Publicité
Publicité

Contenu connexe

Présentations pour vous(13)

Similaire à Границы и тенденции бизнес-исследований _ Тамара Кулинкович _ www.businessresearch.by(20)

Publicité

Plus de HRPR Camp - Самое технологичное событие в HR(20)

Dernier(20)

Publicité

Границы и тенденции бизнес-исследований _ Тамара Кулинкович _ www.businessresearch.by

  1. Тамара Кулинкович 1- 2 занятие
  2. Если вы не предсказатель, то долгосрочное бизнес-планирование будет для вас не более чем фантазией. Существует слишком много факторов, на которые вы не можете влиять: рыночные условия, конкуренты, клиенты, состояние экономики и т. д. Написание плана позволяет вам якобы ощутить контроль над вещами, над которыми вы на самом деле не властны. Почему бы нам тогда не назвать планы тем, чем они на самом деле являются, а именно догадками? Переименуйте ваши бизнес-планы в бизнес-догадки, финансовые планы в финансовые догадки, а стратегическое планирование – в стратегическое угадывание.
  3. Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы попросили более быструю лошадь. Г. Форд Вы не можете просто спросить клиентов о том что им нужно, ведь к тому моменту пока вы это сделаете — они будут хотеть что- то новое. С. Джобс Создавать продукт, опираясь на фокус-группы, по-настоящему трудно. Чаще всего люди не понимают, что им на самом деле нужно, пока сам им этого не покажешь. С. Джобс
  4. Школа рекрутеров HRPR.byШкола рекрутеров HRPR.by
  5. HRd.byHRd.by
  6. Businessresearch.byBusinessresearch.by
  7. ТРЕНЕРЫ ШКОЛТРЕНЕРЫ ШКОЛ
  8. HRPRcamp.comHRPRcamp.com
  9. Big Data термин введен по разным мнениям в 90-х или 2000-х годах Характеристики «Больших данных»: Volume (объем) – большие объемы данных. Velocity (скорость) – большой темп изменения и большой темп обработки данных. Variety (многообразие) – возможность одновременно обрабатывать разнородные данные. Еще одна особенность: N=все
  10. 1. Big Data – это как подростковый секс: все говорят о нем, никто реально не знает, как это делается, каждый думает, что все остальные этим занимаются, поэтому каждый заявляет, что тоже занимается этим. Почему Big Data похожи на секс?
  11. Big Data – это как подростковый секс: все говорят о нем, никто реально не знает, как это делается, каждый думает, что все остальные этим занимаются, поэтому каждый заявляет, что тоже занимается этим.
  12. Или потому, что такие, как Hans Rosling, делают статистику «сексуальной»? Посмотреть видео: https://www.youtube.com/watch?v=i9JP777fdH0
  13. И подливают масла в огонь вот такие парни Кадр из фильма «Человек, который изменил все»
  14. Кадр из фильма «Человек, который изменил все» Хотя, фильм можно посмотреть и из-за него
  15. Были ли Big Data раньше? Постоянные споры и две точки зрения
  16. 1. Да. Статистика и большие выборки были и раньше. Методы и подходы сохранились.
  17. 2. Нет. Появились принципиально новые технические возможности для сбора и обработки большого количества разнородных данных.
  18. Подход Big Data: вначале сырые данные – потом теория. Общенаучный подход: индукция (Аристотель, IV в. до н.э.): движение от частного к общему. В анализе социальной реальности (частный случай): подход с позиции обоснованной теории (B. Glaser и А. Strauss, 1967).
  19. Дедукция? Индукция?
  20. Следствие: Технологии исполнения ставятся впереди технологий понимания, что приводит к механицизму и ошибкам интерпретации, игнорированию «третьих переменных» и скрытых факторов «С развитием больших данных отпадет потребность в гуманитарных специалистах, так как ранее их компетенции были нужны для составления выборок и разработки анкет».
