Средняя температура по больнице 36.6

Средняя температура по больнице 36.6 Оригинальный пост, авг. 2020

Беда верхнеуровневых метрик если они так и остаются верхнеуровневыми и не анализируются в разрезах, поотому что тогда, неосознанно, кажется, что везде все +/- так как "в среднем по больнице" (верхний график на рис.)

Это особенно критично при наличии большого количества похожих друг на друга объектов, например, торговых точек в розничной компании.

Работая HRBP в рознице, я занималась поддержкой одновременно магазинами или ресторанами с численностью 1,5-2 тысячи сотрудников. При таких объемах без выставления приоритетов просто не обойтись. Анализ показателей в виде распределения (нижний график на рис.) стал для меня просто находкой: в нем сразу видны отклонения как в бОльшую, так и в мЕньшую стороны и понятно с кем нужно работать в первую очередь.

Что можно анализировать таким образом?

1.  Укомплектованность линейным персоналом. Количество отработанных часов в рознице напрямую зависит от продаж в каждый день и час, волатильность огромная, поэтому факт / плану человеко-часов постоянно варьируется. Факт сильно ниже плана – скорее всего нехватка людей Факт сильно выше плана – скорее всего превышение бюджета на ФОТ Дальше надо изучать детальнее

2.  Количество торговых точек, выполнивших KPI и получивших премию за последние 12 месяцев. Тоже классика. Бывают отдельные случаи, когда некоторые объекты попадают в «замкнутый круг»: одни и те же торговые точки, постоянно выполняют цели, получают подобные же цели и с высокой долей вероятности снова их выполнят и получат премию, а торговые точки, постоянно не выполняющие план, получая подобные же цели, скорее всего снова их не выполнят. И дело тут не в эффективности команды, а в том, что, когда численность объектов измеряется сотнями, то новые планы рассчитываются автоматически, на основе планов прошлых периодов, по стандартным формулам, без учета каких-то индивидуальных особенностей. И если когда-то что-то пошло не так и это не скорректировали, то «ошибка» может тянуться какое-то время.