для развития навыков задачами, подработками, фулл-тайм позициями и менторами. В компании уверены, что если сотрудник выполняет каждый день только свою рутинную работу, он никак не развивается, и проигрывает от этого не только он сам, но и вся компания. Поэтому организация продвигает модерновую гигномику - внутренний фриланс для сотрудников.
Что делать с сотрудниками, которые не хотят учиться? Marriott считает, что мотивировать человека получить новые знания легко может начальник, который сам регулярно проходит курсы повышения квалификации. А в Ceridian (HR софт и услуги) считают, что вместо попыток мотивировать глубоко немотивированных сотрудников, лучше их просто уволить и сэкономить ресурсы компании.
По результатам исследования MIT предлагает три шага к созданию маркетплейса перспектив:
1. Разработайте собственную метрику "перспектив". Оцените, насколько сотрудники довольны возможностями личностного и профессионального роста внутри компании, мобильностью между позициями; насколько они мотивированы к этому росту и мобильности со стороны компании и менеджмента.
2. Спроектируйте систему аналитики для формирования контента вашего маркетплейса: прогнозируйте спрос тех или иных навыков, предлагайте тренинги релевантным кадрам, мотивируйте менеджмент поддерживать мобильность внутри компании.
3. Определите связь демографических признаков и восприятия собственных перспектив в компании. Для кого-то в жизни важна возможность поменять компанию, а для кого-то, например, чаще всего для поколения Z, важна стабильность, и они хотели бы менять проекты внутри компании, а не искать новое место работы.
@internetanalytics
Авторы работы опросили около 4 000 управленцев, менеджеров и аналитиков организаций со штатом разного размера со всего мира и провели 18 интервью с управляющими крупных компаний (Schneider Electric, Henry Ford Health System, DBS Bank (Сингапур), Marriott, Domino's и др.).
Как оказалось, сотрудники любой компании прежде всего ценят наличие перспектив, то есть возможность сменить направление деятельности, выбрать другой проект, выучить и применить новые навыки. Компании, в которых хорошо развит так называемый "маркетплейс перспектив" (opportunity marketplace), не имеют проблемы оттока сотрудников.
Маркетплейс перспектив - это виртуальное пространство, биржа небольших проектов или курсов с возможностью найти ментора и просто пообщаться.
74% респондентов считают, что их компании важно, чтобы скиллы сотрудников поддерживались на хорошем уровне,
34% довольны инвестициями компании в развитие скиллов сотрудников, из них 39% довольных топов и только 29% обычных сотрудников.
Cреди довольных 61% опрошенных указали, что в последние полгода их обучили новому навыку, а среди недовольных обучение проходили только 18%.
- 20% респондентов уверены, что их скиллы устареют уже через год, а 50% считают, что это случится в течение двух-четырех лет.
Половина участников опроса уверены, что компания больше заботится о клиентах, чем о собственных сотрудниках. Половина респондентов считают, что компания никак не инвестирует в развитие их навыков.
45% опрошенных хотели бы получить предложение уволиться с хорошим выходным пособием.
31% опрошенных утверждают, что компания постоянно измеряет их производительность. При этом только 61% подтверждает наличие обратной связи по этому показателю, которая помогает им улучшаться. И только 64% имеют свободный доступ к показателям своей производительности.
Авторы исследования считают, что при формировании стратегии развития сотрудников необходимо вместо вопроса "Каким образом лучше всего инвестировать в талант сотрудников?" задавать себе вопрос "Каким образом мотивировать сотрудников инвестировать свое время и ресурсы в самих себя?". (я тоже ищу ответ на этот вопрос)
Schneider Electric запустила внутрикорпоративную "биржу талантов". Используются алгоритмы AI для мэтча сотрудников с подходящими им краткосрочными проектами, полезными для развития навыков задачами, подработками, фулл-тайм позициями и менторами. В компании уверены, что если сотрудник выполняет каждый день только свою рутинную работу, он никак не развивается, и проигрывает от этого не только он сам, но и вся компания. Поэтому организация продвигает модерновую гигномику - внутренний фриланс для сотрудников.
Что делать с сотрудниками, которые не хотят учиться? Marriott считает, что мотивировать человека получить новые знания легко может начальник, который сам регулярно проходит курсы повышения квалификации. А в Ceridian (HR софт и услуги) считают, что вместо попыток мотивировать глубоко немотивированных сотрудников, лучше их просто уволить и сэкономить ресурсы компании.
По результатам исследования MIT предлагает три шага к созданию маркетплейса перспектив:
1. Разработайте собственную метрику "перспектив". Оцените, насколько сотрудники довольны возможностями личностного и профессионального роста внутри компании, мобильностью между позициями; насколько они мотивированы к этому росту и мобильности со стороны компании и менеджмента.
