- Опубликовано
Bradford Factor
- Автор
- Имя
- Красивая аналитика | HR | Tech
- Telegram
- Красивая аналитика | HR | Tech18345 подписчиков1219 постовАнализирую рынок [HR]: процессы, решения, системы, платформы, тренды, мнения, исследования, публикации, кейсы. Про людей на работе и в жизни РКН: https://vk.cc/cHknrk за сотрудничеством к @victoria_pi или https://telega.in/c/whrdata/?r=hC2dMj5r
Кратко
Bradford FactorПеред эфиром с Иваном Рыбаковым, директором Всероссийского проекта «Корпоративное благополучие», про метрики для измерения...
Bradford Factor
Перед эфиром с Иваном Рыбаковым, директором Всероссийского проекта «Корпоративное благополучие», про метрики для измерения процессов управления временной нетрудоспособностью, здоровья и благополучия сотрудников, решила посмотреть что-нибудь новенькое на эту тему в международной практике
Нашла интересную метрику - Bradford Factor
Это один из показателей для аналитики отсутствий, цель которого определить не общее количество дней отсутствия, а отделить людей с редкими, но длинными отсутствиями от частых коротких.
Бизнес-смысл в том, что непредсказуемое, часто повторяющееся, отсутствие дезорганизует работу команды сильнее, чем один длинный, но предсказуемый больничный - сложно изменить графики, найти замену - и из-за этого процессы проходят рвано
Bradford Factor = S² × D, где S - число отдельных эпизодов (периодов) отсутствия за период (обычно скользящие 12 месяцев/52 недели), D - суммарное число дней отсутствия за тот же период
Квадрат берется именно у числа эпизодов, а не у дней. Это намеренно делает частые короткие отсутствия математически «дороже», чем один длинный больничный с тем же итоговым числом дней. Из-за этого одни и те 10 дней в разном «миксе» будут давать разное количество баллов: 1 случай × 10 дн = 1×1×10 = 10 баллов 2 случая × 5 дн = 2×2×10 = 40 баллов 5 случаев × 2 дн = 5×5×10 = 250 баллов 10 случаев × 1 дн = 10×10×10 = 1000 баллов