  21. Опасность развивающейся моды на Big Data 1.Игнорирование наработок философии и социальных наук в области анализа больших общностей и нелинейных событий. 2.Привлечение внимания неподготовленных энтузиастов. 3.Оттеснение специалистов когнитивных наук, изучающих когнитивные искажения при интерпретации и объяснении «очевидных» взаимосвязей и влияния. 4.Вытеснение специалистов гуманитарных наук, редукция, игнорирование гуманитарных подходов.
  22. Big Data все чаще связывают с инженерами и математиками
  23. А гуманитарии с легкостью сдают позиции
  24. Но есть есть маркетологи, PR и HR-менеджеры
  25. В управление часто попадают люди, которые не любят математику и уверены, что их труд нельзя измерить
  26. Но тем, что нельзя измерить, нельзя управлять
  27. Какие могут быть измерения в управлении персоналом, производстве и продажах?
  28. Что можно измерять в компании 1)Все открытые данные «движения» персонала и клиентов. 2)Скрытые косвенные данные (использование мед. страховки, больничные, опоздания, использование бензина и мобильной связи, данные пропусков, движение внутренней почты и звонков, контент-анализ сообщений и публикаций и др.). 3)Данные о впечатлениях, представлениях, настроениях и потребностях (анкетные данные) 4) Внешние косвенные данные (интернет, форумы, публикации, публикации сотрудников, посещения корпоративного сайта, активность в соц. сетях, обновления резюме сотрудников, статусы и настроения).
  29. Как зачастую понимается аналитика 1.Выборочные организационные исследования (опросы и анкетирование). 2.Кадровая статистика и статистика продаж. 3.Статистика как метод обработки данных исследования. 4.Шутливая описательная аналитика.
  30. Понимание статистики, как организационно-психологического исследования Исследование выборок. Методы: опросники и психологические тесты. Исследуется мотивация, лояльность, сплоченность, тип корпоративной культуры, потребность в обучении, факторы удержания и т.д. В идеальном случае данные обрабатываются методами индуктивной статистики и связываются с объективными показателями (например, увольнений, срока работы в компании и др.).
  31. https://www.youtube.com/watch?v=s8zbfshHkWQ&list=PLljLBUyyAbut-5nw
  32. ОЦЕНКА ВОСПРИЯТИЯ ПО ВОЗРАСТНЫМ ГРУППАМ
  33. http://www.youtube.com/watch?v=XjTy3-Vy97M&list=PLljLBUyyAbut-5nwcu
  34. ОЦЕНКА ВОСПРИЯТИЯ ПО ВОЗРАСТНЫМ ГРУППАМ
  35. 12 вопросов от Gallup 1. Знаете ли вы, каких именно результатов от вас ожидают на работе? 2. Есть ли у вас все материалы и оборудование, необходимые для качественного выполнения работы? 3. Имеете ли вы возможность каждый день на рабочем месте заниматься тем, что у вас получается лучше всего? 4. Получали ли вы похвалу или награду за хорошую работу в последнюю неделю? 5. Заботится ли ваш начальник или кто-либо из коллег о вашем личностном развитии? 6. Имеется ли сотрудник, который поощряет ваше профессиональное развитие? 7. Считаются ли коллеги и руководство с вашим профессиональным мнением? 8. Полагаете ли вы, что миссия/цель деятельности вашей компании помогает вам осознать важность вашей работы? 9. Привержены ли ваши коллеги высоким стандартам качества работы? 10. Есть ли у вас друг на работе? 11. Обсуждал ли с вами кто-либо на работе ваш прогресс в последние полгода? 12. Была ли у вас возможность учиться новому и расти профессионально в последний год?