2. Спроектируйте систему аналитики для формирования контента вашего маркетплейса: прогнозируйте спрос тех или иных навыков, предлагайте тренинги релевантным кадрам, мотивируйте менеджмент поддерживать мобильность внутри компании.
3. Определите связь демографических признаков и восприятия собственных перспектив в компании. Для кого-то в жизни важна возможность поменять компанию, а для кого-то, например, чаще всего для поколения Z, важна стабильность, и они хотели бы менять проекты внутри компании, а не искать новое место работы.
@internetanalytics
Полная версия исследования MIT Sloan Management Review & Deloitte об удержании сотрудников
@internetanalytics
@internetanalytics
Иллюстрации к исследованию выше ⬆️ и наглядная интерпретация того, как люди стрессуют от мониторинга за ними и того, как они оценивают свои скиллы @internetanalytics
Забавно, что некоторые выводы из исследования по удержанию сотрудников перекликаются с выводами из статьи по формированию data-driven культуры.
Найдя эту статью на HBR, я был уверен, что в ней много сути и "мяса", но оказалось, что 10 шагов к data-driven культуре от Harvard Business Review это всего-навсего несложные советы, которые укладываются в здравый смысл. Но на всякий случай - напишем. Возможно, кому-то они помогут. Справедливости ради, отмечу, что советы 2, 5 и 10 действительно ценные.
= = =
1. Важность данных для принятия решений должна транслироваться сверху: топ-менеджерам стоит взять за правило рассматривать только те предложения от сотрудников, которые подкреплены крепкими аргументами и числами.
2. Используйте метрику 'predictive accuracy through time', то есть оценивайте постфактум, насколько точны ваши метрики. Это дисциплинирует.
3. Не изолируйте дата саентистов от топ-менеджмента. А еще лучше поставьте обязательным требованием для найма в компанию на любую должность наличие навыков программирования и количественного анализа.
4. Предоставьте аналитикам максимум данных, не ограничивайте их горсткой метрик, которые считаете важными.
5. Просите аналитиков оценивать качество предлагаемых ими моделей. Задаваясь вопросом "Насколько я действительно могу доверять своей модели?", аналитик глубже разберется в деталях, а в идеале и предложит альтернативы для экспериментов. Не бойтесь экспериментов.
6. Создавайте простые решения, которые легко быстро раскатать на прод, а затем уже усложняйте и уточняйте их.
7. Проводите обучение в компании релевантное ближайшим задачам, чтобы сотрудники могли сразу применить полученные знания, а не забыть их навсегда.
8. Не центрируйте обучение сотрудников вокруг улучшения продукта или бизнеса. Обучайте сотрудников тем навыкам, которые помогут им в работе: сэкономят время, помогут избежать переделок или позволят набрать недостающие данные.
9. Выберите единые метрики и единый язык программирования для всей компании. Это облегчит как коммуникацию в целом, так и ускорит анализ данных, агрегированных из разных отделов.
10. К любому решению должен прилагаться список отвергнутых моделей и причины, по которым они сработали хуже. Таким образом рассматривается больше вариантов действий, а решения принимаются более осознанно.
@internetanalytics
Найдя эту статью на HBR, я был уверен, что в ней много сути и "мяса", но оказалось, что 10 шагов к data-driven культуре от Harvard Business Review это всего-навсего несложные советы, которые укладываются в здравый смысл. Но на всякий случай - напишем. Возможно, кому-то они помогут. Справедливости ради, отмечу, что советы 2, 5 и 10 действительно ценные.
= = =
1. Важность данных для принятия решений должна транслироваться сверху: топ-менеджерам стоит взять за правило рассматривать только те предложения от сотрудников, которые подкреплены крепкими аргументами и числами.
2. Используйте метрику 'predictive accuracy through time', то есть оценивайте постфактум, насколько точны ваши метрики. Это дисциплинирует.
3. Не изолируйте дата саентистов от топ-менеджмента. А еще лучше поставьте обязательным требованием для найма в компанию на любую должность наличие навыков программирования и количественного анализа.
4. Предоставьте аналитикам максимум данных, не ограничивайте их горсткой метрик, которые считаете важными.
5. Просите аналитиков оценивать качество предлагаемых ими моделей. Задаваясь вопросом "Насколько я действительно могу доверять своей модели?", аналитик глубже разберется в деталях, а в идеале и предложит альтернативы для экспериментов. Не бойтесь экспериментов.
6. Создавайте простые решения, которые легко быстро раскатать на прод, а затем уже усложняйте и уточняйте их.
7. Проводите обучение в компании релевантное ближайшим задачам, чтобы сотрудники могли сразу применить полученные знания, а не забыть их навсегда.
8. Не центрируйте обучение сотрудников вокруг улучшения продукта или бизнеса. Обучайте сотрудников тем навыкам, которые помогут им в работе: сэкономят время, помогут избежать переделок или позволят набрать недостающие данные.
