HR-Клуб АПКИТ: Цифровая Трансформация в HR

DIGITAL HR

Инновациицифрового мира

Денис РеймерВице-президент, ГК ЛАНИТhttp://denreymer.com

В 2015 году Почти 60% всех крупных организаций в мире уже в процессе замещения или планируют заменить существующие HR системы.

Deloitte

Выживаетне самый сильныйи не самый умный, а

тот, ктолучше всех приспосабливается к изменениям

КонсьюмеризацияКастомизация

4 ВЫЗОВА ДЛЯ HR

Изменение «природы» работы и рабочей силы

Интеграция рабочей и личной жизни

В любом месте, в любое время

3,2млрдЧеловек в Интернет

94 млнв России

1,5 млрдПользователей

Facebook

Мобильность Социализация

«Облака»

$270 млрдРынок облачных

вычисленийв 2020 году

на 70%Быстрее выходпродукта на

рынок

85%Новых

приложений разрабатываются в

облаках

«Информация»

90%Всех данных на Земле создано за последние 12

месяцев

• Data Science• Machine Learning• Predictive Analytics• Artificial Intelligence

Возможность извлекать из данных новые знания

«Интернет Вещей»

75млрдУстройств,

подключенных к Интернет в 2020 году

За каждой «вещью» находится Клиент

1,8 млрд Людей на Планете пользуются

Смартфоном

ВАШ«НОВЫЙ»СОТРУДНИК!

WEARABLES

К 2020 году объем Рынка Виртуальной Реальности (VR)

составит $30 млрд

К 2020 году объем Рынка Дополненной Реальности (AR) составит $90 млрд

HRПОЛНОСТЬЮ НА ВСЕ 100%ПЕРЕМЕСТИТСЯ

В ЦИФРОВОЙ МИР

Чем Сотрудник отличается от Клиента?

Жизненный цикл

Сотрудника

• Подобрали• Обучили• Замотивировали• Оценили• Отблагодарили

«HR – это отдел Маркетинга для Сотрудников»

Может быть, вы уже слышали…

“ В2017годуCMOбудуттратитьнатехнологиибольше,чемCIO ”

CMO- ChiefMarketingOfficerCIO- ChiefInformationOfficer

Более половины всех инвестиций в

Технологии уже за рамками ИТ бюджета.

Для Маркетинга сегодня доступно больше всего ИТ-решений из всех Бизнес направлений

(более 2000 компаний, число которых растет каждый год)

Для HR таких компаний уже более 500!

«Данные – это новая нефть» Клифф Хамби (Dunnhumby)

СЕГОДНЯ

Структурированные данные

Неструктурированныеданные

«Big Data – это в первую очередь Зрелость Аналитики»

Предписывающая (Prescriptive)Что я должен сделать?

ДАННЫЕ

Предсказательная (Predictive)Что может произойти?

Диагностическая (Diagnostic)Почему это произошло?

Описательная (Descriptive)Что произошло?

Поддержка принятия решений

Автоматизация принятия решений

ДЕЙСТВИЕРЕШЕНИЕ

Автоматизация Участие человека

Искусственный Интеллект

Кейс

Как предсказать успешность продавца???

МЫ ВСЕ ОСТАВЛЯЕМЦИФРОВЫЕ СЛЕДЫ

Где мы «натоптали»?• Посещения веб-ресурсов• Социальные сети• SMS-рассылки• История платежей• История перемещений• Данные о покупках• Профиль в мобильной сети оператора• Интересы, Намерения и многое другое

Если собрать все «следы» кандидатов в единую картину, мы сможем увидеть похожих на

наших лучших продавцов?

Цифровое ЗеркалоНЕКУРИТ

25-35летДоход100– 150тыс.руб.

ЛЮБИТКОШЕК

НЕЗАМУЖЕМ

Москва

Женщина

ХОЧЕТВКРУИЗiPhone

АвтоBMW

Как все это работаетОпределение критериев «плохого»/«хорошего»продавца, формирование обучающей выборки

Объединение полученных внешних данных из рядаисточников с внутренними данными о сотрудниках

Анализ данных, поиск потенциальных значимыхпризнаков

Очистка данных от шумов, построение модели наобучающей выборке, тестирование модели

Проверка модели на тестовой выборке, оценкаэффективности

Хороший – плохой

Обогащение данных

Генерация признаков

Моделирование

Оценка эффективности

cleverdata.ru |[email protected]

ОбогащениеданныхвDataMarketingCloud

По сотрудникам были получены различные внешние данные из социальных сетей, агрегаторов СМС-рассылок, платежных систем.

Источник данных

Идентификатор для поиска Найденосотрудников

Социальные сети ФИО, дата рождения, город 60%СМС-рассылки Номер телефона 94%Платежные системы

Номер телефона 93%

В среднем ежемесячно принимается 170 сотрудников

90хороших

80плохих

«Как Обычно»

63плохих

117хороших

«Big Data»

«Хороший» продает на 360 000 руббольше, чем «Плохой».

Потенциал повышения выручки -более 6 млн руб. в месяц.

1. HR отвечает за Digital опыт Сотрудника;2. Необходимо использовать данные и

аналитику для формирования уникального персонализированного опыта;

3. Необходимо использовать внешние данные и партнеров для формирования своей экосистемы.

Вызовы для HR

ФормированиеположительногоопытасотрудникаКлючеваязадачаHR

http://denreymer.com