  36. Понимание статистики, как официальной статистики Вычисления формальных показателей по примеру отчетов для министерства: текучести персонала, выработки, средней зарплаты, среднедневной зарплаты и другие. Такие показатели редко являются чем-то большим, чем абстракцией, и редко используются при принятии управленческих решений.
  37. Понимание статистики как метода анализа результатов исследований
  38. Понимание статистики, как развлекательной инфографики
  39. www.artlebedev.ru/studio/stat/demography Описательная статистика компании Студия Лебедева
  40. www.artlebedev.ru/studio/stat/demography Описательная статистика компании Студия Лебедева
  41. www.artlebedev.ru/studio/stat/demography Описательная статистика компании Студия Лебедева
  42. www.artlebedev.ru/studio/stat/demography Описательная статистика компании Студия Лебедева
  43. www.artlebedev.ru/studio/stat/demography Описательная статистика компании Студия Лебедева
  44. Описательная статистика компании
  45. Описательная аналитика компаний в наших проектах
  46. Статистика в оценке персонала
  47. Выведение показателей сезонной сезонности и сравнение со средними показателями для отрасли
  48. Расчет оптимальных сроков подбора персонала разных категорий
  49. И самое главное Статистика и аналитика дают такую информацию, которая вряд ли стала бы известна при других обстоятельствах
  50. Как Google использует Big Data в HR
  51. Визуализация Big Data и картограммы
  52. Самая известная картограмма позволила раскрыть причины смертей от холеры (1854 г.)
  53. Пример описательной инфографики коллектива
  54. Связи между пользователями Twitter, написавших о #bigdata
  55. Анализ дружеских связей, используемый полицией для раскрытия претуплений
  56. Использование Twitter (голубые точки), Flickr (оранжевые) и обоих сервисов (белы
  57. Картограмма результатов парламентских выборов во Франции (дизайнер J.Cukier)
  58. Картограмма дорожных аварий в Новосибирске
  59. А если бы можно было… 1.Не нанимать дополнительных людей и не перегружать существующих. 2. Анализировать свою компанию в динамике и сравнивать с аналогичными компаниями в отрасли.
  60. Мы выбрали Исследовательская аналитика: Конкурс, который объединяет компании в одном исследовании и предоставляет сравнительные отчеты по компаниям. (с 2014 года планируется изменение методологии) Поточная аналитика: Автоматизированная система управления подбором, которая собирает данные о всех этапах работы рекрутеров и эффективности сотрудников и предоставляет обратную связь и сравнительные данные (сроки, конверсия, зарплаты) по другим компаниям.
  61. Исследования, аналитика и награждения в рамках премии Best Companies to work for
  62. Анонимное исследование сотрудников
  63. Итоговые места – сюрприз для компаний-участников В отличие от большинства Бренд- и HR-премий, компании платят не за место и не за участие…
  64. Компании получают подробный отчет с результатами исследования и сравнения с основными конкурентами
  65. Автоматизация процесса подбора персонала с фиксацией всех действий и результатов подбора, адаптации и оценки HRp.by
  66. HRp.by
  67. Опроси-ка моих клиентов Мистер Джей Ди – владелец бара. Раньше он закупал паленый виски у Большого Джона. Вкус и качество расстраивало всех. Клиенты становились агрессивными, пару раз разгромили в драках бар, были отравления. Репутация бара стала падать. Пошли слухи. Джей Ди решил сменить поставщика. Сам он не чувствует разницы во вкусе, но теперь тратит больше денег и хочет узнать, стоила ли игра свеч.
  68. ОШИБКА. Что именно хотите узнать? А вы точно об этом спрашиваете?