9. Выберите единые метрики и единый язык программирования для всей компании. Это облегчит как коммуникацию в целом, так и ускорит анализ данных, агрегированных из разных отделов.
10. К любому решению должен прилагаться список отвергнутых моделей и причины, по которым они сработали хуже. Таким образом рассматривается больше вариантов действий, а решения принимаются более осознанно.
@internetanalytics
И про продакт-менеджеров. На неделе я встретил ссылку на статью и иллюстрацию к ней в посте Паши Левчука (а Паша постит только полезные вещи, не то, что некоторые 😊)
Так вот, речь идет о превращении из роли Product Manager в роль Product Leader.
Рассуждают Fareed Mosavat (Slack, Instacart, Zynga) и Casey Winters (CPO Eventbrite, Growth Lead Pinterest, адвайзор Tinder, Hipcamp, Reddit, Canva, Pocket). В общем, довольно крутые парни.
Существует множество определений роли Product Manager, обязанности отличаются из компании в компанию, критерии размыты и слишком субъективны. "Product Manager" в Airbnb будет называться "Senior Product Manager" в компании LinkedIn или "Head of Product" в молодом стартапе. Ступеньки карьеры разных позиций в известных компаниях можно посмотреть здесь: www.levels.fyi (для продуктов тут)
Кроме того существует скрытая ловушка прямо посередине карьерной лестницы, в которую попадают многие PM'ы на своем пути. Речь идет о моменте перехода из роли Senior Product Manager к роли Product Leader (может также называться Group Product Manager, Director of Product, Product Lead).
Дело в том, что навыки, которые определяют вас как PM, это не те навыки, которые нужны PL. Например, если раньше задача монетизации представлялась как доработка страницы прайсинга или чекаута, то теперь вам придется решать, какие фичи в какой тариф включить. Проблему с активацией вы обычно решаете анализом данных, тогда как PL проверит, а правильно ли вообще собираются и интерпретируются данные, правильно ли определена ЦА маркетинговых компаний.
Самое печальное — вы не найдете списка новых нужных навыков в описании вакансии PL, и у вас не спросят о них на собеседовании. Но зато мы готовы поделиться несколькими советами по опыту PL крупных компаний.
Итак, смените фокус в следующих вещах:
1. Вместо углубления в один тип продуктовой работы растите вширь, освойте все: проработку нового функционала, захват текущего рынка, масштабирование, выход на смежный рынок со смежным продуктом. PL должен знать, как увеличить ROI одновременно по каждому из этих направлений.
2. Вместо того, чтобы хорошо справляться со своей работой, начните учить других хорошо справляться со своей работой. Часто оказывается, что в вещах, которые мы делаем интуитивно, мы меньше всего разбираемся. Наставничество поможет систематизировать собственный опыт, плюс вы научитесь чему-то у коллег. Кроме того может оказаться, что ваши знания могли бы облегчить чью-то работу и сэкономить время всей компании. Не оставляйте самую тяжелую работу только для себя.
3. Вместо того, чтобы решать задачи имеющимися ресурсами, учитесь перераспределять ресурсы и привлекать новых людей к решению задач, то есть влиять. Нужно принять тот факт, что руководство больше не оценивает ваш личный успех, оно оценивает успех вашей команды, за которую вы несете ответственность.
4. Переключитесь с поиска возможностей для собственного роста на возможности для роста компании. Вы можете сколько угодно вкладывать сил и времени в решение одной проблемы, например, улучшение чекаута или повышение конверсии Free to Paid, но хороший PL просто расширит команду и делегирует черную работу, а себе оставит только руководство. При этом PL сможет одновременно руководить решением сразу нескольких задач несколькими командами, и наверняка оптимальное решение будет лежать на пересечении. Хороший PL смотрит сверху, видит все проблемы и закрывает их чужими руками. Но не забывайте о балансе: сотрудники тоже должны решать проблемы и принимать решения, чтобы развиваться.
= = =
Нехитрые, по большому счету, советы. Боюсь, многим они, как и шаги к data-driven культуре, покажутся банальными и незначительными, но ведь правильного ответа на вопрос как быстро расти, прокачиваться и строить карьеру просто нет или же его тщательно скрывают от нас 😊.
@internetanalytics
Так вот, речь идет о превращении из роли Product Manager в роль Product Leader.
Рассуждают Fareed Mosavat (Slack, Instacart, Zynga) и Casey Winters (CPO Eventbrite, Growth Lead Pinterest, адвайзор Tinder, Hipcamp, Reddit, Canva, Pocket). В общем, довольно крутые парни.
