Всего за 559 руб. Купить полную версию
Преимущества очевидны, но компаниям необходимо заботиться об уровне конфиденциальности сбора таких данных. Если сотрудники будут знать, что любая переписка и комментарии анализируются, будут ли они чувствовать себя в безопасности, будут ли откровенны? Очевидно, что любую технологию можно использовать как во вред, так и на пользу. Многие вспомнят пример, хорошо иллюстрирующий это: основатель компании Xsolla[14] Александр Агапитов 4 августа 2021 года опубликовал обращение об увольнении невовлеченных и малопродуктивных сотрудников на основании анализа их активности в рабочих чатах, почте, документах. Очевидно, что подобными действиями руководство наносит ущерб вовлеченности сотрудников и бренду работодателя. Поставьте себя на место сотрудников. Насколько комфортно им теперь будет работать в компании? Как действия руководства отразились на уровне их доверия к нему?
Поэтому в работе с опросами так важна конфиденциальность сбора и анализа данных, а также то, как руководство использует полученную информацию и работает с ней.
Вопрос конфиденциальности данных беспокоит не только пользователей, но и разработчиков таких сервисов. Например, сервис KeenCorp[15] не «собирает и не хранит в отчетах» информацию об отдельных сотрудниках. Вся информация, позволяющая идентифицировать личность, удаляется.
Машинный анализ текста все еще находится на стадии разработки. Пока нет уверенности в том, что он не регистрирует ложноположительные показания и улавливает все потенциальные угрозы. Но очевидно, что разработчики найдут решения и будут расширять области применения мониторинга настроений персонала, например, начнут анализировать не только письменную, но и устную речь и выражения лиц.
В настоящий момент пассивный анализ мнений лучше всего работает в сочетании с данными из других источников, таких как ежегодные опросы персонала, пульс-опросы, личные беседы руководителей, фокус-группы и анализ косвенных показателей.
Анализ косвенных показателей[16]
Коэффициент текучести кадров. Вовлеченные сотрудники хотят работать в компании долго, а невовлеченные уходят к конкурентам, поэтому коэффициент текучести логичная метрика для определения вовлеченности команд. Подразделения или категории персонала, в которых текучесть высокая, как правило, имеют низкую вовлеченность. Однако стремиться к нулевому значению текучести не имеет смысла. Она полезна: в компанию приходят новые люди со свежим взглядом на проблемы.
Примечания
1
Kahn W.A. Psychological conditions of personal engagement and disengagement at work // Academy of management journal. 1990. V. 33. 4. P. 692724.
2
«I defined personal engagement as the harnessing of organization members selves to their work roles; in engagement, people employ and express themselves physically, cognitively, and emotionally during role performances» (Kahn, 1990, p. 694).
3
Анна Егорова. Методика исследования вовлеченности / https://groupbr.ru/services/otsenka-vovlechennosti/metodika-issledovaniya-vovlechennosti/
4
The brief on Gallups 10th meta-analysis. Employee Engagement and Performance: Latest Insights From the Worlds Largest Study.
5
Там же.
6
O-Burne T. History of employee engagement from satisfaction to sustainability. 2013 / https://www.hrzone.com/engage/employees/history-of-employee-engagement-from-satisfaction-to-sustainability
7
Там же.
8
The brief on Gallups 10th meta-analysis. Employee Engagement and Performance: Latest Insights From the Worlds Largest Study.
9
Corporate Leadership Council. Driving performance and retention through employee engagement. Vol. 14. Washington, DC: Corporate Executive Board, 2004.
10
Society for Human Resource Management. Developing and Sustaining Employee Engagement / https://www.shrm.org/resourcesandtools/tools-and-samples/toolkits/pages/sustainingemployeeengagement.aspx
11
Gallups Employee Engagement Survey / https://www.gallup.com/workplace/356063/gallup-q12-employee-engagement-survey.aspx
12
Ankur Modi. The Future of Work has to be Transparent / The Official Isaak Blog. 2019. https://blog.statustoday.com/the-future-of-work-has-to-be-transparent-be56ec58fc95
13
Workday Peakon Employee Voice / https://www.workday.com/en-us/products/employee-voice/overview.html
14
Маша Цепелева. Xsolla уволила часть сотрудников пермского офиса после «анализа их активности» в рабочих чатах. 2021 / https://vc.ru/hr/277507-xsolla-uvolila-chast-sotrudnikov-permskogo-ofisa-posle-analiza-ih-aktivnosti-v-rabochih-chatah
15
KeenCorp Workforce Analytics / https://keencorp.com/
16
Егорова Анна. Как определить целевой показатель текучести? / URL: https://zen.yandex.ru/media/id/5caae1cbcdb8db00af5329f9/kak-opredelit-celevoi-pokazatel-tekuchesti-5eb37c75edf71008373a7119
Егорова Анна. Норматив текучести персонала / URL: https://groupbr.ru/blog/normativ-tekuchesti-personala/