  69. ЭТО РАЗНЫЕ СУЩНОСТИ ПОВЕДЕНИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ОЦЕНКА ПОНИМАНИЕ САМООЩУЩЕНИЕ
  70. ПРОВЕРИМ ?
  71. ПРОВЕРИМ ? Удобно ли фотографировать слайды презентаций на семинаре, чтобы быстро сохранить нужную информацию о книге, которую рекомендует спикер? ДА НЕТ ? ?
  72. ПРОВЕРИМ ? Вы обычно фотографируете на конференциях или семинарах слайды презентаций с книгами и рекомендациями? ДА НЕТ ? ?
  73. ПРОВЕРИМ ? Сколько книг из сфотографи- рованных слайдов вы нашли и приобрели за последние 6 месяцев? ≤ 1 >1 ? ?
  74. ПРОВЕРИМ ? Сколько из этих книг вы прочли за последние 6 месяцев? ≤ 1 >1 ? ?
  75. ПРОВЕРИМ ? 90% 10% 60%40% Да Нет Вы обычно фотографируете на конференциях или семинарах слайды презентаций с книгами и рекомендациями? ≤ 1 >1 10%90% Сколько книг из сфотографи- рованных слайдов вы нашли и приобрели за последние 6 месяцев? Сколько из этих книг вы прочли за последние 6 месяцев?
  76. ЕЩЕ РАЗ ?
  77. ПРОВЕРИМ ? ЧАСТО РЕДКО / НИКОГДА Отзываетесь ли вы на просьбы о помощи в Интернете (делаете репост, принимаете участие в голосованиях и сборах подписей)? ? ?
  78. ПРОВЕРИМ ? Вы когда-нибудь перечисляли деньги на счет незнакомым людям или компаниям, просящим о помощи? ?? ЧАСТО РЕДКО / НИКОГДА
  79. ПРОВЕРИМ ? ЧАСТО РЕДКО / НИКОГДА Отзываетесь ли вы на просьбы о помощи в Интернете (делаете репост, принимаете участие в голосованиях и сборах подписей)? Вы когда-нибудь перечисляли деньги на счет незнакомым людям или компаниям, просящим о помощи? 80% 20% 90%10%
  80. Какие звуки лучше?
  81. Какие звуки лучше? (что мы на самом деле хотим узнать и для чего?)
  82. Какие звуки лучше? 1. Похвалит ли нас клиент на форуме? (что мы на самом деле хотим узнать и для чего?)
  83. Какие звуки лучше? 1. Похвалит ли нас клиент на форуме? (что мы на самом деле хотим узнать и для чего?) 2. Оценит ли нашу заботу?
  84. Какие звуки лучше? 1. Похвалит ли нас клиент на форуме? (что мы на самом деле хотим узнать и для чего?) 2. Оценит ли нашу заботу? 3. Больше привяжется к игре (влияние новых звуков на эмоции)?
  85. Какие звуки лучше? 1. Похвалит ли нас клиент на форуме? (что мы на самом деле хотим узнать и для чего?) 2. Оценит ли нашу заботу? 3. Больше привяжется к игре (влияние новых звуков на эмоции)? 4. Станет более результативным (влияние новых звуков на поведение)?
  86. Какие звуки лучше? 5. Заметит, что звуки поменялись, и ничего не сделает? (что мы на самом деле хотим узнать и для чего?) 6. Не заметит, что звуки поменялись, но бросит играть из-за дискомфорта?
  87. РАЗНЫЕ ЦЕЛИ РАЗНЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ –
  88. РЕШЕНИЕ КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИОНАЛИЗАЦИЯ и
  89. ЭТО НЕ НАЧАЛО ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОД –
  90. МЕТОД ЭТО НЕ НАЧАЛО ИССЛЕДОВАНИЯ ЭТО УЖЕ ПОЧТИ – КОНЕЦ
  91. Наиболее распространенные личностные потребности 1.В принадлежности и боязнь быть отвергнутым. 2.Во власти и статусе. 3.В заботе над слабым, покровительстве. 4.В подкреплении и быстрой обратной связи. 5.В эмоциях и острых ощущениях. 6.В познании, любопытстве. 7.В деятельности, активности и производстве. 8.В завершении начатого. 9.В накопительстве и сохранении. 10.В достижениях и боязнь неудач.
  92. 128 примеров удовлетворения личностных потребностей пользователей ИТ-продуктами Все это в книге «Чего они хотят?»
  93. Наши книги в открытом доступе http://www.sorokin.by/category/моя-книга
  94. t.kulinkovich@gmail.com
  95. http://t2t.livejournal.com
Publicité