Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

HR-аналитика

  Все выпуски  

HR-аналитика Дьявол в деталях. Особенности измерения средней продолжитель


в статье описывается один интересный результат исследований срока жизни спецов в крупных тех компаниях
  1. Facebook: 2.02 years
  2. Google: 1.90 years
  3. Oracle: 1.89 years
  4. Apple: 1.85 years
  5. Amazon: 1.84 years
  6. Twitter: 1.83 years
  7. Microsoft: 1.81 years
  8. Airbnb: 1.64 years
  9. Snap Inc.: 1.62 years
  10. Uber: 1.23 years
Чуваки накачали тонны резюме с разных ресурсов и посчитали средний стаж и разнесли по компаниям. 
Статья вызвала большой интерес. В ленте одного гуру российского консалтера было несколько сотен комментов на тему, почему такие результаты. 
И никто не задумался, что результаты сами по себе могут быть некорректны. Подробно с статье, а если кратко, то: указанные выше сроки жизни в компании явно занижены. Согласитесь, что в каждой компании есть часть спецов, которые довольны работой и вообще не имеют резюме, и даже профиля в Линкедине. И мы не можем знать ни долю таких людей в компании, ни их средний стаж. Но можем предположить, что чем лучше компания, тем доля таких людей выше, и тогда получается странный эффект: рассчитанный средний стаж по резюме для лучшей компании будет ниже, чем для компаний похуже. На языке аналитики это называется bias.
Есть другая засада: срок жизни компании.
Чем меньше компания живет на рынке, тем короче будет стаж ее работников. 
Единственный вариант в данном случае - делать бенчмарк по компаниям - открывать свои внутренние данные. 
Но анализ результатов здесь посложней будет, чем просто рассчет % текучести.
Кстати говоря, у нас и текучесть то считают очень по разному. Я когда готовил материал
 
то расчет по моим формулам (а я их брал с Консультанта плюс, но не настаиваю, что я прав) давал разницу с расчетами коллег в целые проценты. Теперь представьте, как мы считаем бенчмарки.

В избранное