Существует множество определений роли Product Manager, обязанности отличаются из компании в компанию, критерии размыты и слишком субъективны. "Product Manager" в Airbnb будет называться "Senior Product Manager" в компании LinkedIn или "Head of Product" в молодом стартапе. Ступеньки карьеры разных позиций в известных компаниях можно посмотреть здесь: www.levels.fyi (для продуктов тут)
Кроме того существует скрытая ловушка прямо посередине карьерной лестницы, в которую попадают многие PM'ы на своем пути. Речь идет о моменте перехода из роли Senior Product Manager к роли Product Leader (может также называться Group Product Manager, Director of Product, Product Lead).
Дело в том, что навыки, которые определяют вас как PM, это не те навыки, которые нужны PL. Например, если раньше задача монетизации представлялась как доработка страницы прайсинга или чекаута, то теперь вам придется решать, какие фичи в какой тариф включить. Проблему с активацией вы обычно решаете анализом данных, тогда как PL проверит, а правильно ли вообще собираются и интерпретируются данные, правильно ли определена ЦА маркетинговых компаний.
Самое печальное — вы не найдете списка новых нужных навыков в описании вакансии PL, и у вас не спросят о них на собеседовании. Но зато мы готовы поделиться несколькими советами по опыту PL крупных компаний.
Итак, смените фокус в следующих вещах:
1. Вместо углубления в один тип продуктовой работы растите вширь, освойте все: проработку нового функционала, захват текущего рынка, масштабирование, выход на смежный рынок со смежным продуктом. PL должен знать, как увеличить ROI одновременно по каждому из этих направлений.
2. Вместо того, чтобы хорошо справляться со своей работой, начните учить других хорошо справляться со своей работой. Часто оказывается, что в вещах, которые мы делаем интуитивно, мы меньше всего разбираемся. Наставничество поможет систематизировать собственный опыт, плюс вы научитесь чему-то у коллег. Кроме того может оказаться, что ваши знания могли бы облегчить чью-то работу и сэкономить время всей компании. Не оставляйте самую тяжелую работу только для себя.
3. Вместо того, чтобы решать задачи имеющимися ресурсами, учитесь перераспределять ресурсы и привлекать новых людей к решению задач, то есть влиять. Нужно принять тот факт, что руководство больше не оценивает ваш личный успех, оно оценивает успех вашей команды, за которую вы несете ответственность.
4. Переключитесь с поиска возможностей для собственного роста на возможности для роста компании. Вы можете сколько угодно вкладывать сил и времени в решение одной проблемы, например, улучшение чекаута или повышение конверсии Free to Paid, но хороший PL просто расширит команду и делегирует черную работу, а себе оставит только руководство. При этом PL сможет одновременно руководить решением сразу нескольких задач несколькими командами, и наверняка оптимальное решение будет лежать на пересечении. Хороший PL смотрит сверху, видит все проблемы и закрывает их чужими руками. Но не забывайте о балансе: сотрудники тоже должны решать проблемы и принимать решения, чтобы развиваться.
= = =
Нехитрые, по большому счету, советы. Боюсь, многим они, как и шаги к data-driven культуре, покажутся банальными и незначительными, но ведь правильного ответа на вопрос как быстро расти, прокачиваться и строить карьеру просто нет или же его тщательно скрывают от нас 😊.
@internetanalytics
2020 July 01
Интересные цифры на ТАСС о малом и микробизнесе. Оказывается, почти половина это, по сути, автослесари/механики и строители/риелторы,
На 10 июня 2020 года в секторе МСП работали примерно 15,3 млн человек, из них 7,4 млн (48,4%) — на микропредприятиях, 6,2 млн (40,5%) — на малых, около 1,7 млн (11,1%) — на средних. (то есть, примерно каждый 9 житель страны. Если учесть количество пенсионеров и детей, а также бюджетников, то эта цифра превращается в довольно большую)
Кто такие МСП: Средняя численность работников за год не должна превышать: 15 человек — для микропредприятий, 100 человек — для малых предприятий, 101–250 человек — для средних предприятий. Годовая выручка должна оставаться в пределах: 120 млн рублей — для микропредприятий, 800 млн рублей — для малых, 2 млрд рублей — для средних.
На 10 июня 2020 года в секторе МСП работали примерно 15,3 млн человек, из них 7,4 млн (48,4%) — на микропредприятиях, 6,2 млн (40,5%) — на малых, около 1,7 млн (11,1%) — на средних. (то есть, примерно каждый 9 житель страны. Если учесть количество пенсионеров и детей, а также бюджетников, то эта цифра превращается в довольно большую)
Кто такие МСП: Средняя численность работников за год не должна превышать: 15 человек — для микропредприятий, 100 человек — для малых предприятий, 101–250 человек — для средних предприятий. Годовая выручка должна оставаться в пределах: 120 млн рублей — для микропредприятий, 800 млн рублей — для малых, 2 млрд рублей — для средних.