Зачем компании People Analytics
HR-бюджет в средней компании — 10-30% от общих затрат. Без аналитики эти деньги распределяются «на глаз»: непонятно, какие рекрутинговые каналы окупаются, какое обучение даёт эффект, какие команды рискуют развалиться в ближайшие полгода. People Analytics превращает HR-данные в экономические решения: снижает cost-per-hire на 20-40%, текучесть на 15-25%, повышает ROI обучения в 2-3 раза за счёт фокуса на программах с доказанным эффектом.
Встроенная аналитика HRM
Saby HR, K-Team, WhiteTiger, TopFactor дают базовые HR-дашборды прямо в подписке: численность по подразделениям, структура текучести, показатели найма, статус оценок и обучения. Этого достаточно для малого и среднего бизнеса. Плюс — не нужна отдельная инфраструктура, данные уже в системе. Минус — нет сквозной аналитики между HRM, ATS, LMS и 1С:ЗУП — каждая система показывает свой срез.
BI-надстройки на HR-данных
При росте компании (от 200 сотрудников и 3+ HR-систем) нужен единый HR-датамарт. Оптимальный стек: 1С:ЗУП + ATS (Huntflow/Skillaz) + HRM (Saby HR/K-Team) + LMS (iSpring) → ETL (Apache Airflow или ручной экспорт) → Yandex DataLens / Power BI. Настройка — 150-500 тыс ₽ разово через подрядчика или своими силами. После — единые дашборды для CEO и CHRO с drill-down до конкретного подразделения или сотрудника.
Что измерять
Обязательный минимум: (1) attrition rate — текучесть, помесячно и по подразделениям; (2) time-to-hire — время закрытия вакансии от создания до оффера; (3) cost-per-hire — все расходы на найм (джоб-борды, ATS, зарплата рекрутера) делённые на число нанятых; (4) eNPS — показатель лояльности сотрудников, измеряется раз в квартал; (5) ROI обучения — корреляция прохождения курсов с ростом производительности или удержанием. Дальше — отраслевые специфики: эффективность каналов, длина воронки, процент принятых офферов.
